Thread by @HDirkSchmitt1

1/ Warum wird #Corona immer wieder unterschätzt?
Wie werden Querdenker Narrative unterstützt?

Hier ein Beispiel von @tagesschau.
Kontext #Bergamo 2020

Headline: „Es lag wohl nicht am Fußballspiel“

Viele denken sich – dann können wir die Stadien wieder voll öffnen.

2/ Der Artikel ist unter: tagesschau.de/ausland/italie…

Eingangs ein Zitat eines Fans:

„Bergamo hat 120.000 Einwohner. 40.000 sind zum Spiel gefahren. Das heißt, ein Drittel der Stadt war auf den Beinen. Es war schon unterwegs ein großes Fest.…“

3/ Die Beschreibung legt nahe das ein Virus hier optimale Chancen hat diverse – ansonsten nicht direkt verbundene – Teile der Bevölkerung zu erreichen.

Wie kommt man dann dennoch zur Aussage der Headline?

4/ „Jetzt, zwei Jahre danach, räumt Andrea Crisanti auf mit dieser Erzählung, die sich über die Grenzen Italiens bis heute gehalten hat.“

Aber was sagt Herr Crisanti wirklich?

5/ „Wenn es damals in der Gegend nur wenige Fälle gegeben hätte, hätte das Spiel wahrscheinlich gar keinen Effekt gehabt - weil die Wahrscheinlichkeit, dass ein Infizierter zum Spiel kommt, sehr gering gewesen wäre.“

Triviale Aussage die eigentlich für #NoCovid spricht .

6/ „So hat die Partie einen gewissen Beitrag geleistet, war aber nicht der Auslöser.“

✅ – Auslöser waren:
1. Übersprung auf Menschen „Wuhan(?)“
2. Globale (wirtschaftliche) Nähe zu China.
3. Einschleppung durch Reisen.

Aber auch:
0. Entstehung SARS Viren
…
-∞ : Urknall

7/ Zur Einordnung – damals gab es keine Schutzmaßnahmen wie Abstand, Maske, …

Die Basisreproduktionszahl R_0 von 3,8–8,9 ist per Definition hier gleich dem R-Wert.

de.wikipedia.org/wiki/COVID-19#…
(RKI gibt 2,8–3,8 an.)

8/ Die Beschreibung des Fans legt nahe, das bei Anreise, Stadium, „Fest“ ein Fan mit Hundertschaften über den Tag verteilt „ungeschützt“ Kontakt hatte.

- Anreise / Abreise in Auto/Bus/ÖPNV
- Stadium Zugang, Toiletten, Platz, …
- Stadt: Kneipen (Winter!), …

9/ Statt im ø 3,8–8,9 (RKI 2,8-3,8) Personen im Laufe von ~10 Tagen zu infizieren schaffte hier ein Überträger leicht 100 und mehr Infektionen an einem Tag.

Was bedeutet das auf der Zeitachse?

10/ Um eine „Unterschätzung“ zu berechnen setzen wir R_0 auf 9 (~ Faktor 3 zu RKI).
Zudem nehmen wir 100 Übertragungen je Infizierten Fan am Tag des Spiels. Dann „produzierte“ ein Fan 100 Infektionen am Spieltag wie sonst ein Infizierter in log_9(100)=4,61 Perioden, also 46 Tagen

11/ Auf der Zeitachse wurde die Population der Fans vom 15.Februar auf einen Stand „teleportiert“ der sonst erst ~46 Tage später (1.4.2020) erreicht worden wäre.

12/ Nach Aussage des Fans waren „nur“ ⅓ der Bevölkerung von Bergamo involviert in Spiel.

Die wirkliche Inzidenz vor dem Spiel kennen wir nicht, da hier noch keine PCR Tests üblich waren.

Rechnen können wir dennoch mit dieser unbekannten Inzidenz.

13/ Sei wieder R_0 überschätzt mit 9 und jeweils 100 Übertragungen bei infizierten Fans am Spieltag.

Die Anzahl Infektionen am 15.2 0-Uhr sei bezeichnet mit :
I = I_F + I_A (Fans und andere)

Annahme Gleichverteilung und ⅓ Fans bedeutet dann:
I_A = 2 * I_F = ⅔ I

14/ Um Mitternacht nach dem Spiel bezeichnen wir die Neu-Infektionen mit N (statt I) um hier keine komplizierten #LaTeX Ausdrücke in ASCII zu schreiben.

Es gilt:
N_F = I_F * 100
N_A = I_A * 1,9 = I_F * 3,8
und
N = I_F * 100 + I_F * 3,8 = I_F * 103,8

15/ Ohne „Spiel“ sehe die Rechnung so aus:
N = I * 1,9 = I_F * 5,7

Also wurde durch das Spiel (bei obigen Annahmen) die Infektionszahl um den Faktor ~20 erhöht im Unterschied zu einer „Spielfreien“ Zeit.

16/ Böse gesagt – ohne das Fusballspiel in Bergamo hätte der Rest von Europa das Aufkommen von #Corona evtl. „verschlafen“.

17/ In der obigen Rechnungen sind der R_0 Wert und die Periode (10 Tage) recht fundiert.
Die Annahme 100 Übertragungen je Infiziertem am Spieltag statt 0,9 (R_0= / 10 Tage) ist fragwürdig und schwer zu modellieren.

18/ Fußballtaumel in Bergamo in Karneval im Rheinland haben für respiratorische Krankheiten Gemeinsamkeiten die die Ausbreitung stark verstärken.

1. Innenräume/Kneipen/ÖPNV
2. „Eng gequetscht“ – Nähe
3. Ausgelassenheit und Alkohol
4. „Gesang“ und „Körperkontakte“

19/ Die Erkältungswelle nach Karneval ist im Rheinland Teil des „Brauchtums“.

R_0 ist bezogen auf einen „normalen“ Tagesablauf.
Übertragungen in Haushalt, Arbeit, Freizeit.
Hier interagieren Kleingruppen.

Kontakte an einem Tag mit ausreichender „Nähe“ (Atemluft) 10-100?

20/ Bei Karneval, Großveranstaltung mit >40.000 Personen kommt es aber zu einer entsprechenden Kontaktzahl von 1000 und mehr.

(→ Faktor >10)

21/ Die 2 Faktoren Kontaktzahl und Kontaktintensität („Bützje“) verstärken sich nicht additiv, sondern multiplikativ.

Daher statt 0,9 Infektionen hier 100 angenommen. (Faktor >100)

22/ Wichtig ist aber neben der primären Wirkung (Anzahl Neuinfektionen) die sekundäre, die „diverse Verteilung“.

Bleibt normalerweise die „nächste“ Infektion mit hoher Wahrscheinlichkeit in der Blase Familie, Freude, Arbeit/Schule/Verein ist es hier anders.

23/ Die ganze Stadt Bergamo war hier am Spieltag eine „Mega-Blase“.
Es gab daher am Tag nach dem Spiel viel mehr angestochene (infizierte) Normal-Blasen.

Die Ausbreitungsgeschwindigkeit wurde dadurch auch kurzfristig – aber stark – erhöht.

24/ Fußball Bundesliga heute – geht das?

R-Wert mit einer teilweisen Maskenpflicht (z.B. ÖPNV) und Impfung! ist deutlich niedriger – trotz #Delta/#Omikron. Rechnen wir hier mit Faktor 2 für das Setting bezogen auf aktuelle R-Werte laut RKI im Bericht 0,8-1,4.

25/ Das ist ein „Faktor 100“ zu dem obigen Bergamo Szenario. Die Inzidenz damals kennen wir nicht – 10 vor dem Spiel ist aber wahrscheinlich eine Überschätzung.

Inzidenz 1000 ist aber auch ein „Faktor 100“.