Covid19 Thüringen: 23 neue Fälle in Sonneberg / Reproduktionszahl >1,0

Im thüringischen Sonneberg sind erneut mehrere Covid-19-Fälle gemeldet worden, 23 allein am Freitag. Diese Fallzahl findet sich sowohl im Bulletin des Freistaats (Samstag) wieder als auch in den Datensätzen des Robert Koch-Instituts, welche über Nacht aktualisiert werden.

62,3 Fälle in 7 Tagen je 100.000 Einwohner in Sonneberg

Der kleine Landkreis mit insgesamt rund 56.000 Einwohnern kommt allein mit diesen 23 Fällen auf umgerechnet 41 je 100.000 Einwohner. In einer Stadt wie Erfurt hingegen mit über 200.000 Einwohnern wäre mit dieser Fallzahl noch keine Warnschwelle erreicht, Sensibilität hingegen bestimmt.

Zuzüglich der weiteren Fälle, die im Verlauf der vergangenen Woche gemeldet wurden, erreicht Sonneberg nun eine Marke von 62,3 Fällen, so das RKI.

Berechnung der Reproduktionszahl Erkrankungsbeginn ist maßgeblich.

Acht dieser Fälle liegen mit ihrem Erkrankungsbeginn bereits 1 Woche oder länger zurück.

Liste Covid-19 Fälle aus Sonneberg
Fallzahlen mit Erkrankungsbeginn aus den Datensätzen des Robert Koch-Instituts (RKI), neue Fälle mit Datenstand 1. Juni 0:00 Uhr

Im Modell des RKI zur Ermittlung der Reproduktionszahl ist der Erkrankungsbeginn ausschlaggebende Größe für die Schätzung. Nach Angaben des Ministerpräsidenten Bodo Ramelow lag diese "R-Zahl" über mehrere Wochen unter der kritischen Schwelle von 1 (Blog-Beitrag vom 29.05.2020). Das deckt sich auch mit meinen Berechnungen, weche bislang Wert im Bereich zwischen 0,85 und 1,00 zeigten.

Da Fälle wie dies in Sonneberg oft noch nicht sofort bekannt sind, wird die Gegenwart in dieser Analyse zunächst geschätzt. Kommen dann später noch mehr Fälle als die geschätzten hinzu, korrigiert sich die Reproduktionszahl auch nachträglich für frühere Stichtage.

Reproduktionszahlen der vergangenen Woche nun über 1.

Entwicklung der Reproduktionszahl aus Sicht des 1. Juni 2020 (eigenes Modell)

Während sich der aktuelle Stichtag im wissenschaftlichen Modell nach Erkrankungsbeginn mit R(1)=0,95 bereits wieder unter 1,0 bewegt, haben sich rückwirkende Stichtage deutlich nach oben korrigiert. Die Reproduktionszahl lag demzufolge rund eine Woche lang um oder über 1.

Meldebasierte Modelle wie das der TU Ilmenau oder das, welches ich für die automatisierte tägliche R-Schätzung für Thüringen verwende, greifen solche Fälle hingegen dann auf, wenn sie gemeldet sind. Darin zeigen sich die höheren Reproduktionszahlen in Folge der Infektionen in Sonneberg nun heute.

Anstieg der Reproduktionszahlen für Thüringen nach Infektionen in Sonneberg (eigenes Modell auf Basis Meldedatum)

Doch auch im Meldedatum, bei welchen offenbar gelegentlich die "analoge" Meldung der elektronischen Übermittlung vorausgeht, zeigen sich rückwirkende Korrekturen. Sowohl das RKI als auch der Freistaat berichten Fälle erst dann, wenn sie elektronisch übermittelt sind. Das war hier wohl bei einigen Fällen so. Damit ermittelt auch dieses Modell für die Meldestichtage seit dem 25.5. bis einschließlich 30.5. eine Reproduktionszahl über 1, aktuell wird R mit 1,12 ausgewiesen.

Schätzung TU Ilmenau

Geschätzte Reproduktionszahlen der TU Ilmenau: Ebenfalls 6 Punkte über R=1,0.

Die Technische Universität Ilmenau, welche in ihrer Schätzung nicht glättet und die einzelnen Stichtage nach Meldungen auf einen etwaigen Infektionszeitpunkt zurückträgt (daher auch der Zeitversatz im Datum), weit aktuell ebenfalls 6 Schätzer über 1,0 aus. Auch das sind anteilig mehr als sonst. Zudem lässt sich eine Trendumkehr für die zurückliegenden zwei bis drei Wochen ablesen.

Was sich aus Sonneberg lernen lässt.

1.) Von der Stichtagsanalyse zur Zeitreihenanalyse

Der Blick auf die Effekte in der Reproduktionszahl zeigt, dass es zu kurz gegriffen ist, nur tagesaktuelle Schätzungen anzusehen. Durch Meldeverzug und Erkrankungsbeginn verändern sich Kennzahlen auch rückwirkend. So kann im einem Bundesland heute durchaus eine Reproduktionszahl unter 1 als Tageswert auf dem Tisch liegen, während die Reproduktionszahlen der vergangenen Tage nachträglich in die Höhe schießen.

In der Kennzahlenanalyse sollte daher viel stärker auf die Zeitreihen und Trend-Analyse geachtet werden, statt des Fokus auf den einzelnen Stichtag zu richten.

2.) Meldeketten verkürzen

Die Informationen über Erkrankungsbeginn und auch das jeweils zugeordnete Meldedatum, welches bei diesen Fällen hier ebenfalls deutlich vor der elektronischen Übermittlung liegt, verzerren die Datenbasis. Bis Infektionen analysefähig im System erfasst sind, vergehen - nicht nur gemessen am Erkrankungsbeginn) teils Wochen. Dadurch wird es schwierig, die Lage auch durch eine systematische Datenanalyse einzuordnen und entsprechende übergreifende Maßnahmen abzuleiten.

3.) Warnschwellen und Frühwarnsysteme hinterfragen

Das Infektionsgeschehen in Sonneberg zeigt aber auch, dass pauschale Warnschwellen abhängig von der Einwohnerzahl zu ganz unterschiedlichen Aussagen führen und Konsequenzen führen. Ein kleiner Landkreis, welcher nicht annähernd 100.000 Einwohner zählt, suggeriert in einer relativ ermittelten Kennzahl einen Ausbruchsherd, welchen es in der Größenordnung dennoch nicht gibt. Daher sollte auch über Kennzahlen nachgedacht werden, welche sich nicht allein an den administrativen Grenzen von Landkreisen festklammern.

Zumindest auf der Karte lässt sich erahnen, dass das aktuelle Infektionsgeschehen nicht an der Landkreis- oder Landesgrenze stoppt, sondern auch darüber hinaus wirkt. Daher ist ein sehr dynamisches Management geboten.

Damit verbleibt auch die Frage, ob und wie Kommunen dies in Eigenverantwortung lösen können und in welchem Rahmen es hier auch eine übergeordnete Koordination erfordert.

Andreas Wenzel Verfasst von:

Entwickelt und prüft als Consultant seit mehr als 15 Jahren Risikoquantifizierungs- und -steuerungsmodelle im bankaufsichtlichen Kontext.