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Feb 13 8 tweets 2 min read
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

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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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Ab 23.12. war der kommende "Aufschwung" durch Omikron klar. Ab Mitte Januar werden die Peaks der Vorhersagen nochmals "länger&höher" als dann klar wurde, dass BA.2 als "Unter-Welle" die Omikron-Welle verlängern und verstärken würde.
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Bei den Hospitalisierungen sieht man ab 15.1. eine deutliche Absenkung und Annäherung an sich danach ergebenden Verlauf, als langsam klarer wurde, wie stark die Krankenhausfälle mit Omikron im Vergleich zu Delta runtergehen bei uns. Das wurde erst im neuen Jahr klar.
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Das heißt, dass im Dezember, als der Strategie-Umschwung "wir lassen Omikron laufen" entschieden wurde (was uns nicht mitgeteilt wurde) nach dem Prinzip Hoffnung gearbeitet wurde: Es war vor Weihnachten noch nicht klar, wie viele Hospitalisierungen wir damit auslösen würden.
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Natürlich konnte all das keiner ahnen. Das sind das nur "irgendwelche Kurven" und wir Modellierer sind "diese Schlauberger" die es "vor 8 Wochen" schon wussten, mit denen man sich nicht auseinandersetzen will.

** Ohne Modelle bleibt die Pandemie überraschend **
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Feb 14
Umfangreiche Lockerungen am 20.3.2022 scheinen mir beim Blick auf Modellrechnungen einfach keine gute Idee zu sein, das ist einige Wochen zu früh.

Um den Frühlingspunkt sind Modellrechnungen zwar anfällig (s.u.), aber aus dem heute verfügbaren Wissen bleibt enormes Risiko.
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Obere Grafik zeigt den wahrscheinlich z.Zt. stattfindenden, seit 17.1. modellierten Verlauf der Fallzahlen, den wir so aber mit unserem Meldesystem nicht erfassen können. In der unteren Grafik habe ich das Modell an die Dunkelziffer der aktuellen Meldungen des RKI angepasst.
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In beiden Grafiken habe ich dann zum 21.3. den R-Wert um 20% (nur!) ansteigen lassen. Ein völliges Wegfallen aller Maßnahmen, der dann von allen Bürgern auch umgehend umgesetzt werden würde, würde den R-Wert noch viel mehr steigen lassen. Was kaum wahrscheinlich 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 11
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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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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