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Feb 9 7 tweets 2 min read
Warum die ITS-Zahlen und Sterbezahlen noch (!) so niedrig aussehen...? Weil sie für die Alten erst in 5-6 Wochen "peaken" werden.

Unser Problem: Wir müssen aus den mit blauem Pfeil markierten Werten den weiteren Verlauf der Kurven abschätzen. Große Unsicherheit!
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"Die Alten" (hier: Ü50) werden den Peak der Infektionen in meinem Modell erst 2 Wochen nach den U50 sehen. Dann kommt noch die Verzögerung durch den Verlauf der Erkrankung hinzu.
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In dieser Grafik geht es nicht darum, ob die Peaks der Kurven im März die richtige Höhe haben, sondern um die Tatsache, dass es noch einige Wochen dauert, bis diese Peaks erreicht sind, und wir erst in 2-3 Wochen abschätzen können, welche Peaks wir erreichen werden.
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Ja, vielleicht liegen die Peaks auch niedriger. Das hoffen wir alle. Aber insbesondere für die unteren beiden Grafiken ist das zur Zeit nicht sicher abzuschätzen m.E.
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Auf jeden Fall die sind Zahlen, die wir heute sehen, am Tal der unteren beiden Kurven, kein guter, intuitiver Indikator für den weiteren Verlauf, weil die Ü50er erst noch erkranken und deren Weg durch die Kliniken in der Mehrheit erst noch losgeht.
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In den Wellen davor ging es viel langsamer und synchroner aufwärts mit den Fallzahlen, da hat sich das "anders angefühlt".
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Letzter Hinweis: Wenn da jetzt steht "noch 5 Wochen bis zum Peak", dann heißt dass: "Noch 10 Wochen, bis wir wieder da sind, wo wir jetzt sind".
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Feb 8
Ohne Worte.

(bitte laß mein Modell falsch sein) Image
PS: hier gibt es Hintergrund Infos zum verwendeten Modell:
Berechnungsweg: In den letzten 5 Wochen (seit Omikron-Dominanz) sieht mein Modell mit RKI-Zahlen ca. 1,7 Mio "Fälle" in den Altersgruppen unter 20.

Mal (vorsichtiger) Dunkelziffer-Faktor 2 macht ca. 3,4 Mio "Infektionen".

Das sind ca. 22% von ca. 15 Mio jungen Menschen U20. Image
Read 4 tweets
Feb 8
Vergleich der Inzidenzen von @stadtfuerth und LK Fürth mit meinem aktuellen Modelllauf für Deutschland: Die nächsten Tagen werden interessant: Wenn das "Bremsen" der Kurven für SK und LK tatsächlich bereits einen R-Wert bei 1 und darunter darstellen, dann...
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... dann müßte die Kurve jetzt - anders als meine landesweite Modellvorhersage - in den nächsten Tagen schon das Sinken anfangen und dann immer schneller werden (z.B. weil Bayern etwas mehr Maßnahmen hat als andere BL?).
Wenn aber...
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... wenn aber das Bremsen des Aufstiegs eine Limitierung des Surveillance-Systems wäre, würde ich eher einen weiteren Seitwärtstrend erwarten und keinen sich jetzt schon beschleunigenden Abstieg.
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Read 4 tweets
Feb 3
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. 😮
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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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Read 6 tweets
Jan 31
@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?
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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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Jan 27
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.
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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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Jan 26
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.

Bookmark: blog.dgina.de/corona-notaufn…
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Hier ein Vergleich dieser Daten mit den Hospitalisierungsdaten vom RKI (Tabelle "klinische Aspekte", nowcasted) und der COVID-ITS-Belegung von der DIVI (rechte Achse!).
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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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