Zitat:
Zitat von
Katamaus
Zitat:
Zitat von
Pansapiens
Die in der Tabelle dargestellten Fehler sind die Abweichungen der entsprechenden Werte vom tatsächlichen Wert.
Diese Abweichungen rühren von einer Dunkelziffer her.
Es ist klar, dass in den Szenarien mit konstanter Dunkelziffer ein konstanter Fehler bei der Inzidenz auftritt.
Wenn nur 10% der Fälle erkannt werden, ist der Inzidenzwert entsprechend falsch.
Die Entwicklung, und davon sprach ThomasL ausdrücklich, wird in Szenario1 und 2 absolut korrekt wieder gegeben: Die Fahllzahl bleibt über die Zeit konstant.
Reff und Verdopplungszeit sind aus den Inzidenzwerten abgeleitete Größen, die eben die Entwicklung abbilden.
Diese Aussag geht irgendwie am Inhalt des Papers vorbei.Etwas ausführlicher:
Zitat:
We apply an age-structured SIR model to simulate a SARS-CoV-2 outbreak followed by a lockdown in a hypothetical population. Different scenarios about temporal variations in case-detection are applied to the four measures during outbreak and lockdown. The biases resulting from incomplete case-detection on the four measures are compared. It turns out that the most frequently used epidemiological measure, the cumulative case count is most prone to bias in all of our settings. The effective reproduction number is the least biased measure.
wo ist das jetzt der Widerspruch?
Zitat:
Zitat von
Katamaus
Es geht um den gemessenen Fehler des tatsächlich (in der Simulation) eingetretenen Fehlers gegenüber der Prognose (in der Simulation) unter Heranziehung der jeweiligen Kennzahl. Demzufolge sind die Werte mit dem größten Bias auch die, die das Infektionsgeschehen am schlechtesten vorhersagen.
wo ist denn da von einer Vorhersage die Rede?
Nach dem Ausführen der Simulation ahmen wir eine unvollständige Fallerkennung nach, indem wir die Szenarien
A bis D über das CDR, was zu einer unvollständigen Fallerkennung führt. Dann werden die vier
epidemiologischen Maße in Anwesenheit einer unvollständigen Fallerkennung geschätzt. Diese
Schätzungen werden mit den wahren Werten verglichen, die der Simulation zugrunde liegen. Die Verzerrung wird ausgedrückt in
ausgedrückt, d. h. 100% (T - E)/T, wobei T und E den wahren Wert aus der Simulation und den
Simulation und den geschätzten Wert aus den beobachteten Daten bei unvollständiger Fallerkennung bezeichnen
Da geht es darum, die tatsächlichen Werte aufgrund unvollständiger Daten abzuschätzen.
Zitat:
Zitat von
Katamaus
Oder meinte Thomas die vergangene und nicht die zukünftige Entwicklung?
Dann hätte das damit tatsächlich nichts zu tun. Ich wüsste aber nicht, inwiefern die vergangene Entwicklung maßgeblich für eine Einschätzung zukünftig zu treffender Maßnahmen sein sollte.
Es geht um die aktuelle Entwicklung, die natürlich was mit einem aktuellen Zustand verglichen mit einem vergangenen Zustand zu tun hat.
Wenn man sieht, dass man vor einer Sekunde mit 70km/h auf eine Mauer zu fuhr und nun aktuell mit 80km/h, sollte man eventuell in naher Zukunft die Entscheidung zu der Maßnahme "vom Gas gehen" bzw. "bremsen" treffen.
