Coronazahlen: Wachstum und Bedrohung

CoronaBlog20210102

Die Pandemie kann nur mit der Einsicht der Menschen bekämpft werden. Wo vermittelt wird, alles sei schon gut, die Regierung habe alles im Griff und dabei Zahlen vermittelt, aus denen sich jeder seinen Teil herauslesen kann, dort lässt man dieses Potential ungenutzt. Hier eine kritische Sicht der Zahlen und Vorschläge für weniger, die mehr vermitteln.

Wie stehen wir im internationalen Vergleich nach ECDC RKI und JHU?

„Im Vergleich zu anderen Ländern stehen wir sehr gut da“. (verkündet das RKI seit April; Tagesschau 19.9.2020), „auch bei Intensivbetten“ (Der Stern im April). „Gestorben wird immer“ (Manager-Magazin) Es folgt das Erfolgsmantra. Hospitalisierung wird gut bewältigt. 3000 Betten sind frei. (DiVi-Intensivregister) Dann noch der R-Wert („Reproduktionswert“). In der zweite Welle sinkt er unter eins. Einer steckt nur einen an. Grundlage ist die Anzahl der Neuinfektionen pro Tag. Die addiert man zeitunabhängig zur Anzahl der Fälle auf. Es ist immer noch der einzige Wert im internationalen Vergleich. Weil die Anzahl in den NRW höher ist als im Saarland, rechnet man sie auf die Bevölkerungsdichte hoch und glättet sie über die Woche. „Die Inzidenzzahl gibt an, wie viele Menschen sich pro 100.000 Einwohner binnen sieben Tagen infizieren. In Deutschland liegt sie zurzeit (Jan 2021) bei 141,2“

Unsere eigenen Berechnungen oben verorten Deutschland in Europa im Mittelmaß. Die Ansteckungszahlen in Italien, Frankreich und Spanien sind die den letzten beiden Wochen in 2020 besser als bei uns. Bei den Todesfällen überholen uns viele kleinere Staaten.  Diese Statistik nutzt nicht das RKI, sondern orientiert sich an der neuen Statistik der EU-Kommission. 14 Tage Rhythmus statt Tageszahlen, Berücksichtigung der Bevölkerungsanzahl und gleicher Zeitraum für alle: „„ECDC switched to a weekly reporting schedule … on 17 December 2020. Hence, all daily updates have been discontinued from 14 December. ECDC will publish updates on the number of cases and deaths reported worldwide and aggregated by week every Thursday.”“

Warum sind unsere Zahlen beliebig?

Eine Epidemie ist eine Herdenkrankheit. Herdengröße, Herdendichte, Herdenort, Herdenbetroffenheit sind entscheidend. Wie krank eine Herde ist sagt die Statistik. Sie ist am besten wo sie repräsentativ ist. (Stichprobe) Wir wählen bei uns die Vollerhebung. (Grundgesamtheit) Die gaukelt vor, man habe die Alle vergisst aber, dass man nur Vergleichbares messen kann.

Wächst oder schrumpft nun die deutsche Herde? Schaffen wir genügend Pflegekapazität? Wie viele Ansteckende laufen aktuell herum? Wie und wo steckt man sich an? Wie geht die Krankheit aus? Wir wissen intuitiv, dass es nach 4 Monaten Vorbereitungszeit nicht zum besten steht. Die Zahlen geben aber keine Antwort, wo, wann und wie man eingreifen sollte. Es mag sein, dass Epidemologen andere Einsichten haben. Die Politik aber kann ihre Ideologien beliebig garnieren.

Fallzahl pro Tag: Die Meldungen gibt es nicht immer, ein Faxgerät fällt aus, die EDV-Anlage streikt, sonntags schläft die Bürokratie. Sind die Fälle nachgemeldet, symptomatisch erkrankt oder getestet? Feiert man montags lieber krank als am Wochenende?

Kumulierte Ansteckungen: Rechnet man auf eine Milliarde oder nur auf 3.000 Menschen? Für welchen Zeitraum? Ansteckend oder schon gesund? Was sagen 1,7 Mio in Deutschland gegenüber 46 Tsd. in Luxemburg?

Inzidenzzahl: Ist sie pro Tag (Tagessschaumeldung), auf die Woche geglättet (RKI), auf die Woche kumuliert, alle 14 Tage (ECDC) ohne Alterszusammensetzung und Vorverlauf?

Wachstumsindikator: Der R-Wert stieg im September auf 1,17 (Vortag 1,06) Da gab es weniger als 2000 Neuansteckungen pro Tag. 10% Wachstum (R = 1,1) warn 200 Fälle.  Im Dezember sank R auf 0,98 (-2%). Da machte aber bei 32.000 Fällen pro Tag 640 Fälle aus. R gibt nur eine Tagesmeldung. Wenig mehr Information birgt es, ihn auf 4 Tage oder 7 Tage Inzidenz zu glätten und ihn auf einen Zeitraum „von vor acht bis 16 Tagen“ zu beziehen. Die Erläuterungen sind irreführend. Die Krankheit vermehrt und reduziert sich nicht, weil es auf die Anzahl der Viren nicht ankommt. Aus dem Kapital- oder Krebswachstum wissen wir, dass die exponentielle Vermehrung verlangt, dass alle Werte oder Zellen am Wachstumsprozess gleich beteiligt sind.

Intensivbetten: DiVi zählt Apparate, nicht Menschen. Doch die Intensivpflege braucht Pfleger und Ärzte. Bett ohne Pflege zählt nicht. Das hat man vergessen.

Kranke: Fehlanzeige. Statista findet, dass 4,7% der Ansteckenden gestorben, 4,3% noch krank und 91% (= 186.233) gesundet sind. Dann hören wir, dass CoVit in über 90% der Fälle 5 Tage braucht, um nicht mehr ansteckend zu sein. Das wären erheblich weniger. Wer nicht weiß, dass er oder sie krank sind, der weiß auch nichts über eine Gesundung.

Impfungen: Sind es die Alten und die Pflegerinnen, dann wird CoVit19 auf Grippe herabgestuft aber nicht ausgerottet.

Ohne Zielgenauigkeit und Maßstab gibt es keine vergleichbaren Zahlen.

Krankheits-, Verlaufs- und Trendzahlen

Wir brauchen wie bei jeder Pandemie Zahlen zur Verbreitung der Krankheit (Ansteckung), ihrem Verlauf (Todesfälle, Hospitalisierung) sowie ihrem Trend (Wachstum).

Tabelle 1: CoVit19 Zahlenbedarf

Ohne diese Zahlen im Verlauf können wissen wir nicht, wo wir etwas lernen können und wie unsere Maßnahmen wirken.  Da alle bisher vom RKI verkündeten Zahlen erhebliche Nachteile haben, sollte die Zahlenstruktur von ECDC genommen werden. Für die Vergleichszahlen haben wir dies in der obigen Grafik gemacht, bei den Wachstumszahlen muss eine Basis gefunden werden, die von 0 Infektionen beginnt und nur Einheiten wie 7 oder 14 Tage umfasst, für die gleichgeartete verlässliche Zahlen erwarten werden kann.

Dies gilt für Ansteckungszahlen über mehr als eine Woche kumuliert, die die Wachstumskurve pro 100Tsd Bürger abbildet.