Discover and read the best of Twitter Threads about #livesatrisk
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Das Alter der Person, die sich mit #COVID19 infiziert ist entscheidend für das Sterberisiko. Die Infektionszahlen bilden dies nicht ab, der Parameter #livesatrisk schon. Ich stelle ihn für die letzten 5 KW für alle Kreise in DE auf andman.eu zur Verfügung. (1/x)
Die Analyse funktioniert durch Multiplikation der Infektionszahlen für jede Alterskohorte mit ihrem altersspezifischen Sterberisiko nach #COVID19 Infektion. Dazu verwende ich die Zahlen aus Deutschland von KW10-KW30 wie in verlinktem Tweet gezeigt. (2/x)
Die letzte Analyse für Deutschland insgesamt findet sich im verlinkten tweet. Hier ist deutlich zu erkennen, daß die #livesatrisk im Gegensatz zu den Infektionen weiter ansteigen (vgl frühere tweets). Die stetig steigende Mortalität bestätigt dies. (3/x)
Ein genauerer Blick auf die durch #COVID19-Infektionen riskierten Leben #livesatrisk nach Bundesland. Hier absoluten Zahlen. Damit lässt sich die Mortalität über diese und nächste Woche vorhersagen. Zudem erlaubt es weitere spannende Einsichten. Städte demnächst. (1/6) 
Einige Bundesländer und die Stadtstaaten machen es besser als Andere. Zuvorderst Hamburg, aber auch Bremen, Schleswig-Holstein und das Saarland und Niedersachsen scheinen das Wachstum an riskierten Leben aufgehalten zu haben (hier die #livesatrisk pro 1M Einwohner). (2/6)
Warum ist Hamburg so gut? Der Schulterschluss von Bürgermeister @TschenPe und Experten wie @ChanasitJonas, Addo, Kluge und @degampraesident scheint effektiv. Darüber wüsste ich gern mehr. Wer weiss etwas dazu, was macht Hamburg anders als der Rest? (3/6) aerztezeitung.de/Nachrichten/Po…
Update of intuitively understandable plot on current #COVID19 situation in DE. Plot of #livesatrisk calculated from age distribution and age-specific risk. Lives at risk for the next two weeks still rising due to infections in the most vulnerable groups. This is bad news. (1/6)
Inclusion of overall infections on sec axis (shifted by 2 wks) illustrates decoupling between infections and #livesatrisk. While infections are stable for 4 wks now the mortality still rises! Pre-summer the development was in parallel, indicating something is different now (2/6).
This needs to be investigated. Because the ratio of actual to predicted deaths has risen fast to 53%, the change in testing strategy obviously plays a role, leading to more undetected infections. The policy change to leave nursing homes open may also play a significant part (3/6)
