Математическая модель развития эпидемии коронавируса

Детектив: откуда взялся COVID-19 и как перемещается (ENG)

Демография имеет значение (ENG)

Поскольку летальность COVID-19 значительно увеличивается с возрастом пациента, особенности возрастных структур населения могут оказывать значительный эффект на общую смертность от пандемии коронавируса. Демограф Илья Кашницкий оценил этот эффект и отобразил на карте различия в возрастных структурах населения регионов Европы.

За основу взяли данные о летальности пандемии в Италии — первой европейской стране, где ситуация начала развиваться очень быстро, и к 17 марта было зафиксировано уже 2003 смерти. Предположив, что во всех прочих регионах Европы летальность будет такой же как мы наблюдали в Италии, а общее число инфицированных достигнет 2/3 населения (цифра, о которой упоминала в своем обращении Ангела Меркель), рассчитали долю населения с повышенным риском умереть от пандемии. Надо отметить, что эта величина не претендует на роль сколько-нибудь точного прогноза финальной летальности. Допущения при расчетах очень значительны и маловероятны в долгосрочной перспективе. Однако, суть исследования — в сравнении возрастных структур населения. Различия между ними останутся неизменными, даже если повозрастная летальность от COVID-19 окажется существенно отличной от наблюдаемых сейчас в Италии величин, важно лишь, чтобы различия между возрастными группами оставались схожими.

Проведенный анализ позволяет выявить потенциально наиболее уязвимые регионы. Наибольшие потери населения из-за пандемии вероятны в странах и регионах с наиболее возрастным населением — Италия, Германия и Испания. Самый интересный вывод: несмотря на то, что сейчас наибольшее количество зарегистрированных случаев заражения и смертей концентрируется в больших городах, куда вирус пришел раньше, при масштабном неконтролируемом распространении наиболее проблемными станут отдаленные периферийные районы с наиболее пожилым населением. Это еще одна причина, почему карантинные меры, призванные растянуть во времени пик пандемии, чрезвычайно важны, особенно в странах Европы с относительно старым населением.

Источник: Kashnitsky, I. (2020). COVID-19 in unequally ageing European regions. OSF Preprint.

Экспоненциальный рост и эпидемии (ENG, RUS)

Математик объясняет, в какой момент нужно начинать беспокоиться. Эпидемия развивается экспоненциально — это значит умножение на какую-то константу (постоянный коэффициент).

Согласно данным на начало марта число случаев каждый день превышало число случаев в предыдущий день в 1,12—1,25 раз. Изменение количества зараженных изо дня в день складывается из трех цифр: количество зараженных в определенный день (N), среднее количество человек, с которым зараженный может контактировать в определенный день (E), и вероятность каждого контакта стать новым случаем заражения (p). Соответственно, по данным на 6 марта, в среднем каждые 16 дней количество зараженных увеличивалось в 10 раз. Но просто провести восходящий тренд недостаточно: в какой момент рост кривой должен остановиться. И важную роль начинают играть переменные E и p — они должны снижаться, чтобы остановить экспоненциальный рост.

Интерактивная модель: как распространяется вирус (ENG)

У The Washington Post вышел интерактивный материал о том, как распространяются инфекции. Основная идея — показать, почему важно ограничивать контакты каждого конкретного человека с внешним миром, а вот закрывать города и страны совсем необязательно. Симуляции показывают, как изменяется кривая количества зараженных в зависимости от того, какая стратегия используется: не делать ничего; попытка закрыть город на карантин; социальная изоляция четверти населения; социальная изоляция 7/8 населения.

Мягкая изоляция выигрывает у карантина, а почти полная изоляция — статистически наиболее надежный способ остановить эпидемию. Симуляции случайные, каждое прочтение статьи даст немного разные результаты, но вывод останется прежним.

Блогер Кевин Симлер улучшил эту модель: он добавил новые вводные (например, инкубационный период и количество умерших от болезни) и параметры модели, которые можно настраивать вручную. Здесь по шагам объясняется, как распространяется вирус и какие переменные на это влияют: например, в одной из симуляций предлагается угадать, какой должна быть скорость передачи заболевания между людьми, чтобы она не успела заразить все население планеты.

Так что это не только подробное пошаговое объяснение того, как распространяется вирус, но еще и упражнение в интуиции и критическом мышлении.

Люди хотят закрытия границ (RUS)

По данным исследования Ipsos по восприятию коронавируса, большинство людей считают, что границы их стран должны быть закрыты до тех пор, пока не будет локализована эпидемия. В опросе приняли участие 12 000 человек из 12 стран. Жители Азиатско-Тихоокеанского региона активнее всех поддерживают идею закрытия границ — во главе с Индией (79%) и Вьетнамом (78%) — что неудивительно, учитывая локацию, в которой болезнь была обнаружена впервые. В Италии 76% также согласны с этой радикальной мерой. Далее следуют Китай (73%) и Россия (70%).

Растет количество человек, которые верят в вероятность заражения людей из их ближнего окружения: их уже больше половины респондентов во Вьетнаме (67%), Великобритании (57%), половина в Индии, Австралии и Японии (51%).

Что ученые знают о 2019-nCoV (RUS)

Сейчас идет разработка лекарств, которые ингибируют заражение на разных стадиях цикла репликации вируса, и вакцин от SARS-CoV/MERS-CoV. Однако пока специфических препаратов от коронавирусов нет, и лечение заключается в поддерживающей терапии, назначенной по состоянию пациента. Источник на 11 марта 2020 года.

Материал обновляется.

Можно смоделировать ситуацию, как эпидемия поведет себя дальше?

Карима Нигматулина-Мащицкая: Будет нескольких пиков заболеваемости, первая вспышка - в Москве, остальные с небольшим запозданием - в других городах. Это объясняется большой территорией и географической разрозненностью. Зато мы можем себе позволить не вводить жесткие меры сразу во всей стране, а ограничиться отдельными регионами, что в целом гораздо лучше для экономической ситуации.

То, что все сейчас находятся дома, что закрыты места массовых скоплений людей, очень важно для сокращения динамики распространения инфекции. Это позволит сократить количество больных и спасет людям жизни.

Один заболевший способен заразить до четырех человек вокруг себя. COVID-19 имеет очень большое количество бессимптомных носителей. Как это влияет на математические прогнозы?

Карима Нигматулина-Мащицкая: 20-30% населения переносят заболевание совсем без симптомов. Эти люди не знают, что они распространяют вирус. У них нет температуры, не болит голова, ровное дыхание, нет признаков ОРВИ. Они чувствуют себя хорошо, поэтому живут полноценной жизнью, но при этом заражают других. Важно учитывать, что такие люди есть. Поэтому, если мы говорим о подтвержденных 8000 заболевших с симптомами, то заразных людей на самом деле ближе к 11 000-12 000, а учитывая, что часть с симптомами еще не были диагностированы, то цифры еще выше.

У математиков, которые занимаются инфекционным моделированием, есть такое понятие, как основное репродуктивное число. Оно подразумевает, сколько в среднем может заразить один инфицированный человек в населении без иммунитета. Для COVID-19 это число составляет от 2 до 4. Очевидно, что если оно больше единицы, то болезнь разрастается экспоненциально. Но мы можем повлиять на это число, которое, в частности, зависит от количества контактов инфицированного человека. Мы понимаем, если их 30 за тот момент, когда он болеет, а вероятность того, что заболевание будет распространено при одном контакте - 10%, то репродуктивное число в этом случае будет три. Но если этот человек сократит число контактов до пяти, то репродуктивное число опускается до 0,5, и постепенно эпидемия будет угасать.

Сейчас люди соблюдают режим самоизоляции, число контактов сокращается. Но 0,5 - еще не ноль. Это означает, что за один цикл болезни от 12 тысяч человек заразятся еще шесть тысяч человек. То есть эта цифра не сократится до ноля. И вот здесь важно понимать - 12 000 или 8000 заразных людей на самом деле, потому что от этого зависит, насколько растянется период угасания заболеваемости.

Когда ждать окончания пандемии?

Карима Нигматулина-Мащицкая: Окончательно и бесповоротно пандемия завершится, когда будет разработана вакцина. Причем, не сто процентов населения должны быть привиты для того, чтобы затормозить это заболевание. Есть такое понятие, как "коллективный иммунитет", и оно коррелирует репродуктивному числу. Если иммунитет к вирусу будет у 70% населения, то болезнь перестанет распространяться даже при полностью активном обществе.

Без вакцины погасили вспышку СOVID-19 в Китае. Но там на достаточно раннем этапе были предприняты очень активные и жесткие меры, которые смогли поменять ситуацию в корне. Если не остановить болезнь вовремя, то пытаться удержать ее, когда количество больных зашкаливает за тысячи, становится очень сложно, как на восточном побережье США.

Не рано Китай отменил жесткие меры в своей стране? Может там быть вторая вспышка коронавируса?

Карима Нигматулина-Мащицкая: Однозначно предсказать вторую волну сейчас невозможно, можно только смоделировать вероятностные ситуации. Остается держать руку на пульсе, и если появится хоть один новый случай в новом регионе, то своевременно реагировать. Только жесткое реагирование быстро сократит этот один случай, вернет его к нулю.

В Европе уже затухает заболеваемость?

Карима Нигматулина-Мащицкая: Конечно, мы видим, что ситуация потихонечку начинает улучшаться. Количество случаев заражения сокращается, в том числе - из-за предпринятых мер. В какой-то момент очень строгие режимы можно будет отменять. Но делать это слишком рано тоже было бы достаточно опасно.

Если математическими расчетами можно спрогнозировать, как поведет себя пандемия, то какие исходные данные для этого нужны?

Карима Нигматулина-Мащицкая: Математическое моделирование пандемии и любых инфекционных заболеваний основывается на данных о людях. Необходимо понимать, как распределяется население по земному шару, знать демографическую ситуацию, основные миграционные потоки. Глобальное передвижение людей легко вычислить, изучив данные авиаперевозчиков и миграционную статистику. Гораздо сложнее получить сведения о перемещении людей внутри городов, которые тоже очень важны.

В свое время я изучала направление инфекционных заболеваний в Африке, где достоверную статистическую информацию найти практически невозможно. Мы договаривались с мобильными операторами, которые передавали нам анонимизированные данные о передвижении людей внутри городов, которые позволяли нам откалибровать модель на локальном уровне. То есть то, где живут люди и как они передвигаются - это фундамент, с помощью которого математики могут моделировать развитие эпидемий и пандемий.

Еще один фактор - специфика болезни, как она протекает: с какой скоростью развивается заболевание от момента инфекции, в том числе, как быстро зараженный человек становится заразным для других. Мы понимаем, что если при гриппе инкубационный период длится всего три дня, то для COVID-19 он более затяжной, потому что у него иная динамика распространения заболевания.

Можно было предотвратить попадание COVID-19 в Россию? Изначально он обошел нашу страну, у которой довольно протяженная граница с Китаем, а когда число заболевших резко увеличивалось в США и Европе, у нас еще никто не болел.

Карима Нигматулина-Мащицкая: Наибольшее количество транспортных потоков у России именно с Европой, а не с Китаем. Поэтому все достаточно прогнозируемо. Предотвратимо ли заболевание? На самом деле вопрос очень сложный. Я хорошо помню, когда в 2003 году в странах Юго-Восточной Азии разрасталась эпидемия атипичной пневмонии - SARS, и количество больных было уже под 5 тысяч, в конце концов - эпидемия прекратилась сама собой. В 2009 году началась вспышка свиного гриппа, и тогда тоже говорили, что Всемирная организация здравоохранения слишком сильно паникует, не нужно переживать, все не так серьезно. Предсказание пандемий и их масштабности на самых ранних этапах очень затруднительно. При моделировании начальных стадий все модели - вероятностные, они не дают 100-процентную гарантию. Считаю, что в нашей стране меры приняты были своевременно, мы не стали дожидаться, когда количество случаев заражения достигнет тысячи или даже сотни. И это очень правильно.

Стратегии смягчения и подавления будут основными для властей разных стран в борьбе с эпидемиями коронавируса COVID-19, считают ученые Имперского колледжа Лондона. В первом случае целью ставится замедление распространения вируса, во втором — жесткое его подавление. Оба варианта неидеальны.

Какие варианты просчитывали ученые

В опубликованном на этой неделе докладе группа ученых Имперского колледжа Лондона во главе с известным эпидемиологом Нилом Фергюсоном оценила три основных сценария развития эпидемий COVID-19 для США и Великобритании. Были смоделированы отсутствие каких-либо немедицинских мер, смягчение и подавление эпидемии.

Модели строились на основании плотности населения в разных частях стран, средних размеров домохозяйств и возраста людей, входящих в них, средней численности школьных классов, групп в университете, рабочих коллективов и соседских сообществ. Учитывались различные медицинские данные — инкубационный период вируса, скорость его распространения, доли невыявленных случаев и случаев, требующих интенсивной терапии.

Авторы оперировали пятью основными принимаемыми властями мерами (см. таблицу) — от самоизоляции до ограничения социальных контактов всего населения.

Первая модель — отсутствие каких-либо социальных мер борьбы с эпидемией — просчитана для сравнения с другими. Вряд ли какие-либо страны решатся ничего не делать на фоне всемирной пандемии.

При таком варианте пик смертности будет достигнут примерно через три месяца после начала эпидемии. 81% населения будет заражен. Количество смертей составит около 510 тыс. в Великобритании и 2,2 млн в США. Потребность в интенсивной терапии на пике будет в 30 раз превышать фактически имеющиеся ресурсы.

Как работает стратегия смягчения эпидемии

Смягчение эпидемии подразумевает не полное блокирование передачи вируса, а снижение негативного воздействия на общество: более равномерное распределение заболевших по времени, уменьшение числа тяжелых больных на пике и сокращение смертности. Сценарий предполагает в итоге формирование коллективного иммунитета и естественное прекращение эпидемии. В этом сценарии ограничительные меры действуют три месяца, наиболее эффективными из них становятся изоляция больных с симптомами вируса, карантин их семей и социальное дистанцирование для людей старше 70 лет.

Число болеющих в пик снизится (чем более жесткие меры принимаются, тем сильнее). Но все равно нуждающихся в интенсивной терапии будет в 8 раз больше, чем мест в соответствующих отделениях.

Количество смертей от коронавируса в Великобритании при этом сценарии достигнет 250 тыс., а в США — 1,1–1,2 млн.

Как работает стратегия подавления эпидемии

Цель второй стратегии — уменьшение репродукции болезни (среднего числа людей, которых заражает один инфицированный) до уровня ниже единицы. Другими словами, нужно добиваться того, чтобы каждый заболевший передал вирус в среднем менее чем одному человеку.

В этом случае ограничения должны действовать пять месяцев. Самым эффективным вариантом будет сочетание четырех мер — изоляции людей с симптомами вируса, карантина для их семей, закрытия школ и университетов и социального дистанцирования всего населения. Лишь в таком случае нагрузка на отделения интенсивной терапии остается в рамках нормы.

По словам одного из участников исследования, профессора Азры Гани, общее число смертей в Великобритании при таких мерах может снизиться до 20 тыс., если ограничения будут строго соблюдаться.

При этом, по оценке авторов, закрытие школ и университетов будет эффективнее, чем карантин домохозяйств.

Запрет массовых мероприятий вообще имеет сравнительно малое значение, так как время контакта с другими людьми на них невелико в сравнении с проводимым дома, в школе, на работе и в других общественных местах, например барах и ресторанах.

Если же жесткие меры будут отменены раньше, пик эпидемии просто будет отложен на несколько месяцев (см. график). Количество заболевших в тяжелой форме во время пика в таком случае может быть сравнимо со сценарием, при котором никакие меры не принимаются, так как коллективный иммунитет не будет сформирован.

Возможен также промежуточный сценарий — адаптивный. При нем жесткие меры вводятся, когда число людей, нуждающихся в интенсивной терапии, превышает пороговое значение. Когда это число снижается, социальные ограничения отменяются. При этом изоляция людей с симптомами и карантин их семей сохраняются в течение всего времени. В этом случае эпидемия будет проходить волнообразно, а каждый последующий пик числа заболевших в тяжелой форме будет ниже предыдущего.

Реальность сложнее математических моделей

Ученые признают, что реальная эффективность принимаемых властями мер будет зависеть от реакции на них населения. Она будет отличаться от страны к стране. При этом поведение людей в условиях эпидемии будет меняться с ее течением.

Также авторы исследования отмечают, что изучали лишь то, как каждая из стратегий повлияет на распространение болезни и как отразится на системах здравоохранения. Не рассматривались этические или экономические аспекты каждой из стратегий. Авторы специально указывают, что простых политических решений быть не может.

Если сидеть дома 2 месяца весной 2020 года, то по предсказанию математической модели, эпидемия все равно может начаться снова, только в этом случае ее пик будет не летом, а зимой. До осени 2020 года нужно уже разработать эффективное для снижения летальности и последствий болезни лечение, даже если оно симптоматическое. Иначе придется крепко подумать о повторном карантине.

Если сидеть дома 2 месяца весной 2020 года, то по предсказанию математической модели, эпидемия все равно может начаться снова, только в этом случае ее пик будет не летом как на рисунке 1, а зимой, как на рисунке 2. Но зимой вирус, как прогнозирует модель, может быть более опасен, чем летом. И смертей может быть больше на 50%, так как базовое репродуктивное число коронавируса SARS-CoV-2 при жаркой температуре снижается до 1, а осенью и зимой повышается до 2-3 [papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3551767]. Это означает, что летом, каждый заразившийся заразит 1 человека вокруг себя, а зимой 2-3. Если мы сейчас будем 2 месяца на карантине или на самоизоляции, то до осени 2020 года нужно уже разработать эффективное для снижения летальности и последствий болезни лечение, даже если оно симптоматическое. Иначе придется крепко подумать о повторном карантине.

Ссылка на статью с математическим моделированием:
medium.com/@wpegden/a-call-to-honesty-in-pandemic-modeling-5c156686a64b

Автор статьи nestarenieRU — Веремеенко Дмитрий Евгеньевич (фото слева), автор книги «Диагностика старения«. Тел. +7 925 9244328 [email protected]

Предлагаем Вам оформить почтовую подписку на самые новые и актуальные новости, которые появляются в науке, а также новости нашей научно-просветительской группы, чтобы ничего не упустить.

Я ндекс.Кошелек 410012847316235
Карта в Сбере ( рубли ): 4817 7602 3256 2458 (Чангакрам М.)

Рекомендуем ещё почитать следующие статьи:

Будем благодарны, если после прочтения статьи вы оставите свои комментарии. Ваше мнение очень важно для того, чтобы материал блога был более информативным, понятным и интересным. Перед тем, как оставить свой комментарий, прочитайте Политику конфиденциальности

А как же иммунная прослойка, которая должна образоваться после текущей вспышки, разве она не должна каким то образом воспрепятствовать тяжести повторных вспышек? Плюс высоко-контагиозные вирусы с течением времени обычно должны становиться менее агрессивными и вирулентность их должна меняться.

Если вспышку погасить, то прослойки может не быть

Не факт, что данная математическая модель правильная. Так как все факторы учесть все равно невозможно. Например, число людей, переболевших в очень легкой или скрытной форме и не обращавшихся к врачам. Или то, что часть людей уже по какой-то причине имеют антитела к коронавирусу (из выступлений Голиковой). Поэтому модель можно воспринимать как ориентир, а не истину в последней инстанции.

Конечно не факт. НА то она и модель

Нет. В вирусе не может быть бактерии. И никто легкие не съедает. При крайне тяжелых формах этой болезни, когда пациент лежит на аппарате вентиляции легких, легкие повреждаются самой вентиляцией. А также само воспаление и повреждает легкие. В 80% случаев и в подавляющем большинстве случаев среди молодых и здоровых — эта болезнь проходит как простуда или даже вообще без симптомов и последствий

Это не научно и некорректно. Этой фейк. А фейки лучше не распространять.
Важный аспект снижения риска заболеть — снижение уровня стресс и исключение дефицита сна. Однако, чрезмерная паника, неопределенность, фейковые новости — все это может способствовать нагнетанию стресса и ухудшению качества сна. Исследование китайских ученых указывает на то, что во время карантина и сидения дома в течение 14 дней в январе 2020 года во время эпидемии COVID-19 в центральном Китае, те у кого было социальное доверие проводимым государственным мерам, те имели меньший уровень стресса и имели хорошее качество сна. Поэтому не нужно читать фейковые новости и накручивать себя [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32194290].

Основные очаги максимально интенсивного распространения заболевания в Китае, Италии, Испании позволяют — по официальным данным — судить о параметрах эпидемии. Так, на 27 марта в Китае число заболевших составило — 81667 чел. В Италии — 80539 чел. В Испании — 57786 чел. В США — 85327 чел. В России сообщается о более, чем 1000 чел.

Очевидно, что приведенные цифры зависят от эффективности и добросовестности институтов официальной статистики, национальной системы здравоохранения и от политических соображений властей той или иной страны по части информационной политики.

Поэтому, следуя выводам работы возможно предположение, что сообщения о 1000 заболевших необходимо умножать на десятки и сотни. Для уточнения российских обстоятельств автором было выполнено моделирование эпидемии коронавируса в России.

Моделирование развития эпидемии может указать на реальные масштабы заболевания, динамики и продолжительности эпидемии.

Отношение читателя к результатам моделирования, как правило, критично. Вплоть до неприятия результатов. Но для специалиста существуют критерии проверки моделирования на достоверность отображения текущего состояния предмета моделирования и прогностичность. Оценить их можно, в частности, по выполнению требования самосогласованности модели (что подтверждает ее адекватность) и ее способности давать приближенные к pеальным показатели.

В данном случае отдельно и независимо друг от друга моделировалось: (1) количество заболевших за каждую неделю, (2) количество умерших и (3) выздоровевших тоже за каждую неделю. Подчеркнем, что каждый из трех показателей моделировался самостоятельно и независимо от двух других. Затем путем суммирования по шкале времени с недельным шагом определялся нарастающий итог указанных трех показателей. Моделирование выполнялось с прогнозом развития эпидемии. В конце подсчитывался баланс. Число всех заболевших за период должно равняться сумме всех умерших и всех выздоровевших. Это требование — проверка на адекватность моделирования. Проверка показала, что баланс при данном моделировании получается с точностью 1%.

Точность официальных данных зависит от соотношения количества проводимых тестов на коронавирус и уровня реальной заболеваемости. По сообщениям российской прессы в конкретных и исключительных известных столичных случаях заболевания ВИП больных (Л.Лещенко, И.Николаев) тест делается за два дня. Из специализированных клиник сообщается, что даже и за 5–7 дней. Это означает пересылку проб в удаленную лабораторию, и, главное, то, что в стране (в регионах) нет сети центров и массового оперативного тестирования на местах. Отсюда следует, что реальный охват потенциально заболевших не может превышать нескольких процентов. Соответственно, официальные данные о числе заболевших нужно увеличивать — для приближения оценки к действительному положению дел, минимум, в десятки раз.

Что касается смертности, то даже официальная статистика говорит о том, что смертность по причине пневмонии (так говорится в графе причина смерти) увеличилась в России по сравнению с предыдущим годом (месяц к месяцу). Увеличение смертности от пневмонии по публикациям в СМИ составляет для сопоставления январь 2020/январь 2019 только в Москве 37%. Официальные лица сообщают из регионов России о росте заболевания пневмонией и смертности от нее уже в феврале 2020 года. Но коронавирус поражает организм больного именно в виде пневмонии! Диагнозы без специального тестирования на коронавирус ставятся попросту неверные. Это подтверждает вышеуказанное предположение, что реальные показатели эпидемии коронавируса в России отличаются от официальных в десятки, а, возможно, что и в сотни раз. Это наносит очевидный ущерб оперативности и масштабу противоэпидемиологических мероприятий.

Для оценки путем специально апробированного моделирования и прогноза российской эпидемии были построены динамики заболеваемости, смертности, выздоровления и итоговый процент смертности больных коронавирусом. Результаты моделирования приведены на рис. 1–2.

Рис. 1. Оценка динамики реального количества больных коронавирусом в России

Пик текущего количества больных придется на май—июнь 2020 г. Количество заболевших достигнет сотен тысяч человек.

Рис. 2. Оценка скорости (шаг — 1 неделя) реальной смертности и выздоровления больных коронавирусом в России

На рис. 2 видно, что максимальная скорость заболевания пришлась на март, в течение которого серьезных мер по карантину и тестированию, по массовому применению масок и антисептиков, как и специальных порядков поведения людей не предпринималось.

Массовое выздоровление по прогнозу значительно ускорится, начиная с июля. Эпидемия практически прекратится в сентябре 2020 года.

Что следует из проделанного оценочного моделирования?

1. Официальные данные существенно занижены, а представления о динамике развития эпидемии запаздывают, как запаздывают и действия властей. Вместо каникул необходим жесткий карантин. Нужно массированное обеспечение населения и спецперсонала средствами защиты. Нужно массовое развертывание госпиталей. Как это делал Китай.

2. Итоговая смертность от коронавируса в российском случае (по всей длительности эпидемии) при моделировании оценочно составила 1,25%. По всему миру по публикациям в СМИ смертность (на 27 марта 2020 года, то есть текущая, еще до окончания эпидемии) составила — 4,5%. Китай — 4%. Ю.Корея — 1,4%. Япония — 2,3%.

Такое расхождение объясняется следующим. Цифры, которые дают указанные государства, получаются относительно числа заболевших именно коронавирусом, выявленных тестированием. Очевидно, что истинное число заболевших коронавирусом должно быть больше, почему относительная смертность оказывается завышенной. В этой разнице смертность относится на другие диагнозы. Поэтому истинная смертность от коронавируса (которая выявляется при моделировании) должна быть меньше практически наблюдаемой в реальных условиях медицинской практики и государственной информационной политики, о чем говорилось в начале настоящего отчета. В проделанном в данной работе моделировании смертность относится к истинному количеству заболевших коронавирусом.

При моделировании для вышеуказанных стран оценивание смертности дало следующие истинные значения. Для всего мира — 1,44%, Китай — 1,46%, Ю.Корея — 1,4%, Япония — 1,25%.

3. Общее количество умерших в России (именно от коронавируса) моделирование прогнозирует на уровне до 6000 чел. При этом в 2019 году от пневмонии, как таковой, умерло 19000 чел.

4. Вероятно создание и массовое применение вакцины и эффективной терапии заболевания летом (июль) 2020 года. Ожидается эффект летнего температурного влияния на коронавирус.

5. Прогнозируется вторая волна заболеваемости коронавирусом, которая будет существенно более слабой.

6. Полное преодоление эпидемии вероятно осенью (сентябрь) 2020 года. Однако, вероятно, что появится остаточное явление постоянной заболеваемости коронавирусом (эффект спящего вируса) на уровне около 5500 чел при минимальной смертности и при наличии вакцины и лекарств, то есть заболеваемость будет удерживаться на этом уровне применением эффективных методов диагностики и лечения.

Конечно, приведенные материалы будут окончательно проверены на достоверность только по прошествии времени (до конца этого года). Да и то с оговорками относительно достоверности исходных официальных данных. Однако, определенные ориентиры и подсказки специалистам и ответственным государственным структурам для борьбы с эпидемией этот материал, вероятно, наряду с иными модельными прогнозами может дать.

Немаловажно и то, что все, кто ознакомятся с этим материалом, получат определенную информацию для выработки собственных жизненных и гражданских усилий.

Читайте также: