Erster Vergleich Modelldaten @rki_de mit meinem Modell: Bei der Peak-Inzidenz liegt mein zentrales Szenario gleichauf mit Medianwert 👍, bei Hospitalisierungen liegt Medianwert der Studie etwas besser 🤔, für ITS Betten kommt die Studie auf viel niedrigere Werte als ich. 😮 1/x
In dieser schnellen Betrachtung schaue ich jetzt mal nur auf die Median-Werte, eine ausführliche Betrachtung schaffe ich erst am Wochenende.
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Bei der Gesamtzahl der Infektionen kommt mein Szenario auf ca. 19 Mio Fälle im Q1, die Studie auf Medianhöhe von 16.5 Mio. zu (50% PI: [11.4, 21.3]). Passt mein Modell gut mit rein.
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Die ITS-Belegung würde ich auch so erhoffen, aber... Ich muss in meinem Modell den Wert für "Omikron macht x% weniger ITS-krank als Delta" auf -85% setzen, damit müssten aber die Zahlen irgendwie jetzt schon niedriger liegen. Wissen wir erst in 1-2 Wochen, wo das rausläuft. 4/x
Auf einen ähnlichen Wertbereich, RR 10-20%, kommt die Studie auch. Hoffen wir, dass sich dieser Wert dann auch tatsächlich einstellt in den nächsten Tagen. 5/x
Ich finde es sehr begrüßenswert, dass wir diese Modellierung des @rki_de jetzt zu sehen bekommen.
Die Streubreite der Studien-Szenarien ist immens, aber das kennt Ihr ja auch von meinen Modellen schon so. Unglaublich viele Unsicherheiten überall.
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@Karl_Lauterbach hat erklärt, dass es ein Pandemie-Modell des RKI gibt (das wir nicht sehen dürfen), dass es einen Plan der Bundesregierung gibt (den wir nicht kennen) und dass wir ein kleines bisschen besser liegen als dieser Plan.
Hä?
Eine Annäherung mit Modellrechnungen
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Lauterbach fragt richtig: “Was macht die Bundesregierung eigentlich hier?”. Er spricht davon, dass man nur eine Welle (also keine weiter Exit-Welle) haben wollte. Das ist der Plan? 2/x
Also: Was wurde denn da Mitte Dezember, als klar wurde, dass Omikron kommen wird, modelliert und was wurde auf Basis dieses Modells dann entschieden? Können wir das auch ohne das RKI-Modell verstehen?
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Modellupdate (basierend auf neuen Daten von heute) zur Modellrechnung vom 25.1.
Kurzfazit: 1. Auf welche der Hospitalisierungslinien des Modells wir einschwenken werden ist immer noch schwer zu sagen... 2. Inzidenz-Peak um 3.500 ca. Mitte Februar, 17 Mio Infizierte im Q1
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Wenn ich versch. Hospitalisierungsraten (Omikron vs. Delta) mit Blick auf Altersgruppen anschaue, passt die -70% Annahme am besten, insb. bei jungen Menschen (weniger Menschen). Was in o.g. Grafik die zweit-oberste Linie wäre.
Wir wissen also noch nicht, wie schlimm es wird. 2/x
Die Altersgruppen-Grafik zeigt einen heftigen Peak bei den U5 (Kitas?) und auch jeweils ein Peak bei den 5-14 (Schulen?) und 15-34-Jährigen - im Vergleich zur bisherigen Krankenhauslast dieser jungen Menschen. Auch die Ü60 und insb. Ü80 wären mit neuen Rekord-Peaks dabei.
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Ab heute enthält die tägliche Meldung der @DieDgina Notaufnahme Ampel die Daten der wöchentlichen COVID-Hospitalisierungen, die von den ZNAs gemeldet werden, und die wir als frühe Abschätzung der Gesamtlage auf ganz Deutschland hochrechnen.
Hier ein Vergleich dieser Daten mit den Hospitalisierungsdaten vom RKI (Tabelle "klinische Aspekte", nowcasted) und der COVID-ITS-Belegung von der DIVI (rechte Achse!). 2/x
Für die jeweils aktuelle Woche ist die Datenbasis bis ca. Mittwoch oder auch manchmal Donnerstag noch unstetig, aber ab Donnerstag kann man idR schon eine ganz gute Abschätzung der Lage in der laufenden Woche machen. Bis Dienstag in der Folgewoche sind die Daten dann stabil.
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Die letzte und diese Woche sind für das Modellieren der nächsten Wochen entscheidend wichtig. Dabei gibt es 3 Probleme: 2/x
Hinweis für Modellagnostilker: Was folgt sind Modell-Szenarien, die so kommen könnten, aber nicht müssen. Hier wird versucht mit Mathematik und Datenanalyse ein mehr-als-Raten-Blick in die Zukunft zu entwickeln.
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Was bedeutet es für uns, wenn BA.2 nochmals ansteckender ist bzw. sich schneller verbreitet als BA.1?
Ausgehend von den (noch sehr dünnen!) Daten, die wir über die Verbreitung von BA.2 in Deutschland haben, habe ich das im Modell versucht nachzuvollziehen/zu erforschen.
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Zwischen-Hinweis: Was jetzt folgt ist eine spekulative, mathematisch-technische Betrachtung über die mögliche Ausbreitung von BA.2 basierend auf den **dünnen** aktuell verfügbaren Daten -- UND KEINE VORHERSAGE.
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Alle Modellagnostiker, die mit solchen was-wäre-wenn-Betrachtungen nicht gut klarkommen, scrollen jetzt bitte woanders hin. Wir machen hier Mathematik und (noch) keine Prognosen.
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Die Hospitalisierungen passen nicht mehr zu den Inzidenzen!
Die folgende Berechnungen **könnten** ein Hinweis darauf sein, dass wir schon tief im Meldeproblem mit den Inzidenz drinstecken.
Das würde bedeuten: *Blindflug* bereits seit 2-3 Wochen.
Ein mathem. Thesen-Thread 1/x
Vorgedanke: Als nächster Schritt nach den Inzidenzen sind die Zahlen der Hospitalisierungen der zweite Messwert, mit dem wir den Verlauf der Pandemie "messen" können. Normalerweise zeigen beide zeitnahe sehr ähnliche Kurvenverläufe, aber mit zeitlich veränderlicher Quote.
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Am Übergang von Delta zu Omikron verändert sich erneut die Hospitalisierungsquote, weil Omikron weniger stark krank macht als Delta. Daher muss man die Hospitalisierungen für beide Infektionen einzeln berechnen in Modellen.
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