#Gurgeltest #Schule #covid19at
Hier ein Thread zu ein paar Highlights aus der Studie zum Vorkommen von Covid an Schulen.
oesterreich.orf.at/stories/307578…
ACHTUNG! Der Knaller kommt am Schluss.
1/n
Die Studie von @michiwagner u.a. (start.univie.ac.at/fileadmin/user…) an einer Stichprobe von 10.464 Personen, Schüler*innen und Lehrer*innen in der Primarstufe und Sekundarstufe I hat nach Abzug nicht auswertbarer Proben ergeben:
2/n
"40 der verbleibenden 10.156 Proben waren positiv. Dies entspricht einer Gesamtprävalenz von 0,39% mit einem
95% Konfidenzintervall („Schwankungsbreite“) von 0,28-0,55%."
3/n
Heißt: wir können relativ verlässlich schätzen bzw. Vertrauen (=Konfidenz) haben, dass in allen Primar- und Sek I- Schulen in Gesamtösterreich zwischen einer Person in ca. 357 und einer Person in 182 infiziert waren. Stellen Sie sich das Ganze für eine einzige Schule vor.
4/n
Wir wissen aus den Ergebnissen nicht, wie sich die Infizierten auf Schulen verteilen. In einem Gedankenexperiment gehe ich von Gleichverteilung aus. In einer Schule mit insgesamt 400 Schüler*innen und Lehrer*innen können wir dann mit ein bis zwei infizierten Personen rechnen.
5/n
Das Gedankenexperiment ist nicht mit der Realität zu verwechseln und bei der Verteilung auf Schulen sind 1-2 Infizierte nur Durchschnittswerte; es ist jedoch plausibel, dass angesichts der Wahrscheinlichkeiten, 1:182 und 1:357, an vielen Schulen Infizierte zu finden sind.
6/n
Im April fand eine Prävalenzstudie für ganz Österreich statt (statistik.at/web_de/statist…). Dort wurde "eine Prävalenz von 0,15% der Bevölkerung (Obergrenze des 95%-Konfidenzintervalls)" festgestellt.
7/n
Das Vorkommen von Infizierten im Sept./Oktober 2020 an Schulen ist somit deutlich höher als im April 2020 in der Gesamtbevölkerung und zwar (Obergrenze): 1:357 (Schulen) zu 1:667 (Bevölkerung).
8/n
Auch dieser Vergleich ist ein Gedankenexperiment, weil Zeiträume/Methodiken der beiden Studien so unterschiedlich sind, dass wir die Wahrscheinlichkeiten nicht direkt ins Verhältnis setzen können. Aber der Vergleich ist zumindest ein Hinweis auf den Ernst des Problems 9/n
Der Knaller der bisher dargestellten Ergebnisse ist jedoch ein anderer. Die Autoren der Studie haben Schulen verglichen, deren Schüler*innen einen (sehr) hohen Grad an Benachteiligung aufwiesen, mit solchen, wo die Benachteiligung gering oder leicht war 10/n
"Die Prävalenz unterschied sich ... zwischen Schulen mit einem Index hoher/sehr hoher sozialer Benachteiligung und Schulen mit einem Index geringer/moderater sozialer Benachteiligung."
11/n
Es gab einen Unterschied in den Daten und dieser Unterschied war hoch signifikant. Das bedeutet, dass es sehr, sehr unwahrscheinlich ist, dass der Unterschied Zufall ist. 12/n
Außerdem bestand der Unterschied in den Infektionszahlen auch noch, wenn andere Aspekte berücksichtigt wurden: durchschnittliche Klassengröße, Bevölkerungsdichte im Einzugsgebiet und Bundesland. 13/n
Es ist nicht schwer zu raten, in welche Richtung der Unterschied ging. Schulen mit hoher sozialer Benachteiligung wiesen auch höhere Prävalenz (oder einfacher: Infektionszahlen) auf wie Schulen mit geringer/leichter Benachteiligung. 14/n
So sehen die Zahlen aus:
Geringe/moderate Benachteiligung: 0,23% (0,13-0,40%)
Hohe/sehr hohe Benachteiligung: 0,81% (0,52-1,27%)

15/n
Übersetzt in Wahrscheinlichkeiten: Bei geringer soz. Benachteiligung wurden 1:435, bei höherer 1:124 Infektionen festgestellt, etwa 3,5 Mal soviel. 16/n
Nehmen wir das Vertrauensintervall hinzu: Es ist relativ verlässlich vermutbar, dass die Infektionen bei geringer soz. Benachteiligung zwischen 1:769 und 1:250, bei höherer zwischen 1:192 und 1: 79 liegen. 17/n
Die Intensität der Benachteiligung, die sich in Schulen findet, geht deutlich mit höherem Infektionsrisiko einher.

Und jetzt: Diskutiert pro-contra #Schulschliessungen!
n/n
.@threadreaderapp please unroll
Fehler in 2/n. Richtig ist @MichiWagner4

• • •

Missing some Tweet in this thread? You can try to force a refresh
 

Keep Current with Weltgeist-elect redux

Weltgeist-elect redux Profile picture

Stay in touch and get notified when new unrolls are available from this author!

Read all threads

This Thread may be Removed Anytime!

PDF

Twitter may remove this content at anytime! Save it as PDF for later use!

Try unrolling a thread yourself!

how to unroll video
  1. Follow @ThreadReaderApp to mention us!

  2. From a Twitter thread mention us with a keyword "unroll"
@threadreaderapp unroll

Practice here first or read more on our help page!

More from @Sociopathblog

13 Nov
Aktuelle #covid19at-Situation

Stand gestern hatte #Austria so viele Tote per 1 Mio. EW wie #USA: ca. 6 an einem Tag. Chris Murray hat in seinem @IHME_UW-Modell geschätzt, dass Staaten im Mittel an der Schwelle von 8 Toten pro Tag Maßnahmen ergreifen.
Ausnahmen sind z.B. North und South Dakota in den USA. Österreich startet mit den Verschärfungen früher, nämlich bei 6 (im 7-Tagesmittel eher: 4) und kann sich glücklich schätzen. Noch glücklicher jedoch Deutschland, auch wenn dort die Alarmglocken läuten.
1/n
Es ist nämlich nicht gleichzeitig bei welchem Niveau ein Staat beginnt. Ende Oktober/Anfang November haben D und AT einen Lockdown begonnen. So sieht die Entwicklung des 7-Tagesmittel der Fälle seitdem aus. 2/n
Read 8 tweets
11 Nov
In dem Philosophischen Stammtisch mit dem Kategorienfehler-Titel "Experten oder Volk" (srf.ch/play/tv/sterns…) zitiert @weilenberger einen gewissen W. Churchill mit den Worten: "Ein Experte ist ein Mann, der mir im Nachhinein erklärt, weshalb seine Prognosen nicht zutrafen.
1/n
Das ist ein Fall für @krieghofer. Im Deutschen findet sich das angebl. Zitat verschiedentlich leicht abgewandelt, z.B. "Ein Experte ist ein Mann, der hinterher genau sagen kann, warum seine Prognose nicht gestimmt hat."
tagesrandbemerkung.at/2018/06/01/ein…
2/n
Die a.a.O. zu findende Übertragung ins Englische lässt sich im Internet nicht finden, auch keine ähnliche Variante. Doch findet sich analog: "An economist is an expert who will know tomorrow why the things he predicted yesterday didn't happen today."
3/n
Read 4 tweets
26 Oct
#COVID19at
Sehr guter 🧵 z. Vergleich von Helmtragen beim Fahrradfahren und #Maskentragen außerh. des Gesundheitsbereichs. 1. Beide senken das Risiko von Kopfverletzungen bzw. Infektionen. 2. Die Risikominimierung ist ähnlich hoch. 3. Minimierung bedeutet für beide nicht völliges
Vermeiden einer Verletzung/Infektion. 4. Studien zum Fahrradhelmtragen haben gezeigt, dass a. weitere Faktoren eine Rolle spielen (Helmtragen *und* größere Vorsicht etc.) ohne dass b. diese die Vorteile des Helmtragens zum Verschwinden bringen (s. 4/9). 5. @POhukainen vermutet a.
das könnte auch beim Maskentragen der Fall sein und gibt b. zu bedenken, dass Masken noch weitere Effekte haben: andere an das Ansteckungsrisiko zu erinnern und sie zur Vorsicht zu gemahnen. Sie sind #Risikomarker und #Risikominimierer. /End
Read 4 tweets
24 Oct
Sehr guter Hinweis (cc @corinnamilborn und @neuwirthe). (Bewusste?) Falschmeldung(en) verstellen den Blick auf die Lage bei #covid19a. Der neue #Coronavirus verlangt Medien und Öffentlichkeit einiges ab. Deshalb ein kleiner Faden aus Anlass dieses Posts. 1/n
Maßzahlen helfen uns ein Phänomen mess- und vergleichbar zu machen. Im 500 g Joghurt sind 16 g Fett, die 250 g Butter hat 217,5 g Fett. Der Hausverstand sagt: die Butter hat mehr Fett als Joghurt. Die Mathematik ist Hausverstand mit mehr Zahlen 2/n
Daher werden die Werte *standardisiert*. Einigen wir uns auf einen höheren Wert, 1 kg, und weisen wir die Fettwerte dafür aus. Das ist einfacher Dreisatz. (Statistik beruht auf einfacher Arithmetik und Algebra) Ergebnis: 1 kg Joghurt hat 32 g, 1 kg Butter 870g Fett.
3/n
Read 16 tweets

Did Thread Reader help you today?

Support us! We are indie developers!


This site is made by just two indie developers on a laptop doing marketing, support and development! Read more about the story.

Become a Premium Member ($3/month or $30/year) and get exclusive features!

Become Premium

Too expensive? Make a small donation by buying us coffee ($5) or help with server cost ($10)

Donate via Paypal Become our Patreon

Thank you for your support!

Follow Us on Twitter!