Coronavirus

@KittenKaboodle
Ich stimme dir bei fast allen Punkten zu.

Aber wir haben aktuell eine Kapazität von 840k PCR Tests pro Woche. 330k wurden zuletzt durchgeführt. Also sind 500k noch frei.

Du siehst, je geringer die Anzahl der zur Verfügung stehenden Tests ist, desto mehr muss man Einschränkungen bei der Auswahl der Getesteten machen und desto schlechter ist der zugehörige R-Wert. Aber solange man die Definition der Menge M nicht ändert, sagt der Verlauf des gewählten R-Werts durchaus etwas über den Verlauf der Krankheitswelle aus. Ich denke deshalb, dass selbst R_InfizierteMitSymptomenUndKontaktZuInfizierten noch aussagekräftig genug ist, um daraus Entscheidungen abzuleiten. Oder anhand welche Daten sollte man sonst Entscheidungen treffen?

Selbst wenn man immer exakt diese Menge MSymptome+KontaktzuInfzizierten testen würde, was in der Praxis aufgrund der weichen Kriterien und der letztendlichen Entscheidung der Ärzte vor Ort nicht passieren wird, fällt mir direkt eine große Fehlerquelle auf.

Ich mach es an einem Beispiel deutlich:

Corona kann man haben ohne Symptome zu zeigen. Schätzungen gehen von 25% bis 96%.

Nehmen wir an die Anzahl der Infizierten wäre konstant, R also exakt 1. Die RKI Methode würde trotzdem im Winter mehr positive Fälle finden als im Sommer, da im Winter mehr Zufallstreffer dabei wären, die Erkältungssymptome entwickelt haben.

Aber zurück zur Realität, das sind die Daten die gewonnen wurden:

a) Woche 16 auf Woche 17. Ist das ein Anstieg oder nicht? Warum wurde plötzlich deutlich mehr getestet?
b) Gab es von Woche 11 auf Woche 12 eine Verdreifachung?
c) Haben wir in Woche 17 mehr aktive Fälle als in Woche 12 oder nicht?

Ich sage das kann man so nicht beantworten.

Original von beni
Das RKI macht keine Hochrechnung. Es zählt Fälle, die entdeckt worden sind. In der weiteren Berechnung tut es so als wären die entdeckten Fälle alle zu diesem Zeitpunkt vorhandenen Fälle und berechnet damit die Kennzahlen.

Ich hab nirgends gefordert, dass man die exakte Zahl bestimmen soll/muss. Aber man braucht repräsentative Tests. Das schreib ich jetzt ungefähr zum 50. mal hier.

Das las sich bei deiner Kritik an den RKI Zahlen aber schon als implizite Forderung:

• "Und wenn ich wissen will wie viele aktuelle Fälle ich habe, dann muss ich eine repräsentative Stichprobe mit PCR Test testen und nicht die mehr oder weniger zufällig zu Stande gekommen positiven Testfälle als echte Zahl verkaufen"
• "Das RKI hat keine Ahnung wie viele Infizierte es wirklich gibt. Es entdeckt durch unsystematisches Testen einige Fälle und tut dann so als seien das alle. Tatsache ist, Stand heute weiß keiner wie viele das Virus bereits hatten oder es aktuell haben"
• "Ich bin immer noch nicht einverstanden wie das R berechnet wird, da die Datengrundlage dafür einfach falsch ist"

Du implizierst doch in dem ersten Quote klar, dass eine exakte Zahl mit einer repräsentativen Stichprobe gegeben wäre (im Gegensatz zur RKI Variante). Aber sei es drum, wir scheinen ja jetzt auf einem Nenner zu sein, dass beide Varianten uns keine exakte Zahl der tatsächlich Infizierten bietet (=beide Datengrundlagen "falsch" sind). Die Frage ist also jetzt, ob eine repräsentative Stichprobe besser/genauer/weniger falsch ist als die RKI Daten...

Original von beni
Was heißt hier Alternative? Das RKI versucht gar nicht erst eine repräsentative Stichprobe zu bekommen. Es zählt übermittelte Fälle.

Ich würde alle Bewohner in eine Liste schreiben und zufällig daraus die Testfälle auswählen. Vielleicht mit 100k starten und die Stichprobengröße an die Zahl der Treffer anpassen. Das dann in regelmäßigen Intervallen wiederholen.

(Gibt bestimmt effizientere Wege, aber das würde funktionieren)

Nachtrag: Laborkapazitäten klettern auf 840.000 PCR-Tests pro Woche
https://www.aerztezeitung.de/Wirtschaft/Laborkapazitaeten-klettern-auf-840000-PCR-Tests-pro-Woche-409425.html

edit: hier steht ne Menge Quatsch drin

("Alternative", weil es die von dir ins Spiel gebrachte Alternative Datengrundlage zur RKI Datengrundlage war).
Ich frage mich schon, wie du dir so sicher bist, dass dein Verfahren zu einer exakteren Abschätzung von R führt und dass sie praktisch durchführbar ist. Ich denke zunächst, dass man ein paar mehr Faktoren berücksichtigen muss um eine wirklich repräsentative Sample zu haben (Siehe Post von Wody). Die Infizierten sind ja nicht komplett random über Deutschland verteilt sondern sie bilden kleine und große regionale Cluster. Nach welchen Faktoren (z.B. Bevölkerungsdichte, Alterszusammensetzung usw.) man die Sample genau zusammensetzen muss weiß aber glaube ich in diesem Kontext niemand. Bei deiner Random-sample würde mich schon interessieren wie groß das Konfidenzintervall ist.

Ich spiel mal bildlich dein Beispiel durch (ohne die Anpassung der Stichprobengröße - ka wie du genau anpassen willst):
In einem sehr großen, leeren Swimmingpool sind 83.000.000 Bälle (Bevölkerung). Angenommen davon sind 200.000 rot (akut infizierte) und 82.800.000 blau (nicht akut infizierte). Die roten Bälle sind zwar einigermaßen in der Menge verteilt, sie haben aber die Tendenz Cluster zu bilden. Jetzt nimmst du jeden Tag jeweils 100k zufällige Bälle aus dem Pool und zählst die Anzahl der roten Bälle. Nach ner Zeit kannst du anfangen R zu berechnen, indem du die Anzahl von roten Bällen in 2 Intervallen (z.B. jeweils 4 Tage = Generationszeit) miteinander vergleichst und R als Quotient der beiden berechnest.

Einige der Fragen die man sich an der Stelle in der quantitativen Forschung stellen muss: Hängt die gezählte Anzahl an roten Bällen pro Tag stark vom Zufall ab? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass beim Vergleich von 2 Intervallen primär der Zufall über das Ergebnis (mehr/weniger/gleich) entscheidet? Wie groß muss die Sample (= Anzahl der durchgeführten Tests) jeden Tag sein um den Zufallsfaktor ausreichend zu minimieren? Bei welchem Niveau ist er ausreichend klein? Haben wir für diese Testanzahl die Kapazitäten? Ist der so berechnete R-Wert eine bessere Schätzung der relativen Entwicklung von Neuinfektionen als die vom RKI?

Man kann das mit der Stichprobe grundsätzlich natürlich machen. Ich frage mich aber, ob man in der Lage wäre eine wirklich repräsentative Sample zu bestimmen und wie hoch die Stichprobengröße sein muss, insb. wenn man bedenkt, dass die Infiziertenrate wahrscheinlich sehr klein ist. Ich würde nicht drauf wetten wollen, dass wir dafür ausreichend freie Kapazitäten haben.

Original von beni
Es gibt keinen neuen Punkt.

Es ist doch wohl ein Unterschied, ob ich dir sagen kann,

• dass insgesamt genau 200.000 Personen infiziert sind
• oder welche 200.000 Individuen genau infiziert sind

Für Frankreich gibt es in einer Studie in Science neue Zahlen zum Durchseuchungsgrad, hospitalization rate, Infection-fatality rate etc. unter Berücksichtigung der nicht erfassten Fälle.

• 3.6% of infected individuals are hospitalized
• 0.7% die, ranging from 0.001% in those <20 years of age (ya) to 10.1% in those >80ya
• The lockdown reduced the reproductive number from 2.90 to 0.67
• By 11 May 2020, when interventions are scheduled to be eased, we project 2.8 million (range: 1.8–4.7) people, or 4.4% (range: 2.8–7.2) of the population, will have been infected.

Original von Gofa
Die Infizierten sind ja nicht komplett random über Deutschland verteilt sondern sie bilden kleine und große regionale Cluster. Nach welchen Faktoren (z.B. Bevölkerungsdichte, Alterszusammensetzung usw.)

will hier keinem persönlich zu nahe treten (großes Sorry im voraus...), aber...:

bei einer random Stichprobe sind Cluster vollkommen egal. Genauso die Bevölkerungsdichte. Genauso die "Alterzusammensetzung". Das ist ja gerade der Witz bei einer random, repräsentativen Stichtprobe. Natürlich gibt es in der Realität bei der Umsetzung kleinere Probleme, aber nichts was nicht hinlänglich bekannt wäre und mit dem nicht umgegangen werden könnte (Hochrechnungen sind übrigens ein komplett anderes Thema und unterliegen systematischen Verzerrungen weil nicht annähernd repräsentativ...).

Finde es schade wie der Thread über die letzten Seiten derailt wird, komplett aneinander vorbei geredet wird und Beni in seinem Punkt (so wie er ihn meint und wie ich ihn glaube zu verstehen), grundsätzlich Recht hat (und systematisch 10 Downvotes erhält, und alles, was gegen ihn geht, 10 Upvotes). Bisschen mehr Inhalt würde ganz gut tun, und nicht nur "Argumente" die auf die Person abzielen... Das gleiche mit AyCaramba, dem seine Monate alten Aussagen (so what?!) um die Ohren gehaun werden, statt sich mit seinen aktuellen Thesen auseinanderzusetzen...

If I'm not mistaken (und unter Annahme eines fehlerfrei funktionierenden Test): Bei einer zufälligen Stichprobe von n=10.000 und 100 Positiven ist das 99%-KI gegeben durch 0,01 +/- 2,58 * sqrt(0,01*0,99/10000), also zu 99% liegt der wahre Wert in der Gesamtbevölkerung zwischen 0,743% - 1,257%. Bei n=100.000 und 1.000 Positiven: 0,919% - 1,081%. Selbst bei n=1.000 (~0,2% - 1,8%) könnte die Dunkelziffer besser eingeschätzt werden, als es aktuell der Fall ist (JA GENAU! Das wären bei 1000 Leuten nur 10 Fälle, aber mit 99% Sicherheit ließe sich sagen, dass es in der Realität nur um +/- 8 Fälle abweicht - die ganzen dummen ************ die die Heinsberg-Studie wegen ihrer Samplesize kritisieren, aber keinen blassen Schimmer haben, wovon sie eigentlich reden...).

edit: ich geh jetzt weiter Lanz schauen.
edit2: hoffe, ich hab die KI-Berechnung nicht verkackt...

@Palmero:
Danke! Du hast vollkommen recht. Kompletter Gehirnfurz bei der Random-Sample. Und die KI Berechnung hätte ich auch besser direkt mal selber gemacht anstatt erst mal mein Bauchgefühl sprechen zu lassen. Ich würde zwar die angenommene Positivrate niedriger ansetzen aber das ändert auch nicht viel.

Und bzgl. dem persönlich nicht zu Nahe treten wollen musst du dir keine Gedanken machen und dich erst recht nicht entschuldigen! Ist doch ein guter und sachlicher Post. Ich finde es gut, wenn man mich auf meinen Murks aufmerksam macht

Wann hätte denn der beny diese Tests gerne gemacht und ausgewertet? Anfang März um dann noch schnell zu entscheiden ob man die Kontaktsperre durchsetzen muss oder nicht? Komplett unrealistisch also was soll die Diskussion? Daher gibt es Daumen runter.

Nachher ist es leicht alles besser zu wissen. Als es darauf ankam, mussten Entscheidungen getroffen werden ohne dass man genau wusste woran man ist. Natürlich gefällt das VTlern überhaupt nicht, deswegen hängen sie ja VTs an weil da immer alles genau erklärt und irgendwelchen schuldigen zugeschrieben wird. Ich bin jedenfalls froh in D zu leben und nicht in vielen anderen Ländern, mit entweder viel zu drakonischen Beschränkungen oder einer Epidemie die nicht unter Kontrolle ist.

Spanien hats auch geschafft

In Spanien haben sich einer Studie zufolge bisher wahrscheinlich fünf Prozent der Bevölkerung oder 2,3 Millionen Menschen mit dem neuen Coronavirus infiziert. Das wären zehnmal so viele Menschen wie offiziell bekannt. Dies ergab die erste Runde einer Ende April gestarteten Testreihe auf Antikörper in 36.000 Haushalten mit rund 90.000 Bewohnern, wie das Gesundheitsministerium in Madrid am Mittwochabend mitteilte. Die Tests sollen helfen, das wahre Ausmaß des Corona-Ausbruchs im Land einzuschätzen.

In München läuft grad auch was

Um verlässliche Aussagen in Bezug auf die exakten Daten der Gesamtkohorte von KoCo19 treffen zu können, bitten wir Sie daher noch um etwas Geduld. Wir werden die Ergebnisse der ersten Erhebungsphase zu KoCo19, sobald bis Mitte Juni 2020 alle 3.000 Haushalte eingeschlossen sind und im Anschluss daran die beschriebenen Laboruntersuchungen abgeschlossen sind, kommunizieren.

Von weiteren Studien weiß ich in Deutschland nichts. Hab aber auch nicht gesucht.

https://www.rki.de/DE/Content/Service/Presse/Pressemitteilungen/2020/05_2020.html ist aber schon ein paar Tage her, dass das verkündet wurde

Original von Palmero92
If I'm not mistaken (und unter Annahme eines fehlerfrei funktionierenden Test): Bei einer zufälligen Stichprobe von n=10.000 und 100 Positiven ist das 99%-KI gegeben durch 0,01 +/- 2,58 * sqrt(0,01*0,99/10000), also zu 99% liegt der wahre Wert in der Gesamtbevölkerung zwischen 0,743% - 1,257%. Bei n=100.000 und 1.000 Positiven: 0,919% - 1,081%. Selbst bei n=1.000 (~0,2% - 1,8%) könnte die Dunkelziffer besser eingeschätzt werden, als es aktuell der Fall ist (JA GENAU! Das wären bei 1000 Leuten nur 10 Fälle, aber mit 99% Sicherheit ließe sich sagen, dass es in der Realität nur um +/- 8 Fälle abweicht - die ganzen dummen ************ die die Heinsberg-Studie wegen ihrer Samplesize kritisieren, aber keinen blassen Schimmer haben, wovon sie eigentlich reden...).

edit: ich geh jetzt weiter Lanz schauen.
edit2: hoffe, ich hab die KI-Berechnung nicht verkackt...

KI-Berechnungen passen imo soweit meine Statistik Kenntnisse noch anwesend sind. Aber vorsicht beim Wechsel zwischen relativen und absoluten Werten. Eine Schwankung von +/- 8 Fälle in dem Beispiel sind halt Schwankungen zwischen 2 und 18 Merkmalsträgern auf 1k Proben.
Vorrausgesetzt ich verstehe dich richtig, dass du die Dunkelziffer anhand des Konfidenzintervalls schätzen wolltest, ergibt das letzte Beispiel dann mit 99% Sicherheit eine Dunkelziffer zwischen 0 und 9.
Wirklich hilfreich wäre es also nicht, aber ich weiß es sollte auch nur ein Beispiel von dir sein. Es wird auch hoffentlich niemand auf die Idee kommen von 1k Stichproben auf ganz Deutschland zu schließen

Original von p00s88
https://www.rki.de/DE/Content/Service/Presse/Pressemitteilungen/2020/05_2020.html ist aber schon ein paar Tage her, dass das verkündet wurde

Bundesweite bevölkerungsrepräsentative seroepidemiologische Studie: Durch die Bestimmung von Antikörpern gegen SARS-CoV-2 in einer bundesweit repräsentativen Stichprobe soll die tatsächliche Verbreitung, Immunität, der Anteil asymptomatische Infektionen, die tatsächliche Sterberate und Risikofaktoren für einen schweren Verlauf in der Bevölkerung in Deutschland besser abgeschätzt werden. Untersucht werden sollen 15.000 Personen ab 18 Jahre an 150 Studienorten, die Probanden werden zusätzlich u.a. zu klinischen Symptomen, Vorerkrankungen, Gesundheitsverhalten, Lebensumstände und psychischer Gesundheit befragt. Studienbeginn ist voraussichtlich Mitte Mai 2020, erste Ergebnisse werden im Juni 2020 erwartet.

@Gofa: Danke für die viel zu sachliche Antwort (Respekt!), fühle mich wie ein verschämtes Kleinkind^^

@Qancho: Da hast du vollkommen recht, aber trotzdem denke ich, dass die Eingrenzung der Dunkelziffer auf [0,2% - 1,8%] ein deutlicher Erkenntniszugewinn zur jetzigen Situation wäre (v.a. in Relation zum damit verbundenen Aufwand). Die gängigen Dunkelzifferschätzungen streuen imo noch deutlich mehr und sind halt genau das - Schätzungen. Aber klar, n=15.000 ist deutlich solider und damit wird man die Prävalenz auf eine gute Nachkommastelle fixieren können. Man fragt sich natürlich schon, wieso solch eine Studie nicht schon früher angegangen wurde (Ioannidis wurde ja schon mehrfach hier verlinkt, aber einfach bester Mann und immernoch aktuell)

Original von Palmero92
@Qancho: Da hast du vollkommen recht, aber trotzdem denke ich, dass die Eingrenzung der Dunkelziffer auf [0,2% - 1,8%] ein deutlicher Erkenntniszugewinn zur jetzigen Situation wäre (v.a. in Relation zum damit verbundenen Aufwand).

Das ist die Infektionsquote/Prävalenz. Deine Dunkelziffer liegt in dem Fall bei 0-900%, was statistisch imo völlig wertlos ist. Zumal das bei den derzeitigen Testmethoden doch auch nur diejenigen wären die das Virus grad im Nasen-/Rachenbereich nachweisbar haben und nicht all diejenigen die das Virus momentan in sich tragen (korrigier mich bitte wenn ich falsch lieg). Das würde auf diese unsichere Zahl halt nochmal einen weiteren Faktor der Unsicherheit legen.

In meiner imaginären Studie soll auf Antikörper getestet werden um die Immunierungsrate (und über Umwege die Infektionsletalität) in der Bevölkerung zu bestimmen. Hatte ich vielleicht nicht klar hervorgehoben (halt so wie in den Studien von Heinsberg, München, Österreich und die oben Geplante).

Naja, wenn du 1% misst und eine obere Grenze von 1,8% ziehen kannst, dann würde ich schon nicht sagen, dass die Dunkelziffer bei Faktor 9 liegt. Aber das sind dann einfach schwammige Begriffe der wir uns bedienen. Entscheidend für meinen Punkt ist ja: Gibt es Literatur, die die Immuniersungrate in Deutschland belastbar auf eine vergleichbare Range eingrenzen kann? Mir ist nichts bekannt.

Die gibts afaik nicht, weil sich doch nachwievor gestritten wird wer den Spaß bezahlen soll (KK vs Staat), oder nicht?

Naja, wenn du 1% misst und eine obere Grenze von 1,8% ziehen kannst, dann würde ich schon nicht sagen, dass die Dunkelziffer bei Faktor 9 liegt.

Das ist ja der Sinn eines Konfidenzintervalls. Deine Dunkelziffer würde dann zu 99% im Bereich 0 bis 9 liegen (ich sage nicht, dass sie gleich 9 ist). Es ist ein Intervall, welches gerade dazu da ist um eben nicht zwei willkürliche Werte (in deinem Fall da 1% und 1,8%) zum Vergleich nehmen zu müssen.

Original von Palmero92
In meiner imaginären Studie soll auf Antikörper getestet werden um die Immunierungsrate (und über Umwege die Infektionsletalität) in der Bevölkerung zu bestimmen. Hatte ich vielleicht nicht klar hervorgehoben (halt so wie in den Studien von Heinsberg, München, Österreich und die oben Geplante).

Auf die Gefahr hin, dass ich jetzt gar nicht mehr klar denken kann:

Es ging ja in der ursprünglichen Diskussion um die Berechnung von R durch Stichproben auf akute Infektionen. Ich vergleiche also die Infektionsrate der Stichproben in Vergleichsintervall 1 mit der Infektionsrate der Stichproben in Vergleichsintervall 2. Lass ein Vergleichsintervall mal 4 Tage (vgl. RKI) sein.
Wie sicher kann ich mir sein, dass das Ergebnis für R nicht wesentlich auf statistische Schwankungen in den Stichproben beruht?

Beispiel (Annahme wieder 200k akut Infizierte; 15k Tests pro Tag; 60k pro Interval): Im ersten Intervall wurden 0,24% positiv getestet und im zweiten Intervall 0,22%. R wäre dann = 0,917. Ich würde also attestieren, dass die Neuinfektionen abnehmen. Aber der Unterschied zwischen den Ergebnissen der Intervalle ist doch überhaupt nicht signifikant, oder? Habs lazy mal in einen Calculator eingegeben: p=0.4696

Hab ich gerade den nächsten Hänger?

Original von beni
@KittenKaboodle
Nehmen wir an die Anzahl der Infizierten wäre konstant, R also exakt 1. Die RKI Methode würde trotzdem im Winter mehr positive Fälle finden als im Sommer, da im Winter mehr Zufallstreffer dabei wären, die Erkältungssymptome entwickelt haben.

Aber zurück zur Realität, das sind die Daten die gewonnen wurden:

[ Bild von RKI Infektionszahlen / Anzahl tests, ... ]

a) Woche 16 auf Woche 17. Ist das ein Anstieg oder nicht? Warum wurde plötzlich deutlich mehr getestet?
b) Gab es von Woche 11 auf Woche 12 eine Verdreifachung?
c) Haben wir in Woche 17 mehr aktive Fälle als in Woche 12 oder nicht?

Ich sage das kann man so nicht beantworten.

Selbstverständlich haben die Anzahl der Tests einen Einfluss auf die gemeldeten Infiziertenzahlen. Und man darf die Rohdaten der Anzahl der Infizierten nicht überstrapazieren / überinterpretieren. Aber selbst wenn man die Steigerung der Tests berücksichtigt, ist bis KW14 ein Anstieg zu verzeichnen. Das heißt der R-Wert lag über 1 und da schrillen halt die Alarmglocken. Ob der nun 2 oder 3 ist, spielt meines Erachtens bei den Entscheidungen eh keine Rolle, man muss den Wert mit Hilfe von Maßnahmen unter 1 drücken, sonst hat man früher oder später Probleme.

taz 26.04
Tagesschau 05.05
Von gestern: Lanz 56:49 - 57:50 "die Schweden sagen ihren Leuten nicht, wir behandeln Menschen über 80 nicht mehr. Das ist aber das, was dort stattfindet"

Hart, einfach hart.

Original von Palmero92
taz 26.04
Tagesschau 05.05
Von gestern: Lanz 56:49 - 57:50 "die Schweden sagen ihren Leuten nicht, wir behandeln Menschen über 80 nicht mehr. Das ist aber das, was dort stattfindet"

Hart, einfach hart.

Was ist daran hart? In deiner TAZ-Quelle steht doch:

In den Folgetagen kamen andere Ärzte zu Wort, die das zurückwiesen. Die Leitung des Krankenhauses dementierte offiziell, dass solche Priorisierungen stattfinden würden. Sie seien auch gar nicht notwendig, da die Lage zwar angespannt sei, aber die ganze Zeit genügend freie Kapazitäten zur Verfügung gestanden hätten.

Die Gesundheitsaufsichtsbehörde IVO schaltete sich ebenfalls ein und teilte mit, hätten solche Priorisierungen stattgefunden, wäre das aufgrund der jetzigen Situation nicht zulässig gewesen.

https://github.com/corona-warn-app/cwa-documentation

Für die technisch interessierten. Die Dokumentation für die deutsche App ist seit gestern online. Unter dem Account wird auch der Quellcode veröffentlicht werden.
Wie zu erwarten betreffen die ersten Diskussionen überwiegend den Datenschutz.

OT entfernt.

Wenn ihr euch über das "Genderthema" unterhalten wollt, dann nutzt bitte diesen Thread:
https://forums.pokerstrategy.com/de/forum/thread.php?threadid=1702530

MfG Spiike