Die RKI-Meldungen folgen weiter dem Modell vom 25.4.26. Ohne neue Varianten erwartet diese eine Welle mit maximaler Inzidenz ~87*200 (87=Dunkelzifferschätzung) im Dezember ⇒ bsky.app/profile/mart..., und insgesamt ~12 Mio Infektionen in 2026. Die Vorhersage ist sehr unsicher. Bild

Das RKI veröffentlicht doch weiter täglich Covid-Infektionsdaten, die den vom Modell vorhergesagten Anstieg bestätigen (Grafiken). Eine Extrapolation bis zum Jahresende ist in bsky.app/profile/mart....

Das RKI wird wohl ab September die Covid-19-Neuinfektionen nicht mehr täglich melden ⇒ github.com/orgs/robert-.... Mein Modell erwartet durch den Immunschwund einen starken Anstieg der Covid-19-Infektionen im Herbst, selbst ohne neue Varianten. Mal sehen, ob es noch Daten zum Vergleichen gibt?

(1) Neuinfektionen (Grafik 2) und Hospitalisierungen (Grafik 3) scheinen nicht genau der gleichen Modellkurve zu folgen. Bei den niedrigen Meldezahlen ist es müßig, den Grund dafür zu suchen: - Neue Variante, die weniger krank macht? - Dunkelziffer nimmt ab? - Modellfehler?

(1) Bei den niedrigen Covid-Meldezahlen (~10 Infektionen/Tag Grafik 2) mit großen Variationen (R-Wert Grafik 1) lassen sich systematische (modellierbare) Effekte schlecht schätzen, vielleicht besser ab September. Die Intensivbelegung erscheint ‚abgekoppelt‘ (konstant =5). /2

Alle RKI-Covid-Meldungen folgen weiter der Modellextrapolation vom 3. April (mit R1+0,1 und konstanter Dunkelziffer). Das Sommer-Minimum ist erreicht (R=1). Vorhersagen für den Winter ⇒ bsky.app/profile/mart... sind unsicher (kaum Sequenzierungen ⇾ neue Varianten nicht sichtbar).

(1) Gestern und heute meldete das RKI deutlich mehr Covid-Infektionen als in den Wochen zuvor (grüne Säulen in Grafik 2), ein unwahrscheinlicher Anstieg so nahe am Minimum. Die Hospitalisierungen folgen dem Modell (Grafik 3), die Intensivbelegung bleibt konstant (Grafik 4). /2

Der Corona-R-Wert liegt bei 0,9 und steigt langsam (Grafik 1). Neuinfektionen und Hospitalisierungen folgen dem Model (Grafik 2+3). Die Covid-Intensivbelegung für ganz Deutschland verharrt bei 5, mit 10 gemeldeten Todesfällen in dieser Woche (Grafik 4).

(1) Durch den Immunschwund und später auch den Saisoneffekt steigt im Modell der R-Wert der Covid-Infektionen Anfang August 26 wieder über 1 (Grafik 1), auch ohne neue Varianten. /2

(1) Nach den Ausschlägen im Mai durch Fehler im Meldesystem ⇒ bsky.app/profile/mart... 'beruhigt' sich der aus den (unverarbeiteten) RKI-Meldungen geschätzte R-Wert im Bereich des modellierten R-Werts (zwischen 0,9 und 0,95 – Grafik 1). /2

Vom 3. bis 9.5. verminderte sich die Summe aller vom RKI gemeldeten Covid-Infektionen um 6129, heute wurden 6250 Fälle addiert (Grafik 2). Sonst sind es etwa 30 Fälle pro Tag. Die Meldungen zu Hospitalisierungen und Intensivbelegung folgen brav der Modellvorhersage (Grafik 3+4).

Zum Vergleich meiner Modellextrapolationen benutze ich für Neuinfektionen und Todesfälle die vom RKI gemeldeten akkumulierten Fälle. Die Neuinfektionen sind damit seit 3 Tagen negativ (-6112), bei den Toten gibt es 67 Auferstehungen. Damit kann ich nichts anfangen.

Die gemeldeten Covid-Infektionszahlen fallen weiter wie vorausberechnet (Grafik 1+2: R=0,9 mit Halbwertszeit=23 Tage). Hospitalisierungen nehmen langsamer ab und Intensivbelegung bleibt konstant (Grafik 3+4), abweichend vom Modell, allerdings bei sehr kleinen Meldezahlen.

(1) Die Zahl der Covid-19 Neuinfektionen fällt weiter (Grafik 2) mit 0,9<R<0,95 (Grafik 1 - Halbwertszeit zwischen 25 und 45 Tagen). Die Meldungen zu Hospitalisierungen, Intensivbelegung und Todesfällen liegen über der Modellvorhersage (Grafik 3+4). /2

(1) Zurzeit halten sich in der Covid-Modelldynamik Immunschwund und Saisoneffekt die Waage, mit konstantem R-Wert (Grafik 1A). Im Herbst addieren sich die Effekte. Neue Varianten können einen Anstieg des R-Werts über 1 in wenigen Wochen verursachen ⇒ bsky.app/profile/mart... . /2

Covid-Infektionen, Hospitalisierungen und Intensivbelegung nehmen weiter exponentiell ab, wie vom Modell vorausberechnet ⇒ bsky.app/profile/mart... (Grafik 2-4), denn ohne neue Variante bleibt der R-Wert bis Juli fast konstant (~0,78: Grafik 1 ⇒ Halbwertszeit=12 Tage).

Meine Covid-Modellvariablen sind gemittelte Meldegrößen. Die Grafiken zeigen, wie eine Dunkelziffermodulation den Effekt der Nachmeldungen aus NRW vom 18.3. in diesen Variablen (rot) darstellt. Die fehlenden Meldungen waren vermutlich zwischen dem 1.3. und 17.3.

Bei den RKI-Covid-Infektionsmeldungen gibt es heute einen eigenartigen Ausreißer. Nachmeldungen?

(1) Alle RKI-Covid-Meldungen folgten in dieser Woche genau der Modellvorhersage vom 7.3. ⇒ bsky.app/profile/mart... /2

Martin Hechler@martin46er1.bsky.social · 7mo ago

(4) Grafik 7-10 zeigen den Verlauf der Pandemievariablen nach dieser Modellkorrektur. Die große Abweichung des Modells von den Meldungen für HOSP und ITS (beide DZ-frei propagiert) im Dezember kann ich nicht angleichen. Vermutlich gab es auch für diese Parameter Meldelücken. /5

(1) Die RKI-Infektions- und Hospitalisierungsmeldungen folgten seit dem 21.2. ⇒ bsky.app/profile/mart... weiter der Modellvorhersage vom 6.2. (Grafik 2-3), obwohl das Variantenmodell offensichtlich falsch ist (Grafik 5). Die Intensivbelegung fiel parallel zur Vorhersage. /2

(1) Die Infektions- und Hospitalisierungsmeldungen folgten in dieser Woche dem Modell (Grafik 2-3), die Intensivbelegung lag darüber (Grafik 4), Todesfälle wurden doppelt so viele (90 pro Woche) gemeldet wie nach Modell erwartet (Grafik 4).

(1) In dieser Woche folgten die RKI-Meldungen weiter dem Modell vom 6.2. (Grafik 2-4). Ohne neue Variante bliebe der R-Wert bis in den Sommer fast konstant (Grafik 1) und die Infektionen verschwänden fast. /2

(1/4) Die Entwicklung der RKI-Infektions- und Hospitalisierungsmeldungen kann ich nur durch einen Sprung im Kontaktindex R1 (Grafik 1-4) oder durch einen Rückgang der Dunkelziffer (Grafik 5-6) erklären. /2

(1) Die Meldungen folgten in dieser Woche weiter dem Modell (Grafik 2-4)→ bsky.app/profile/mart..., obwohl dessen Variantenanteile nicht zu den Sequenzierungsdaten passen (Grafik 1). /2

Martin Hechler@martin46er1.bsky.social · 8mo ago

Der Hauptgrund für die falsche Modellvorhersage ⇒ bsky.app/profile/mart... war die Fehleinschätzung des Verbreitungsvorteils von BA.3.2. ⇒ bsky.app/profile/mart.... Unabhängig davon ist es überraschend, dass der Kontaktindex nach den Ferien bisher nicht wieder anstieg (Grafik 1).

Der Hauptgrund für die falsche Modellvorhersage ⇒ bsky.app/profile/mart... war die Fehleinschätzung des Verbreitungsvorteils von BA.3.2. ⇒ bsky.app/profile/mart.... Unabhängig davon ist es überraschend, dass der Kontaktindex nach den Ferien bisher nicht wieder anstieg (Grafik 1).

Martin Hechler@martin46er1.bsky.social · 8mo ago

(1) Mit den Sequenzierungsdaten vom 21.1. kann man anders als in ⇒ bsky.app/profile/mart... eine Modellanpassung wagen. Entsprechend der Korrektur für die weltweiten Daten ⇒ bsky.app/profile/mike... passt auch in D ein Verbreitungsvorteil von BA.3.2 gegen XFG von 35% (statt 54%). /2

(1) Mit den Sequenzierungsdaten vom 21.1. kann man anders als in ⇒ bsky.app/profile/mart... eine Modellanpassung wagen. Entsprechend der Korrektur für die weltweiten Daten ⇒ bsky.app/profile/mike... passt auch in D ein Verbreitungsvorteil von BA.3.2 gegen XFG von 35% (statt 54%). /2

Mike Honey@mikehoney.bsky.social · 8mo ago

Here's the latest variant picture with a global scope, to late December. BA.3.2.* "Cicada" showed a growth advantage of 5% per day (35% per week) over XFG.* "Stratus". The low sample sizes for late-December make this even more uncertain than usual. #COVID19 #SARSCoV2 #Global #BA_3_2 #Cicada 🧵

(1) Die unterschiedliche Entwicklung der Infektions- und Hospitalisierungsmeldungen (Grafik 2+3) kann das Modell nur mit Meldeausfällen bei den Infektionen erklären (größere Dunkelziffer). /2

Die beiden letzten Sequenzierungspunkte ‚passen rein gar nicht‘. In Woche 50 wurde schon ein Anteil von 40% BA3.2 berichtet. Dass dieser wieder rasch verschwindet, widerspricht der Modellierung grundsätzlich. Ich warte auf die Daten der nächsten Woche.

(1) In bsky.app/profile/mart... vermutete ich einen ‚Bodensatz‘ bei den AMELAG Daten, der für kleine Inzidenz eine hohe DZ (AMELAG/RKI) erzeugt (grün, DZ-Effekt blau). Bei den RKI-Meldungen könnte es entsprechend einen ‚Verlust‘ für kleine Inzidenz geben (Effekt gepunktet). /2

Die Meldelücken der Feiertage verschwinden aus der Mittelung, Infektionen und HOSP bewegen sich zur Modellvorherage vom 20.12., ITS nicht. Mitte nächsten Woche kommen neue Sequenzierungsdaten, eine Modellanpassung ist zu erwarten, auch für den Kontaktindex R1 nach den Ferien.