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 Osterfeiertage haben wie erwartet die Inzidenzen in Deutschland stark nach unten verzerrt. Erst im Laufe der kommenden Woche werden die Meldeinzidenzen wieder aussagekräftiger. Deutlich zeigen dies auch die Testzahlen des ALM e.V. in der vergangenen Karwoche ist die Zahl der durchgeführten Tests stark gesunken. Gleichzeitig stieg die Testpositivrate noch einmal deutlich auf jetzt 55,8 Prozent. Den Daten der Laborbasierten SARS-CoV-2-Surveillance ist allerdings zu entnehmen, dass die Testpositivrate insbesondere in den unteren Altersgruppen, vermutlich durch die ausfallenden Schultestungen in den Ferien, angestiegen ist. Damit würde kein direkter Effekt auf die Hospitalisierungsinzidenzen erwartbar sein.
Wie bereits in der Vorwoche erwähnt, kann die Hospitalisierungsinzidenz helfen, die allgemeine epidemiologische Lage einzuschätzen, insbesondere wenn die Meldeinzidenz aufgrund von Meldeverzug und unterlassenen Meldungen aufgrund von nicht durchgeführten Tests stärker als üblich verzerrt ist. Der Nowcast für die Hospitalisierungsinzidenz ist allerdings auch nicht ganz unabhängig vom Meldeverzug über die Feiertage, falls sich der Zeitraum bis zur Meldung über die Feiertage verlängert. Eine alternative Datenquelle bietet die deutsche Krankenhausgeselschaft e.V. mit der aktuellen Bettenbelegung in den Bundesländern. Im Gegensatz zur Hospitalisierungsinzidenz bei der die Fälle dem Meldedatum zugerechnet werden und der Meldeverzug mehrere Wochen betragen kann, werden im Datensatz der DKG e.V. nicht Fälle sondern belegte Betten betrachtet. Beim Vergleich einzelner Bundesländer ist allerdings darauf zu achten, dass das Meldeverhalten der einzelnen Bundesländer nicht zwingend gleich ist und die Bettenbelegung pro Bevölkerung nicht direkt vergleichbar ist. Auch fällt auf, dass Hospitalisierungsinzidenz und Bettenbelegung nicht immer das gleiche Bild zeigen, so steigt die Bettenbelegung in Bremen seit Anfang März, während die Hospitalisierungsinzidenz in dem Zeitraum im Nowcast eher sinkt. Ein Grund kann hier der Unterschied der Zuordnung der Fälle sein. Während bei der Hospitalisierungsinzidenz das Bundesland des Falls relevant ist, ist dies bei der Bettenbelegung das Bundesland des Krankenhauses. Gerade bei den Stadtstaaten kann es so zu Abweichungen kommen. Während Thüringen sowohl bei der Hospitalisierungsinzidenz als auch bei der Bettenbelegung im Vergleich zu anderen Bundesländern hohe Werte aufweist, liegt in Baden-Württemberg die Bettenbelegung auffällig niedrig (bei etwa der Hälfte des Wertes vieler anderer Bundesländer), während die Hospitalisierungsinzidenz auf einer erwartbaren Höhe liegt.
Der Rückgang der Zahl der mit COVID-19-Fällen belegten Intensivbetten hat sich zuletzt etwas verlangsamt, beschleunigt sich aber gerade wieder.
Der Anteil der Personen, die in den vergangenen 12 Wochen eine Sars-CoV-2-Infektion durchgemacht haben, sinkt wieder, wenn man von einer konstanten Dunkelziffer ausgeht. Da durch das geänderte Testverhalten die Dunkelziffer nicht konstant ist, kann der Anteil auch noch leicht steigen, qualitativ ändert sich aber nichts an der aktuellen Situation: In den kommenden Wochen wird die Zahl der Infektionen sinken und damit auch der Anteil der erst kürzlich infizierten Personen.
Die Grafik zeigt die Inzidenzen einmal für alle Altersgruppen und einmal ab 60 Jahren. Die Inzidenzen sind durch die Feiertage stark gesunken, in der kommenden Woche wird es wieder ein klareres Bild geben.
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. Beim Wachstum ist der Knick nach unten durch die Feiertage deutlich zu sehen. Ob sich die Verlangsamung des Rückgangs fortgesetzt hat, sehen wir erst Ende nächster oder Anfang übernächster Woche.
Im Folgenden wird das Wachstum der Inzidenz vom 16.04.2022 im Vergleich zur Vorwoche betrachtet. Die Inzidenzen sinken auch feiertagsbedingt in allen Bundesländern.
Die Zahl der COVID-19-Fälle auf den Intensivstationen sinkt weiterhin.
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.
Der Rückgang der Zahl der mit COVID-19-Fällen belegten Betten hat sich zwischenzeitlich etwas verlangsamt.
In fast allen Bundesländern sinkt die Zahl der durch COVID-19-Fälle belegten Betten. Bremen und Hamburg schwanken aufgrund der kleinen Fallzahlen stärker als die einwohnerstarken Bundesländer.
Schaut man sich nach Bundesländern an, wie die Intensivstationen ausgelastet sind, lag im vergangenen Winter das jeweilige Maximum auf einem anderen relativen Niveau. Während Berlin und Sachsen in der Spitze eine Auslastung von etwa 40 Prozent erreichten, waren in Schleswig-Holstein nicht einmal 20 Prozent der gemeldeten Intensivbetten mit COVID-19-Fällen belegt. Die relative Grenze schwankt dabei über die Zeit, da nicht an jedem Tag gleich viele verfügbare Betten gemeldet werden. Um die relative Belastung vergleichen zu können, werden auf der Y-Achse unterschiedliche absolute Skalen verwendet. In allen Bundesländern liegt die durch COVID-19-Fälle verursachte Auslastung der Intensivbetten unter 20 Prozent.
Die Grafik zeigt die Inzidenzen in den Altersgruppen nach Kalenderwoche.
In allen Altersgruppen gehen die Inzidenzen durch die Feiertage deutlich zurück. In den unteren Altersgruppen dürften auch ausfallende Schultestungen in den Ferien eine Ursache sein.
Die Testpositivrate bei den Schulkindern steigt wieder. Insgesamt ist die Zahl der durchgeführten Tests stark zurückgegangen.
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.
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, so dass sie bei absoluten Maßzahlen eher auffallen.
Die folgenden beiden Tabellen enthalten vier verschiedene Maßzahlen. Für den 18.04.2022 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 11.04.2022 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 |
---|---|---|---|---|
SK Bielefeld | 116.7 | 654.4 | 245.0 | 1373.6 |
LK Greiz | 82.0 | 233.1 | 593.8 | 1688.3 |
LK Neumarkt i.d.OPf. | 45.6 | 458.1 | 235.9 | 2371.6 |
LK Lahn-Dill-Kreis | 18.4 | 458.1 | 50.9 | 1265.7 |
LK Osterholz | 16.7 | 234.7 | 102.1 | 1433.2 |
SK Oldenburg | 10.3 | 381.3 | 42.5 | 1573.7 |
SK Wolfsburg | 4.9 | 128.6 | 27.4 | 726.7 |
LK Rhein-Kreis Neuss | 3.3 | 555.7 | 5.1 | 860.6 |
SK Frankfurt (Oder) | -1.9 | 51.0 | -22.8 | 626.2 |
LK Schleswig-Flensburg | -2.3 | 328.1 | -7.9 | 1133.5 |
Landkreis | Differenz Fälle pro Tag | Fallzahlen pro Tag | Differenz Inzidenz | Inzidenz |
---|---|---|---|---|
LK Greiz | 82.0 | 233.1 | 593.8 | 1688.3 |
SK Bielefeld | 116.7 | 654.4 | 245.0 | 1373.6 |
LK Neumarkt i.d.OPf. | 45.6 | 458.1 | 235.9 | 2371.6 |
LK Osterholz | 16.7 | 234.7 | 102.1 | 1433.2 |
LK Lahn-Dill-Kreis | 18.4 | 458.1 | 50.9 | 1265.7 |
SK Oldenburg | 10.3 | 381.3 | 42.5 | 1573.7 |
SK Wolfsburg | 4.9 | 128.6 | 27.4 | 726.7 |
LK Rhein-Kreis Neuss | 3.3 | 555.7 | 5.1 | 860.6 |
LK Schleswig-Flensburg | -2.3 | 328.1 | -7.9 | 1133.5 |
SK Frankfurt (Oder) | -1.9 | 51.0 | -22.8 | 626.2 |
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.
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, Datenwissenschaftler
Heinz Greuling, Leiter Innovation Digitale Medien
Telefon: +49 221 8888 25-0
E-Mail: redaktion@sciencemediacenter.de