1/ 🧵 zu Expositionsrisiken in #Schulen:
Szenario 2A: Schule, 1.-3. Klasse, 20 Kinder + Lehrperson, keine regelmässigen #PoolTests. #Raumluftoptimierung durch CO2-Überwachung und/oder #Raumluftfilter.
Totales Expositionsrisiko: 14.4% 🙄
2/ Szenario 2B: Schule, 1.-3. Klasse, 20 Kinder + Lehrperson, keine regelmässigen #PoolTests.
Raumluft NICHT optimiert (high_transmission_risk = true):
Berücksichtigt durch längere Kontagiositätsperioden, welche 95% der Fälle abdecken.
Totales Expositionsrisiko: 28.4% 🤦♂️
3/ Szenario 2C: Schule, 4.-5. Klasse, 20 Kinder + Lehrperson, keine regelmässigen #PoolTests. #Raumluftoptimierung durch CO2-Überwachung und/oder #Raumluftfilter.
Totales Expositionsrisiko: 14.5% 🙄
4/ Szenario 2D: Schule, 4.-5. Klasse, 20 Kinder + Lehrperson, keine regelmässigen #PoolTests.
Raumluft NICHT optimiert (high_transmission_risk = true):
Berücksichtigt durch längere Kontagiositätsperioden, welche 95% der Fälle abdecken.
Totales Expositionsrisiko: 27.8% 🤦♂️
5/ Die CH-Inzidenz (# Neuinfektionen in 7 Tagen, pro 100k Personen) für Altersklasse 10-19 war 466 in Woche 34. Dies entspricht einer Inzidenz von ca. 557 im ungeimpften Teil dieser Altersklasse.
6/ Die gemessene CH-Inzidenz für Altersklasse 0-9 war 240, eine wahrscheinliche Unterschätzung mit einem Faktor >= 557/240 = 2.3. In der vorliegenden Analyse wird die Unterschätzung für 0-9 - jährige mit einer entsprechend höheren #Dunkelziffer berücksichtigt.
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
1/ 🧵 für #Transparenz betr. abnehmendem #Impfschutz.
Bei steigender Impfdurchbruch-Rate in allen Altersklassen ist es sehr unglücklich, dass das @BAG_OFSP_UFSP nicht alles unternimmt, den #Impfstatus von PCR-getesteten Personen systematisch zu erfassen.
2/ In meinem Schreiben ans #BAG vom 23.08.2021 hatte ich auf die desolate Datenlage bei der Erhebung von Impfdurchbrüchen hingewiesen und davor gewarnt, bez. #ImpfstoffEffizienz ein allzu rosiges Bild zu malen.
3/ Mein Schreiben enthielt eine „Analyse der CH-Fallzahlen vs. Alter, Impfstatus und Vaccine Effectiveness“, welche in diesem (Thread) beschrieben wurde:
2/ Beispiel-Szenario 1A: Retrospektives Expositionsrisiko für Veranstaltung in Woche 34, mit 80 Personen ohne #Zertifikatspflicht, Verteilung nach Impfstatus gemäss Impfdaten.
Totales Expositionsrisiko 25.6% (1:4 Risiko! 🤦♂️), davon 21.5% durch #Ungeimpfte.
3/ Die Figur zeigt, dass an der Veranstaltung teilnehmende 'Persons' von vergangenen Tagen (Zeitfenster von T_ptc + 1 Tagen) je einen Risikobeitrag für eine unerkannte #Neuinfektion mitbringen. Nur der #Dunkelziffer-Anteil spielt hier eine Rolle.
UPDATE: Wie gut sind unsere Impfstoffe? Wie ermittelt man die #Wirksamkeit zuverlässig? Welche Daten benötigt man, um Störfaktoren zu eliminieren? Wie kann die 🇨🇭 ihre Datenlage verbessern?
Ein 🧵 zur #Vaccine#Effectiveness (VE) vs. #DeltaVariante, Fokus Schutz vs. Infektion. 1/
Wie war dein #Infektionsrisko in Woche 33?
Beispiel: Du bist 20-29 und hattest eine durchschnittliche # Kontakte. Falls #ungeimpft, war deine 7-Tages-Infektionswahrscheinlichkeit 2%. 🙄
PS: Berechnet mittels BAG-Daten und VEs aus [9].
Siehe 10/ für Referenzen. 2/
Für eine unverfälschte Ermittlung der #Impfstoffwirksamkeit (VE) muss man den #Impfstatus von Fällen (positiver PCR-Test) wie auch von Nicht-Fällen (negativer PCR-Test) kennen. Leider fehlen uns dazu wichtige Daten (im Slide rot markiert). @BAG_OFSP_UFSP ? 3/
Update: Ein🧵zur erwarteten Verteilung der CH-#Fallzahlen nach Alter und #Impfstatus für 09.08.-15.08.21, wenn wir zur Vereinfachung eine altersunabhängige #Impfstoffeffizienz VE(2) = 91% gegen die #DeltaVariante annehmen.
In GB erreichen 18-34-jährige 91%, 35-64-jährige 80%
1/
Wie die dominanten roten Anteile in Slide (1/2) zeigen, entwickelt sich eine Pandemie der Ungeimpften. Alle, die sich irgendwie zum #Impfen entschliessen können, helfen mit, die rote Fläche zu verkleinern und den #Kollateralschaden zu reduzieren. #MinimizeCovid 2/
Ohne nationales Impfregister ist die Erhebung des #Impfstatus bei #PCR_Tests erschwert. Dies ist deutlich erkennbar anhand der Diskrepanz bei den Fällen von geimpften Personen zwischen den Daten des @BAG_OFSP_UFSP und den zu erwartenden Zahlen bei VE(2) = 91%. 3/