Covid-19-Fallzahlen
Update 24.04.2020: Einige Grundlagen zur Covid-19-Thematik erklärte ich in einem Artikel bei Telepolis: Zwischen Lockdown-Leugnern und Pandemie-Panikern
Bergamo: Das Schlimmste scheint bald vorbei zu sein, aber der Preis war sehr hoch!
Im Anhang eine XLSX-Statistik (garantiert ohne Makros), in der der Verlauf der Bergamo-Covid-19-Infektionen simuliert wurde. Es wurde dazu ein linear-degressiver Ansatz mit einem exponentiell-degressiven Modell für die Ausbreitung kombiniert, anders lassen sich die Eckdaten (s. ganz unten) nicht kongruent abbilden.
etc.etc..... Hier die recht stabilen Ergebnisse und das herausstechendste zuerst: Anzahl der gemeldeten "Infektionen" in Bergamo um den Faltor 7 zu niedrig!
- Selbst bei einer hohen Letalität von 3,7% (wie in Hubei) aufgrund der Überlastung des Gesundheitssystems müssen sich bis heute 30% der Bevölkerung infiziert haben, zur Peak-Zeit am 5. März knapp 1.500 pro Tag, denn anders kann man die gemeldeten Totenzahlen nicht reproduzieren. "Täglich kommen mehr als hundert weitere Covid-19-Patienten in die Notaufnahme" heiß es am 27.3. im SPIEGEL (https://t1p.de/fq1s) - bei ~10% schweren Verläufen passt das, mit einem Verzögerungseffekt von 10-14 Tagen von der Infektion bis zur Atemnot, ganz gut zu diesem Bericht aus letzter Woche. Insgesamt wären jetzt schon ca. 36.000 EW infiziert statt der in der vorvergangenen Woche gemeldeten 5.200, eine Dunkelziffer von Faktor 7 (700%). Auch das wurde ja schon immer vermutet und die Simulation zeigt es. Die Neuinfektionen fallen gemäß Simulation zum 1. April unter 100/Tag, die Zahl der Todesfälle von letzte Woche (26.3.) >330 auf dann <200, die Woche drauf auf <100, dann 25, Ende April nur noch 5 pro Woche. Es werden dann insgesamt knapp 1400 Tote zu beklagen sein (Stand am 26.3.: ca. 1000).
- geht man von nur 2,5% Lethalität aus (Tab Bergamo-2), müssten bei den ähnlich vielen Todesfällen ca. 45% infiziert sein (55.000 EW) mit einem Peak von 2155 am 6. März und einer Dunkelziffer über 12, das ist nicht plausibel. Deshalb hierzu keine weiteren Ergebnisse, sie sind im PDF (S. 3/4) und XLS (Tab Bergamo-2) dargestellt.
- In Bergamo (120.000 EW) sollten durchschnittlich pro Jahr 1.500 Menschen sterben =~ 28-30 pro Woche (120.000 EW / 81,x Jahre), im Winter etwas mehr, im Sommer weniger. Wenn vom ersten Todesfall am 22. Februar bis Ende April 1373 Menschen gestorben sein sollten, dann wären das in 60 Tagen 1.100 Menschen zuviel, und fünf mal mehr als normal. Falls z.B. 1/3 der Toten normalerweise das Jahr 2021 noch erlebt haben würde, 2/3 aber jetzt "vorzeitig" gestorben sind und die Wochenzahlen in den Sommermonaten dementsprechend deutlich unter 30 z.B. auf 20 sinken, dann liefe Bergamo trotzdem auf eine Übersterblichkeit von 750 Toten = 50% in 2020 zu. Zum Vergleich: eine Übersterblichkeit in D von 50% wären 450.000 Menschen.
Eckdaten: 1. Toter am 22.2. (Simulation: 23.2.), 336 Tote in der Woche des 26.3 (Simulation: 329), in der Vorwoche ebenfalls >300 (Sim.: 376), insgesamt bis dahin in der Presse gemeldet ca. 1.000 Tote (Simulation: 1042).
Daraus ergeben sich die maximale Todeszahl 53 am 18.3.2020. Versus normale Todeszahl 4-6/Tag im Winter: Faktor 11 mal mehr. Und wie gemeldet, 11 Seiten Todesanzeigen statt einer, auch Faktor 11, das passt also (s. Link oben).
Annahmen: 14 Tage von Infektion bis Immunität (keine Infektiosität mehr), im Todesfall im Schnitt nur 13 Tage (wurde aus China gemeldet). Für die Simulation müssen die Infektionen mit Patient Null schon am 8. Februar angefangen haben. Startet man am 19.2 (erste gemeldete Infektion), ist es nicht möglich die bekannten Eckdaten, vor allem Todesfälle, abzubilden, insbesondere nicht den ersten vom 22. Februar. Natürlich ist ein nichtlinearer Sprung-Effekt, wie der des Champions-League Fussballspiels gegen Valencia in Mailand, in einer kontinuierlichen Statistik einfach nicht abbildbar, auch das ein Grund für den vorverlegten Beginn. Die Zahlen vor dem 19. Februar sind also nur eine Hilfskonstruktion.
Eindeutig ist: die sog. "Fallzahlen" sind so stark vom Testen abhängig, daß daraus keine Schlüsse gezogen werden sollten. Nur die Todesraten geben Aufschluss über das Geschehen in der Vergangenheit und erlauben Schlüsse auf die Zukunft. Auf z.B. Deutschland angewandt: Gemäß Simulation hatte Bergamo am 14.März schon 29.000 Infizierte, als die kumulierte Todeszahl gerade mal 464 betrug, das ist ungefähr der Stand in D von heute. Rechnet man die "Überlastung" der Versorgung ab, die schon zu diesem Zeitpunkt bei >20-40 Todesfällen pro Tag statt 4-6 ein massives Problem in Bergamo war, dann passt das sogar zu den praktisch doppelt so hohen deutschen "Fallzahlen" (57.695 Fälle, aber 433 Tote). Man kann daraus zweierlei ableiten: Entweder die Letalität in Bergamo war nur halb so hoch und es haben sich tatsächlich eher schon 60% der Bevölkerung (>70.000) angesteckt - eher unwahrscheinlich. Oder aber es ist wie es ist, aber selbst dann muss man für Deutschland entsprechende Todesfälle prophezeien: einfach gemäß der Bergamo-Simulations-Fallzahlen ablesen und halbieren, solange hier noch alle schweren Fälle behandelt werden können. Rosige Aussichten sind das aber nicht - für niemanden
Man kann an dieser Modell-Statistik ablesen, was auf Covid-19 Hotspots wie New York, Paris, New Orleans oder Spanien, dem Elsass oder möglicherweise Schweden noch zukommen wird, wenn nicht ganz drastische Maßnahmen ergriffen werden, indem man nicht auf die falschen "Fallzahlen" schaut, sondern aus den Todesziffern hochrechnet und die Simulation fragt, was das für die Zukunft bedeutet.
Für eine (erzwungene) schnelle Herdenimmunität (~60%) ohne Lockdown müssten und würden sich die obigen Infektionszahlen verdoppeln, die Überlastung der Krankenhäuser wäre noch katastrophaler und die Todesfallzahlen würden sich noch weit mehr als verdoppeln. Zur Politik des Lockdown, das zeigt die Statistik, gibt es offenbar keine Alternative.
An den farbig unterlegten, nicht umrandeten Feldern kann "gespielt" werden, um die Simulation an andere Szenarien anzupassen.
PS: Ein guter Freund und Kollege hat einerseit die perfekte Gauss-Kurve gelobt (die ich unbewusst mit einfachsten Mitteln erzeugt habe), aber völlig zu Recht kritisiert, daß meine Infektionsrate R° niemals unter 1 absinkt. Das ist so und ein Fehler, der aber in diesem einfachen Modell schwer zu korrigieren ist. Trotzdem zeigt die Simulation einen plausiblen Verlauf, der gegen Null Neuansteckungen tendiert. Ich lasse das also so und lebe mit dieser Kritik und auch damit, daß ich höhere Mathematik nur mehr als unvollkommen behrrsche ;-) Dafür scheinen, so die Rückmeldungen, die Menschen meine Statistik immerhin gut zu verstehen…
Bleiben Sie alle gesund, LB
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Ländervergleich
An Belgien, Niederlande, Schweden (im Vergleich zu DK und NOR) und auch dem UK sieht man, was eine Laissez-Faire-Politk bewirkt: starkes Anschwellen der Todesrate. Armin Laschet hat sich gegen Grenzschliessungen ausgesprochen und sich damit auch gegen Seehofer "durchgesetzt" (Presse am 6.4.). Gegenüber Deutschland hat Belgien 7 x höhere Todesraten pro 1 Mio EW, die Niederlande 5 x höhere, gegenüber NRW waren diese Zahlen am 6. April 2020 sogar 8,4-fach (B) bzw. 6,4-fach höher! In dieser Situation für den "kleinen Grenzverkehr" mit Belgien und den Niederlanden zu plädieren, obwohl diese Nachbarländer notwendigerweise auch vielfach höhere Infektionszahlen aufweisen müssen, bedeutet bewußt Infektionen zu importieren und damit weitere nicht notwendige Todesfälle zu provozieren.
(Anm.: die gelbe Linie in der 2. Grafik repräsentiert 1 pro 1Mio und Tag, annähernd linear wäre z.B. die "normale" Rate von 30 Sterbefällen am Tag pro 1 Mio EW, in der Realität schwankt diese Rate wg unterschiedlicher Winter/Sommer-Sterblichkeit, Grippe- oder Hitzewellen etc.)
In Frankreich hatte eine evangelikale Gebetswoche in Mulhouse mit 2.000 Teilnehmern Ende Februar die Katastrophe ausgelöst, von der hauptsächlich das Elsass betroffen war, wo bei ca. 5,5 Mio Einwohnern fast ebenso viele Menschen dem Sars-CoV-2-Virus erlagen, wie in Deutschland mit seine 82 Mio Einwohnern. Ähnlich gelagert die Fälle in Italien mit dem Fussballspiel zwischen Valencia und Bergamo im Stadion in Mailand am 19. Februar sowie Fussballspielen in der spanischen Hauptstadt Madrid.
Von Belgien, NL, UK und Schweden sind keine ähnlichen Vorkommnisse bekannt, hier waren es vor allem die zu spät eingeleiteten Vorsorgemaßnahmen, die die Zahlen explodieren liessen.
Datenquelle: Berliner Morgenpost