Covid-19

[jjelen]

Invictus: zatímco nynější stav je skvělý
já se obávám, že v tomhle má teď vláda na výběr mezi špatným a jiným špatným řešením, jakkoliv s tebou v zásadě souhlasím, na současný stav se dá nadávat dost podobně...
samozřejmě, z "epidemiologického hlediska" (které by teď mělo byt zrajme rozhodujúcé) to bude něco jiného

[ilgir]

Hm, po zhlédnutí titulku jsem se zaradoval. Vidím, že předčasně. Myslel jsem, že ta hovadina s rouškami ve třídách už se nevrátí, ale evidentně jsem krizový štáb přecenil. Takže další týdny mám kluka doma...

[Alnag]

Prvňáky, kteří už teď mají úplně rozbitý nástup do školy, tam vrátí, a budou je nutit nosit roušky po celou dobu výuky.

Však neboj, tímhle stylem se za měsíc dva budou šrouby přitahovat a prvňáci budou zase doma. Nejlépe by asi bylo tenhle školní rok prostě odpískat a zahájit až sezónou 21/22 (pokud vůbec). Taky by se asi nic tak strašlivého nestalo. Někteří zaměstnavatelé by víc implementovali home-office, jiní firemní dětské skupiny, jinde by to bylo bring-your-kid-to-work-year. Zjistilo by se, že to není až zase taková katastrofa, samozřejmě až na práci v open-spacu, což ale byla katastrofa vždycky bez ohledu na dětský element. Děti by se poučily o tom, co že to vlastně jejich pečovatel celých těch 10+ hodin, co ho nevidí dělá a dospělí zase, že údernické výkony kapitalismu a práce na 120% pekleného soustředění není ta jediná hodnota na světě.

S ohledem na to, že si zaměstnanci na stejném pracovišti stejně vyměňují ty stejné patogeny mezi sebou a v rámci svých rodin by to oproti současnému stavu nic nezměnilo.

[LoLvictus]

Invictus: zatímco nynější stav je skvělý

No stačilo by zrušit ten nesmysl s rouškami ve třídě, a byl bych s tím tedy o mnoho více ok. To není žádná složitá myšlenková operace.
Nicméně jak vidím reakci ilgira, tak zřejmě mít a nemít malé děti, ti dost změní pohled na věc.

[Jerson]

Nicméně jak vidím reakci ilgira, tak zřejmě mít a nemít malé děti, ti dost změní pohled na věc.

To ve více směrech. Ale jako rodič takového dítěte v praxi vidíš, jak je rouška pro ně zbytečná.

[Alnag]

No, to jsou ta úskalí skládaných pravděpodobností.

Ještě bych se rád vrátil k tomuto. Ano, je to skutečně úskalí skládaných pravděpodobností, ale obávám se, že v tomto případě to nevychází tak, jak bys asi odhadoval. Pro názornost používám tento kalkulátor: https://hynekcigler.shinyapps.io/COVID-19/

Vycházím z informace, že se známý Sparkle účastnil celostátní studie ÚZIS (pročež jsem zvolil použitý test WANTAI, který se tam používal, dohledal jsem, že je toto uváděno i ve výsledcích). Senzitivita 0,956, Specificita 0,952.
Dále vzorek (tamtéž) 26.549 osob (nechal jsem šoupátko na 27.000 tak, jak tam bylo).
Skutečná prevalence v populaci: Změnil jsem na 3,2% (ve výsledcích - výše jsou různé rozsahy - to by asi bylo k diskuzi, snažil jsem se však volit spíše vyšší). A teď světe div se:

Lidí, kteří Covid skutečně prodělali (a mají pozitivní test) to udává: 825
Lidí, kteří Covid neprodělali (ale mají pozitivní test) to udává: 1.254

Podle platí uvedená východiska má tedy Sparklin kamarád šanci 3:2, že jeho test byl falešně pozitivní. Prosím o korekci, pokud jsem někde učinil fatální úvahovou chybu nebo naopak o potvrzení, že toto souhlasí. Pokud však toto platí (a prevalence Covidu v populaci byla ještě nižší - média udávaly spíše promile, než procenta) začne se podíl falešně pozitivních dál fatálně zvětšovat. Při 1% je to už 5:1 atd.

[LoLvictus]

Prosím o korekci, pokud jsem někde učinil fatální úvahovou chybu nebo naopak o potvrzení, že toto souhlasí.

Nejdřív mi trochu vyběhly oči, protože tak brutální čísla jsem nečekal, ale vlastně to smyls dává. Holt ten počet nakažených byl tenkrát maličký vůči populaci.
Co by mi k tomu tvému výsledku přišlo více fér, je přidat tu vyšší pravděpodobnost, že se přihlásí opravdu infikovaní. Jakože vzorek rozhodně nebyl náhodný. Nevím jak přesně tuhle pravděpodobnost určit, ale už při 2x větší se to pohne spíš k poměru 2:3. Což jsou ale i tak úplně nepoužitelné výsledky, a bez testu na SARS-CoV-2 je ten test protilátek víceméně ztráta času.

[Alnag]

Co by mi k tomu tvému výsledku přišlo více fér, je přidat tu vyšší pravděpodobnost, že se přihlásí opravdu infikovaní. Jakože vzorek rozhodně nebyl náhodný.

Máš pravdu, je tam víc proměnných, které bychom asi měli kalkulovat. Snažil jsem se to trochu kompenzovat tím principem opatrnosti, že jsem bral horní hranici té prevalence v populaci, ale jinak je tvůj guesstimate stejně dobrý jako kterýkoliv jiný. Jen chci upozornit, že v odhadu pravděpodobnosti se běžně seknou i odborníci (statistici, matematici). Holt kognitivní heuristiky (a klamy) jsou mrchy.

[Faskal]

Alnagu, úvahu máš správně, za předpokladu, že byl jedinec vybrán náhodně. Zajímavé je, že v odkazu je i šoupátko, kde si můžeš simulovat nenáhodnost. Padesát na padesát je to, pokud je 1,5x pravděpodobnější, že se na test přihlásí nakažený než nenakažený. Dojem, který jsem vyjádřil, vychází jednak z toho, že mám zřejmě intuitivně toto šoupátko na vyšších hodnotách než ty, jednak z toho, že daný jedinec není náhodný, ale víme, že měl jisté symptomy (a confirmation bias mě nutí pokukovat po tom grafu vpravo). Má hlavní myšlenka v této výměně je, že je šíleně obtížné v této otázce přetavit dojem na fakta i pokud se o to snažíme od začátku (což především zahrnuje uschování vzorku obsahujícího? vir) a nemožné rozhodnout ex post.

Moc hezký odkaz. Je tam pěkně názorně vidět, jak kvalitní jsou PCR testy v porovnání s jinými metodami.

Výsledkem podobných úvah je například zjištění, že nemá smysl screenovat velmi vzácné nemoci. Ti skutečně nemocní se ztratí v záplavě falešně pozitivních a musí být hledáni cíleně (u Covidu je proto tak důležité trasování) nebo pomocí opakovaných testů.

Studie tohoto typu nicméně nebyly ztráta času, protože jejich cílem nebylo určit, jestli daný jedinec byl nebo nebyl nemocný, ale studie populace.

Jak už jsem zmiňoval, jedna z věcí, co mě na SARS-CoV-2 zarazila, je, že na rozdíl od SARS-CoV-1 zřejmě vytváří podstatně kratší imunitu.

Měl bych dotaz na Faskala.
Vyhrabal jsem dvacet let starou učebnici a trochu zalistoval (Lékařská Mikrobiologie, M.Bednář, V.Fraňková a další, Marvil 1999)
Na straně 443 se uvádí, že u koronavirů jsou časté reinfekce (necituji). Z toho by vyplývalo, že imunita by mohla trvat měsíc či dva. Což je málo.

Co se o tom ví teď? Jak dlouhá imunita vznikla na SARS a MERS? Jsou-li data.
Jsem línej pročítat se hromadou odborných textů, když se můžu zeptat odborníka.
Díky.

To bude spíš tím, že koronavirů je více typů, takže v učebnicové situaci nejde o reinfekci jedním kmenem, ale reinfekci jiným kmenem, na který imunita vytvořena nebyla.

V případě blízce příbuzného SARS-CoV-1 se vytváří standardní sada paměťových T-buněk zajišťující uchování imunity, a tyto buňky typicky vydrží léta až desetiletí. Ve studii* je našli u pacientů 12-23 měsíců po uzdravení, takže ta imunita je dlouhotrvající.

* https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2362397/

Addere, tak jsi měl pravdu. Prvotní představy, že trvání imunity bude u SARS-CoV-2 podobné jako u -1 se nepotvrdily a asi měla pravdu stará učebnice o koronavirech.
Nicméně podle přehledu literatury jsou konfliktní data v tom, jestli se jedná o jeden konkrétní kmen daného koronaviru, nebo o jiný kolující koronavirus, proti kterému nemusí být předcházející imunita. Citují* studii, podle které není možné se konkrétním kmenem reinfikovat, a studii, podle které je možné se konkrétním kmenem reinfikovat. Takže zůstávají značné otazníky.

Tady je výsledek jednoho z jedinců, u kterého se průběžně odebírala krev a následně se v ní hledaly protilátky proti koronavirům. Ukazuje se, že byl pravidelně infikován a reinfikován různými lidskými koronaviry. Zajímavé je hlavně a) kde jsou na ose y "hladiny" protilátek proti jednotlivým koronavirům.


Onge, praktický rozdíl mezi reaktivací a reinfekcí je pro populaci. Jedinci je to víceméně jedno, ten má covid znovu. Pro uvažování nad SIR modelem, nebo stádní imunitou, chceš-li, je to ovšem dramatický rozdíl.
Při reaktivaci daný jedinec kolem sebe plive virus dvakrát tak dlouho, což je blbé, ale pokud je to vzácný jev, tak to na úrovni populace se šířením moc nepohne.
Při reinfekci to ovšem znamená, že daný jedinec přestal být imunní. Namísto toho, aby držel bariéru pro šíření, tuto nemoc znovu dostal a znovu ji šíří a hrozí, že bude opět vůči nemoci citlivý.

Při reaktivaci se nemoc snáze rozšíří, ale zarazí se o stádní imunitu; může se však vyvinout v dětskou nemoc, protože přibývají noví jedinci nebo se může vracet v nepravidelných vlnách delších než životní cyklus hostitele (mor)
Při reinfekci dojde k ustanovení rovnováhy v populaci a nemoc v ní může procházet, typicky ve vlnách, plus to, co ta horní.

* https://www.nature.com/articles/s41591-020-1083-1

[Alnag]

Padesát na padesát je to, pokud je 1,5x pravděpodobnější, že se na test přihlásí nakažený než nenakažený.

Ještě ovšem záleží na té skutečné prevalenci... tak s tím dokáže hodně zahýbat. Pravda ale je, že o motivaci lidí, kteří na ty testy šli asi máme rozdílné představy. Já tam vidím spíš "Hele mámo, je to zdarma..."

Dojem, který jsem vyjádřil, vychází jednak z toho, že mám zřejmě intuitivně toto šoupátko na vyšších hodnotách než ty, jednak z toho, že daný jedinec není náhodný, ale víme, že měl jisté symptomy (a confirmation bias mě nutí pokukovat po tom grafu vpravo).

Já se spíš snažím o bayesovskou úvahu (což neříkám, že mi úplně jde, protože to je hrozně neintuitivní záležitost). Abychom totiž nezanedbali base-rate (fallacy), který bude IMO mnohem vyšší pro falešně pozitivní, než pro reinfekce.

[LoLvictus]

Ještě ovšem záleží na té skutečné prevalenci... tak s tím dokáže hodně zahýbat. Pravda ale je, že o motivaci lidí, kteří na ty testy šli asi máme rozdílné představy. Já tam vidím spíš "Hele mámo, je to zdarma..."

Na slidu 27 jsou důvody zapojení do studie, a tedy možnosti "byl jsem v rizikové situaci" a "obávám se, že jsem nakažený" tam dělají jen 10 %. Ostatní možnosti jsou spíš, že jsou zvědaví jestli něco neměli, nebo chtějí pomoct. Plus tedy na slidu 18 mají rozložení těch analyzovaných kohort, a ten samovýběr je tím taky docela omezený. Takže ta moje 2x větší pravděpodobnost byla spíš nadstřelená.
Pokud to mělo přínos jako populační studie, tak ve zjištění, že lidí s protilátkami je v populaci pravděpodobně velmi málo (a tedy že rozšíření na jaře nebylo o moc větší než oficiálně nalezené případy - což je třeba pro mě překvapení), a se započtením odhadu falešně pozitivních, dokonce ještě méně.

Při reinfekci to ovšem znamená, že daný jedinec přestal být imunní.

Jenom pro vyjasnění terminologie. Reinfekcí v tomto případě myslíš situaci, kdy se u člověka rozvine Covid-19, nebo situaci kdy se infikuje SARS-CoV-2?

[Faskal]

Skutečné prevalence jsou dvě - jedna je ošetřená o falešnou pozitivitu, která jde odpočítat, jedna je o výběru vzorku - v odkazované studii se pokusili část vzorku předvybrat a část vzít co nejvíc náhodně.

Mé úvahy spíše směřovaly směrem k odkázanému grafu, který ukazuje, že koronavirové reinfekce mohou být velmi běžné. Mimochodem, graf ukazuje, že (navzdory časté zkřížené reaktivitě mezi koronaviry) pravděpodobně není možné spoléhat na zkříženou imunitu.

Edit: Ninjae'd

Výsledek plošného testování bylo pro mě očekávané zjištění, že masivní opatření rychle zabrala a populace se nestihla promořit. Co mě překvapilo, byly studie z jiných zemí, které se navzdory volnější politice také nestihly promořit příliš.

Reinfekce se dle literatury myslí nakažení virem. Nicméně tuším, že ve všech doposud popsaných případech měly nemoci v prvním i druhém kole klinický průběh.

[OnGe]

Onge, praktický rozdíl mezi reaktivací a reinfekcí je pro populaci. Jedinci je to víceméně jedno, ten má covid znovu. Pro uvažování nad SIR modelem, nebo stádní imunitou, chceš-li, je to ovšem dramatický rozdíl.
Při reaktivaci daný jedinec kolem sebe plive virus dvakrát tak dlouho, což je blbé, ale pokud je to vzácný jev, tak to na úrovni populace se šířením moc nepohne.
Při reinfekci to ovšem znamená, že daný jedinec přestal být imunní. Namísto toho, aby držel bariéru pro šíření, tuto nemoc znovu dostal a znovu ji šíří a hrozí, že bude opět vůči nemoci citlivý.

Při reaktivaci se nemoc snáze rozšíří, ale zarazí se o stádní imunitu; může se však vyvinout v dětskou nemoc, protože přibývají noví jedinci nebo se může vracet v nepravidelných vlnách delších než životní cyklus hostitele (mor)
Při reinfekci dojde k ustanovení rovnováhy v populaci a nemoc v ní může procházet, typicky ve vlnách, plus to, co ta horní.

* https://www.nature.com/articles/s41591-020-1083-1

Hele, já tomu nerozumim. Když se u někoho ten virus znovu probudí k životu, tak ten člověk evidentně imunitu nemá a tak nám v té stádní imunitě nijak nepomáhá, ne?

[LoLvictus]

Všimnul jsem si zajímavého trendu v počtu nakažených a zemřelých, a těch vln epidemie. Už to sleduji delší dobu, v podstatě od toho, jak jsem hlásil, že ve Švédsku je ta situace nějak moc ideální. Takže jsem začal koukat i na další země v Evropě, a pak i ve světě, jak to tam vlastně vypadá ohledně šíření a úmrtí.
Doporučuji jít na worldometer, kde jsem to sledoval, a čekal dlouho abych měl jistotu, že nesleduji třeba jen zpoždění nákazy za úmrtími: https://www.worldometers.info/coronavirus/
V celkovém přehledu všech zemí nás bude zajímat sloupec Deaths/1M pop - čili počet úmrtí na milion obyvatel. A v přehledu jednotlivých zemí pak hlavně grafy Daily new cases a Daily new deaths.

(pozn. mějte nějak na vedlejší koleji vědomí toho, že rizikové faktory jako vysoký věk, obezita, a nimi se vážící komorbidity jsou do jisté míry funkcí bohatství států, a tedy převážně rozvinutých zemí, a zároveň ne každý rozvinutý stát je na tom stejně třeba se zdravím občanů)

Sledované země bych v zásadě rozdělil na tři hlavní typy:
1. typ "Šťastlivci": První vlna zde způsobila menší až středně vysoký počet nakažených a hlavně zemřelých*, ale v druhé vlně i přes často mnohem vyšší počet nakažených, umírá mnohem méně lidí relativně i absolutně.
Příklad třeba to Švédsko, Irsko, Velká Británie, o něco méně výrazné Španělsko, a Itálie!.
Ale i třeba Nizozemí, Belgie (aktuálně 1. v pořadí mrtví/milion), nebo Francie, kde sice růst mrtvých byl i v druhé vlně, ale zdaleka nedosahoval vlny první, a druhá vlna tam už také odeznívá.

Mnohem vyšší počty nakažených oproti první vlně, jsou celkem nepřekvapivě efektem více provedených testů, nicméně nižší počet úmrtí je zcela zřejmý.
Není také úplně překvapivé, že tyto typy jsou převážně na předních místech s největším počtem úmrtí na milion. Na druhou stranu už se to začalo srovnávat, mimojiné díky typu druhému.

2. typ "Opozdilci": První vlna zde způsobila malý počet nakažených a mrtvých, ale v druhé vlně šel počet nakažených rapidně nahoru, a počet zemřelých byl tomu úměrně vysoký. A zpravidla u ních stále ještě denní počet mrtvých roste, nebo kulminuje.
Příklad naše Česká republika (aktuálně 24. v pořadí), nebo hned sousední Polsko, Maďarsko, Rumunsko, Bulharsko, Slovensko, Ukrajina, či prakticky všechny státy bývalé Jugoslávie**, méně výrazně třeba Arménie. Ale také třeba Israel (40. v pořadí) či Rakousko.
Na základě tohoto shodného trendu v mnoha, převážně východoevropských zemích, si moc nemyslím, že bychom této situaci mohli předejít, snad jen mírně změnit dynamiku šíření. A i to by znamenalo jen větší rozložení v čase, ne nějaké zásadní změny v celkovém počtu nakažených a mrtvých.

3. typ "Kliďasové": Průběh epidemie nemá nějaké výrazné vlny, a počty nakažených i zemřelých jsou srovnatelné či nižší v přepočtu na obyvatele, než předchozí 2 typy.
Na těchto zemích se dobře sleduje dynamika epidemie v jakési čisté formě. Rychlý nárůst s pozvolnou kulminací a pak sešupem dolů směrem k pozvolnému úbytku mrtvých.
Příklady třeba Brazílie, Bolívie, Mexico, Ekvádor , Kolumbie, Panama, a další, nebo přechodný typ mezi 1 a 3 Chile, nebo třeba Indie, Irák, Saúdská Arábie a další arabské země, kde zřejmě počasí není zas tak výrazná proměnná.
Nejhůře na mrtvé na milion z těchto zemí vychází Peru (2. v pořadí), kde je však zase velmi dobře vidět, že populace náchylná k nákaze i úmrtí, se vytrvale snižuje.***

Bonusový 4. typ "Afrika": Přestože Africe byla některými věštěna epidemická katastrofa, nestalo se. Tam kde jsou ty nejméně zasažené evropské země, tam někde zhruba jsou ty nejvíce zasažené africké. Průběh je dost různorodý, někde to už déle mírně doutná, někde teprve pomalu začíná, ale obecně je to víceméně zanedbatelný jev.
Důvod bude zřejmě primárně v tom, že populace ve většině afrických zemí je mnohem mladší = nemocných starých lidí je o dost méně než třeba v Evropě.
I zde se najdou výjimky jako třeba Jihoafrická republika, která je spíš kliďas.

Bonusový 5. typ "USA": To je ta země, kde prý Donald Trump vraždí statisíce lidí. Ale jinak lze USA rozdělit skoro celé do těch 3 typů výše. Například největší Štastlivci New Jersey a New York, mají aktuálně zanedbatelné přírůstky mrtvých, i přes masivní počty nakažených, a výše než na 2tis./mil. se to zřejmě nevyšplhá. Obdobně Connecticut, Massachusetts, Rhode Island, D.C., Michigan nebo Illinois.
Louisiana a Mississipi jsou pak kliďasové. A hodně států má pak profil jako kliďas, ale má tam zároveň jednu větší vlnu uprostřed, jako třeba Florida, Texas, nebo California.
Z druhé strany opozdilců už tak moc není, např. North Dakota, Wisconsin. A dá se tedy čekat, že v USA už to nejhorší mají za sebou.

(No a úplná specialita je Írán, ten má vlny úmrtí dokonce 3. Na druhé straně v žebříčku mrtvých na 1 mil je na tom však i tak lépe než ČR.)

Na základě uvedeného je moje hypotéza, že počet lidí ohrožených úmrtím na covid/ s covidem, je v populaci konečné číslo, a jakmile je naplněno, tak i přes jakkoliv rostoucí počet nakažených, nebudou proporčně přibývat úmrtí. S průběhem času se tato skupina "doplní" o další jedince, ale jen pozvolna, takže počet úmrtí pak bude velmi nízký v průběhu roku s mírným nárůstem okolo typických sezonních cyklů.

Příklady zemí výše jsem bral předně shora, dle pořadí úmrtí na obyvatele, podle čehož je taky vidět, že Covid je hlavně úděl Evropy, USA, a nějakých jihoamerických zemí (skoro by se chtělo říct úděl bílého muže). Spíše však jde o to, že jde o více rozvinuté a populačně starší země (viz: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_c ... median_age, kde třeba průměr EU je na nějakém pomyslném 20. místě z 230). Obezita je pak jedním z lepších indikátorů rizika (viz: třeba USA na 12. místě https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_c ... esity_rate).

Odvozuji tedy, že v typické rozvinuté zemi, se maximální číslo jedinců ohrožených úmrtím na Covid-19 (na základě úmrtí v zemích, které už ten potenciál z většiny naplnily), pohybuje někde mezi 1000-1500 na milion, či chcete-li 1-1,5 lidmi na 100 tis. obyvatel. Tento rozptyl pak závisí primárně na stáří populace a zdraví starší populace nad 70 let, a může být lokálně o něco nižší či vyšší. Nejhůře na tom jsou oblasti s vysokým průměrným věkem, a zároveň schopností udržet na živu i velmi nemocné lidi.
Sekundárně pak v případech rapidního nárůstu hraje roli kapacita zdravotního systému, který jinak může dočasně zachránit malou část populace, která je pouze hraniční s ohroženou populací, pokud u ní nedojde právě k neošetřeným komplikacím.

Pro kontext ČR to znamená asi tolik, že denní přírůstky nakažených ještě nějakých několik týdnů budou vysoká, zatímco denní přírůstky mrtvých budou proporčně menší a menší (můj odhad je tak 8 tis. celkem do konce roku). Další vlna na začátku roku už pak bude mít počty mrtvých v řádu na maximu menších desítek denně.
Divoké odhady o tisích mrtvých denně, se mi v této perspektivě jeví být velmi přehnané, a zcela ignorující informace o vývoji z ostatních zemí. Obdobně pak idea o úplném zabránění šíření na území ČR, se ukázala jako nerealistická.
Na druhou stranu uznávám, že tuto analýzu nebylo plně možné provést už na jaře. Jakkoliv už po první vlně se tento vývoj jevil jako pravděpodobný, nebyl jistý a situace se mohla vyvinout jinak.


*to jsou ty zdánlivé úmrtnosti řádu 1 z 10, před kterými tu varoval Argo, a kde šlo zřejmě prostě o efekt málo testování, a převážně jen u závažných případů.
**východoevropské státy, které byly za hrdiny první vlny, měly imho jen štěstí, že to k ním doputovalo o dost později + byli varováni a počasí jim také pomohlo. Ukazuje to imho i to, jak moc jsou postsovětské země i 30 let po revoluci izolované od globálního světa narozdíl třeba od zemí typu Francie.
***Btw. kdybyste měli otazník, tak měli opatření tvrdšího a obdobného charakteru jako my, a přesto dopadli jak dopadli, a uvolňovat to začali až teď někdy: https://pe.usembassy.gov/covid-19-information/

[Vallun]

Dotazník týmu prof. Flégra:

https://cuhumanities.az1.qualtrics.com/ ... =flegrici3

Osobně mám pocit, že v intepretaci grafu jsou nepřesnosti (u jednoho jsou imho dvě správné odpovědi)...a závěry ohledně rizikových faktorů jsou překvapivé. Zejména pokud specialista na toxoplasmosu vyhodnotí, že nejrizikovějším faktorem je toxoplasmosa...