Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 14.Dezember 2020 – 24.April 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)
Letzte Änderung: 24.4.2021
MOTIV FÜR DIESEN BEITRAG
Änderung vom 12.Februar 2021
Wie unten beschrieben, hatte ich diese Seite angelegt, um mir selber eine Meinung bilden zu können, was ich von den verschiedenen Zahlen halten soll.
Eine Erkenntnis war (und ist), dass die verschiedenen Zahlenreihen (Fallzahlen, Intensivfälle, Covid-10 Tote, eine extrem hohe mathematische Korrelation über den gesamten Zeitraum aufweisen, einschliesslich der Berücksichtigung der Zeitverschiebung zwischen gemeldeten Fallzahlen, Intensivbehandlung und Tod. Dies gilt auch, wenn man die Zahlen der Übersterblichkeit der letzten 4 Jahre daneben stellt!
Eine andere Erkenntnis ist, dass ich als Einzelperson und Laie nicht in der Lage bin die Gesamtlage erfassen zu können und auf dem Laufenden zu halten, geschweige denn, den konkreten Umständen der Zahlen im einzelnen nach zu gehen. Dazu gibt es mittlerweile viele sehr professionalle gemanagte Webseiten. Ohne dass ich jetzt alle überprüfen konnte erscheint mir die Spezialseite des Berliner Tagesspiegels [21] eine exzellente Seite zu sein, die kaum Fragen offen lässt. Deswegen werde ich meine eigene Seite nicht weiter moderieren. Die grundsätzlichen mathematischen Korrelations-Sachverhalte ändern sich sowieso nicht täglich.
(Letzte Änderung: 27.Dez.2020)
Ich bin medizinischer Laie und bin weitgehend inkompetent in der Beurteilung des komplexen Phänomens der Covid-19 Erkrankung. Ich vertraue hier den nationalen Gesundheits-Einrichtungen in den verschiedenen Ländern (mit EU und WHO), da wir — selbst wenn diese Mängel aufweisen –, faktisch keine anderen Quellen für die Gesamtlage in einem Land haben. Wer meint, als einzelner, auf eigene Faust Daten gewinnen zu können, die besser sind, als die der nationalen Institute, dem gilt mein Vertrauen zunächst nicht. Für Deutschland ist für mich das Robert Koch Institut [RKI] das Institut der Stunde. Wer sich die Mühe macht, die Webseite des RKI zu erkunden und die einzelnen Dokumentationen anschaut, wird feststellen, dass es dazu keine Alternative gibt. Das RKI ist extrem vernetzt mit allem, was für Fragen der Gesundheit relevant ist.
Dass ich hier also als Laie und bei Existenz des RKI (und all der anderen hervorragenden Institute) jetzt eine eigene Seite anlege, liegt daran, dass ich als Bürger — wie so viele andere auch — im Alltag selber Entscheidungen fällen muss, was nun das richtige Verhalten ist. Ich komme dann nicht umhin, trotz all der vielen Daten für mich zu klären, welche der vielen Daten ich wie übernehmen und danach handeln soll. Außerdem gibt es zahllose Gruppierungen, die Behauptungen aufstellen, die z.T. krass von der Position der Gesundheis-Institute abweichen. Also sehe ich mich — wie so viele andere heutzutage — gezwungen, mir meine eigene Meinung zu bilden.
Ich habe daher beschlossen, hier eine Seite zu organisieren, auf der ich jene Daten zusammentrage, die nach meinem Verständnis zentral sind. Da ich nicht viel Zeit habe, kann ich (i) dies nur gelegentlich tun und (ii) es ist eine Auswahl. Ich selbst habe schon jetzt eine Sammlung von weit über hundert Artikeln (darunter viele wissenschaftliche Fachartikel) und Webseiten, anhand deren ich versuche, mir eine Grundorientierung aufzubauen, aber — wie gesagt –, ich bleibe trotzdem ein Laie und kann dies nur als einen schwachen Versuch verstehen, irgendwo einen Durchblick zu bewahren angesichts der Fülle an Meinungen.
Meine bisherigen Seiten mit Covid-19 relevanten Inhalte werde ich daher nicht weiter aktualisieren; das schaffe ich zeitlich nicht [1].
AUSWAHL DER DATEN
(Letzte Änderung: 14.Dez.2020)
Bei der Auswahl der Quellen gehe ich so vor, dass ich mich einerseits von den Tagesmedien anregen lasse (deren Qualität seit der Corona-Krise deutlich zugenommen hat!), von da aus dann auf die nationalen Gesundheits-Institute gehe wie auch direkt zu fachwissenschaftlichen Artikeln. Letztlich benutze ich dann nur diese beiden letzten Datenquellen.
VORGEHEN
(Letzte Änderung: 14.Dez.2020)
Während ich kontinuierlich — wenngleich sporadisch, zufällig — Daten sammle, führe ich jene Sachverhalte, die ich in meinem laienhaften Verständnis als wichtig erkannt habe, auf dieser Seite zusammen. Ich versuche mich dabei auf wenige Kernpunkte zu beschränken. Da ich dabei immer alle Quellen angebe, auf die ich mich beziehe, kann jeder selbst nachschauen und sich seine eigene Meinung bilden. Wer viel Zeit hat, kann sich direkt die Texte bei den Gesundheits-Instituten (vor allem bei RKI) anschauen. Diese Seite schreibe ich primär für mein eigenes Verständnis. Wenn jemand kommentieren möchte, ist dies jederzeit willkommen.
ES FOLGEN AB HIER UNTERSCHIEDLICHE FAKTEN
DAS VIRUS
(Letzte Änderung: 24.4.2021)
Eine sehr umfassende Darstellung des SARS-CoV-2 Virus [6], der durch ihn hervor gebrachten Covid-19 Erkrankung mit all den vielen Aspekten (Entdeckung, Bezeichnungen, Wirte, Testverfahren (insbesondere auch der verschiedenen PCR-Tests [7]), und vieles mehr) findet sich in einem deutschen Wikipedia-Artikel. Ein sehr knapper Steckbrief des SARS-CoV-2 Virus findet sich auf einer RKI-Seite.[2] Ein anschaulicher Bericht zur Praxis der PCR-Tests findet sich in einem Bericht des MDR [8]. Auf Englisch gibt es eine sehr gute Seit zu SARS-CoV-2 und Covid-19 vom National Center for Biotechnology Information der USA.[9] Eine gute Seite findet sich ebenfalls bei den nationalen Gesundheitsdiensten der USA National Institutes of Health [10] mit dem Schwerpunktthema SARS-CoV-2 und Covid-19.[11] Ein Beispiel, wie Virologen das Thema diskutieren, ist der Blog Virological.[12] Ein anderer interessante Blog ist der Pre-Print Server für biologische Artikel, auch Virologie.[13] Eine fantastische Seite ist die Übersicht zur Verbreitung des Virus, differenziert nach den verschiedenen Mutanten, in nahezu Echtzeit, bereitgestellt von dem Forschungsnetzwewerk Nextstrain [24].
INDIVIDUELLES ANSTECKUNGSRISIKO
Modellrechnungen sind grundsätzlich zwar Idealisierungen und von daher mit Ungenauigkeiten behaftet, aber ganz klar sind gute Modelle alle mal besser als gar keine Modelle. So gesehen finde ich den online-Rechner der Zeit zur Berechnung des individuellen Ansteckungsrisikos eine sehr gute Hilfestellung für den Alltag.[22] In diesem Artikel wird auch gezeigt, wie sich verschiedene R-Werte auf die Ausbreitung des Virus auswirken können. Das Beispiel mit der Englischen Mutante des Virus ist sehr beeindruckend (es gibt aber auch die südafrikanishe und die brasilianische Variante, und tatsächlich hat man mittlerweile auch noch weitere Varianten gefunden).
GESAMTÜBERSICHTEN
(Letzte Änderung: 24.4.2021)
In verschiedenen Publikationen gibt es immer wieder den Versuch, eine Art aktuellen Gesamtüberblick herzustellen. Ab jetzt werde ich auf solche Artikel auch verweisen. Hier ein solcher Überblick aus der Zeitschrift ‚Spektrum der Wissenschaft‘: Wie ist das Virus zu stoppen? [15] Ein anderer interessanter Artikel aus dem Tagesspiegel, der darlegt, wie die Gefahr der neuen Virusvariante aus England völlig unterschätzt wird und ein Vorschlag für eine wirksame Strategie. [17] (Update 16.2.2021 [17b]). Zu diesen Entwicklungen siehe vor allem auch die Übersicht bei dem Forschungskollektiv Nextstrain [24].
INFLUENZA UND SARS-CoV-2
(Letzte Änderung: 14.Januar 2021)
Bei Anti-Corona-Leugnern findet man immer wieder die Behauptung, dass die Zahl der Influenza-Toten in der bislang schlimmsten Influenza-Epidemie 2018/19 erheblich größer gewesen sein soll als die Zahl der Corona-Toten zur Zeit ist. Dabei werden hier zwei völlig verschiedene Zahlen miteinander verglichen (Birnen mit Äpfel): Im Fall der hohen Influenza-Todesfälle werden die Zahlen der sogenannten Übersterblichkeit (Exzess-Totesfälle) benutzt, die auf einem Vergleich der statistisch ’normalen‘ Todesrate mit der ’saisonal abweichenden‘ Todesrate beruhen, ohne dass man dabei genaue Erkenntnisse hat, wer denn da wirklich gestorben ist.
Will man eine Vergleichbarkeit herstellen, dass muss man Äpfel mit Äpfel vergleichen, soll sagen, man muss die klinisch bestätigten Influenza Todesfälle mit den klinisch bestätigten Corona Toten vergleichen. Dann ergibt sich für die Influenza-Saison 2017/2018 die Zahl 722, und für die bislang schwerste Influenza-Saison 2018/2019 die Zahl 1.674. Für Corona ergibt sich von Kalenderwoche 4 bis 51 die Zahl 26.059, das ist das 15.5-fache von Influenza. Dabei ist zu beachten, dass die Corona Epidemie (tatsächlich aber eine Pandemie, da weltweit nachweisbar) noch nicht zu Ende ist und es sich hier um Corona-Todesfälle bei voller klinischer Diagnostik handelt, das sind jene die bei voller Symptomatik in den Intensivstationen sterben.
Korrektur 28.Februar 2021: Ich habe jetzt die Zahlenreihen des statistischen Bundesamtes zu den Jahren 2016 – 2020 gesehen [18]. Danach war die Übersterblichkeit im Frühjahr 2019 tatsächlich erheblich höher als bei Corona im Frühjahr 2020. Andererseits steigt die Übersterblichkeit in 2020 ab KW43 mit Corona deutlich und kontinuierlich an.
Prof. Dr. Walter Krämer vom Harding Zentrum für Risikoabschätzung macht in einem Text vom Februar 2021 darauf aufmerksam, dass gerade die Zahlen zu den Todesfällen nicht einheitlich erfasst und dargestellt werden, mit den daraus resultierenden Unsicherheiten. Eine entsprechend korrigierte Sicht bietet er selbst aber nicht an.[23]
Nicht erfasst sind dabei die Covid-19 Langzeiterkrankten, die aus der Klinik als geheilt entlassen werden und dann viele Monate — wie lange überhaupt kann man noch nicht sagen, da die Zeitspanne noch zu kurz ist — an schweren Symptomen leiden, meist sind diese Bürger nicht arbeitsfähig. Eine erste größere Studie zu Covid-19 Spätfolgen bei 1733 Patienten aus Wuhan zeigt, dass 76% der als geheilt entlassenen Patienten nach 6 Monaten noch — zum Teil schwere — Spätfolgen zeigen. [19]
FALLZAHLEN UND TODESFÄLLE
(Letzte Änderung: 3.Januar 2021)
Viele Menschen bezweifeln sowohl die Stichhaltigkeit der gemeldeten Fallzahlen („die können nicht stimmen, weil die medizinische Erfassung mittels PCR-Tests falsch ist“) wie auch die Stichhaltigkeit der gemeldeten Covid-19 Todesfälle („Es werden auch Todesfälle als Covid-19 Todesfälle erfasst, die gar keine sind“). In der Tat, die jeweiligen Zahlen im einzelnen zu überprüfen samt allen zugehörigen Verfahren ist für einen einzelnen nahezu unmöglich. Man muss hier den Gesundheitsämtern vertrauen — insbesondere zentral dem RKI — oder man steht im Nebel der Beliebigkeit. Dennoch ist die Situation nicht ganz so beliebig, wie es im ersten Augenblick scheinen mag. Die gemeldeten Fallzahlen seit Frühjahr — täglich — und die gemeldeten Zahlen von Covid-19 Erkrankten auf Intensivstationen — täglich — wie auch von Covid-19 Toten bei voller Diagnostik — täglich — liegen vor. Sie werden unabhängig voneinander erhoben. Wären sie rein willkürlich, dann gäbe es zwischen den Verläufen dieser Zahlen keinen wirklich systematischen Zusammenhang. Dies kann man auf mathematische Weise einfach feststellen. Zeigen die mathematischen Vergleiche hingegen einen überdurchschnittlichen Wert an, dann weist dies auf einen Zusammenhang hin, der zwischen diesen Werten bestehen kann.
In den nachfolgenden Diagrammen zeige ich die jeweiligen Zahlen — jeweils über 7 Tage gemittelt, um es überschaubarer zu halten und Meldefehler ein wenig auszugleichen — an und führe einfache Korrelationsrechnungen (Zusammenhangsrechnungen) durch. Die Ergebnisse sind überdeutlich! Siehe unten.
Eine thematisch verwandte, aber noch allgemeinere Betrachtung findet sich in einem Artikel von Markus Pössel in den SciLogs von Spektrum der Wissenschaft. [16]
Neben den Fallzahlen und den Todesfällen werden vielfach auch die Inzidenzwerte als Kennzahlen für die Infektionsdichte benutzt. Dazu gibt es einen sehr informierenden Spiegel-Artikel mit Links auf Quellen. [20]
MINI-THEORIE
(Zuletzt geändert: 27.12.2020)
Folgende Annahmen:
H1: Die Anzahl der Todesfälle [T] hängt kausal zusammen mit der Anzahl der erfassten positiven Fälle [F].
H2: Die Todesfälle T treten gegenüber den positiv erfassten Fällen F zeitlich verzögert um n-viele Wochen auf.
H3: Die Übereinstimmung der F-Zahlen mit den T-Zahlen ist umso schlechter, je mehr die Zahlenreihen gegeneinander (in der Zeit) verschoben sind.
Damit kann man die Zahlenreihen mit dem Korrelationsmaß [14] vergleichen mit den Verschiebungsannahme um 0 – n viele Wochen (Siehe Bild mit Zahlen im technischen Anhang):
n=0: 0.8
n=1: 0.84
n=2: 0.87
n=3: 0.9
n=4: 0.91
n=5: 0.9
Die Berechnungen zeigen, dass die größte Übereinstimmung bei der Verschiebungsannahme von 4 Wochen besteht, wobei die Werte im Intervall 3-5 Wochen alle sehr hoch sind. Mit der Annahme der Verschiebung mit n=4 Wochen ergibt sich folgendes Diagramm des prozentualen Anteils der Todesfälle an den Fallzahlen:
Was sofort auffällt ist, dass die Zahlen der positiven Fälle in den KWs 9-10 gemessen an den tatsächlich Infizierten eindeutig zu niedrig waren; damals wurde offensichtlich zu wenig getestet. Ab ca. KW 34 stabilisieren sich die prozentualen Anteile auf einen durchschnittlichen Wert von 1.86. In den letzten Wochen ist der Anteil aber wieder bis über 3% angestiegen! Das könnte ein Hinweis sein, dass die tatsächliche Anzahl der positiv Infizierten deutlich höher ist als die gemessenen positiven Fälle.
UNTERSTELLTES PHASENMODELL
(Letzte Änderung: 24.4.2021)
Man kann — man muss! — sich bei all diesen Zahlen fragen, wie all diese Daten zusammenhängen. Als Laie habe ich folgende Hypothese formuliert:
- Positiv getestet, ohne Symptome: Quarantäne
- Positive getestet, leichte Symptome: Krankenhaus
- Positive getestet, schwere Symptome: Krankenhaus-Intensivstation
Ein etwas ausführlicheres Modell findet sich im Covid19-Simulator von Prof. Lehr (Uni Saarland). [25] Aber auch dieses Modell ist letztlich minimal einfach, da es quasi nur ‚die Spitze des Eisbergs‘ modelliert. Das komplexe Bedingungsgefüge für die benutzten Parameter bleibt außerhalb der Betrachtung. Dies ist eine fundamentale Lücke. Einfachheit garantiert nicht ohne weiteres Wahrheit.
TECHNISCHER ANHANG – KORRELATION VON DATENREIHEN
(Letzte Änderung: 27.Dezember 2020)
Hier vier Diagramme, die typische Korrelationsfälle darstellen. Für die Diskussion der Kurven der Corona-Fallzahlen und Corona Todesfälle ist der Fall der auf der Zeitachse verschobenen Werte interessant. Man sieht, wenn man die gleichen Werte auf der Zeitachse verschiebt, dann verringert sich der Zusammenhangswert von 1 auf 0,8. Im Fall der Corona-Fallzahlen und den Corona-Todesfällen wird angenommen, dass die Todesfälle auf Fallzahlen verweisen, die zeitlich vor den Todesfällen liegen. Dies bedeutet, dass sich die Korrelation der Datenreihen erhöhen müsste, wenn man die Zahl der Todesfälle auf der Zeitachse nach links verschiebt. Siehe dazu den Haupttext.(Benutze Werkzeuge: Tabellenprogramm von LibreOffice [14])
FORTSETZUNG FOLGT …
QUELLEN
(Letzte Änderung: 24.4.2021)
[1] Es handelt sich vor allem um die Seiten Der/Die Verschwörungstheoretiker*in neben dir. Emo-Meme haben wir alle … Corona – die große Gelegenheit und BEFREIUNGSTECHNOLOGIE – Warum befreien wir uns nicht?
[2] RKI Steckbrief SARS-CoV-2 Virus: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Virologische_Basisdaten.html;jsessionid=F24A58BC02F53B0281ADC04303935590.internet082
[3] RKI AG Influenza allgemein: URL: https://influenza.rki.de/; Saisonberichte URL: https://influenza.rki.de/Saisonbericht.aspx; dort jede Epidemie gesondert mit ausführlicher Darstellung!
[4] RKI Tabelle Fallzahlen und Todeszahlen KW1-KW47: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Daten/Fallzahlen_Kum_Tab.html
[5] Betreiber des Intensivregisters ist das RKI URL: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Intensivregister.html. Das Intensivregister selbst findet sich hier: URL: https://www.intensivregister.de/#/intensivregister. Dort auch weitere Diagramme, z.B. der Anteil der von Covit19 Patienten belegten Intensivbetten: https://www.intensivregister.de/#/aktuelle-lage/zeitreihen.
[6] Wikipedia-DE zu SARS-CoV-2: https://de.wikipedia.org/wiki/SARS-CoV-2 (17.Dez.2020)
[7] Wikipedia-DE zu PCR-Tests: https://de.wikipedia.org/wiki/SARS-CoV-2#Nachweismethoden (17.Dez.2020)
[8] Anschaulicher Bericht zur Praxis des PCR-Testens vom MDR: https://www.mdr.de/wissen/wie-zuverlaessig-sind-corona-tests-100.html (17.Dez.2020)
[9] Das National Center for Biotechnology Information: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ (19.Dez.2020)
[10] Die nationalen Gesundheitsinstitute der USA: National Institutes of Health: https://www.nih.gov/ (19.Dez.2020)
[11] Die nationalen Gesundheitsinstitute der USA mit dem Schwerpunkt Corona: https://www.nih.gov/coronavirus (19.Dez.2020)
[12] Diskussions-Blog von Virologen: https://virological.org/ (Zuletzt: 22.Dez.2020)
[13] Pre-Prints aus dem Bereich Biologie (auch mit Virologie): https://www.biorxiv.org/ (zuletzt: 22.Dez.2020). Wegen der Aktualität gibt es eine eigene Sektion für SARS-CoV-2/Covi9-19: https://connect.biorxiv.org/relate/content/181 (zuletzt: 22.Dez.2020)
[14] Ich habe meine Korrelationsrechnungen mit dem Kalkulationsprogramm des freien Programms ‚LibreOffice‘ vorgenommen. Dieses Programm kann sich jeder kostenlos herunterladen und kann dadurch alle Rechnungen selber nachvollziehen (URL: https://de.libreoffice.org/). Leider konnte ich bei LibreOffice keine Dokumentation darüber finden, welche mathematische Formeln der Funktion ‚correl()‘ bzw. ‚KORREL()‘ unterlegt sind. Die beigefügten kleinen Tests (im technischen Anhang) zeigen, dass die Funktion sensitiv ist für Positionsverschiebungen und indifferent für die absoluten Werte auf einer Position ist. Die Frage der ‚genauen Definition‘ von Zusammenhangs-Koeffizienten ist allerdings keinesfalls trivial, da die Bedeutung von ‚Korrelation‘ je nach Kontext mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Annahmen differenziert werden kann, die jeweils — bei gleichen Zahlen — zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Sobald ich Zeit finde, werde ich für die Rechnungen in diesem Blogbeitrag zusätzlich ein kleines Programm in der Sprache python schreiben und dafür Korrelationsbegriffe samt den angegebenen mathematischen Formeln aus der Literatur benutzen. Im vorliegenden Fall der beiden Zahlenreihen zu ‚positiv gemeldeten Fällen‘ F und ‚Covid-19 Todesfällen‘ T wird sich aber an den Zusammenhangzahlen — aktuelle Arbeitshypothese — schwerlich etwas ändern.
[15] Spektrum der Wissenschaft, 30.12.2020: https://www.spektrum.de/wissen/corona-wie-ist-das-virus-zu-stoppen/1700384 (Zuletzt gesichtet: 1.1.2021)
[16] Spektrum der Wissenschaft . SciLogs. 30.Dez.2020: https://scilogs.spektrum.de/relativ-einfach/covid19-den-worst-case-im-auge-behalten/?utm_source=pocket-newtab-global-de-DE
[17] Tagesspiegel, 6.Januar 2021: https://www.tagesspiegel.de/wissen/beginn-einer-neuen-pandemie-die-gefahr-der-virusmutante-wird-straeflich-unterschaetzt/26769788.html (zuletzt: 8.Januar 2021)
[17b] Tagesspiegel, 19.2.2021, So stark könnte die Zahl der Neuinfektionen wieder steigen, https://www.tagesspiegel.de/wissen/dritte-corona-welle-durch-b117-mutante-so-stark-koennte-die-zahl-der-neuinfektionen-wieder-steigen/26929162.html
[18] Statistisches Bundesamt, Sterbefälle – Übersterblichkeiit: https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/sterbefallzahlen.html, Dazu die Tabellen der Jahre 2016 – 2020 parallel: https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Tabellen/sonderauswertung-sterbefaelle.html?nn=209016
[19] Chaolin Huang, MD Lixue Huang, MD , Yeming Wang, MD Xia Li, MD, Lili Ren, PhD, Xiaoying Gu, PhD, et.al., 6-month consequences of COVID-19 in patients discharged from hospital: a cohort study, Published:January 08, 2021, DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)32656-8, URL: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)32656-8/fulltext
[20] Marcel Pauly, Sieben-Tage-Inzidenz Welche Landkreise über dem Corona-Grenzwert liegenInzidenzzahlen. Hintergrundbericht des Spiegels vom 7.Dez. 2020: https://www.spiegel.de/wissenschaft/medizin/corona-zahlen-welche-landkreise-ueber-dem-grenzwert-der-sieben-tage-inzidenz-liegen-a-e48c758d-d52a-4389-b881-f3ed78a4dab9
[21] Tagespsiegel, Berlin, Coronavirus-Karte Live Alle Corona-Fälle in den Landkreisen, Bundesländern und weltweit: https://interaktiv.tagesspiegel.de/lab/karte-sars-cov-2-in-deutschland-landkreise/ (Dies ist eine extrem dataillierte Webseite mit sehr vielen Links zu weiteren speziellen Artikeln zur Erläuterungen. Hier eine Selbstbeschreibung der Quellen für diese Webseite: Damit das schneller geht, nutzt das Tagesspiegel Innovation Lab neben eigener Recherche das Prinzip des Crowdsourcing. Unter der Leitung der Firma Risklayer und des Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology am Karlsruher Institut für Technology (KIT) werden die Meldungen von knapp 400 einzelnen Websites der Kreisämter gesammelt und mehrfach verifiziert. Zweifelhafte Angaben werden von der Redaktion durch Anfragen bei den Behörden geprüft. Zusätzlich werden Daten des Robert Koch-Instituts und der Bundesländer herangezogen. So können wir lokale Entwicklungen und Ausbrüche meist schneller zeigen als andere.)
[22] Zeit, So ansteckend ist die Variante B.1.1.7 in Innenräumen, 12.Fbr. 2021, https://www.zeit.de/wissen/gesundheit/2021-02/corona-infektion-ansteckungsgefahr-coronavirus-mutation-b117-aerosole
[23] Prof.Dr. Walter Krämer, Febr.2021, Unstatistik des Monats Februar: Verwirrende Zahlen zur Coronasterblichkeit, https://www.hardingcenter.de/de/unstatistik/unstatistik-des-monats-februar-verwirrende-zahlen-zur-coronasterblichkeit
[24] https://nextstrain.org/: Nextstrain is an open-source project to harness the scientific and public health potential of pathogen genome data. We provide a continually-updated view of publicly available data alongside powerful analytic and visualization tools for use by the community. Our goal is to aid epidemiological understanding and improve outbreak response. If you have any questions, or simply want to say hi, please give us a shout at hello@nextstrain.org. (Zuletzt: 24.4.2021)
[25] Klinische Pharmazie, Universität des Saarlandes, Professor Dr. Thorsten Lehr, Universität des Saarlandes, Campus C2 2, 66123 Saarbrücken, Covid19-Simulator, Das Modell: https://covid-simulator.com/model/
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