Door Anoniem: Bron van 60% gebruikers gevonden?De volgende pagina bevat wel "60%", uit
https://045.medsci.ox.ac.uk/for-media:
[...]
Our models show we can stop the epidemic if approximately 60% of the population use the app, and even with lower numbers of app users, we still estimate a reduction in the number of coronavirus cases and deaths.”
Dit komt NIET terug in PDF press releases van 17 en 31 maart, maar wel] de laatste van 16 april
Bron van 60% gebruikers gevonden?
De volgende pagina bevat wel "60%", uit https://045.medsci.ox.ac.uk/for-media:
[...]
The successful implementation of this approach depends mainly on two factors:
- Good user adoption: A sufficiently large proportion of the population needs to adopt the app for the
digital contact tracing to reach enough new infections and stop the spread.
- Continuous investment in testing: Governments and public health systems need to have the
capacity to test individuals identified to be at risk by the contact tracing app.
[...]
Our models show we can stop the epidemic if approximately 60% of the population use the app, and even with lower numbers of app users, we still estimate a reduction in the number of coronavirus cases and deaths.”
Dit komt NIET terug in PDF press releases van 17 en 31 maart, maar wel] de laatste van 16 april
GOTCHA!
De 60% is geconstateerd door professor Christophe Fraser van hetzelfde big data instituut:
“We’ve simulated coronavirus in a model city of 1 million inhabitants with a wide range of realistic epidemiological configurations to explore options for controlling transmission. Our results suggest a digital contact tracing app, if carefully implemented alongside other measures, has the potential to substantially reduce the number of new coronavirus cases, hospitalisations and ICU admissions. Our models show we can stop the epidemic if approximately 60% of the population use the app, and even with lower numbers of app users, we still estimate a reduction in the number of coronavirus cases and deaths.”
https://www.bdi.ox.ac.uk/news/digital-contact-tracing-can-slow-or-even-stop-coronavirus-transmission-and-ease-us-out-of-lockdownHelaas is Nederland geen stad met 1 miljoen inwoners,
dus of die simulatie ook voor een inwonersverdeling als in Nederland zou gelden, is nog maar de vraag.
Maar voor de grote steden zou het in de buurt kunnen komen. Dus helemaal onzin is het ook weer niet.
Het R getal heeft sterk te maken met:
- de besmettingskans per contact, dat ligt aan de locatie en situering van 2 of meer personen ten opzichte van elkaar.
In een grote stad is die op tal van plekken weer anders.
a) Op sommige plekken zal die kans binnen een kleinere bandbreedte variëren, kan je de kans dan redelijk voor bepalen.
b) Op andere plekken in een grote stad heb je te maken met oneindige locatiegebonden variaties.
Dat is zelfs het geval blijkt bij bedrijfsonderzoek door HSQ afdelingen voor hun fabrieksterreinen.
De combinatie van ervan is [a1, a2, ax,] x Boneindig x persoon I...800.000 dat je op een oneindige besmettingskans uitkomt.
- het gemiddeld aantal contacten per tijdseenheid
Bij een typisch dynamisch stads-leventje zullen die aantal contacten per tijdseenheid meer verschillend zijn.
Zijn er mensen bij die een minder typisch dynamisch stads-leventje hebt dan kan de doorgifte van een besmetting weer
anders lopen. Hier valt wel beschouwd in een samenleving met variërende samenstelling eigen geen gemiddelde voor te
rekenen. Het enige dat je ermee doet is een maximaal scenario decimeren tot iets dat rekenkundig kleiner voorgesteld wordt dan dat het kan zijn maar evengoed voor een belangrijk deel van de populus zijn dat je het doorgifte ratio voor hen puur rekenkundig veel te zwaar voorstelt / toedeelt.
- de genezingssnelheid
dat hangt mede af van een consistente classificatie en detectie.
Wanneer je dus geen eenduidige ziektebeelden c.q. overlappende ziektebeelden hebt dan kan je wel aan de bel trekken
maar de genezingssnelheid is dan toch zeker niet over de hele linie hetzelfde.
Hangt ervan af of je meer kan dan alleen voor klachtenbestrijding gaan, wat de medische behandeling is et cetera.
- de infectieduur die varieert nogal van persoon tot persoon (? = 1/D)
Je kan dus niet eenduidig een R-getal hanteren zonder dat je de status van veel besmette of (nog) niet-besmette mensen uit de vergelijking weg poetst.
Als RIVD voor iedereen in Nederland dezelfde betekenis geven aan R2 of R1 of een tussenliggende waarde is echt dus wel een vrij gek.
Ook al lijkt het gemiddeld allemaal zo mooi binnen dezelfde waardes terug te herleiden, je bent wiskundig vrij grof bezig met crunchen van je getallen zodat ze mooi in je rekenmal passen.
Je negeert met elkaar al snel dat de kans variatie in de praktijk afwijkt van de berekeningen.
Hoeveel mensen uit de kleinere popusus bewegen zich in de besmetting- en genezingstijd minder homogeen binnen hetzelfde gebiedje in Nederland?
En mensen verplaatsen sowieso zeker niet elke dag per definitie lineair evenredig langs dezelfde contacten en paden!
Die gemiddeldes zijn dus een rekenkundige verbloemer.
De kans op besmetting en de kans op doorgifte wil niet zeggen dat beide kansen bij elk persoon zich ook daadwerkelijk voortdeden.
De doorgifte kans voor iets waar je immuun systeem nog niet aan gewend is werkt dat ook niet voor iedereen hetzelfde door.
Omdat niet heel Nederland in hetzelfde flatje met op dezelfde afstand van een winkel en cafe of sportclub woont houd je binnen de aanvang fase van een uitbraak altijd de medische componenten als maatgevende factor.
Als je in die aanvang fase overstag moet dan weet je dat toch al wat maar ZEKER niet heel Nederland overstag hoeft!
Vergt de detectie langere tijd dan moet je daar als medische wereld in eerste plaats vooral zelf open over worden!
Op de achtergrond weet je als ministerie van volksgezondheid dan toch al wel dat de keuzes die je toch moet maken voor meer mensen impact gaat hebben.
In werkelijkheid kan je je voorstellen dat bij 14 dagen detectie wachttijd 1/5 of 1/6 deel van Nederland over stag moet.
Bij 1 maand wachten vanaf de eerste intrede van duidelijk besmette gevallen kan het 2/3 tot meer van het land zijn.
Maar als een test 2 dagen nodig heeft en je al die tijd voor de besmette personen serieuze maatregelen treft dan hoeft het normaliter maar een kleiner deel van de bevolking te raken die de sjaak is.
Al die factoren per persoon en locatie die samen het R-getal vormen zijn dus niet eenduidig op elk persoon te plakken.
Per besmetting kan die echt sterk verschillen.
Daarmee lijkt een App dus nader beschouwd wel leuk maar echt een onnuttige druppel op de gloeiende plaat.
Ook een overdrijving tool als je denkt dat het voor peakshaving van onder- en overschatting van aantal besmette mensen van locatie tot locatie kan helpen.
Omdat mensen dus geen lineaire invloed hebben op doorgifte binnen hun directe omgeving waarbinnen ze zich bewegen.
Kijk je er langer naar dan weet je zonder App dat je echt evenveel weet voor al die gebieden met miljoenen inwoners.
Zodra nogal wat mensen opeens in het ziekenhuis moeten worden opgenomen dan treedt een niet-evenredig gedistribueerde beslissing periode in.
Binnen die periode moet je toch gewoon op basis van medische en economische en lokale inzichten over je gemeente knopen doorhakken.
En als je weet dat dat eenmaal gebeurt dan weet je dat die aantallen in steden met zeg 50.000 inwoners in veel gevallen nou eenmaal zal lager liggen.
Wanneer dat niet is weet je dat er daar of niets aan de hand is of dat je ook echt aan de bak moet, maar niet per definitie iets ertussen.
De sleutel voor ons land is dus niet de App of locaties in kans-klasses proberen te gieten maar ziekenhuis opnames, goede detectie en werkwijzen in de ziekenhuizen en daarbuiten vooral elkaar in de eigen buurt kennen!
Anonimiteit in een grote stad helpt hierbij zeker niet.
In andere gevallen weten voldoende mensen met gezond werk-vreugde en mensen met prive sociaal contact echt ook binnen 1 dag op tijd dat er best wel veel mensen in het ziekenhuis liggen.
En dat je dan dus al gewoon gerechtvaardigd een probleem hebt.
En dat je dus niet hoeft te wachten met een TIJDELIJKE omschakeling van je leven omdat er binnen die tijd via de App nou eenmaal nog even geen duidelijk zinnig signaal aan iedereen kon worden verstrekt.