Een belangrijke vraag die nog niet eenduidig is beantwoord, is de vraag of #COVID19NL geïnfecteerde kinderen minder besmettelijk zijn. Wel is duidelijk dat kinderen fors ondervertegenwoordigd zijn in de statistieken.
Het bovenstaande artikel eindigt met de wellicht premature vaststelling:
Hoe is vast te stellen of kinderen inderdaad minder bijdragen aan de transmissie van COVID-19 in vergelijking tot volwassenen? @P_Bruijning geeft het antwoord in onderstaande tweet: “... de toename in besmettingen voor die leeftijdsgroep ...”.
De toename van het aantal besmettingen (I) in een groep is te definiëren als: het aantal besmettingen in de huidige periode (n) minus het aantal besmettingen in de voorgaande periode (n-1), waarbij het resultaat wordt gedeeld door de tijd tussen die periodes (Δt).
In de epidemiologie wordt gebruik gemaakt van modellen, een bekende is het SEIR model, waarin de letters refereren aan ‘Susceptible’ (Vatbaar), ‘Exposed’ (Geïnfecteerd), ‘Infectious’ (Besmettelijk) and ‘Recovered’ (Hersteld). Schematisch ziet het model er als volgt uit.
Om de vatbaarheid en besmettelijkheid van kinderen te evalueren, kan het SEIR model worden versimpeld. De aannames hierbij zijn:
(1) Het aantal dat vatbaar is (S) is (nagenoeg) constant; (2) Geïnfecteerden (E) zijn meteen besmettelijk (I); (3) Geïnfecteerden herstellen niet.
Deze aannames reduceren het SEIR model tot een SI model. De (reactie)vergelijking staat links weergegeven, wanneer een ‘Susceptible’ een contact heeft met een ‘Infectious’ is er een kans (β) dat de ‘Susceptible’ geïnfecteerd raakt.
Het SI model kan worden beschreven door een gewone differentiaal vergelijking (zie hierboven midden), de voormelde toename (van het aantal geïnfecteerden) wordt gegeven door de dI/dt term en is met name afhankelijk van het aantal geïnfecteerden en de parameter β.
De parameter β beschrijft de kans dat een infectie wordt opgelopen, o.a. de vatbaarheid, besmettelijkheid en het aantal contacten zijn daarin opgenomen. De oplossing van deze gewone differentiaal vergelijking staat hierboven rechts weergegeven.
De toename van het aantal geïnfecteerden, dI/t, is nog afhankelijk van het aantal geïnfecteerden, delen we deze door het aantal geïnfecteerden dan wordt de relatieve toename verkregen. Deze relatieve toename is afhankelijk van de parameter β en het aantal dat vatbaar is (S0).
Indien kinderen minder besmettelijk zouden zijn dan zal de parameter β kleiner zijn ten opzichte van andere leeftijdsgroepen. Deze parameter β is te bepalen uit de door het @rivm gepubliceerde data. Op basis van onderstaande vergelijking kan dit worden geïllustreerd.
Indien kinderen en volwassenen even vatbaar en besmettelijk zijn en een vergelijkbaar aantal contacten hebben is de parameter β voor hen hetzelfde. Ongeacht het begin aantal geïnfecteerden (I0), de relatieve toename is dan gelijk, zoals is te zien in onderstaande tabel.
Indien kinderen minder besmettelijk en/of vatbaar zijn dan volwassenen is de parameter β voor hen kleiner. Ongeacht het begin aantal geïnfecteerden (I0), de relatieve toename is voor kinderen dan kleiner, zoals is te zien in onderstaande tabel.
Het voorgaande ging ervan uit dat contacten alleen binnen dezelfde leeftijdsgroep plaatsvinden. In de praktijk zijn er eveneens contacten met andere groepen. Uit onderzoek blijkt echter dat de meeste contacten plaatsvinden binnen dezelfde leeftijdsgroep.
Dat de meeste contacten plaatsvinden binnen de eigen (leeftijds)groep leidt dan ook tot zonering (‘heatmap’), waaruit dan uiteindelijk infectiedruk ontstaat naar andere (leeftijds)groepen (diffusie).
Doordat het merendeel van de contacten van kinderen bestaat uit contacten met andere kinderen, zou een verlaagde vatbaarheid of transmissie tot uitdrukking moeten komen in de relatieve toename van de betreffende leeftijdscohorten.
De relatieve toename van het aantal COVID-19 infecties over de periode week 20 (11 mei) t/m week 35 (30 augustus) staat in onderstaande tabel weergegeven. De relatieve toename onder kinderen geeft weinig aanleiding voor de aanname dat kinderen minder besmettelijk zijn.
De onderliggende data is afkomstig uit de @RIVM COVID-19 dataset: data.rivm.nl/covid-19/, en bovenstaande tabel is onderdeel van het volgende draadje:👇
Waar duidt dit op? Kinderen worden kennelijk onvoldoende getest, e.g., zijn veelal a- of pauci-symptomatisch. Toch lijken zij evenveel te verspreiden, i.e., de relatieve toename wijkt niet af van het gemiddelde over de gehele bevolking.
Hier volgt nog de relatieve stijging onder kinderopvang- en onderwijspersoneel.
Onlangs circuleerde er op Twitter de volgende figuur, die aangeeft dat het aantal COVID-19 besmettingen in de kinderopvang- en onderwijssector harder steeg dan onder de algemene bevolking.
Uit het @RIVM archief weekrapportages COVID-19 in Nederland, kan de relevante data worden gehaald (Tabel 12). De resultaten staan in onderstaande tabel weergegeven over de periode week 32 (3 augustus) t/m 38 (20 september).
Hieruit volgt de de relatieve toename in het aantal COVID-19 besmettingen onder kinderopvang- en onderwijspersoneel significant (2,5x) hoger ligt dan voor het aangegeven totaal in die tabel 12.
Opschalen gaat Nederland niet zo goed af. De door @hugodejonge beloofde testcapaciteit bijvoorbeeld wordt zelden tot nooit gehaald. Hoe gaat het nu met de opschaling in de zorgsector?
In de Technische Briefing van 14 oktober ontvouwde @ErnstKuipers namens het LCPS de verwachtingen ten aanzien van de #COVID19NL zorgvraag. Op 31 oktober wordt een behoefte aan 2.047 ziekenhuis- en IC-bedden voorzien.
Uit bovenstaande figuur wordt duidelijk dat de projectie (grijze lijn) van @ErnstKuipers redelijk wordt gevolgd (oranje bollen). Echter, er lijken twee plateaus (rond 13 oktober en 29 september) aanwezig te zijn (paarse pijlen), waarin de zorgvraag niet lijkt toe te nemen.
Vinden de meeste #COVID19NL infecties plaats in de thuissituatie?
Een vraag aan het op persoonlijke titel sprekende 'Twitter OMT':👇
Het @rivm weekrapport “Epidemiologische situatie COVID-19 in Nederland” van 22 september, meldt over de afgelopen week 13.471 nieuwe #COVID19NL infecties (tabel 7). Van slechts 3.052 van deze nieuwe infecties is de besmettingslocatie (setting) bekend.
Echter, tabel 8 geeft aan dat in sommige gevallen meerdere settings kunnen zijn aangegeven.
Gaan we uit van een maximum van 2 opgegeven settings, dan zouden, in tabel 8, minimaal 303 dubbele settings staan aangegeven.
1. Preoperative screening of asymptomatic patients for SARS-CoV-2 infection in the Netherlands
The logistical and financial implications of testing a large number of patients has been weighted against the devastating effects👇of an unrecognized SARS-CoV-2 infection.
2. The formal policy of the Dutch government to consider reinstating measures, to decrease the effects of a SARS-CoV-2 outbreak, is set at a national average of 40 COVID-19 hospital admissions per day for a minimum of 3 consecutive days.
3. Exactly, this threshold of 40 COVID-19 hospital admissions per day for a minimum of 3 consecutive days, has been deemed appropriate as the limit below which PCR testing is not logistically and financially feasible.
Uw berichtgeving is wel erg optimistisch @parool. Uit de gegevens van Stichting NICE, over de periode 1-12 september, blijkt dat de gemiddelde IC verblijftijd nu 14,6 dagen bedraagt. Dit is ongeveer 8 dagen korter dan eerder (22 dagen).
De brief van 27 juli 2020, waarin het #RIVM vragen van het @MinVWS beantwoordt met betrekking tot ventilatie, verwijst weliswaar naar het 71e en 72e OMT advies, echter de link verwijst door naar het 70e en 71e OMT advies van 23 juni 2020.
In het onderstaande verdienstelijke artikel van @mkeulemans, staat beschreven dat van alle #COVID19NL besmettingen, waarvan de setting bekend is, 54,1% van die besmettingen in de thuissituatie plaatsvinden. volkskrant.nl/nieuws-achterg…
2. Verder vinden nog relatief veel besmettingen plaats tussen overige familieleden (9,3%), kennissen en vrienden (7,0%), op het werk (9.2%), in het verpleeghuis (7,5%), tijdens vakantie of reizen (6,2%) en in de horeca (6,1%).
3. De besmettingssetting is in 22,6 tot 27,5% van de gevallen niet door de GGD te achterhalen.
Aura Timen, hoofd van het LCI, acht het volkomen aannemelijk dat ook de onbekende besmettingen (72,5 – 77,4%) ongeveer het voormelde patroon zullen volgen (qua percentages).