@zeitonline fragt "Kann ich jetzt noch #LongCovid kriegen? Was die Wissenschaft darüber weiß, wie groß das LongCovid-Risiko heute noch ist."
Die zitierten Zahlen vermitteln Objektivität, die wir in diesem 🧵 hinterfragen.
#BildungAberSicher
zeit.de
Die zitierten Zahlen vermitteln Objektivität, die wir in diesem 🧵 hinterfragen.
#BildungAberSicher
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Nur ca. 1 von 100 Infizierten entwickle später LongCovid:
In der Einschätzung, dass das #LongCovid-Risiko nach einer #COVID19-Infektion von ~10% im Jahre 2020 auf ~1% gefallen sei bezieht sich Zeit ONLINE auf einen Blogeintrag des Epidemiologen Meyerowitz-Katz.
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In der Einschätzung, dass das #LongCovid-Risiko nach einer #COVID19-Infektion von ~10% im Jahre 2020 auf ~1% gefallen sei bezieht sich Zeit ONLINE auf einen Blogeintrag des Epidemiologen Meyerowitz-Katz.
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Meyerowitz-Katz' Rechnung nutzt regelmäßige Erhebungen des britischen ONS als auch des Household Pulse Surveys des US-amerikanischen CDC. Laut seiner Aussage liessen sich hieraus "die wohl robustesten Schätzungen ableiten."
3/12
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@drjanosch1 hat sich in 2 Threads mit Meyerowitz-Katz' Rechnung beschäftigt und zeigt mehrere Schwächen auf:
1) Das Risiko werde um den Faktor 2.5 unterschätzt.
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1) Das Risiko werde um den Faktor 2.5 unterschätzt.
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2) Meyerowitz-Katz vernachlässige die inhärente statistische Unsicherheit:
Es werden keine Konfidenzintervalle angegeben.
@drjanosch1 rechnet vor, dass das das berechnete Risiko 1.2% auf Grundlage der CDC Daten zwischen -0.4% und 2.8% liege.
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Es werden keine Konfidenzintervalle angegeben.
@drjanosch1 rechnet vor, dass das das berechnete Risiko 1.2% auf Grundlage der CDC Daten zwischen -0.4% und 2.8% liege.
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3) Wird der oben erwähnte Faktor 2.5 hinzugezogen, ergibt sich laut @drjanosch1 ein Risiko von 3%, welche im möglichen Bereich zwischen -1.0% und 7% zu betrachten sei, wobei hiermit noch gar nicht sämtliche Unsicherheiten berücksichtigt wären.
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Dies verdeutliche bereits, dass der Schluss, dass das das #LongCovid-Risiko von 1 von 10 Fällen auf 1 von 100 Fällen gesunken sei, auf Grundlage der zur Schätzung genutzten Daten nicht gültig sei.
Mit anderen Worten: Die Daten unterstützten diese Behauptung nicht.
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Mit anderen Worten: Die Daten unterstützten diese Behauptung nicht.
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4) @drjanosch1 zeigt in seinem englischen 🧵 außerdem, dass sich sehr unterschiedliche Schätzungen ergeben, je nachdem, welches 12-Monats-Intervall zugrunde gelegt wird:
8/12
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Für Oktober 2022 bis Oktober 2023 ergebe sich aus den CDC-Daten ein #LongCovid-Risiko von nur 0.5%.
Für Juni 2022 bis Juni 2023 ein Risiko von 10%, welches aufgrund der statistischen Unsicherheit zwischen 3.3% und 16.7% einzuordnen sei.
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Für Juni 2022 bis Juni 2023 ein Risiko von 10%, welches aufgrund der statistischen Unsicherheit zwischen 3.3% und 16.7% einzuordnen sei.
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Sollten sich auf Grundlage dieser Daten tatsächlich "die wohl robustesten Schätzungen ableiten," dann unterstreicht obige Diskussion, wie breit das Spektrum der Unsicherheit bei der Quantifizierung des aktuellen #LongCovid-Risikos leider immer noch ist.
10/12
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An dieser Stelle heben wir hervor, dass selbst eine genaue Quantifizierung des bevölkerungsweiten #LongCovid-Risikos nur eingeschränkt Rückschlüsse auf das persönliche individuelle LongCovid-Risiko erlauben würde.
Inzwischen sind eine Vielzahl von Risikofaktoren bekannt.
11/12
Inzwischen sind eine Vielzahl von Risikofaktoren bekannt.
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Weiblich zu sein ist beispielsweise ein solcher Risikofaktor mit Einfluss auf das individuelle Risiko.
Die Studienlage zeigt auch:
#COVID19-Impfungen reduzieren das individuelle #LongCovid-Risiko.
Der beste Schutz vor #LongCovid ist und bleibt die Infektionsvermeidung.
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Die Studienlage zeigt auch:
#COVID19-Impfungen reduzieren das individuelle #LongCovid-Risiko.
Der beste Schutz vor #LongCovid ist und bleibt die Infektionsvermeidung.
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