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Feb 11 8 tweets 3 min read
Update: Forecast Hospitalisierungen

Habe in meinem Modell die Berechnung der Hospitalisierungen für alle Altersgruppen an den bisherigen Verlauf angepasst und damit ergibt sich stabil ein Peak der Omikron Hosp.-Welle auf Höhe der Delta-Welle im Nov 2021.

Herleitung: Thread
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Mein aktuelles Fallzahlen-Modell 11.2.2022 zeigt in der Kalenderwoche des 14.2. einen Inzidenz-Peak bei ca. 2.600 (ca. 17 Mio Fälle bis Mai) und liegt dieser Hospitalisierungs-Berechnung zugrunde. Modell liegt inzwischen deutlich über den Fallzahlen des RKI.
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Das Modell bildet die vom RKI veröffentlichen Hospitalisierungen der Altersgruppen jetzt besser nach als bisher, jede VOC wird jetzt einzeln für jede Altersgruppe modelliert:
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Um die RKI-Hospitalisierungen nachzubilden verwendet das Modell folgende Faktoren um aus der bestehenden Delta-Berechnungsmethodik die Omikron-Hospitalisierungen zu berechnen (Cave: ggf. könnten noch seit Delta-Welle veränderliche Dunkelziffern/Alter hier mit reinspielen).
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Das Verhältnis scheint stark altersabhängig zu sein und verschleierte m.E. zusammen mit dem früheren Fallzahlen-Anstieg der jungen Jahrgänge die Berechnung von Omikron-Forecasts in den letzten Wochen.
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In meiner Modellrechnung brauchen wir noch ca. 4 Wochen bis zum Peak der Hospitalisierungen der Ü50 - und entsprechend 8 Wochen bis wir wieder die wöchentlichen Ü50-Hospitalisierungen wie heute haben.
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Warum knickt blaue Linie (Hosp. der @DieDgina Notaufnahme Ampel) in oberster Grafik in dieser Woche ab? Hierbei handelt es sich m.E. um ein statistisches Artefakt durch Wochentakt der Berechnung, der sich bis Mitte nächste Woche klären wird. Tageswerte gehen weiter hoch!!
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Nachtrag: Verlauf der Altersanteile an den Hospitalisierungen, Vergleich RKI (durchgezogene Linien) und Modell (gepunktelt), sowie modellierter weiterer Verlauf.

Der Anteil der Ü60 steigt jetzt wahrscheinlich wieder steil an.
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Feb 13
Modellierer-Rückblick: Vergleich meiner veröffentlichten Omikron-Modellrechnungen (jeweils zentrales Szenario) seit dem 19.12.2021

* Trend seit 23.12. gut genug
* Zeit&Peak Inzidenz seit 15.1. reasonably-well
* Zeit&Peak Hospitalisierungen seit 3.2. reasonably-well

Thread
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Modell-Kurven nähern sich mit der Zeit immer näher an tatsächlichen Verlauf, wie zu erwarten war. Die größeren Abweichungen bei Inzidenz vom 19.12. beruhen darauf, dass wir am Anfang nicht wussten wieviel Omikron schon im Land ist und wie schnell es sich bei uns entwickelt.
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Für eine so frühe Modellrechnung (19.12.!) ist der weitere Verlauf m.E. schon ganz gut getroffen, nur ca. 2 Wochen zu früh und um Faktor 2 im Peak zu hoch, was für einen exponentiellen Verlauf und als Trend-Alarmsignal für "da kommt Ärger!" mindestens gut genug ist.
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Feb 12
Mein Modell kann Hospitalisierungen vom RKI ganz jetzt ganz gut nachbilden. Also können wir auch altersabhängige Case-Hospitalization-Rates zeigen: Hier sieht man, wie Raten mit Omikron zum 1.1. sinken (Log-Skala!!!).

Blöderweise multiplizieren wir sie mit hohen Fallzahlen
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Beim Betrachten der Schwankungen/Entwicklungen bitte bedenken, dass Varianten, steigende Impfraten pro Altersgruppe und unser Melde-/Testverhalten (d.h. Schwankungen der Dunkelziffer) diese Quote über die Zeit ständig verändern.
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Für nicht-Log-Skala-Fans hier mit linearer Skala (Ausschnitt Bereich 0-12%):
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Feb 9
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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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
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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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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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