Og jeg blev bedt om at blive tested før jeg kunne få lov at besøge lægen med et SKULDERproblem! Så den positive selektion er i hvert fald uklar.

Christian , det er igen noget vås. De 2 nederste linier i SSI filerne angiver henholdsvis antal tests/tested og nedenunder antal personer . Man kan selvfølgelig ikke udføre en test uden en person (med mindre det er Mink:) Tallene fra seneste fil er 2.022.136 test ( men også tested) og 1.482.614 personer. Dagens tal : 45591 prøver og 27597 testede. Så der er altså ca 18000 flere prøver end testede.
Den kvikke og årvågne vil have observeret at denne forskel på de prøver og testede er steget markant igennem den sidste tid, samt at man i smittesporings testregimet gentester negative tests 4 dage senere. Så hvis du inkluderer disse i dit datasæt udvander det jo smittestigningen. Og er vel enten en eklatant brøler eller direkte uredeligt. Man kan dog næppe betragte dit skriv som videnskab eller forskning…. nok heldigt nok.

Som også Steen Larsen skriver nedenfor, så ser der altså ud til at være en fejl i dine data. Andelen af positive var nede omkring 0,1 % i starten af juli, hvilket ikke fremgår af din graf.

Både Steen og jeg anvender filen Test_pos_over_time.csv fra SSI. https://files.ssi.dk/Data-Epidemiologiske-Rapport-17082020-fa32

Dataene kommer direkte fra SSIs daglige overvågningsfil, som jeg hentede i sidste uge.

Korrekt, hvis du anvender et lavere tal i nævneren, får du en lavere andel positive. At anvende ikke-tidligere testede i nævneren er dog et valg, der bliver mere og mere absurd, som flere bliver testet. Hvis alle er blevet testet på et tidspunkt, vil positivprocenten fx blive uendelig stor, da nævneren er nul.

Men det grundlæggende problem er, at din blå kurve ikke umiddelbart kan genskabes. Fx er andel positive på din kurve over 0,4 % omkring 1. juli, men den 1. juli siger SSI’s tal, at der blev fundet 12 nye smittede ud af 17.514 tests, hvilket er under 0,1 %. Derfor Christian, vil du ikke angive datakilden til din figur.

Det er meget enkelt: Hvis man tager antal testede, uanset om de er testet før, bliver smittetallet endnu lavere. At tage dem, der ikke er testet før, er derfor et konservativt valg der arbejder imod at finde det, jeg finder.

Som flere har kommenteret, kan Chrisitians blå kurve ikke umiddelbart genskabes med de tilgængelige tal. Christian, vil du derfor ikke være venlig at sende et link til de data, som du har anvendt for at beregne andel af positive test.

Er det ikke rimeligt at tro, at smittens opblussen og retur fra ferie også har bevirket, at folk mere end tidligere opsøger test “for en sikkerheds skyld”, og at det er med til at holde andelen af positive test nede?

Vi kan i øvrigt komme til at se noget tilsvarende, hvis en almindelig forkølelse eller smitsomt halsonde begynder at florere.

Spændende diskussion. Det er en nok en mindre effekt samlet set, men værd at have med i overvejelserne, at en stigning i andelen af smittede ikke matches 1:1 i en stigning i andelen af positive test, fordi hver positive test ved smittesporing bliver fulgt af et antal negative. Jeg oplevede for nyligt på egen arbejdsplads, hvordan én positiv test førte til, at 15-20 symptomfrie kollegaer skulle testes tre gange hver. Alle test var med negativt udfald. Gruppen af opsporede kontakter har uden tvivl en højere risiko for at være smittede end en tilfældigt udvalgt gruppe, men ikke nødvendigvis en højere risiko end dem, der på egen hånd – pga. symptomer – ville have opsøgt test.

Som jeg har forstået forskellen på “antal prøver” og “antal testede”, så er den sidste kategori et udtryk for, hvor mange unikke personer, der er blevet testet. Når der er forskel på de to kategorier, er det, fordi en person kan være blevet testet flere gange fx første gang i april og igen i august. Det tæller som to test, men kun som en unik “testet” person (der kun blev talt med i antal testede i april). Der er altså, som jeg forstår det, ikke nødvendigvis tale om, at den samme person er blevet testet flere gange samme dag. SSI skriver fx nederst i tabel 2.4 her (https://www.sst.dk/da/corona/tal-og-overvaagning), at antallet af unikke testede personer 10. august var 1,3 mio.

Det er også den forståelse Ritzau har i dagens nyhed om, at hver fjerde dansker nu er blevet testet: https://www.berlingske.dk/danmark/hver-fjerde-dansker-er-blevet-testet-for-coronavirus

Min forståelse forklarer også, hvorfor forskellen mellem de to tal stiger, da der som tiden går er stadig færre, der ikke tidligere har været testet.

Hvis denne forståelse er korrekt, er det dog omvendt også forkert at anvende “antal testede” i nævneren i udregningen af positivandelen. Christian, du skriver: “jeg har med vilje taget antallet af folk, der ikke tidligere er testet fra SSIs data”. Hvorfor mener du, at dette er den korrekte måde? Bare fordi man er testet negativ i foråret, er det vel relevant at medregne en ny test her i sensommeren, da man jo kan være blevet smittet efterfølgende.

Morten, SSI angiver at tallet i filen er “tested”, ikke “tests”. I bunden opgør de også det samlede antal som antal personer. Medmindre SSI selv ikke har styr på, hvad tallene viser, er det antal personer.

Meget rigtigt. Men teststrategien har jo været fast siden en gang i juni, og stigningen i testtallet er fordi man opfordrer flere folk til at blive testede. Det ændrer ikke i nogen forudsigelig grad på den befolkningsmasse, man tester.

Kære Kim
Antallet af positive tests ser ud til at være steget i samme takt som antallet af testede. Men det indebærer, at antallet af positive i befolkningen som helhed sandsynligvis har været relativt stabilt over perioden.

Det ville være sandt hvis man testede en tilfældigt udvalgt repræsentativ gruppe af befolkningen. Ved lavt smittetryk vil man primært teste folk med højere sandsynlighed for smitte. Når folk hører at smitten spreder sig, vil flere, der har meget lavere sandsynlighed for at være smittet, bidrage til at bryde smittekæder ved at lade sig teste “just in case”. Tldr: da man ikke tester tilfældigt, kan man ikke regne den testede gruppe for at være repræsentativ for hele befolkningen.

Christian: Stigningen i smittede er forøjeblikket eksponentiel.
https://www.facebook.com/kurt.dejgaard/posts/10158636550428373

Det er stigningen i tests, ikke. Det forklarer i sig selv er der er noget galt.

Det der faktisk sker for øjeblikket, er dette:

Når smittetallet stiger, har smitteopsporerne travlt med dels at isolere smitten og dels at teste hvor mange i omgangskredsen er smittede, så de også kan isoleres. Det vil sige mange og gentagende tests.
Det, er den egentlige kausale sammenhæng mellem den øjrblikkelige stigning i smittetrykket og stigning i tests. -Smitteopsporing.

Den kausalsammenhæng får du galt i halsen og tror at der findes flere smittede, simpelthen fordi der testes mere.

Men: Smitten stiger eksponentielt, for øjeblikket. Det gør testningen ikke.
Det burde få en klokke til at ringe. For du ville ikke kunne få en eksponentiel stigning uden mindst en eksponentiel stigning i smittetestingen, hvis din egen hypotese skulle have noget på sig.

Kan du indse det?

Så enig. Disse vurderinger skal vel også ses i lyset af personlig holdning. Er det ren økonomi man holder sig til, ser man det nok som beskrevet. For der skal jo findes noget skidt at sige.

Absolut enig, men det hele skal vel også ses i lyset af holding til økonomi og sygdom.

Jeg er enig i din overordnede konklusion: Det er forkert konsekvent kun at kommunikere det absolutte antal nye positive.

Men jeg tror, der er noget galt med dine tal. Hvis jeg kigger på filen Test_pos_over_time.csv fra SSI den 14. august og kigger på ugerne 27 til 32, så får jeg følgende ugetotaler:

NewPositive Tested PosPct
Uge 27 124 103,260 0.12%
Uge 28 169 97,531 0.17%
Uge 29 264 102,391 0.26%
Uge 30 246 107,918 0.23%
Uge 31 491 131,775 0.37%
Uge 32 890 168,847 0.53%

Eller udtrykt som indices med uge 27 = 100:

NewPositive Tested PosPct
Uge 27 100.00 100.00 100.00
Uge 28 136.29 94.45 144.31
Uge 29 212.90 99.16 214.65
Uge 30 198.39 104.51 189.79
Uge 31 395.97 127.61 310.18
Uge 32 717.74 163.52 438.92

Så antal nye smittede er gået op 618% fra uge 27 til 32 mens andelen, der tester postivt, er gået op med 339%. Forskellen på de 618% og de 339% skyldes det større antal tested.

Andelen af positive, der altså er steget betydeligt, er naturligvis påvirket af, hvem der testes. En mere klar og aktiv opsporingsstrategi vil alt andet lige give en højere andel positive, da man tester meget mere lokalt omkring opståede mikroudbrud og smittekæder. Derfor kan man ikke tage andelen af positive i SSI’s rapport og sige, at det er udtryk for et stigende smittetryk i det danske samfund. F.eks. har der været dage, hvor halvdelen af de nye smittede var i Århus.

Problemet er bare, at 75% af befolkningen og 50% af Folketinget ikke har en talforståelse, der rækker særligt langt ud over at tale om, hvor mange nye smittede der er.

Mvh. Steen.

PS. Man kan diskutere, om nævneren i udregning af PosPct skal være NotPrevPos eller Tested, men det er en lille relativ forskel, der er på de to tal, så det påværker ikke PosPct ret meget.

Ja, der foretages ofte både test i svælg samt i næse. Tester man f.eks positiv på begge tests , tæller man jo ikke med som 2 positive . SSI opgiver jo netop begge tal dagligt , da de er væsentlige for forståelsen.
Må jeg foreslå at du laver en ny graf med de rigtige tal og beregninger og evt en ny artikel med overskriften ” Jeg har fundet smittestigningen” ?

Helt enig. Så Christians konklusion, der vel er noget i stil med ”hvis andel positive test er konstant, er smitten konstant”, er ikke korrekt. Selve udgangspunktet er, som jeg har skrevet nedenfor, forkert, da positivprocent er steget betydeligt i slutningen af juli (modsat hvad Christians graf viser). Men det er også vigtigt at forstå, hvorfor antallet af test er steget. På https://experience.arcgis.com/experience/aa41b29149f24e20a4007a0c4e13db1d kan man nederst ved at trykke på fanen ”Testspor” se, at stigningen i test skyldes flere test i det såkaldte ”Samfundsspor”, hvor personer uden symptomer kan blive testet, mens antallet af testede i sundhedssporet, der særligt omfatter personer med symptomer, ikke viser en klar tendens, men svinger lidt op og ned. Der er altså særligt blevet testet flere uden symptomer de seneste uger, der derfor udgør en større andel af alle testede, uden at det har ført til, at andelen af positive test er faldet (tværtimod).