Коронавирус. Памятка
Я похоже прав. Нужно сначала корректно высчитывать R0 и лишь затем корректировать коэффициент масштабирования.
Общий график для США с измененным коэффициентом масштабирования (я просто изменил коэффициент, было взято на глазок. R0 = 4 c 60%, сейчас R0 = 3,8 с 27%), возможно он еще меньше. В Германии с 43% было все рассчитано точно. Это ничего не доказывает, но и не опровергает.
Данные из NY,
Правильно ли я понимаю, что до 50% еще далеко и при 340 тыс. ПЦР-зарегистрированных и населении НЙ (штат) 19,5 млн коэффициент ок. 1:10, а не 1:200? Так там и протестировано ПЦР <6%. А сколько тяжелых из этих 340 тыс., если медики который день работают на пределе? Вика5 в соседней ветке пишет, что в клинике Маннхайма из 100 тяжелых умерло только пятеро. В НЙ умерло 27 тыс., вполне возможно, что тяжелых на порядок больше и тестируют на ПЦР в основном именно их и медработников: общих тестов всего в 3 раза больше, чем положительных.
обращаем внимание на заголовок.
a на footnote (STAY HOME, STOP THE SPREAD; SAVE LIVES)?
я хотела сказать, что мед страховка в США - штука сложная, и обычно она предполагают франшизу, далеко не маленькую.
плюс не будут покрываться экспериментальное лечение, сопутствующие анализы и тд.
можно зайти на гоуфандме и посмотреть сколько народу собирает на оплату лечения короны.
базовое число репродукции в начале эпидемии - особенно в США - почти невозможно оценить из-за быстро меняющейся динамики с тестированием
конечно, можно вставлять любое число для желаемого результата, тем более если разница в 0,2% дает на выходе разницу в 2 раза в проценте населения.
но я не вижу, почему те же самые лабораторные тесты, особенно на антитела, должны, чтобы ваша модель сошлась, давать такую разницу в погрешности (как между НЙ и Калифорнией например)
вы изменяете реальность ради модели, а должно бы быть наоборот: вот как IHME: заметили, что что-то не сходится, и поправили модель, то есть саму формулу, чтобы сходилось лучше
а что с заголовком? это выборка для сравнения позитивных среди медперсонала и вообще (вывод: вирусная доза при инфицировании значения не имеет, в больницах инфицируются не чаще, чем вне)
вот картинка без больниц, но с "весом" районов
эти картинки не о том, что тестировали только в больницах. тестировали везде. в основном в магазинах.
Правильно ли я понимаю, что до 50% еще далеко и при 340 тыс. ПЦР-зарегистрированных и населении НЙ (штат) 19,5 млн коэффициент ок.
Думаю, что правильно. Вы очень, очень помогаете не зацикливаться на определенных вещах. Теоретически изменяя коэффициент масштабирования можно добиться любого процента иммунных. Другое дело, что при этом значения числа репродукции будут нереальными. Стало ясно, на что нужно обращать внимание. Мне сложно сказать, что там в реальности. В Германии обещали серологические тесты до конца апреля и до сих пор ничего действительно корректного нет.
Если предположить, что в NY 40% или даже 20% иммунны, то 27 тыс. для 8 миллионов это соответственно 0,8-1,6%% смертность. В реальности без доказанных значений это всего лишь домыслы. В РКИ уже о второй и третьей волне говорят. Такое ощущение возникает, что не говори, а вдруг угадаешь. Нужны факты, на которые можно опереться.
Давайте раз уж такое дело, пофантазируем. Гарантированно переболели или невосприимчивы работники супермаркетов. Если предположить, что народу все равно есть надо, то многих тоже не обошла эта участь. Дальше члены семьи. К какому результату мы придем?
Меня с семьей эта напасть точно не обошла, коллег многих затронуло. Ясно что без тестов и как правило в легкой форме. Но я наблюдаю последнее время при посещении магазинов, что кашляющих нет. Может конечно и карантин подействовал, но учитывая, что даже во время него маски не носили, то мало вероятно.
заметили, что что-то не сходится, и поправили модель, то есть саму формулу, чтобы сходилось лучше
Не так. Модель я не правил. Модель - это форма кривой. Она не меняется и похоже работает. Меняется коэффициент масштабирования позитивные к инфицированным. Я не теряю надежды, что его можно корректно вытащить и доказать, что он верный. Модель и коэффициент независимы друг от друга. С моделью все просто - есть результаты прогноза совпадающие с реальными данными. С коэффициентом все не так. Не с чем сравнивать. Это как бозон Хиггса искать, знаем значение лежит от 0 до 100%%, но где именно не известно. Когда найдем - станет ясно. Вот только это самое "найдем", будет похоже после окончания эпидемии.
я про то и говорила, извините, наверно опять непонятно пишу
я написала , что в Сиэттле поправили модель
вы подгоняете наоборот реальность (число репродукции/ фактор тестирования) под вашу модель чтоб сошлась.
точный Ro найти невозможно (по меньшей мере нужно сначала все числа положительных нормировать по отношению к тестам. 1 из 100 тестов это не то же самое, что 1 из 1000, а 1 при 100 тестах и 10 при 1000, вовсе даже наоборот), погрешность в расчете Ro в 0,2 дает на выходе разницу в 2 раза, так что да, после эпидемии увидим
к сожалению, надежной предсказательной ценности в том, что касается процента инфицированных, на данный момент модель не имеет. но если она работает, она может помочь оценить эффекты карантина и его ослаблений
Вот и объяснили бы моделью, почему в НРВ меньше заболевших, чем в Баварии, при противоположных ожиданиях.
На этот вопрос она к сожалению ответа не даст. Ее задача - прогноз, оценка влияния того или иного действия, временные рамки. На вопрос "Почему?" отвечать придется людям.
Другое дело, что при этом значения числа репродукции будут нереальными.
Высчитайте суперспредеров при реальных числах репродукции. значения предэкспоненты на экспоненциальной фазе - это суперспредеры?
27 тыс. для 8 миллионов это соответственно 0,8-1,6%% смертность.
27 тыс. для всего штата - 19,5 млн, а не для НЙсити.
Меня с семьей эта напасть точно не обошла, коллег многих затронуло.
Так у нас каждую зиму и весну кто-нибудь кашляет дома, это еще не доказательство. Я слежу за Тиршенройтом, где официально выявлено >1,5% заболевших. Там число инфицированных медленно, но растет (1,1 на 10 тыс. за неделю). Смертность тоже растет, но пока ниже предсказанных Вами 0,023% для всей популяции Тиршенройта. Хотелось бы, чтобы так и осталось. Но по Германии проходим 5-й пик смертности (соответствует пику заболеваний 23 апреля), причем каждый следующий пик смертности дает все большие значения по отношению к заболевшим 11-13 дней назад. По первым пикам было около 4%, теперь не меньше 5%...
Но по Германии проходим 5-й пик смертности (соответствует пику заболеваний 23 апреля)
Это не пики, а просто недостоверная информация по выходным в Германии. На выходных значения падают, в средине недели - возрастают, нагоняя выходные. Если бы в Германии все дни обрабатывали нормально, то не было бы никакой волнообразной кривой, а шел бы плавный подъем, а потом спад.
Посмотрите все "пики" смертности, они всегда приходятся на средину недели:
8 апреля - среда
15 апреля - среда
23 апреля - четверг
28 апреля - вторник
6 мая - среда.
причем каждый следующий пик смертности дает все большие значения по отношению к заболевшим 11-13 дней назад.
По Германии я не видела статистики: "от госпитализации до смерти проходит 11-13 дней". Статистику других стран в Германии не особо можно применять.