Mit neusten (weiter sinkenden) Hospitalisierungszahlen und letzten Sequenzierungs-Daten zum XBB.1.5-Anteil (danke @icestormfr für die Aufbereitung) konnte ich das Modell aktualisieren.
Das sieht jetzt deutlich besser aus als bisher, auch wenn noch eine Krankheits-Welle kommt.
XBB.1.5 Welle scheint sich etwas mehr Zeit zu lassen als bisher berechnet, und rutscht damit weiter nach hinten, wo dann die Saisonalität nicht mehr so stark treibt. Dadurch fällt Welle schwächer aus als bisher gezeigt. Auch sind Sequenzierungs-Daten für XBB.1.5 jetzt genauer.
Anmerkung: Modell- und RKI-Inzidenz passen seit September nicht mehr zusammen, weil das Modell mit der Dunkelziffer-Quote vom September weiter rechnet. Aktuell dürfte der DZF Faktor bei 12-15x sein (d.h. man rechnet RKI Inzidenz mal 12-15).
Mit etwas Glück fällt die XBB.1.5-Welle in den Krankenhäusern weniger hoch aus als befürchtet. Andere Saison-Erkrankungen wie RSV oder Influenza sind aber in diesem Modell nicht enthalten und könnten trotzdem diese Welle noch zusätzlich überlagern.
Je nach Wetter-Entwicklung könnte das Modell im März auch noch zu pessimistisch sein, gerade um den Frühlings/Herbst-Punkt herum machen 2-3 Wochen besseres oder schlechteres Wetter einen überraschend großen Unterschied, das haben wir jetzt schon 2-3 mal erlebt.
Die vielen Infektionen im März erzeugen im Modell nochmal eine erhebliche Krankenstands-Welle bevor es dann in den Frühling geht.
Im Modell wird XBB.1.5 mit wöchentlichen Wachstumsvorteil von ca. 70% gegenüber BQ.1* gerechnet, also ca. 8% täglichem Vorteil. Das liegt etwas vorsichtiger als es z.B. @TWenseleers für UK berechnet: https://twitter.com/TWenseleers/status/1616097520379109376 oder auch knapp 10% für Europa
Wenn wir erneut den Effekt bekommen, dass sich der Wachstumsvorteil einer neuen Varianten gegenüber den bestehenden Varianten mit der Zeit abschwächt, dann bewegen wir uns recht schnell in Richtung des optimistischen Szenarios.
Originally tweeted by Dirk Paessler (@dpaessler) on January 19, 2023.
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