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.
Die Inzidenzen gehen aktuell deutlich zurück, sind aber noch auf hohem Niveau. Gleiches gilt für die Belegung der Intensivbetten mit COVID-19-Fällen. Solange die Zahl der Kontakte in der Bevölkerung nicht zu schnell erhöht wird, ist ein weiterer Rückgang zu erwarten, der durch fortschreitende Impfungen unterstützt wird.
In diesem Report ist eine grobe Abschätzung der Impfquote der nächsten Wochen enthalten. Sie zeigt deutlich, dass die Vektorimpfstoffe notwenig sind, um bis Mitte Juni eine Erstimpfquote von 50 Prozent zu erreichen. Werden zwischenzeitliche Lieferprognosen von AstraZeneca und Johnson & Johnson eingehalten, kann bis Ende Juni allen interessierten Personen ein Impfangebot gemacht werden.
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. In den kommenden Wochen wird die Zahl der benötigten Zweitimpfungen stark steigen. In der zweiten Mai-Hälfte kann die Zahl der durchgeführten Erstimpfungen deswegen sinken.
Der Impfstoff von BioNTech/Pfizer steht im Mai mit rund 3,5 Millionen Dosen pro Woche zur Verfügung. Im Juni sind es dann 5 Millionen Dosen pro Woche.
Bei Moderna stehen im Mai und Juni etwa eine halbe Millionen Dosen pro Woche zur Verfügung.
Bei AstraZeneca werden in dieser und der kommenden Woche jeweils rund 1,5 Millionen Dosen geliefert. Aktuell wird dieser Impfstoff nicht schnell genug eingesetzt, um ihn vollständig zu verimpfen. Hier könnten sich die vorgeschlagene Freigabe positiv auswirken.
Johnson & Johnson hat bisher nur sehr wenig Impfstoff geliefert. Dieser wird bisher fast nicht genutzt.
Eine Prognose der Impfquote anhand der angekündigten Liefermenge ist nicht ganz einfach aufzustellen: Je nach Impfstoff variiert die Zahl der Wochen bis zur Zweitimpfung. In der Vergangenheit wurden andere Intervalle empfohlen und in der Praxis wird schon einmal etwas davon abgewichen. Zusätzlich sind für AstraZeneca und Johnson & Johnson noch keine vollständigen Liefermengen bis Ende Juni bekannt.
Für diese Prognose wurden verschiedene vereinfachende Annahmen getroffen:
Die beiden schwarzen Linien in der Grafik markieren die erreichbaren Impfquoten, wenn alle Personen ab 12 Jahren eine Impfbereitschaft von 80 Prozent beziehungsweise 70 Prozent zeigen. In Erwartung der Zulassung des BioNTech-Impfstoffs ab 12 Jahren wurde dies als die relevante Altersgrenze für das zweite Quartal gewählt.
Deutlich zu sehen ist der Unterschied in den Quoten für die Erstimpfung, je nachdem, ob insbesondere der AStraZeneca-Impfstoff weiterhin verwendet wird. Nur wenn dieser ebenfalls genutzt wird, können insbesondere die Personen der Risikogruppe 4 zeitnah geimpft werden. Für den Impfstoff von Johnson & Johnson sind aktuell keine Liefertermine veröffentlicht. Werden aber die in einem früheren Plan angekündigten 10 Millionen Dosen im zweiten Quartal geliefert und verimpft, können bei einer Impfbereitschaft von 80 Prozent alle Impfwilligen bis Ende Juni mindestens eine erste Impfung erhalten.
Die Grafik zeigt die Inzidenzen einmal für alle Altersgruppen und einmal ab 60 Jahren. Die Inzidenz sinkt aktuell deutlich.
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. Das Wachstum ist negativ und sinkt aktuell weiter.
Im Folgenden wird das Wachstum der Inzidenz vom 01.05.2021 im Vergleich zur Vorwoche betrachtet. Die Inzidenzen gehen in allen Bundesländern zurück, allerdings unterschiedlich schnell.
Die Zahl der COVID-19-Fälle auf den Intensivstationen sinkt zum ersten Mal seit Anfang März wieder. Durch die allgemein sinkenden Inzidenzen ist ein weiteres Sinken zu erwarten.
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 ist weiter gesunken und inzwischen klar negativ.
Die Grafik zeigt die Inzidenzen in den Altersgruppen nach Kalenderwoche.
In allen Altersgruppen sinken die Inzidenzen, besonders deutlich unter Kindern und Jugendlichen und ab 65 Jahren.
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.
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.
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:
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 3.05.2021 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 26.04.2021 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.
Landkreis | Differenz Fälle pro Tag | Fallzahlen pro Tag | Differenz Inzidenz | Inzidenz |
---|---|---|---|---|
LK Saale-Orla-Kreis | 35.3 | 63.7 | 307.5 | 555.3 |
LK Schwarzwald-Baar-Kreis | 12.6 | 84.3 | 41.4 | 277.6 |
LK Hildburghausen | 12.3 | 28.3 | 136.1 | 313.3 |
LK Ludwigslust-Parchim | 8.7 | 62.6 | 28.8 | 206.8 |
LK Harz | 8.0 | 62.1 | 26.2 | 203.9 |
LK Südliche Weinstraße | 7.7 | 26.4 | 48.9 | 167.4 |
LK Göttingen | 7.1 | 43.3 | 15.3 | 92.9 |
LK Diepholz | 7.0 | 44.9 | 22.5 | 144.6 |
LK Odenwaldkreis | 6.3 | 25.3 | 45.5 | 183.0 |
LK Waldshut | 6.1 | 35.3 | 25.1 | 144.4 |
Landkreis | Differenz Fälle pro Tag | Fallzahlen pro Tag | Differenz Inzidenz | Inzidenz |
---|---|---|---|---|
LK Saale-Orla-Kreis | 35.3 | 63.7 | 307.5 | 555.3 |
LK Hildburghausen | 12.3 | 28.3 | 136.1 | 313.3 |
LK Lüchow-Dannenberg | 4.4 | 8.1 | 64.0 | 117.7 |
LK Südliche Weinstraße | 7.7 | 26.4 | 48.9 | 167.4 |
LK Odenwaldkreis | 6.3 | 25.3 | 45.5 | 183.0 |
LK Schwarzwald-Baar-Kreis | 12.6 | 84.3 | 41.4 | 277.6 |
LK Coburg | 5.0 | 32.4 | 40.4 | 261.7 |
LK Nordhausen | 4.6 | 22.0 | 38.3 | 184.6 |
SK Straubing | 2.4 | 14.9 | 35.6 | 217.6 |
SK Schweinfurt | 2.7 | 25.1 | 35.5 | 329.4 |
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.
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.
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
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