Расширенный авторский перевод статьи COVID-19: Can We Estimate Infection Speed and Fatalities?; там же находятся ссылки на источники
Оставайтесь в курсе последних событий! Подписывайтесь на наш канал в Telegram.
Коэффициент смертности – это число смертей от данной болезни, деленное на количество людей с этой болезнью. Обычное название по-английски – Case Fatality Rate (CFR). Если мы подсчитаем, например, 10783/366566 = 2,94% – это будет CFR для США по состоянию на 6 апреля 2020 г. (его часто называют «наивный SFR»). Когда 3 марта Генеральный директор Всемирной организации здравоохранения д-р Т. Гебреус сообщил о 3,4% смертности от COVID-19, он сделал именно это, что сразу вызвало резкую критику со стороны медицинского сообщества. Почему?
Есть несколько объективных трудностей для правильных расчетов.
Представьте себе идеальный сценарий для расчета: круизный лайнер отправился из Нью-Йорка в Токио. На следующий день капитан получил сообщение о том, что на судне появился неизвестный вирус, и все пассажиры должны быть немедленно изолированы в каютах в течение всего 7-дневного рейса; завтра тестовые комплекты будут доставлены на вертолете и каждый должен проходить ежедневное тестирование. В течение недели 700 человек из 3000 были выявлены как заболевшие. В Токио все 3000 были помещены на карантин и проверены; дополнительно выявлено 300 заболевших. Каждый из 1000 зараженных был подвергнут лечению; через 20 дней после прибытия 50 из них умерли; все остальные были освобождены как здоровые.
В этом случае CFR = 50/1000 = 5% является правильным, потому что: а) число всех инфицированных людей было известно; б) время для любого результата (смерть – реабилитация) истекло. Но в реальности такие условия до самого конца пандемии не выполняются. По этой причине были разработаны специальные модели, которым нужны дополнительные предположения и более детальные данные.
Мы не ставили задачу оценить “истинный CFR” в строгом смысле (то есть сказать уже сейчас, какова будет смертность после завершения пандемии). Тем не менее, мы попытались дать какие-то эмпирические оценки и проверили их в режиме прогнозного моделирования (predictive modeling). Это простой подход, однако дает весьма удовлетворительные результаты. Основная идея была в том, чтобы найти такой период в прошлом, что по нему можно наилучшим образом предсказать сегодняшнее значение, то есть построить модель с так называемым лагом. И этот лаг, как выяснилось, отнюдь не равен нулю (как при наивной оценке). Лучшие лаги находятся где-то между 5 и 7 днями для большинства наиболее инфицированных штатов и США в целом (даже Миннесота с очень короткой историей заражения показывает явный лаг в 4 или 5 дней) – см. рис 1. Уровень ошибок прогнозирования смертности по модели удивительно мал: 3–11%, то есть, имея данные по инфицированности сегодня, можно с высокой надежностью сказать, какова будет смертность через 6–7 дней. Прогноз по США в целом наиболее убедителен, поскольку системa замкнутая и инерционная – все случаи смерти произошли от зараженных людей внутри страны, особенно в последние две–три недели после принятия экстренных мер (чего нельзя сказать об отдельных штатах или даже о трех восточных штатах вместе взятых); оптимальный лаг для страны – 6 дней. Соответствующий коэффициент смертности для США составляет 5,84%. Это очень большое число. Оно все еще ниже, чем оценка для Италии 7,2%, но намного выше, чем наивные оценки, приведенные ранее. Как это ни парадоксально, но реальное число может быть намного меньше по причинам, перечисленным выше.Тестирование на новых (не используемых в модели) данных подтверждает вывод о небольших ошибках. Мы даже рискнули предсказать количество смертей на следующей неделе – см. рис. 2, где показаны оценки с двумя лагами. За сегодня (вечер 8-го апреля) прогноз подтвердился с ошибкой 2% для США и 4.5% для трех штатов (график было построен вчера и опубликован сегодня утром). Такой прогноз позволяет указывать некий базисный уровень, пусть даже на короткое время: если фактическое значение заметно выше прогнозного значения – срочно необходимы более специальные профилактические меры, но если оно ниже – применяемые меры оказывают хорошее влияние на подавление инфекции и уменьшение ее последствий. В любом случае что-то существенно изменилось по сравнению с установившейся ранее тенденцией. Сейчас многие ожидают перелома 11-го апреля – посмотрим, как это будет уловлено нашей простой моделью.
Игорь Мандель, Стан Липовецкий
igor.mandel@gmail.com
stan.lipovetsky@gmail.com
Эта рассылка с самыми интересными материалами с нашего сайта. Она приходит к вам на e-mail каждый день по утрам.