Zum Hauptinhalt springen
Wissen von Journalisten
für Journalisten
12.11.2020

SMC Corona Report

Dieser wöchentliche Report des Science Media Center Germany (SMC) fasst das aktuelle Corona-Geschehen anhand relevanter Kennzahlen zusammen und bietet neue Blickwinkel auf die verfügbaren Daten.

Das SMC verschafft Ihnen damit einen raschen Überblick über den Verlauf der gegenwärtigen Pandemie in Deutschland. Wir liefern nicht nur die nackten Zahlen, sondern ordnen die Statistiken und ihre zeitliche Entwicklung auch ein. So können Sie mit einem Blick die sich dynamisch verändernde aktuelle Situation erfassen.

Überblick

  • NEU: Einfluss von Teststrategie auf die Meldezahlen
  • Das Wachstum der Fallzahlen auf den Intensivstationen
  • Unterschiedliches Wachstum der gemeldeten Fälle in den Altersgruppen
  • Das Wachstum der gemeldeten Fallzahlen in Deutschland
  • Die aktuellen Werte für Deutschland
  • Die Verteilung der Infektionsfälle auf die Kreise
  • Auffällige Kreise
  • Die Datenbasis
  • Corona Zeitreihen – die SMC Apps

NEU: Einfluss von Teststrategie auf die Meldezahlen

In der vergangen Woche wurden Empfehlungen angepasst, welche Personen mit einem PCR-Test getestet werden sollen. Werden diese Kriterien geändert, kann dies Auswirkungen darauf haben, welche Fälle entdeckt und damit gemeldet werden. Die Dunkelziffer kann sich also verändern. Um die begrenzten Testkapzitäten effektiv einzusetzen, wird der zu testende Personenkreis noch einmal enger gefasst. Dadurch können Fälle übersehen werden. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, wie sich die Meldezahlen bei so einer Änderung der Teststrategie verändern können und welche Schlüsse man trotzdem noch aus den Zahlen ziehen kann.

Dazu betrachten wir zwei theoretische Beispiele. Im ersten Fall beträgt das Wachstum der gemeldeten Fälle konstant 40 Prozent pro Woche. Die linke Grafik zeigt dabei die Zahl der gemeldeten Fälle, die rechte das prozentuale Wachstum zur Vorwoche. In diesen Beispielen starten wir immer mit 100 gemeldeten Fällen am ersten Tag. Die grüne Linie beschreibt den Verlauf ohne Änderung der Teststrategie. Wird nun an Tag elf die Strategie geändert, verhält sich der Verlauf anders. Die blaue Linie beschreibt den abrupten Wechsel der Strategie. Ab dem 11. Tag werden nur noch 80 Prozent der ursprünglichen gefundenen Fälle gemeldet. Bei der lila Linie stellen die meldenden Behörden langsam auf die neue Strategie um, sodass nicht sofort nur noch 80 Prozent der ursprünglichen Meldungen gefunden werden, sondern dieser Anteil langsam innerhalb von 20 Tagen auf 80 Prozent abfällt.

Während die absoluten Fallzahlen mit der geänderten Strategie in beiden Szenarien am Ende niedriger ausfallen, ist die Entwicklung bei der Wachstumsberechnung interessant: Da das Wachstum im Vergleich zur Vorwoche berechnet wird, ist der Effekt des Strategiewechsels in der abrupten Variante schon nach einer Woche nicht mehr vorhanden. Im langsamen Szenario dauert dies etwas länger (bei den hier gewählten Zahlen sind es 27 Tage). Das Wachstum ist also deutlich robuster gegen eine solche Art von Strategiewechsel und kann schnell wieder als Maßzahl verwendet werden.

2020-11-12_ICU_fallzahlen.png

Das zweite Beispiel verläuft analog zum ersten, hier bleibt das wahre Wachstum nur nicht konstant bei wöchentlich 40 Prozent, sondern es wechselt im Zeitverlauf langsam von positivem zu negativem Wachstum. Dieses Beispiel ist also näher an der jetzigen Situation. Die gemeldeten Fallzahlen liegen hier nach dem Strategiewechsel ebenfalls dauerhaft niedriger als ohne Strategiewechsel und das Wachstum, das in diesem Beispiel ohnehin sinkt, bekommt je nach Szenario eine kleinere oder größere Delle nach unten. Die wirklichen Wachstumszahlen zeigen aktuell keine solche Delle, im Gegenteil hat sich das Wachstum sogar etwas verlangsamt (sehen Sie dazu auch die Wachstumsgrafik weiter unten). Aktuell scheinen andere Effekte also einen größeren Einfluss auf die Meldezahlen zu haben als der Strategiewechsel der vergangenen Woche.

2020-11-12_ICU_fallzahlen.png

Das Wachstum der Fallzahlen auf den Intensivstationen

Die Zahl der COVID-19 Fälle auf den Intensivstationen hat das Maximum vom Frühjahr überschritten. Da die dann in den Intensivstationen behandelten Personen bereits heute infiziert sind, kann ein weiterer Anstieg nicht mehr verhindert werden. Ein sofortiges Sinken der täglichen Fallzahlen in den älteren Risikogruppen würde erst später einen Rückgang der Fallzahlen auf den Intensivstationen bedeuten.

2020-11-12_ICU_fallzahlen.png

Einen besseren Eindruck von der aktuell beschleunigten Dynamik bekommt man – wie immer bei exponentiellem Wachstum –, wenn man auf das prozentuale Wachstum schaut. In der folgenden Grafik ist das prozentuale Wachstum der mit COVID-19-Fällen belegten Intensivbetten im Vergleich zur Vorwoche abgetragen. Zusätzlich ist auch das um eine Woche verschobene Wachstum der gemeldeten Fallzahlen der Altersgruppen ab 60 Jahren dargestellt. Da gemeldete Fälle in der Regel erst nach einigen Tagen intensivmedizinisch behandelt werden müssen, sofern sie diese Behandlung benötigen, sind durch diese Verschiebung die Wachstumsraten besser zu vergleichen.

Die Wachstumsrate der mit COVID-19 Fällen belegten Betten ist in der vergangenen Woche stark gefallen. Die absoluten Zahlen steigen aber weiterhin.

2020-11-12_wachstum_ICU.png

Entwicklung der gemeldeten Fallzahlen in den oberen Altersgruppen

Die Grafik zeigt die gemeldeten Fallzahlen einmal für Personen unter 50 Jahren und einmal ab 50 Jahren. Seit dem Spätsommer ist zu sehen, dass die Fallzahlen in den unteren Altersgruppen zuerst steigen.

2020-11-12_u50.png

Unterschiedliches Wachstum der gemeldeten Fälle in den Altersgruppen

Insbesondere die Daten der zuletzt betrachteten Woche können noch unvollständig sein und Nachmeldungen die Werte verändern.

Die erste Grafik zeigt die gemeldeten Fallzahlen pro 100 000 Personen in den Altersgruppen nach Kalenderwoche. Für einen Vergleich der Wachstumsdynamik in den Altersgruppen bietet sich zusätzlich ein Blick auf das prozentuale Wachstum in den Gruppen an. Setzt man die Werte für die 28. Kalenderwoche (06.07.2020 bis 12.07.2020) als 100 Prozent an, kann man die relative Veränderung zu dieser Kalenderwoche in den Altersgruppen vergleichen. Die 28. Kalenderwoche wurde dabei gewählt, da in dieser und den folgenden Wochen die Zahl der gemeldeten Fälle in Deutschland gering war und in der Verteilung der Fälle der starke Anstieg bei den jüngeren Altersklassen noch nicht zu beobachten war.

Aktuell steigen die gemeldeten Fälle pro 100 000 Personen in allen Altersgruppen an. Die älteren Altersklassen weisen weiterhin deutlich niedrigere Fallzahlen pro 100 000 Personen auf, relativ gibt es hier aber weiterhin starke Anstiege. Inzwischen liegt das prozentuale Wachstum allen Altersgruppen jenseits der 50 Jahre höher als in den unteren Altersgruppen.

2020-11-12_altersgruppen_abs.png

2020-11-12_altersgruppen_rel.png

Das Wachstum der gemeldeten Fallzahlen in Deutschland

Die Grafik zeigt für jeden Tag das Wachstum der geglätteten Fallzahlen im Vergleich zur Vorwoche. Das Wachstum verlangsamt sich zur Zeit stark, ist aber weiterhin positiv. Laut Situationsbericht vom 04.11. liegt der Anteil der positiven PCR-Tests an allen Test inzwischen bei über sieben Prozent. Dies kann bedeuten, dass auf Grund der begrenzten Testkapazitäten zunehmend Fälle nicht getestet und damit übersehen werden. Unter dieser Annahme läge das wirkliche Wachstum der Fallzahlen höher.

2020-11-12_wachstum_fallzahlen.png

Die aktuellen Werte für Deutschland

Da die Zahl der neu bestätigten Infektionsfälle (gestrichelte Linie) im Wochenrhythmus schwankt, wird an dieser Stelle auch ein Mittelwert der jeweils vergangenen sieben Tage angegeben (blaue Linie). Da die vergangenen sieben Tage betrachtet werden, läuft dieser Wert den Meldezahlen immer etwas nach. Weiterhin steigen die täglich gemeldeten Fallzahlen an. Bei dem aktuellen Trend kann hier in den nächsten Tagen eine Trendwende stattfinden.

2020-11-12_fallzahlen_deutschland.png

In den vielen Bundesländern stabilisiert sich die Fallzahlen pro 100 000 Personen.

2020-11-12_fallzahlen_bundeslaender.png

Die Verteilung der Infektionsfälle auf die Kreise

Für die Bewertung der aktuellen Situation ist die Einschätzung wichtig, ob sich das Infektionsgeschehen gleichmäßig über Deutschland verteilt oder ob es einzelne Hotspots und lokale Ausbrüche gibt. Auch wenn die Meldedaten nur ein unzureichendes Bild über das Infektionsgeschehen bieten, können sie daraufhin analysiert werden.

Ein bekanntes Maß für Ungleichheit ist der sogenannte Gini-Koeffizient, eine Zahl zwischen Null und Eins. Nehmen wir etwa die Vermögensverteilung in einem Land. Der Gini-Koeffizient nimmt den Wert Eins an, wenn einer allein alles hat und Null, wenn alle gleich viel besitzen.

Angewendet auf die tägliche Zahl der Neuinfektionen in den Kreisen würde allerdings schon allein durch die unterschiedliche Größe der Kreise eine Ungleichheit entstehen und vorgetäuscht. Aus diesem Grund wird die Ungleichheit im Infektionsgeschehen hier auf Basis der Maßzahl „Anzahl der Fälle pro 100 000 Personen in den vergangenen sieben Tagen“ berechnet.

Ende Februar war die Ungleichheit bei den gemeldeten Fällen noch sehr groß, fiel dann aber mit steigender Fallzahl ab, da sich das Virus über Deutschland verteilte. Auch in den Hochzeiten waren die gemeldeten Fälle pro 100 000 Personen nicht gleichmäßig verteilt, der Gini-Koeffizient fiel nie unter 0,35.

2020-11-12_gini_deutschland.png

Neben der zeitlichen Betrachtung ist als Querschnitt auch eine Betrachtung der Verteilung in den Landkreisen zu einem bestimmten Zeitpunkt möglich. Die sogenannte Lorenzkurve zeigt, wie viel Prozent der Landkreise (X-Achse) wie viel Prozent der pro Landkreis aufsummierten Fälle pro 100 000 Personen in den vergangenen sieben Tagen ausmachen. Dabei ist wichtig, dass es sich um diese relative Maßzahl handelt und nicht um die absolute, direkte Zahl der Infektionsfälle! München geht in diese Berechnung mit dem gleichen Gewicht ein wie Zweibrücken.

Je näher eine Lorenzkurve an der Diagonalen liegt, desto gleichmäßiger ist die Maßzahl verteilt, eine Kurve, die weit davon entfernt ist, zeugt von einer ungleichen Verteilung.

Betrachtet werden verschiedene Zeitpunkte:

  • Am 8. März wurde die Grenze von 1000 gemeldeten Neuinfektionsfällen in Deutschland überschritten.
  • Am 2. April wurde die größte Zahl an Neuinfektionen gemeldet. Die Verteilung über die Landkreise ist deutlich gleicher geworden, trotzdem gibt es noch regionale Unterschiede.
  • Da die Inzidenzen nahezu flächendeckend steigen und zunehmend auch in vormals schwach betroffenen Regionen hohe werte vermeldet werden, gleichen sich die Kreise wieder untereinander an.

2020-11-12_lorenz_deutschland.png

Auffällige Kreise

Die Tatsache, dass die Kreise in Deutschland sehr unterschiedliche Einwohnerzahlen haben, macht die Vergleichbarkeit schwer. Relative Maßzahlen können bei kleinen Kreisen dazu führen, dass Zufallsschwankungen großen Einfluss haben, große Kreise haben bei gleicher relativer Anzahl viel mehr Fälle, sodass sie bei absoluten Maßzahlen eher auffallen.

Die folgenden beiden Tabellen enthalten vier verschiedene Maßzahlen. Für den 09.11.2020 werden jeweils die für sieben Tage geglätteten Fallzahlen pro Tag und die Anzahl der bestätigten Fälle pro 100 000 Personen in den vergangenen sieben Tagen angegeben. Darüber hinaus wird jeweils die Differenz der Maßzahl zu dem Wert vom 02.11.2020 angegeben, um eine Veränderung zur Vorwoche zu betrachten.

Die erste Tabelle zeigt die zehn Kreise mit den höchsten Differenzen der Fallzahlen zur Vorwoche, in der zweiten Tabelle werden die Kreise mit den höchsten Differenzen der Fallzahlen pro 100 000 Personen angegeben. Während auf Grund der absoluten Maßzahl in der ersten Tabelle eher große Kreise enthalten sind, werden in der zweiten Tabelle tendenziell kleinere Kreise aufgezählt. Beide Tabellen geben keine Aussage darüber, ob hier steigende Fallzahlen im gesamten Kreis oder nur in einigen Einrichtungen vorliegen.

Landkreis Differenz Fälle pro Tag Fallzahlen pro Tag Differenz pro 100 000 Personen Fälle pro 100 000 Personen
SK München 126.0 454.6 59.4 214.4
LK Traunstein 55.9 97.1 220.5 383.5
LK Recklinghausen 52.6 208.7 59.9 237.9
SK Berlin Tempelhof-Schöneberg 48.3 136.7 102.5 290.1
SK Frankfurt am Main 44.0 309.3 40.3 283.6
SK Wiesbaden 38.7 123.1 97.3 309.5
LK Rosenheim 36.9 112.9 98.7 302.3
LK Karlsruhe 34.4 111.7 54.2 175.7
LK Rhein-Neckar-Kreis 33.1 123.9 42.3 158.1
SK Mainz 32.0 77.1 102.5 247.1
Landkreis Differenz Fälle pro Tag Fallzahlen pro Tag Differenz pro 100 000 Personen Fälle pro 100 000 Personen
LK Traunstein 55.9 97.1 220.5 383.5
LK Kusel 15.6 29.1 155.2 290.5
SK Weiden i.d.OPf. 8.3 14.1 135.7 231.6
LK Schwandorf 27.3 45.3 129.2 214.4
LK Freyung-Grafenau 13.4 27.6 120.0 246.3
LK Tirschenreuth 11.7 19.6 113.9 190.2
LK Altötting 17.3 38.0 108.5 238.5
LK Straubing-Bogen 14.9 27.0 102.8 186.9
SK Berlin Tempelhof-Schöneberg 48.3 136.7 102.5 290.1
SK Mainz 32.0 77.1 102.5 247.1

Die Datenbasis

Diesem Report liegen die Daten des Robert Koch-Instituts (RKI) zu Grunde, die im esri COVID-19 GeoHub zur Verfügung gestellt werden. Da ein Teil der Daten erst Tage nach dem offiziellen Meldedatum vom RKI erfasst werden, können sich diese auch nachträglich ändern. Insbesondere die jüngsten Daten unterliegen in der Regel noch starken Veränderungen und werden in diesem Report deswegen grau hinterlegt. Der Datensatz ist nach den Landkreisen und kreisfreien Städten, Berlin zusätzlich in die Bezirke aufgeteilt. Die Zahl der nicht diagnostizierten Fälle ist unbekannt und daher nicht enthalten.

Weitere Datenquellen sind die SurvStat-Datenbank des RKI und das DIVI-Intensivregister. Bevölkerungsdaten stammen aus der Genesis-Datenbank des statistischen Bundesamts beziehungsweise des Landesamts Berlin-Brandenburg.

Corona Zeitreihen – die SMC Apps

Seit Beginn des Jahres 2020 und verstärkt in Zeiten der Corona-Pandemie verfolgt und bewertet die Redaktion und das SMC Lab täglich alle zugänglichen Daten und Meldezahlen zu COVID-19. Doch Zahlen, Fakten und Grafiken reichen für sich allein nicht aus, das komplexe Geschehen angemessen zu beschreiben und zu verstehen, was relevant ist.

Für informierte Diskussionen hatte das SMC Lab, seine Programmierer, Software-Experten und unser Statistiker bereits zu Jahresbeginn Tools zur Verfügung gestellt, damit die Redaktion interaktiv Daten zu COVID-19 verfolgen, diese visuell leicht erfassbar darzustellen und um wichtige Maßzahlen in Zeitreihen beobachten zu können - für Deutschland, die Bundesländer, die Kreise und kreisfreien Städte sowie International.

Diese Tools stellen wir nun schrittweise in interaktiven Apps zur Verfügung, damit Nutzerinnen und Nutzer dort Daten anschauen und downloaden können, die für Sie relevant sind.

Die Meldezahlen des Robert Koch-Instituts (RKI) zur Corona-Epidemie in Deutschland finden Sie unter diesem Link.

Die internationalen Meldezahlen der Weltgesundheitsorganisation WHO finden Sie unter diesem Link.

Ihre Ansprechpartner in Redaktion und SMC Lab

Wenn Sie Fragen zu diesen Daten haben oder Auswertungen für weitere Länder erhalten wollen, das SMC Lab kann Auswertungen erzeugen.

Volker Stollorz, Redaktionsleiter

Heinz Greuling, Leiter Innovation Digitale Medien

Meik Bittkowski, Leiter Softwareentwicklung und Datenwissenschaft

Lars Koppers, Gastwissenschaftler am SMC Lab

Telefon: +49 221 8888 25-0
E-Mail: