Corona: Eine landkreis-basierte Betrachtung der Entwicklung der Inzidenz

An Weihnachten, 8 Tage nach Beginn des “harten” (hust) Lockdowns am 16.12.2021, hatten RKI und Risklayer die höchsten 7-Tage-Neuinfektionszahlen gemeldet. Dann kamen die Feiertage, an denen sich sowohl das Verhalten der Menschen verändert hat als auch das Meldewesen unzuverlässig wurde: Es wurden viel weniger Tests durchgeführt, viele Meldungen waren um Tage verzögert, und es gab hier und da technische Probleme bei der Übermittlung. Erst seit ca. einer Woche beruhigen sich die gemeldeten Zahlen und werden wieder brauchbar um die Situation zu beurteilen. Und wir sehen, dass die Zahlen runtergehen. Gut!

Aber wie gut ist das? “Naja gut” oder “richtig gut”? Und kann man die Lage überhaupt mit einem Blick auf die gesamtdeutsche Zahlen der Infektionen beurteilen? Denn… die Lage im Land ist nicht überall gleich!

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CO₂-Monitoring: Gegen schlechte Luft im Klassenzimmer

Der CO₂-Gehalt der Luft im Klassenzimmer verrät uns wie viele böse Aerosole in der Luft sind – und damit auch wie viele Corona Viren in der Luft sein könnten. Durch Beobachtung des CO₂ Wertes weiß man, wann man lüften muss. Und überhaupt lernt es sich mit unverbrauchter Luft viel besser, das sagen Lüftungs-Experten schon seit vielen Jahren – denn zu viel CO2 macht tatsächlich müde.

Daher gibt es das Pilotprojekt der Paessler AG zur Messung von CO₂- und anderen Raumluftwerten an der Montessori Schule Herzogenaurach.

Alles weitere im Blog der Schule:

Wie gut wirkt eigentlich der Winter-Lockdown? Naja….

Seit 16.12.2020 haben wir jetzt einen “harten Lockdown” in Deutschland, zumindest hat ihn die Politik so genannt. Und… Wie ist denn die Wirkung so?

Das ist aktuell gar nicht so einfach zu sagen, weil in den letzten 3 Wochen die Zahlen durch die Feiertage usw. nicht zur Einschätzung zu gebrauchen waren. Aber mit einem Trick können wir heute zumindest eine erste Abschätzung machen:

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Die Cloud macht’s möglich: IT-Blitz-Projekt “Corona Notaufnahme Ampel”

Für die DGINA (Deutsche Gesellschaft Interdisziplinäre Notfall- und Akutmedizin) haben haben wir in den letzten Wochen cloudbasiert ein IT-Blitzprojekt umgesetzt: Die neue “Corona Notaufnahme Ampel” verbessert die tägliche Einschätzung der Pandemie-Lage im Land. Sie liefert die Notfall-Patientenzahlen zwischen vorgelagerten Infektionszahlen (RKI/Risklayer) und nachgelagerten Intensivstationen (DIVI Intensivregister).

Die Ampel haben wir (mit nur zwei Technikern) zusammen mit einer Expertengruppe der DGINA entwickelt, die aus leitenden Ärzt*Innen sowie Pflegekräften aus siebzehn deutschen Notaufnahmen aller Versorgungsstufen besteht.

Hier kommt also eine kurze Geschichte von einem IT-Projekt, das nur durch die konsequente Nutzung der Cloud (in diesem Fall von Google) möglich wurde…

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Mutation B.1.1.7 ist fast wie wenn eine neue Pandemie starten würde (während die letzte noch nicht rum ist)

Leider haben sich die Befürchtungen der Wissenschaftler über die höhere Ansteckung der “englischen” Mutation B.1.1.7 aus meinem Artikel vom letzten Sonntag eher bestätigt als verringert.

Das ist jetzt wie eine neue Pandemie, die sich ausbreitet. Man kann sich das durchaus so vorstellen, als würde zusätzlich zur bisherigen Corona-Pandemie eine weitere Pandemie starten, zufällig auch ein Corona-Virus, aber mit deutlich höherer Verbreitungsgeschwindigkeit.

„In Deutschland wird bisher kaum über das Potenzial der Virus-Variante geredet. Dabei ist die Ausgangslage nicht besonders gut [..] … wäre eine Ausbreitung der mutierten Variante so, als startete eine neue Pandemie, während die erste noch gar nicht bewältigt wurde.” schreibt Silke Jäger auf krautreporter.de.

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Corona: Mutation B.1.1.7 ist deutlich ansteckender – Ist das die Wende im Umgang mit der Pandemie?

Das besch**ene Jahr 2020 wollte wohl am Ende nochmal eine Schippe drauflegen – und legte beim Coronavirus zum Abschluss mit der neuen Mutation B.1.1.7 oder 20B/501Y.V1 nach, die wesentlich ansteckender zu sein scheint. Das ist nicht gut. Und könnte doch den weltweiten Verlauf zum Besseren wenden.

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Lockdown ab Mittwoch: Und wie lange?

Heute haben die Landesfürsten mit Angela Merkel zusammen entschieden, dass wir ab Mittwoch einen “harten Lockdown” haben werden in Deutschland um das erneut exponentielle Wachstum der Corona-Neuinfektionen zu stoppen.

Aber wie lange wird der Lockdown andauern? Leider liegen wir im größten Teil des Landes auf sehr hohem Niveau bei der “Inzidenz”, den Infektionen pro 7 Tage und pro 100.000 Einwohner. Das blöde dabei: Je höher die Inzidenz einmal ist, desto länger dauert es, von dort wieder runter zu kommen.

Mit ein bisschen Mathematik und einer Einzelberechnung für alle 401 Landkreise Deutschlands kann man sich ein Bild von diesen Abläufen machen.

Wichtig: Was nun folgt sind grobe Abschätzungen. Mir geht es hier darum, die Abläufe darzustellen, die nun vor uns liegen, und dabei eine Idee vom Zeitablauf zu erhalten. Natürlich gibt es mathematische Modelle, die an diese Aufgabe wesentlich komplexer herangehen. Aber bemerkenswerter Weise kommen Modellrechnungen der Universität des Saarlandes (Team um Thorsten Lehr) oder von Otmar Scherer-Gennermann auf ähnliche Ergebnisse wie ich hier.

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Wir brauchen einen Lockdown über Weihnachten bis nach Neujahr

Am 25.10.2020, also vor mehr als 6 Wochen, betitelte ich meinen Blogeintrag “Ein Lockdown über Weihnachten/Neujahr kommt zu spät“. Damals gab es einige Kommentare was denn ein Lockdown über Weihnachten soll. Jetzt werden wir wohl genau das bekommen (aber sicherlich: zu spät!).

Am 3.11. ist unserer politischen Führung dann der “Lockdown Light” eingefallen, den ich hier schon mehrfach als “zu lasch” bezeichnet habe:

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Corona: Eine grafische Visualisierung der Landkreise zeigt wie der 2. Lockdown lahmt

Mit zwei Grafiken, die den Jahresverlauf aller 401 Landkreise in Deutschland darstellen, möchte ich versuchen zu zeigen, warum wir mit unserem Lockdown-Light jetzt feststecken.

Dabei schaue ich wieder auf das Wachstum der 7-Tage-Neuinfektionszahlen, die ich auch im letzten BlogbeitragDie mathematischen Grundlagen der Pandemie” verwendet habe.

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