@FOzkalayci@BenVanCalster@venkmurthy@f2harrell@CMichaelGibson@ihtanboga P-values are limited, useful tools for assumption evaluation that insanely got adopted as universal truth oracles. Banning them is like banning forks because you can't eat soup with forks. But equating p>0.05 to "no effect" is like eating soup with a fork. https://t.co/p0pnlck5GS
Estimates of infection mortality risk (IFR) of #SARSCoV2 form largest serosurvey:
Overall
Men: 1.1% to 1.4%
Women: 0.58% to 0.77%
After age 80
Men: 11.6% to 16.4%
Women: 4.6% to 6.5%
No matter how you look at it: Coronavirus kills way more than the flu.
https://t.co/ZMbpbiGs7G
Vraag: Als we onverhoopt straks in fase 3 komen kunnen we dan tijdens (en na) deze crisis nog zeggen dat een QALY blijft staan volgens de nu gehanteerde definitie? @XanderKoolman
Before our update, we wanted to show you why we do this.
Tracking testing data in the U.S. has been a challenge. The CDC is currently publishing incomplete data that lags several days behind state reports. We collect and clean the state data. Here’s how the two datasets differ:
Help je mee? Om een beter beeld te krijgen van de verspreiding van het #coronavirus, starten we een onderzoek. Ook als je geen klachten hebt, kan je meedoen! Wekelijks meld je per mail klachten als hoesten, niezen of koorts. Meld je aan op https://t.co/kKkm0A1GF8 🤧
#covid19
A human monoclonal 1 antibody blocking SARS-CoV-2 infection | bioRxiv. Work from my colleague Berend Jan Bosch and others @VET_UniUtrecht https://t.co/SdLUyjXqJq