Medizin & Lebenswissenschaften

23. September 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
  • Fallzahlen in Deutschland und den Bundesländern
  • Fallzahlen auf den Intensivstationen
  • Fallzahlen in den Altersgruppen
  • Fälle nach Meldedatum
  • Auffällige Kreise
  • Die Datenbasis
  • Corona Zeitreihen – die SMC Apps

Die aktuelle Lage

  • Inzidenz sinkt jetzt auch in der älteren Bevölkerung
  • Zeitlicher Vorsprung auf den Intensivstationen im Vergleich zum vergangenen Herbst verringert sich
  • Meldeverzug bei den Hospitalisierungsraten in den Bundesländern unterschiedlich groß

Während der Rückgang der Zahl der durchgeführten Erstimpfungen durch die Impfwoche nur kurz gebremst wurde, sinken die Inzidenzen in Deutschland seit mehr als zwei Wochen. Inzwischen sinken auch bei den über 60-Jährigen die Inzidenzen. Die Zahl der durchgeführten Tests ist nur leicht gesunken, was kein Problem ist, da die Testpositivenrate ebenfalls gesunken ist.

Auf den Intensivstationen sinkt die Zahl der durch COVID-19-Fälle belegte Betten inzwischen wieder. Durch den Rückgang der Inzidenzen insbesondere in den oberen Altersgruppen ist ein weiterer Rückgang zu erwarten. Dadurch nähert sich die aktuelle Situation der des Vorjahres an. Während in diesem Spätsommer die Zahlen früher stiegen und so bereits einen Monat früher vergleichbare Intensivbettenbelegungen verursachten, wird dieser Vorsprung in den nächsten Tagen kleiner werden. Dies lässt aber noch keine Prognose auf die Entwicklung im Herbst und Winter zu.

In den vergangenen Wochen wurde bereits auf die Hospitalisierungsinzidenz und die Besonderheiten dieser Maßzahl eingegangen. Da die Hospitalisierungsinzidenzen des RKI das Meldedatum und nicht das (zum Teil unbekannte) Hospitalisierungsdatum nutzen, sind die aktuellsten Werte deutlich zu niedrig und werden erst in den Folgetagen korrigiert. Für das Erreichen bestimmter Grenzwerte ist aber oft der unkorrigierte Wert ausschlaggebend. Dies ist kein Problem, wenn der prozentuale Meldeverzug immer ähnlich ist. Die folgende Grafik zeigt für diesen unkorrigierten Wert die Verteilung der Anteile des unkorrigierten Wertes am späteren Wert, der die Nachmeldungen einbezieht. Ein Wert von 50 bedeutet also, dass 50 Prozent der für ein Meldedatum hospitalisierten Fälle bereits in den unkorrigierten Werten enthalten sind.

Die verwendeten Boxplots zeigen mit der Box an, in welchem Bereich die mittleren 50 Prozent der Daten liegen. Die äußeren 50 Prozent (jeweils die untersten und obersten 25 Prozent) liegen größtenteils im Bereich der an die Box angeschlossenen Linien, nur wenige Ausreißer werden einzeln als Punkte gekennzeichnet. In die Analyse sind alle Meldedaten ab dem 15. August eingeflossen, die mindestens 14 Tage in der Vergangenheit liegen. Die Box wird durch den Median geteilt.

Deutlich zu sehen ist, dass der Anteil der Fälle, die im unkorrigierten Wert berücksichtigt werden, sehr unterschiedlich ist. Während in Hamburg im Mittel weniger als 25 Prozent der Fälle berücksichtigt sind, sind es im Saarland über 75 Prozent. Für die Beobachtung der Pandemie ist das kein Problem, solange man nicht die Zahlen verschiedener Bundesländer direkt miteinander vergleicht. Jedes Bundesland müsste demnach eigene Grenzwerte je nach Vollständigkeit der unkorrigierten Daten berechnen.

Problematischer kann es sein, wenn der Anteil der unkorrigierten Rate am späteren endgültigen Wert stark schwankt. In der Grafik sind das die Bundesländer, deren Boxplots über eine große Spanne an Werten reichen. Während zum Beispiel Nordrhein-Westfalen in der Regel recht nah an den 50 Prozent bleibt, schwanken die Stadtstaaten deutlich. Gerade die Bundesländer mit kleinen Bevölkerungszahlen können schneller schwanken, da schon kleinere absolute Verschiebungen zu größeren relativen führen können. Auch die Bundesländer mit niedrigen Inzidenzen haben eine größere Streuung, was aber für die Beobachtung der Pandemie kein größeres Problem darstellt.

Ein Vergleich der unkorrigierten Hospitalisierungsinzidenzen zwischen den Bundesländern ist also nicht zielführend, trotzdem kann die Maßzahl unter Einschränkungen dabei helfen, die Pandemie zu beobachten. Unabhängig davon nutzen einige Bundesländer auch anders berechnete Hospitalisierungsinzidenzen, für die wieder andere Regeln gelten.

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Für die Bestimmung der Überschreitung von Grenzwerten sind die korrigierten Werte aktuell nicht relevant, die endgültige Hospitalisierungsinzidenz für ein Meldedatum wird in den Bundesländern allerdings unterchiedlich schnell erreicht. Das RKI empfiehlt erst die Werte als vollständig zu betrachten, die mindestens 14 Tage in der Vergangenheit liegen. Die untenstehenden Grafiken zeigen, dass nach 14 Tagen in vielen Bundesländern in der Regel ein Großteil der Nachmeldungen eingetroffen ist. In der Zeit dazwischen sind die Bundesländer aber unterschiedlich schnell. Thüringen meldet direkt einen hohen Anteil der Hospitalisierungen, Mecklenburg-Vorpommern startet mit einem niedrigeren Anteil, hat aber nach einer Woche im Mittel die vollständigsten Daten. In Hamburg sind auch nach 14 Tagen nur etwa 75 Prozent der Fälle gemeldet worden.

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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 Inzidenzen sinken trotz steigender Zahl durchgeführter Tests. Auch in der Altersgruppe ab 60 Jahren sinkt die Inzidenz jetzt.

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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. Das wöchentliche Wachstum ist deutlich negativ.

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Im Folgenden wird das Wachstum der Inzidenz vom 18.09.2021 im Vergleich zur Vorwoche betrachtet. In fast allen Bundesländern sinken die Inzidenzen.

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Fallzahlen auf den Intensivstationen

Die Zahl der COVID-19-Fälle auf den Intensivstationen sinkt wieder. Ein weiterer Rückgang ist durch die sinkenden Inzidenzen zu erwarten.

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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 Wachstum bei den mit COVID-19-Fällen belegten Betten auf den Intensivstationen ist negativ.

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Fallzahlen in den Altersgruppen

Die Grafik zeigt die Inzidenzen in den Altersgruppen nach Kalenderwoche.

Die Inzidenz in fast allen Altersgruppen sinkt. Nur in der Altersgruppe ab 80 Jahren gibt es noch keinen Rückgang, das Wachstum ist aber gestoppt.

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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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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 20.09.2021 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 13.09.2021 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 Stuttgart18.1101.919.9112.1
SK München15.6271.37.3127.9
LK Salzlandkreis11.416.442.360.8
LK Börde10.719.043.977.8
LK München10.148.020.395.9
SK Pforzheim10.032.155.5178.6
LK Emmendingen8.426.035.5109.4
LK Ortenaukreis8.364.413.5104.7
LK Enzkreis7.930.727.5107.7
LK Erzgebirgskreis7.732.316.167.5
LandkreisDifferenz Fälle pro TagFallzahlen pro TagDifferenz InzidenzInzidenz
LK Regen6.99.762.087.8
SK Pforzheim10.032.155.5178.6
LK Freyung-Grafenau5.711.451.1102.1
LK Miesbach6.616.346.0114.0
LK Börde10.719.043.977.8
LK Salzlandkreis11.416.442.360.8
SK Bremerhaven6.635.640.5219.1
LK Unstrut-Hainich-Kreis5.912.040.182.2
LK Saalfeld-Rudolstadt5.710.138.868.8
SK Amberg2.37.637.9125.6

Die Datenbasis

Diesem Report liegen die Daten des Robert Koch-Instituts (RKI) zu Grunde, die auf GitHub 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