Internet Publikation für Allgemeine und Integrative Psychotherapie
    (ISSN 1430-6972)
    IP-GIPT DAS=13.04.2020 Internet-Erstausgabe, letzte Änderung: 18.02.23
    Impressum: Dipl.-Psych. Dr. phil. Rudolf Sponsel   Stubenlohstr. 20  D-91052 Erlangen
    Mail: sekretariat@sgipt.org_ Zitierung  &  Copyright_

    Anfang  Corona-Virus Tote und Sterblichkeit_Datenschutz_Überblick_Rel. Aktuelles_Rel. Beständiges_Titelblatt_ Konzept_Archiv_ Region_Service iec-verlag___ Wichtige Hinweise zu Links und Empfehlungen_ 
    Willkommen ins unserer Internet-Publikation für Allgemeine und Integrative Psychotherapie, Abteilung Dokumentation, Evaluation, Qualitätssicherung, Epidemiologie, psychologische Testtheorie u.a., hier speziell zum Thema:

    Corona Tote und Sterblichkeit
    (Haupt- und Verteilerseite)

    Originalarbeit von Rudolf Sponsel, Erlangen
    Querverweise.
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    Inhalt

    Grundsatzkritik. 
    Kuriosa: Auferstehungen.
    Aktuelle Häufigkeitsstatistik 18.03.2020-03.01.2023.
    14.Welle 31.05.-11.08.2022: 7-Tage-Mittelwerte der Toten.
    13.Welle Inzidenzen der 7-Tage-Mittelwerte neuer Toter.
    Todeszahlenchaos beim RKI. Vergleich der Todesfallzahlen von vier verschiedenen RKI-Quellen.
    Aktualisierung Inzidenzen 7-Tage-Mittelwerte neuer Todesfälle 07.02.-14.02.2022.
    Inzidenz der 7-Tage-Mittelwerte der neuen Toten 12. Omikron-Welle 29.12.21-12.02.2022
    Inzidenz der 7-Tage-Mittelwerte der neuen Toten 12. Omikron-Welle 29.12.21-06.02.2022
    Zusammenhänge Anzahl Toter & verschiedene Inzidenzmaße am 18.01.2022 für De und seine Bl.
    Tote-2.Welle-bis-24.11.2020  7-Tage-Mittelwerte und ihre Wachstumsraten.
    Tote-2.Welle-bis-18.11.2020  7-Tage-Mittelwerte und ihre Wachstumsraten.
    Corona Deutschland: Darstellung und Analyse der Todesfallzahlen 1. und 2. Welle. (8.11.20)
        Zusammenfassende erste Überlegungen der Todesfallzahlen der 1. und 2. großen Welle. 
        Graphen - Darstellung der Werte und Kennwerte.
        Basisdaten der Graphen.
        Tote-Ampeln:
           Ampeln-Tote-De-201105.
           TotAmpel-18.03.-22.10.2020.
    Wieso steigen die Sterblichkeitsraten unverhältnismäßig bezüglich der Infizierungen? (13.4.20)
       Zusammenfassung Anstieg der Sterblichkeitsraten (Letalitätsraten).
          Definitionen.
          Untersuchungsergebnis.
          Hypothesen-Brainstorming.
          Diskussion.
       Das Phänomen der steigenden Sterblichkeitsraten: China, Deutschland, Frankreich, Italien,
          Korea, Österreich, Schweden, Schweiz, Spanien
       Ergänzende Untersuchungen:
          HB5-Hypothese: Ändert die Berücksichtigung der Zeitspanne, die das Sterben nach 
            der Infizierung braucht, die steigenden Sterblichkeitsraten? [Nein]
          HB6-Hypothese: Ändert die Beruecksichtigung einer hohen Dunkelziffer die steigenden 
            Sterblichkeitsraten? [Nein]
        Rechtsmediziner Püschel zur Frage der Obduktionen.
    Literatur * Links * Glossar, Anmerkungen und Endnoten * Querverweise * Zitierung * Copyright * Änderungen.


     



    Corona-Deutschland: Darstellung und Analyse der Todesfallzahlen
     
     
    Grundsatzkritik: Die Corona-Todesfallstatistik leidet an einem schweren Geburtsfehler, den das  RKI  zu verantworten hat, weil sie nicht unterscheidet, wer an oder mit Corona gestorben ist. Unverständlich und unverantwortlich war auch die Entscheidung, auf Obduktionen zu verzichten: Rechtsmediziner Püschel zur Frage der Obduktionen und Todesfallursachen
    Hinzu kommt, dass die Qualitäts- und Wahrheitsmedien, insbesondere die öffentlich-rechtlichen Rundfunk- und Fernsehanstalten meist nur Regierungs- und RKI-Propaganda verbreiten, so dass es sehr wichtig ist, sich auch über alternative Quellen, sofern diese belegt werden, zu informieren. Was nicht belegt wird, sollte man nicht beachten.

    Kuriosa
    Auferstehungen
    Berlin: Das RKI teilt am 18.02.2023 zum 17.02.2023 -12 neue Todesfälle mit.
    Berlin: Das RKI teilt am 17.02.2023 zum 16.02.2023 -2 neue Todesfälle mit.

     



    Aktuelle Häufigkeitsstatistik 18.03.2020-03.01.2023 Tageswerte und 7-Tages-Werte der mit oder an Corone Verstorbenen
    Nach den täglichen Fallzahlen gab es 2020 ein 6 Monatstief (Mai-Nov) und 2021 ein 4 Monatstief (Jun-Okt). Solche Tiefs sind seither nicht wieder erreicht worden. Dennoch hat Drosten & Co die Pandemie für beendet erklär, wofür die öff.rechtl. propagandistisch trommeln (>Tagesschau26.12.2022).


    14.Welle-31.05.-11.08.2022-7-Tage-Mittelwerte-Tote

    Während die 14. Welle seit 20.07.22 fortgesetzt fällt, steigt die Trendlinie bei den Toten immer noch an, wobei die Spitze wahrscheinlich schon gesehen wurde. Allerdings kann man den statistischen Daten der Behörden und des RKI nicht trauen. Die beherrschen die basics nicht.



    13.Welle Inzidenzen der 7-Tage-Mittelwerte neuer Toter



    Todeszahlenchaos beim RKI
     
    Fazit: Noch nicht einmal die Toten können sie richtig zählen: vier RKI-Datenquellen und  fast immer, zum Teil sehr stark unterschiedliche Todesfallzahlen. Mit Hilfe graphischer Analyse und multivatiater Analysetechnik (Korrelations- und Eigenwertanalyse) lassen sich die Abweichungen erklären und überwinden.

    Ich habe aus 4 verschiedenen RKI Quellen die Todesfallzahlen nach Kalenderwochen zum Vergleich zusammengstellt:

    • Quelle RKI-Dashboard. Hier habe ich die täglichen Meldungen zu den neuen Toten von Mo-So zusammengezählt und die Summen für Kalenderwochen gebildet.
    • Quelle RKI Datei "Klinische Aspekte". Diese Todesfallzahlen sind bereits Kalenderwochen zugeordnet und mussten lediglich auskopiert und entsprechend angeordnet werden.
    • Quelle: Im Netz nicht mehr auffindbare RKI-Datei, von der ich meine Dateikopie auf meinen Seiten ins Netz gestellt habe (excel-TSD).
    • Quelle Datei "Todesfall nach Sterbedatum"


    Todesfallzahlen-der-vier-RKI-Quellen-im-Vergleich

    RKI-neue-Todesfälle-12KW-2020-KW07-2022


     



    Zeitverschiebungsanalysen - Zeitdauerschätzungn von der Infektion bis zum Tod
     
    1. Corona Bayern. Zeitverschiebungsanalyse Neu-Infizierung und neue Todesfälle. Bei 26 Tagen wird die Korrelation maximal.
    2. Corona Brandenburg Zeitverschiebungsanalyse Neuinfektionen und neue Todesfälle: maximale Korrelation von 0.975 bei 28 Tagen
    3. Corona Bremen Zeitverschiebungsanalyse Neuinfektionen und neue Todesfälle: maximale Korrelation von 0.8965 bei 29 Tagen
    4. Corona Deutschland Zeitverschiebungsanalyse Neuinfektionen und neue Todesfälle: maximale Korrelation von 0.9646 bei 29 Tagen
    5. Corona Hamburg Zeitverschiebungsanalyse Neuinfektionen und neue Todesfälle: maximale Korrelation von 0.87875 bei 60 Tagen
    6. Corona Mecklenburg-Vorpommern Zeitverschiebungsanalyse 7-Tagelmittelwerte Neu-Infektionen und neue Todesfälle (28 Tage)
    7. Corona: Niedersachsen Zeitverschiebungsanalyse Infizierung und möglicher Todesfall
    8. Corona Nordrhein-Westfalen Zeitverschiebungsanalyse Neuinfektionen und neue Todesfälle: maximale Korrelation von 0.9356 bei 31 Tagen
    9. Corona Rheinland-Pfalz Zeitverschiebungsanalyse Neuinfek. und Tod: 34 Tage, lebt man in RheinPf eine Woche länger?
    10. Corona Saarland Zeitverschiebungsanalyse 7-Tagelmittelwerte Neu-Infektionen und neue Todesfälle (34 Tage)
    11. Corona Sachsen Zeitverschiebungsanalyse Neuinfektionen und neue Todesfälle: maximale Korrelation von 0.9822 bei 26 Tagen
    12. Corona Sachsen-Anhalt:  Zeitverschiebung NeuInf-NeuTot 26 Tage
    13. Corona Schleswig-Holstein. Zeitverschiebungsanalyse Neuinfektionen und neue Todesfälle: 23 Tage
    14. Corona Thüringen Wellenanalyse, Zeitverschiebungsanalyse (27 Tage) und Quantile/Quartile
        Ausland
    1. Corona Niederlande Wellen- und Zeitverschiebungsanalysen Neu-Infektionen und neue Todefälle
    2. Corona Schweden: Aktualisierung Wellenanalyse und Zeitverschiebungsanalyse der 7-Tage-Mittelwerte der Neu-Infektionen und der neuen Todesfälle (28 Tage)

     



    _Aktualisierung Inzidenzen 7-Tage-Mittelwerte neuer Todesfälle 07.02.-14.02.2022

    Quantile und Inzidenz der 7-Tage-Mittelwerte der neuen Toten 12.Omikron-Welle-29.12.21-12.02.2022
    ProzentRÄNGE, Quantile oder die gröberen und robusteren Quartile geben wie Wachstumsmaße  im Grundsatz Auskunft darüber, wie viel sind so viel? Lesebeispiel: Am 12.02.2022 betrug die Inzidenz für den 7TM neuer Todesfälle 0.20925 = 174.0/831.55031. Dieser Wert überschreitet knapp den Median bei 0.2078 und das 2. Quartil bzw. das 5. Quantil. Das bedeutet grob, dass gut 50% der 46 Werte der 12. Omikronwelle vom 29.12.21-12.02.22 kleinere oder gleichhohe Werte und knapp 50% gleichhohe oder höhere Werte haben. Man sieht, dass sich der Anstieg verlangsamt.


     

    Inzidenz der 7-Tage-Mittelwerte der neuen Toten 12.Omikron-Welle-29.12.21-06.02.2022
    Die 7TM der neuen Toten fallen bis 21.01.2022 deutlich, danach nur noch langsam.


     

    Tot, Delta und Omikron am Beispiel Mecklenburg-Vorpommern (Quelle)
    Bis auf Mecklenburg-Vorpommern mit 21.4% haben in KW03-2022 fast alle Bundesländer über 90% Omikron%anteile.
    Mecklenburg-Vorpommern: Nachdem Meck-Vor 78.6% Deltaanteile hat, sollte dort die Toteninzidenz hoch sein. Das ist sie aber nicht:


     



    TotInz220118  Zusammenhänge Anzahl Toter und verschiedene Inzidenzmaße am 18.01.2022 für De und seine Bl
    Bei der Corona-Datenpflege fiel mir heute auf, dass die neuen Todeszahlen bei den Bundesländern sehr schwanken, von 1 in Bremen bis 43 in Sachsen. Hier wären aber die Inzidenzen zu berücksichtigen. Ich habe mit drei Inzidenzen gerechnet: 3 Inzidenzen (der üblichen in Bezug auf 100.000 Einwohner, und aus Interesse die Flächeninzidenz und die Bevölkerungsdichte-Inzidenz), Quartile der jeweiligen Inzidenzen und die Korrelationen zwischen den verschiedenen Kennwerten. Hauptergebnis: Die Anzahl der neuen Toten korreliert fast-kollinear hoch (0.9671) mit der Inzidenz der Bevölkerungsdichte, aber praktisch gar nicht mit Inzidenz pro 100.000 Einwohner (0.034) und den Quadratkilometern Fläche (-0.1625).  Das heißt: Je dichter die Anzahl der Einwohner pro Quadratkilometer Fläche, desto höher ist die Anzahl der neuen Toten. Das entspricht der intuitiven Erwartung bei den Neu-Infektionen und damit wahrscheinlich zusammenhängend: je mehr Neu-Infektionen, desto mehr Tote. Das kann noch näher untersucht werden, wie auch der Einfluss Omikrons.

    Zweitkontrolle:
    In den Basisdaten Tote, neue Tote befindet sich ein Fehler. Schleswig-Holstein hat irrtümlich die gleichen Werte wie Saarland erhalten. Am Hauptergebnis ändert sich dadurch nichts. Hier nun die korrigierten Daten, ergänzt um die Quantile der drei Inzidenzen:


     


    "Deutschland: Keine erhöhte Sterberate durch COVID-19
    Forscher der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE) haben mit Kollegen die Zahl der Sterbefälle in Deutschland, Spanien und Schweden der Jahre 2016 bis 2020 analysiert. Sie wollten herausfinden, ob dort im vergangenen „Corona-Jahr“ mehr Menschen gestorben sind, als dies ohne den Ausbruch einer Pandemie erwartet worden wäre. Das Ergebnis: 2020 gab es keine Übersterblichkeit in Deutschland, auch wenn es etwa 34.000 Todesfälle gab, die mit COVID-19 assoziiert werden."
        Quelle idw: https://idw-online.de/de/news777907, 21.10.2021 11:00
    Kommentar: Die RKI und Regierungspropaganda ist also falsch. Eine bessere Steilvorlage kann man den Querdenkern und Impfgegnern nicht machen.

    Tot-trotz-Impfung: "Corona-Impfung – dann tot: In Deutschland sind diese Zahlen bestätigt" [echo24, 10.09.2021]
     



    1./2.Welle-2020
    Die Todesfallzahlen und die Sterblichkeitsraten der 1. und 2. Welle geben einige Rätsel auf, die im Lauf der Zeit noch näher analysiert werden. Hier werden erst mal die Befunde mitgeteilt (ohne Gewähr). Zum Verständnis empfiehlt sich genauer Hinsehen und erfassen, was da genau dargestellt wird. Ich hoffe, dass ich nach Beseitigung von mindestens einem halben Dutzend Erfassungs- und Verarbeitungsfehlern zu einer soliden Darstellung und Verarbeitung gefunden habe (ansonsten bitte ich um Mitteilung).
        Anmerkung zu negativen Wachstumsraten: Die Wachstumsrate wird negativ und zeigt Schrumpfen an, wenn der Endwert E (aktueller "Wert im Zähler) kleiner dem Anfangswert A ist.

    210531  Todesfallzahlen Deutschland 9. Welle 07.04.-31.05.2021
     

    Tote-2.Welle-bis-24.11.2020  7-Tage-Mittelwerte und ihre Wachstumsraten (rechts)

    Tote-2.Welle-bis-18.11.2020  7-Tage-Mittelwerte und ihre Wachstumsraten
    Der 7-Tage-Mittelwert am 19.11.2020 ist 204 mit einer Wachstumsrate von 0.05785 nach 0.05843, ist also weiter gesunken und zwar das dritte Mal in Folge.

    Zusammenfassende erste Überlegungen der Todesfallzahlen der 1. und 2. großen Welle Stand 05.11.2020:

    1. Obwohl die 2. große (von insgesamt vier) Welle viel stärker ausgeprägt als die 1. große Welle sind die Wachstumsraten der 1. großen Welle ca. vier mal so hoch wie die der 2. großen Welle. Die Ausprägung der Neuinfektionen verhält sich also gegenläufig quasi paradox zu den Wachstumsraten. An den Anfangswerten kann es nicht liegen (1. Welle 15.03.2020, 2. Welle 1.10.2020)
    2. Noch viel drastischer ist der Unterschied bei der Sterblichkeit: In der 1. großen Welle erreicht die Sterblichkeit (Neue Todesfälle / neue Infektionen ) * 100 in der Spitze über 12% während sie in der 2. großen Welle derzeit um 0.6% liegt und damit rund 1/20 weniger.
    3. In der Spitze erreichen  die Wachstumsraten für neue 7TM-Todesfälle im Frühjahr über 20%. Derzeit in der 2. großen Welle sind es noch knapp 1.69%, also etwa 1/12 der 1. Welle.
    4. Obwohl die 2. große Welle nach Neuinfektionen viel stärker und heftiger als die 1. ist (siehe bitte G2), erreichen die absoluten Häufigkeiten für die 7-Tage-Mittelwerte der neuen Todesfälle bislang eine deutlich geringere Ausprägung. Ob man das allein mit der Verschiebung um rund 14 Tage vom Ausbruch bis zur Hospitalisierung erklären kann, erscheint mir fraglich. Es gibt in der 2. großen Welle bislang viel weniger Tote. (1) Ein Faktor könnte sein, dass mehr und widerstandsfähigere Junge erkrankten, (2) dass sich die medizinischen Behandlungsmöglichkeiten verbessert haben, (3) dass in der großen Welle viele Tote falsch Corona zugeordnet wurden, also die Todesursachenstatistik inzwischen verbessert wurde.
    5. Die 12 Quantilegrenzen für die neuen Todesfallzahlen der Tageswerte vom 09.03.-05.11.2020 zeigen einen exponentiellen Verlauf.
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    Graphen  - Darstellung der Werte und Kennwerte. Es empfiehlt sich genau hinzusehen, was da dargestellt wird.

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    Basisdaten der Graphen (zur Kontrolle)



    Tote-Ampeln

    Ampeln-Tote-De-201105


     

    TotAmpel-18.03.-22.10.2020
     

    Mit mehr als 47 Todesfällen 
    pro Tag gelangt man für den Bezugszeitraum 18.3.-22.10.2020 zur Ampel ROT zum Beginn des 3.Quartils. Bei den 7 Tage-Mittelwerten 
    sind mehr als 51 erforderlich. Am 24.10. meldet das RKI 49 Todesfälle für den 23.10.2020. Der 7TM ist am 23.10.2020 mit 49 neuen Todesfällen, wie schon am Vortag, bei 34, also noch Ampel GELB im 7. Quantil.
     


     


    Wieso steigen die Sterblichkeitsraten unverhältnismäßig bezüglich der Infizierungen? (13.04.2020)

    Zusammenfassung Anstieg der Sterblichkeitsraten (Letalitätsraten)
    Was hier Sterblichkeit genannt wird, heißt bei den EpidemiologInnen Letalität (RKI Glossar). Man kann also genauso gut von Letalitätsraten sprechen. Es gibt bei den Corona Fällen eine Reihe von Phänomenen, die schwer zu verstehen sind und teilweise sogar paradox anmuten. Eines dieser Phänomene ist: Wieso steigen die Sterblichkeitsraten und bleiben nicht ungefähr gleich? Wenn von 100 Infizierten 10 sterben (10%), dann sollte man erwarten, dass bei 200 Infizierten 20 (10%) sterben und nicht 30 (15%) oder 40 (20%). Aber genau das scheint bei der Sterblichkeit beim Corona-Virus der Fall zu sein.
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    Was ist einCorona-Todesfall?
    RKI-Definition: "Wenn bei einem Verstorbenen eine Corona-Infektion nachgewiesen wurde, dann gilt er dem Robert Koch-Institut zufolge als Corona-Todesfall." [RKI Pressekonferenz 20.03.2020, Min 18]
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    Definitionen
    In die Sterblichkeitsformel - Sterb% = (Anzahl Todesfälle / Anzahl der Infizierten) * 100 - gehen ein:

    • n-Inf: Die Anzahl der erfassten Infizierten bis zu einem bestimmten Tag. In diese Anzahl geht Wachstum ein.
    • n-tot: Die Anzahl der erfassten Todesfälle bis zu einem bestimmten Tag. In diese Anzahl geht Wachstum ein.
    • n-Tage: Die Anzahl der Tage (X- = Zeitachse)
    • Die Verhältnisbildung für einen bestimmten Tag, die, multipliziert mit 100, zur Sterblichkeit in Prozent führt, abgetragen der Y-Achse (Ordinate).


    Beispiel Verwendete  Basisdaten für Italien  hier.
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    Untersuchungsergebnis
    Die Frage ist: warum steigen die Sterb% im Laufe der Zeit an? Die Untersuchung zeigt, dass dies bei allen hier untersuchten Ländern China, Deutschland, Frankreich, Italien, Korea, Österreich, Schweden, Schweiz, Spanien der Fall ist, und zwar unabhängig von der Höhe der Sterblichkeitsrate.
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    Hypothesen-Brainstorming

    1. HB1 Mit wachsenden Anforderungen an die Behandlung können diese nicht mehr so gut erfüllt werden. Je mehr eine intensive Behandlung erfordern, desto mehr sterben daher.
    2. HB2 Das Gesundheitssystem ist mit der steigenden Anzahl der Intensivbehandlungen mit Beatmungsgeräten überfordert.
    3. HB3 In beide Grundgrößen Anzahl der Infizierten und Anzahl der Todesfälle, geht Wachstum ein, also wachsen auch die Sterb%.
    4. HB4 Mit zunehmender Infizierungszahl erwischt es zunehmend mehr Verletzliche, daher steigt Sterb%.
    5. HB5 Nachdem die durchschnittliche Dauer bis zum Tod ca. 18 Tage beträgt, darf man die Infizierten- und die Todesfallzahlen nicht 1:1 einander zuordnen (Idee aus der Schafkopfrunde (ein in Bayern und Franken beliebtes Kartenspiel), die sich am brainstorming beteiligte, danke an Gerch).
    6. HB6 Wenn man die Dunkelziffern einbezöge, käme etwas anderes heraus.
    7. HB7 Wenn man die zahlreichen Fehler berücksichtigen würde, stimmte nichts mehr.
    8. HB8 Die erhöhte Sterblichkeit geht auf exakter auf die Risikogruppen bezogene Testung zurück (Prof. H. E. Müller, beck-blog).
    9. HB9 Mit den Fallzahlen kann man nicht arbeiten, weil sämtliche Daten unzuverlässig sind, daher besagen auch steigende Sterblichkeitsraten nichts.
    10. HB10 "Dammbruch-Hypothese: Personen mit ohnehin überdurchschnittlicher Sterbewahrscheinlichkeit hat das Virus (1) mit mehrwöchigem time lag in ihrer eher isolierten Lebensumgebung erreicht, in der es sich zudem (2) überproportional schnell und effektiv ausbreiten kann, ohne dass bereits (3) eine medizinische Prophylaxe gezielt auf die personenspezifischen (kausalen) Todesursachen hin erfolgen kann." (danke an Dieter Oppermann, Mülheim a.d. Ruhr)
    11. HB11 Viele Tote durch die Intubationstortur, die womöglich nicht hilft oder heilt, sondern tötet (>Iatrogenie). So berichtet Monitor 30.04.2020. "Beatmung von Covid-19 Patienten: Spiel mit dem Feuer? Drei Viertel der Covid-19 Patienten auf den Intensivstationen werden invasiv beatmet – oft wochenlang. Doch immer mehr Experten zweifeln daran, dass das der richtige Weg ist: Studien aus dem Ausland deuten darauf hin, dass sehr viele Patienten bei dieser Beatmung sterben."  Auch die Tagesschau  nimmt sich des Probleme an.
    __
    Diskussion
    Die Überforderung des Gesundheitssystems kann es nicht sein, weil Sterb% auch in den Ländern ansteigt, deren Kapazitäten noch nicht ausgeschöpft sind (z.B. Deutschland, Österreich, Korea). Am plausibelsten erscheint mir im Augenblick HB3, aber so richtig verstanden habe ich das Phänomen bislang noch nicht. Immerhin: eine Datenbasis für weitere Überlegungen ist geschaffen.


    Das Phänomen der steigenden Sterblichkeitsraten
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)

    China



    Deutschland
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)



    Frankreich
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)



    Italien    > Basisdaten hier.
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)



    Korea (Süd, demokratische Republik Korea)
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)



    Oesterreich
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)



    Schweden
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)



    Schweiz
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)


     

    NZZ Briefing 15.04.2020: "Das ist passiert: Die Zahl der Neuansteckungen mit Covid-19 geht in der Schweiz zurück, ebenso die Zahl der Todesfälle. Noch immer liegen rund 400 Menschen mit schweren Verläufen auf Intensivstationen, auch diese Zahl ist seit mehreren Tagen nicht mehr gestiegen. Bei der Beurteilung der Entwicklung der Epidemien sind laut dem Bundesamt für Gesundheit (BAG) die Hospitalisationen die verlässlichste Zahl, weil die relativ leicht zu erheben und damit genau sei."



    Spanien
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)



    USA
    Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
    Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)

    Noch keine Zeitreihen gefunden. Die JHU bietet zwar hunderte von US-Regionen an, aber die Summierung ist mir zu aufwändig. Die WHO bietet zwar USA-Werte, aber keine Zeitreihen.



    Ergaenzende Untersuchungen
    Hier wird den Hypothesen nachgegangen.

    HB5-Hypothese Aendert die Berücksichtigung der Zeitspanne, die das Sterben nach der Infizierung braucht, die steigenden Sterblichkeitsraten?
    Ich habe die Idee in HB5 erstmal am Beispiel China dargestellt (Basisdaten hier):

     

    HB6-Hypothese  Aendert die Beruecksichtigung einer hohen Dunkelziffer die steigenden Sterblichkeitsraten?
    Nein, siehe bitte Beispielrechnung für Deutschland mit einer 10fachen Dunkelziffer:


     


    MMM Meldungen Medien Materialien ... []

    "Corona in Deutschland: Corona-Opfer sterben auch an Herzversagen Update vom 14. Mai, 15.11 Uhr: Mindestens elf Covid-19-Tote sind bislang in Berlin obduziert worden - nun wurden erste Ergebnisse bekannt. Als Todesursachen wurden demnach am häufigsten Blutvergiftung bei Lungenentzündungen (in vier Fällen), Lungenversagen (in drei Fällen) und Herzversagen (in zwei Fällen) festgestellt. Weiter hieß es, dass das Pathologie-Institut der Charité in allen elf Fällen festgestellt habe, dass die Todesursachen „kausal durch Covid-19 bedingt“ gewesen seien. Das ging aus einer am Donnerstag veröffentlichten Antwort der Senatsverwaltung für Gesundheit auf eine parlamentarische Anfrage des Linke-Abgeordneten Wolfgang Albers hervor. "  ... [merkur 15-05-20]

    Rechtsmediziner Püschel zur Frage der Obduktionen und Todesfallursachen

    • 29.07.2020 (swr) "Mortui vivos docent - die Toten lehren die Lebenden, das gilt auch in Zeiten der Pandemie. Obduzierende Ärzte haben SARS-CoV-2-RNA nicht nur in der Lunge und im Respirationstrakt, sondern auch in vielen anderen Organen nachgewiesen. Der Rechtsmediziner Prof. Klaus Püschel obduziert Corona-Opfer und hat eine erste Studie dazu vorgelegt. Die Krankheitsbilder Lungenembolien und Thrombosen treten demnach besonders häufig auf. Prof. Klaus Püschel ist Direktor des Instituts für Rechtsmedizin des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf und kritisierte früh die Methodik des Robert Koch-Instituts zur Erfassung von Corona-Toten. Und er sagte, dass die meisten Corona-Toten sowieso sehr bald verstorben seien. Wie steht er heute zu seinen Thesen? Antworten des Rechtsmediziners, der in „Tote schweigen nicht“ über besondere Fälle aus der Rechtsmedizin berichtet, in SWR1 Leute.
    • 15.05.2020 Deutsches Ärzteblatt (Püschel, Apfelbacher) "... Leichenschau statt Leichenfoto Es zeigte sich, dass diese exakten Untersuchungen an Toten genaue Daten liefern, die in einer summarischen und oberflächlichen Erfassung von COVID-19-Toten nicht zutage treten. Diese Analysen sind geeignet, einen Gegenpol zu den dramatisierenden Darstellungen in den öffentlichen Medien zu bilden. Durch die Bilder von Toten, von überlasteten Notaufnahmen, von langen Reihen von Särgen oder Großtransporten in Militärfahrzeugen sowie auch Massengräbern, welche aus Ländern wie China, Italien, Spanien, USA, Brasilien verbreitet wurden, und die Präsentation nackter Sterbeziffern werden Angst, Hysterie und Panik geschürt, die bei dieser Virusinfektion im hiesigen Kontext stark übertrieben scheinen. Aus der sorgfältigen Analyse der Todesfälle ergeben sich Ansätze für Qualitätssicherung im Bereich der stationären Therapie. Hinzu kommen sehr viele Möglichkeiten einer systematischen Forschung zur Ausbreitung und Eingrenzung des Virus und zur Pathogenese in den verschiedenen Organen, Geweben und Zellen, insgesamt zur Pathologie, Infektiologie und Virologie von COVID-19. Mortui vivos docent! Das ist kein leerer Spruch.
    • 28.04.2020 (ndr) "Rechtsmediziner Püschel: "Angst ist überflüssig" Untersuchungen von Toten können wichtige Erkenntnisse liefern. Klaus Püschel ist Direktor des Instituts für Rechtsmedizin am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE). Er und sein Team obduzieren seit Beginn der Pandemie die Menschen, die in Hamburg im Zusammenhang mit Covid-19 gestorben sind. Laut Püschel haben alle Verstorbenen mindestens eine Vorerkrankung gehabt. Allein etwa 80 Prozent der mehr als 140 Untersuchten litten unter Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Das Durchschnittsalter der Toten liegt bei 80 Jahren. Das Robert Koch-Institut hatte anfangs von Obduktionen abgeraten, um das rechtsmedizinische Personal vor Ansteckungen zu schützen. Doch Klaus Püschel sieht darin eine Chance, von den Toten für die Lebenden zu lernen. ... "Kein Killervirus" Trotzdem: Angst vor Ansteckung müssten gesunde Menschen nicht haben: "Die Angst, dass das ein Killervirus ist und dass viele daran sterben werden, ist völlig überflüssig", so Püschel. "Wir müssen uns ja klar machen: Wir wollen ja nicht in einem Glaskasten sitzen. Wir können uns nicht vor allem schützen. Und dieses Virus ist eine vergleichsweise geringe Gefahr." Auch für die Alten und Kranken sei das Virus mitnichten ein Todesurteil. "Auch dort werden die meisten die Krankheit überstehen", sagte Püschel. ..."




    Literatur (Auswahl)



    Links (Auswahl: beachte)
    • BZgA: Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung Infektionsschutz: https://www.infektionsschutz.de/mediathek/printmaterialien.html
    • WHO-Tagesreporte: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports
    • WHO- Falldefinitionen und Begriffe: https://www.who.int/publications-detail/global-surveillance-for-human-infection-with-novel-coronavirus-(2019-ncov)
    • Robert Koch Institut: https://www.rki.de/DE/Home/homepage_node.html
    • RKI Corona-Virus: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/nCoV.html
    • RKI Glossar zur Epidemiologie: https://www.rki.de/DE/Content/Gesundheitsmonitoring/Gesundheitsberichterstattung/Glossar/glossar_node.html
    • Information zu diskreten und stetigen Wachstumsraten.
    • Zeitzonen: https://www.zeitzonen.de/
    • https://www.worldometers.info/coronavirus/
    • https://bnonews.com/index.php/2020/02/the-latest-coronavirus-cases/

    •  






    Glossar, Anmerkungen und Endnoten:
    1) GIPT= General and Integrative Psychotherapy, internationale Bezeichnung für Allgemeine und Integrative Psychotherapie.
    __
    Basisdaten-Italien: Quelle time series Johns-Hopkins-University
     Sterb%=(tot/Infiz)*100

    __
    Basisdaten-China Todesfälle den Infizierungstagen + 18 zugeordnet.

    __
    R0  "3. Basisreproduktionszahl (R0)
    Verschiedene Studien verorten die Zahl der Zweitinfektionen, die von einem Fall ausgehen (Basisreproduktionszahl R0), zwischen 2,4 und 3,3. Dabei wurden einzelne Studien mit deutlich höheren Schätzwerten nicht berücksichtigt. Dieser Wert kann so interpretiert werden, dass bei einem R0 von etwa 3 ungefähr zwei Drittel aller Übertragungen verhindert werden müssen, um die Epidemie unter Kontrolle zu bringen (21). Das R0 in China wurde im WHO-China Joint Mission Report in der Abwesenheit von Maßnahmen als 2–2,5 angegeben (13)." Quelle RKI: SARS-CoV-2 Steckbrief zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) vom 23.03.2020.
    __
    WHO-Reports (Belege) Warnung: Die WHO-Reports enthalten viele  Fehler,  die nicht berichtigt werden. Die Daten der WHO werden derzeit nur noch für Europa genutzt. Seit 27.03.2020 werden für die Europadaten die Seite European Centre for Disease Prevention and Control genutzt: https://www.ecdc.europa.eu/en/cases-2019-ncov-eueea.
      20.03.2020: Genutzte Zeitreihen der Johns-Hopkins-University zur Bestimmung der jeweiligen Anfangs- und Tageswerte (bis 19.03.2020):
      • Infizierungen: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Confirmed.csv
      • Todesfälle: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Deaths.csv
      • Heilungen: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Recovered.csv
      • Aktuelle Seite: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
      19.03.2020: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
          Zeitreihe JHU bis 17.03.2020:
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    Querverweise
    Standort: Corona-Virus Anstieg Sterblichkeitsraten.
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    Zusammenfassung-Aktuelle Lage * Editorial & Begrifflichkeiten * WHO-Kritik/ Behörden * RKI-Kritik * China * Welt ohne China * Deutschland * Europa * Italien * Süd-Korea * Methodisch-rechnerische Probleme * Modellrechnungen * Börsen/Wirtschaft *
    *
    Überblick Diagnostik und Differentialdiagnostik in der IP-GIPT.
    • Nachrichten vom Gesundheitssystem.
    • Was-Ist-Fragen in der Diagnostik. WIF-Fallstricke, Tücken und Probleme.
    • Diagnostik, Komorbiditaet und das Problem der Differentialdiagnose
    • Testtheorie der Allgemeinen und Integrativen Psychotherapie
    • Krankheit, Symptom, Syndrom, Aufgabe der Heilkunde
    • Bio-Psycho-Soziales Krankheitsmodell
    • Norm, Wert, Abweichung (Deviation)
    • Kausalitätsproblem
    • Der Wissenschaftsbegriff und seine aktuelle Bedeutung
    • Welten und  die Konstruktion unterschiedlicher Wirklichkeiten in der GIPT.
    • Iatrogenie - Krank durch Behandlung. Fehler, Behandlungsfehler, Kunstfehler. Ein kritischer Beitrag zur Epidemiologie des Gesundheitssystems, das selbst ein wichtiger Faktor für Krankheit und Tod ist.
    • Allgemeine und integrative Epidemiologie.
    • Übersicht - Psycho-Moden, psychische Epidemien, Epidemiologie und systemimmanente Kunstfehler.
    • Potentielle Kunst-/ Fehler aus der Sicht der Allgemeinen und Integrativen Psychologischen Psychotherapie. Materialien zur Qualitätssicherung mit einer Literaturübersicht.
    • Über potentielle Kunst- oder Behandlungsfehler in der Psychotherapie aus allgemeiner und integrativer Sicht. Vortrag auf der Ersten Fachtagung des IVS am Samstag den 27. Juli 2002. Festsaal, Klinikum am Europakanal. (Kunstfehler 2)

     
    Suchen in der IP-GIPT, z.B. mit Hilfe von "google": <suchbegriff> site: www.sgipt.org
    z.B. Diagnostik site: www.sgipt.org.


    Zitierung
    Sponsel, R.  (DAS). Wieso steigen die Sterblichkeitsraten unverhältnismäßig bezüglich der Infizierungen? Internet Publikation  für Allgemeine und Integrative Psychotherapie  IP-GIPT. Erlangen: https://www.sgipt.org/doceval/epidem/Letal/CorVirA_Tot.htm
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    korrigiert: irs Rechtschreibprüfung 19.01.2022



    Aenderungen wird gelegentlich überarbeitet, ergänzt und vertieft * Anregungen und Kritik willkommen
    Aktualisierung der Tagesauswertung 09.04.20-14:33.
    24.02.22    Todeszahlenchaos beim RKI. Vergleich der Todesfallzahlen von vier verschiedenen RKI-Quellen.
    15.02.22    Aktualisierung neue Inzidenzen 7-Tage-Mittelwerte neuer Todesfälle 07.02.-14.02.2022
    07.02.22    Inzidenz 7TM neuer Toter 12. Omikronwelle 29.12.-06.02.22
    19.01.22    Zusammenhänge Anzahl Toter & verschiedene Inzidenzmaße am 18.01.2022 für De und seine Bl.
    25.11.20    Tote-2.Welle-bis-24.11.2020  7-Tage-Mittelwerte und ihre Wachstumsraten
    20.11.20    Tote-2.Welle-bis-18.11.2020
    10.11.20     Basidaten Graphen eingestellt, Graphen präzisiert, Rechtsmediziner Püschel zur Frage der Obduktionen und Todesfallursachen
    07.05.20     Monitor und Tagesschaubericht.
    02.05.20     HB11 Viele Tote durch die Intubationstortur.
    20.04.20     HB10 Dammbruchhypothese.
    18.04.20     HB8 ergänzt.
    17.04.20     HB9 ergänzt.
    16.04.20     Dunkelziffer Modellrechnung am Beispiel Deutschland. * Inhaltsverzeichnis.
    15.04.20     Zur Lage in der Schweiz.
    14.04.20     Am Beispiel China die Todesfälle den Infiziertenzahlen + 18 Tage zugeordnet.
    13.04.20     Erstmals ins Netz gestellt. 2. Kontrolle steht noch an.
    11./12.04   Auswahl. Basisdaten sammeln.
    10.04.20    Angelegt.



    interne Hilfen:
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