Medizin & Lebenswissenschaften

25. März 2021

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

  • Die aktuelle Lage
  • NEU: Berechnung von Fehlklassifikation bei verschiedenen Tests
  • Der Fortschritt der Impfungen
  • Fallzahlen in Deutschland und den Bundesländern
  • Fallzahlen auf den Intensivstationen
  • Fallzahlen in den Altersgruppen
  • Fälle nach Meldedatum
  • Die Verteilung der Infektionsfälle auf die Kreise
  • Auffällige Kreise
  • Die Datenbasis
  • Corona Zeitreihen – die SMC Apps

Die aktuelle Lage

  • Die Inzidenz in Deutschland wächst weiterhin mit ungefähr 30 Prozent in der Woche.
  • Die Zahl der durchgeführten Impfungen wächst mit den wieder aufgenommenen AstraZeneca-Impfungen deutlich.
  • Das Wachstum auf den Intensivstationen liegt bei über 10 Prozent.

Das wöchentliche Wachstum in der Inzidenz von ungefähr 30 Prozent würde bei einer Fortschreibung bis Mitte April zu Inzidenzen von über 300 führen. Zu diesem Zeitpunkt wären weite Teile der Risikogruppen noch nicht durch eine Impfung geschützt. Die fortschreitenden Impfungen können diesen Trend in den nächsten Wochen noch nicht stark bremsen. Es bleibt zu hoffen, dass mit der steigenden Zahl an Schnell- und Selbsttests die Ausbreitung des Virus zusätzlich gebremst wird. Auch eine sinkende Mobilität über die Osterfeiertage kann dazu beitragen. Mit einem Wachstum von 20 Prozent würde Mitte April eine Inzidenz von 200 bis 250 erreicht werden, auch kleinere Reduktionen im Wachstum können die Lage zumindest kurzfristig verbessern. Als beschleunigender Faktor wird sich allerdings auch der weiterhin wachsende Anteil der B.1.1.7-Variante auswirken.

Mit dem Fortsetzen der AstraZeneca-Impfungen wird in Deutschland wieder schneller geimpft. Noch diese Woche werden die ersten 10 Prozent der Bevölkerung ihre Erstimpfung erhalten haben. Im April werden laut Bundesgesundheitsministerium ungefähr 15 Millionen weitere Impfdosen geliefert, ein Drittel aber erst in der letzten Kalenderwoche, so dass der Impffortschritt im April zwar beschleunigt werden kann, große Effekte auf die Inzidenz aber noch nicht zu erwarten sind.

NEU: Berechnung von Fehlklassifikation bei verschiedenen Tests

Mit der Einführung von Schnell- und Selbsttests ist die Zahl der wöchentlich durchführbaren Tests stark gestiegen. Da die Interpretation eines Testergebnisses neben der Sensitivität (Anteil der korrekt identifizierten Infizierten) und der Spezifität (Anteil der korrekt identifizierten nicht Infizierten) des Tests auch von der Wahrscheinlichkeit, mit der die zu testende Personen infiziert ist (Pretest-Wahrscheinlichkeit), abhängt, kann die Interpretation von Testergebnissen herausfordernd sein. Das SMC stellt ein neues Tool zur Verfügung, mit dessen Hilfe verschiedene Testsituationen durchgespielt werden können.

Schnell- und Selbsttests haben in der Regel eine niedrigere Sensitivität und Spezifität als ein PCR-Test. Werden sie zum Screening eingesetzt – werden also viele Menschen getestet, von denen nur sehr wenige infiziert sind – können mitunter mehr falsch positive als wirkliche Fälle auftreten. Um einen positiven Schnell- oder Selbsttest abzusichern wird daher als Zweittest ein PCR-Test durchgeführt. Dieser hat in der Regel eine deutlich höhere Sensitivität als die Schnell- und Selbsttests. Diese ist wichtig um nicht durch den zweiten Test neben den falsch Positiven auch wirkliche Fälle zu verwerfen. Würde man als Zweittest einen Test mit geringerer Sensitivität verwenden, können auch wirkliche Fälle übersehen werden.

Als Zahlenbeispiel kann ein Screening-Szenario von 10 000 durchgeführten Tests zum Beispiel in Testzentren betrachtet werden. Bei einer Pretest-Wahrscheinlichkeit von einem Prozent wären 100 Personen zum Zeitpunkt des Tests tatsächlich infiziert. Mit einer angenommenen Sensitivität von 95 Prozent und einer Spezifität von 97 Prozent des verwendeten Schnelltests würden 5 infizierte Personen übersehen, aber 297 Personen ein falsch positives Ergebnis erhalten. Testet man alle positiven Ergebnisse mit dem gleichen Test erneut, sinkt zwar die Zahl der falsch Positiven auf 9, gleichzeitig würden jetzt aber auch erneut 5 Menschen ein falsch negatives Ergebnis bekommen, also insgesamt würden 10 wirkliche Fälle übersehen werden. Kommt als zweiter Test stattdessen ein Test mit einer höheren Sensitivität von 99 Prozent wie ein PCR-Test zum Einsatz, würden insgesamt nur 6 positive Menschen übersehen werden, währenddessen nur noch 9 Menschen einen falsch positiven Test erhalten und damit in Quarantäne müssten. In der Realität können diese Werte noch extremer sein, wenn zum Beispiel ein PCR-Test eine noch höhere Sensitivität erreicht. Ein Screening mit Schnelltests und anschließendem PCR-Test kann also dazu führen, dass weitere, sonst unentdeckt gebliebene Infektionen gefunden und mit geeigneten Maßnahmen das Wachstum der Inzidenz gebremst werden kann. Limitierender Faktor kann auch die Zahl der verfügbaren PCR-Tests für die Zweittestung positiver Proben sein, hier ist aber aktuell kein Engpass abzusehen. Je höher die Spezifität der genutzten Tests ist, desto weniger falsch positive Ergebnisse müssen mit einem PCR-Test abgeklärt werden.

Der Fortschritt der Impfungen

Da immer mehr Impfstoff verfügbar ist, kann sich auch das Impftempo beschleunigen. Die Grafik zeigt den über sieben Tage geglätteten Verlauf der täglichen Impfungen insgesamt und nach Erst- beziehungsweise Zweitimpfung getrennt. Deutlich zu sehen ist das zeitlich verzögerte Wachstum der Erst- und Zweitimpfungen. Aufgrund der limitierten Anzahl an Impfstoff musste im Januar sogar die Zahl der Erstimpfungen reduziert werden, um genug Dosen für die Zweitimpfungen bereit halten zu können. Da der AstraZeneca-Impfstoff wieder verwendet wird, steigt die täglich Zahl der verimpften Dosen wieder an. Am heutigen Donnerstag bestehen gute Chancen, dass inklusive der zu erwartenden Nachmeldungen erstmals mehr als 300 000 Dosen an einem Tag verimpft wurden.

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Da sowohl die Zahl der täglich verimpften Dosen, alsauch die Größe der Impfstofflieferungen wächst, darf bei der Frage, ob zu viel Impfstoff gelagert wird, nicht nur auf die absoluten Zahlen geachtet werden. In der folgenden Grafik wird der noch nicht verimpfte Impfstoff mit den der aktuellen über sieben Tage geglätteten Impfgeschwindigkeit verglichen. Die Grafik gibt also an, wie viele Tage der gelagerte Impfstoff ohne Nachschub ausreichen würde.

Der Impfstoff von BioNTech/Pfizer wird inzwischen wöchentlich geliefert und größtenteils bis zur nächsten Lieferung verimpft. Da die Lieferungen bis Ende März konstant bleiben, wird sich hier nicht viel ändern.

Bei Moderna sind die Lieferungen seltener und die Impfstoffmenge ist vergleichsweise klein. Die Ausschläge nach einer Lieferung sind hier größer.

Bei AstraZeneca sinkt die Zahl der Tage, die der Impfstoff ausreichen würde aufgrund der Wiederaufnahme der Impfungen stark.

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Durch die jüngsten Lieferungen steht nun mehr Moderna-Impfstoff zur Verfügung. Hier steigt die Zahl der täglich durchgeführten Impfungen.

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Fallzahlen in Deutschland und den Bundesländern

Die Grafik zeigt die Inzidenzen einmal für alle Altersgruppen und einmal ab 60 Jahren. Die Inzidenz steigt deutlich an.

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Die Grafik zeigt für jeden Tag das prozentuale Wachstum der geglätteten Fallzahlen im Vergleich zur Vorwoche. Dabei werden einmal alle gemeldeten Fälle berücksichtigt und einmal nur Fälle mit einem Alter von mindestens 60 Jahren. Es werden wieder Wachstumsraten von ungefähr 30 Prozent erreicht. Auch in den oberen Altersklassen steigt das Wachstum der Fallzahlen schnell an.

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Alle Bundesländer weisen steigende Inzidenzen auf.

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Fallzahlen auf den Intensivstationen

Die Zahl der COVID-19-Fälle auf den Intensivstationen steigt wieder.

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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.

Das wöchentliche Wachstum bei den mit COVID-19-Fällen belegten Betten liegt nun wieder über zehn Prozent.

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Fallzahlen in den Altersgruppen

Die Grafik zeigt die Inzidenzen in den Altersgruppen nach Kalenderwoche.

Die Inzidenzen steigen in allen Altersgruppen. In den unteren Altersgruppen werden seit vier Wochen hohe Wachstumsraten verzeichnet.

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Fälle nach Meldedatum

Da die Zahl der neu bestätigten Infektionsfälle (blaue Balken) 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.

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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 Unterschiede vorgetäuscht. Aus diesem Grund wird die Ungleichheit im Infektionsgeschehen hier auf Basis der Inzidenz 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 Inzidenzen nicht gleichmäßig verteilt.

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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 Inzidenzen 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.
  • In den vergangenen Wochen gab es keine größeren Änderungen in der Ungleichheit.

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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 22.03.2021 werden jeweils die für sieben Tage geglätteten Fallzahlen pro Tag und die Inzidenz angegeben. Darüber hinaus wird jeweils die Differenz der Maßzahl zu dem Wert vom 15.03.2021 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 Inzidenz zur Vorwoche 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.

LandkreisDifferenz Fälle pro TagFallzahlen pro TagDifferenz InzidenzInzidenz
SK Hamburg71.9321.727.2121.9
LK Lippe48.788.398.1177.8
LK Märkischer Kreis38.3125.965.4214.8
LK Emsland33.979.772.5170.7
LK Rhein-Neckar-Kreis32.782.441.7105.2
LK Zwickau32.4106.072.1235.6
SK Dortmund31.192.637.1110.2
LK Vogtlandkreis31.0135.496.0419.5
LK Schwäbisch Hall29.993.7106.2333.4
LK Gießen28.666.473.9171.8
LandkreisDifferenz Fälle pro TagFallzahlen pro TagDifferenz InzidenzInzidenz
SK Gera27.946.4209.4349.0
LK Saale-Orla-Kreis22.451.4195.5448.3
LK Hersfeld-Rotenburg24.340.4140.8234.4
SK Eisenach7.616.0125.5265.1
LK Donau-Ries22.733.4118.8174.9
LK Hof14.732.3108.7238.4
LK Schwäbisch Hall29.993.7106.2333.4
SK Schweinfurt7.916.3103.0213.4
LK Main-Tauber-Kreis18.934.799.7183.5
LK Lippe48.788.398.1177.8

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.

Der in diesem Bericht verwendete Begriff Inzidenz ist allgemein als die Häufigkeit der in einer Zeitspanne neu auftretenden Fälle einer Erkrankung innerhalb einer Population definiert. Hier sind damit immer die in den vergangenen sieben Tagen gemeldeten Fälle pro 100 000 Personen gemeint.

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.

Lars Koppers, Gastwissenschaftler am SMC Lab

Heinz Greuling, Leiter Innovation Digitale Medien

Marleen Halbach, Redaktionsleiterin

Telefon: +49 221 8888 25-0
E-Mail: redaktion@sciencemediacenter.de