1/10 Over de vertraging in de testuitslagen. De teststraten lijken het redelijk vol te houden; als ik 's morgens vroeg een afspraak probeer te maken krijg ik bij de meeste postcodes wel een tijd later op de dag (sinds zaterdag). 's Avonds lijkt het boekingssysteem overbelast.
2/ @mzelst heeft gisteren getweet over vertragingen in de PCR-labs en GGD-administratie.
https://twitter.com/mzelst/status/1414585649450061827Hoe groot is de impact daarvan nu?
3/ RIVM publiceert dagelijks casusdata. Daarin staan voor elke datum o.a. hoeveel positief geteste mensen op die dag hun eerste ziektedag (DOO) of positieve uitslag (DPL) hadden. Deze cijfers veranderen dagelijks met terugwerkende kracht.
4/ Vaak wordt komt een positieve uitslag eerst binnen als DPL (meestal de dag voor publicatie); veel ervan worden 1-2 dagen later omgezet naar een DOO die verder in het verleden ligt. @mzelst heeft een archief van de casusdata: github.com/mzelst/covid-1… .
5/ Waarom DPL niet meteen DOO wordt omgezet, is me niet duidelijk. Direct bij de testafspraak krijg je de vraag of/wanneer de symptomen startten, dus die informatie zou bij de testuitslag moeten zitten. Data van TvT en reiscertificaten is voor mensen zonder 1e ziektedag.
6/ Hier zie je het patroon van de laatste 2 wkn van juni. DPL wordt meestal de volgende dag gepubliceerd (piek op dag -1); publicatiedatum 'date_file'. DOO piekt op dag -3 en zit gemiddeld op dag -4. 
6/ De casusdata is erg lastig te interpreteren doordat er niet in staat welke "DPL" precies met welke "DOO" corresponderen. Bovenstaande patronen zijn wel redelijk stabiel (op een klein weekdagpatroon na).
7/ Daardoor kun je de dagelijkse aantallen positief gebruiken voor groeicijfers of de R-schatting die ik dagelijks tweet. Maar nu ziet het er zo uit. De DOO piekt op dag -5 in plaats van dag -3 (verschuiving begon vrijdag) en de DPL verschuift ook.
8/ Twee dagen veschuiving betekent mogelijk dat de positieve tests van vr+za+zo+ma (6919, 10281, 9369, 8522) eigenlijk staan voor wat je normaal gesproken op vr+za binnen had gekregen. Horrorscenario: vr 11.000, za 24.000, zo/ma: onbekend.
9/ Het kan ook zijn dat DOO wordt geschat op basis van een telefoongesprek en dat daar achterstanden in zitten. DPL wordt ongeveer 1 dag later omgezet naar DOO; in dat geval zou dat zoiets betekenen als vr 10.000, za 15.190, zo 23.070 (groei 1,52x per dag).
10/10 Je kunt je rijk of arm rekenen. Als RIVM niet in de casusdata zet welke DPL is omgezet in welke DOO, kan ik slechts speculeren. Maar het is duidelijk dat er forse vertragingen optreden.
11/ (aanvulling) Met de casusdata van vandaag ziet het er zo uit. Rechts de gemiddelde vertraging; die loopt nog steeds op, maar niet zo hard als de verschuiving van de toppen van de curves links. N.B. Nogmaals, interpretatie is lastig.
12/ Realiseer me nu dat de vertraging ies erger is dan in de grafiek. In een sterk stijgende trend verwacht je dat de DOO tijdsverdeling naar rechts verschuift omdat er meer recente infecties zijn dan oude infecties. Effect is niet groot (0.3 dag in onderstaand voorbeeld).
13/ Hier is nog een manier om iets te zeggen over de testdoorlooptijd. Het @mzelst archief heeft ook momentopnames van de aantallen tests. Je ziet dat een kleine fractie van de monsterafnames van 9-10 juli na 2 dagen nog geen uitslag had. Eerder in juli speelde dat niet.
@mzelst 14/ Aan de andere kant is het maar een klein deel, vooralsnog niet genoeg om de ontbrekende snelle exponentiële groei te verklaren. Ik ga dit in de gaten houden.
15/ Hier een indicatie van de doorlooptijd van wattenstaafje tot uitslag. Wattenstaafjes van 1 juli hadden voor >99.5% een uitslag binnen 2 werkdagen. Watenstaafjes van 10 juli maar ca. 93% (aangenomen dat we nu na 4 dagen wel compleet zijn).
16/ Dus er is wat vertraging in de verwerking van de tests, maar het is niet dramatisch.
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
