CoronaChroniken: Jetzt sterben zu wenige \O/

Liebe Kasernierte,

die neusten Sterbetrends der Euro-Zone zeigen interessante Zahlen.

CoronaChroniken: Jetzt sterben zu wenige \O/

Nachdem vorgestern schon die Berechnung von R angepaßt wurde, wird sich wohl noch etwas anderes ändern  müssen, denn es sterben jetzt weniger Menschen als normal. Natürlich darf man sich darüber freuen 🙂 Allerdings konnte man es auch erwarten. Begründung: Die „Übersterblichkeit“ lässt ja mehr als normal Menschen früher sterben, als sie ohne eine weitere Erkrankung gelebt hätten, diese fehlen dann „später“ im Jahr. Frankreich demonstriert das sehr eindrücklich:

Quelle: EuroMOMO.eu

In Deutschland bleibt alles auf Normal. Frankreich hat die gestrichelte Normallinie deutlich unterschritten, Italien ist auf Normalniveau, nur England performat derzeit gegen den EU-Trend, was weitere Trauerfälle zur Folge hat. Herr Johnson täte gut daran, was dagegen zu tun.

Quelle: https://euromomo.eu/graphs-and-maps

CoronaChroniken: Immer noch kein Anstieg von R zu sehen

Lieber Kasernierte,

wie wichtig es ist, die Zahlen selbst auszuwerten, zeigt sich auch am zweiten Tag in Folge:

CoronaChroniken: Immer noch kein Anstieg von R zu sehen

Wie schon gestern im Beitrag CoronaChroniken: Die Sache mit dem R berichtet, steigt die Zahl der Neuinfektionen nicht an:Kruve der Neuinfektionen und R. Man sieht keinen Anstieg von R.Fast wie gestern: R=0.66 heute, zu 0.74 gestern.

Genau wie gestern gibt es nicht den Hauch eines Trends nach oben. Vielleicht sollte mal jemand im erweiterten Excelkenntnissen das RKI besuchen. Das kann doch nicht so schwer sein, aus seinen eigenen Zahlen eine einfache Berechnung richtig durchzuführen.

Für die, die es nicht so mit Mathe haben, merkt Euch einfach: Solange die Grüne Kurve nach unten zeigt, ist alles ok 😉

Kleine Ankündigung für Morgen: Die X-Achse wird dann einen anderen Intervall für die Datumtexte haben, das ist einfach unübersichtlich geworden und würde in Zukunft noch schlimmer werden.

Nachgeforscht?

Ich habe mir die beiden Situationsberichte vom 9. und 10.5. des RKI geladen und muß mit Erschrecken feststellen, daß irgendwo Phantomzahlen im Spiel sind. In den Situationsberichten werden komplett andere Zahlen genannt, als im öffentlich einzusehenden Dashboard des RKI hier: COVID-19 Dashboard

Hinweis in eigener Sache: Ich operiere mit den Zahlen vom offiziellen Dashboard.

Die Aufnahme des Dashboards vom 11.5.2020:

Nun eine Gegenüberstellung von 3 Quellen: RKI aus dem Dashboard direkt, das ist auch in der Grafik ganz oben die Zick-Zack-Kurve (RKI-Dashboard), RKI aus dem Situationsbericht (RKI-Situation) und RKI aus dem Dashboard, aber mit 7 Tage Durchschnitt gemittelt (Gemittelt 7Tage)

Dazu werden passend die R Werte nach der r=Summe(Morgen +3letzte Tage)/Summe(über 4 Tage von vor 4 Tagen). Erklärt wird das hier: CoronaChroniken: Die Sache mit dem R

Die Achsen sind absichtlich so skaliert, damit sich die Kurven nicht überlappen und ein einfacher Vergleich möglich ist. Man hätte auch zwei Grafiken nehmen können.

Wie man schon an der Orangen Linie sehen kann, weicht die Kurve der Neuinfizierten aus dem RKI-Situationsbericht deutlich von der offiziellen Kurve RKI-Dashboard im Dashboard ab. Aber auch der Verlauf ( ich habe da nur bis zum 26. gegraben) der Kurve ist komisch gezackt, was genauso unnatürlich sein dürfte, wie die Dashboardkurve.

Analog dazu die R Werte mit den drei Kurven als Basis. Die beiden Kurven vom RKI nativ, springen bei der Berechnung über 1, was an dem ZickZackmuster liegt. Ich denke daher, daß wir es hier bei dem offiziellen R mit einem Berechnungsfehler des RKI zu tun haben.

Um das genauer einzuschätzen müßte man beim RKI um echte Transparenz bitten, daß die Rohdaten und die Formeln veröffentlicht werden.

Die Diskrepanz zwischen dem, was im Situationsbericht steht und dem, was am Ende im Dashboard landet, kann ich auch nicht erklären. Aus dem Dashboard habe ich exemplarisch für einen Tag verglichen, wie hoch die Meldezahl inklusive aller Nachmeldungen war (die gingen bis in den März! zurück) und auch das steht in keiner Beziehung zur Neuinfiziertendifferenzzahl  aus dem Situationbericht. Ich vermute einen fundamentalen Bug im System.

Update: 21:24 Uhr

Habe da was für Euch gefunden: einen Berechnungsdatensatz vom RKI. Laut NDR möchte das RKI die Rohdaten nicht rausrücken, hat aber alte Daten rausgegeben.

Beispielrechnung für R vom RKI bis 29.4.

Jetzt legen wir meine Kurven mal darüber:

Die Zeitrahmen sind synchronisiert und wie die zur Ihrer Kurve kommen … bleibt ein Rätsel 🙂

Ich habe es mit Verschieben probiert, also die Inkubationszeit mit eingerechnet: paßt auch nicht. Um so einen Kurvenvergleich zu bekommen muß man massive jede einzelne Meldung so aufarbeiten, daß die der genaue Zeitpunkt der Infektion, Ausbruch und die Heilungsdauer berücksichtigt wird.

Diese Kurvenform deckt sich mit keiner veröffentlichten Grafik im Dashboard des RKI 1:1. Die Grafik zu den  „Erkrankungszahlen“ kommt mit viel glätten möglicherweise hin. Macht Euch selbst ein Bild davon:

Warum dann aber diese Grafik nicht so geglättet ist, steht auch wieder in den Sternen. Es wäre echt gut, wenn sich die Aussagen das RKI auch mit den veröffentlichten Grafiken anschaulich nachvollziehen liessen.

 

Coronachroniken: mehr als nur „Grippe“ :|

Liebe Kasernierte,

heute mußte ich eine Schlagzeile der Spektrum.de Webseite lesen, wo ich aggressiv werden könnte:

Zitat: „Mehr als eine Grippe: Wie Covid-19 tötet — Covid-19 ist weit mehr als eine bloße Atemwegsinfektion.“
Quelle: https://www.spektrum.de/news/wie-covid-19-toetet/1729710

Coronachroniken: mehr als nur „Grippe“ 😐

Diese einleitenden Sätze verniedlichen eine potentiell tödlich verlaufende Atemwegsinfektion zu einem harmlosen „ist ja nichts“. Zudem sind sie inhaltlich auch noch falsch. Was hilft da: Fakten :

1. Eine „Grippe“ ist eine Gruppenbezeichnung für Atemwegerkrankungen mit ähnlichem Verlauf, die von ~ 17 verschiedenen Virenarten und ~23 Bakterienarten ausgelöst werden können.

2. Es gibt kein bekanntes Heilmittel dagegen.

3. Schwere Verläufe enden in einer Lungenentzündung an der 5% der unter 65jährigen und 12.7 % der über 65 jährigen versterben. Jedes Jahr. In Deutschland, Österreich und der Schweiz [alle gleiches mediz. Niveau]. Die Zahlen stammen von Günter Weiss, Medizinische Universität, Innsbruck

4. Unter den Viren sind alleine 4 Coronavirenstämme aufgelistet: HCov-OC43,HCov-Nl63, HCov-229E, HCov-HKU1

5. Prof. Streeck kam in seiner Heinsberg-Studie auf 0.37%* Mortabilitätsrate für Covid-19.  Eine Auswertung zu grippeverursachten Sterbefällen seit 1998 kommt für Grippe auf Basis von Influenzaviren auf ~0.4% pro 100k Einwohner, bei der Aufsummierung aller Arten kommt man dort auf 1% pro 100k.  Das ist mal deutlich mehr als Covid-19.
(Datenquelle: http://www.gbe-bund.de/)

(Update: 7.5.2020: Die Statistiker der Heinsbergstudie haben einen Rechenfehler bei der Bestimmung der Dunkelziffer bestätigt. Ob sich dieser aktiv auf die Mortabilitätsrate auswirkt oder nicht, steht noch nicht fest, es ist eine Schwankungsbreite von 0,75%-0,1% statt einem fixen Wert 0,37% möglich. )

Fazit: Covid-19 ist „ein“ Virus der in das Schema „Grippe“ passt.

Reproduktionszahl

Zu guter Letzt noch die Zahlen, diesmal mit dem Reproduktionsfaktor „r“ (selbstberechnet):

Das RKI rechnet sich noch schöne Zahlen für „heute“+2-3Tage dazu, meine Kurvenformel ist r= (I(t-7)+I(t-6)+I(t-5)+I(t-4))/Summe(I(t-3)+I(t-2)+I(t-1)+I(t)) . Damit ist es keine Schätzung(NowCast) mehr, sondern basiert auf den reellen Zahlen der Neuinfektionen.