"Also Leute, da droht eine Pandemie, da müssen wir mal über Experten reden! Vor allem dürfen wir da keinen exponentiell überstrapazieren!"
"Also ich halte Streeck da für keine große Gefahr, eher Drosten oder Ciesek" (1/4)
"Ich denke auch, wir sollten mehr Streeck wagen!"
"Ich halte es halt auch für sehr unwahrscheinlich, dass er überhaupt in eine zweite Talkshow kommt."
"Und falls er Blödsinn erzählt?"
"Ich find es müssig, jetzt über falsche Prognosen zu reden!" (2/4)
"Und vor der Weitergabe solcher Irrtümern kann man ja gezielt Risikogruppen schützen."
"Wie denn? Das Internet abschalten?"
"Das hab ich nicht gesagt, da haben Sie mich missverstanden! Das ist jetzt eine inquisitorische Art der Fragestellung!" (3/4)
"Überhaupt - wie viele Irrtümer eine Pandemie aushält, wissen wir ja gar nicht, da müsste man mal einen Stresstest machen!"
"Alles klar, also Streeck in jede Talkshow, Zeitung und ins Internet. Hat er zwar wenig Zeit, Politiker zu beraten, aber das stört ihn sicher nicht!" (4/4)
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Kai Schulze berichtet hier über die neue Studie zu #LongCovid aus Nature Medicine und fasst m.E. gut Methodik, Stärken und Ergebnisse zusammen. Was in meinen Augen zu kurz kommt, sind die Schwächen und Limitationen der Studie und die sind in meinen Augen doch beachtenswert. (1/n)
Aber erstmal: Die hohe Zahl an Studienteilnehmern, der Studienstart vor Symptombeginn machen dies ohne Frage zu einer wichtigen Studie mit einem wichtigen Datensatz. Auffällig ist, dass die LongCovid Fälle hier seltener sind als in anderen Studien, mit 13,3% Patienten mit (2/n)
Symptomatik 28 Tage nach PCR-Test, gibt sie aber alles andere als Entwarnung.
Wo liegen jetzt aber die Limitationen:
Nun, zu allererst geht es hier um selbstberichtete Symptome einer selbstselektierten Gruppe, nämlich derer, die die App nutzen, auf der die Studie basiert. (3/n)
Sehr spanneder Thread zu #LongCovid, den in einigen Fällen beobachteten Verbesserungen der Symptome nach einer Impfung, wie das zusammenhängen könnte und was wir vielleicht aus der Beobachtung lernen könnten. (1/n)
Kurz gesagt beschreibt Prof. Iwasaki drei mögliche Erklärungen, die sich nicht unbedingt gegenseitig ausschließen und für die es alle unterstützende Daten gibt: 1) LongCovid könnte auf nach einer Infektion im Körper verbleibenden Viren basieren, die dank der besseren (2/n)
Immunreaktion auf die Impfung beseitigt werden 2) Verbleibende Virusfragmente, die das Immunsystem stimulieren, könnten eine Art "allergische" Erklärung für LongCovid bieten, indem das Immunsystem sozusagen unsinnig gegen einen besiegten Gegner weiterkämpft und so Symptome (3/n)
Stefan aus Hannover feiert gerade einen Artikel "aus Nature", der belegen soll, dass Lockdowns nichts bringen. Sagt der Artikel das und ist damit die Diskussion über den Sinn von Lockdowns beendet?
Okay, schauen wir uns das halt an... (1/n)
Erstmal, hier der Artikel (Salvaris, Pumi, Dalzochio & Kunst, Scientific Reports 2021) und Moment... Hat Herr Homburg schon im dritten Wort seines Posts Mist gebaut?
Wirklich?
Ja... (2/n)
Das ist nicht aus der Zeitschrift Nature (Impact factor 42,778, so prestigeträchtig wie es nur geht), sondern das viel weniger renommierte Open Access Journal der Nature Publishing Group (IF 4,011). Das macht das Paper nicht schlecht, aber weist schonmal drauf hin, dass es (3/n)
Ich habe übrigens während meiner Promotion und danach fünf Jahre lang vor allem rekombinante Proteine in und aus verschiedenen Organismen hergestellt. Wir haben damit auch Kaninchen immunisieren lassen, um Antikörper zu gewinnen.
Ich weiss daher, dass das geht, aber auch, (1/n)
dass weder die Herstellung von rekombinantem Protein - vor allem in gleichbleibender Reinheit und Menge - noch das Hervorrufen einer vorhersagbaren Immunreaktion trivial ist.
Nur so ein paar Probleme, die dabei auftreten können: 1) Je nach Kultur, in der man das Protein (2/n)
herstellt, kann man alles mögliche mit-aufreinigen, wenn man nicht aufpasst. Insbesondere sind manche zellulären Proteine "sticky" wie wir im Labor sagen, bleiben also bei Aufreinigungsschritten gerne mit hängen. Dazu gehören um Beispiel Chaperone, Proteine, die an (3/n)
Da ja ganz gerne mal @ob_palmer in talkshows über den Erfolg der Coronamaßnahmen in Tübingen spricht und von einigen als das glänzende Beispiel für gelungenen Risikogruppenschutz gefeiert wird - womit dann oft auch die Forderung nach Lockerungen verbunden ist, schauen (1/n)
wir halt mal auf die Zahlen, okay?
Die Stadt Tübingen hat Stand heute 2.257 bestätigte Coronafälle (tinyurl.com/53h8nwft) bei 90.935 Einwohnern (Haupt- und Nebenwohnsitz: tuebingen.de/1370.html) Damit kommen wir für die Stadt Tübingen auf 2482,0 Fälle je 100.000 EW (2/n)
Für die Todesfälle habe ich leider nur Daten zum landkreis Tübingen gefunden, da gab es 159 Todesfälle, was 69,9 Todesfällen je 100.000 EW entspricht (alle weiteren Daten von hier: tinyurl.com/yj7buen4)
Ich kürze das ab jetzt ab als 2482,0/69,9
Vergleichen wir das mit (3/n)
Nur mal so: Den folgenden Menschen wünsche ich #Covid-19 mit schwerem Verlauf als Strafe für ihre Verharmlosungen der Pandemie:
*
Das war's. Mehr gehört nicht auf die Liste, egal wie daneben sich jemand sich benommen hat!
Leute, das ist eine Textplattform, also ist "*" in dem Kontext ein leerer Aufzählungspunkt, kein Platzhalter für "alle", kein Gendersternchen, kein Symbol für Geburt, astronomische Objekte oder das ASCII-Bild eines Katzen-Afters, okay?
P.P.S. Wer sich fragt, ob der Grundaussage Gutmenschentum oder der Wunsch unverantwortlichen Menschen kein infektiöses Material zu überlassen zugrunde liegt:
Beides!