Wie kann man den Corona-Inzidenzwert aus der momentanen nichtssagenden Beliebigkeit auf einen ehrlichen aussagekräftigen Wert bringen?
Wie errechnet sich die Sieben-Tage-Inzidenz. Diese Kennziffer soll das Infektionsgeschehen regional vergleichbar machen. Sie sagt aus, wie viele Menschen in der untersuchten Region in sieben Tagen neu erkrankt sind, und zwar nicht in absoluten Zahlen, sondern bezogen auf jeweils 100.000 Einwohner der Region.
Für die Berechnung der Sieben-Tage-Inzidenz ist nicht mehr als Schulmathematik nötig, Addition, Multiplikation, Division und ein bisschen Dreisatz.
Machen wir das am Beispiel Landkreis Deggendorf mit etwa 120.000 Einwohnern. Es werden alle gemeldeten Neuinfektionen der jeweils zurückliegenden sieben Tage addiert Die Summe wird durch die Einwohnerzahl des Landkreises geteilt, also durch etwa 120.000. Danach wird dieser Wert mit 100.000 multipliziert – das ist alles. Ohne Probleme lässt sich so auch errechnen, wie groß die absoluten Zahlen sein müssten, damit der Landkreis an den gefährlichen Wert von 50 heranrückt: Dazu bräuchte es insgesamt etwa 60 Neuinfektionen innerhalb der vergangenen sieben Tage.
Man hat also ein paar Tage oder Wochen nach dem Modell getestet und die „Positiven“ immer um einen Tag versetzt notiert, also den heute schon 8 Tage zurückliegenden Wert rausgenommen und den neuen heutigen eingesetzt.
Warum ist der Wert 50 gefährlich? Irgendwann wurde ja der Wert festgelegt. Nehmen wir an es wurden in Deggendorf im März 2020 täglich 150 Tests vorgenommen. Mitte März stiegen dann die positiven Proben an, sodass der Inzidenzwert von 50 deutlich überschritten wurde und es kam zum 1 Lo(c)kdown.
Dann stieg die Zahl der wöchentlich erfassten Tests im Lauf der Zeit stark an, während der Anteil der positiven Resultate nach dem Höhepunkt in der Kalenderwoche (KW) 14, die bis Anfang April 2020 reichte, deutlich sank. Das heißt trotz meinetwegen Verdoppelung der Testzahl sank die Inzidenz weiter und der Lo(c)kdown wurde wieder beendet.
Jetzt beginnt es allmählich zu dämmern. Das war doch einfach, – zu einfach! Um das tatsächliche Infektionsgeschehen von der Entwicklung her vergleichen zu können muss ein weiterer Faktor berücksichtigt werden, der von Bund und Land wohl ignoriert wird: die Anzahl der vorgenommenen Tests!
Man muss das Ergebnis mit der Anzahl der anfänglichen Testanzahl 150 je Tag x 7 = 1.050 multiplizieren und durch die Anzahl der tatsächlich vorgenommenen Testzahl teilen. Daraus ergibt sich die
Wenn also in Deggendorf auf der Ackerloh und anderswo im Landkreis riesige Corona-Testzentren mit hoher Testkapazität aufgestellt werden ist es egal ob an einem Tag 300 oder 3.000 Tests gemacht werden. Weil die positiven Tests dann immer mit der anfänglichen Wochentestzahl (hier fiktiv 1.050) multipliziert und durch die tatsächlich vorgenommenen Tests (z.B. 21.000) geteilt werden und dann durch die 120.000 Einwohner geteilt werden um dann wieder mit 100.000 multipliziert zu werden und jeder Mathelehrer freut sich über die unbestechliche
Nachtrag am 26.03.2021
In den sozialen Medien wird der Bürgerplattform vorgeworfen Werbung für einen unsinnigen Inzidenzwert zu machen. Freilich macht es aus verschiedenen Gründen nicht viel Sinn anzunehmen mit einem fraglichen PCR-Test einen Infektionsgrad in der Bevölkerung feststellen zu können.
Positiv getestet mit der PCR-Methodik heißt
• nicht zwangsläufig infiziert
• nicht zwangsläufig ansteckend und
• schon gar nicht erkrankt.
Wegen der Anonymisierung des Testverfahrens läßt sich zudem nicht einmal ansatzweise feststellen wieviele Personen 2, 5 oder gar 12 x getestet wurden, inwieweit also mehrere positive Testergebnisse an ein und derselben Person jeweils als eigener Fall/Person gezählt werden.
Es sind also drei gewichtige Gründe die gegen die bisherige Ermittlung des Inzidenzwertes als Gradmesser einer Pandemie sprechen:
● Die fehlende Relation der Testanzahl in Bezug auf positive Ergebnisse in einem jeweiligen Zeitfenster eines gesamten Zeitrahmens.
● Die fehlende Relation der Testanzahl in Bezug auf die Gesamtzahl der u.U. mehrfach getesteten Personen.
● Die fehlende Ausssagekraft eines alleinigen positiven Tests über die Gesundheit der getesteten Person.
