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10 Jun, 4 tweets, 2 min read
Wie kommt die STIKO auf die Aussage, dass die IFR bei Jugendlichen bei 0,001% liegt? Das unterschätzt um Faktor 2 bis 8!
Dieser Meta-Review zeigt folgende IFRs, und das für den Wildtyp (mit B.1.1.7 +50%, mit Delta +100%)
Alter 12: 0,002%
Alter 17: 0,004%
link.springer.com/article/10.100…
In einer Impfempfehlung für 12-17-Jährige hat die IFR von 12-17-Jährigen zu stehen. Nicht ein Durchschnitt inklusive Jüngeren.
Warum wird das Risiko untertrieben?
Nutzt man etwa die Ioannidis-Studie?
Oder zählen nur Deutsche Daten?
Tatsache. In der STIKO-Begründung wird die IFR lediglich anhand der deutschen Meldedaten abgeschätzt, so Pi mal Daumen. Der Meta-Review von oben wird überhaupt nicht zitiert. Die internationale epidemiologische Literatur wird ignoriert.
Den ganzen STIKO-Bericht gibt es hier:
rki.de/DE/Content/Inf…

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11 Jun
Wenn man ein logistisches Modell an die Ausbreitung von Delta in Deutschland fittet (seit Anfang Mai) wird der momentane Delta-Anteil (in Proben von heute) auf 5-8% geschätzt.
Übertragungsvorteil 3-5% pro Tag.
Im August würde Delta dominant
Caveats: Vorteil kann sich verändern 1/ Image
Mit steigender Impfquote könnte sich der Übertragungsvorteil von Delta erhöhen.
Eintragungen aus UK & anderen Delta-Ländern könnten zunehmen.
Neue noch fittere Varianten können jederzeit auftauchen.
Mit den Modellparametern kann man hier selbst spielen: cov-spectrum.ethz.ch/explore/German… 2/
Ein Problem, dass ich bei Delta sehe, ist dass sie eine höhere Sterblichkeit zu haben scheint.
Für die Nicht-Immunen (nicht geimpft/genesen oder Impfversager) wird das also unangenehm. 3/
Read 4 tweets
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9 Jun
Welche Bundesländer sequenzieren am meisten?
Hier ist der Anteil der Fälle von vor 15-21 Tagen, die sequenziert und auf @GISAID geteilt wurden.
HH 13.4%
NW 12.2%
BW 10.1%
SN 5.3%
BE 5.1%
TH 5.0%
RP 4.6%
HE 4.1%
NI 2.7%
SL 2.1%
BR 2.1%
HB 1.8%
MV 1.6%
ST 0.9%
BY 0.6%
SH 0.1%
Hier das Ergebnis für den Zeitraum 22-28 Tage.
Viele Bundesländer brauchen 3-4 Wochen, das ist zu langsam. Bayern ist großer Flop!
HH 17.7%
NW 13.4%
BW 11.6%
ST 8.1%
SN 8.1%
SL 7.3%
HB 5.0%
BE 5.0%
HE 4.7%
TH 4.5%
NI 3.9%
RP 3.8%
BR 2.1%
BY 2.1%
MV 1.8%
SH 1.0%
Die Ungleichverteilung ist ziemlich erschreckend für mich.
NRW und BaWü machen zusammen 65% der Sequenzen für den Zeitraum 27. Mai bis 2. Juni aus.
Da kann man die Repräsentativität total knicken.
Der Bund zahlt 220 Eur bis 10% der Fälle. Das ist viel und reicht trotzdem nicht!
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4 Jun
Klasse 7-11 in UK läuft gerade schnell in eine neue Welle.
Bereits jetzt 1 Jugendlicher in 200 pro Woche infiziert und der Anstieg ist exponentiell.
Bemerkenswert: Inzidenz in Altersgruppe der Eltern 35-49 ist am Zweithöchsten und steigt gleich schnell.
news.sky.com/story/76-5-inc… Image
Ich kann den Zusammenhang nicht beweisen, aber da die jüngeren Erwachsenen 25-34 und die älteren 50+ kein so schnelles Wachstum haben, sind Schulkinder für mich eine offensichtliche Erklärung.
Klasse 7-11 sind körperlich fast ausgewachsen -> ähnlich infektiös wie Erwachsene
In Baden-Württemberg, dem Bundesland mit der mittlerweile höchsten Inzidenz sind Sommerferien übrigens erst in fast 2 Monaten.
Keine gute Kombination.
Krankenhausaufnahmen steigen in UK übrigens wieder, trotz steigender Impfquote. In Schottland Verdopplung in wenigen Wochen.
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28 May
Um Gottes Willen.
Das @rki_de ist doch just erst mit einer schlechten Prognose an die Wand gefahren.
Was draus gelernt?
Anscheinend nicht wenn man sich diese "Prognose" anschaut.
Methodisch unterirdisch. Wurde da quadratisch gefittet? 🤦‍♂️
Das können Bachelorstudenten besser.
Diese handwerklich katastrophale Prognose sagt aus, dass in 20 Tagen mit 75% Wahrscheinlichkeit 0 Patienten auf Intensiv liegen.
Das ist vermutlich die schlechteste Analyse, die ich je in einem RKI-Bericht gesehen hab.
Und der Standard ist nicht hoch.
Schaut da niemand mit irgendeinem Verstand drauf und sagt, sorry damit blamieren wir uns, lieber nicht publizieren?
Man hätte zumindest mal @matthiaslinden fragen können. Der macht seit Monaten nichts anderes als Intensivkapazitäten zu prognostizieren.
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27 May
Ich habe soeben die P.1 Inzidenzen in verschieden Ländern ausgerechnet, nachdem mir aufgefallen ist, dass Argentinien eine sehr hohe Inzidenz und hohen P.1 Anteil hat, aber NICHT auf der @rki_de Variantenliste ist.
Methode wird hier im Thread erklärt. 🧵👇 Image
Die Art wie das RKI momentan Variantegebiete ausweist scheint sehr erratisch zu sein. Es gibt keine objektiven Kriterien. Das ist schlecht. Hier mein Vorschlag.
Schritt 1: Welche Varianten sind VOC? Das wird bereits gut gemacht, insbesondere in England. Image
Schritt 2: Was ist die Inzidenz der entsprechenden Variante im entsprechenden Land?
Es kommt nicht auf den Anteil an, sondern auf die Inziden einer Variante im Land.
Singapur hat zwar 75% B.1.617.2, das ist aber kein Problem, weil die Inzidenz unter 1 ist.
Read 14 tweets
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26 May
Chise @sailorrooscout is a very popular account tweeting positive news about vaccines.
Unfortunately, she usually omits all caveats balanced reviews of the studies contain.
I therefore recommend everyone to read her tweets with a big grain of salt. Here's a case study thread. Image
Today, Chise tweeted the following positive news.
Before I looking at her thread in detail, let's first have a look at what the underlying study says. I will use the excellent @nytimes article referenced by Chise as my source: nytimes.com/2021/05/26/hea… Image
The headline contains a really good, balanced summary:
"Immunity to the Coronavirus May Persist for Years, Scientists Find
Important immune cells survive in the bone marrow of people who were infected with the virus or were inoculated against it, new research suggests." Image
Read 13 tweets

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