Quelle:
https://www.youtube.com/watch?v=TNrFSSKnAfs
16. April 2020
Coach Cecil Egwuatu – Zusammenfassung – Teil 2
Quelle – 14. April 2020
Neue RKI-Corona-Fall-Studie: Einfluss der Kontaktsperre eher mäßig
Was bringen die Ausgangsbeschränkungen?
Die Vorab-Version der Studie zeigte so beispielsweise, dass die Kontakt-Sperrmaßnahme vom 23. März offenbar so gut wie gar keine Auswirkungen auf den Verlauf der Fallzahlen gehabt hat. Im aktuellen Update, das in dem heutigen Situationsbericht veröffentlicht werden wird und das „heise online“ vorab zur Verfügung steht, sieht man nur einen mäßigen Effekt auf die Fallzahlen. Auch das „Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation“ hat auf Basis der Meldezahlen eine Modellrechnung durchgeführt und misst der Kontakt-Beschänkung aber größere Auswirkungen zu.
Das Problem mit den vom „Robert Koch-Institut“ (RKI) täglich bekannt gegebenen Fallzahlen sind die vielen Verzugszeiten, die diese so weit durcheinanderwirbeln, dass sie für die aktuelle Situation nur eine sehr beschränkte Aussagekraft haben. Man muss mehrere Tage warten, bis sich mit genügend Nachmeldungen die Zahlen stabilisiert haben. Aussagen, die sich nur auf die aktuell bekanntgegebene RKI-Fallzahl beziehen, wie die vom RKI in der Risiko-Bewertung „Die Zahl der Fälle in Deutschland steigt weiter an“ sind dann eher als Makulatur zu bezeichnen.
Aber das gilt nicht nur für die RKI-Fallzahlen, sondern auch für die aktuelleren Zahlen der „Johns Hopkins University“, der „Berliner Morgenpost“ oder der „Zeit“. Denn es gibt eben nicht nur den hier schon mehrfach problematisierten Meldeverzug beim mitunter langen Weg aus den 412 lokalen Gesundheitsämtern über die zuständige Landesbehörde bis hin zu dem „Robert Koch-Institut“. Hinzu addieren sich dann noch die Verzugszeiten bei der Diagnose und bei der Testung in den Laboren. Auch dort wird an den Wochenenden weniger gearbeitet und zudem leiden die Labore verstärkt unter dem Mangel an PCR-Kits (die sowieso alle falsche Test-Ergebnisse liefern). Zigtausend Proben blieben so ein, zwei Tage liegen.
Die mittleren Gesamtverzugszeiten sind zudem nicht konstant, sie stiegen laut Studie im Verlauf des März von etwa sechs auf neun Tage und verkürzten sich dann Anfang April auf 8 Tage.
Schwierige Meldelage
Zahlreiche Werte werden von den Gesundheitsämtern nachgemeldet, im „RKI-Dashboard“ oder im „RKI-Tagesbericht“ sieht man seit einiger Zeit, wie sich die veröffentlichte Fallzahl in Nachmeldungen aufteilt, Nachmeldungen die zum Teil sogar mehr als 3 Wochen zurückreichen. Für die tatsächlichen Zahlen am aktuellen Veröffentlichungstag bleibt dann gerade Mal ein Bruchteil über. Für halbwegs realistische Werte für einen gegebenen Tag muss man also wenigstens drei oder vier weitere Tage abwarten. Und wegen der deutlich erkennbaren Einbrüche am Wochenende ergibt es deutlich mehr Sinn, Zahlen über An- oder Abstieg über einen ganzen Zeitraum von einer Woche zu mitteln. Und jetzt zu Ostern mit drei Feiertagen sind Bewertungen auf Basis der gemeldeten Fallzahlen noch fraglicher als sonst.
RKI-Daten
Die Zahlen, die man vom RKI über die Datenbank Survstat für die einzelnen Bundesländer für alle meldepflichtigen Infektionskrankheiten (und auch von Covid-19) abrufen kann, sind genau solche nach Kalenderwochen aufgelistete Wochenwerte, die aber meist erst später, bei Covid-19 mit eins, zwei Wochen Abstand verfügbar sind.
An die aktuellen Werte aller Datensätze samt Nachmeldungen mit Informationen über Alter, Geschlecht, Meldetermin und so weiter kommt man über den Corona-Hub von www.npgeo.de heran. Für die Nachmeldungen gibt es allerdings etwas merkwürdige Tags, unter denen neue Daten, mit denen von gestern verglichen werden. Da hätte man doch lieber einen Veröffentlichungstermin im Datensatz gehabt.
Imputation und Nowcast
In der im Bulletin 17 veröffentlichten Studie gehen die Autoren aber einen großen Schritt weiter und haben mit statistischen Methoden sämtliche Verzugszeiten gegengerechnet und zwar nicht bezogen auf einen irgendwie gearteten Meldetermin, sondern auf den Erkrankungs-Termin. Dieser ist nur in rund 61 Prozent der Meldungen von den Gesundheitsämtern aufgeführt. Für den Rest haben die Wissenschaftler mit plausiblen „Missing-Data“-Methoden (unter anderem mit Vergleich zu anderen in der gleichen Altersklasse, gleichem Geschlecht und so weiter) einen virtuellen Erkrankungs-Zeitpunkt bestimmt, also auch dann, wenn die Erkrankten gar keine Symptome aufgewiesen haben. Mit den Nachmeldungen kann man das dann für weiter zurückliegende Erkrankungs-Termine relativ genau nachträglich abschätzen. Die Statistiker nennen diese Technik, „fehlende Daten durch eine Art Interpolation nachzutragen“ oder „Imputation“.
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