Het is geen modelstudie maar een (technisch goede) analyse van longitudinale incidentiecijfers en ingestelde maatregelen in heel veel landen. Probleem 1: veel maatregelen werden tegelijkertijd ingesteld, waardoor je het effect van 1 niet met zekerheid kunt vaststellen. (2/n)
Probleem 2: Maatregelen zijn gegroepeerd, waarbij verschillen in uitvoering tussen landen wegvallen (alsof wij hetzelfde deden als de andere EU landen). (3/n)
Duidelijke bevinding: maatregelen in mrt-mei reduceerden R0 (geschat op ong 3) met ong 75% (maar dat wisten we al). (4/n).
Wat ik al ergens zag langskomen: thuisblijven heeft weinig effect. Klopt: als alle andere maatregelen al zijn ingesteld is er weinig toegevoegd effect (maar door die andere maatregelen, mag je het huis toch al niet uit). (5/n)
Levert deze studie bewijs dat schoolsluiting de meest effectieve maatregel is? Nee (zie hiervoor). En schoolsluiting in de analyse is alles (van day care tot uni). (6/n)
Tenslotte: bekritiseer ik de studie: Nee. Want al deze argumenten worden ook keurig door de auteurs besproken.
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
Nogal wat traffic over onze model-studie over de haalbaarheid van regelmatig random testen van de bevolking. Ipv draadje, hier de samenvatting in @NTvG_actueel
Nog wat extra's: Wat ik ervan geleerd heb is de impact van de virale kinetiek. Stel 10 personen worden vandaag besmet en worden de in de komende week besmettelijk. Dat zal op verschillende dagen gebeuren. (1/5)
Test je ze morgen, dan is wellicht 1 pos (gaat in isolatie). De anderen hebben een neg test (hoeven geen maatregelen te volgen), maar worden nog pos (=besmettelijk) in volgende dgn. Als volgende testmoment te lang duurt, besmetten zij anderen. Dus moet je frequent testen. (2/5)
Het @C19RedTeam stelt zich nadrukkelijk op als alternatief #OMT en krijgt daarvoor veel ruimte in de media. Geen probleem, maar dan mag er ook kritisch naar hun adviezen gekeken worden. (1/n)
Sinds 22-10 dringt @C19RedTeam aan op onmiddellijke lockdown (c19redteam.nl/adviezen/) zie : @wimschellekens vandaag in @FD: “Nu krachtige lockdown, kunnen we over een paar weken ons leven weer enigszins normaal oppakken.” (2/n)
@C19RedTeam stelt dat NL moet indammen (richting 0 infecties in NL) ipv controleren/mitigatie (zo weinig mogelijk infecties, maar in elk geval toegankelijkheid zorg en risicopopulatie beschermen). (3/n)
Ik denk niet dat de richtlijnen nu ineens veranderen. Hoe goed ook geanalyseerd, de studie heeft in de opzet een risico op bias, en 2 niet te verklaren uitkomsten (1/n).
Discussie over hydroxychloroquine krijgt nieuwe impuls nos.nl/l/t/2351726 via @NOS
De opzet is quasi-randomisatie: deelnemende ziekenhuizen gebruiken bij voorkeur HCQ, CQ of niks, dus de pt treft "willekeurig" een beleid. Maar in elk ziekenhuis wordt ook van t beleid afgeweken. Ptn zijn geanalyseerd obv gekregen behandeling en zijn niet gerandomiseerd. (2/n)
Correctie obv pt karakteristieken kan de effecten van bias verkleinen, maar je weet nooit in hoeverre dat gebeurd is. HCQ geefr 50% reductie in IC-opname, maar CQ doet niks op IC-opname. Dat is raar, en volledig onverwacht (want middelen leken inwisselbaar).
De zes vraagtekens van kritische artsen bij het coronabeleid: 'Niet in proportie' nos.nl/l/t/2350881 via @NOS
Ik mocht reageren, maar er was geen ruimte om echt in discussie te gaan. Dan had ik nl gezegd dat huisarts Bethem 2 aperte onwaarheden beweert. (1/n)
Zij zegt: "Niemand kan precies voorspellen wat er was gebeurd als er geen maatregelen waren genomen.” Daarmee ontkent zij dat de maatregelen ingesteld in maart een effect hadden op het aantal opnames in Brabantse en Limburgse ziekenhuizen. (2/n)
Zij zegt "Het concrete gevolg van het gebruiken van de PCR-test voor het vaststellen van het aantal besmettingen, is dat de uitbraak groter lijkt dan die is.” Zie ook: ntvg.nl/artikelen/covi…