Thread by @KasperKepp

Lidt kommentarer til en historie der i øjeblikket spredes via alle større medier og debatteres heftigt på sociale medier i anledning af 1-året for Danmarks nedlukning. "Forskere: Coronanedlukninger har afværget op mod 35.000 dødsfald i Danmark"

1/16

Mange undrer sig over det store tal og den enorme effekt af nedlukning. Påstande om, at 35.000 dødsfald er blevet undgået ved nedlukning gentages ivrigt. Nedenfor f.eks. Ekstrabladet:
ekstrabladet.dk/nyheder/samfun…

2/16

Udregningen er ikke udgivet og desværre ikke beskrevet. Meget tyder på, at man blot har brugt den simple formel for tilfældig infektion: HIT = 1-1/R0.

HIT = andel af befolkning der smittes til flokimmunitet
R0 = virus' basale reproduktionstal.

quantamagazine.org/the-tricky-mat…

3/16

Passende værdier:

R0=2,5. HIT=1-1/2,5 =0,6. 0,6*5,8 mio =3,5 mio smittede
IFR=0,5% (infection fatality rate fra døde+seroprævalens):
Døde =0,6*5,8 mio*0,005 =17500.

B.1.1.7: R0=4 og antaget dødelighed +60%: IFR=0,8% og HIT= 1-1/4 =0,75:
Døde =0,75*5,8 mio*0,008 =34800.

4/16

Lille detalje:
IFR er reelt lidt mindre end 0,5% – antages at ingen smittes uden at danne antistoffer & alle antistoffer varer evigt. Så 0,5% øvre grænse. 0,4% giver ca. 13900 i stedet for 17500 (det blev der f.eks. heftigt korrigeret for i Manaus-studiet, nedenfor).

5/16

HIT stærkt forsimplet -antager alle smittes tilfældigt!
Men naturlig infektion er *ikke* tilfældig -få driver meget af smitten.

Heterogenitet sænker HIT. Konsensus nok ca. 0,4-0,5.
quantamagazine.org/the-tricky-mat…

Her et fra Science der estimerer 43%:
science.sciencemag.org/content/369/65…

6/16

HIT =0,45 og IFR =0,5% giver 13000 døde. Med IFR = 0,4% fås ca. 10500 døde. Tallene påvirkes af overshoot (smitte efter HIT), befolkning, og seroreversion så meget usikre. For B.1.1.7 fås med 0,8% (den store værdi uden korrektioner) 21000 døde. Stor forskel ift 35000 døde.

7/16

Problem 2: Realistisk er altså 10500-13000 døde når flokimmunitet nås, ikke 17500. For B.1.1.7 falder 35000 til ca. 21000.

Men: Det tal er jo desuden irrelevant ift hvad vi har gjort: Nu kommer der jo f.x. vacciner. 🙂

Alligevel bruges det overdrevne B.1.1.7-tal 35.000

8/16

Desuden skal vi fraregne de ca. 2000 der døde alligevel, da nedlukning jo ikke reddede dem. Har så afværget (10500-13000) -2000 = 8500-11000 dødsfald ift flokimmunitetsgrænsen, stadig uden overshoot, alderseffekter og antistoftab (udeladelser i udregning tilsyneladende).

9/16

Problem 3: Påstand: "Coronanedlukninger har afværget op mod 35.000 dødsfald i Danmark". Det scenarie, at virus spredes "uhindret" kobles til nedlukning. Derfor tror folk, at nedlukningerne har afværget 35.000 liv (altså nærmere 8500-11000 liv).

10/16

Nedenfor @politiken

Mildere indgreb, hjemmearbejde, afspritning, frivillig afstand & forår medvirker også.
"Less disruptive and costly NPIs can be as effective as more intrusive, drastic, ones (for example, a national lockdown)."
nature.com/articles/s4156…

11/16

I Flaxman et al. virker nedlukning særligt godt: 81%. Men:
"we suggest that the model, and its conclusion that all NPIs apart from lockdown have been of low effectiveness, should be treated with caution with regard to policy-making decisions."

nature.com/articles/s4158…

12/16

Modellen kritiseres også her:

doi.org/10.1101/2020.0…

journals.sagepub.com/doi/pdf/10.117…

journals.sagepub.com/doi/pdf/10.117…

arxiv.org/abs/2005.02090…

static1.squarespace.com/static/5b68a4e…

13/16

Tallene ovenfor støttes af sammenligninger i Europa hvor nedlukning har varieret en del. Sverige & Tyskland har f.eks. haft næsten ens epidemiologiske kurver denne vinter trods langt hårdere & lang nedlukning i Tyskland. Så andre ting også vigtige!

https://twitter.com/KasperKepp/status/1366105503613546504

14/16

Konklusion: Liv reddet ift. "flokimmunitet": ca. (10500-13000)-2000 = 8500-11000.

Men irrelevant at virus spredes frit: *Intet* samfund ville nogensinde undgå social afstand, hjemmearbejde, afspritning osv. Alligevel konkluderes op til 35.000 liv reddet v. nedlukning.

15/16

Vigtigt at vi er balancerede og undgår ekstreme påstande uanset "lejr". Essentielt for at vurdere fordele og ulemper objektivt. Enten-eller og overdrevne tal skader vores optimering ift. at passe på virus og passe på vores samfund på andre måder.

Rigtig god aften!

16/16

PS: Den simple flokimmunitetsgrænse H=1-1/R0 (0,6 for gammel variant / 0,75 for B.1.1.7) gælder stadig for vaccination -endda højere da ældre (mindre socialt aktive) vaccineres først, så vigtigt. Men diskussionen handler om naturlig infektion, hvor den simple formel er ugyldig.

Det mest groteske er nok de misvisende 35.000 - gælder jo kun B.1.1.7 som jo slet ikke påvirkede smitten i 2020!

Alligevel bruger flere medier dette kontrafaktiske tal, f.x. @politiken "Uden nedlukninger var 35.000 døde". Står i alle overskrifterne - så det tal sidder nu fast.

Lille tilføjelse: Hvis vi antager samme heterogenitet for B.1.1.7 fås HIT=0,59 og 27.400 døde for flokimmunitet med B.1.1.7 (ikke 21.000) -men påvirker ikke konklusionerne (8500-11000 liv reddet i 2020 ift flokimmunitet/fri spredning) --og jo irrelevant da vi vaccinerer i år.

Opdatering: Forskerne arbejder her fredag på at beskrive modellen.

Bl.a. fået at vide at B.1.1.7 slet ikke indgår, og derfor fejl i artiklerne. Så nedenstående er altså f.x. forkert. Der arbejdes på en løsning hvor aldersjustering indgår.

Så modellen god men "fortalt" forkert.

Opdatering:
"Indregner man B117’s øgede smitsomhed & dødelighed, når forskerne frem til, at op mod 35.000 ville være døde og op mod 160.000 indlagt" er efter sidste nye en fejl.

Så B.1.1.7 skrives ud af forklaringen.
Afventer rettelse @jyllandsposten

jyllands-posten.dk/indland/ECE128…