Dank voor alle reacties!
Door Briolet: De ggd geeft aan dat het bij contactonderzoek in minder dan de helft van geïsoleerde gevallen lukt om een bron van de besmetting te vinden.
Het opsporen van de bron
zelf is m.i. niet zo interessant omdat die persoon op dat moment waarschijnlijk al niet besmettelijk meer is (uit [4]: "Besmettelijkheid start ongeveer op dag 3 na besmetting ... en houdt gemiddeld 6 dagen ... aan").
Indien je die bron kunt opsporen, en deze persoon bereid is om mee te werken, kun je wellicht anderen (inclusief asymptomatisch) opsporen; dat zou wel substantieel kunnen bijdragen. Maar deze app werkt gewoon onvoldoende goed om een serieuze bijdrage te leveren, zoals ik hieronder uitleg.
Door Toje Fos: Er ligt een potentiële ramp op de loer - ook in Nederland - net om het hoekje en daar zullen we ons toch op moeten voorbereiden.
Daar ben ik het helemaal mee eens. Mijn punt is echter dat er tijd, geld en energie wordt verspild aan een "oplossing" waar in de praktijk minder dan 1% van de daadwerkelijk besmette mensen mee zullen worden opgespoord - d.w.z. die niet via regulier BCO gevonden worden (de app moet het reguliere BCO immers ondersteunen). Dit in plaats van te zoeken naar een oplossing die
wel significant helpt bij het zo snel als mogelijk vinden en isoleren van besmette personen
voordat ook zij besmettelijk worden.
Keten van effectiviteit-verlagende factoren (elke factor kleiner dan 1)De geplande app heeft namelijk een hele
keten aan problemen die elk de effectiviteit met een percentage verlagen:
1) Zowel een besmettelijke als een mogelijk door die patiënt besmette persoon moeten een werkende app hebben;
2) Niet iedereen heeft een smartphone waar de app op kan draaien;
3) Zolang de app niet verplicht is voor smartphonebezitters zal maar een deel van de bevolking de app installeren;
4) In een deel van de gevallen zal de app niet draaien of Bluetooth uitgeschakeld zijn;
5) Een deel van de gebruikers zal de app weer deïnstalleren;
6) Een deel van de mogelijk besmette personen zal
ook via regulier BCO worden opgespoord, waarbij de omstandigheden waaronder de besmetting mogelijk plaatsvond duidelijker zullen zijn (op basis van verklaringen van
twee personen kunnen worden gereconstrueerd) waarmee false positives worden beperkt en mensen eerder genegen zullen zijn de instructies van de GGD op te volgen. Bovendien neemt in dit geval de GGD contact op, waar een via de app genotificeerd persoon "over een drempel moet" en om allerlei redenen kan besluiten om geen contact met de GGD op te nemen;
7) De app zal, naar verwachting, in 25% van de gevallen false positives geven, wat eraan zal bijdragen dat niet iedereen notificaties van de app serieus neemt of wil nemen;
8) Los van de situaties waarin de besmettelijke persoon
geen werkende app heeft, zal de app, door de zeer gebrekkige afstandmeting, veel false negatives geven (dit percentage kan omlaag maar dan stijgt het percentage false positives);
9) Niet elke besmette persoon die na een notificatie van de app in zelfquarantaine is gegaan zal dat volhouden, zich laten testen, een true positive testuitslag krijgen en vervolgens bereid zijn om haar/zijn app-gegevens te uploaden naar de server.
Voorbeeld met nadere uitwerkingDuitsland heeft een vergelijkbare "Corona-warn-app" als gepland voor Nederland. Zo'n 14 miljoen Duitsers zullen die app ondertussen hebben geïnstalleerd (er zal meer belangstelling voor zijn, maar de op Bluetooth gebaseerde apps werken niet op iPhone 6 en ouder, niet op Android ouder dan versie 6 en niet op recente Huawei smartphones). Bij ruim 83 miljoen Duitsers hebben we het dan over, naar boven afgerond, 17%.
Laat daarvan 6% de app wegens problemen deïnstalleren en van de resterende 6% rondlopen met Bluetooth uit of de app niet draaiend, dan hou je 15% over.
Dan zullen, in hooguit 2,25% van de gevallen dat een besmettelijk persoon lang genoeg dicht genoeg in de buurt van een gezond persoon is om deze te
kunnen besmetten,
beiden zo'n draaiende app hebben. Dat percentage zet al amper zoden aan de dijk.
Ook bij een volledige terugkeer naar "de oude normaal" (kroegen, festivals, sportevenementen, nachtclubs, ...) zal een groot deel van de besmettingen vermoedelijk plaats blijven vinden tussen onderling bekenden (familie, vrienden, collega's, klasgenoten, koorleden, ...) die via regulier BCO kunnen en zullen worden opgespoord. Ik vermoed dat het percentage mogelijk besmette personen dat
niet met regulier BCO (dus uitsluitend met de app) kan worden opgespoord, gemiddeld veel kleiner is dan 44%, maar laten we het daar op houden (dat percentage levert een mooie effectiviteit op). Dan is de effectiviteit van de app namelijk nog maar 1% (d.w.z. 1 op de 100 mogelijk besmette mensen wordt
uitsluitend genotificeerd door de app).
Uit de brief [1] van Hugo de Jonge:
Zoals bekend is bluetooth op zichzelf onvoldoende nauwkeurig om de afstand te kunnen meten. Dat blijkt ook uit de tests. Voor de notificatie-app is het echter voldoende om een indicatie te hebben van hoe nabij twee telefoons zijn geweest. Door data hierover te combineren met de tijdsduur van de nabijheid kan met aanzienlijke betrouwbaarheid worden gemeten of twee gebruikers van de app in een situatie zijn geweest met risico op besmetting. Situaties met mensen die nabij elkaar maar fysiek gescheiden waren, bijvoorbeeld aan de andere kant van een muur of in een naastgelegen auto of trein, konden met deze methode in de meeste gevallen correct uitgesloten worden. De conclusie is dat bij een sterk signaal nabijheid zeker is. Bij een zwakker signaal kan dit zowel komen door de feitelijke afstand als door bijvoorbeeld de positie van de telefoon.
Om al te veel false positives te voorkomen (wat leidt tot boze mensen die de app deïnstalleren of waarschuwingen daaruit negeren) zal de app dus voor een
gemiddeld kortere afstand dan anderhalve meter bij relatief lange blootstellingsduur geconfigureerd moeten worden.
Ik vermoed dat als je met deze instellingen het aantal false positives tot "maar" 25% probeert te beperken, dit er zomaar toe kan leiden dat slechts
de helft van de daadwerkelijke besmettingen (true positives) door de app wordt gemeld (de onterecht
niet gemelde besmettingen zijn false negatives). Maar laat ik, tegen mijn gevoel in, het erop houden dat de app in 70% van de gevallen een terechte melding geeft (true positive). Een daadwerkelijk besmet geraakt persoon krijgt dan dus in 0,7% van de gevallen een waarschuwing van de app.
Als de app een mogelijke besmetting meldt, zal een deel van de mensen deze notificatie echter negeren (vooral als ze zelf eerder een false positive hebben meegemaakt of hebben gelezen dat false positives voorkomen), bijvoorbeeld omdat ze geen tijd/zin hebben om in zelfquarantaine te gaan (wellicht totdat ze symptomen krijgen) of ondat ze mogelijk besmet zijn geraakt op een plek waarvan ze niet willen dat anderen te weten komen dat ze daar zijn geweest. Dat de app je alleen vertelt op welke
datum je besmet zou kunnen zijn geraakt, maar niet waar precies of hoe laat, zal er ook in een deel van de gevallen toe leiden dat genotificeerden onterecht vermoeden dat de melding voorkomt uit een moment dat ze een mondkapje droegen of er plexiglas "tussenzat". Als je naar de GGD belt kan de medewerker daar natuurlijk ook geen uitsluitsel over geven. Al met al denk ik dat je van geluk mag spreken als 80% van de (door de app) genotificeerde mensen de GGD belt en zich laat overhalen om, uitsluitend op basis van de datum uit de app, in zelfquarantaine te gaan totdat ze getest kunnen worden. Dan bijft over aan effectiviteit: 0,56%. D.w.z. 56 op de 10000 daadwerkelijk besmette mensen bellen de GGD en gaat in zelfquarantaine.
Echter: een deel van die besmette mensen zal uit zelfquarantaine gaan zonder zich te laten testen, niet alle tests zullen true positives opleveren, en, belangrijk, niet iedereen zal vervolgens bereid zijn om de gegevens uit haar of zijn app te (laten) uploaden. Als dit in driekwart van de gevallen wel allemaal goed gaat, hou je een effectiviteit van 0,42% over. Oftewel 42 van de 10000 besmette mensen gaan in zelfquarantaine, worden positief getest en uploaden gegevens uit de app zodat andere app-gebruikers gewaarschuwd worden.
Bij bovenstaande schattingen ben ik m.i. aan de rooskleurige kant gaan zitten; de uitkomst zou wel eens dramatischer kunnen zijn. Aan de andere kant laat ik mij er graag -met steekhoudende argumenten- van overtuigen dat ik zaken te somber inzie.
Absolute ondergrens en consequentie voor het bevolkingspercentage appgebruikersEen absolute ondergrens hiervoor zou ik op 10% willen stellen, oftewel 1 op de 10 besmette mensen gaat -uitsluitend dankzij de app- in zelfquarantaine, wordt positief getest en uploadt gegevens uit de app zodat andere app-gebruikers gewaarschuwd worden (1 op de 10 is nog steeds nauwelijks effectief, maar dat helpt in elk geval "iets"). Dat betekent dat de kans dat
twee personen de app hebben, niet 2,25% maar ruim 53% moet zijn. Om
dat voor elkaar te krijgen, zal ca. 73% van de Nederlanders met een werkende app moeten rondlopen. En dat lijkt mij een illusie, zelfs bij een nieuwe piek.
ConclusieEr zijn te veel factoren die, in de praktijk, roet in het eten gooien. Ik vind het onbegrijpelijk dat de veelvuldig aangehaalde big data group uit Oxford onrealistische simulatieresultaten publiceert, blind wordt geloofd, niet massaal door andere wetenschappers wordt teruggefloten en als klap op de vuurpijl stelt dat minder dan 60% ook prima is. Uit de brief [1] van minister de Jonge:
Wetenschappelijk gezien is die tweede zin complete bull shit. Als één Nederlander die app heeft
wordt geen enkele besmetting voorkomen. Als twee Nederlanders die app hebben, en één van hen besmettelijk is en de ander niet, en zij elkaar
toevallig treffen, wordt er nog steeds geen besmetting voorkomen - hooguit ontvangt iemand een notificatie. Iedereen met een goed stel hersens snapt dat "for every one or two users of the app" helemaal niets zegt zonder een percentage van de bevolking met zo'n app te specificeren. Waarbij ook de 56% genoemd in [12] in de praktijk veel te rooskleurig is, zoals ik laat zien.