Während wir™ mehrere Tage Energie in eine Debatte über Korrelation von Coronawellen und zusl. Sterbefällen gesteckt haben, hat sich hoffentlich noch jemand die zugrunde liegenden Daten angeschaut und mit weiteren öffentl. Datenquellen verglichen?

Oder?!

kurzer 🧵 1/n
Falls das nicht eindeutig genug war, es geht um die #noAfD Pressekonferenz zu @kbv4u Daten und Stellungnahmen dazu, unter anderem von @Zi_Berlin.

Einschlägige Medien haben darüber berichtet.

2/n
@kbv4u Daten liegen (wo eigentlich öffentlich?) quartalsweise vor (Patienten-Abrechnung).

Es wurden alle Fälle gezählt, für die mindestens einer der ICD-10-Codes I46.1, I46.9, R96.0, R96.1, R98 und R99 gesetzt war.

3/n
Zum Vergleich lohnt ein Blick auf die Krankenhausabrechnungsdaten der InEK, die feiner aufgelöst und glücklicherweise öffentlich verfügbar sind.

Ich gehe davon aus, dass ein Großteil (insb. I46.1,I46.9) im Krankenhaus behandelt wurden.

InEK umfasst ALLE krh.-Patienten.
4/n
Wann fand der Anstieg der Fälle mit mind. einem der 6 ICD-10-Codes statt?
Im Januar oder erst im März (alles Q1 2021)? Das sollte Hinweise liefern.

Monatliche Todesfälle (Entlassungsgrund 07) mit mindestens einer der ICD-10 Codes als Nebendiagnose nach Aufnahme.
5/n
Quartalsweise liegen die Zahlen etwa einen Faktor 2 unterhalb der @kbv4u Zahlen. Hinzu kommen noch die bei InEK erfassten ~12% nicht-Kassenpatienten.

Es scheinen also nicht alle verstorbenen Patienten im Krankenhaus behandelt worden zu sein?

datenbrowser.inek.org
6/n
Hinweis: Die InEK Daten wurden nach Aufnahmedatum gefiltert. Vorhandensein von Einträgen bei InEK geht aber nach dem Entlassungsdatum!

Ende 2021 aufgenommen, 2022 entlassen ist erst in er 2022er Datenlieferung enthalten.

Die jeweiligen Überträge wurden hier berücksichtigt.
7/n
Werfen wir einen Blick auf 2019/20 um abschätzen zu können, wie viele Fälle nicht im Krankenhaus gelandet sind -
Ähh, huch?

2019 und 2020 sind 2x mal so viele Patienten im Krankenhaus mit den Codes verstorben, als im @kbv4u Datensatz enthalten?

2021 ist gar nicht auffällig?
8/n
Sanity-check InEK
- ohne Monate
- Übertrag aus dem Entlassungsjahr etc.:

2019: ~30k
2020: ~30k
2021: ~32k

Bei Liegedauern ~1 Woche sollte der Übertrag keine große Rolle spielen.

Irgendwas *KANN* an den @kbv4u Daten nicht stimmen.
Erst Faktor 2 drunter, dann 2x drüber?
9/n
#Datenqualität - so wichtig. Immerhin weist die @kbv4u ja darauf hin, dass die Daten für die Auswertung nicht geeignet sind (siehe 2).

Gut wäre den Quotienten aus allen Verstorbenen und denen mit den entspr. ICD-Codes zu bilden.
Aber erst, wenn das 2x-Problem gelöst ist.
10/n
Zum Vergleich nochmal in monatlicher Auflösung:
Peak Jahreswechsel 2020/2021, Korrelation mit der ersten Winterwelle.
Kausalität brauch mind 2 Größenordnungen mehr Aufwand.
Als Journalist wäre das der Zeitpunkt, bei der InEK anzufragen, ob diese Art der Auswertung valide ist
11/n
Dann mit dem @PEI_Germany und @destatis abstimmen, ob Datenquellen zusammengelegt werden können.

Brandolini's Law schlägt erneut zu.

Der Schaden bleibt.
@BKKProVita und Matthes lassen grüßen.


Immer wieder halbgare Daten! Wir lernen es nicht - sad.

12/n
Disclaimer:
Ich bin seit Montag dran die Daten aus dem InEK-Browser zu lutschen und habe heute und gestern 5 Stunden zusammengefügt, geprüft, Grafiken gemacht.
Warum? Weil's wichtig ist!
Hat das zu lagen gedauert? klar. Der Nachrichtenzyklus ist längs abgefahren.
13/
Oder liegt das am 'neuen' Twitter, dass mir ein ähnlicher Take einfach nicht in die Timeline gespühlt wurde?
14/14
Und ja, es gibt auch wirklich was von @destatis bzw. gbe-bund zu ICD-10-Codes.

destatis.de/DE/Themen/Gese…
15/14

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Jul 4
1/ Gut, dass ich den Teil zu Lockdowns in der #Evaluierung noch gar nicht gelesen habe - da wird wieder unsauber formuliert + der Stand der Forschung NICHT abgebildet

Beispiel: "[...] auf Grundlage einer nicht qualitätsgeprüften Publikation [...]" S.76

2/ Es geht um Neil Ferguson's Modellierungsgruppe am Imperial College in London, die im Frühjahr 2020 eine Reihe von Reports
beim "MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis" beigetragen hat.

Hervorzuheben sind: 9 und 13 vom 16. bzw 30. März 2020

imperial.ac.uk/mrc-global-inf…
3/ Nr. 9 geht von einer Halbierung der Todesfälle durch NPIs aus.

"We find that that optimal mitigation policies [...] might reduce peak healthcare demand by 2/3 and deaths by half."

Verweisen aber darauf, dass Todesfälle nicht verhindert werden können.

imperial.ac.uk/mrc-global-inf…
Read 26 tweets
Jul 2
#Evaluierung, die Datenqualität sei so schlecht. Insbesondere für Krankenhäusern.

"Um die Effektivität des Pandemiemanagements in Deutschland genau beurteilen zu können, bräuchte es [...] aussagekräftige Statistiken zur Krankenhausbelegung und ähnliches." S.71

Gibt's die nicht?
2/ Eine kurze Übersicht:

"Belastbare Krankenhausdaten wie ein einheitliches Erfassungssystem ein- schließlich der Ressourcen wie verfügbare Betten, Personal oder Material sind essentiell, um den Zustand des Gesundheitswesens beurteilen zu können."
3/ Ja, wäre wünschenswert, wenn jedes Bundesland IVENA-Daten wie NDS zur Verfügung stellen würde - stündlich.

Wieso wird im Bericht nur Hessen erwähnt, wo diese nicht wie in NDS veröffentlicht werden?

Auch BY veröffentlicht (werk)täglich IVENA-Belegung.

ivena.de/page.php?view=…
Read 15 tweets
Jul 1
1/ Da "Evidenz" mit 60 Nennungen fast auf jeder Seite auftaucht, eine kurze Frage:

S.100 unten, Claim: "schlechtsitzende Masken erhöhen das Risiko 3ter, weil Sie wie eine Düse wirken"

Referenz: 228, Landry, Subedi, et al. May 2022

Ja? Das steht da drin? Wirklich?

#Evaluierung Image
2/ "Fit-Tested N95 Masks Combined With Portable
High-Efficiency Particulate Air Filtration Can
Protect Against High Aerosolized Viral Loads Over
Prolonged Periods at Close Range"

Moment - es geht um Schutz des Trägers bei hoher Viruslast.

For sake of simplicity: N95 = FFP2 Image
3/ pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35535021/

Fragestellung ist salopp: "Wie wichtig ist es für medizinisches Personal, auf gute Passform der Maske zu achten."

Versuchsaufbau 40 min in Raum bei hoher Viruslast, danach Probennahme auf Haut und in der Nase.
Read 16 tweets
Feb 24
1/ Das @PEI_Germany meldet für 2021 244576 Verdachtsfälle im Zusammenhang mit knapp 150 Mio C19-Schutzimpfungen, 1.6% aller Impfungen.

4% davon mit möglichen dauerhaften Folgen.
46% der Meldungen bleiben unvollständig.

Wie sieht es bei den "Schwerwiegenden unerwünschten" aus? Image
2/ Der PEI Bericht ist umfangreich.
Comirnaty (BioNTech) mit 111 Mio Dosen macht den Löwenanteil verglichen mit 22 Mio Spikevax (Moderna)
und 13 Mio Vaxzervria (AZ) und "drückt" die Nebenwirkungsrate.

pei.de/SharedDocs/Dow… Image
3/ Der Bericht weist 29786 schwerwiegende Verdachtsfälle aus.

Bei diesen ist von einer Hospitalisierung auszugehen.
Was findet sich dazu in den @DKGev-Abrechnungsdaten?

23951 Hospitaliserungen bei denen die verlinkten 4 ICD10-Codes gesetzt sind - check!

Read 20 tweets
Jan 15
1/ Gut sitzende Masken auf beiden Seiten schützt 10x effektiver gegen Omicron, als guter Eigenschutz + schlecht sitzende Maske beim Gegenüber.

Und 100x so effektiv wie med. Maske.

Ich habe mir erlaubt die Darstellung logarithmisch zu skalieren und durch Pfeile zu verunstalten.
2/ Das Ergebnis basiert auf gründliche Arbeit, an der das MPI:DS in Göttingen beteiligt war.

Aus meiner Sicht kann das Ergebnis gar nicht oft genug geteilt werden.
#MaskUp
3/ Bei meinen ersten zwei Begegnungen mit der Veröffentlichung war mir der 10x Vorteil bei der "FF" Kombination nicht aufgefallen, weil die 5er-Gruppe links auf den ersten Blick kaum Unterschiede zeigt.

Glücklicherweise sind die Zahlenwerte eingetragen.
#LogScaleTheRisk
Read 8 tweets
May 28, 2021
1/ Fragen die Niemand gestellt hat: Auf was für ner Segelyacht sitzt Herr Prof. Mertens von der StiKo während er ein Interview gibt?

2/ Eine Spurensuche:
Wo sitzt er?
- Licht von der Seite, also Blickrichtung parallel zur Mittschiffslinie.
- A) Handlauf am Niedergang?
- B) Voltmeter am Sicherungspanel?

In der Nähe des Niedergangs befinden sich normalerweise Kochecke und Kartentisch.
3/ Baujahr?

Das sieht weder nach 1970 (kein Messing) noch 2020 aus (kein Carbon).

Wobei das Beispiel aus aktueller deutscher Produktion gar nicht so anders aussieht. Auch hier ist der Kartentisch an Backbord (am linken Bildrand).
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