Abbildung 1: Gesamte wöchentliche Todesfälle (all-cause mortality, "Pooled deaths")
(y-Achse: "all-cause mortality" Fälle pro Woche, x-Achse: Kalenderwoche)

Quelle: euromomo

Abbildung 4a: Kumulierte Todesfälle mit positivem SARS-CoV-2 PCR-Test. Angezeigt: Fälle bis zum Zeitpunkt t = 7. Juli 2020
(y-Achse: Fälle bis zum Zeitpunkt t, x-Achse: Zeitpunkt t)

Abbildung 4b: Kumulierte Todesfälle mit positivem SARS-CoV-2 PCR-Test. Angezeigt: Fälle bis zum Zeitpunkt t = 1. Januar 2021
(y-Achse: Fälle bis zum Zeitpunkt t, x-Achse: Zeitpunkt t)

Abbildung 5a: Mittlere wöchentliche "all-cause mortality" in Deutschland
(y-Achse: Anzahl pro Woche, x-Achse: Kalenderwoche)

Quelle: Death figures have exceeded previous years’ average since end of March - Signs of excess mortality in connection with the coronavirus pandemic

Abbildung 5a - Ergänzung: Mittlere wöchentliche "all-cause mortality" in Deutschland
(y-Achse: Anzahl pro Woche, x-Achse: Kalenderwoche)

Quelle: Sterbefallzahlen und Übersterblichkeit

Abbildung 5b: Mittlere wöchentliche "all-cause mortality" in Deutschland
(y-Achse: Anzahl pro Woche, x-Achse: Kalenderwoche)

Quelle: Death figures have exceeded previous years’ average since end of March - Signs of excess mortality in connection with the coronavirus pandemic

Abbildung 5b - Ergänzung: Mittlere wöchentliche "all-cause mortality" und mittlere Corona-Sterblichkeit in Deutschland
(y-Achse: Anzahl pro Woche, x-Achse: Kalenderwoche)

Quelle: Sterbefallzahlen und Übersterblichkeit

Abbildung 5c: Tägliche deutsche Todesfälle ("all-cause mortality", d.h. Corona-Todesfälle eingeschlossen, dicke Punkte) und Todesfälle mit positivem Corona-PCR-Test (dünne Punkte, rechts unten) (Einheit: Anzahl pro Tag). (y-Achse: Anzahl pro Tag, x-Achse: Tag, 1. Januar 2016 = Tag 1).

Quellen der Daten im Scattergramm

Versuchsweise Interpretation der Abb. 5c

• Der zeitliche Abstand zwischen Lockdown und anschließendem COVID-19-Sterbezahlmaximum beträgt 28 - 30 Tage.
• "Die leicht höheren Zahlen von Anfang Januar 2020 bis Mitte März 2020 lassen sich im Wesentlichen durch den Anstieg der Bevölkerungszahlen und Verschiebungen in der Altersstruktur seit 2016 erklären."
• Quelle: Seiten 43, 44 in SONDERAUSWERTUNG DER STERBEFALLZAHLEN 2020 - Daten zur Einordnung einer zeitweisen Übersterblichkeit im Zusammenhang mit der Corona-Pandemie, Felix zur Nieden, Bettina Sommer, Stephan Lüken, Statistisches Bundesamt, 2021)
• noch überprüfen und evtl. einbeziehen: Samuel Eckerts Kritik an der Datenauswertung, wahrscheinlich durch CODAG (Abb. 5d) berücksichtigt.

• Es besteht bei den Sterbefällen wahrscheinlich Konkurrenz zwischen dem SARS-CoV-2 und den saisonalen Influenza-Viren.
• Im März 2020 erscheinen die SARS-CoV-2 in die abklingende Influenza-Welle hinein.
• Ende Oktober 2020 erscheint SARS-CoV-2 vor den Influenza-Viren und verdrängt deren Wirkung auf die Sterbezahlen.
• Beides könnte den von den früheren Jahren abweichenden Sterbezahlverlauf im Jahr 2020 erklären.
• Deutschlands 4 Problemfelder sind Ende 2020 noch immer nicht beseitigt (Kekules Corona Kompass #141, im Cache)
  1. Infektionen in den Altenheimen,
  2. Infektionen im beruflichen Umfeld,
  3. Infektionen zu Hause und
  4. die zunehmende Non-Compliance, also dass die Leute bei den Corona-Maßnahmen nicht mehr mitmachen wollen.

• mehr COVID-19-Statistiken

Abbildung 5d: ("all-cause") Sterbezahlen 2016 - 2020 (Punkte) und die erwartete ("all-cause") Sterbezahl basierend auf einer Altersadjustierung (gestrichelte Linie), aufgeschlüsselt nach Altersgruppen. Im CODAG-Bericht Nr 6 ist dargelegt, wie altersadjustierte Sterblichkeiten mit Hilfe des standardisierten Mortalitätsindex berechnet werden können. Der lineare Anstieg der gestrichelten Kurve für die Altersgruppe 80+ ist durch die Alterung der Bevölkerung bedingt.

"Es ist zu vermuten, dass ohne die ergriffenen Maßnahmen im März und Herbst dieses Jahres [2020] die Daten deutlich anders aussehen würden. Insofern konnten die Maßnahmen eine Gesamtübersterblichkeit 2020 verhindern."

Quelle: "3. Übersterblichkeit. Wie sah es 2020 aus, wie sieht es aktuell aus?" in CODAG-Bericht 8 (Exzerpt)

siehe aber auch:

• COVID-19-Ausbrüche in Alters- und Pflegeheimen, Abbildung 5 in Bericht Nr. 4, 11.12.2020, CODAG, LMU München (im Cache)
• Abbildung 1.1 in Bericht 8, 5.2.2021, CODAG, LMU München (im Cache)
• Aufschlüsselung nach Altersgruppen und Bundesländern in Abbildung 4 in Bericht 5, 22.12.2020, CODAG, LMU München (im Cache)

Abbildung 6a: Observed and expected all-cause mortality in Germany / (100 000 persons and month). (y-Achse: Anzahl pro (100 000 Personen Monat), x-Achse: Monat). For expected all-cause mortality see Abb. 6c below.

Bedeutung haben nur die Punkte (die Linien sind zur Verdeutlichung des Verlaufs eingezeichnet). Die wachsende Überalterung der Gesellschaft wurde nicht berücksichtigt, obwohl sie die Anzahl der Influenza-Sterbefälle beeinflusst.

Quelle: Influenza associated excess mortality in Germany, 1985 – 2001

Abbildung 6b: Deutsche Todesfälle ("all-cause mortality") pro (100 000 Personen Monat). Die leicht höheren Zahlen von Anfang Januar 2020 bis Mitte März 2020 lassen sich im Wesentlichen durch den Anstieg der Bevölkerungszahlen und Verschiebungen in der Altersstruktur seit 2016 erklären.
(y-Achse: Anzahl pro (100 000 Personen Monat), x-Achse: Monat)

Quelle der Daten: Sonderauswertung: Sterbefälle, 2016 - 2020 (destatis.de, 15.1.2021)

Abbildung 6c: Annual distribution of monthy all-cause mortality relative to the yearly average mortality. West Germany (1985 - 199) and unified Germany (1991 - 2001). (y-Achse: Monthly mortality in percent of yearly average mortality, x-Achse: Monat).

In dieser Publikation wird als expected all-cause mortality im Jahr J ein Fit der zum Jahr J gehörenden zick-zack-Linie durch eine Cosinus-Kurve angesetzt (cyclical regression)

Diese Cosinus-Kurve ist in Abb. 6a grau eingezeichnet.

Quelle der Daten: Influenza associated excess mortality in Germany, 1985 – 2001

Tabelle 1: Influenza associated excess mortality in Germany (Daten aus Abb. 6a, Einheit: Anzahl pro (100 000 Personen und Jahr)):
Crude estimate: observed minus expected mortality

Quelle: Influenza associated excess mortality in Germany, 1985 – 2001

Abbildung 7a: Influenza associated excess mortality in Germany. (y-Achse: Anzahl pro (100 000 Personen Jahr), x-Achse: Jahr)

• zig-zag dashed: Cyclical Regression with Crude estimate (Daten aus Spalte 2 in Tab. 1)
• zig-zag line: Relative Mortality Distribution (Daten aus Spalte 4 in Tab. 1)
• line ending at 21%: percentage of the population age 60 years and older.

Quelle: Influenza associated excess mortality in Germany, 1985 – 2001

Abbildung 7b: Influenza-assoziierte Übersterblichkeit in Deutschland (Todesfälle pro (100 000 Personen Jahr)).
(y-Achse: Anzahl pro (100 000 Personen Jahr), x-Achse: Jahr)

• Daten für rote Säulen:
• aus Spalte 2 von Tabelle 1.
• Daten für Covid-19 2020 Niveau bei 43.1 Todesfälle pro (100 000 Personen Jahr):
  • aus Abb. 4b: 43.1 = 34 519 / (80 10⁶) 10⁵ mit (80 10⁶) Personen = deutsche Bevölkerung.

Quelle der Daten: Influenza associated excess mortality in Germany, 1985 – 2001