Read on Twitter
Moeten we nu meer maatregelen nemen? De argumentatie voor het uitblijven van maatregelen is dat het de piek en de timing daarvan niet verlaagt.
Dat klopt, maar de R sneller naar beneden heeft wel degelijk serieuze voordelen.
Wat zijn de medische gevolgen van een lagere R?
Dat klopt, maar de R sneller naar beneden heeft wel degelijk serieuze voordelen.
Wat zijn de medische gevolgen van een lagere R?
2/ De piek
Het idee van ‘de piek’ is dat als het reproductiegetal nu onder de 1 ligt, we al voorbij de piek van het aantal besmettingen zijn. Als die gaan dalen, daalt het aantal opnames en sterfgevallen dus ook vanzelf (maar dat duurt even, vanwege de vertraging).
Het idee van ‘de piek’ is dat als het reproductiegetal nu onder de 1 ligt, we al voorbij de piek van het aantal besmettingen zijn. Als die gaan dalen, daalt het aantal opnames en sterfgevallen dus ook vanzelf (maar dat duurt even, vanwege de vertraging).
3/ De daling
Je kunt langzaam of snel naar beneden. In de Tour van 2019 haalde André Greipel een snelheid van 101.7 km/u in de afdaling van de Col de Vars (~18 km afdaling). Als hij constant 100 km/u reed: afgedaald in 11 minuten. Bij 50 km/u duurt dat 22 minuten, 2x zo lang!
Je kunt langzaam of snel naar beneden. In de Tour van 2019 haalde André Greipel een snelheid van 101.7 km/u in de afdaling van de Col de Vars (~18 km afdaling). Als hij constant 100 km/u reed: afgedaald in 11 minuten. Bij 50 km/u duurt dat 22 minuten, 2x zo lang!
4/ De daling
En hier zie je het probleem: zodra de R onder de 1 is, ben je de piek sowieso al voorbij.
Veel belangrijker is: hoe snel zijn we weer beneden? Die snelheid kun je doorrekenen en dat is afhankelijk van een aantal zaken. Eerst uitleg, dan cijfers en plaatjes.
En hier zie je het probleem: zodra de R onder de 1 is, ben je de piek sowieso al voorbij.
Veel belangrijker is: hoe snel zijn we weer beneden? Die snelheid kun je doorrekenen en dat is afhankelijk van een aantal zaken. Eerst uitleg, dan cijfers en plaatjes.
5.1/ De variabelen
De halveringstijd is afhankelijk van:
- Het reproductiegetal: aantal mensen wat een besmettelijke persoon gemiddeld (!) besmet.
- Generation time: het aantal dagen tussen de infectie van de bron en de infectie van de besmette persoon.
De halveringstijd is afhankelijk van:
- Het reproductiegetal: aantal mensen wat een besmettelijke persoon gemiddeld (!) besmet.
- Generation time: het aantal dagen tussen de infectie van de bron en de infectie van de besmette persoon.
5.2/
De generation time is lastig om te schatten omdat we vaak niet weten wanneer iemand besmet is. Daarom is er:
- Serieel interval: het aantal dagen tussen symptomen van de besmetter en de besmette persoon.
Let op: De waardes hiervan veranderen vaak tijdens een epidemie.
De generation time is lastig om te schatten omdat we vaak niet weten wanneer iemand besmet is. Daarom is er:
- Serieel interval: het aantal dagen tussen symptomen van de besmetter en de besmette persoon.
Let op: De waardes hiervan veranderen vaak tijdens een epidemie.
6/ Getallen en formules
De R wordt beïnvloed door vatbaarheid (immuniteit) en beleid.
Het serieel interval wordt internationaal op 5 dagen geschat, wat uiteraard een gemiddelde is.
Groeifactor (bij krimp) = 1 - R^(1/5).
Halveringstijd = log(2) / groeifactor
De R wordt beïnvloed door vatbaarheid (immuniteit) en beleid.
Het serieel interval wordt internationaal op 5 dagen geschat, wat uiteraard een gemiddelde is.
Groeifactor (bij krimp) = 1 - R^(1/5).
Halveringstijd = log(2) / groeifactor
7.1/ Waar ligt de piek?
Hoeveel besmettingen zijn er vandaag? Het aantal positieve tests (7d-gem: 9801) wat vandaag wordt gemeld kun je niet gebruiken, want dat is data over de afgelopen twee weken. We moeten het aantal besmettingen van vandaag dus schatten (‘Nowcasting’).
Hoeveel besmettingen zijn er vandaag? Het aantal positieve tests (7d-gem: 9801) wat vandaag wordt gemeld kun je niet gebruiken, want dat is data over de afgelopen twee weken. We moeten het aantal besmettingen van vandaag dus schatten (‘Nowcasting’).
7.2/ Waar ligt de piek?
Ik gebruik hiervoor een mix van het model van het @RIVM, @RogerLord, en @HJWesteneng: Mijn schatting is ~9000 besmettingen vandaag.
58% laat zich niet testen met klachten, dus laten we 40% onderschatting nemen. Extrapolatie: 15000 besmettingen.
Ik gebruik hiervoor een mix van het model van het @RIVM, @RogerLord, en @HJWesteneng: Mijn schatting is ~9000 besmettingen vandaag.
58% laat zich niet testen met klachten, dus laten we 40% onderschatting nemen. Extrapolatie: 15000 besmettingen.
8/ Waar is het dal?
Dat bepalen we zelf: Het dal is bijvoorbeeld wanneer het aantal besmettingen laag genoeg is zodat we het virus met testen en BCO + de basismaatregelen kunnen indammen.
Minister de Jonge zei in zijn brief van 28 oktober: 35 / 100.000 / week = 870 per dag.
Dat bepalen we zelf: Het dal is bijvoorbeeld wanneer het aantal besmettingen laag genoeg is zodat we het virus met testen en BCO + de basismaatregelen kunnen indammen.
Minister de Jonge zei in zijn brief van 28 oktober: 35 / 100.000 / week = 870 per dag.
9/ De gevolgen
We beginnen te rekenen vanaf vandaag (‘de piek’) en kijken wat verschillende reproductiegetallen voor medische gevolgen hebben. Een overzichtje:
- Tijd tot indamniveau
- Aantal besmettingen
- Longcovid patiënten
- Opnames
- IC-opnames
- Sterfgevallen
We beginnen te rekenen vanaf vandaag (‘de piek’) en kijken wat verschillende reproductiegetallen voor medische gevolgen hebben. Een overzichtje:
- Tijd tot indamniveau
- Aantal besmettingen
- Longcovid patiënten
- Opnames
- IC-opnames
- Sterfgevallen
10/ Scenario’s
Van elk gevolg hebben we ongeveer een idee wat dat veroorzaakt (schatting), maar zeker weten doen we het niet. Dus gebruiken we scenario’s: verschillende aannames als start, om de bandbreedte aan gevolgen te kunnen uitrekenen.
Van elk gevolg hebben we ongeveer een idee wat dat veroorzaakt (schatting), maar zeker weten doen we het niet. Dus gebruiken we scenario’s: verschillende aannames als start, om de bandbreedte aan gevolgen te kunnen uitrekenen.
11/ Input
- Indamniveau: aantal dagen tot we op 870 besmettingen/dag zijn.
- Longcovid patiënten: 5% of 10% (deze is erg lastig te schatten op dit moment)
- Opnames: 1.5% (RIVM).
- IC: 0.35% (RIVM).
- Sterfgevallen (IFR): 0.25% en 0.5%.
- Reproductiegetal (R): 0.7, 0.8, en 0.9.
- Indamniveau: aantal dagen tot we op 870 besmettingen/dag zijn.
- Longcovid patiënten: 5% of 10% (deze is erg lastig te schatten op dit moment)
- Opnames: 1.5% (RIVM).
- IC: 0.35% (RIVM).
- Sterfgevallen (IFR): 0.25% en 0.5%.
- Reproductiegetal (R): 0.7, 0.8, en 0.9.
12/ Wanneer zijn we weer op indamniveau?
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 135 vs. 111 dagen
R = 0.8: 64 vs. 52 dagen
R = 0.7: 40 vs. 33 dagen
Bij een R van 0.7 heb je ongeveer 5-6 weken maatregelen nodig. Bij een R van 0.9 heb je 18 weken maatregelen nodig.
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 135 vs. 111 dagen
R = 0.8: 64 vs. 52 dagen
R = 0.7: 40 vs. 33 dagen
Bij een R van 0.7 heb je ongeveer 5-6 weken maatregelen nodig. Bij een R van 0.9 heb je 18 weken maatregelen nodig.
13/ Hoeveel besmettingen zijn dat?
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 670448 vs. 385922 cases
R = 0.8: 316786 cs. 181859 cases
R = 0.7: 198154 vs. 114182 cases
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is honderdduizenden besmettingen.
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 670448 vs. 385922 cases
R = 0.8: 316786 cs. 181859 cases
R = 0.7: 198154 vs. 114182 cases
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is honderdduizenden besmettingen.
14/ Longcovid
Hieronder is voor 5% (10% = 2x zoveel)
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 33522 vs. 19296 patiënten
R = 0.8: 15839 vs. 9093 patiënten
R = 0.7: 9908 vs. 5709 patiënten
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is tienduizenden patiënten.
Hieronder is voor 5% (10% = 2x zoveel)
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 33522 vs. 19296 patiënten
R = 0.8: 15839 vs. 9093 patiënten
R = 0.7: 9908 vs. 5709 patiënten
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is tienduizenden patiënten.
15/ Hoeveel opnames zijn dat?
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 10057 vs. 5789 opnames
R = 0.8: 4752 vs. 2728 opnames
R = 0.7: 2972 vs. 1713 opnames
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is duizenden opnames.
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 10057 vs. 5789 opnames
R = 0.8: 4752 vs. 2728 opnames
R = 0.7: 2972 vs. 1713 opnames
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is duizenden opnames.
16/ Hoeveel IC-opnames zijn dat?
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 2347 vs. 1351 opnames
R = 0.8: 1109 vs. 637 opnames
R = 0.7: 694 vs. 400 opnames
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is 1000-1500 IC-opnames.
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 2347 vs. 1351 opnames
R = 0.8: 1109 vs. 637 opnames
R = 0.7: 694 vs. 400 opnames
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is 1000-1500 IC-opnames.
18/ Sterfgevallen
Hieronder gebruik ik een IFR van 0.5% (0.25% = de helft).
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 3352 vs. 1930 doden
R = 0.8: 1584 vs. 909 doden
R = 0.7: 991 vs. 571 doden
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is 1000-2500 sterfgevallen
Hieronder gebruik ik een IFR van 0.5% (0.25% = de helft).
Geschatte besmettingen vs. 100% zicht:
R = 0.9: 3352 vs. 1930 doden
R = 0.8: 1584 vs. 909 doden
R = 0.7: 991 vs. 571 doden
Het verschil tussen een R van 0.7 en een R van 0.9 is 1000-2500 sterfgevallen
19/ Conclusie
We zijn de piek hopelijk voorbij, de daling lijkt ingezet. Als we snel dalen vermijden we honderdduizenden besmettingen + duizenden opnames en sterfgevallen.
Nieuwe maatregelen gaan dus niet om het halen van de piek: het gaat vooral ook over wat er daarna gebeurt.
We zijn de piek hopelijk voorbij, de daling lijkt ingezet. Als we snel dalen vermijden we honderdduizenden besmettingen + duizenden opnames en sterfgevallen.
Nieuwe maatregelen gaan dus niet om het halen van de piek: het gaat vooral ook over wat er daarna gebeurt.
20/ Andere scenario’s
Ik heb mij hier beperkt tot het schetsen van de medische scenario’s als gevolg van corona. Maatregelen die passen bij een R van 0.7, 0.8, of 0.9 hebben vele andere economische, sociale, en andere medische gevolgen. Ik hoop dat iemand anders dit schetst.
Ik heb mij hier beperkt tot het schetsen van de medische scenario’s als gevolg van corona. Maatregelen die passen bij een R van 0.7, 0.8, of 0.9 hebben vele andere economische, sociale, en andere medische gevolgen. Ik hoop dat iemand anders dit schetst.
21/ Slotwoord
Ja, nu ga ik echt met vakantie. Dit draadje stond al weken in de planning en ik realiseerde me dat ik het toch nog wilde plaatsen: het is een verhaal wat nog niet is verteld. https://twitter.com/mzelst/status/1322186088786612228
Ja, nu ga ik echt met vakantie. Dit draadje stond al weken in de planning en ik realiseerde me dat ik het toch nog wilde plaatsen: het is een verhaal wat nog niet is verteld. https://twitter.com/mzelst/status/1322186088786612228
22/ Eindnoot
Dit draadje is een product van de input van velen: Dank aan @heleenvanoers voor het schrijven van de Python code en dank aan de datanerds (u kent ze ondertussen wel) en anderen in de @C19RedTeam community voor het uitwisselen van ideeën.
Dit draadje is een product van de input van velen: Dank aan @heleenvanoers voor het schrijven van de Python code en dank aan de datanerds (u kent ze ondertussen wel) en anderen in de @C19RedTeam community voor het uitwisselen van ideeën.
23/ Limitaties
- Ik ga uit van een constante R tot indamniveau. Dat varieert natuurlijk over tijd.
- Ik beperk me even tot de pure medische gevolgen: er zijn er veel meer.
- Zoals altijd: 'it depends'. Dus kijk vooral naar bandbreedtes, niet naar puntschattingen.
- Ik ga uit van een constante R tot indamniveau. Dat varieert natuurlijk over tijd.
- Ik beperk me even tot de pure medische gevolgen: er zijn er veel meer.
- Zoals altijd: 'it depends'. Dus kijk vooral naar bandbreedtes, niet naar puntschattingen.
24/ Referenties
Nowcasting @rogerlord: https://github.com/rogerlord/covid-19
Reproductiegetal @HJWesteneng: https://twitter.com/HJWesteneng/status/1322628353443143681
Uitleg over epidemiologische variabelen: https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/set-c/set-covid-19-R-estimates.pdf
Nowcasting @rogerlord: https://github.com/rogerlord/covid-19
Reproductiegetal @HJWesteneng: https://twitter.com/HJWesteneng/status/1322628353443143681
Uitleg over epidemiologische variabelen: https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/set-c/set-covid-19-R-estimates.pdf
