Citat:
Ursprungligen postat av
OUFCompulsive
Their latest antibody result based on skewed datasets (blood samples from Vårdcentralen) and unadjusted for test parameters showed 5% antibody rate around the 22nd of last month.
At that time, Sweden had roughly 4,000 official deaths with an excess mortality of roughly 1,000+ deaths. Simply calculating this against the population/0.05 will give you a higher result than 0.6%. Adjusting the seroprevalence with a Bayesian inference model to get us closer to the true infection-rate and completely discarding the fact that the data sample set is biased will produce a higher result still.
FHM’s first estimate of the IFR is from their first model released, whereby they estimated 1% of all infected would require hospitalization, 1% of those requiring hospitalization would require intensive care, and half of those requiring intensive care would die. They were wrong on all accounts. The second estimate came from Giesecke, the third weeks later from Tegnell, the fourth from Tom Britton which was later endorsed by Tegnell.
You are dismissing what I have to say as “changing facts” but have brought no facts to the table yourself.
Jag pratar om
beräkningar utifrån antikropps-resultat, inte några teoretiska modelleringar som uppenbarligen byggde på felaktiga premisser om virusets egenskaper vad gäller spridning. Att man gått från <1% till 0.6% i sitt estimat av IFR är inte så konstigt när man får mer data att räkna på efterhand.
Du slarvar lite när du tar ett medelvärde av antikropps-resultaten och extrapolerar resultaten till hela populationen. Eftersom antikropps-procenten varierar mellan regioner så måste man räkna på regionerna separat och väga samman resultaten. Sen bör man dessutom korrigera för hur lång tid det tar att dö respektive hur lång tid det tar att bilda antikroppar. Prova att sätta dessa som normalfördelade variabler i din statistiska modell. Att du hamnar på 0.8% istället för 0.6% när du räknar som du gör är alltså inte så konstigt.
