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Christoph Scholz - flickr.com/photos/140988606@N08/48936727838 - CC BY 2.0
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Zahlen der Epidemie

Pandemic Numbers

1,755,683 Menschen sind bis heute Abend, 11.04.2020, weltweit auf den „Coronavirus“ (Sars-CoV-2) genannten Erreger positiv getestet worden.
Community-Beitrag von Christoph Moar11.04.2020
Bild des Benutzers Christoph Moar
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Der Verlust von mehr als 100.000 Menschen wird am 11.04.2020 der Epidemie zugerechnet, und Zehntausende kämpfen derzeit in den Intensivabteilungen ums Überleben. So oder ähnlich die täglichen Schlagzeilen, denen wir begegnen. Umso wichtiger: das Verständnis Aussagekraft und Grenzen solcher Zahlen.

Eine (unvollständige) Rückblende

  • 21. Februar. Es ist Italiens Schwarzer Freitag. Um 54 Minuten vor Mitternacht meldet Ansa als erste erste Agentur: "Coronavirus, ein Infizierter in der Lombardei". Es handelt sich um "Patient eins", einen 38-jährigen Mann, der wegen einer Lungenentzündung in das Krankenhaus von Codogno, im unteren Gebiet von Lodigiano, eingeliefert wurde. Im Laufe des Tages tauchten in Vo' Euganeo in der Gegend von Padua zwei weitere Fälle auf: Um 23.40 Uhr starb einer der beiden, ein 77-jähriger Mann aus Monselice. Er ist der erste, der in Italien gestorben ist.
  • 22. Februar. Ministerpräsident Conte unterzeichnet ein Dekret: Die beiden Brandherde von Lodigiano und Vo' Euganeo werden zu "roten Zonen", man darf weder hinausgehen noch hineingehen. Im Laufe des Tages erreicht die Zahl der Ansteckungen 76.
  • 23. Februar. Sechs Regionen Norditaliens, darunter auch Trentino Südtirol, schließen ihre Schulen.
  • 1. März. Conte unterzeichnet ein zweites Dekret. Unternehmen sollen ohne bürokratische Hürden Mitarbeiter im Home Office entsenden. Wenig später, am 4. März, schließen alle Schulen und Universitäten.
  • 9. März. Ganz Italien wird zur geschützten Zone deklariert. Es werden weitreichende Einschränkungen eingeführt: Versammlungsverbot; Bewegungsfreiheit nur für Arbeit, Gesundheit oder dringender Notwendigkeit mit Selbsterklärung; Einstellung der Sportveranstaltungen.
  • 11. März. Conte verkündet live im Fernsehen und auf Facebook, dass ganz Italien nun eine "rote Zone" darstellt. Der „lockdown“ ist Realität. Alle kommerziellen Aktivitäten, mit Ausnahme derer von erster Notwendigkeit, werden geschlossen. Unternehmen sind verpflichtet, Sicherheitsprotokolle einzuführen. Bürger können das Haus nur für Gesundheit, Arbeit oder notwendige Einkäufe verlassen.

Spätestens ab diesem Tag – viele von uns freiwillig schon gut zwei Wochen länger – sind wir weitgehend daheim eingesperrt.

Die Epidemie in Zahlen

Von Anfang an wird diese Epidemie auf allen Medien von täglichen Bulletins begleitet. Entwicklung der Fallzahlen, täglicher Headcount der Todesfälle, Visualisierung von exponentiellen Wachstumskurven. In einem pandemischen Szenario sind die Fachleute auf solche Informationen angewiesen. Wie schnell hat sich das Virus in China und Korea entwickelt? Was wird in wenigen Tagen auf uns zukommen? Worauf müssen wir uns vorbereiten? Wie kontrolliert man ungebremstes Wachstum der Epidemie? So oder ähnlich die täglichen Fragestellungen.

Was mich an den täglichen Presseberichten von Anfang an stört: der unreflektierte Vergleich von absoluten Zahlen unterschiedlicher Länder. Welchen Sinn hat es, die Anzahl von Todes- oder gar Fallzahlen in Österreich (knapp 9 Millionen Einwohner) mit denen Italiens (60 Millionen Einwohner) zu vergleichen - wenn wir sie nicht im Verhältnis zur jeweiligen Bevölkerung betrachten. Keines der von mir täglich besuchten Nachrichtenseiten bietet beispielsweise einen solchen Überblick. Aus der Langeweile der häuslichen Isolation heraus - und berufsbedingter Automatisierungsmöglichkeiten - entsteht darum eine schnell programmierte Datenaufbereitung für den Eigengebrauch im Freundeskreis: Charts, deren Aussagekraft ich einordnen konnte. Eine breitere Veröffentlichung derselben war zunächst nicht geplant, einfach weil bisher die Zeit für die dafür notwendigen Erklärungen fehlte – was ich nun endlich nachhole, nachdem man mich ein paarmal darauf angesprochen hat.

Rückbetrachtungen oder Prognosen?

Diese Unterscheidung ist mir ein Anliegen. Die von mir aufbereiteten Daten schauen nicht in die Zukunft, sondern stellen einzig und allein den bisherigen Verlauf der Epidemie dar. Für den Blick in die Zukunft gibt es eigene Experten, Modelle und Fachgebiete, die mit großen oder kleinen Herausforderungen aus der bisherigen Datenmenge eine vorsichtige Prognose für Morgen, Übermorgen oder gar die nächste Woche zu formulieren versuchen. Ähnliches machen andere Experten mit Finanzinstrumenten oder dem Wetterbericht. Je besser das Modell passt, und je weniger Überraschungen stattfinden, desto genauer mag die Vorhersage am Folgetag eintreten.

Die im Folgenden dargestellten Zahlen sind nichts davon. Keine Prognose, keine Was-wäre-wenn Analyse. Es sind schlicht: offiziell gemeldete Zahlen aus der Vergangenheit, in Relation zueinander gesetzt, normierter oder indiziert. Sie können uns helfen, den heutigen Stand der Epidemie einzuordnen.

Absolute Zahlen können nicht miteinander verglichen werden

Die von den jeweiligen Landesbehörden gemeldeten täglichen absoluten Fallzahlen drücken eines aus: wieviel Menschen sind in dem jeweiligen Land bis zum Tag positiv getestet worden. Täglich finden wir diese Darstellung in allen überregionalen Medien, da wird die Anzahl der Infizierten in Österreich, Italien, Spanien und Deutschland untereinander aufgelistet. Wenn man diese absoluten Zahlen aber unreflektiert miteinander vergleicht, unterliegt man mindestens drei Fehlern gleichzeitig:

  1. Jedes Land hat eine unterschiedliche Bevölkerungszahl. Man kann nicht die absoluten Zahlen der Infizierten in einem kleinen Land mit einem größeren Land vergleichen.
  2. Die Epidemie beginnt nicht in jedem Land am selben Tag. China war Italien Monate voraus. Italien ist Deutschland einige Wochen voraus. Wenn man absolute Zahlen am selben Tag miteinander vergleicht, vergleicht man zwei Fotografien eines Landes, die zu völlig unterschiedlichen Zeitpunkten in der Epidemie gemacht worden sind.
  3. Jedes Land testet Menschen nach unterschiedlichen Vorgaben, der sogenannten Teststrategie. Es existieren schlicht nicht genug Kapazitäten, um „alle Bürger“ eines Landes zu testen, so dass die Ärzte eine Entscheidung treffen müssen, wer überhaupt einen Test erhält. In einem anderen Land entscheiden die Behörden, eine andere Teststrategie zu implementieren. Diese unterschiedlichen Teststrategien führen dazu, dass in jedem Land ein unterschiedlicher Faktor für die Dunkelziffer angenommen werden muss.
    Eine hypothetische Teststrategie in einem Land wäre beispielsweise folgendermaßen formuliert: Getestet werden ausschließlich
    • Symptomatische Patienten, die hospitalisiert werden. Egal, ob ein Kontakt zu infizierter Person nachgewiesen wurde oder nicht.
    • Symptomatische Patienten in häuslicher Behandlung, aber nur wenn ein Kontakt zu infizierter Person nachgewiesen ist.
    • Mitarbeiter des Gesundheitswesens.

Normalisierte Betrachtung der Fallzahlen pro Land

Der erste hier vorgestellte Chart bearbeitet die Fallzahlen so, dass der erste und zweite Vergleichsfehler entfernt werden.

Covid-19 normalized

Zur Entkräftung des ersten Fehlers werden zunächst die Fallzahlen der Länder „normiert“, also auf eine vergleichbare Bevölkerungszahl gebracht: in meiner Darstellung auf die Bevölkerung von Italien mit 60.3 Mio Einwohner. Das bedeutet, dass beispielsweise die Fallzahlen von Österreich so multipliziert werden, dass Österreich (9 Mio Einwohner) gleich groß wie Italien wird (60 Mio Einwohner). Die Zahlen der USA (331 Mio) werden hingegen so runterdividiert, dass sie ebenfalls auf die Größe von Italien schrumpfen. Wir vergleichen also keine absoluten Zahlen mehr, sondern skalierte Zahlen. Das macht die Fallzahl der einzelnen Länder untereinander vergleichbar.

Zur Entkräftung des zweiten Fehlers wählen wir für jedes Land einen vergleichbaren Startzeitpunkt. Der Tag 1 in meiner Darstellung ist der Tag, an dem in jedem Land ca. 50-100 normierte Fallzahlen vorliegen. In Italien wählte ich/war das der 22. Februar. In anderen Ländern manchmal der 27. oder 29. Februar, wieder andere waren Anfang März soweit. Die USA hat eine normierte (also auf der Bevölkerung von Italien skalierte) Fallzahl von 79 Fällen am 7. März erreicht und findet dort ihren „Tag 1“.

Wenn wir nun den Verlauf der Epidemie mit diesen beiden Mechanismen darstellen, sind schon zwei der drei genannten Vergleichsfehler behoben: jedes Land wird in der Skalierung seiner Fälle und im Startzeitpunkt der Epidemie vergleichbar gemacht. Am Chart kann man leicht ablesen, wie sich das exponentielle Wachstum in den einzelnen Ländern entwickelt hat: Manche (Spanien, Schweiz) hatten ein mutmaßlich steileres Wachstum als Italien zu vermelden, anderen (Korea) gelang viel früher ein Abflachen der Infektionskurve.

Spannend wird die Frage sein, ob es den USA zum Beispiel gelingen wird, aus der im Augenblick ziemlich mit Italien identischen Entwicklungskurve auszubrechen.

Bitte beachten Sie, dass ein Vergleich der absoluten Zahlen der registrierten Fälle (auch wenn sie wie in diesem Fall normiert ist) durchaus irreführend sein kann: da die registrierten Fälle nicht die nicht gemeldeten/unerfassten Fälle (Dunkelziffer) berücksichtigen. Dieser Faktor ist mutmaßlich in jedem Land unterschiedlich, was auf die unterschiedlichen Testverfahren zurückzuführen ist. Nur der Vergleich der Änderungen in der Steigung der Kurve - und nicht der Gesamtzahlen der Fallzahlen - ist in diesem Diagramm abzulesen!

Korea, zum Beispiel, gelang es sehr früh das exponentielle Wachstum zu beenden und die Kurve abzuflachen. Österreich scheint dieses Kunststück um Tag 30 herum bereits markant einzuleiten - wir werden noch beobachten, ob auch definitiv oder nicht.

Die Verdoppelungszeit

Dem dritten Fehler - der unbekannte Faktor der Dunkelziffer pro Land – umgehen wir mit dieser zweiten Darstellung: Statt die absoluten Zahlen der Länder darzustellen, die eben unterschiedlichen Dunkelziffern unterliegen, stellen wir nun ausschließlich die Entwicklung der „Verdoppelungszeit“ in jedem Land dar.

COVID-19 doubling time

Eine Verdoppelungszeit ist jene Zeit, die es braucht, bis eine doppelte Menge an Fallzahlen vorliegt. Aus beispielsweise 70 Patienten werden dann 140. Dann 280, 560 usw.

Zu Beginn der verfügbaren Daten zur exponentiellen Verbreitung lag diese Verdoppelungszeit um die 2 Tage: Alle zwei Tage konnte sich also die Zahl der als infiziert getesteten Personen in einem Land verdoppeln. Wäre dies in Italien ab dem 22. Februar (im Chart der Tag 1) mit einer Verdoppelungszeit von 2 Tagen so weitergegangen, wäre die gesamte italienische Bevölkerung nach 39 Tagen (und ein paar Stunden) infiziert gewesen - dass dies zum Glück so nicht stattfand, verdankt man den Maßnahmen im Bereich der Hygiene und Isolation.

Notwendige Anmerkung: Die mathematische Berechnung einer (sehr einfach definierten) Verdoppelungszeit td stellt sich dar als td = log(2)/log(q). Den Wachstumsfaktor q errechnet man dabei ganz einfach aus dem letzten prozentuellen Wachstum. Bei beispielsweise 10% Wachstum zwischen gestern und heute wäre der Wachstumsfaktor (1 + 10/100 = 1,1), die Verdoppelungszeit log(2)/log(1.1) = 7,2 Tage. Bei 10% Wachstum pro Tag dauert es also etwas mehr als 7 Tage, bis aus einer Menge x die doppelte Menge 2x wird!

Dadurch, dass man nur mehr von „Verdoppelungszeit“ redet - also wie lange dauert es, bis aus einem x ein 2x wird - spielt die Dunkelziffer keine Rolle mehr. Sie ist mathematisch aus dem Spiel herausdividiert: Es ist zum Beispiel völlig irrelevant, ob in Österreich die Dunkelziffer vielleicht 4, in Italien vielleicht 20 ist. Der Faktor der Dunkelziffer bleibt in einem einzelnen Land im Prinzip konstant (solange die Teststrategie nicht abrupt geändert wird, was zwar vorkommen kann, aber nicht täglich und nicht systematisch) und kürzt sich bei der Berechnung des prozentuellen Wachstumes (von gestern auf heute) im Prinzip einfach raus, weil die Dunkelziffer im Zähler und im Nenner bei der Berechnung des Wachstums p steht.

Die Berechnung auf der Basis der gestrigen Wachstumsrate ist dabei nur ein erster, völlig simpler, Ansatz. Ganze Aufsätze könnten an dieser Stelle über Verdoppelungszeiten (oder, für die Nuklearphysiker: auch Halbwertszeiten) geschrieben werden - besonders bei lebendigen Organismen müssen die Wachstumsprozesse komplexer beschrieben werden als nur durch Betrachtung des „gestrigen“ prozentuellen Wachstum. Die Ermittlung der Verdoppelungszeit fußt in diesen Fällen dann auf komplexere Verfahren.

Für unsere Darstellungsform des Wachstums hier nehmen wir aber – so wie es die großen überregionalen Medien auch tun – tatsächlich nur diese einfache Art der Verdoppelungszeit, und wenden noch eine Glättung vor: Statt des „einfachen“ gestrigen Wachstums lassen wir den Mittelwert des Wachstums der letzten sechs Tage in die Rechnung einfließen. Das Ergebnis ist im Chart dargestellt.

Je größer die Verdoppelungszeit, desto länger braucht das Virus, um die doppelten Fallzahlen zu erreichen, desto stärker ist die Verbreitung gebremst. Stillstand herrscht dann, wenn die Verdoppelungszeit „unendlich“ ist. In Korea haben wir aktuell eine so berechnete Verdoppelungszeit von ungefähr 177 Tagen, in China von über einem Jahr.

Während Italien, Österreich und mittlerweile auch die Schweiz bereits Verdoppelungszeiten von über 20 Tagen erreicht haben, befinden sich die USA, Großbritannien und auch Irland noch im „schnellen“ Wachstumsbereich von unter 10 Tagen.

Neufälle / Gesamtfälle

Der letzten Chart, den ich zum Vergleich der Länder bieten kann, ermöglicht es, einen greifbaren Eindruck der epidemischen Entwicklung zu gewinnen, indem alle drei Effekte herausgerechnet werden und das Geschehen auf einer logarithmischen Skala dargestellt wird - so dass eine etwaige Bremse im exponentiellen Wachstum für exponentiell Ungeübte schneller sichtbar wird.
COVID-19 normalized  averaged timeseries

Diese Grafik zeigt die neuen bestätigten Fälle (nx_avg) von Covid-19 im Vergleich zu den bisher insgesamt bestätigten Fällen (tx), normalisiert auf eine identische Population von 60,3 Millionen, beide auf logarithmischen Skalen. Die neuen Fälle basieren auf einem gleitenden arithmetischen Sieben-Tage-Durchschnitt.

Auch hier ist die Dunkelziffer im Zähler und im Nenner enthalten, und spielt damit mathematisch keine Rolle mehr. Weiters wird in dieser Darstellung das exponentielle Wachstum als eine nach oben ansteigende Gerade dargestellt. Beachten Sie dabei, dass fast alle Länder einen sehr ähnlichen Pfad des exponentiellen Wachstums verfolgen.

Weitere Einzelheiten und ein interaktives Diagramm zu diesem Visualisierungsansatz finden Sie unter aatishb.com/covidtrends, der Inspiration für diesen Chart war und mit den Leuten von Minute Physics in einem Erklärvideo https://youtu.be/54XLXg4fYsc  das zugrundeliegende Modell beschreibt.

Südtirol im Überblick

Der letzte Chart entstand durch die Zusammenarbeit einiger Twitter-User im Lande, die meine Charts verfolgten. Jemand machte sich die Mühe, die täglichen Pressemeldungen des Landes automatisiert in Daten umzuwandeln und diese maschinenlesbar bereitzustellen, ein anderer baute eine API dafür, so dass auch ein Südtirol Chart der wichtigsten Kennzahlen möglich war.

COVID-19 südtirol

Die Kennzahlen kennen Sie aus den täglichen Medien, wir stellen die positiv Getesteten (postiveTested), die Neufälle (newPositiveTested), die Geheilten (cured) und Verstorbenen (deceased) dar. Besonders in kleinen Realitäten wir Südtirol ist es notwendig, auch die wechselhafte Anzahl der Tests pro Tag (newNumberTests) und der neu getesteten Personen (newNumberTestedPeople) zu betrachten, wenn man die Neufälle bewertet.

Aus diesem Grund finden Sie, in grün strichliert, die Entwicklung der Neufälle pro neu getestete Personen dargestellt, es wird ein gleitender Durchschnitt über vier Tage angewendet. So dargestellt, erkennt man beispielsweise seit seinem Höchststand in der letzten Märzwoche ein relatives Zurückgehen der Prozentzahl der Neufälle zu den Neu getesteten Personen, die aktuell in der Größenordnung von zuletzt 11% der neu getesteten Personen liegt.

Inzidenz (Nachtrag)

Im Laufe der Phase2, also der Lockerungen in den vorgeschriebenen Lockdown-Regeln, wird eine Kennzahl relevant: die Inzidenz pro Woche und 100.000 Einwohner. In der Bundesrepublik Deutschland wurde eine Vorgabe von einer Inzidenz von max. 50 gegeben, um die Lockerungen in einem Landkreis aufrecht zu erhalten. Sobald die Inzidenz über 50 steigt, muss der jeweilige Landkreis zurück in den Lockdown Modus. Manchen Bundesländern, so beispielsweise Berlin und Bayern, war die Zahl viel zu hoch angesetzt, sie haben dann lokal Wert von 35 und 30 angesetzt.


COVID-19 normalized  averaged timeseries

 

 

Updates und Datenmaterial

Sämtliche Charts, Updates und Datenmaterial (datasets) werden regelmäßig aktualisiert und liegen Interessierten hier offen verfügbar.

https://github.com/christophmoar/covid-19

Quellen

Solange es keine offizielle Quelle (open data) für die Zahlen der Autonomen Provinz Bozen gibt, stellen freundliche Helfer hier automatisch gescraptes (ausgelesenes) Material bereit.

https://github.com/abaumg/covid19-bz-scraper

https://github.com/ivansieder/corona-bz-api

Die offiziellen Daten aus Italien sind jeden Tag ab 18h (Termin der Pressekonferenz der Zivilschutzbehörde) hier verfügbar.

https://github.com/pcm-dpc/COVID-19

Weltweites Material stellt das Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE) ständig bereit.

https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19

In Echtzeit aufbereitete Daten der COVID-19 Epidemie, jeweils aus offiziellen und verifizierten Quellen entnommen, stellt folgende Webseite tabellarisch zur Verfügung.

https://www.worldometers.info/coronavirus/

Anmerkung

Die  Beispielzahlen im Artikel basieren auf den Datenstand vom 11.04.2020 abends. Die Charts werden sich hingegen innerhalb dieses Artikels - und auch über die angegebenen externen Links - im Verlauf der Epidemie automatisch auf den jeweils aktuellen Stand updaten, solange das Projekt und die Datasets von mir betreut werden.

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Kommentare

Bild des Benutzers Martin Koellensperger
Martin Koellensperger 12.04.2020, 11:17

Vielen Dank für den ausgezeichneten Überblick. Auf worldometer werden seit einiger Zeit immerhin die Fälle und nun auch die Todesfälle pro Million Einwohner angegeben, aber nicht graphisch im Vergleich dargestellt.
Am interessantesten finde ich allerdings Deine Darstellung der Verdoppelungszeiten, der wohl wichtigste Parameter zur Einschätzung des Verlaufs.

Bild des Benutzers Sepp Bacher
Sepp Bacher 12.04.2020, 11:31

Danke Christoph! Interessant wären auch die Zahl der Verstorbenen nach Gemeinde im Verhältnis zur Einwohnerzahl; da würde Bozen wohl von der Spitze der Statistik verschwinden!?

Bild des Benutzers Peter Gasser
Peter Gasser 12.04.2020, 15:29

Hervorragend. Danke.

Bild des Benutzers gorgias
gorgias 12.04.2020, 15:56

>Solange es keine offizielle Quelle (open data) für die Zahlen der Autonomen Provinz Bozen gibt, stellen freundliche Helfer hier automatisch gescraptes (ausgelesenes) Material bereit.<

So was habe ich schon länger gesucht. Hier wäre es wirklich an der Zeit, dass das Land eine konsequente Strategie für OpenData entwickelt.

Bild des Benutzers Andreas Baumgartner
Andreas Baumgartner 13.04.2020, 15:31

Ich bin einer der "freundlichen Helfer". Das Land verfügt bereits über eine ausgezeichnete und gut gefüllte Open-Data-Plattform unter http://daten.buergernetz.bz.it/. Um so unverständlicher ist es, dass die Covid19-Zahlen nicht auf dieser bereits bestehenden Plattform veröffentlicht werden. Am 2. April wurde mir nach mehrmaligem Nachfragen von Seiten des Landes mitgeteilt, dass daran gearbeitet wird: https://twitter.com/LandSuedtirol/status/1245775075250446337.

Bild des Benutzers elisabeth garber
elisabeth garber 12.04.2020, 17:16

Vielen Dank Herr Moar, super!

Bild des Benutzers Benno Kusstatscher
Benno Kusstatscher 13.04.2020, 11:59

Christoph, es ist eine Wohltat, damit zu beginnen, die Statistiken zu normieren. Aber trotz aller Korrekturen halte ich die Präsentation für politisch brandgefährlich, solange sie nationalgewichtet daherkommt. Der Bundesstaat New York hat 160000 Infizierte auf knapp 20 Mio Einwohner, Texas 11000 auf 28 Mio, Montana 300 auf eine Million. Was bitte soll uns die eine einheitliche Kurve für die USA glauben machen?

Bayern hat 32000 auf 13 Mio, Tendenz fallend, Brandenburg 2000 auf 2.5 Mio, Tendenz steigend. Trotzdem wird der Öffentlichkeit mit bunten Kurven suggeriert, es handelte sich um einen Wettstreit der Nationen und deren Gesundheitssysteme.

Die Pro-Kopf-Normierung ist zu gleichen Teilen überfällig wie unzulässig. Vom 100sten Patienten eines Staates bis zu Fallzahlen der entlegenden Regionen gibt es keine Vergleichbarkeit, die man sinnvoll herausrechnen könnte. Statistisch wie gesellschaftspolitisch brauchen wir Statistiken, die Regionen ähnlicher Größenordnung miteinander vergleichen, wenn wir nicht weiterhin das nationalgefärbte Bashing anfeuern wollen.

Bild des Benutzers Benno Kusstatscher
Benno Kusstatscher 13.04.2020, 12:05

* Zahlen von statistica.com. Keine Garantie, dass die tagesaktuell sind, was für das Argument auch völlig irrelevant ist.

Bild des Benutzers Christoph Moar
Christoph Moar 13.04.2020, 12:26

Ach, Nationalbashing betreibt nur, wer Nationalbashing darin sehen möchte. Ich - nicht. Welchen Sinn die Beobachtung anderer Länder hat? Nun, Lernen. Wer die Entwicklung der Epidemie von Korea mit der von Italien vergleicht (und das ist nicht schwer, bei aller Unzulänglichkeit der Zahlen, schau es dir an, wenn du eine Lupe findest, um den Chart von Korea zu verfolgen), kann sich sehr wohl sehr wertvolle Gedanken darüber machen, was wo besser zu machen ist.

Wer beispielsweise versteht, dass in der "containment" Phase einer Epidemie Nachvollziehbarkeit von Infektionsketten und strikte Hygienestandards notwendig sind, um eine Ausbreitung zu verhindern, kann recherchieren beginnen, welche Erfahrungen die Klassenprimis gemacht haben.

Wer erkennt, dass wir nach der "mitigation" Phase kaum in die "elimination" Phase gelangen werden (da ein Impfstoff lange nicht verfügbar, eine Herdenimmunität weit entfernt ist), weiß, dass wir zurück auf "containment" müssen. Und auch hier kann man durch Beobachtung anderer Länder erkennen, wann der Zeitpunkt dafür eintreffen wird.

"politisch brandgefährlich" und "solange sie nationalgewichtet daherkommt" ist mir zu BBD. Dass die Öffentlichkeit nicht nur mit "bunten Kurven" (siehe die Überregionalen Zeitungen) über die eigentlich Wichtigen anstehenden Veränderungen im Dunkeln gelassen wird, da stimme ich dir völlig zu. Ich würde mir hoffen, dass man uns mehr wie mündige und vertrauenswürdige Bürger, und weniger als durch Blockwarte zu kontrollierente Trickser behandeln würde.

"brauchen wir Statistiken, die Regionen ähnlicher Größenordnung miteinander vergleichen".

Gerne nehme ich deine Euregio Zahlen auf, sobald sie in Open Data verfügbar sein sollten. Bei allen Unzulänglichkeiten reichen mir persönlich die verfügbaren Zahlen, um mich auf das vorzubereiten, was vor uns steht.

Bild des Benutzers Christian Mair
Christian Mair 13.04.2020, 13:47

Danke Christoph Moar!
Endlich mal eine konstruktive Debatte! Neben vergleichbaren Statistiken ist für die Zukunft zwar der Ansatz vergleichbare Regionen wichtig. Aber ein Skigebiet ist eben auch eine Metropole mit potentiell expolsionsartiger Ausbreitung! Mich würde interessieren, ob man zusammen mit der Wetterprognose von Msrkus Falk ein best-practice-Vorhersagemodell anfertigen kann? Wie an anderer Stelle bereits angemerkt bin ich bereit einen kleinen vierstelligen Betrag für eine open-source-app zu investieren.

Bild des Benutzers Christoph Moar
Christoph Moar 14.04.2020, 09:15

Hallo Christian,
zu Fragen zu "Vorhersagen" kann ich wenig beitragen. Wie auch im Artikel (kurz) angedeutet, sind Vorhersagen ein anderes Themengebiet. Um es greifbar zu machen: Kursentwicklungen von Wertpapieren in der Vergangenheit oder der Wetterverlauf der letzten Woche kann, muss aber nicht, etwas über die Kurs- oder Wetterentwicklung morgen darstellen.
Die Modellrechnungen der Epidemiologen versuchen, aus mehr oder weniger unzulänglichemDatenmaterial eine mehr oder weniger gute Schätzung für die morgige Entwicklung darzustellen - das können dann Notfallmanager und Krankenhausplaner durchaus in ihren Überlegungen mit einfließen lassen.

Für mich persönlich reicht die Kenntnis der Entwicklung einer Epidemie: vereinfacht ausgedrückt beginnt das Management einer Epidemie mit einer "containment" Phase, in der jeder Infektionskette manuell nachgegangen wird und punktuelle Isolation von Betroffenen vorgeschrieben wird. Wenn es nicht gelingt, die Ausbreitung damit einzudämmen, hat man nach kurzer Zeit soviel Fälle, dass eine manuelle Nachverfolgung nicht mehr möglich ist.

Eintritt des nächsten Vorgangs, die "mitigation" Phase. In dieser Phase versucht man, über Reduktion der Sozialen Interaktion die natürliche Ausbreitung der Infektion zu verhindern. Es werden nicht mehr Einzelfälle isoliert, es wird die gesamte Gesellschaft isoliert.

Erst wenn ein Impfstoff verfügbar oder eine Herdenimmunität aufgebaut ist, beginnt die "elimination" Phase, in der der Erreger entfernt wird bzw. sich nicht mehr ausbreiten kann.

Es ist so, dass ein Impfstoff und/oder eine Herdenimmunität mutmaßlich einige Zeit auf sich warten lassen werden, Experten sprechen durchaus von Größenordnungen von einem Jahr.

Da eine "mitigation" Phase unmöglich solange aufrecht gehalten werden kann, ist es das Streben aller Staaten, zurück in Modus "containment" zu kommen. Darum diese "scharfe" Lockdown Methode, darum der Versuch, die Anzahl von Neuinfektionen auf eine Größe zu bringen, die "gemanaged" werden kann, sprich wo es "gerade noch" möglich ist, manuell (und/oder mit technischen Mitteln) Infektionsketten nachzuvollziehen um Einzelisolation anzuwenden.

Und genau das ist der Punkt, wo es für mich interessant wird, andere Staaten zu beobachten. Beispiel Korea - dort schafft man es nun seit über 30 Tagen, eine Anzahl von Neuinfektionen pro Tag von grob unter 100 Stück zu erreichen. Und Korea befindet sich wieder in Phase "containment", es werden Infektionsketten nachverfolgt und nicht die gesamte Gesellschaft strikt isoliert. An solchen Kennzahlen orientiere ich mich, um einzuschätzen, wie weit wir von (koreanischer) Normalität entfernt sind. Und warum es immer noch "zwei Wochen" dauert, bis man uns (vielleicht) wieder etwas lockerere Handhabe gestattet. Wer sich die Entwicklungen aus den koreanischen bzw. internationalen Medien zu Rate zieht, sieht, dass trotz dieser sagen wir mal "niedrigen" Infektionsrate die Schulen - beispielsweise - weiterhin weitgehend in Fernunterricht arbeiten und erst jetzt, mit Mitte April, für die Grundschulen Strategien der Wiederaufnahme von Unterricht oder e-Learning erarbeitet werden.

Gleichzeitig sind wir in Italien noch in einer Größenordnung von 3000-4000 Neufällen pro Tag, nicht 50-100 wie in Korea. Und, ja, die Population ist in der Dimension vergleichbar.

Was Apps angeht, sehe ich persönlich (aber, das bin nur ich!) keinen Bedarf an "Vorhersage" Apps, ich muss nicht wissen, wieviel Fälle wir "morgen" haben, ich warte gerne den Bericht für morgen ab. Es drängt sich mir aber die viel wichtigere Frage auf, wann hier Nägel mit Köpfen gemacht werden und - eben im Sinne der technologischen Unterstützung für die "containment" Phase einer Epidemie - die großen Anbieter (Google. Apple) Nägel mit Köpfen machen und so schnell wie möglich weltweit allen Behörden entsprechende Werkzeuge bereitstellen, die, auf jedem unserer Mobiltelefone aktiviert, eine Unterstützung bei der Ermittlung der Infektionsketten bieten.

Und, ja, bevor hier gleich Privacy Bedenken geäußert werden, alles gut. Selbstverständlich nur mit vollständiger Berücksichtigung der Privacy. Sowas ist selbstredend möglich, entsprechende Protokolle sind bereits in fortgeschrittener Diskussion.

Bild des Benutzers Georg Lechner
Georg Lechner 13.04.2020, 13:04

Eine separate Analyse der Brennpunkte (wie NY oder LA) ist sicher angebracht. Vor allem sollte es mit einem Nachdenken über den Ansteckungsweg via Tröpfcheninfektion und den Auswirkungen unerkannter Verbreitungen während der Inkubationszeit zu Strategien der Eingrenzung und zu Lehren für später führen.
Wo/wann halten sich infektiöse Tröpfchen besonders lange in Schwebe? Nach den Sedimentationsgesetzen, je kleiner sie sind und je mehr das Medium bewegt wird. Letzteres trifft besonders bei Luftumwälzung (etwa Klima-Anlagen) zu, die besonders in städtischen Ballungsgebieten vermehrt anzutreffen ist (Büros, Einkaufszentren, Züge/U-Bahnen,...). Was sich irgendwo abgelagert hat, bleibt wegen des Anteils an feuchtigkeit und ggf. schleim vorzugsweise dort haften und unterliegt den allgegenwärtigen Abbaubedingungen (Licht, Gefressenwerden durch Bakterien etc.).
Wo Personen außerhalb des staatlichen Gesundheitswesens leben (müssen) , bleiben Infektionsausbreitungen besonders lange unentdeckt. Für die Ausbreitung in Italien wird der Anteil von Schwarzarbeitern in der Textilindustrie als Erklärung angeführt ("Der Falter", Ausgabe 13/20).

Bild des Benutzers Peter Gasser
Peter Gasser 13.04.2020, 13:24

Was bei Italien wohl auch dazu kommt, ist das “Pech”, als erster in Europa und unvorbereitet stark getroffen worden zu sein; zudem hatte ich gelesen, dass die oberitalienischen Städte im November/Dezember als bevorzugtes Reiseziel in China, auch in der Provinz Hubei, für günstige Pauschalreisen beworben worden sind, und daher viele chinesische Touristen (wohl mit Corona) diese Angebote genutzt hatten.

Bild des Benutzers Benno Kusstatscher
Benno Kusstatscher 13.04.2020, 13:39

Und warum diskutiert ihr das in diesem Thread ? Kann man nirgens mehr beim Thema bleiben?

Bild des Benutzers Peter Gasser
Peter Gasser 13.04.2020, 14:59

naja, wenn man den Ursprungs-Artikel liest, geht es dort auch nirgends um Ihr “Nationalbashing”, das also im Threat auch nichts zu suchen hätte.
Aber vielleicht sind Sie auch nur einem Beißreflex erlegen, dann sei dieser unsachliche Kommentar nachgesehen, und wir bleiben *alle* streng beim Thema.

Bild des Benutzers Benno Kusstatscher
Benno Kusstatscher 13.04.2020, 13:27

Das Nationalbashing geschieht in den Augen des Betrachters, keine Zweifel, aber es geschieht tagtäglich, auch keine Zweifel. Durch bewusste Auswahl hat man in der Präsentation einen Einfluss darauf. Statistiker schauen gewöhnlich weiter hinter die Kulissen als die Leser.

Ich weiß nicht, ob Euregiozahlen etwas bringen, aber dass laut Dashboard ( http://www.tirol.gv.at/dashboard) im Bundesland Tirol 35000, während etwa in Vorarlberg keine 6500 getestet wurden ( https://vorarlberg.at/at.gv.wien.vlbg.portal/web/land-vorarlberg/content...), während Graubünden auf die Veröffentlichung gänzlich verzichtet (https://www.gr.ch/DE/institutionen/verwaltung/djsg/ga/coronavirus/info/a...) finde ich schon sehr bemerkenswert.

Berichterstattung dazu würde bei den Lesern evtl. einen anderen Stimulus aktivieren.

Bild des Benutzers Harald Knoflach
Harald Knoflach 13.04.2020, 20:42

@ benno
ich finde moars arbeit auch interessant (danke für die mühe), wenngleich ich mir ähnliches gedacht habe, benno. zu heterogen ist die situation auch innerhalb - vor allem sehr großer statten wie den usa. die situation in ny wird so in der grafik durch den quasi ganzen rest des landes zu diesem zeitpunkt abgefedert - weil die der entwicklung wahrscheinlich hinterherhinken und die fallzahlen wohl auch noch steigen können. während sie in ny evtl. schon am höhepunkt sind.

@moar
danke für die arbeit. interessant. du selbst bist übrigens viel mehr BBD als du glaubst :-), denn dort gibt es schon seit mitte märz einen laufend aktualisierten regionenvergleich zwischen lombardei, bayern, südtirol, trentino und bundesland tirol, in dem genau das gemacht wird, was auch du gemacht hast - neben den absoluten zahlen stehen dort die fälle in relation zu 100.000 einwohnern und auch das versetzte eintreten wurde berücksichtigt, indem z.b. die todesfälle nicht nach aktuellem datum, sondern ab dem ersten todesfall verglichen werden. und auch wiederum umgelegt auf 100.000 einwohner.
https://www.brennerbasisdemokratie.eu/?p=55426

Netiquette §S1 - Care for Styling

Bild des Benutzers Sepp Bacher
Sepp Bacher 13.04.2020, 20:59

Daten und Vergleiche mit Bayern und Lombardei kann ich da keine finden?!

Bild des Benutzers Christoph Moar
Christoph Moar 14.04.2020, 09:17

Ausdrücklich interessant, thx!
Und, eh, wir sind alle ein bisschen BBD :)

Bild des Benutzers Sepp Bacher
Sepp Bacher 14.04.2020, 11:02

Danke Harald!
Ich hatte das übersehen, da am unteren Bildrand nur die drei Teile des Alt-Tirol angeführt sind.

Bild des Benutzers Jutta Kußtatscher
Jutta Kußtatscher 13.04.2020, 14:23

Christoph, danke für diese Aufbereitung der Zahlen. Eine Wohltat, sich am bisher Geschehenen orientieren zu können.

Bild des Benutzers Markus Falk
Markus Falk 19.04.2020, 16:11

Bin immer wieder erstaunt was Privatiers so leisten, in diesem Fall Amateur Privatier vermute ich? Das mit dem Amateur ist dabei nicht abwertend gemeint, sondern besagt nur, dass der Autor vermutlich kein beruflicher Statistiker ist. Wie treffend bemerkt wird, glänzen viele zuständigen Einrichtung hierzu jedoch mit gähnender Leere.
Bemerkungen
Sei es die absolute Anzahl wie auch die Raten sind relevant. Bei den Raten müsste man jedoch standardisierte Raten verwenden, wofür aber die Daten kaum publiziert werden (Fälle nach Altersklasse und Geschlecht).
Die Verdoppelungszeit mag eine Metrik sein, hängt aber stark vom Testen ab und hier müsste man zusätzlich in symptomatische und asymptomatisch Fälle unterscheiden, die ebenfalls nur bedingt veröffentlicht werden.
Größtes Problem ist aber die grundsätzliche Vergleichbarkeit. So ist ein Geheilter nicht überall ein Geheilter und ein Verstorbener nicht überall ein Verstorbener.
Die beste Metrik, die ich bisher für den Ländervergleich gefunden habe, ist die sich über die Zeit wandelnde Reproduktionszahl Rt.

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