Si rischia di più con #COVID19 o con AstraZeneca?
Sempre di più con #COVID19 anche per soggetti a basso rischio;
il beneficio del vaccino aumenta quanto maggiore è il rischio da COVID19.
Grazie a @alex_freeman per le bellissime infografiche.
Paragone rischi benefici AstraZeneca per diverse fasce di età in una popolazione a basso rischio di esposizione.
Paragone rischi benefici AstraZeneca per diverse fasce di età in una popolazione a medio rischio di esposizione.
Per descrivere le pratiche di prescrizione di farmaci a casa non in linea con evidenza scientifica viene in mente la frase di Voltaire:
"L'arte della medicina consiste nel distrarre il paziente mentre la natura opera la guarigione" Ma andrebbe aggiunto "Primum Non Nocere" 1/6
Sono molto pericolose le affermazioni di colleghi che parlano di maggior mortalità in ospedale rispetto a chi si cura a casa, a causa delle cure ospedaliere.
E' un esempio di selection bias, che chi fa il nostro mestiere dovrebbe conoscere bene.
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Negli ospedali si concentrano quei malati che per gravità dei sintomi clinici non possono essere curati a casa. E' quindi normale avere mortalità più elevate in ospedale.
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Every extra bed we have opened this year has been made thanks to the effort of an entire hospital.
Thanks to: specialists, trainees, nurses, students, physiotherapists, technicians, cleaning staff, research staff, IT services, clinical engineering, procurement, management 1/7
and certainly I have forgotten someone but I thank you anyway. Each of us worked differently. We reinvented ourselves.
Each of us has worked flexibly in tasks that are not part of their regular job. All together for one big goal: to give a bed to those who need it. 2/7
We have tried to network with the rest of the hospitals and with the rest of the world to share information and to do research together.
With the scientific community we have done studies, participated in trials, discovered what works and, very importantly, also what doesn't 3/7
Ogni letto in più che abbiamo aperto quest'anno è stato fatto grazie allo sforzo di un intero ospedale.
Grazie a tutti: specialisti, specializzandi, infermieri, studenti, fisioterapisti, ausiliari, tecnici, personale delle pulizie, personale di ricerca 1/10
servizi informatici, ingegneria clinica, ufficio acquisti, direzione sanitaria, operativa, generale e sicuramente ho dimenticato qualcuno che però ringrazio lo stesso. Ognuno di noi ha lavorato in modo diverso. Ci siamo reinventati. 2/10
Con umiltà ognuno ha lavorato con flessibilità e umiltà in mansioni che non fanno parte del proprio lavoro regolare. Tutti assieme per unico grande obiettivo: dare un letto a chi ne avesse bisogno. 3/10
1/5 Association is not causality.
Recently there have been some headlines about low vitamin D levels and #COVID19. This has led some experts to recommend vitamin D. We have to be careful about jumping from association to causality. Vitamin D is linked to sunlight exposure.
2/5 The skin makes vitamin D from cholesterol when it's exposed to sunlight. We don't know but it could be that higher vitamin D levels are a proxy of an outdoor lifestyle, which could be the reason for a decrease risk of getting #COVID19 for instance.
3/5 in practice the cause could be something that we are not even recording (outdoor time) linked to the variable that we are measuring (vit D). This is only a possible explanations, there may be more.
"On small numbers and large problems"
Imagine that in a given country every day, every 100000 people we admit to an ICU bed 1 patient with pneumonia requiring invasive mechanical ventilation. 1 per 100000 seems a small number, right?
Ok, now imagine that the average stay for this patient (taking into account who survives and who unfortunately does not) is 10 days. It means that we need roughly 1 x 10 = 10 beds in order to be able to admit 1 patient and discharge another one each day.
Now let's divide the population of country with 10 millions people by 100000. That is = 100 and assume 100 patients with pneumonia per day requiring ICU admission.
Beds needed? 100 patients per day x 10 days lenght of stay = 1000 beds, which is again 10 beds every 100000 people