Thomas Wieland Profile picture
PhD Geography (Economic Geography, Health Geography, Statistics). Hier twittere ich privat. Retweet bedeutet nicht automatisch Zustimmung/Sympathie mit Person
Κασσάνδρα Παρί پری Profile picture 1 added to My Authors
8 Jul
Mit dem Virus leben ohne #Lockdown.

Forderung einer Minderheit? Nein.

Nicht, weil die, die das sagen, in Wirklichkeit eine "ungehörte Mehrheit" wären – das wäre eine unbewiesene Behauptung.

Sondern weil es keine Forderung ist, sondern eine Beschreibung der Realität.

1/11
Wir *können* nicht jeden Winter einen Lockdown mit geschlossenen #Schulen und #Restaurants, #Ausgangssperre etc. machen, ganz unabhängig davon, dass wir bei vielen Maßnahmen keine #Evidenz für ihre Wirksamkeit haben.

2/11
Aber selbst wenn sie allesamt hervorragend wirkten: Keine Gesellschaft hält das dauerhaft aus.

Es ist dann irgendwann auch völlig egal, was Karl Lauterbach, Klaus Stöhr, Viola Priesemann oder Wolfgang Kubicki oder sonstewer dazu sagen.

3/11
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24 Jun
Sowohl die auslaufende #Bundesnotbremse als auch die #Corona-Eindämmungsmaßnahmen der Länder basieren – bisher – ausschließlich auf der 7-Tage-Inzidenz. Dieser Indikator wird immer wieder kritisiert (Aktueller Artikel: ). Thread zur Meldeinzidenz ⬇️

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Dieser Indikator hat mMn mindestens 3 Probleme:

1) Schon häufig wurde darauf hingewiesen (z.B. durch den Epidemiologen G. Krause), dass die 7T-Inzidenz „nachweislich keine konstante Messgrundlage“ hat (berliner-zeitung.de/news/per-geset…).

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Denn: Einerseits schwankt die reine Zahl der PCR-Tests gehörig über die Zeit. Gerade zu Anfang der Pandemie wurde viel weniger getestet als heutzutage, da damals die Testkapazitäten noch nicht vorlagen. Am meisten getestet wurde im Herbst/Winter 2020 …

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4 Jun
„Aber Indien!“
„Das ist ne Insel!“
„Bevölkerungsdichte!“
„Und Florida?“

Häufig werden einzelne Länder verglichen, um die (Nicht-)Effektivität von #NPI zu beweisen. Auch viele Studien basieren auf Länderquerschnitten.

Das ist oft problematisch⬇️
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#Corona #Geography #Lockdown
1) Die nationalstaatliche Ebene taugt nur für einen sehr groben Vergleich, denn das Infektionsgeschehen ist regional hoch differenziert. Nicht nur, weil super-spreading events und „Wellen“/“Peaks“ zu unterschiedlichen Zeiten stattfinden, sondern auch in der Gesamtschau …
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… Wenn wir Deutschland nur sehr grob - nach 16 Bundesländern - aufteilen, sehen wir schon, wie unterschiedlich stark die Wellen die einzelnen Bundesländer getroffen haben (hier Darstellung: tägl. tödliche Infektionen pro 100.000EW, y-Achse normiert, daher vergleichbar):
3/30
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12 May
Der 117. Thread dazu, warum viele #Corona-Prognosemodelle falsch lagen. Thema 1: Der Saisonalitätseffekt begrenzt die Ausbreitung.
Disclaimer: #Saisonalität spricht nicht gegen (wirksame) Maßnahmen + nicht gegen vernunftbasiertes Verhalten.
#Lockdown #Bundesnotbremse
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Wir sehen in Deutschland, ebenso wie in Nachbarländern, eine Tendenz zum Sinken bzw. Stabilisieren der Fallzahlen im Frühling 2021:
ourworldindata.org/explorers/coro…
2/25
Die Länder haben sehr unterschiedlich starke Eindämmungsmaßnahmen. Z.B. hatte die Schweiz bereits im Winter offene Schulen und ist seit längerer Zeit aus dem #Lockdown ausgestiegen (z.B. Außengastronomie offen, z.T. finden Veranstaltungen statt).
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21 Apr
1/18 Klingt lame, ist aber spannend und wichtig: Zum Einfluss des Meldeverzuges auf die #COVID19-#Inzidenz – ein weiterer Grund, warum andere Indikatoren besser geeignet sind. Hier die gemeldeten Fälle seit 01.03.2021, aufgeschlüsselt nach Meldeverzug. Zuerst die Fallmeldungen:
2/18 Und hier die Fälle (d.h. die Personen):
3/18 „Meldeverzug“ ist hier *nur* die Zeit (in Tagen) zwischen Erkrankungsbeginn (1. Tag der Symptome; sofern erfasst) und Meldedatum (Tag, an dem der Infektionsfall dem jeweiligen Gesundheitsamt gemeldet wurde). NICHT enthalten sind zwei weitere wichtige Zeiträume, nämlich…
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19 Apr
1/4 Letzter Vergleich der #RKI-#Inzidenz-Prognose vom 12.03.2021 mit der realen Entwicklung: Erfreulicherweise ist die Prognose nicht eingetreten. In den letzten beiden Meldewochen lag die reale Meldeinzidenz bei unter der Hälfte des prognostizierten Wertes. #COVID19 #lockdown Image
2/4 Die ursprüngliche Prognose nutzt eine Trendextrapolation, die exponentielles Wachstum annimmt (d.h. konstante wöchentliche Wachstumsrate der gemeldeten Fälle). Bis KW9 hat die Regressionsfunktion die Echtwerte gut gefittet. KW10 bis KW12 auch gute Prognose. Danach Bruch.
3/4 Hierbei muss der Feiertagseffekt beachtet werden: Weniger Tests um Ostern, aber v.a. stärkerer Meldeverzug (Labor/Arzt/Teststelle usw. -> Gesundheitsamt -> Landesgesundheitsamt -> RKI). Heißt: In KW14 eher „zu wenig“ Fälle, die dann z.T. in KW15 nachgemeldet wurden.
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2 Apr
Zur aktuellen Diskussion: Welchen Einfluss hat eine nächtliche #Ausgangssperre auf die *Gesamt*-#Mobilität? Die Antwort in Kurzfassung: Keine nennenswerte. Die Langfassung ⬇️ #lockdown 1/14
Hintergrund ist die aktuelle Diskussion über die Einführung einer „abendlichen“ oder „nächtlichen“ #Ausgangssperre zur Reduktion von #Corona-Infektionen. Als Proxy wird hierfür häufig die Mobilität der Bevölkerung verwendet, die dadurch gesenkt werden solle. 2/14
Z.B. @Karl_Lauterbach plädiert dafür & beruft sich auf Mobilitätsdaten, wonach 12,3% (nicht 13%) der Mobilität zwischen 20 und 5 Uhr stattfindet. Er interpretiert das als abendliche Privatbesuche, wobei die Zahlen hierzu gar keine Aussage treffen. 3/14
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18 Mar
Wieder mal ein Blick auf drei #coronavirus-Indikatoren, die *nicht* von den gemeldeten Fällen abhängen, diesmal aber mit Vergleich zur Entwicklung der gemeldeten Fälle. Es zeigt sich wieder mal, dass die Melde-#Inzidenz alleine wenig aussagekräftig ist ...
Zahl der Tests ist in KW10 gegenüber KW7 um 13,6% gestiegen, die Zahl der positiven Tests um 25,7%, d.h. über die Hälfte (52,9%) des Wachstums in diesen 4 Wochen geht alleine auf steigende Testzahlen zurück. Es gibt einen realen Anstieg (Positivquote auch leicht gestiegen)...
...nur ist der nicht annähernd so hoch, wie es uns die Inzidenz suggeriert. Dazu kommt, dass es einen Einfluss von Schnelltests gibt (führt zu zielgerichteterem PCR-Testen). Der Einfluss verordneter Schnelltests lässt sich ggf. statistisch nachvollziehen...
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16 Mar
Gegenüber der Vorwoche steigt die Positivquote der #CoronaVirusDE-PCR-Tests um 12,5 % (6,4->7,2), die Anzahl der Tests um 6,3 % (1.020.839->1.084.771). Heißt: Etwa die Hälfte des Anstiegs ist "netto" (d.h. bereinigt um Höhe der Testzahlen). Welche Rolle spielen die Schnelltests?
Viele Menschen gehen nach positivem Schnelltest zum PCR-Test (bzw. müssen gehen), was dessen Positivwahrscheinlichkeit erhöht und dazu beiträgt, das Dunkelfeld aufzuhellen. Das ist erstmal gut, macht aber die Interpretation der Inzidenzwerte noch schwieriger ...
...daher wäre es gut zu wissen, wieviele PCR-Tests auf einen positiven Schnelltest folgen. Zumindest die verordneten Tests dürften ja statistisch zu erfassen sein. Unmöglich allerdings für die privat durchgeführten Tests, die ein Verkaufsschlager sind: focus.de/corona-virus/u…
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