Сколько человек умрет от коронавируса прогнозы

Из-за пандемии коронавируса в России продлили нерабочие дни с сохранением зарплаты до конца апреля. Вместе с тем почти все регионы уже перешли на всеобщий режим самоизоляции. Разбираемся, почему такие строгие меры жизненно необходимы, а также какие прогнозы дают ученые относительно дальнейшего распространения болезни.

Математическая модель

Фото: Агентство "Москва"/Сергей Киселев

Владимир Путин продлил нерабочую неделю по 30 апреля включительно c сохранением зарплаты для работников. Этот срок может быть сокращен, если ситуация с коронавирусом начнет улучшаться. При этом в столице всеобщий режим самоизоляции продолжит действовать до 1 мая. Схожим образом обстоят дела почти во всех других регионах страны.

По мнению экспертов, в нынешних реалиях подобные ограничения в буквальном смысле являются вопросом жизни и смерти. Так, доцент МГУ Михаил Тамм провел исследование, в котором, используя математическое моделирование, просчитал скорость распространения COVID-19. Специалист пришел к выводу, что если бы в столице не были введены никакие предупредительные меры, то от инфекции скончались бы 117 тысяч человек .

При этом в поставленных условиях пик распространения коронавируса Тамм спрогнозировал на середину мая. После этого кризис был бы переломлен, поскольку большая часть населения уже переболела бы COVID-19 и приобрела иммунитет. Вместе с тем на пике в интенсивной помощи могли бы нуждаться 48 тысяч человек .

Строгие меры, включающие запрет покидать квартиру без необходимости и наказания за нарушение карантина, согласно расчетам, смогут многократно уменьшить количество смертей от коронавирусной инфекции. Таким образом, Тамм предположил, что при соблюдении самого жесткого карантинного сценария число летальных исходов составит 250 случаев , а пик заболеваемости придется на 18 апреля.

В свою очередь, главный инфекционист Федерального медико-биологического агентства (ФМБА) России Владимир Никифоров предсказал, что вспышка коронавирусной инфекции в России должна завершиться к лету, а пик заболевания придется на середину следующей недели.

Верны ли прогнозы?

Фото: ТАСС/Александр Погожев

Доцент механико-математического факультета МГУ Глеб Носовский пояснил Москве 24, что для математического моделирования необходимо точно знать все параметры для расчета.

"Я уверен, что это исследование должно включать не только скорость распространения коронавируса, но и множество других факторов, которые мы точно не знаем. Например, какие средства имеются в распоряжении медиков против коронавируса, какова точная смертность", – отметил специалист.

По его словам, даже в официальной статистике показатели заболевания и смертности не могут говорить о точности вычислений, так как всегда существуют погрешности. Носовский добавил, что распространение любой болезни идет по экспоненте, когда с каждым отрезком времени количество заболевших увеличивается примерно в два раза. То есть если из-за одного больного заболевают еще двое, то, например, через неделю их будет в два раза больше, через две недели – в четыре раза больше и так далее, пока не заболеет все население.

"Экспонента – это взрыв, как взрыв пороха, бомбы. На наш взгляд, он происходит мгновенно, но на самом деле есть участок разгона, после которого она взмывает вверх. В эпидемии точно так же, только медленнее", – рассказал собеседник Москвы 24.

В свою очередь, заведующий отделом математического моделирования нелинейных процессов Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, доктор физико-математических наук Георгий Малинецкий рассказал Москве 24, что, ориентируясь на опыт других стран, ограничительные меры и повсеместное тестирование должны помочь предотвратить массовые потери среди населения.

"Если посмотреть на нынешнюю статистику, то в России от коронавируса умерли 34 человека. Это не так плохо, как могло быть", – пояснил эксперт.

По его словам, для снижения заболеваемости есть два пути: первый – это китайский, второй – южнокорейский.

"В Китае очень жесткие меры позволили им достаточно быстро справиться с эпидемией. В Южной Корее это произошло за счет того, что они имеют возможность очень быстро делать тесты на вирус благодаря высоким технологиям", – заключил Малинецкий.

Согласно статистике Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), на текущий момент в мире было зарегистрировано более 972 тысяч случаев заболевания, из которых не менее 50 тысяч окончились смертью. В десятку самых зараженных стран входят США, Италия, Испания, Китай, Германия, Франция, Иран, Великобритания, Швейцария и Турция.

Поделиться сообщением в

Внешние ссылки откроются в отдельном окне

Внешние ссылки откроются в отдельном окне

По состоянию на утро 20 марта в Британии было подтверждено 3 983 случая заражения коронавирусом. К 13 часам в пятницу число смертей достигло 177. Анализ взяли у 66 976 человек.

Согласно компьютерной модели, разработанной в Имперском колледже Лондона и используемой для информирования правительства, в стране от коронавируса может погибнуть полмиллиона человек, если не принять превентивных мер.

Эта же модель спрогнозировала 250 тысяч смертей в случае применения стратегии сдерживания, от которой сейчас британские власти отказались, перейдя к мерам по отсрочке пика эпидемии.

Именно эти данные заставили правительство в понедельник объявить, что в стране вводятся самые жесткие со времен Второй мировой войны меры по ограничению передвижения людей. Людям рекомендуют отказаться от посещения пабов, театров, кино, клубов и по возможности работать из дома.

Эти меры уже привели к серьезным последствиям для экономики - многие рабочие места оказались под угрозой, закрылись школы, отменяются экзамены.

Эксперты: иного пути нет

Если правительство хочет избежать гибели 250 тысяч человек, у него нет другого выбора [кроме принятия жестких мер], сказал в беседе с Би-би-си профессор Нил Фергюсон, один из ведущих эпидемиологов в стране, участвовавший в разработке модели.

• Что нужно знать о коронавирусе? Ответы на главные вопросы
• Коронавирус: каковы симптомы и как от него защититься?
• ИНСТРУКЦИЯ: Как самоизолироваться?
• КАРТА: Как коронавирус распространяется по планете: обновляемая карта

Сейчас врачи надеются, что число смертей не превысит 20 тысяч при условии, что будут приняты жесткие меры по изоляции людей, сказал сэр Патрик Валланс, главный научный советник правительства, выступая в парламенте на заседании комитета по вопросам здравоохранения.

По его словам, ежегодно от обычного гриппа в Британии погибает около восьми тысяч человек. Валланс считает, что цифра в 20 тысяч смертей является "ужасной", но это все же лучший исход в нынешних обстоятельствах.

Не умерли бы эти люди от других причин?

Названные цифры поражают воображение, однако из этой модели неясно, сколько из этих людей умерло бы от других причин.

Учитывая, что пожилые люди с хроническими заболеваниями являются самой уязвимой группой населения, можно ли считать, что смертность среди них была бы высокой и без коронавируса?

Ежегодно в Англии и Уэльсе по естественным причинам умирает более 500 тысяч человек; если включить в эту статистику Шотландию и Северную Ирландию, то цифра возрастет до 600 тысяч человек.

Смертность от коронавируса не добавит много к этой цифре. Скорее всего, многие из умерших от коронавируса умерли бы в любом случае, но от других причин.

Патрик Валланс признал этот факт на пресс-конференции в четверг, когда заявил, что статистика смертности от коронавируса будет накладываться на общую статистику ожидаемых смертей. Однако он отказался дать свою оценку масштабов этого наложения.

Сравнение с гриппом

Предполагаемое количество смертей от гриппа, которое привел Валланс - восемь тысяч человек - отличается от обычных оценок. Эта цифра больше ожидаемой в любом году.

Многие умирают, болея гриппом, но эта цифра не отражает число людей, непосредственной причиной смерти которых стал грипп. Прогнозы смертей от коронавируса - 20 тысяч, 250 тысяч и 500 тысяч - указывают на смерти, связываемые с коронавирусом, но он может не быть причиной смерти.

Исследования, проведенные во многих странах, дают врачам представление о случаях, когда заболевший коронавирусом умирает от последствий этой инфекции. Однако мы не знаем, в какой именно степени коронавирус стал причиной смерти.

Нужны новые исследования

На всю эту ситуацию воздействуют, конечно, и другие факторы. Но ясно, что если отказаться от самых жестких мер, число смертей начнет расти очень быстро.

Авторы модели указывают, что без таких мер в Британии 500 тысяч смертей могут быть уже к августу.

Такие масштабы смертности приведут к коллапсу государственной системы здравоохранения, что, в свою очередь, поставит под угрозу жизни еще большего числа людей, которым не смогут оказать медицинскую помощь.

Однако есть данные, указывающие, что авторы модели недооценили способность британской системы здравоохранения нарастить ресурсы для интенсивной терапии пациентов с коронавирусом.

Глава службы здравоохранения Англии Саймон Стивенс заявил после публикации модели, что возможности системы интенсивной терапии можно удвоить.

Эта модель не учитывает экономических и социальных последствий принимаемых властями мер, которые сами по себе могут поставить под угрозу жизнь и здоровье миллионов людей.

По мере углубления кризиса в Британии потребуется больше информации о том, сколько жизней удалось спасти и какие общество понесло издержки. Эти данные помогут правительству и обществу принять оптимальные решения.

Перефразируя известное выражение можно сказать: многое из того, что сейчас пишут о коронавирусе является фейком, наглой ложью либо, что еще хуже - статистикой. Потому что цифрами сторонники разных точек зрения убедительно доказывают свою порой взаимоисключающую правоту.

Так “Нью-Йорк Таймс” обвиняет китайские власти в сокрытии истинных масштабов гибели людей в Ухане - эпицентре распространения коронавируса. Испанские СМИ утверждают, что во второй половине марта смертность в Испании увеличилась на 40 процентов и связывают это с коронавирусом.

А в Италии статистика, собранная вручную главами муниципалитетов вроде бы доказывает, что за время эпидемии смертность в особо пострадавших регионах ( Бергамо , Ломбардия ) выросла в несколько раз. С другой стороны в соцсетях появились фейковые графики со ссылкой на несуществующие данные ООН , которые демонстрируют, что за первые три месяца 2020 года общая смертность в Италии, Испании и Германии снизилась по сравнению с тем же периодом 2019 года. А значит, разговоры об опасности коронавируса, мягко говоря, преувеличены.

Каким цифрам стоит больше доверять? Почему статистика общей смертности мало говорит о масштабах гибели людей от коронавируса? Когда мы получим реальную картину по смертоносности новой инфекции? Об этом “ КП ” рассказал профессор Высшей школы управления здравоохранением Сеченовского университета Артем Гиль.

Каким цифрам верить?

- Артем Юрьевич, среди специалистов идут серьезные споры относительно летальности при COVID-19. Всемирная организация здравоохранения называет цифру 3,4%. Есть эксперты, которые считают, что этот показатель сильно завышен, потому что тестируется не все население, а только люди с симптомами болезни, а это сильно искажает общую картину. Реальный же уровень смертности по разным данным от 0,05 до 1%. Какая точка зрения ближе к истине?

- Пока у нас нет однозначного ответа, собрано еще слишком мало данных. Есть несколько причин почему получаются разные цифры. Многое зависит от того внедрено в стране массовое тестирование или нет. Формула летальности рассчитывается следующим образом: число умерших надо разделить на число заболевших людей с установленным диагнозом. Итоговый результат зависит от того, что вы используете в качестве знаменателя в этой формуле. А при маленьком охвате тестирования населения вы соответственно получаете маленький знаменатель и высокую летальность.

Во многих странах, в том числе и в России , тестирование идет при наличии симптомов. Несколько стран решились на массовое тестирование - они проверяют вообще всех, вне зависимости от того есть у вас симптомы заболевания или нет. Так делают Израиль , Германия, Южная Корея и Исландия .

Среди специалистов идут серьезные споры относительно летальности при COVID-19 Фото: REUTERS

В Израиле, например, выглядит это так: в пункты тестирования люди заезжают на автомобиле. Выходить из него не надо, водитель просто опускает стекло, к нему подходит медицинский работник и берет мазки из носоглотки. Это удобный и быстрый вариант. Исландия к настоящему времени протестировала уже 3% общего населения, и выявила бессимптомные случаи COVID-19.

Вот в таких странах при большом охвате тестирования получается очень большой знаменатель и, как следствие, низкий показатель летальности. Плюсом массового тестирования является и возможность отследить и изолировать все контакты инфицированных людей, что очень помогает сдерживанию эпидемии. Кроме того, разные системы здравоохранения практикуют разные кодирования причины смерти и это тоже сильно влияет на статистические показатели. Одна из гипотез в том числе и этим объясняет высокий показатель летальности в Италии. Простой пример: если у пожилого пациента выявлен коронавирус и он умирает от инфаркта, то в Италии в графе причина смерти ему все равно ставят коронавирусную инфекцию.

Даже если на вскрытии хорошо виден обширный инфаркт миокарда! Или в Великобритании если человек умрет от терминальной стадии онкологического заболевания, но у него был положительный тест на COVID-19, то его смерть будет закодирована как от COVID-19. И таким образом искусственно увеличивается показатель летальности. В идеале для целей будущего анализа причин высокой летальности в Италии, да и в любой другой стране, в свидетельстве о смерти необходимо в таких случаях указывать и COVID-19, и сопутствующую причину.

Коронавирус в 35 раз опаснее гриппа

- Есть мнение, что та картина, которую мы видим по количеству умерших от коронавируса, это цена банального сезонного гриппа. Вы согласны с такой оценкой?

- Надо проанализировать массив данных из разных стран. В Израиле летальность от COVID-19 составляет 0,35 процента, что, тем не менее, в 35 раз выше, чем от сезонного гриппа (0,01%). В Германии летальность 1%, в Южной Корее 1,66%. Я склоняюсь к тому, что эти цифры ближе к реальности. Нужно ориентироваться на страны, которые массово тестируют свое население на коронавирусную инфекцию. В других странах показатель летальности высок в силу причин, о которых я говорил, - на деле ситуация более терпимая. Но это ни в коем случае не отрицает того, что COVID-19 является действительно более опасной инфекцией, чем грипп.

- Сейчас в ряде стран стали публиковаться данные по общей смертности за март 2020 года. По некоторым регионам Испании и Италии значительный рост - 40 и более процентов. Можно ли это связать с коронавирусом?

- Действительно это можно связать с коронавирусом. Но необходимо сделать анализ не только общей смертности, но и посмотреть смертность от других причин, которыми могут быть закодированы смерти от COVID-19 - в первую очередь от ОРЗ, пневмонии, гриппа, других болезней органов дыхания. Обязательно нужно будет посмотреть как изменилась смертность от болезней системы кровообращения и от неуточненных причин смерти. Пока что в России в марте умерло от коронавируса меньше людей, чем в январе от гриппа и ОРЗ. Правда, у нас все только начинается, будем следить за статистикой в апреле и мае.

Реальную картину узнаем в июле-августе

- А почему нужно смотреть на грипп, пневмонию, ОРВИ и даже на сердечно-сосудистые и неуточненные смерти?

- Потому что смерть от коронавируса может кодироваться под другими причинами. Да и коронавирусную инфекцию не всегда могут распознать. Во-первых, не все стационары в достаточной степени обеспечены качественными тест-системами. Есть недостатки в чувствительности и специфичности самих тестов. В некоторых случаях они могут давать большое число ложноотрицательных результатов. Поэтому качество статистики может быть не самое высокое. Мы имеем дело с недооценкой реального количества случаев смерти от коронавирусной инфекции.

- Получение реальной картины по коронавирусу это вопрос недель, месяцев?

- Боюсь, что реальные оценки могут быть сделаны не раньше, чем через полгода - год, а то и больше. Надо проанализировать смертность от гриппа, пневмонии, ОРВИ и других причин смерти. Если там обнаружат превышение по сравнению с другими годами, то возможно это и есть вклад коронавируса в общую статистику. Лучше всего такой разбор делать по итогам года. Но думаю экспресс-анализ можно провести уже по итогам апреля, мая и июня. Дело в том, что у нас в России смертность от коронавируса пока идет по нарастающей и по прогнозам пик придется где-то на апрель-май. Поэтому в июле-августе будет интересно сравнить смертность по этой группе причин с апрелем, маем и июнем прошлых лет.

- Почему власти разных стран решаются делать столь резкие шаги, которые могут обрушить мировую экономику, на основании таких противоречивых и путаных данных?

- Во-первых уже очевидно по данным стран с массовым тестированием на COVID-19, что коронавирусная инфекция значительно более летальна, чем сезонный грипп.

Во-вторых власти испуганы примером Италии и Испании, которые продемонстрировали к каким драматическим последствиям может привести бездействие и перегрузка системы здравоохранения резким притоком большого числа больных тяжелой коронавирусной инфекцией. А поскольку судьба политика сегодня зависит от результатов выборов, то многие перестраховываются и с готовностью идут на крутые меры. Есть пример США , где администрация Трампа под давлением бизнеса не предпринимала резких радикальных шагов по введению карантина. В результате в стране в данный момент наблюдается самая большая вспышка коронавирусной инфекции в мире - уже около 300 тысяч случаев заболевания, а в Нью- Йорке сложилась очень неблагоприятная обстановка с перегрузкой системы здравоохранения и острой нехваткой расходных материалов, персонала и оборудования. Администрация Трампа в связи с этим подвергается жесточайшей критике со стороны оппозиции.

Поэтому я считаю, что у нас в стране приняли разумные меры по сдерживанию эпидемии, которые, однако, на короткий промежуток времени могли бы быть еще более строгими. Никто не знает как будут развиваться события. Лучше ввести ограничения сразу, понимая, что это несет экономические потери, чем медлить и получить еще более серьезные экономические и человеческие потери в долгосрочной перспективе.

В Китае опубликованы результаты крупнейшей научной работы о коронавирусе с начала вспышки заболевания. Кто в основном становится жертвами COVID-19, и почему к новым цифрам нужно относиться с осторожностью?

Наибольшую опасность вирус Covid-19 представляет для пожилых людей

Китайский центр по контролю и профилактике заболеваний 18 февраля опубликовал результаты исследования о коронавирусной инфекции. На сегодняшний день это наиболее всеобъемлющая работа о коронавирусе SARS-CoV-2, вызывающем пневмонию COVID-19. Помимо других выводов она дает представление о том, насколько действительно опасен новый коронавирус.

Исследование основывалось на изучении данных 72314 пациентов. В 44672 случаях (61%) речь шла о подтвержденных случаях заражения, в 16186 случаях (22,4%) - о возможном инфицировании, в 10567 случаях (14,6%) заболевание было клинически диагностировано (только в провинции Хубэй), и в 889 случаях (1,2%) оно протекало бессимптомно.

Более 80% случаев заражения были классифицированы как легкие. Тяжелая форма заболевания была у 13,8% пациентов, 4,7% случаев были названы критическими - летальным исходом закончилась половина из них.

Опасность COVID-19 зависит от возраста пациента

Ученые установили, что наибольшему риску подвержены пожилые люди старше 80 лет. Уровень смертности в этой возрастной группе составляет 14,8%. Риск стать жертвой коронавируса резко повышают и хронические болезни: сердечно-сосудистые заболевания, диабет, заболевания дыхательных путей и высокое давление. Выяснилось также, что чем выше возраст инфицированных, тем выше риск летального исхода: в возрасте от 70 до 79 лет он составляет 8%, от 60 до 69 лет - 3,6%.

Чем моложе человек, тем больше вероятность того, что, заразившись коронавирусом, он выздоровеет: в группе от 10 до 50 лет уровень смертности с возрастом повышается с 0,2 до 0,4%. Среди пациентов в возрасте от 50 до 59 лет он составляет 1,3%. Интересно также, что среди заразившихся коронавирусом практически нет детей в возрасте до 10 лет. Смертность среди мужчин (2,8%) значительно выше, чем среди женщин (1,7%).

В китайской провинции Хубэй с наибольшим количеством заражений коронавирусом уровень смертности составляет 2,9%, в остальных регионах Китая - примерно 0,4%, в результате чего общий уровень смертности по стране колеблется около отметки в 2,3%.

По данным китайских властей, в настоящее время от коронавирусной инфекции излечились более 12 тысяч человек.

Особой опасности подвержены медики

В исследовании также отмечается высокий риск заражения, которому подвержены медики, в особенности, в провинции Хубэй. Всего признаки вируса были обнаружены у 3019 медицинских работников, у 1716 из них они были подтверждены. Пять человек скончались в период проведения исследования. 18 февраля от коронавирусной инфекции умер главный врач больницы в Ухане Лю Чжимин. Ему был 51 год.

Медицинские работники чаще других подвержены опасности заражения коронавирусом

В начале января от вирусной пневмонии COVID-19, спровоцированной SARS-CoV-2, умер 34-летний врач Ли Вэньлян, первым пытавшийся предупредить о массовом распространении нового коронавируса.

Пик эпидемии коронавируса уже пройден?

Согласно проведенному китайскими медиками исследованию, снижение числа новых заражений коронавирусом может означать, что пик первой волны заболеваний, возможно, уже прошел. Авторы исследования отмечают, что дальнейшему сдерживанию распространения COVID-19 способствовала бы дальнейшая изоляция ряда городов и ограничение свободы передвижения по стране. При этом в документе говорится, что Китай должен быть готов к новому росту числа заболеваний, который может быть спровоцирован возвращением людей по всей стране из вынужденных отпусков и выходом на работу.

Когда COVID-19 будет побежден? Простой ответ: никто точно не знает. Но у нас есть, во-первых, опыт успешной борьбы с распространением болезни в Китае, который дает представление о сроках, а во-вторых, выверенные математические модели, учитывающие целый ряд ключевых параметров, касающихся как распространения и протекания болезни, так и особенностей конкретного региона, включая административные меры и медицинские мощности. С помощью этих моделей можно спрогнозировать, сколько людей в конкретном регионе переболеет, сколько из них умрет и, главное для нас в этом материале, когда эпидемия закончится.

Обобщая, можно сказать, что ключевой фактор, необходимый для построения таких моделей, — это сроки введения тотального карантина, или локдауна. Теперь, когда в столичном и ряде других регионов России введен широкий запрет на выход на улицу, можно высчитывать сроки окончания эпидемии и у нас.

Китайский опыт

Локдаун в Ухане и ряде регионов Китая был введен 23 января — явно с опозданием, так как первый случай заражения, по неофициальным данным, был зафиксирован в начале декабря (по другой версии, в середине ноября), а угрозу распространения эпидемии власти признали еще спустя месяц.

С середины февраля официальная статистика демонстрирует устойчивое снижение числа новых заболеваний, с конца февраля — смертей. Если 12 февраля по всей стране было зафиксировано 5099 новых заболевших, то 27 марта — всего 54.

С конца марта карантин в стране частично ослабляется, с 8 апреля планируется возобновить сообщение с Уханем. Итого: на победу над эпидемией потребовалось более двух месяцев с момента введения строгих карантинных мер

Проблема с этими данными в том, что существуют сомнения в их достоверности — проверить их не представляется возможным, что дает повод для различных слухов и конспирологических теорий. Якобы есть признаки того, что число смертей в Ухане сильно занижено, а решение о снятии карантина в Китае совпало с выходом данных о резком падении национальной экономики.

Прогноз для Москвы: по примеру Китая

Оказалось, что пик числа новых инфицированных в сутки возникает примерно на 9–12 день карантина — так было и в Китае, и в Италии. Исходя из этих данных, с помощью машинного обучения было подсчитано, что с учетом введения карантина

В Москве число новых заболевших в день достигнет пика примерно 9 апреля, находящихся в стадии болезни — 17 апреля. Новые случаи в российской столице прекратят фиксировать лишь к концу апреля

Минусом этих расчетов является опять же тот факт, что в их основе лежат непроверяемые данные из Китая, а также что в Италии и Испании, чьи цифры были использованы для проверки, эпидемия еще в самом разгаре.

Прогноз для Москвы: математика эпидемии

Пик эпидемии в Москве, согласно модели Тамма, приходится на середину апреля, а закончиться эпидемия должна к началу мая

Однако автор предупреждает, что после окончания карантина велик риск второй волны эпидемии, так как COVID-19 переболеет лишь незначительная часть населения, а значит, что и общий иммунитет у популяции не выработается.

Разумеется, математическая модель, даже учитывающая столь подробный набор параметров, остается лишь математической моделью, рассчитанной для одного конкретного города (хотя на самом деле Москва составляет единый мегаполис с Подмосковьем, но данные Московской области в расчетах не использовались). Поэтому, наверное, разумно будет воспринимать этот прогноз как оптимистический, предполагая, что в жизни все может сложиться иначе.

Другие прогнозы

Глава специальной экспертной комиссии Госкомитета по вопросам здравоохранения КНР Чжун Наньшань ранее заявлял, что пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 в мире может пойти на спад к июню 2020 года, но если отдельные страны не введут карантин, то дольше.

Другие специалисты не так оптимистичны. В подробном материале The Atlantic отмечается, что купировать угрозу новой болезни на глобальном уровне станет возможно, когда 60–80% популяции населения планеты выработает иммунитет. Этого можно достичь двумя способами: вакцинацией (что предпочтительнее) или простым распространением болезни (что приведет к большому количеству смертей). И то и другое займет не менее полутора-двух лет.

Очень важно для понимания сроков окончания эпидемии и то, ударит ли по распространению вируса теплая погода. Пока неизвестно, насколько солнце и жара губительны для нового коронавируса. Лето покажет, понадобятся ли жителям Северного полушария дальнейшие меры по социальной изоляции. Если и лето не поможет в битве с невидимым врагом, то остается ждать вакцины.

Резюмируя: по самым оптимистичным прогнозам, по крайней мере в Москве, эпидемия пойдет на спад примерно к майским праздникам. Однако карантинные меры, если власти последуют уханьскому опыту, отменят далеко не сразу. Стоит ожидать, что из-за вероятной угрозы возвращения эпидемии меры социального дистанцирования будут сохраняться достаточно долго. В этом году окончательного обуздания COVID-19 ждать не приходится. Но в ближайшие месяцы ученые смогут собрать необходимые данные для выработки стратегии борьбы с тяжелым заболеванием, и по крайней мере у нас появится какая-то определенность.

Вот сидим мы в середине пандемии и, как рыбки в аквариуме, глядим через окна на окружающий мир. У всех на уме есть вопрос: насколько все плохо на самом деле? Вслед за ним возникает еще один: серьезно, сколько мне еще придется сидеть взаперти? Мы все хотим получить ответы на эти вопросы. И, учитывая объем исследований и массовость сбора данных о новом коронавирусе, кажется, что ответы просто должны существовать.

Безусловно, у нас есть различные числа количества заболевших. Проблема в том, что они разные и не факт что до конца правдивые. По разным оценкам, пандемия может привести к гибели от сотен тысяч до десятков миллионов людей. То есть, мягко говоря, существует огромный разброс — и если первое число в масштабах гибели людей от голода, аварий и прочих факторов сложно назвать серьезным, то второе сравнимо с потерями стран во время Мировых войн и куда значительнее для экономики.

Так почему же этот разброс такой большой? Ну, друзья, такова природа моделирования этого зверя. Использование математической модели для прогнозирования будущего полезно для экспертов, даже если между возможными результатами существует огромная пропасть. Но не всегда легко разобраться в результатах и в том, как они меняются с течением времени, и эта путаница может смутить простых обывателей. Вот почему мы хотим поговорить о том, как формируется модель пандемии и объяснить, как понимание неопределенности может помочь вам получить максимальную отдачу от всех чисел, витающих вокруг коронавируса.

Итак, представьте себе простую математическую модель для прогнозирования исходов коронавируса. Ее сравнительно легко собрать — на это способен даже мало-мальски выспавшийся интерн. Число людей, которые умрут, зависит от того, сколько людей может заразиться, как вирус распространяется и сколько людей вирус способен убить.


Видите? Все легко. Но затем вы начинаете пытаться заполнить пробелы. И именно тогда вы обнаружите, что нет ни одной вычислимой переменной . вообще. Каждая переменная зависит от ряда вариантов и пробелов в знаниях. И если каждая отдельная часть модели шатается, то вся конструкция будет стабильна так же, как и курс доллара.

Рассмотрим что-то совсем базовое, например, сбор данных. Разные страны и регионы собирают данные по-разному. Нет единой централизованной таблицы, которую заполняют все, чтобы можно было легко сравнивать случаи заболевания и смерти по всему миру. Во многих странах врачи говорят, что мы занижаем общее число смертей, вызванных COVID-19.

Те же самые несоответствия касаются и тех, кто проходит тестирование на коронавирус. Некоторые страны проводят эти тесты для всех, кто этого хочет. А другие — только если есть веская причина. Это влияет на то, как много мы можем знать о том, сколько людей на самом деле заразились COVID-19, по сравнению с тем, сколько людей получили положительный результат теста.

А сам вирус — это непредсказуемая инфекция, которая бьет по одним группам людей больше, чем по другим, а это означает, что местная демография и доступ к медицинской помощи стали серьезными факторами, когда речь заходит о влиянии вируса на сообщества.

Итак, давайте рассмотрим нашу супер простую модель, чтобы понять, почему так сложно создать хорошую модель для чего-то столь неопределенного.

Но давайте пока будем работать в масштабе всей планеты. Знание смертности от COVID-19 в Китае или Италии говорит нам, какова будет смертность в России? Не совсем, но все же эти данные помогают, снижая неопределенность.

Однако в любом случае мы, вероятно, не знаем фактический уровень смертности в этих странах. Это верно по ряду причин, начиная со сбора основных данных о случаях заболевания. Числа не являются 100% фактами. Они являются результатом большого количества субъективных выборов, которые должны быть задокументированы максимально прозрачно и подробно, прежде чем мы вообще должны начать рассматривать эти результаты как факты. Поэтому информация о том, как данные собираются — и собираются ли они одинаково каждый раз — имеет значение.

Существует также проблема несобранных или неточных данных. Чтобы определить уровень смертности, вы должны разделить число людей, умерших от этой болезни, на число людей, инфицированных этой болезнью. Однако в случае с коронавирусом у нас нет надежного учета числа зараженных людей, поэтому, математически, мы не знаем знаменателя. И если быть честными — мы даже числитель точно не знаем.

В идеальном мире мы проверяли бы всех людей на наличие признаков заражения новым вирусом, чтобы мы могли точно знать, сколько людей когда-либо болели этим заболеванием и сколько из них умерло от него. Однако в случае с коронавирусом есть только пара ситуаций, в которых мы приблизились к идеалу.

Возьмем Diamond Princess, круизный лайнер, который был полностью помещен на карантин после вспышки COVID-19. Были протестированы почти все на борту (3063 теста на 3711 человека). Судно стало живой лабораторией с таким уровнем документирования данных, который мы обычно не получаем в реальном мире. Исследователи смогли определить не только то, сколько людей болело, но и у скольких людей не проявлялись симптомы — и, таким образом, они, вероятно, остались бы не диагностированными и не учтенными в обычных условиях на суше.

Между тем, это соотношение симптоматичности — сколько людей имеют симптомы по сравнению с бессимптомными — имеет большое значение, и мы стали догадываться об этом совсем недавно. В отчете Имперского колледжа Лондона предполагается, что две трети случаев будут достаточно симптоматическими, чтобы зараженный человек мог заметить и самоизолироваться. А данные по Diamond Princess показали, что примерно половина случаев заболевания была симптоматической на момент постановки диагноза. Поэтому то, каким на самом деле окажется коэффициент симптоматичности, влияет на расчеты смертности.

Данные круизному лайнеру не идеальны — тест на COVID-19 там все еще прошли не все, да и демография круизных лайнеров не является репрезентативной для более широкой публики, к тому же некоторые больные пассажиры все еще могут умереть, что увеличит уровень смертности. Но в любом случае это самая надежная статистика на данный момент.

В большинстве стран широкомасштабное тестирование только начинается, и оно действительно важно. Если вы в первую очередь тестируете только больных людей, как это делают некоторые страны, уровень смертности не будет отражать ничего похожего на фактический уровень смертности от вируса (да, та самая проблема знаменателя). А массовому тестированию мешают дополнительные проблемы, такие как недостаточное количество тестов и тот факт, что некоторые частные лаборатории не предоставляют количество результатов, которые оказались отрицательными .

На истинную смертность от этого заболевания также влияет наша способность предотвращать смерть, когда кто-то тяжело болен. Очевидно, это зависит от вместимости больницы. При неограниченном доступе к койкам и аппаратам искусственной вентиляции легких (ИВЛ) многие люди с даже серьезными симптомами могут пережить инфекцию. Но эти ресурсы относительно скудны, и если спрос превысит предложение — а такая проблема уже есть в некоторых странах — люди, которые могли бы выжить, скорее всего умрут.

Это также может вызвать эффект наложения заболеваний. Люди, обращающиеся за лечением других болезней или из-за аварий, также могут страдать от недостатка больничных ресурсов и потенциально могут умереть. Тем самым они погибнут не из-за заражения коронавирусом, а из-за его косвенных последствий. И пока нет общего мнения, стоит ли учитывать такие случаи в статистике по COVID-19, и как их вообще считать.

И дело вот в чем: число R0 чрезвычайно изменчиво и зависит от всех видов социального поведения, местных экологических особенностей и политических решений. Оно будет различаться не только между странами, но и между областями одной страны. И, разумеется, болезнь будет передавать хуже, если будут введены карантинные меры. Например, малярия имеет более высокий R0 в местах, где много стоячей воды — там больше комаров, которые являются ее переносчиками.

Из-за этого моделирование потенциального R0 для коронавируса означает испытание множества различных сценариев передачи заболевания. И эти сценарии больше похожи на диапазоны оценок, куда входят переменные, которые мы опять же точно не знаем.

Первая переменная — это уровень контактов, то есть количество людей, с которыми инфицированный человек взаимодействует в течение определенного периода времени. Это единственная переменная, которую люди могут контролировать и уменьшать, поэтому мы все и сидим в карантине.

Средняя частота контактов не одинакова, она ​​отличается от человека к человеку, в зависимости от таких факторов, как жизненная ситуация и работа, и изменяется в зависимости от вмешательства общественного здравоохранения и местоположения. Иными словами, очевидно, что житель глухой российской деревеньки, работающий у себя дома, имеет гораздо меньше контактов, чем москвич, работающий в офисе.

Затем идет такая переменная, как уровень инфицирования на контакт. Говоря простым языком, эта переменная говорит нам о том, сколько людей заразится после встречи с инфицированным. Этот показатель тоже далеко не константа. Вирусы не распространяются организованно, строго по два новых случая на человека. Это число, например, сильно зависит от первой переменной: один заболевший в очереди за туалетной бумагой перезаражает куда больше людей, чем одинокий больной, гоняющий в танки дома на диване.

А помните еще про соотношение симптоматичности? Некоторые ученые предполагают, что бессимптомные носители менее заразны, чем люди, у которых проявляются симптомы, поэтому это соотношение также влияет на уровень инфицирования на контакт.

Биология вирусов также имеет значение, когда вы пытаетесь рассчитать уровень инфицирования на контакт. Например, важно знать, как долго вирус может выживать на различных поверхностях, и как далеко он может распространяться по воздуху. Для коронавируса пока что нет точных оценок. К тому же тут важно поведение человека и его здоровье.

Например, курильщики могут подвергаться большему риску заражения и осложнений от вируса. В основном это связано с тем, что курение негативно воздействует на легкие, однако, вполне может быть, что свою роль тут играет тот факт, что курильщики чаще подносят руки ко рту, чем обычные люди.

Наконец, существует продолжительность заразности — как долго человек может распространять вирус среди других людей и в какие моменты развития болезни он максимально заразен? Это зависит от биологии вируса и иммунитета каждого индивидуума, сказал Марк Вейр, профессор эпидемиологии Университета штата Огайо.

И все эти параметры используются для оценки R0.

В то время как базовое число размножения предполагает, что вся популяция восприимчива к вирусу, существует также эффективное число размножения, которое зависит от того, какая часть населения восприимчива. Одна из причин, по которой большая часть населения считается подверженной риску, заключается в том, что новый коронавирус является действительно новым. Никто не имел с ним дел раньше того китайца, отведавшего непрожаренную летучую мышь.

Хорошая модель также должна учитывать сценарии повторного заражения: если люди, которые перенесли вирус и выздоровели, имеют иммунитет к его повторному заражению, восприимчивость популяции сокращается. Но до сих пор мы мало что знаем о постинфекционном иммунитете к этому вирусу.

И мы даже не касаемся того, как меняется восприимчивость, если обнаруживается что-то вроде вакцины. Мы и так сделали достаточное количество предположений выше.

А теперь смешаем все в одной модели


Итак, чтобы построить модель, вы должны собрать все эти переменные (и, возможно, другие, если мы будем рассматривать более сложные модели), учесть их неопределенность, насколько они коррелируют друг с другом и все прочее. Это почти гарантированно приведет к мешанине.

И ладно бы эти переменные зависели только от вируса — нет, они сильно зависят и от нас самих. Закрытие школ, мытье рук, самоизоляция — все это сильно меняется от страны к стране, кардинально меняя и сам масштаб пандемии.

Конечно, вы можете сделать предположения о правильных ингредиентах и ​​их количестве. Но это предположения, а не абсолютные факты. И если вы сделаете слишком много предположений в процессе выпечки пирога, вы вполне можете получить лазанью.

В течение следующих нескольких месяцев вы увидите много разных прогнозов относительно результатов пандемии COVID-19. И скорее всего они будут различаться в разы, если не на порядки. Но теперь вы будете понимать, что это не модели ошибочны — это сказывается огромное количество факторов, многие из которых очень трудно учесть для всех.