Die vergangenen Tage habe ich nun fleißig in die Tasten gehauen, um zu erklären wie schlecht das Modell der @WHO zur #Übersterblichkeit ist und dass der ganze Vergleich der WHO von hinten bis vorne nicht stimmt und dass das Modell ganz schräg ist und überhaupt….. Aber: 1/n
Die schwierigere Aufgabe ist es, eine brauchbare Modellierung zu machen, wie es nun wirklich ist oder war: Hat Deutschland oder das Eldorado der „Liberalen Virologen“™ Schweden die Pandemie besser gemanaged im Sinne einer geringeren Übersterblichkeit? 🧵 2/n
Und zuerst die üblichen Modellierer-AGBs: Übersterblichkeit beruht auf einer Annahme, wie viele Menschen ohne das Auftreten des nCoV2 in 2020 und 2021 gestorben wären. Dazu gibt es verschiedene Ansätze und ich mag es einfach und übersichtlich… 3/n
..denn wenn wir uns mal die „Todesfälle aller Ursachen“ in Deutschland seit 2013 mal ansehen, dann sehen wir schonmal, dass diese Linie recht schön gerade ansteigt. Also fitten wir mal Geraden rein, die von 2019 an die rückwärtigen Jahre in den Fit einschließen 4/n
Und damit mir niemand Rosinenpicken vorwirft (und ich mir selber auch nicht) nehme ich mal alle Jahre bis 2010 dazu und vergleiche mal: 5/n Image
Und dann sehe ich, dass alle Näherungen Erwartungswerte der Todesfälle für 2020 und 2021 liefern, die gar nicht so weit streuen.
Die Werte notieren wir dann auf unserem elektronischen Zettelchen (bzw. in einer csv-Datei) und bilden für beide Jahre 2020 und 2021 den Wert: 6/n
(Erfasste Todesfälle-Erwartungswert) / Erwartungswert = P-Score, der also besagt um wie viel die Todesfälle den Erwartungswert prozentual übersteigen. Als grobe Richtschnur für die folgende Diskussion kann gelten:

1% P-Score ~ 10.000 „unerwartete Todesfälle“ 7/n
Gut erkennbar ist zuerst, dass das Jahr 2020 unauffällig ist und nicht über das übliche Maß hinweg nach oben springt. Bei 2021 ist das anders, hier steigen die Todesfälle deutlicher nach oben an. 8/n Image
Nun zum Wunderland der Maßnahmengegner. Sieht etwas anders aus, die Bevölkerung ist jünger und die Todesfälle steigen nicht so eindeutig an. Dennoch: Auch hier liegen die Erwartungswerte für 2020 und 2021 jeweils sehr nah beieinander. 9/n Image
Weiterhin: Die Trends ähneln sich in beiden Ländern! 15-19 ist der Fit mit dem niedrigsten Erwartungswert, also der höchsten Übersterblichkeit, 14-19 (grau, für SE verdeckt) der mit dem höchsten Erwartungswert (also kleinster P-Score). 10/n
Sehr auffällig: In 2020 springt der Wert für SE durch die Decke. In 2021 ist es fast wieder „normal“.

Machen wir hier auch den P-Score, jeweils für 2020 und 2021, dann für beide Länder zusammen und kippen das in einen Boxplot:
11/n Image
Das was man schon vom Sehen ahnen konnte:
SE vergeigt den P-Score in 2020 total (8%)! Wer immer nun meint, SE wäre ein gutes Modell für DE 2020 gewesen: Nein! 12/n
Ein Plus im P-Score von 5% in DE wären ca. 40-45.000 mehr Tote in der ersten Welle gewesen. Punkt. 13/n
@ValentinThoss hat hier sehr schön (viel schöner als ich) mal den Zeitverlauf der Übersterblichkeit pro mit den Wochen aufgelöst und den C19-Todesfällen gegenüber gestellt (Gleiche Methodik, nur wochenweise mit Bezugszeitraum 2015-2019 - daher leichte Abweichungen zu mir) 14/n Image
Der Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den C19-Todesfällen zeigt sich hier sehr klar. Zurück zu Deutschland vs. Schweden: 15/n
Hier greife ich jetzt auf OWID zurück, dort kann man beide Länder gut im Vergleich sehen: 16/n Image
Eindeutige Aussage, in 2020 macht die erste Welle den Unterschied zwischen beiden Länden aus. In Deutschland hatten wir das Glück, im März/April schnell zu reagieren. Be fast, have no regrets. In Italien und Spanien war es schon zu spät. 17/n
Gesamtbewertung 2020+2021: Hier kommt DE nochmals dann etwas besser weg als Schweden. Der Unterschied ist aber nicht so groß, wie man meint (Medianwerte DE 3.2% vs SE 4.8%) 18/n Image
Und nun das eigentlich spannende Rätsel: Warum bzw. was macht den Unterschied? Warum schneidet Deutschland hier schlechter ab? 17/n
Schauen wir auf OWID: 18/n Image
Oha, Ende des Jahres - hier wird auf einmal die Übersterblichkeit in DE wieder deutlich. Also Delta. Und jetzt nochmal alles in Eigenregie über die Wochen, schraffierte Flächen aufsummiert:19/n Image
Die Deltawelle kostete in Summe mehr Übersterblichkeit als die zweite Welle. Und Übersterblichkeit durch die Deltawelle (und auch Alpha, 3. Welle im Frühjahr '21) ist in Schweden praktisch nicht vorhanden. 20/n
D.h. also Delta führt zum schlechteren Abschneiden Deutschlands bei der Übersterblichkeit in 2021 21/n
Und diejenigen, die meinen, dass die Maßnahmen daran Schuld sind: Welche gab es damals noch? Nur 2G/3G etc. und ein bisserl Maskenpflicht, Tests in Schulen. War vielleicht auch ganz sinnvoll, als die Bundeswehr Beatmungspatienten mit dem Airbus von Bayern nach NRW flog. 22/n
Nun eine Thesensammlung.
23/n
Schauen wir uns an, WO die Übersterblichkeit auftritt: Dort wo die meisten Leute ungeimpft sind. Dort sind halt auch die Älteren (60+) weniger geimpft als in den BL mit geringer Übersterblichkeit. 24/n Image
Dort übersteigt die Übersterblichkeit auch den Wert der C19-Todesfälle:
25/n Image
Achja, der alte Spahn-Hoax: "Es wurden viel mehr geimpft als wir erfasst haben". Unsinn.


26/n
Und hier noch ein paar Schnappschüsse von OWID.
1. Länder mit höherer Impfquote. Alle mit geringerer Übersterblichkeit als wir während Delta:
27/n Image
2. Länder mit niedrigerer Impfquote. Gruselig. 28/n Image
Und hier die Zusammenstellung der Impfquoten verschiedener europäischer Länder, sortiert nach der AG 60+
Ich weiß nicht, ob andere das auch so sehen, aber ich sehe hier den Eisernen Vorhang. Vor 30 Jahren gefallen, aber immer noch da.
29/n Image
30/n Zusammenfassung:
1. Schweden ist hinsichtlich der Übersterblichkeit NICHT besser durch die Pandemie gekommen als wir.
2. Das liegt primär an Schwedens Reaktion auf die Erste Welle.
3. In der Delta-Welle hat Deutschland deutlich schlechte abgeschnitten (+)
in Summe steht DE immer noch etwas besser da.
Das schlechtere Abschneiden von DE in der Delta-Welle liegt höchstwahrscheinlich an der nicht so hohen Impfquote bei und - vor allem den über 60jährigen.

n=30 und Schluss für heute.

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Apr 21
In den letzten 2 Jahren wurde von den bekannten „liberalen Virologen“™ oft erzählt, Viren würden sich „mit der Zeit abschwächen“ und damit würde COVID19 also irgendwann eine harmlose Erkältung. Ich bin skeptisch, ob das so stimmt.
/+
Daher: Eine längere Recherche zu vergangenen Pandemien und den resultierenden Mustern der Mortalität. Zeitreise über 100 Jahre, 40 Tweets und viele Graphen 😉
1/
2/ Hier mal ein paar Beispiele – alle aus der Wikipedia. Viele sind auch aus dem NDR-Podcast bekannt. Ich gehe mal davon aus, dass das auch alles soweit korrekt ist.
„Russische Grippe“ von 1889 ff. :
de.wikipedia.org/wiki/Russische…
Read 51 tweets
Apr 20
Der neueste COVIMO-Report des RKI ist draußen. In einer Reihe von telefonischen Umfragen wurde immer wieder Impfbereitschaft und Impfquote der Bevölkerung abgefragt.
🧵/ 1
2/ Hier erstmal der Link zum Originaldokument:
rki.de/DE/Content/Inf…
3/ Diese Umfragen lagen regelmäßig weit daneben, was die Impfquote betraf - und zwar zu hoch.
Die Differenz wurde dabei den niedergelassenen und Betriebsärzten zugeschoben, die ihre Impfungen nicht ordentlich erfasst hätten.
Read 10 tweets
Mar 10
Vor einiger Zeit hatte ich die Übersterblichkeit der Jahre 2020 und 2021 in DE auf Basis der @destatis -Daten analysiert.
Hier und jetzt folgt nach einiger Zeit die regionale Aufschlüsselung - Puh, die Unterschiede sind wirklich, wirklich krass!
1/
2/ Metrik: Unsere Gesellschaft überaltert, deswegen sterben jedes Jahr mehr Menschen. Faustformel: Knapp 1 Mio Todesfälle p.a., jedes Jahr ca. 10.000 mehr. Image
3/ Da dieser Trend keinen sehr abrupten Änderungen unterliegt (typ. etwa +/- 10.000 Varianz), kann man als Modellbasis einen steigenden Trend von 2015 bis 2019 als Grundlage eines Erwartungswertes annehmen.
Read 14 tweets
Feb 1
Für eine Prognose der kommenden Wochen hatte ich eine Extrapolation des aktuellen Trends mit einem SIR-Modell gewagt.
"Übersetzt" in die 7-Tage-Inzidenz sieht das Modell so aus:
PERSPEKTIVEN:
1. Es geht rund, die Infektionen steigen noch um einen Faktor 3 bis 4.
(+)
Read 13 tweets
Sep 15, 2021
Bayern ist das erste Bundesland, das mit Zahlen unterlegte Regeln zur „Corona-Warnampel“ eingeführt hat. Ein paar konkrete Überlegungen dazu im 🧵
Vorsicht:
1. Kann Spuren von Mathematik enthalten
2. SEHR lange
3. An der Grenze zum Irrsinn.
2/N
RT, Kommentare, Anregungen, Diskussionen etc. immer willkommen!
3/N
Die erste Warnstufe (Gelb) beruht auf dem sogenannten Hospitalisierungsinzidenz. Diese berechnet sich aus der Anzahl der COVID19-Patienten, die in den letzten 7 Tagen in ein Krankenhaus aufgenommen wurden, geteilt durch 100.000 Einwohner.
Read 27 tweets
Sep 14, 2021
Die Woche #HierWirdGeimpft läuft nach Matthäus:
"Wer hat, dem wird gegeben"
Hier ein geografischer Vergleich aus dem bayerischen Süden, wir starten mit der regionalen Verteilung der Impfquoten.
🧵
1/n Image
2/n Gut erkennbar: Die Probleme liegen in den ländlichen Regionen, südliches Oberbayern und Schwaben. Städte wie München, Augsburg und Regensburg sind gut versorgt (Ausnahme: Rosenheim)
3/n Die Visualisierung der bayerischen Impfaktionen ist hier:
stmgp.bayern.de/coronavirus/im…
Read 8 tweets

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