Нужно быть осторожным, делая выводы из любой точки данных о COVID-19.
Недавние цифры показали признаки стабилизации, за которыми следует то, что похоже на рецидив. Число новых случаев, ежедневно сообщаемых во всем мире, COVID-19 достигло максимума 12 апреля, составив 99 100, затем уменьшилось до 74 800 случаев в день, в среду, 22 апреля, но затем снова взлетело 24 апреля до нового максимума. 102 200, согласно данным, поддерживаемым Университетом Джона Хопкинса.
В США также данные показывают, что ежедневные случаи плато в последнее время только за ними, а затем последующий новый максимум в ежедневных случаях.
Поскольку некоторые штаты США вновь открывают свою экономику, а другие регионы мира рассматривают способы повторного открытия, некоторые исследователи приводят доводы в пользу произвольного устранения таких мер, как карантин и другие «не фармацевтические» вмешательства ", может быстро привести к возрождению болезни.
В частности, исследование, проведенное учеными из Национальной лаборатории Лос-Аламоса, входящего в состав Министерства энергетики США, опубликованное на этой неделе на сервере препринтов medRxiv, утверждает, что вмешательства помогли снизить заболеваемость болезни, и произвольное устранение таких мер может привести к очень быстрому возвращению болезни.
«Число случаев, предотвращенных за две недели вмешательства, будет восстановлено всего за одну неделю», если все меры будут полностью смягчены, в соответствии с документом под названием «Снижение общих показателей передачи COVID-19».
Важным выводом из работы является необходимость в усиленном тестировании для более быстрого выявления закономерностей в распространении заболевания.
Автором статьи являются Итан Ромеро-Северсон из отдела теоретической биологии и биофизики в LANL, а также его коллеги Ник Хенгартнер и Руиан Ке из этого подразделения и Грант Меадорс из отдела вычислительной физики LANL. Документ не был рецензирован, что следует учитывать при рассмотрении его выводов.
Исследователи из Лос-Аламоса построили статистическую модель того, насколько быстро сглаживается кривая в 51 стране. Несмотря на очевидный прогресс, они пишут, что этот прогресс можно будет быстрее отменить, если будут предприняты не фармацевтические меры, такие как социальное дистанцирование. произвольно удалены. Для правильного выбора необходимы широкие испытания, советуют они.
Ромеро-Северсон и др., 2020.
В ответ на запрос ZDNet ведущий автор Ромеро-Северсон, выступая от своего имени, а не от имени ЛАНЛ, резюмировал ключевые выводы из отчет, как он его видит.
«Есть доказательства того, что глобальные методы профилактики работают», — писал Ромеро-Северсон. «Тем не менее, при изменении профилактических мер следует вести тщательный надзор и соблюдать осторожность, поскольку заболевание может быстро вернуться к профилактическому уровню».
Исследование показало, что нефармацевтические меры помогли сгладить кривую. Из 51 исследуемой страны в отчете «обнаружены доказательства того, что передача COVID-19 снижается в 24 странах, т.е. эффективное репродуктивное число составляет менее 1 с использованием данных до 16 апреля 2020 года».
«Это говорит о том, что, несмотря на крайне неоднородное население, представленное этими странами, рост вспышки COVID-19 может быть остановлен».
Однако существует асимметрия: болезнь может заразить людей гораздо быстрее, чем количество инфекций можно уменьшить с помощью карантина и других мер.
«По нашим оценкам, в странах с уменьшающейся передачей скорость снижения в целом составляет менее 0,1 в день», — отмечают авторы.
«На основании данных из 8 европейских стран, США и Китая, мы ранее оценили, что в отсутствие мер вмешательства эпидемия может расти со скоростью 0,19–0,29 в день».
«Это означает, что вспышка может быстро расти и предотвратить попытки общественного здравоохранения, если меры по социальному дистанцированию полностью ослаблены», — заключают они.
Также: Исследователи из Гарварда: социальное дистанцирование во время COVID-19, возможно, должно включаться и выключаться, как кран
. Это не первая работа, проводимая учеными Лос-Аламоса в отношении этой болезни. 11 февраля они опубликовали документ, в котором сделан вывод, что уровень заражения COVID-19 был намного выше, чем считалось в то время. А 15 апреля они выпустили отчет, в котором утверждается, что болезнь «легко передается» без «строгих мер контроля», независимо от географических или социальных особенностей страны.
В текущем исследовании авторы рассчитали влияние таких вещей, как социальное дистанцирование, выполнив моделирование, которое сопоставило статистическое моделирование с фактическими данными.
Авторы начинают со стандартной эпидемиологической модели, которая часто использовалась в этом году, модели «SEIR», где набор обыкновенных дифференциальных уравнений регулирует отношения четырех «компартментов» людей: восприимчивых, незащищенных, зараженных и выздоровел.
Затем они связывают эту модель с данными с помощью статистического процесса, который «моделирует случайный переход от инфекции к тому, что либо учитывается как наблюдаемый случай, либо учитывается как наблюдаемая смерть». Затем они подгоняют статистическую модель к фактическим зарегистрированным числам случаев и смертности. Если модель соответствует данным, это говорит о том, что модель фиксирует что-то о природе заболевания.
Они сравнили свою модель с отчетными данными для 51 страны, включая США, и обнаружили, что «Модель может хорошо собирать данные, за некоторыми исключениями». Иран, Испания и Италия сложнее моделировать, и они выдвигают гипотезу, что это происходит потому, что время между заражением человека и обнаружением инфекции является специфическим для этих стран, так как они еще не были правильно аппроксимированы, и это необходимо больше учиться.
Также: Исследования Карнеги-Меллона показывают, что наше представление о COVID-19 изменится с «цифровым наблюдением»
] Документ не является причинно-следственной моделью заболевания, и поэтому он не может с уверенностью предсказать, что произойдет с помощью различных профилактических мер. Вполне возможно, что уровень заражения, если снять блокировку, может отличаться от уровня заражения до того, как блокировка была установлена. Но Ромеро-Северсон подчеркивал ZDNet что асимметрия между упадком и ростом любой величины является базовой для модели: профилактика медленнее распространения пандемии.
Учитывая эту асимметрию, авторы подчеркивают информационную задержку при обнаружении COVID-19. Если болезнь снова начнет расти, потребуется время, чтобы это стало очевидным.
«Изменения в политиках следует вносить медленно, потому что сигнал изменения передачи может занять несколько недель, чтобы полностью распространиться в текущих потоках данных в результате длительного отставания между заражением и подтверждением случая (которое, по нашим оценкам, составляет приблизительно 2 недели), пишут авторы.
Учитывая асимметрию и информационную задержку, авторы отмечают, что широкое тестирование важно для сокращения этой задержки.
«Мы можем сократить задержку путем отслеживания контактов и тестирования и использования более широкой рабочей силы общественного здравоохранения», — объяснил Ромеро-Северсон ZDNet вновь выступая за свои личные взгляды на работу. ,
«Задержка проистекает из двух источников: время от проведения тестирования и время от положительного теста до сообщения», объяснил он. «Тестирование большего количества людей и использование большего количества людей для обработки отчетов сократило бы задержку».
Одним из возможных последствий, не рассматриваемых в документе, является то, что нефармацевтические меры, такие как социальное дистанцирование, возможно, должны поддерживаться, по крайней мере, с перерывами, а не полностью ослаблены, как это было предложено в докладе исследователей Гарварда в конец марта
Как и во всех моделях COVID-19, важно помнить, что модель представляет собой конструкцию, которая пытается приблизиться к тому, что происходит в пандемии. Это не проверенная оценка происходящего, а скорее попытка использовать статистику, чтобы прийти к какому-то пониманию.
«Я думаю, что самое важное сообщение для нас — это то, что мы находимся на неизведанной территории», — сказал Ромеро-Северсон ZDNet . «Тот факт, что мы узнаем что-то новое об этой болезни почти ежедневно, свидетельствует об этом».
«Этот вид интенсивной науки в реальном времени является новым для всех, и трудно сопротивляться нашей человеческой потребности в (или утешении) уверенности», добавил он. «Но у нас сейчас нет такой роскоши».
