Dirk Paessler Profile picture
Our mission is to speed up negative emissions, CEO @carbon_drawdown, VP @nep_brussels
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Sep 1 15 tweets 4 min read
**WENN** (Achtung, Konjunktiv) die aktuelle COVID Welle ähnlich verlaufen würde wie die letzte Welle, dann **könnte** das im Herbst so aussehen: Peak der Welle könnte Anfang Oktober zwischen Inzidenz 2500-5500 sein, dafür dieses Jahr ruhigerer Jahreswechsel.

Let me explain 🧵 Image Wenn man sich geglättete Wochen-R-Werte (=aktuelle Woche durch Mittelwert 2 Vorwochen) anschaut und mit Anzahl der "Ansteckbaren" (=Bevölkerung minus Infektionen der letzten 12 Wochen) anschaut, könnte es Zusammenhang geben: Bei ca. 55 Mio Ansteckbaren, sinkt der R-Wert unter 1. Image
Aug 30 10 tweets 2 min read
Ich habe hier mal versucht, das aktuelle Infektionsgeschehen in Deutschland (rechts) anhand der COVID-Hospitalsierungen (links) der @diedgina Notaufnahme Ampel **abzuschätzen**. Links sieht es so aus, als wären wir auf Vorjahresniveau. Aber... Image Aber weil wir (optimistisch) davon ausgehen wollen, dass die Hospitalisierungsrate über die Zeit stetig sinkt (durch mehr und mehr Infektions/Impfbedingte Immunität), müßten wir jetzt aktuell im August 2024 deutlich über der Anzahl der täglichen Neu-Infektionen des Vorjahres liegen.
Jul 28 36 tweets 11 min read
Kann man die tatsächlichen SARS CoV2 Infektionszahlen und die daraus folgenden Longcovid Patientenzahlen aus öffentlich verfügbaren Daten abschätzen? Eine Statistik-Fingerübung zum Zuschauen. #manycharts

Ein längerer 🧵

1. Image Was folgt ist eine Abschätzung der Zahlen für die COVID-Infektionen und LongCovid-Patienten in Deutschland. Aufgrund der mauen Datenlage kann das hier nur ein Versuch einer Annäherung sein. Trotzdem sollten diese Zahlen zumindest eine brauchbare Abschätzung "nach unten" sein.

2.
Feb 23, 2023 7 tweets 3 min read
Im Vergleich zur Vorwoche liegt die Modellrechnung mit den neuen Daten aus dieser Woche etwas optimistischer, aber nicht erheblich verändert. Spitze der Welle im Modell in der KW des 6.3.2023. Der Peak bei den COVID-Hospitalisierungen hat sich um eine Woche nach vorne verschoben auf die KW des 6.3.2023 mit dem Wert 9250. Auch der Peak der COVID ITS-Belegung hat sich um eine Woche nach vorne verschoben auf ca. 1220 in der KW des 20.3.2023.
Feb 17, 2023 4 tweets 2 min read
Update Modellrechnung: Die Dunkelziffer-korrigierte Modell-Inzidenz liegt jetzt höher als letzte Woche und oberhalb der Skala. Erst Ende März ist Entspannung in Sicht im Modell, der Krankenstand strebt wohl neuem Rekord entgegen. Es herrscht immernoch eine große Unsicherheit, was man an der großen Spanne der wöchentl. COVID-Hospitalisierungen und COVID-ITS-Bettenbelegung sieht, die je nach Szenario von sinkend bis Verdopplung geht.
Feb 5, 2023 4 tweets 2 min read
Mit den neuesten Sequenzierungsdaten deutet sich im Modell weiterhin an, dass die XBB.1.5 Welle kleiner ausfällt als die Dezember-Welle. Die Ferien helfen beim Bremsen, die Faschingswoche ist bereits mit etwas erhöhter Ansteckung modelliert (interne Modell-Inzidenz max ~4000). Wenn es nach dem Modell geht, dann würden die ITS-Betten mit COVID nicht mehr über 500-700 steigen.
Krankenstand liegt im Modell Ende Februar auf ähnlichem Level wie im Dezember 2022.
Jan 6, 2023 8 tweets 3 min read
Kurzes Modellupdate zu XBB.1.5

Wichtig: Die Datenlage der Sequenzierungen ist z.Zt. noch sehr sehr dünn, XBB.1.5 liegt noch unter 1% und Daten sind somit unsicher. Alles was jetzt kommt bitte als Gedankenspiel ansehen, und nicht als Vorhersage.
1/x Es könnte locker bis Mitte Januar dauern, bis wir das genauer einschätzen können. Die Datengrundlage der Sequenzierungen scheint auch nicht besser zu werden, andere Länder sind da viel besser.
Dec 29, 2022 10 tweets 3 min read
Es kursieren Berechnungen, die für Variante XBB.1.5 eine Verbreitungsvorteil um +50-70% im Vgl. zu BQ.1.* aufzeigen.
Noch taucht das in dt. Sequenzierungen kaum auf, bis Mitte Januar gibt's kaum brauchbare Daten.
Aber wie würde denn XBB.1.5 bei uns aussehen mit diesen Eckwerten? Was für eine große oder kleine Welle könnte denn da kommen, schließlich klingen 70% Verbreitungsvorteil nach sehr viel?

Um dem nachzugehen habe ich folgende Annahmen getroffen:

* XBB.1.5 liegt aktuell bei 0,5% der Fälle
* XBB.1.5 hat 60-70% Verbreitungsvorteil zu BQ.1.*
Dec 21, 2022 8 tweets 3 min read
Rückblick auf Modellrechnung vom 6.10. und Ausblick auf Januar 2023

1. Inzidenz: Am 6.10. erwartete das zentrale Szenario eine Welle um Inzidenz 750. Bekommen haben wir 2 Wellen (Inzidenz 800 Mitte Oktober und 500 im Dezember). Januar könnte etwa wie der September werden
1/x Warum 2 Wellen: “Feriendelle” für BA.5 war stärker als erwartet, die 2. Welle mit Varianten um BQ.1.x waren noch nicht drin im Modell damals.
Anm.: RKI Inzidenzen sind seit Oktober mit mind. Faktor 2 zu niedrig (Dunkelziffer!), Modell rechnet mit DZF vom September weiter.
2/x
Oct 20, 2022 9 tweets 3 min read
Neue Daten machen neue Modellrechnung nötig: Modell verwendet jetzt bisherige Sequenzierungsdaten für BQ.1/XBB et al. um daraus weiteren Verlauf der Varianten-Welle zu berechnen.
=> Peak liegt ca. Ende November, Wirkung auf Krankenhäuser und Krankenstand könnte erheblich sein
🧵 Höhe der Welle im November ist noch schwer bestimmbar aus den aktuell vorliegenden Daten, eine ggf. hohe Welle scheint sich aber abzuzeichnen.
Oct 13, 2022 10 tweets 3 min read
Es gibt eine neue Modellrechnung, die aufkommenden Varianten machen es nötig. Hier habe ich BQ.1.* mit eingebaut als schnellwachsenden Stell-Vertreter des Varianten-Zoos.

Kurz: It's not pretty. Vor Weihnachten sind wir wohl kaum wieder unter Inzidenz 1000.

Thread Für die Modellierung von BQ.1.* habe ich mich an diesen Thread von @MoritzGerstung gehalten: 5% Anteil am 10.10. und ca. 50% Anteil (Dominanz) um den 14.11.
Weitere Varianten sind erstmal nicht mit drin.
Sep 30, 2022 5 tweets 3 min read
Rückblick auf Modellrechnung vom 17.9.2022 nach 2 Wochen

Der modellierte markante Anstieg ist eingetreten, insb. die Hospitalisierungen der @DieDgina Notaufnahme-Ampel zeigen eine ähnliche Dynamik, wie das Modell es berechnet hat.

Thread Image Das zentrale Szenario vom 17.9.2022 liegt nur knapp über der vom RKI aktuell gemeldeten Inzidenz. Die Höhe der Welle hängt ab von der erworbenen Immunität (durch
Infektionen in den letzten Monaten), genaue Höhe ist nur sehr schwer vorherzusagen/zu berechnen. Image
Sep 3, 2022 18 tweets 5 min read
Neue Modellrechnung: Der lange Sommer hält Fallzahlen etwas länger unten als von meinen Modellen bisher erwartet => neue Modellrechnung nötig.

Diesmal ist hier echt viel los und die Unsicherheiten für die nächsten 2-4 Wochen sind gross. Erst dann wird Herbst klarer abschätzbar. Damit das im Juni/Juli auf BA.5-kalibrierte Modell im August die Hospitalisierungen und ITS-Belegung korrekt nachbilden kann, muss ich um 30-60% höhere Inzidenz-Werte modellieren, als vom RKI gemeldet.
Jul 28, 2022 7 tweets 2 min read
Ein Update der Berechnung der Hospitalisierungen macht neue Modellrechnung nötig.

* Alle Szenarien sehen eine Welle im Herbst
* Genaue Höhe der Welle auf Basis der akt. Zahlen kaum absehbar
* Damit sind auch Spitzenwerte aller anderen Kurven noch nicht genau abschätzbar.
1/x Die Berechnung der Hospitalisierungen berücksichtigt jetzt explizit die ca. 50% höhere Pathogenität von BA.5.
Immerhin: Es deutet sich eine Verschnaufpause beim Fall-Wachstum und bei den Krankenhauszugängen für die nächsten 4 Wochen an.
Jul 22, 2022 13 tweets 4 min read
Neue Modellrechnung (und Rückblick auf die letzte)

* Abhängig von Verlauf der nächsten 3-6 Wochen zeigt das Modell einen Peak im Sep oder Okt oder Nov
* BA.5 scheint deutlich mehr ITS- und Hospitalisierungs-Belastung zu erzeugen - nicht gut für Herbstwelle!

1/x Das zentrale Szenario hat sich zur letzten Modellrechnung vom 3.7. kaum verschoben. Im optimistischen bzw. im pessimistischen Szenario verschiebt sich der Herbst-Peak jeweils um 3-4 Wochen nach vorne oder nach hinten. Dann scheint Sättigung vorerst erreicht.
Jul 3, 2022 12 tweets 3 min read
Aus den Zahlen der letzten Tage war zu erkennen, dass mein Modell vom 8.6. eine Nachfolge-Modellrechnung braucht. Aus dem Peak im August könnte nun eine wochenlange Dauerwelle um Inz 800 im zentralen Szenario werden. 🤔
1/x Aus Zahlen der letzten Tage war zu erkennen, dass meine vorhergehende Modellrechnung die bremsende Wirkung der sich durch Infektionen aufbauenden Immunität unterschätzt hat bzw. dass ich bei der Berechnung dieser Immunität die Dunkelziffer nicht “aggressiv” genug abgeschätzt habe
Jun 12, 2022 14 tweets 4 min read
Vom direkten Zusammenhang zwischen Krankenstand/Personalausfall und Inzidenz/Fallzahlen

Meine These: Wenn wir die Fallzahlen wieder hochlaufen lassen wird der Krankenstand diesem Anstieg ziemlich linear folgen.

Ein Thread mit Modell-Ausblick auf die nächsten 6 Wochen

1/x Beim @BKKDV habe ich mir die monatlichen Krankstands-Daten der beschäftigen Versicherten der Mitglieder des BKK Dachverbands seit Januar 2020 geholt: bkk-dachverband.de/statistik/mona…
Jun 10, 2022 13 tweets 3 min read
Ein Versuch einen 1. Blick auf die BA.4/5-Welle in den nächsten 6 Wochen zu werfen--Auch wenn die Datenlage nicht gerade optimal ist (Datenlöcher durch Feiertage, ständig nachkorrigierte Sequenzierungsdaten und vielfach kaputt-sabotiertes Test&Zählsystem)

Ein Thread/Blog Image Den folgenden Thread gibt es auch als leichter lesbaren Blog-Artikel mit funktionierenden Links
dirkpaessler.blog/2022/06/10/mod…
Jun 9, 2022 4 tweets 3 min read
Nachdem die Zuordnungen in Sequenzierungsdaten gestern nach oben korrigiert wurden ergab sich eine Erhöhung der Anteile von u.a. BA.4/5. Damit verschiebt sich der Augenblick der Dominanz nach vorne und dürfte genau in der aktuellen Woche stattfinden, vielleicht sogar heute?
1/x Die gleichen Daten mit linearer y-Achse. Wer jetzt noch von "es gibt erste Anzeichen für eine mögliche Sommerwelle" oder von "im Herbst könnte... blabla" spricht hat irgendwas mit Mathematik nicht wirklich verstanden. Zum 4. oder 5. mal.
Jun 4, 2022 19 tweets 4 min read
Wir zählen immer schlechter, also: Wie viele Infektionen haben wir tatsächlich im Moment in Deutschland?

Wahrscheinlich das Doppelte der RKI-Meldungen!

Im Folgenden versuche ich aus den Hospitalisierungen die echten Infektionszahlen zurückzurechnen.

Thread Die Fallzahlen/Inzidenzen fallen tatsächlich, aber weil wir das Testen und Zählen seit Jahresanfang beständig verschlechtert haben, geben die vom RKI täglich gemeldeten Zahlen nur einen Teil der Wahrheit wieder, zeigen ein schnelleres Absinken als tatsächlich passiert.
Jun 1, 2022 8 tweets 2 min read
Grafik zeigt CFR und CHR (RKI Daten) übereinandergelegt seit März 2020. Diese Kurve hat nur 2 mögl. Hauptgründe, die sie nach oben laufen lassen würden: Die aktuelle Variante macht töter/kränker ODER wir finden weniger der tatsächlich stattfindenden Infektionen als Fälle.
1/x Wenn sich weder Variante noch Testsystem ändert erwarten wir ein stetiges Absinken der Quoten (durch ständig steigende Immunisierung wegen Impfung oder Infektion).
2/x