Our statistical tool to analyze the epidemic trends of #SARSCoV2 in Switzerland is now online. (1/n) @ISPMBern @unibern @ETH @SwissScience_TF ibz-shiny.ethz.ch/covidDashboard/
In the current situation, it is critically important to follow the epidemic trends of #SARSCoV2 across age groups and cantons. Changes in the number of daily confirmed cases, hospitalizations, ICU occupancy and deaths can all provide meaningful insights. (2/n)
One can fit a negative binomial generalized linear model (glm.nb in R) to the data with reported numbers as a response variable and date and weekend as predictors. This allows to estimate the exponential increase or decrease of the different indicators of the epidemic. (3/n)
The trends are typically best observed over a time period of two weeks. Due to reporting delays, we also need to remove the last 3 and 5 days of confirmed cases and hospitalizations/deaths, respectively. (4/n)
On a national level, we see that confirmed cases and hospitalizations decreased during the first two weeks of November with a half-life of 19 and 21 days, respectively. (5/n)
In contrast, ICU occupancy and deaths were still slowly increasing but might now follow the trend indicated by the other two indicator variables. (6/n)
Rather than just looking at national trends, it is important to follow the situation across different cantons and age groups. Confirmed cases declined in all age groups, but to a lesser extent in the youngest and oldest. (7/n)
Given that various cantons have different measures in place, it is important to analyze how they perform in reducing the numbers of confirmed cases. (8/n)
The cantons in the French-speaking part of Switzerland (GE, VD, VS, NE, FR, JU) have all implemented additional control measures and could reduce the number of confirmed cases by 50% in less than two weeks. (9/n)
Most other cantons are above the national average and see a slower decline in confirmed cases or even an increase (BS and BL). The coming days and weeks will show whether they need to implement additional measures as well. (10/n)
Thanks to @AndereggNanina, @JulRiou and @dcangst for initiating and implementing this analysis.

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15 Nov
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14 Nov
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28 Oct
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@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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