Vergleich der Detektionen

Liebe Spender:innen,

in diesem Bericht wollen wir uns die Detektionen, die wir im Laufe des letzten Jahres beobachtet haben, genauer ansehen und die Fieberkurve mit anderen bestehenden COVID-19-bezogenen Public Health Daten vergleichen.

Um Trends in den Daten deutlicher zu visualisieren, zeigen die folgenden Abbildungen die Fieberkurven mit einer Aggregierung nach Kalenderwoche. Aus diesem Grund aktualisieren wir auch den Fiebermonitor auf unserer Seite in den nächsten Tagen und stellen auf eine wöchentliche Ansicht um.

Wöchentliche Detektionen im Vergleich zu COVID-19-Fällen

Wöchentliche Detektionsrate aufgeteilt nach Altersgruppen Vergleich mit offiziell gemeldeten COVID-19-Fallzahlen in den jeweiligen Altersklassen.

In dieser ersten Abbildung betrachten wir die Aufschlüsselung der Detektionen nach Altersgruppen im Vergleich zu bestätigten COVID-19-Fallzahlen pro Woche. Von den aktiven Spender:innen liegt die überwiegende Mehrheit in der Altersklasse 35 bis 59 Jahren, und damit bei fast 65% der Nutzer:innen. Die Altersgruppe der 15- bis 34-Jährigen ist am wenigsten vertreten und macht nur einen Anteil von 10% der regelmäßigen Nutzer:innen aus. Die restlichen 25% gehören der Altersklsse 60+ an.

Es ist wichtig zu beachten, dass nur 53% der aktiven Spender:innen Daten zu Alter und Geschlecht angegeben haben, daher sind unsere Schätzungen mit Vorsicht zu genießen. Unabhängig davon weisen die Detektionskurven für diese Gruppen alle eine gelungene Übereinstimmung mit den nach Alter aufgeteilten Fallzahlen auf. Wie anzunehmen war, zeigt die am wenigsten vertretene, jüngste Altersgruppe die höchsten Inkonsistenzen.

Wenn wir die Detektionen nach Geschlecht betrachten, sehen wir eine ähnliche Übereinstimmung mit den Trends der offiziell gemeldeten COVID-19-Fallzahlen. Bedenken muss man allerdings, dass wir eine Schiefe in den Daten haben, denn unsere Spender:innen-Population ist zu 60% weiblich, was mehr ist als der weibliche Anteil in der deutschen Bevölkerung.

Wöchentliche Detektionsrate, aufgeteilt nach Geschlecht und im Vergleich zu offiziell gemeldeten COVID-19-Fallzahlen.

Wenn wir uns die regionale Verteilung der Detektionen und unserer Spender:innen ansehen, stellen wir fest, dass wir auch hier eine Schiefe aufweisen. 89% unserer Spender:innen befinden sich in Westdeutschland, im Vergleich zu 82% der deutschen Bevölkerung.

Wöchentliche Erkennungsrate in West- und Ostdeutschland im Vergleich zu bestätigten Fallzahlen

Weitere Informationen zur Demografie der Spender:innen, einschließlich eines Vergleichs der Alters- und Geschlechterverteilung zum bundesdeutschen Durchschnitt finden Sie in unserem früheren Beitrag: Demographics des Spenders.

Vergleich mit anderen Datenquellen

Nun vergleichen wir die wöchentlich aggregierte Detektionskurve mit den drei folgenden Datenquellen:

    i) die bestätigten Fallzahlen wie bisher,
    ii) die Testpositivenrate und
    iii) die Anzahl der COVID-19-Patienten auf der Intensivstation.
Vergleich der wöchentlichen Detektionsrate mit der Anzahl der COVID-19-Fälle, der Testpositivenrate und der Anzahl der Fälle auf der Intensivstation

In allen Kurven können wir ähnliche Trends erkennen, die durch zwei unterschiedliche Wellen gekennzeichnet sind und ihren Höhepunkte etwa im Dezember 2020 sowie April 2021 erreichen. Während sich die Fallzahlen mit den Detektionen beinahe überlagern, ist die Detektionsrate im Vergleich zur Testpositivität und dern Intensivfällen zeitlich deutlich nach vorne verschoben.

Bei näherer Betrachtung deuten erste Analysen darauf hin, dass die Detektionen der Datenspende allen drei Maßnahmen vorausgehen, also den Testergebnissen, den offiziellen Meldungen sowie der ITS Hospitalisierung. Wenn diese Ergebnisse tatsächlich zutreffen, kann ein Anstieg der Detektionen auch einen tatsächlichen Anstieg der Fallzahlen vorhersagen. Wir prüfen derzeit, in welchem Ausmaß die Detektionen das Nowcasting aus aktuellen Surveillence Maßnahmen verbessern können, da diese Systeme oft eine Verzögerung um 1 bis 3 Wochen aufweisen.

Annika Rose
Annika Rose
PhD Student
Dirk Brockmann
Dirk Brockmann
Professor

Head of Research on Complex Systems Group