In Deutschland gibt es zwei Wissenschaftler, die den Verlauf der Corona Pandemie massgeblich beeinflusst haben.
Der eine ist sehr bekannt, hat massgeblich die Strategie der Bundesregierung beeinflusst. Der zweite ist eher unbekannt, dafür verdankt ihm Deutschland die niedrige Mortalitätsrate: Dr. Thomas Voshaar.
Hier die Erklärung im O-Ton, warum die Mortalität hierzulande so viel geringer ist als in anderen Ländern.
Heute verschwindet Heinsberg und Tirschenreuth von der Corona Karte, wenn man die neue Definition “Neuinfektionen der letzten 7 Tage” nimmt. Ein grosser Erfolg der Massnahmen vor Ort.
Neu im Club dafür sind Greiz (Familienfeiern), die drei Schlachtereien Pforzheim Müller Fleisch, Coesfeld Westfleisch und Bad Bramstedt Vion, Esslingen war es eine Beerdigung, Neuburg eine Asylunterkunft, Rosenheim und Traunstein sind Altfälle von den Starkbierfesten.
The Gangelt study that surfaced this morning is interesting as it includes now some sound statistics using GEE models to account for household clustering (in a previous interview the lead author denied the value of statistical models). The PDF is only available an internal university server without any doi number and timestamp – not even a “preprint” at all.
Maybe I am a bit disappointed as it remains basically a cross-sectional analysis, without any virus phylogeny, ct values and without any description if and how containment measurements were followed under lock-down conditions. Although being performed at a hotspot, PCR results are not particular exciting. 439/12597=3.4% as measured by official surveillance and 33/919=3.6% as measured by the authors.
The claim to fame (besides some annoying reports about the accompanying PR campaign that made it even into Science magazine) are those 15% antibody positive results. Everything in this paper depends on the IgG antibody specificity to Sars-Cov2. It is reported
as of April 7, 2020, validated in cooperation with the Institute of Virology of the Charité in Berlin, and the Erasmus MC in Rotterdam, Euroimmun, Lübeck, Germany). The data sheet (April 7, 2020) reports cross-reactivities with anti-SARS-CoV-1-IgG-antibodies, but not with MERS-CoV-, HCoV-229E-, HCoV-NL63-, HCoV-HKU1- or HCoV-OC43-IgG antibodies.
which is a bit weak regarding current pre-test standards, neither in terms of selection of samples, numbers and reporting. The press briefing even adds more confusion
as this reference is not cited in the preprint. I assume it is the Lassaunière comparison (medRxiv preprint) that showed a specificity of 96% only which is n o t s o good with the low prevalence expected.
posted April 10 (downloaded May 5) https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.09.20056325v1
A further study on medRxiv reported a specificity of 99% using a “well-defined specificity panel of 147 serum and plasma samples” without any further description. Seroconversion data would also been helpful from Gangelt – why are those N=9 in the figure below not being retested after 2 weeks?
Unfortunately all consecutive plots stratify for infection rate only (combining IgG+ and PCR+) but do not show if the significant difference between carnival / no carnival is due to IgG+. Did IgG+ probands suffer from more symptoms? Why do the co-morbidities not show up here as in many other studies? Why is there such a low household secondary infection rate although the initial transmission is so high?
The contact persons outside of the household are ignored. Unfortunately, the paper also does not show the data promised in a previous interview, for example data on drug use, seating arrangement at the festival, infection chain and association with school closing at the end of January. Will that be published only as salami sliced?
Compared to the April 9 report, based on 500 study participants there are also major discrepancies
– the number of inhabitants in Gangelt increased by 68 for whatever reason
– Forsa is no more mentioned in the acknowledgment
– the percentage of PCR+ individuals was previously given as 2% but is now reported to be 3.6%. Either the first figure was completely wrong, or the additional 419 individuals must have contributed a phenomenal 5,5% PCR+ rate.
– the preliminary case fatality CFR was 0.37% based on 7 individuals. This figure remained unchanged even when moving to infection fatality IFR that should be lower as the denominator increased with more infections. Patients also continued to die after the end of the observation period, making the IFR estimate unreliable if not expanded by the 14-21 day usual symptom to death interval.
I tried to validate those 7 deaths reported in the manuscript for Gangelt until March 30. RKI reports 55 in the district Heinsberg until March 30. Did most of them really happen outside Gangelt?
According to the official statistics of the state department we may expect 11 deaths per month in Gangelt. So with the 7 reported cases we should find 18 cases by the end of March. According to the website https://www.aachen-gedenkt.de there are, however, 21 obituaries found in Gangelt eg 3 more than expected. Maybe there are some errors in my re-analysis as the obituaries do not always give the last address or not each death results in an obituary but we can assume that there was at least an excess of 10 and not only of 7 cases until March 30. For a final estimate we need to add at least 1 more case who died after the end of study. My estimate therefore is at least 11 and not just 7 cases.
– Why have the death certificates not been verified in a paper that has even “infection fatality rate” in the title?
– Why are there no virus tests in the victims?
There are few more but less important issues
– it does not make sense in Figure 5 for 1 person to be infected by 1 person
– the prevalence of 107 lung diseases in table 1 is wrong with the given percentage
– the “officially reported cases for this community 3.1%” in the abstract contradicts Fig 1A which gives 439/12597 or 3.5%
– a non responder survey is missing in particular as previously PCR+ individuals were underrepresented. Although not directly reported in the paper, I calculate the response to 407/600=67.8% which is acceptable but not top class.
Taken together, it seems that the study leaves us with a lot of open questions. What is the functional relevance of this particular Ig G+? Is there any Ig G+ reinfection? What do the N=20 in the diagram 2C mean – chronic carrier, false positives, re-infected patients?
The new FAZ headline published in parallel is clearly unwarranted as hotspot data can not be extrapolated.
15% of 81 Million infected? Only now I get the argument: the authors increase their infection rate from 15% to 20% due to some non-participation, then use the IFR based on 7 cases, relate it to the number of German inhabitants to obtain the number of infected ones in Germany. Breathtaking!
Commentary: While I think, it is fine to post a preprint ahead of a publication, this is not even a preprint, it is just a copy of a manuscript on a university server. Using this copy to legitimate a FAZ headline, means that the information released here can no more retracted. It will influence politics, it will influence the live of millions of people. It also means: peer opinion is not relevant for somebody who talks to the press without any peer comment. Streeck hat been warned after publishing the interim report while circumventing again standard procedures in science, means this is a misuse of science as pretext.
6.5.2020 UPDATE
Two fun facts – the person in table 1 was probably so drunken that s/he does not even remember carnival ;-) The press briefing reporter obviously did not understand the difference of essay and assay :-)
Drosten about the study in his podcast “a little bit too high”, “would have analyzed in a different way”, “no raw data” …
lockdown to control until vaccine “not feasible” 22:27 and argues for “viral low dose”
Sahm / FAZ complained about the confidence interval.
The current IFR in the USA is not 0.36% but 1.3% (95% CI: 0.6% to 2.1%) with county-specific rates varied from 0.5% to 3.6% according to Basu 2020. With a correct figure of 11 deaths out of 15/100 * 12.000 in Gangelt, the IFR is 0,61% and compatible with the lower end of the US distribution,
11.5.2020 UPDATE
mortality figure Heinsberg / Gangelt
LEFT FIGURE Cumulative number of covid19 death in the district of Heinsberg according to RKI data shows a sharp increase of deaths in March. Cumulative number of all death in Gangelt according to an own analysis of all obituaries from January to April 2020 as reported in the local newspaper for Gangelt in the RIGHT FIGURE. The thin straight line indicates the 18 year average death count in Gangelt according to official NRW statistics 2000-2018 (with on average of 11 deaths per month). Vertical lines give the examination period of the Gangelt study. Death rate is obtained by obituaries using “Gangelt” in the announcement. Without official data confirming the home address of the case fatalities in Gangelt, the number of deaths obtained by obituaries could have been slightly overestimated as sometimes the home address is given by the funeral office only; on the other hand cases without any obituary would have left to an underestimate. Taken together the right plot shows an excess of 10 deaths on April 4. If we add another death after the observation period, there are 11 deaths instead of 7. Data available on request.
screenshot of my local obituary database
According to official RKI data about 15% of all Covid-19 related deaths in the district occurred in Gangelt although only 5% of the population of the Heinsberg district is living there.
The average all cause death in Gangelt doubled in March when compared to years 2000-2018.
Summary: The excess number of deaths in Gangelt by the end of the study is much higher than reported in the manuscript.
Welche Rolle haben die Starkbierfeste und Wahlen in Bayern bei Ausbruch gespielt?
Welche Personengruppe/Gewerbe infiziert im Augenblick gerade die meisten anderen Menschen?
Wieviele (nicht ausgewählte) Personen haben die Erkrankung bereits durchgemacht?
Wieviele Kinder? Sind Kinder weniger ansteckend als bei sonstigen Viruserkrankungen?
Gibt es Near Field Tracing Apps ohne massive Datenschutzprobleme?
Kann man die Gesundheitsämter mit besserer Software ausrüsten?
Kann man die Zeit für den Crispr Schnelltest unter 40 Minuten drücken?
Gibt es eine Hintergrund-Immunität durch verwandte Corona Viren?
Gibt es Kreuzreaktionen, die zu schwererem Verlauf führen?
Gibt es genetische Varianten oder altersabhängige Genmethylierung von ACE2, TMPRSS2 oder Cathepsin L oder diversen Interleukinen, die den klinischen Verlauf negativ beeinflussen?
Wie ist die Kinetik von SarsCoV2 und ACE2 Rezeptorbindung?
Ist rekombinantes lösliches ACE2 ein therapeutisches Prinzip? Wirken TMPRSS2 Hemmer?
Was löst die neurologischen Symptome wie Guillain-Barré und Anosmie aus? Warum ist der pO2 oft so niedrig ohne Atemnot?
Was bedingt den Übergang von L und H Typ der Pneumonie?
Gibt es eine lokale pulmonale Hypertonie und Rechts-Links Shunt zB durch Angiotensinogen II Freisetzung?
Vitamin D is a remedy for everything, at least for some people. Right now, there are now already 44 papers that describe an association to corona infection. I have read only a few of them – 100% astroturf.
Media query 18/4/2020 at the new NIH interface https://icite.od.nih.gov/covid19/search/#search:searchId=5e9a955c690d75486c676e67
Leider sagt das RKI bis heute nicht wie lange, ein Patient infektiös ist.
Wenn ein Amt so etwas während einer Pandemie nicht weiss, warum stellen sie dann nicht einen Expertenrat zusammen? Und wenn ein externer Experte dass nicht weiss, warum vergibt man dann nicht einen Forschungsauftrag zu der Frage?
Aktuell wird der Großteil der Testkapazität in den Gesundheitsämtern an wiederholte “frei”-Messungen von Patienten verwendet. Nach Ende einer eher großzügigen Quarantäne wäre es wichtiger, die Neuansteckungen zu erfassen, die immer noch aus Kapazitätsgründen abgewiesen werden. Ähnlich konfus sind im Augenblick auch die “Gesund”meldungen der Landkreise.
Das Pauli Zitat ist wunderbar (“What you said was so confused that I could not tell whether it was nonsense or not”) !
Anders als mit Pauli kann man aber auch den neuesten Ioannides Artikel nicht kommentieren, der das absolute Risiko der Mortalität am Beginn der Pandemie rechnet. Es ist so ähnlich, als würde man das Mortalitätsrisiko der Appendizitis am Diagnosetag für die nächsten 24 Stunden berechnen. Das wäre dann auch nur 5% und würde ernsthaft in Frage stellen, ob Blinddarm Operationen wirklich sinnvoll sind denn eine Operation hat ja schliesslich auch Nebenwirkungen (Infektion, Nachblutung, Thrombose). Allerdings würde dieser Denkfehler vielen Menschen das Leben kosten.
Ich sehe hier nicht so sehr das Ende von EBM ( der “evidence-based medicine”) aber sehr wohl das Limit und die Unfähigkeit mit neuen und dynamischen Sachverhalt umzugehen.
Christian Drosten meinte gestern auf Twitter an seine 232K Follower über “eine eventuelle Dunkelziffer”: “Hier sollten wir zum gegenwärtigen frühen Zeitpunkt der Epidemie nicht allzuviel erwarten.” Drosten räumt ja sonst immer sympathisch ein, wenn er etwas nicht weiss. Leider macht er das nicht immer bei epidemiologischen Fragen…
Sehr richtig. Und eine eventuelle Dunkelziffer kann man nur durch geografisch breit angelegte Untersuchungen bestimmen. Hier sollten wir zum gegenwärtigen frühen Zeitpunkt der Epidemie nicht all zu viel erwarten. https://t.co/4jZbpbKCYW
Den Begriff Dunkelziffer gibt es eigentlich nicht in der Epidemiologie, ich vermute der Begriff soll das ascertainment bias oder selection bias beschreiben. Auf Deutsch also etwas, was man nicht weiss. Der Zusatz “eventuell” stellt jedenfalls die “Dunkelziffer” in Frage.
Forscherinnen und Forscher der Columbia Universität kommen in einer Simulation zu dramatischen Dunkelziffern. Sie haben die Ausbreitung des Coronavirus mit einem Pandemie-Simulationsprogramm nachgespielt. Die Daten für ihre Berechnungen stammten aus der frühen Phase der Epidemie in China, als es noch keine Kontaktbeschränkungen gab. Demnach kamen auf jeden nachweislich Infizierten etwa sieben unentdeckte Fälle, schreiben die Autoren im Fachmagazin “Science” […]
Das Robert-Koch-Institut geht zwar ebenfalls von einer Dunkelziffer aus. Präsident Wieler sagte, die gebe es bei jeder Infektionskrankheit. Es gebe aber keinen Anlass, von einer besonders hohen Dunkelziffer auszugehen, weil in Deutschland sehr früh am Anfang der Coronakrise mit Tests begonnen worden sei und generell sehr viel getestet werde. Der RKI-Präsident betonte aber, dass nach aktuellem Stand die Hälfte der Infizierten tatsächlich auch an der Krankheit Covid-19 erkrankt. „Die anderen Hälfte sehen wir gar nicht.“
Und von der Bestimmung sei nicht “allzuviel zu erwarten”? Obwohl sie die Basis jedes SEIR Modells ist, mit dem S=susceptible, E=exposed, I=infected, R=recovered berechnet wird? Wenn die Dunkelziffer, einmal angenommen bei 90% liegen sollte, dann würden 83 Millionen Deutschen im Augenblick nicht 100.000 Infizierten gegenüber stehen, sondern 1 Million. Ein gewaltiger Unterschied, der eine völlig andere Einschätzung bedeuten würde (die Hotspot Rechnungen in Bergamo und New York sind nochmal eine ganze andere Frage – die meisten Experten gehen hier von self-enforcing loops und tipping points aus).
Es ist zudem wenig hilfreich, den Wert von epidemiologischen Studien zu bezweifeln, wo es immer große Anstrengungen kostet, Teilnehmer von Studien zu überzeugen. Und was meint Drosten mit frühem Zeitpunkt der Pandemie? In Deutschland trat der erste Fall am 28.1. auf, Wieler sagte am 27.2. die Deutschen sollten zu Hause bleiben, Kekulé am 17.3. dass wir die exponentielle Phase erreicht haben. Gestern war der 8.4. also mehr als drei Wochen nach Beginn der exponentiellen Phase? Oder geht Drosten von einem mehrjährigen Verlauf aus?
Fazit: Es gibt eine Dunkelziffer, die nach aktueller Schätzung mindestens bei 50%, eher Richtung 90% liegt. Da die Verläufe in den einzelnen Landkreisen sehr unterschiedlich sind, brauchen wir repräsentative Bevölkerungsstudien in allen Altersgruppen.
Der Blindflug geht also weiter.
PS. Noch zwei Plots zur Dunkelziffer von Viruserkrankungen bei Kindern. Kinder werden aktuell kaum getestet, weder on demand noch bei der extra angelegten Studie in München. Wie wird man die Schulöffnung nach den Osterferien begründen? Bauchgefühl? Druck aus der Wirtschaft? Und woran wird man merken, dass die Schulöffnung doch zu früh kam ( so wie in St Louis 1917 )?
Quelle RKI abgerufen am 9.4.2020 Lagebericht 8.4.2020, S.4. https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/2020-04-08-de.pdf?__blob=publicationFile Kinder werden bisher kaum getestet, obwohl sie am ehesten asymptomatische Virusträger sind.
Die Gruppe Kinder bis 14 Jahre ist bei sonstigen Viruserkrankungen immer am häufigsten betroffen. Sollte COVID-19 sich so viel anders ausbreiten?
Quelle RKI abgerufen am 9.4.2020 Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2017/18 2017, S. 28, https://influenza.rki.de/Saisonberichte/2017.pdf KInder im Alter 5-14 Jahre haben die höchste Rate an positiven Influenza Tests.
Die bayrische Staatsregierung äussert sich jedenfalls euphorisch zu der mit Polizeischutz durchgeführten und von Mercedes gesponsorten Studie aus “gebündelter wissenschaftlicher Kompetenz” (Söder).
In der laufenden Pandemiesituation fehlen uns nach den weitreichenden und erstmal notwendigen Beschränkungen bevölkerungsbezogene Daten, die gebraucht werden, um die laufenden Massnahmen zu evaluieren und zu steuern. Die bisher einzigen populationsbasierten Daten in Deutschland finden sich in den Influenza Wochenberichten des RKI bei den in der 12. KW in 3 von 193 untersuchten Sentinelproben (1,6 %) SARS-CoV-2 identifiziert wurde.
Mein Vorschlag ist eine Ärzte Surveillance Studie, die Vorschläge von Lipsitch aufgreift und auf dem Konzept von Cowling aufsetzt. Dafür wird randomisiert eine nach Alter, Region und Geschlecht geschichtete Stichprobe von Ärzte:innen Haushalten gezogen. Eine solche Basiserhebung wird im übrigen auch von Cochrane/EBM und anderen Epidemiologen gefordert [1, 2, 3].
Ärzten/Ärztinnen kommt in der Pandemie-Situation eine besondere Bedeutung zu; sie eignen aber auch selbst als Untersuchungsgegenstand, da es unter den aktuellen Bedingungen große logistische Probleme für eine klassische epidemiologische Studie gibt. Nach dem Prinzip der bekannten Physicians’ Health oder British Doctor Studies können in wenigen Tagen verlässliche Basiszahlen generiert werden können, ohne dass hier zusätzlich die Infektion durch Untersuchungsteams verbreitet wird.
Die Landesärztekammer würde dafür eine Zufallsstichprobe von ca 3.000 Ärzten/Ärztinnen in den Landkreisen ziehen und sie in einem Anschreiben bitten, dass sie kurzfristig bei sich selbst und allen in ihrem Haushalt lebenden Personen Abstriche nehmen bzw die Serologie bestimmen. Ergänzt werden kann die Ziehung aus den Ärztehaushalten durch zufällig gezogene Probanden aus der jeweiligen Patientenkartei oder in der Nähe liegenden Adressen aus dem Einwohnermeldeamtsregister. Alle Ergebnisse werden umgehend in eine online Datenbank eingetragen, bei Positivbefund das Tracing an die zuständigen Gesundheitsämter übertragen.
Die Bereitschaft von Ärzten/Ärztinnen für ein solches Projekt dürfte hoch sein, zumal die Teilnehmer den Vorteil haben, ihren Teststatus zu erfahren. Für die epidemiologische Forschung werden die Daten anonymisiert.
Ein solches Survey kann in beliebigen Zeitintervallen wiederholt werden, um die zunehmende Durchseuchung beziehungsweise aufkommende Immunität zu messen. Zu klären bleiben juristische und ethische Fragen, Datenschutz sowie Finanzierung des Projektes.
Im Zug einer Recherche zu Wolfgang Wodarg habe ich über einen Welt Artikel einen interessanten Wikipedia Eintrag zu Gerd Postel gefunden:
Dennoch bewarb sich der 24-jährige Postel schon kurz darauf im September 1982 als Dr. med. Dr. phil. Clemens Bartholdy um eine ausgeschriebene Stelle als stellvertretender Amtsarzt in Flensburg.
…
Unechte Urkunden bestätigten scheinbar seine Angaben zu Prüfungsergebnissen und Berufsweg, Andere Unterlagen fehlten zwar, da Postel aber zuvor Kontakt zu Amtsleiter Wolfgang Wodarg aufgebaut hatte und man sich sympathisch war, wurde er eingestellt.Unter Postel sank die Quote der psychiatrischen Unterbringungen auf Antrag hin von über 95 % auf lediglich 10 %.
…
Auch seine Leistungen während der Probezeit in der Zschadraßer Psychiatrie wurden vom damaligen Krankenhausleiter Horst Krömker als „überdurchschnittlich“ beurteilt. Postel meinte hierzu „Wer die Dialektik beherrscht und die psychiatrische Sprache, der kann grenzenlos jeden Schwachsinn formulieren und ihn dann in das Gewand des Akademischen stecken“.
In der Provinz Hubei leben rund 60 Millionen Menschen. Der totale Shut-Down hat das Schlimmste verhindert, nach einem Vierteljahr Quarantäne kann dort nun Schritt für Schritt zum Normalzustand zurückgekehrt werden. Statt Shut-Down strebt Deutschland an, die Kurve flach zu halten. Um die Zahl der Intensivpatienten unter der Zahl der Beatmungsgeräte zu halten, muss sich die flache Kurve über vier Jahre erstrecken. Das wird von Anfang an nicht gelingen. Die “Kurve flach halten” ist eine Todesfalle, die Zehntausende mit ihrem Leben bezahlen werden.
Deutschland macht so ziemlich alles falsch:
– In China wurden 3/4 der Coronapatienten von Familienangehörigen infiziert. Nachdem dies erkannt wurde, trennte man sofort Infizierte von ihren Familien und brachte sie in Großlazarette. Dort kamen sie nur voll genesen wieder raus, oder tot.
– Hierzulande werden Infizierte in “häusliche Quarantäne” geschickt. Konkret sieht das so aus: Papa liegt mit Corona auf der Couch, der Sohnemann hängt mit Kumpels in der City ab. Finde den Fehler. Zudem: manchen halten sich nicht an die “häusliche Quarantäne”.
– tausende Ärzte und Pfleger wurden in China infiziert, weil anfangs nicht klar war, womit man es zu tun hatte. Das ungeschützte medizinische Personal hat es voll erwischt, aber schon wenn einfache Masken getragen wurden, gab es beim medizinischen Personal weniger Infizierte. Erst recht vermindert eine einfache Gesichtsmaske oder ein Schal das Risiko, dass ein bereits Infizierter, der noch nichts von seinem Pech weiß, andere ansteckt. Noch immer verbreiten RKI, BMG und Medien die FAKE NEWS, Gesichtsmasken würden nicht schützen. Deutschland ist das einzige Land der Welt, in dem Gesichtsmasken als überflüssig verspottet werden.
– in China und den anderen asiatischen Ländern wurde massiv getestet. Hierzulande rutschen zehntausende Infizierte unter dem Radar hindurch, weil Testkapazitäten fehlen.
– noch bis gestern landeten in Frankfurt tägliche mehrere Flugzeugen aus Teheran. Den aus durchseuchten Regionen Geflüchteten wurde lediglich eine “Fluggast-Aussteigekarte” ausgehändigt, mehr nicht. Keine weiteren Kontrollen.
Die holländisch-britische Herdimmunität war von Anfang an ein schlechter Witz, die europäische #FlattenTheCurve Strategie muss bis zur Verfügbarkeit von Impfstoff oder Spontandegeneration des Virus durchgehalten werden. Mit einem radikalen Shutdown wäre der Alptraum allerdings in 4 Wochen vorbei.
Mit Inkubationszeit wird üblicherweise der Zeitraum zwischen dem Kontakt mit dem Krankheitserreger bis zum Auftreten der ersten Krankheitsanzeichen bezeichnet.
Nur Kontakt löst keine Inkubation aus. Erst wenn sich der Erreger vermehrt, startet die Inkubationszeit (incubare, lat. brüten). Die Inkubationszeit hängt primär von vier Faktoren ab – erstens Konstitution bzw primäre Immunabwehr des Infizierten, zweitens Eintrittstelle, drittens Zahl der initialen Viruspartikel und viertens die Pathogenität, Virulenz oder Infektiosität des Virus. Wikipedia hat unterschiedliche Beispiele
Das Poliovirus vermehrt sich in den lymphatischen Geweben des Verdauungstrakts. Nach einer bis zwei Wochen kann es dann zu unspezifischen Symptomen wie Fieber und Gliederschmerzen kommen… etwa eine halbe Woche später kann dann das volle Krankheitsbild der Kinderlähmung folgen.
Bei der Tollwut hängt die Dauer der Inkubationszeit von der Lokalisation des Bisses ab, mit dem das Virus übertragen wurde. Je länger sein Weg entlang der peripheren Nerven ins Gehirn, desto länger die Inkubationszeit.
Die Inkubationszeit bei 2019-nCOV beträgt 3 bis 14 Tage, deshalb werden Verdachtsfälle auch zwei Wochen isoliert. Die 14 Tage sind allerdings nicht sicher.
Die Inkubationszeit beim neuen Coronavirus könnte Analysen zufolge in seltenen Fällen sogar bis zu 24 Tage betragen und damit 10 Tage mehr als bisher angenommen. Im Schnitt betrage der Zeitraum zwischen Ansteckung und ersten Symptomen wohl drei Tage und damit weniger als die bisher angenommenen gut fünf Tage, ergab eine Auswertung des Experten Zhong Nanshan nach Angaben der China Daily. Der Leiter des nationalen Expertengremiums zur Eindämmung der Lungenkrankheit hatte mit seinem Team 1099 Fälle aus 552 Krankenhäusern in China untersucht. … Ohne genaue Kenntnis der Methode lasse sich zunächst nicht sagen, wie gesichert die neuen Erkenntnisse seien, kommentiert der Coronavirus-Experte Christian Drosten von der Berliner Charité die Analyse in China. „Eine häufige Fehlerquelle bei scheinbar sehr langen Inkubationszeiten ist eine unbemerkte zwischenzeitliche Exposition.“ Nur unter sehr kontrollierten Bedingungen lasse sich ausschließen, dass Betroffene dem Erreger mehrfach hintereinander ausgesetzt waren.
Die sehr unterschiedliche Zeitangaben zur Inkubationszeit hängt von der Variation dieser vier Faktoren ab. Wenn wir davon ausgehen, dass die aktuelle Virusvariante dieselbe Virulenz hat wie in Wuhan, dann bestimmen wohl die ACE2 Oberflächenstrukturen auf unseren Zellen Infektiosität und initiale Vermehrung.
Quelle https://medium.com/@edwardnirenberg/sars-cov-2-and-the-lessons-we-have-to-learn-from-it-e2017fd5d3c 9/3/2020
Bei Reisenden aus Coronavirus-Endemie-Gebieten reicht ein symptom- und kontaktbasiertes Screening alleine offenbar nicht aus, um eine Infektion auszuschließen. Das zeigen die Erfahrungen der Passagiere, die am 1. Februar aus Wuhan nach Deutschland evakuiert wurden. Zwei der Patienten hätten ohne Rachenabstrich und ohne Quarantäne in Deutschland möglicherweise weitere Personen angesteckt.
Die Gefährdung für die Gesundheit der Bevölkerung in Deutschland wird derzeit insgesamt als mäßig eingeschätzt. Diese Gefährdung variiert aber von Region zu Region und ist in „besonders betroffenen Gebieten“ höher. … Die Belastung des Gesundheitswesens hängt maßgeblich von der regionalen Verbreitung der Infektion, den vorhandenen Kapazitäten und den eingeleiteten Gegenmaßnahmen (Isolierung, Quarantäne, soziale Distanzierung) ab und kann örtlich sehr hoch sein. … Die massiven Anstrengungen auf allen Ebenen des Öffentlichen Gesundheitsdienstes (ÖGD) verfolgen weiterhin das Ziel, die Infektionen in Deutschland so früh wie möglich zu erkennen und die weitere Ausbreitung des Virus so weit wie möglich zu verzögern. Sie sollten durch gesamtgesellschaftliche Anstrengungen wie die Reduzierung von sozialen Kontakten mit dem Ziel der Vermeidung von Infektionen im privaten, beruflichen und öffentlichen Bereich sowie eine Reduzierung der Reisetätigkeit ergänzt werden.
Infektionen möglichst früh erkennen, ohne dass ein flächendeckender PCR Nachweis angeboten wird? Es ist zu befürchten, dass eine Pandemie so nicht eingedämmt werden kann. In Korea scheinen Tests ein wichtiger Faktor zur Steuerung gewesen zu sein.
Quelle https://twitter.com/JohannaMaska/status/1237186360265469952 vom 10/3/20
Das Ziel aller Massnahmen ist es, die Zahl der gleichzeitig Erkrankten so gering wie möglich zu halten und Zeit zu gewinnen, um Maßnahmen für besonders gefährdete Gruppen aufzubauen, Behandlungskapazitäten in Kliniken zu erhöhen und die Entwicklung antiviraler Medikamente und von Impfstoffen zu ermöglichen.
Das RKI erklärt 3 Klassen von Kontaktpersonen, aber auch hier ist immer nur von Erkrankten, aber nicht infizierten Personen in der Inkubationsphase die Rede. Bleibt die Frage, wie ansteckend Personen in der Inkubationszeit sind. Leider gibt es darauf bisher keine Antwort, sondern nur Abschätzungen.
Die Basisreproduktionszahl R0* liegt bei 2.25, dh 1 Infizierter steckt 2.25 Personen an (eine noch nicht überprüfte Arbeit sagt allerdings 4.7). Zur Eindämmung muss R0 aber unter 1 gesenkt werden. Simulationen zeigen, dass in den meisten Szenarien “contact tracing and case isolation” innerhalb 3 Monaten COVID-19 stoppen kann; offensichtlich gelingt das gerade in China.
In Deutschland war “contact tracing” bei den Webasto Fällen noch möglich, mit zunehmenden Erkrankungsfällen unterbleibt die Rückverfolgung aber immer mehr aus logistischen Gründen und macht zudem die Risikoabschätzung über Herkunft aus Endemiegebiet immer weniger sinnvoll, wenn die Erkrankung schon vor Ort endemisch auftritt.
Weitere gesundheitliche Risiken, die mit einer chronischen Belastung gegenüber Stickstoffdioxid in Verbindung gebracht werden, sind eine erhöhte Sterblichkeit an Herz-Kreislauf-Erkrankungen … Auch hier gibt es … keine gesicherte Kausalität, weil es bisher nur wenige Studien zur Toxikologie von Stickstoffdioxid gibt, welche die biologischen Wirkungsweisen erklären würden.
bestehen die Verursacher der NO2 Diskussion in einem neuen DÄ Artikel mit “neueren wissenschaftlichen Erkenntnissen aus 2013” weiter auf dem Fakt
Neuere wissenschaftliche Erkenntnisse zeigen jedoch Effekte unterhalb des im Jahre 2005 festgelegten Richtwerts, sodass im Auftrag der Europäischen Union im Jahr 2013 eine Neubewertung der Evidenzlage vorgenommen wurde. Speziell für Stickstoffdioxid wurden dabei Gesundheitseffekte oberhalb eines Schwellenwerts von 20 μg/m3 als gesichert angesehen. Maßgeblich war hierfür eine Meta-Analyse von mehr als 15 Langzeitstudien zu Stickstoffdioxid, die einen Anstieg des Mortalitätsrisikos um 5 % pro 10 μg/m3 NO2 ergab.
Kaum zu glauben (wenn man sich an XX erinnert) wie skurill die Kollinearitätsdiksussion hier geführt wird: Feinstaub ist gleichmäßig verteilt, im Gegensatz zu NO2.
Daraus resultiert eine Korrelation der Expositionen von deutlich unter 1, was eine teilweise Isolierung der Effekte ermöglicht. Multizentrische Kohortenstudien mit verschiedensten Schadstoffzusammensetzungen (Gemischen) und -konzentrationen erlauben die Trennung von Schadstoffeffekten.
Die grössere Streuung der NO2 Werte in den einzelnen Standorten hängt also hier plötzlich nicht von dem Aufstellungsorten ab, sondern gibt die individuelle Belastung an? Und die “Korrelation unter 1” erlaubt eine statistische “Isolierung der Effekte”? Als wollte man ein Gemisch von Proteinen mit gleichem Molekulargewicht im Polyacrylamid-Gel trennen. Kann man beliebig oft wiederholen, andere Spannung nehmen oder auch anders färben und geht trotzdem nicht.
Disclaimer. Natürlich ist der Schlussfolgerung des DÄ Artikels zustimmen, was die Auswirkung von Luftschadstoffe sind. Allerdings nicht wegen der Aussagen zu NO2 sondern zu den PM.
Eine weitere Absenkung der Luftschadstoffgrenzwerte ist daher nicht nur aus wirtschaftlicher Sicht, sondern auch aus der ethischen Verpflichtung zum Schutz der Bevölkerung notwendig. Darüber hinaus kommt es bei den meisten Maßnahmen zur Reduktion der Luftverschmutzung auch zu erheblichem Zusatznutzen im Bereich des Klimaschutzes…
Postscriptum. Ist das nicht ein Selbstplagiat mit 11% wörtlicher Übereinstimmung zu einem früheren Positionspapier?
https://copyleaks.com Textvergleich “Die Rolle der Luftschadstoffe für die Gesundheit – Expertise der ISEE ERS_R1.pdf” und “m881.pdf” zeigt 11% identische Übereinstimmung.
