META:En halua väitellä, minua kiinnostaa totuus. Ja tässä kohtaa se totuus on, kuten molemmat tiedämme, epäselvä, epävarma ja tarkentunee sitten tulevaisuudessa.
Eli keskustellaan hyvässä hengessä
.
Kyllä ne muuttuvat. Kaikissa epidemioissa ovat muuttuuneet ajan myötä seuraavat tiedot:
- Alku R0 (kun luvut selviävät tartunnoista ajan funktiona)
- Tartuntojen määrä/tartuttaja
- Kuolleisuus (SARS-epidemiassa tämä oli alun tiedon perusteella alhaisempi, kun mihin epidemia ja data myöhemmin kehittyivät)
- Alkupäivä: kun saadaan kohtuullisella varmuudella löydettyä alkutartunta ja sen todennäköinen ajankohta (nythän meillä on arvaus nCoV:in kohdala jostain joulukuun alusta, monet viittaavat ensimmäiseen löydettyyn 8.12. tartuntaan, mutta veikkaan, jos aikaisemmat epidemiat antavat osviittaa, että tämäkin tulee vielä elämään)
Ehdottomasti. Olen samaa mieltä (kun sitähän se on), ja näin yleensä epidemian alussa.
SILTI: koska EMME tiedä epidemian todellista alkua, EMMEKÄ tiedä diagnosoinnin tarkkuuden parantumista/heikkenemistä, EMME tiedä missä kohtaa sigmoidi-käyrää epidemia on.
Eli se taittuminen eksponentiaalisesti voi tapahtua kovin suurella skaalalla tulevaisuuden ajankohtina.
Tämän takia huomautin tulevaisuuteen puhtaasti eksponentiaalisesti mallintavien laskelmien virheistä.
Minimissään pitäisi mallintaa logistisella funktiolla ja siinäkin ottaa joku herkkyysanalyysi mukaan diagnosointiprosentista, kuten
Ming, et. al:in tuoreessa paperissa oltiin tehty.
Se on ainakin älyllisestä vähemmän epärehellistä.
Tästäkin olen saamaa mieltä (nykytiedon valossa). Kuinka kauan jatkuvat samalla tavalla?
En tiedä, enkä esitä, että tietäisin, miksi en mallinna puhtaasti eksponentiaalisesti 14 päivää eteenpäin. Epävarmuus kasvaa sitä enemmän, mitä useamman päivän tulevaisuuteen mallintaa.
Tämän suhteen pitäisi olla rehellinen (itselle ja muille).
Toki luen, ja ei ollut tarkoitus jättää järkeviä lähteitä huomiotta. En ole ihan kaikkia säikeestä lukenut, mutta palaan noihin antamiisi viitteisiin vielä työpäivän jälkeen.
Kommenttini oli yleisellä tasolla: jos mallinnatte, niin ymmärtäkää epävarmuuden/virheen kasvu tulevaisuuteen, nykymuuttujissa piilevä epävarmuus ja puhtaan eksponentiaalisen mallinnuksen ongelmat (etenkin ajan funktiona).
Juuri näin. Ja virologien tekstejä lukeneena myös muut seikat (mahdolliset RNA-mutaatiot, kontaktien kesto, jne).
En kyllä hahmota, voitko avata?
Käytettävissä olevat varmistetut luvut ovat ne varmasti diagnosoidut ja kuolleet. Näistä voi laskea kuolintodennäköisyyden diagnosoiduista, kun käytössä on keskimääräinen kirja hoitotapoja.
Hubein epidemian iällä ja hoitotavoilla kuolleisuus diagnosoiduista (30.1.2020 16.14 EET luvuilla) on ollut 162/45863.5%, Koko Kiinan (liukuva alkamisajankohta provinssin mukaan, eri hoitomuodot) 170/7804~2%. Kiinan ulkopuolisen diagnosoitujen määrä on niin pieni että sanoisin, että sämplestä ei oikein pysty päättelemään, mutta toistaiseksi se on ~0% (varmasti muuttuu).
Eli miten pystyt laskemaan, että joku olisi JO nyt (30.1.2020) kuollut länsimaissa?
Itse laskisin (enkä sitä nyt tee): herkkyysanalysillä alkaen ensimmäisestä infektiopäiväst, kasvatten kuolleiden määrää ajan funktiona, käyttämällä kuolleisuuden kasvun funktiona Koko kiinan kuolleisuuskäyrän eksponenttifunktiota (siltä ajalta kun se on eksponentiaalinen, ja vielä on), mutta asettaen sen 95% luottamusvälin ylärajaksi, olettaen normaalijakautuneen ilmiön, laskien alarajan ja todennäköisen arvon.
Vähän liian työlä harjoitus nyt tehtäväksi, ilman työaseman R:ää itselle.
Kerrotko miten itse päädyit tuohon lukuun?
--
Tuskin on ensi viikolla 200 000 diagnosoitunutta (tartuntaa voi olla hyvinkin, epävarmuus on suurta).
Siitä olen samaa mieltä, että tämä kannattaa ottaa vakavasti (kuten olein aikaisemmin kirjoittanutkin).
Ja sitä, että alkuvaiheessa, tartuntojen kasvu on usein eksponentiaalista.
Tästäkin olen harvinaisen samaa mieltä, yllä esittämäni rajoituksin (eli kuinka kauan ekstrapoloidaan eksponentiaalisest tulevaisuuteen alkupäivästä, etenkään vakioiduilla muuttujilla, jotka muuttuvat kuitenkin epidemian aikana).
Käytännössä, epidemologien yhdellä, aika tuoreella ja SARS/MERSiin verratulla, levinneisyysmallilla se siis menisi enemmänkin näin (käyttäen tiedossa olevia oletuksia nCoVin itämisestä ja tartuntaluvuista):
Lähde:
(PDF) Application of the Be-CoDiS mathematical model to forecast the 2019–20 Wuhan coronavirus outbreak
Eli kuten näkyy, eksponentiaalinen nousu taittuu jo aika nopeasti tällä mallilla, karkeasti 50 päivän kohdalla.
Nyt olemme (laskien aloituspäiväksi 8.12.2019, mikä on toki kiistanalaista ja arvaus) päivässä 53.
Eilisten lukujen perusteella ei näytä vielä noudattavan tuota mallia.
Tämän mallin virhemarginaali (ajan funktiona) on todennäköisemmin kuitenkin huomattavasti pienempi, kuin puhtan eksponentiaalisen mallin. Tai noh, sanotaan, että aika näyttää sen miten käy
Tämä oli koko viestini ydinpointti, joka ei kiellä sinun ydinpointtiasi.
ELI:
1. taudin alkuvaiheessaa (nopea eksponentiaalinen leviäminen) se on syytä ottaa vakavasti ja mitoittaa toimet sen mukaan (sinun ja minun positio, jos ymmärsin sinut oikein)
2. Alkuvaiheen jälkeen, kasvu ei noudata useinkaan (näissä tunnetuissa ja toimenpiteillä rajoitetuissa) virusepidemioissa kovin kauaa enää eksponentiaalista käyrää, vaan siirtyy logistisen funktion sigmoid-käyrälle (oma pointtini), tällöin liian pelottelevat eksponenttifunktiot 3kk tuleavaisuuteen voivat antaa aivan virheellisen kuvan epidemian etenemisestä.
Tulipa pitkä, mutta ehkä sait ajatuksenjuoksustani kiinni.
