Ich frage mich nur, warum BA.3.2 in D so erfolglos ist.

Tabelle mit - der Gesamtzahl der Sequenzen - der Zahl der Sequenzen und dem Anteil für die drei Hauptlinien von KW35/2025 bis KW14/2026: KW # XFG* NB.1.8.1.* BA.3.2.2 35 63 54 86,0% 5 8,0% 0 36 62 45 73,0% 9 15,0% 0 37 82 65 79,0% 11 13,0% 0 38 85 68 80,0% 12 14,1% 0 39 78 56 72,0% 17 22,0% 0 40 74 59 80,0% 11 15,0% 0 41 73 48 66,0% 18 25,0% 0 42 90 71 79,0% 15 17,0% 0 43 95 74 77,9% 14 14,7% 3 3,1% 44 103 67 65,0% 27 26,2% 5 4,9% 45 105 68 64,8% 21 20,0% 9 8,6% 46 78 55 70,5% 18 23,1% 1 1,3% 47 95 53 55,8% 27 28,4% 13 13,7% 48 94 34 36,2% 25 26,6% 32 34,0% 49 118 48 40,7% 37 31,4% 30 25,4% 50 124 41 33,1% 30 24,2% 49 39,5% 51 83 27 32,5% 27 32,5% 24 28,9% 52 34 18 52,9% 10 29,4% 5 14,7% 1 38 18 47,4% 13 34,2% 3 7,9% 2 59 23 39,0% 21 35,6% 12 20,3% 3 57 24 42,1% 29 50,9% 3 5,3% 4 45 9 20,0% 32 71,1% 1 2,2% 5 68 21 30,9% 34 50,0% 9 13,2% 6 46 15 32,6% 26 56,5% 4 8,7% 7 45 15 33,3% 27 60,0% 3 6,7% 8 31 4 12,9% 20 64,5% 4 12,9% 9 29 9 31,0% 18 62,1% 0 10 15 4 26,7% 9 60,0% 2 13,3% 11 16 4 25,0% 11 68,8% 1 6,2% 12 10 3 30,0% 5 50,0% 1 10,0% 13 4 0 0,0% 4 100,0% 0 14 7 0 0,0% 6 85,7% 0

Der geringe Anteil von BA.3.2 ist erstaunlich, ist diese Variante doch in einigen Nachbarländern weit stärker, in der Schweiz nach den Abwasseruntersuchungen sogar dominant.

SARS2-Varianten, Stand 21.4.26: nur 11 neue Sequenzen aus KW12-KW14.

NB.1.8.1 ist weiter dominant.

Kalenderwoche 8 9 10 11 12 13 14
Sequenzen 31 29 15 16 10 4 7
XFG* 4 9 4 4 3
NB.1.8.1/PQ* 20 18 9 11 5 4 6
BA.3.2.2/RE.2* 4 0 2 1 1

Die Grafik zeigt auf logarithmischer Skala wichtige Infektionsparameter: - grün: Fallmeldungen nach Berichtsdatum (7-Tagesmittel korrigiert) - braun: die Viruslast (NORMALISIERT, 5W-Mittel zentriert) - grau: den DZF aus den Abwasserdaten (NORMALISIERT) - blau: die Inzidenz inkl. Dunkelfeld FT-korrigiert - lila gestrichelt: die Inzidenz in der SentiSurv Stichprobe (nur bis März '24) - blau gestrichelt: modellierte Inzidenz nach den Abwasserdaten - lila: die Hospitalisierung (14T-Mittel, 10 Tage Delay) - rot: die Coronafälle auf ITS (7T-Mittel, 10 Tage Delay) - orange: die C19-Erstaufnahmen auf ITS (14T-Mittel, 7 Tage Delay) - schwarz:die berichteten C19-Todesfälle (35T-Mittel mit 42 Tage Delay)

ITS-Belegung am 22.4.: 14 (+1/±0)
1 Kind (±0/-1)
- 7T-M: 11,6 (±0%/-10%)
Erstaufn.: 0 (0)
- 14T-M: 0,57 (-11%/-43%)
Hospitalisierung(7T-M): 18,6 (-10%)
- 14T-M: 20,1 (+7%)

R_Beleg.: 0,94 (+0,02)
R_Erstaufn. (14TM): 0,79 (-0,10)
R_Hospit.(14-TQ): 1,02 (+0,02)
mittl. ITS-Dauer: 11,6
ITS-Quote: 0,51%

Der DZF oszilliert um 55 [60]:

18.2.: 52 (LOESS: 49) [59]
25.2.: 57 (57) [65]
4.3.: 56 (58) [64]
11.3.: 55 (60) [65]
18.3.: 55 (61) [65]
25.3.: 53 (55) [61]
1.4.: 50 (48) [57]
8.4.: 51 (49) [58]
15.4.: 53 (49) [59]
22.4.: 52 (46) [57]

Ich fixiere den DZF vorerst weiter bei 60, auch für NN‼️

- Sternchen: AMELAG-Daten (nicht normalisiert) ab Dezember 2024 nach den letzten beiden Datenständen - blau durchgezogen: die 5W-Glättung - gestrichelt bzw. gepunktet: die LOESS-Glättung nach den drei letzten Datenständen - rot: die daraus abgeleiteten R-Werte nach den letzten drei Datenständen. Der Wert vom 8.4. wurde von 1,7 auf 1,9 nach oben korrigiert.

AMELAG-Daten (normalisiert) ab Dezember 2024 mit 5-Wochen-Glättung und die daraus abgeleiteten R-Werte nach den letzten beiden Datenständen. Hinzugefügt ist der über 7 Wochen geglättete R-Wert nach dem letzten Datenstand. Der Wert vom 8.4. wurde von 1,4 auf 1,7 (um ca. 20%) nach oben korrigiert.

Die Grafiken zeigen separat die Viruslast ohne und mit Normalisierung ab Dezember 2024.

Die Daten findet man bei GitHUB unter github.com/robert-koch-...

Ich werde sie nur noch bei starken Änderungen angeben.

Die Grafik zeigt - die Änderungen der nicht normalisierten Daten und die Auswirkung der Abschwächung der LOESS-Parameter (rot) - die Auswirkung der Normalisierung (blau)

Die Werte vom 15.4. sind sehr niedrig (modellierte Inzidenz: 12-14).

Der Wert vom 8.4. wurde (vor allen normalisiert) stark nach oben korrigiert. Die LOESS-Glättung wurde wieder leicht verstärkt.

Berücksichtigt wurden beim Termin 15.4. bisher 67 von ~76 Kläranlagen mit 25% Abdeckung.

AMELAG vom 22.4.26: langsamer↘️

R↗️0,94 [normalisiert: ↗️0,93]

Der DZF schwankt rechnerisch um 55 [60] - ab 3.3. [11.3.] fixiert bei 60

Daten vom 1.4.➡️8.4.➡️15.4.:

AMELAG: 2,2↘️1,9↘️1,6 [2,7↘️1,7↘️1,5]
5W-Mittel: 2,1↘️1,9↘️1,7 [2,3↘️1,9↘️1,7]
R-Wert: 0,92↗️0,94➡️0,94 [0,93↘️0,90↗️0,93]

Das gilt schon seit einiger Zeit (seit die Inzidenz <24 ist).

Aber >3000 war ja auch richtig. 😜

Hier gehört es eigentlich hin:
bsky.app/profile/rv-e...

Inzidenz inkl. DZF 60:
- Berichte_korr: 15 (16)
- Meldungen_adj: 15 (19[FT])

AMELAG (8.4.) : 13 [11] (17 [21])
- geglättet: 14 [14] (17 [19])

Grippeweb [KW15]:
- C19: ~0 (~0)
- plus[KW14]: ~0 (~0)
- ILI: 700 (800)
- ARE: 4600 (5700↘️5300)

R-Werte (auf 4 Tage umgerechnet):

Berichte (korr.): 0,96 (+0,06/+0,08)
Meldungen (adj.): 0,86 (+0,07/-0,21) FT

Abwasser [8.4., 5WM]: 0,90 (0,93) [0,86 (0,94)]

Hospitalisierung (14TQ): 1,02 (+0,02)
- (14TM): 1,04 (+0,03)
ITS_Belegung: 0,95 (+0,03)
Tote (35T-M): 0,89 (+0,01)

Fallmeldungen:

nach Berichtsdatum (korr): 36 [keine Altfälle] (58)
- 7T-M: 30,7 (-9%/-6%)
nach Meldedatum: 19 (14)
- 7T-M (adjustiert): 29,0 (-5%/-23%⁉️)

Hospitalisierung (7T-M): 18,6 (-10%)
... (14-TM): 20,1 (+7%)
ITS-Belegung[10.05h]: ↗️15 (+1 Kind😢)

Tote: 0
35-Tage-Mittel: 2,4

Für die folgenden Daten (ohne Gewähr für die Richtigkeit!) gilt:

Daten in Klammern: (vs. Vortag/Vorwoche) bzw. (vs. Vorwoche)

NA: nicht akualisiert, FT: Feiertags- oder Melde-Artefakt

Die von den Abwasserdaten abhängigen Daten werden ggf. nicht normalisiert (NN) und [normalisiert (N)] angegeben!

Bei den Varianten (Datenstand 14.4.) gab es kaum Neues:
- NB.1.8.1 ist dominant (>50%)
- XFG hält sich mit 20%-30%
- BA.3.2 dümpelt bei 10% (<10% seit Januar).

In einigen Nachbarländern ist der Anteil von BA.3.2 wesentlich höher, z.T. >50%.

bsky.app/profile/did:...

Heute nachmittag gibt es (hoffentlich) neue Abwasserdaten, heute abend neue Varianten-Sequenzen.

Die AMELAG-Daten vom 1.4. (fehlte zunächst) und 8.4. gingen deutlich zurück (R=0,90 [0,86]):

bsky.app/profile/did:...

Die Grafik zeigt auf linearer Skala - blau: die gemeldeten Fallzahlen nach Berichtsdatum (korrigiert) - rot: die Fallmeldungen nach Meldedaum (letzte 4 Tage um erwartete Nachmeldungen adjustiert) - braune Kleckse: die modellierte Inzidenz (Viruslast im Abwasser mal 0,01, normalisierte AMELAG-Daten) - braun gepunktet: modellierte Inzidenz über 5 Wochen gemittelt (zentral mit 1-2-4-2-1 gewichtet) - grau Strich-Punkt: den daraus ermittelten Dunkelzifferfaktor (geglättet) - seit Februar um 60 oszillierendnd. - schwarz Strich-Punkt: den für die Inzidenz verwendeten DZF (bei 60 fixiert) - grün: die (7-Tage-)Inzidenz inkl. Dunkelziffer (fixiert) - grau gepunktet: den mittleren Abwärtstrend der Fallmeldungen vom 15.12.25 bis ca. 25.2.26 (R=0,885 bis 0,89) - schwarz gepunktet: den Abwärtstrend vom 15.12. bis Ende Januar, nach Unterbrechungen im März wieder aufgenommen (R=0,87); seit einigen Wochen scheint der Rückgang langsamer zu sein.

Die Grafik zeigt auf logarithmischer Skala, auf der Trends und die Entwicklungen der letzten Wochen viel besser sichtbar sind: - blau: die gemeldeten Fallzahlen nach Berichtsdatum (korrigiert) - rot: die Fallmeldungen nach Meldedaum (letzte 4 Tage um erwartete Nachmeldungen adjustiert) - braune Kleckse: die modellierte Inzidenz (Viruslast im Abwasser mal 0,01, normalisierte AMELAG-Daten) - braun gepunktet: modellierte Inzidenz über 5 Wochen gemittelt (zentral mit 1-2-4-2-1 gewichtet) - grau Strich-Punkt: den daraus ermittelten Dunkelzifferfaktor (geglättet) - seit Februar um 60 oszillierend. - schwarz Strich-Punkt: den für die Inzidenz verwendeten DZF (bei 60 fixiert) - grün: die (7-Tage-)Inzidenz inkl. Dunkelziffer (fixiert) - orange (neu‼️): das 14-Tages-Mittel der täglichen Covid-19-Hospitalisierung - grau gepunktet: den mittleren Abwärtstrend der Fallmeldungen vom 15.12.25 bis ca. 25.2.26 (R=0,885 bis 0,89) - schwarz gepunktet: den Abwärtstrend vom 15.12. bis Ende Januar, nach Unterbrechungen im März wieder aufgenommen (R=0,87). Es sieht so aus, als ginge der Abwärtstrend im April verlangsamt weiter (R zwischen 0,9 und 0,95); der niedrige R-Wert der "Fälle nach Meldedatum" ist ein Basiseffekt (Oster-Nachmeldungen in der letzten Woche). Die Hospitalisierungen stagnieren seit Anfang April. Der Abwärtstrend seit Dezember ist bis Ende April extrapoliert; es ist aber unwahrscheinlich, dass er sich weiter fortsetzt. Der neue Trend ist noch nicht ganz klar. Trends bleiben meist über einige Wochen konstant - aber wann sie verlassen werden, ist kaum vorhersehbar: EXTRAPOLATIONEN SIND KEINE PROGNOSEN!

Durch Nachmeldungen ist der Trend immer noch etwas unsicher; die Osterkorrektur der Berichtsdaten war geschätzt. Es sieht aber nach verlangsamtem Rückgang aus.

Bei den Hospitalisierungen hat sich ein Boden gebildet: Siehe rechte Grafik!

Erläuterungen der Grafiken siehe ALT-Text!

Covid-19 am 22.4.26: weiter↘️

Trend_Meldungen seit 15.12.: R~0,883, -20%/Woche, Halbzeit ~22 Tage

R_Berichte (FT-korr): ↗️0,96
R_Meldungen (adj.): ↗️0,86⁉️
R_Hospitalisierung: 1,02‼️
... 14-TM: 1,04‼️

Inkl. DZF ~60:
Fälle (7T-M): ~1.800
Inzidenz: 15 (16)

Infiziert: 1 von >4000😃

Die ersten Tagesmeldungen dieser Woche zeigen den schon länger andauernden Hotspot aus Zwickau mit heute 9 Fällen und einen neuen Hotspot aus Uelzen mit sieben Fällen - begonnen letzte Woche ! Stuttgart meldet wieder keine neuen Fälle, aber zwei aus dem Jahre 2022 - ähnlich vergangene Woche ! Uelzen sogar einen "neuen Todesfall" aus dem Jahre 2022 ! Auffällig bleiben Stadt- und Landkreise, die gar keine neuen Infektionsfälle melden: ganz Berlin Augsburg (2.Woche in Folge) Bad Toelz (8.Wo.) Bamberg (4.Wo.) Coburg (5.Wo.) Deggendorf (4.Wo.) Ingolstadt (6.Wo.) Pfaffenhofen (4.Wo.) Schwabach (10.Wo.) Schweinfurt (5.Wo.) Starnberg (6.Wo.) Tirschenreuth (6.Wo.) Wuerzburg (4.Wo.) Brandenburg an der Havel (6.Wo.) Havelland (6.Wo.) Baden-Baden (7.Wo.) Neckar-Odenwald Kr. (7.Wo.) Reutlingen (4.Wo.) Rottweil (9.Wo.) Schwaebisch Hall (8.Wo.) Stuttgart (2.Wo.) Tuebingen (3.Wo.) Ulm (3.Wo.) Bremerhaven (7.Wo.) Fulda (3.Wo.) Hersfeld-Rotenburg (4.Wo.) Rheingau-Taunus (6.Wo.) Vogelsberg (8.Wo.) Wiesbaden (6.Wo.) Hamburg Schwerin (4.Wo.) Vorpommern-Greifswald (5.Wo.) Vorpommern-Ruegen (4.Wo.) Braunschweig (3.Wo.) Diepholz (8.Wo.) Emden (8.Wo.) Friesland (9.Wo.) Grafschaft Bentheim (10.Wo.) Northeim (6.Wo.) Salzgitter (5.Wo.) Schaumburg (6.Wo.) Wolfenbuettel (7.Wo.) Wolfsburg (10.Wo.) Aachener (3.Wo.) Dortmund (2.Wo.) Duesseldorf (3.Wo.) Euskirchen (5.Wo.) Herford (5.Wo.) Herne (5.Wo.) Leverkusen (4.Wo.) Moenchengladbach (5.Wo.) Olpe (5.Wo.) Paderborn (6.Wo.) Warendorf (5.Wo.) Bad Duerkheim (5.Wo.) Kaiserslautern (4.Wo.) Koblenz (2.Wo.) Ludwigshafen (2.Wo.) Mainz (2.Wo.) Neustadt a.d.Weinstr. (9.Wo.) Neuwied a. Rhein (7.Wo.) Rhein-Hunsrueck (7.Wo.) Speyer (7.Wo.) Vulkaneifel (6.Wo.) Zweibruecken (10.Wo.) Halle a.d.Saale (4.Wo.) Jerichower Land (6.Wo.) Stendal (5.Wo.) Saarbruecken Dresden Goerlitz (3.Wo.) Dithmarschen (7.Wo.) Flensburg (10.Wo.) Kiel (2.Wo.) Luebeck (4.Wo.) Neumuenster (5.Wo.) Erfurt Gotha (3.Wo.) Jena (2.Wo.) Nordhausen (5.Wo.) Suhl (10.Wo.)

2026-04-21_D_SarsCov2 🧐 s. ALT

New cases: 53 Zwickau=9❗Uelzen=7 +1 ✝️ Kleve
old: 2 Stuttgart/2022❓ +1 ✝️ Uelzen/2022❓
null❗374 LKs/411: B SN KI FL HB HH WOB BS D AC KO KL SB MZ WI LU S UL A BA J HAL L DD ..

7-day-∑ 🇩🇪 = 153 /Ref.Dat
NRW 23
Bay 33
BW 15
He 15
RLP 8
Nds 27
Sac 35

source: RKI/github

Die Zeiten ändern sich - und die Menschen mit ihnen.

Die Grafik zeigt auf logarithmischer Skala wichtige Infektionsparameter: - grün: Fallmeldungen nach Berichtsdatum (7-Tagesmittel korrigiert) - braun: die Viruslast (NORMALISIERT, 5W-Mittel zentriert) - grau: den DZF aus den Abwasserdaten (NORMALISIERT) - blau: die Inzidenz inkl. Dunkelfeld FT-korrigiert - lila gestrichelt: die Inzidenz in der SentiSurv Stichprobe (nur bis März '24) - blau gestrichelt: modellierte Inzidenz nach den Abwasserdaten - lila: die Hospitalisierung (14T-Mittel, 10 Tage Delay) - rot: die Coronafälle auf ITS (7T-Mittel, 10 Tage Delay) - orange: die C19-Erstaufnahmen auf ITS (14T-Mittel, 7 Tage Delay) - schwarz:die berichteten C19-Todesfälle (35T-Mittel mit 42 Tage Delay)

ITS-Belegung am 21.4.: 13 (+3/-2)
1 Kind (±0/±0)
- 7T-M: 11,6 (-3%/-8%)
Erstaufn.: 2 (1)
- 14T-M: 0,64 (+12%/-44%)
Hospitalisierung(7T-M): 18,1 (-14%)
- 14T-M: 20,0 (+6%)

R_Beleg.: 0,95 (+0,08)
R_Erstaufn. (14TM): 0,80 (-0,15)
R_Hospit.(14-TQ): 1,01 (±0)
mittl. ITS-Dauer: 11,6
ITS-Quote: 0,51%

Ja, auch ich habe dafür Verständnis.

Aber ich vermisse ihn und finde deshalb diesen Appell richtig. Auch seiner Partei würde es gut tun, wenn er wieder politisch aktiv würde.

BA.3.2 and children:

To my knowledge, New Zealand's PHF Science is still the only public health institution that cites the phenomenon (in their March 6th Genomic Insights report, www.phfscience.nz/digital-libr...).

Habeck ist einer der fähigsten Politiker.

Bitte hier unterzeichnen: weact.campact.de/petitions/of...

Inzidenz inkl. DZF 60:
- Berichte_korr: 17 (20)
- Meldungen_adj: 15 (23[FT])

AMELAG (8.4.) : 13 [11] (17 [21])
- geglättet: 14 [14] (17 [19])

Grippeweb [KW15]:
- C19: ~0 (~0)
- plus[KW14]: ~0 (~0)
- ILI: 700 (800)
- ARE: 4600 (5700↘️5300)

R-Werte (auf 4 Tage umgerechnet):

Berichte (korr.): 0,90 (-0,01/-0,10)
Meldungen (adj.): 0,79 (-0,12/-0,62) FT

Abwasser [8.4., 5WM]: 0,90 (0,93) [0,86 (0,94)]

Hospitalisierung (14TQ): 1,01 (±0)
- (14TM): 1,04 (+0,04)
ITS_Belegung: 0,95 (+0,05)
Tote (35T-M): 0,90 (±0)

Fallmeldungen:

nach Berichtsdatum (korr): 53 [+2 Altfälle] (41)
- 7T-M: 33,9 (+6%/-17%)
nach Meldedatum: 35 (23)
- 7T-M (adjustiert): 30,6 (-2%/-33%⁉️)

Hospitalisierung (7T-M): 18,1 (-14%)
... (14-TM): 20,0 (+6%)
ITS-Belegung[11.05h]: 13 (+1 Kind😢)

Tote: 2
35-Tage-Mittel: 2,7

Für die folgenden Daten (ohne Gewähr für die Richtigkeit!) gilt:

Daten in Klammern: (vs. Vortag/Vorwoche) bzw. (vs. Vorwoche)

NA: nicht akualisiert, FT: Feiertags- oder Melde-Artefakt

Die von den Abwasserdaten abhängigen Daten werden ggf. nicht normalisiert (NN) und [normalisiert (N)] angegeben!

Die Grafik zeigt auf linearer Skala - blau: die gemeldeten Fallzahlen nach Berichtsdatum (korrigiert) - rot: die Fallmeldungen nach Meldedaum (letzte 4 Tage um erwartete Nachmeldungen adjustiert) - braune Kleckse: die modellierte Inzidenz (Viruslast im Abwasser mal 0,01, normalisierte AMELAG-Daten) - braun gepunktet: modellierte Inzidenz über 5 Wochen gemittelt (zentral mit 1-2-4-2-1 gewichtet) - grau Strich-Punkt: den daraus ermittelten Dunkelzifferfaktor (geglättet) - seit Februar um 60 oszillierendnd. - schwarz Strich-Punkt: den für die Inzidenz verwendeten DZF (bei 60 fixiert) - grün: die (7-Tage-)Inzidenz inkl. Dunkelziffer (fixiert) - grau gepunktet: den mittleren Abwärtstrend der Fallmeldungen vom 15.12.25 bis ca. 25.2.26 (R=0,885 bis 0,89) - schwarz gepunktet: den Abwärtstrend vom 15.12. bis Ende Januar, nach Unterbrechungen im März wieder aufgenommen (R=0,87); seit einigen Wochen scheint der Rückgang langsamer zu sein.

Die Grafik zeigt auf logarithmischer Skala, auf der Trends und die Entwicklungen der letzten Wochen viel besser sichtbar sind: - blau: die gemeldeten Fallzahlen nach Berichtsdatum (korrigiert) - rot: die Fallmeldungen nach Meldedaum (letzte 4 Tage um erwartete Nachmeldungen adjustiert) - braune Kleckse: die modellierte Inzidenz (Viruslast im Abwasser mal 0,01, normalisierte AMELAG-Daten) - braun gepunktet: modellierte Inzidenz über 5 Wochen gemittelt (zentral mit 1-2-4-2-1 gewichtet) - grau Strich-Punkt: den daraus ermittelten Dunkelzifferfaktor (geglättet) - seit Februar um 60 oszillierend. - schwarz Strich-Punkt: den für die Inzidenz verwendeten DZF (bei 60 fixiert) - grün: die (7-Tage-)Inzidenz inkl. Dunkelziffer (fixiert) - orange (neu‼️): das 14-Tages-Mittel der täglichen Covid-19-Hospitalisierung - grau gepunktet: den mittleren Abwärtstrend der Fallmeldungen vom 15.12.25 bis ca. 25.2.26 (R=0,885 bis 0,89) - schwarz gepunktet: den Abwärtstrend vom 15.12. bis Ende Januar, nach Unterbrechungen im März wieder aufgenommen (R=0,87). Es sieht so aus, als ginge der Abwärtstrend im April verlangsamt weiter (R zwischen 0,9 und 0,95); der niedrige R-Wert der "Fälle nach Meldedatum" ist ein Basiseffekt (Oster-Nachmeldungen in der letzten Woche). Die Hospitalisierungen stagnieren seit zwei Wochen. Der Abwärtstrend seit Dezember ist bis Ende April extrapoliert; es ist aber unwahrscheinlich, dass er sich weiter fortsetzt. Der neue Trend ist noch nicht ganz klar. Trends bleiben meist über einige Wochen konstant - aber wann sie verlassen werden, ist kaum vorhersehbar: EXTRAPOLATIONEN SIND KEINE PROGNOSEN!

Durch Nachmeldungen ist der Trend immer noch etwas unsicher; die Osterkorrektur der Berichtsdaten war geschätzt. Es sieht aber nach verlangsamtem Rückgang aus.

Bei den Hospitalisierungen deutet sich Bodenbildung an: Siehe rechte Grafik!

Erläuterungen der Grafiken siehe ALT-Text!

Covid-19 am 21.4.26: weiter↘️

Trend_Meldungen seit 15.12.: R~0,884, -19%/Woche, Halbzeit ~22 Tage

R_Berichte (FT-korr): ↘️0,90
R_Meldungen (adj.): ↘️0,79⁉️
R_Hospitalisierung: 1,01‼️
... 14-TM: 1,04‼️

Inkl. DZF ~60:
Fälle (7T-M): ~1.900
Inzidenz: 16 (19)

Infiziert: 1 von >3000😃