Гипотезы о коронавирусе: динамика распространения, факторы влияния, стратегия борьбы с COVID-19

Алексеев Николай
Гипотезы о коронавирусе: динамика распространения, факторы влияния, стратегия борьбы с COVID-19
Гипотезы о коронавирусе. Фото: potokmedia.ru

Интересные гипотезы о коронавирусе на основании анализа динамики распространения в разных странах.

Гипотезы о коронавирусе

Простые выводы и гипотезы, полученные в результате анализа динамики распространения коронавируса в разных странах. Без претензии на чистоту и научность использованных методов. Гипотезы, представленные в тексте, безусловно, требуют проверки.

Для 18-ти стран построены временные ряды ежедневно фиксируемых случаев заражения короновирусом. Для рядов выполнено сглаживание по пяти точкам. Выборку постарался сделать репрезентативной, насколько возможно. 18 стран – конечно, маловато, но уж на сколько сил хватило.

В качестве начальной точки эпидемии выбирался момент начала непрерывного роста заражаемости. Как правило, эта точка возникала при общем количестве заражённых в 20 – 30 человек. Далее для каждого ряда вёлся относительный отсчёт времени в днях с момента начала эпидемии.

Использованы данные о строгости карантина и изоляции в разных странах, приведённые Оксфордским университетом.

Коронавирус в Китае и Южной Корее

Китай и Южная Корея намного раньше других стран вышли из эпидемии Covid ’19 и отчитались о заметно меньших потерях. Для объяснения данного факта есть две гипотезы, не исключающие, а дополняющие друг друга.

Первая: эти две страны предоставили не вполне объективные данные о количестве заражённых и погибших.

Вторая: опыт прохождения через эпидемии короновирусов: sars ’03 и Mers ’05, полученный этими странами ранее, позволил им лучше других отреагировать на эпидемию Covid ’19. Графики заражаемости по дням для этих стран представлены на рис. 1.

Графики заражаемости коронавирусом по дням: Китай и Южная Корея
Рис. 1. Графики заражаемости коронавирусом по дням: Китай и Южная Корея

В силу указанных обстоятельств из дальнейшего анализа данные Китая и Южной Кореи исключены во избежание дополнительных искажений.

Примеры графиков временных рядов заражаемости в других странах представлены на рис. 2 и рис. 3.

график распространения коронавируса
Рис. 2. График распространения коронавируса

Для сравнения на этих рис. представлен также график ежедневной заражаемости на 1 млн. чел. в России.

график заражения коронавирусом

Рис. 3 График заражения коронавирусом

Изоляция людей из-за коронавируса

Введение режима карантина и строгой изоляции влияет на скорость достижения в стране точки максимума ежедневной заражаемости и на количество заражённых в максимальной точке. То есть, влияет на степень пологости эпидемиологической кривой.

На количество заражённых в точке максимума заражаемости за день строгость режима изоляции влияет с временным лагом примерно в 26 дней. Значение корреляции: [-0,34], то есть, чем строже режим, тем меньше количество заражённых в максимальной точке. См. рис. 4.

Карантин на пике заражения коронавирусом
Рис. 4. Карантин на пике заражения коронавирусом

На скорость достижения точки максимума кривой заражаемости строгость режима влияет с временным лагом примерно в 24 дня. Причём значение корреляции положительное: [+0,40], то есть, чем строже режим, тем позже траектория заражаемости выходит на максимум. См. рис. 5.

Гипотеза. Строгость режима за счёт сокращения количества социальных контактов затрудняет передачу вируса между людьми. В результате распространение вируса замедляется, а кривая заражаемости сглаживается и вытягивается вправо.

Введение карантина по коронавирусу
Рис. 5. Введение карантина по коронавирусу

Сравнение между собой кривых заражаемости коронавирусом в Китае и Южной Кореи служит подтверждением данной гипотезы. Возможно, пример этих стран иллюстрирует две возможные стратегии прохождения через эпидемию: более быстрый с высоким максимумом и медленный, но с меньшим максимумом. Причём, в известной степени выбором стратегии и кривой заражаемости можно управлять сознательно, воздействуя на траекторию прохождения эпидемии с помощью доступных инструментов и принимая решение о выборе стратегии в зависимости от состояния системы здравоохранения и экономики, в зависимости от особенностей национального общественного сознания и прочих факторов.

Пик заболеваемости коронавирусом

На срок достижения пика заражаемости коронавирусом наиболее сильное влияние оказывает количество проведённых тестов на заражение вирусом, отнесённое к численности населения. Значение корреляции: [-0,72], то есть, чем выше доля протестированного населения, тем быстрее достигается пик заражаемости. Причём влияние данного фактора намного сильнее, чем влияние строгости режима. Поэтому тестирование населения и правило отбора людей для тестирования при грамотном подходе также могут являться эффективным инструментом воздействия на скорость прохождения страны по кривой заражаемости. См. рис. 6.

Гипотеза. Более высокая доля протестированных людей позволяет быстрее изолировать заражённых, прерывая цепочки заражения одних людей другими. Соответственно, снижается коэффициент заражения и быстрее достигается точка максимума заражаемости.

Пик заболеваемости коронавирусом
Рис. 6. Пик заболеваемости коронавирусом

Что характерно, страны, сумевшие обеспечить массовое тестирование населения, не входящего в так называемые группы повышенного риска, сумели справиться с эпидемией быстрее и с меньшими потерями, чем прочие, не вводя меры жёсткого карантина. Наиболее яркие примеры: Южная Корея и Исландия.

Заражение короновирусом выходит за пределы групп риска

Обращает на себя внимание тесная межгрупповая связь доли протестированного населения с долей выявленных случаев заражения от общей численности населения. Значение корреляции: [+0,997].

Группировке подверглись 105 стран, для которых удалось найти данные о заражаемости и данные о тестировании. Список стран упорядочен по убыванию доли протестированного населения.

Сформировано пять групп по 21 стране в каждой. Для первых четырёх групп, имеющих более высокую долю протестированного населения, отношение количества выявленных случаев заражения к количеству протестированных людей колеблется в диапазоне от 9% до 11%. В пятой группе соотношение возрастает до 40%, что, видимо, говорит о стремлении стран этой группы тестировать, в первую очередь, людей из более узких групп риска. См. рис. 7.

Гипотеза. Поскольку доля заражённого населения не зависит от доли протестированного населения, можно предположить, что заражение короновирусом выходит далеко за пределы так называемых групп риска и доля заражённых среди протестированных людей и среди не протестированных примерно одинакова. В таком случае реальная степень заражения гораздо выше, чем мы сейчас думаем, и может приближаться к доле выявленных заражённых из числа протестированных людей.

Количество тестов и выявленных заражений коронавирусом
Рис. 7. Количество тестов и выявленных заражений коронавирусом

В какой-то степени подтверждением данной гипотезы можно считать тестирование 10% населения Исландии со случайным отбором тестируемых. Исследование показало заражение 6% населения страны. На 27 марта тестированию подверглось примерно 3% населения. Среди людей, не относившихся к группам риска и не проявлявших симптомы заболевания, 0,8% оказались заражёнными. Доля всех выявленных заражённых от общего населения на тот момент составляла 0,28%.

Ссылки на сведения о тестировании населения Исландии предоставлены на сайте kommersant.ru. По утверждению генерального партнера и сооснователя ATEM Capital Антона Гопки, симптомы могут не проявляться у 65−80% зараженных.

Тестирование на коронавирус

Для групп стран, описанных в предыдущем пункте, характерен высокий уровень внутригруппового разброса доли выявленных заражённых в общем населении. См. рис. 8 с примером группы стран с наибольшей долей протестированного населения.

Гипотеза. На количество выявленных заражений, помимо доли протестированного населения, значительное влияние оказывают прочие факторы, например, строгость режима карантина, культурные факторы и пр.

Тестирование на коронавирус
Рис. 8. Тестирование на коронавирус

Численность населения и пик заражаемости

Численность населения страны оказывает некоторое влияние на продолжительность периода достижения пика заражаемости. Значение коэффициента корреляции: [0,46]. См. рис. 9.

Гипотеза. При относительно стабильном значении коэффициента заражения одним человеком других для заражения критически значимой для прохождения эпидемии доли населения требуется больше времени.

пик заболеваемости коронавирусом
Рис. 9. Влияние численности населения на дату пика заболеваемости коронавирусом

Плотность населения и пик заражений

Плотность населения оказывает некоторое влияние на величину заражаемости в точке максимума: Значение коэффициента корреляции: [0,46]. См. рис. 10.

Влияние плотности населения на пик заболеваемости коронавирусом
Рис. 10. Влияние плотности населения на пик заболеваемости коронавирусом

Влияние уровня ВВП страны

Уровень ВВП на душу населения, проанализированный на основании данных 105 стран, оказывает влияние на долю выявленных заражений в общем населении страны. Значение коэффициента корреляции: [+0,60]. См. рис. 11.

Гипотеза. Страны с более высоким уровнем развития лучше организуют диагностику и тестирование населения.

Зависимость заражения коронавирусом от ВВП страны
Рис. 11. Выявления заражения коронавирусом от ВВП страны

Коронавирус в России и США

Траектория заражаемости России более всего похожа на траекторию США, но в более пологом варианте и с отставанием примерно на 23 дня. См. рис. 2.

Гипотеза. США прошли свой пик пять дней назад. Мы пройдём свой пик примерно через две-три недели.

Сравнение России и Китая

Траектория заражаемости в РФ по пологости очень напоминает китайскую, но китайского опыта прохождения через эпидемию короновируса у нас нет.

Гипотеза. Статистика о динамике заражаемости не вполне адекватна реальности в той же мере, в которой неадекватна китайская статистика.

Дополнительные факторы

Не удалось выявить значимой степени влияния на траекторию заражаемости таких факторов, как индекс развития человеческого капитала и ВВП стран.

Иммунитет против коронавируса

Не удалось найти подтверждение гипотезы о неизбежном самопроизвольном прекращении пандемии вследствие постепенной утраты вирусом активности мутаций и выработки человеком иммунитета.

Стратеги борьбы с коронавирусом

На основании изложенного можно сделать предположение об оптимальной стратегии прохождения данной эпидемии. Предположение запоздалое, но, возможно, полезное на будущее.

Правда, непонятно, кому полезное. И не повторяет ли оно рекомендации, сделанные специалистами властям непублично. Периодически в СМИ проскакивают упоминания идей, на которые похожи некоторые из изложенных здесь.

  • Элемент 1 стратегии. Введение жёсткого карантина не позже, чем за месяц до предполагаемого пика, а лучше — раньше. Критерий выбора момента введения карантина: начало фазы лавинообразного роста заражаемости. Мы этот момент пропустили и ввели карантин на пару недель позже.
  • Элемент 2 стратегии. Максимальный охват населения тестированием на заражение вирусом. Тут слов нет. Судя по публикациям в СМИ, организация тестирования и качество тестов находятся на недопустимо низком уровне.

Сочетание указанных действий позволило бы и сгладить кривую заражаемости, и ускорить прохождение эпидемии, снизить пиковую нагрузку на систему здравоохранения. К огромному сожалению, и здесь всё неладно.

Пожинаем плоды «оптимизации» медицины, проведённой в целях экономии государственных финансов. Приоритет геополитических целей государственной политики, назовём их так, перед стимулированием экономического роста ударил сейчас по всем и каждому. И ударит ещё сильнее в результате наложения эпидемии на экономический кризис.

3
Обсудить Содержание