Kurzfassung:
- Die Omikron-Welle wird bald sichtbar werden, wir wissen nur noch nicht in welcher Kalenderwoche um/nach Weihnachten
- Danach folgt ein steiler Anstieg bis wir unser Verhalten ändern oder ein Lockdown das stoppt
- Im ersten Quartal könnten ohne es ohne koordiniertes Bremsen zu ~450.000 Hospitalisierungen und ~80.000 Toten durch Omikron kommen
Achtung: Jetzt kommen mehr oder weniger spekulative Projektionen, die in die Zukunft schauen, und die sich auch als falsch erweisen könnten.
Das betrachtete Szenario ist ein optimistisches Worst-Case-Szenario, d.h. es wird ein Szenario betrachtet, bei dem es nicht zu einem staatlich koordinierten Lockdown kommt und die Regierung das Bremsen der Vernunft der Bürger und den Auswirkungen der Krankheitslast überlässt.
Das Folgende beruht auf den bisher verfügbaren Daten zu Omikron. Unser Wissensstand verändert und verbessert sich im Moment praktisch täglich. Vielleicht wissen wir in ein paar Tagen neue Fakten, die diesen kompletten Berechnungen völlig sinnlos machen.
Einleitung
Um sich ein Bild zu machen von dem, was nach Weihnachten in Deutschland mit Omikron passiert, muss man sich zwei maßgebliche Fragestellungen anschauen:
- Frage: Wie entwickeln sich die Fallzahlen?
- Frage: Welche Belastung für das Gesundheitssystem ergeben sich aus diesen Fallzahlen?
Es gibt immer noch viele Fragezeichen, aber in den letzten 2-3 Tagen haben sich wieder einige neue Informationen und Erkenntnisse ergeben, die eine neue Betrachtung möglich machen.
Ich habe hier exemplarisch ein optimistisches, mögliches Arbeits-Szenario für den Fallzahlen-Verlauf erstellt und werde darauf basierend zeigen, welche Belastungen sich daraus für das Gesundheitssystem ergeben können.
Dies ist keine Vorhersage, es ist nur ein mögliches Szenario (von vielen anderen) an dem man sich anschauen kann, welche Folgen sich spezifisch aus diesem Szenario ergeben könnten.
Am Ende dieser Überlegungen wollen wir beurteilen können, ab wann und ab welcher Inzidenz es schwierig wird für die Kliniken in Deutschland.
Werden wir kurz etwas philosophisch
Beim Ausblick auf die nächsten Wochen sollte man zwei Sichtweisen unterscheiden.
1. Die individuelle Sicht: Schlecht aber nicht katastrophal
Leider muss jeder von uns davon ausgehen, dass er jetzt mit Omikron mehr gefährdet ist als vor 1-2 Monaten. Wer geimpft und noch besser bereits geboostert ist hat zumindest einen handfesten Schutz gegen schwere Erkrankung. Und diesen Schutz könnte jeder von uns benötigen: Mir scheint es nicht unwahrscheinlich, dass sich bis April ein Viertel der Deutschen infizieren könnten – egal ob geimpft oder ungeimpft. Es gibt bereits zahllose Berichte über Super-Spreader-Events mit Omikron unter 2G+ Regeln, bei denen 75% der anwesenden Doppelt-Geimpften infiziert wurden, teilweise auch Geboosterte. Diesem Turbo-Virus aus dem Weg zu gehen wird sehr schwer werden. Wer jetzt noch ungeimpft ist steht diesem Virus schutzlos gegenüber.
“Omikron ist, wenn die Ausbreitungsgeschwindigkeit nicht durch das Virus, sondern durch die Anzahl der anwesenden Personen beschränkt ist.” (Polysub auf Twitter).
Das ist für jeden von uns ein Rückschlag, aber ehrlich gesagt: Es hätte auch noch schlimmer kommen können.
2. Gesellschaftlich sieht es düsterer aus
“Die neue Omikron Variante stellt auf kollektiver, gesellschaftlicher Ebene eine weitaus größere Bedrohung dar als auf individueller Ebene” schreibt Ed Yong in einem mal wieder großartigen Artikel über die Pandemie.
Nach einer Booster-Impfung konnte man sich mit Delta noch recht sicher fühlen. Das hat sich mit Omikron geändert: Obwohl geschützt gegen schwere Erkrankung könnte man als Infizierter das Virus immer noch weitergeben und Teil einer eskalierenden Infektionskette werden, die weiterführt zu ungeimpften Kindern und alten/kranken Menschen, die von den Impfungen eben doch nicht genügend Schutz bekommen. Und diese Gefährdeten werden durch das immens schnelle Anwachsen den Omikron Fallzahlen plötzlich in großen Zahlen die Allgemeinärzte, Rettungsdienste, Notaufnahmen, Stationen und Intensivstationen usw. beschäftigen und ggf. überlasten. Zig-tausende erkrankte Menschen könnten in der Welle als Arbeitskräfte in den Kliniken, Schulen, Firmen und überall anders fehlen für einige Wochen.
Und das ist dann für uns alle ein gesellschaftliches Problem wenn die Versorgung hier&da klemmt. Außerdem sind die Mitarbeiter in Kliniken ausgebrannt und die Stationen sind noch voll mit Patienten der Delta-Welle. Keine guten Voraussetzungen.
Problem: Weil Omikron was die Ansteckung angeht die Impfwirkungen umgehen kann können wir bis wir Omikron-angepasste Impfstoffe haben (Mehrfachimpfung ab Mai?) die Ausbreitung nur mit Maßnahmen und Testen bremsen.
Frage 1: Wie entwickeln sich die Fallzahlen?
Um die Frage genauer zu formulieren: Wie und wann entwickeln sich die Fallzahlen? Omikron wird in den nächsten Wochen auch bei uns die Mehrheit der Infektionen übernehmen. Was dann passiert können wir uns in Südafrika, England und Dänemark anschauen: Auf die Delta-Welle kommt die Omikron-Welle oben drauf, nur viel steiler.
Ähnlich wird es auch bei uns ablaufen, so wie auch in den anderen Ländern Europas und der Welt.
Die Vorhersage des Inzidenz/Fallzahlen-Verlaufs für Deutschland ist im ersten Schritt dabei schwieriger als danach aus diesem Fallzahlen-Verlauf im zweiten Schritt die Folgen für das Gesundheitssystem abzuleiten. Wir wissen, dass eine hohe Welle kommt, aber wir wissen nicht wann genau (1-4 Wochen früher oder später?) und wie hoch sie sein wird (Faktor 2-5 mehr oder weniger?). Aber: Die Spitzenwerte werden selbst bei einem aus heutiger Sicht optimistisch modellierten Verlauf riesig sein, und selbst das hat schon genügend Auswirkungen auf das Gesundheitssystem, wie wir weiter unten sehen werden.
Die Nerdy Details: Die Frage “wann übernimmt Omikron die Mehrheit” hängt von 3 Parametern ab: 1. Wie viele Delta-Fälle haben wir zu dem Zeitpunkt der Übernahme? 2. Wie viele Omikron-Fälle haben wir JETZT schon im Land? 3. Wie schnell wächst Omikron?
Den weiteren Verlauf der Delta-Welle können wir mit meinem Modell hinreichend gut berechnen, die Frage ist also beantwortet. Wie viele Omikron-Fälle wir in dieser Woche schon in Deutschland haben wissen wir schlicht nicht. Deutschland’s Varianten-Surveillance ist so schlecht, das wir dahingehen nahezu komplett blind sind.
In der Presse bekannt sind bisher ca. 500 Fälle. Da wir aber in den vergangenen 3 Wochen kaum danach mit Sequenzierung gesucht haben dürfte die Dunkelziffer riesig sein. RKI sagt 0,6% in der KW 29.11. Es gibt Annahmen von 1-5% in der KW 13.12. oder Schätzungen von 35% in dieser Woche. Wenn wir mit unserer Schätzung um Faktor 2 zu hoch/niedrig daneben liegen würden, dann verschiebt sich die Welle um 3-4 Tage Verdopplungszeit nach vorne oder hinten auf der Zeitachse.
Die gute Nachricht ist: solange die Gesamtzahl der täglichen Infektionen noch sinken, kann Omikron noch keinen großen Anteil ausmachen. Erst wenn Risklayer und RKI bei den Tagesmeldungen wieder gleiche oder höhere Tagesfallzahlen melden als in der Vorwoche, wenn das Absinken beendet ist, werden wir wissen, dass wir am “Knick” sind – dann sinkt Delta langsamer als Omikron steigt.
Wie schnell Omikron steigt wissen wir auch noch nicht. In UK und DK sehen wir Verdopplungszeiten von 2-3 Tagen, das ist sehr sehr schnell. Und das in Ländern die einen hohen Immunschutz haben durch Impfungen und in UK auch noch durch viele Infektionen seit dem Sommer. Vielleicht haben wir eine etwas langsamere Ausbreitung, weil wir unser Verhalten seit November schon geändert haben, und damit auch schon die Delta-Welle gebrochen hatten. Für Omikron wird das aber nicht reichen.
Bauen wir uns ein “Arbeits-Szenario”
Für meine Modellrechnung gehe ich optimistisch davon aus, dass gegen Omikron 30% des von Delta-gewohnten Impfschutzes gegen Infektion erhalten bleibt (70% sind geimpft, davon 30% geboostert, der Booster stellt Impfschutz voll wieder her). Mangels guter Daten habe ich einen Fallzahlen-Verlauf für Omikron “gebaut”, der zunächst eine (optimistische!) Verdopplungszeit von 4 Tagen hat, und sich dann im weiteren Verlauf verlangsamt, weil immer mehr Menschen bereits infiziert waren, das Virus findet dann weniger leicht den Nächsten zum Infizieren.
In meinem Modell ist in der Kalenderwoche des 20.12., also nächste Woche, das Sinken der Inzidenz zu Ende und zum Ende der Kalenderwoche 27.12., an Neujahr, springt die Inzidenz auf über 500. Und dann geht es ganz schnell.
ZEIT-Datascience-Journalist Christian Endt zeigt heute auf Twitter einen ganz ähnlichen Verlauf unter dem Titel “Die unsichtbare Wand” mit Inzidenz um 1000 zu Neujahr:
Ich habe in diesem Szenario damit gerechnet, dass die ganze Gesellschaft etwa ab Sylvester, wenn wir Inzidenz 600 überschritten haben, zunächst etwas, und ab Inzidenz 1.000 (um Dreikönig) deutlich durch Verhaltensänderungen bremst. 10% R-Wert-Senkung-Bremswirkung habe ich optimistischer weise draufgelegt als Annahme, dass Schulen im Distanzunterricht o.ä. laufen im neuen Jahr bei Inzidenz 1.000+ (sonst macht man wohl die Schulen auf und kurz danach wieder zu, weil sich Infektionswellen ergeben, den die Inzidenzen bei den jungen Menschen liegen dann schon bei 2000+).
Das wird richtig schwer die extrem hohe Ausbreitungsgeschwindigkeit von Omikron zu bremsen, und vielleicht gelingt uns das auch nicht, daher habe ich da ein Fragezeichen auf die Spitze der Welle gesetzt.
Bitte bedenken, dass unser Melde- und Laborsystem bei Inzidenzen oberhalb 500 ganz schnell nicht mehr mitkommen wird, d.h. das RKI wird diese Kurve niemals so vermelden. Dann steigt nur noch die Dunkelziffer und die Positivrate der Tests. Blindflug, und das kurz nach Weihnachten, wenn das System sowieso daniederliegt.
In diesem Szenario gibt es ca. 17 Mio. Infektionen bis April, jeder Fünfte in Deutschland. Erst dann reicht die Anzahl der durch-infektion-geschützten zusammen mit den Verhaltensänderungen um die Welle zu brechen.
Was man sich fragen kann zu diesem Szenario:
- Ist es sicher, dass dieser Verlauf kommen wird? Nein.
- Ist es ein plausibler Verlauf? Ja, wenn man optimistisch ist. Die für diesen Verlauf nötige Gegenwehr der Bevölkerung ist schon immens groß. Am Ende wird dieser Blog-Artikel eine Argumentation für einen koordinierten Lockdown sein, denn nur damit können wir schnell genug soweit bremsen, dass die gezeigte extreme Welle so nicht kommt. Wie die Politik das über die Feiertage hinbekommen soll bleibt aber unklar.
- Kann es ganz viel besser kommen? Ist die Frage ernst gemeint? Ich empfehle nochmal einen Blick auf die Kurven von UK und Dänemark oben zu werfen. Und dort haben sie 2 Tage Verdopplungszeit, doppelt so schnell wie hier modelliert!
- Haben wir was besseres? Kaum. Mein Verlauf beruht immerhin auf Berechnungen, die Infektionsverläufe abbilden und dürfte damit zumindest realistischer sein, als wenn jemand Linien mit dem Stift auf ein Papier malt.
Gehen wir also im Weiteren davon aus, das eine schnelle, heftige, hohe Welle kommen wird im Januar, von der wir nicht wissen wie hoch sie sein wird, aber Inzidenzen von mehreren Tausend scheinen mir keinesfalls unplausibel. Nehmen wir dieses Arbeitsmodell als Beispiel her und schauen, was sich dann ergeben würde.
Frage 2: Welche Belastung für das Gesundheitssystem ergeben sich aus diesen Fallzahlen?
Wie schon erwähnt: Aus einem Fallzahlen-Verlauf eine halbwegs realistische Belastungskurve für die Kliniken abzuleiten ist leichter als die Fallzahlenkurve zu bestimmen.
Für Omikron-Infektionen gehe ich im Folgenden davon aus, dass diese die gleiche Verlaufs-Schwere haben wie Delta-Infektionen und dass die Impfstoffe bei Omikron ebenso stark vor schweren Verläufen schützen wie bei Delta. Es gibt Hinweise (hier und hier), dass das hinhauen könnte.
Die folgende Grafik zeigt die Quoten, die sich seit März 2020 ergeben haben, wenn man die Anzahlen der Hospitalisierungen, ITS-Zugänge und Verstorbenen durch die Fallzahlen teilt, und wie sich diese im Laufe des Szenarios weiter entwickeln.
Wie man sieht hängen die Quoten deutlich von der Alterskurve ab (Altersschnitt Hospitalisierungen = gestrichelte graue Linie, rechte Achse). Bitte beim Vergleichen bedenken, dass die Altersstrukturen der Geimpften und Ungeimpften sehr unterschiedlich sind und damit nur schwer vergleichbar. Grob kann man sagen:
- ca. 3,5% der Fälle werden hospitalisiert
- ca. 1,5% müssen auf ITS
- ca. 0,5% versterben
Diese Werte bleiben in meinem Modell auch in der Omikron-Welle erhalten (Annahme: Omikron macht so krank wie Delta, Impfungen schützen vor schwerem Verlauf für beide gleich), wobei die Quoten für die Ungeimpften (gestrichelte, farbige Linien) absinken, weil es in der Welle sehr schnell keine vulnerablen (alten!) Ungeimpften mehr gibt, nur noch weniger gefährdete Kinder/Jugendliche.
Mein Modell berechnet die Fallzahlen und Patientenzahlen wochenweise für 5-Jahres-Altersgruppen und für jede Altersgruppe mit spezifischen Quoten, die o.g. Grafik zeigt nur das Gesamtbild.
Aber: Diese Quoten gehen alle davon aus, dass alle Patienten optimal versorgt werden. Auswirkungen der Überlastung der Kliniken, die sicher zu schlechterer Versorgung, und damit zu höheren Todeszahlen führen, sind hier nicht eingerechnet. Die Todesfälle von schwerkranken nicht-COVID-Patienten, die wegen der Überlastung keine Versorgung bekommen, sind ebenfalls nicht berücksichtigt.
So nach der langen Vorrede kommen nun die Grafiken für die Fall- und Patientenzahlen für unser Arbeits-Szenario:
Vom 27.12. bis 21.3. wären das ca. 17 Millionen Infektionen.
Vom 27.12. bis 21.3. wären das ca. 450.000 Hospitalisierungen.
Vom 27.12. bis 21.3. wären das ca. 190.000 ITS-Aufnahmen.
Vom 27.12. bis 21.3. wären das ca. 80.000 COVID-Sterbefälle (plus Opferzahlen der wg. Überlastung unversorgten nicht-COVID-Patienten).
Du denkst, die Zahlen wären viel zu groß? Diese Modellierungen für UK ergeben ganz ähnliche Zahlen (Bedenke: wir haben 14 Mio Einwohner mehr als UK und eine niedrigere Impf/Vorinfektions-Rate!):
Nochmal zur Erinnerung:
- Alle genannten Zahlen gehen von einem unendlich skalierbaren Gesundheitssystem aus, das jeden Patienten optimal versorgen kann.
- Durch Überlastung werden wir keine dieser Kurven jemals so vom RKI gemeldet bekommen, die statistische Krankheitslast ist aber doch da.
- Meine Kurven könnten auch um einen Faktor falsch sein (nach unten würde ich schätzen könnte es auch 1/2-1/4 der gezeigten Werte sein, nach oben auch das 2-4-fache).
- Im Ergebnis läuft es aber immer wieder auf Überlastungs-Szenarien hinaus.
Weiter oben habe ich gefragt: “Am Ende dieser Überlegungen wollen wir beurteilen können, ab wann und ab welcher Inzidenz es schwierig wird für die Kliniken in Deutschland.“
Beim Blick auf die Grafiken sehen wir, dass unsere Probleme im Gesundheitssystem eigentlich sofort anfangen, wenn sich die Fallzahlen nach der Delta-Welle überhaupt wieder nach oben bewegen. Die Kliniken sind ja bereits voll und es ist zu erwarten, dass Omikron pro Fall nicht entscheidend weniger Patienten verursacht.
Oder doch ein Lockdown?
Lassen wir als Gesellschaft tatsächlich Inzidenz um 3.000 zu, die zu den o.g. Patienten und Totenzahlen führen würden und das Gesundheitssystem überfordern würden? Gibt es einen Punkt, an dem sich Bürger nicht mehr selber genügend schützen können und der Staat verfassungsrechtlich handeln muss?
Als Alternative habe ich hier einen koordinierten Lockdown ab 3.1.2022 modelliert, der den R-Wert um 35% absenkt:
Die sich hieraus ergebenden Folgen sind eine ganze andere Hausnummer als beim oben gezeigten Szenario:
7 Millionen Infektion, 160.000 Hospitalisierungen, 70.000 ITS Aufnahmen, 30.000 Tote. Von allem etwa ein Drittel. Und hiermit kann ich mir irgendwie vorstellen, dass unsere Versorgungs-Systeme in der Lage sind, das noch abzufedern. Ein noch früherer Lockdown bringt übrigens noch mehr.
Wer sich also heute auf den Januar vorbereiten will, als Unternehmer, Rettungsdienst- oder Klinik-Leiter oder als einfacher Bürger, der muss für sich die Frage beantworten: Werden wir bis Neujahr einen Lockdown bekommen, wird die Politik das hinbekommen über die Feiertage? Das ist der magische Schalter zwischen “nur” großen Problemen und einem Desaster.
Wie sagt es Expertin Gurdasani aus UK so schön:
Muss das jetzt so kommen?
Wissen wir nicht. Wenn meine Herleitung und meine Berechnungen stimmen, dann sollten wir uns aber ernsthaft Gedanken darüber machen, was da auf uns zukommen könnte. Dänemark und UK sind uns 1-2 Wochen voraus, da werden wir zuschauen können, was nun passiert. Kurz nach Weihnachten werden wir wissen wie dieser Blogpost gealtert ist, ob ich völlig daneben lag, oder nicht.
Viel Hoffnung auf einen milden Verlauf der Omikron-Welle für Deutschland habe ich nicht mehr.
Habe ich was wichtiges vergessen? Stimmen meine Annahmen nicht? Gerne höre ich Kommentare, Feedback und Korrekturvorschläge auf Twitter @dpaessler.
Anhang: Hintergrund Informationen zum Modell und weitere Grafiken aus dem Modell
Die Altersverteilung der ITS-Belegung sieht das Modell wie folgt: Der Schwerpunkt bleiben die >60-jährigen.
In dieser Grafik sieht man, dass das Modell sehr gut darin ist, die COVID-ITS-Belegung vorzuberechnen – außer das ITS-System kommt an seine Grenzen, wie in den letzten Wochen. Den Zeitpunkt des Knicks (ca. 13.12.) hat das Modell korrekt berechnet:
Das Modell rechnet mit diesen Impfraten:
Aus diesen Impfraten ergeben sich folgende Schutz-Effekte der Impfungen und Booster-Shots:
Die folgenden Grafiken zeigen, dass mein Modell den Anteil der Delta-Impfdurchbrüche gut nachbildet, die das RKI im Wochenbericht meldet. (Anklicken zum Reinzoomen).
Hier noch ein Vergleich verschiedener Quoten und Durchschnittsalter zwischen RKI-Daten und meinem Modell. (Anklicken zum Reinzoomen).
Weitere Annahmen/Informationen:
- Alle Berechnungen wurden mit Version 28 meines Modells erstellt.
- Bis Jahresende wird eine Zweit-Impfrate von 70% angenommen (Impfraten s.o.).
- Ein Nachlassen der Impfwirkung (-10 Prozent-Punkte pro 10 Wochen, d.h. von 84% Schutz gegen Infektion kurz nach der 2. Impfung auf 74% 10 Wochen später, für 30 Wochen)
- Eine Beschreibung einer älteren Version des Modells gibt es hier, das muss ich mal aktualisieren.
- Dass sich die Case-Fatality-Rates deutlich erhöhen bei Überlastung des Gesundheits-Systems wird nicht berücksichtigt.
- Ausgang der Welle wird nicht modelliert, R Wert bleibt unten bis Frühjahr
Dirk Paessler's Personal Blog 
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