Mir fällt auf, dass nach wie vor Schwierigkeiten bestehen, die täglich gemeldeten Zahlen des @BAG_OFSP_UFSP zu #COVID19 richtig zu interpretieren. Ein Thread. (1/n)
Laborbestätigte Fälle: Die täglich gemeldeten Fälle beziehen sich meist auf Tests welche während den letzten drei Tagen durchgeführt wurden (orange Balken in den Grafiken des @BAG_OFSP_UFSP). (2/n)
Das bedeutet, dass wir die tatsächliche Anzahl laborbestätigter Fälle der letzten 2-3 Tage noch nicht kennen, und daraus keinen Trend ableiten können. (3/n)
Hospitalisationen: Aufgrund des Meldeprozesses kommt es hier zu längeren Verzögerungen im Vergleich zu den bestätigten Fällen. Die Verzögerung kann bis zu einer Woche oder mehr dauern. Deshalb sollte man aus den Hospitalisationen der letzten 3-7 Tage keinen Trend ableiten. (4/n)
Todesfälle: Hier gilt das gleiche wie bei den Hospitalisationen. Aufgrund der Verzögerung im Meldeprozess sollte man über die letzten 3-7 Tage keinen Trend ableiten. (5/n)
Wichtig: Die laborbestätigten Fälle werden aufgrund der hohen Testpositivität und des Erreichens der maximalen Testkapazität den Verlauf der Epidemie wohl bald nicht mehr gut abbilden können. (6/n)
Auch bei der Anzahl Hospitalisationen und Todesfälle ist aufgrund der hohen Zahl an Infektionen und der Belastung in den Spitälern während den nächsten Wochen oder Monate mit einer stärkeren Verzögerung zu rechnen. (7/n)
In folgender Grafik entfernen wir die letzten drei Tage für die laborbestätigten Fälle, und die letzten 5 Tage für Hospitalisationen und Todesfälle. (8/n)
Zusammen mit der Anzahl #COVID19-Patienten auf den Intensivstationen, welche jeden Tag präzise erhoben wird und keiner Verzögerung unterliegt, erhalten wir eine gleichmässige Verdoppelung in allen wesentlichen Indikatoren der Epidemie. (9/n)
Es bleibt zu hoffen, das mit der Einleitung der Massnahmen von heute Mittwoch dieser Trend gebrochen werden kann. Wir werden dies jedoch erst in etwa zwei Wochen klar erkennen können. Aufgrund der Meldeverzögerung vielleicht auch erst in 3 Wochen. (10/n)

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28 Oct
@eggersnsf @SGruninger @slwirth @beftwi @EberhartSusanne @SwissScience_TF @marcelsalathe_d @eggersnf Auch wenn ich nicht mit allen Aussagen einverstanden bin, fand ich den Artikel interessant. Er zeigt auf, dass die @SwissScience_TF vor der jetzigen Situation gewarnt hat, aber einzelne Wissenschaftler auch andere Einschätzungen abgegeben haben.
@eggersnsf @SGruninger @slwirth @beftwi @EberhartSusanne @SwissScience_TF @marcelsalathe_d @eggersnf So zeigt er auf, dass es bei der Wissenschaft eben nicht um einzelne Meinungen geht, sondern um einen Konsens.
@eggersnsf @SGruninger @slwirth @beftwi @EberhartSusanne @SwissScience_TF @marcelsalathe_d @eggersnf Der Vergleich mit dem Würfelspiel zeigt für mich auf, warum eine zwischenzeitliche “Stabilisierung” der Lage noch nichts bedeutet, und wieso der rasche Anstieg im Oktober zwar erwartet worden war, aber vielleicht nicht in dieser Stärke.
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23 Oct
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