Джокер, найденный в только что опубликованном препринте [2] команды Карла Фристона — самый серьезный из пандемических джокеров.
Это огромный скачок смертности, с которым, весьма вероятно, могут столкнуться многие регионы мира в процессе выхода из карантина.
От этого джокера не спасает даже «темная иммунная материя» (см. мой предыдущий пост [3]). Ибо если этим непонятным пока защитным фактором обладает 80% населения, остается еще 20%. И это очень много.
Но к счастью, есть управа и на этого джокера — достижение 40%-го FTTI (‘find’, ‘track’, ‘trace’, ‘isolate’): целенаправленной политики поиска, выявления, отслеживания и изоляции новых кейсов заражения. Как показали расчеты Фристона на причинно-следственной модели COVID-19, 40%-й уровень FTTI способен предотвратить скачок смертности, сохраняя десятки тысяч жизней.
Фристон не только вычислил коронаджокера смертности для 9 регионов Великобритании. Но и показал, как его рассчитывать для любого из регионов мира (при наличии статистических данных). Исходные коды модельного расчета выложены в открытый доступ (см. в конце поста).
Теперь любой регион (Лондон и Москва, Нью-Йорк и Екатеринбург …) могут рассчитать свой локальный уровень коронаджокера и, соблюдя необходимый расчетный локальный уровень FTTI не допустить у себя скачка смертности.
Интегральный коронаджокер Велибритании. На основе диаграммы из https://doi.org/10.1101/2020.06.11.20128611 [2]
До 18 мая (эта дата взята за точку отсчета в исследовании Фристона) в Великобритании было обнаружено 146373 кейсов заражения и зарегистрировано 31008 смертей от COVID-19.
Сейчас (15 июня) эти цифры составляют: 297392 кейсов заражения и 41783 смерти.
Согласно Сунетре Гупта [4], 40 тыс. (округляя для простоты примера) официально подсчитанных случаев смерти от коронавируса в Великобритании составляют примерно 0,1% от 40 млн. инфицированных людей. Однако по Фристону, это 0,5% от 8 млн. зараженных людей, тогда как оставшиеся 32 млн. защищены от инфекции таинственной «темной иммунной материей».
Но ведь 20% восприимчивого к коронавирусу населения, не обладающих по гипотезе Фристона защитной «темной иммунной материей», — это 13,5 млн. человек. Это значит, что в ближайшие год-два в Великобритании с населением 67 млн. примерно 27 млн. человек могут быть потенциально атакованы коронавирусом. Из них 5,4 млн., незащищенных «темной иммунной материей», заразятся, и около 27 тыс. из них могут умереть.
Фристон, на основе разработанного им метода Динамического причинного моделирования (Dynamic causal modelling — DCM), построил LIST модель (Location, Infection, Symptom) хода эпидемии COVID-19 — подробное описание см. в моем посте [5] от 1 июня.
Эта модель была использована на данных Великобритании, чтобы посчитать для 9 регионов, что будет в них с эпидемией после снятия карантинных ограничений на временном горизонте в 2 года (до 18 мая 2022).
Были рассмотрены последствия применения в этих регионах шести FTTI политик (‘find’, ‘track’, ‘trace’, ‘isolate’) поиска, выявления, отслеживания и изоляции новых кейсов заражения.
Политика ничегонеделания с нулевой результативностью активного выявления инфицированных.
Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 5% новых кейсов заражения.
Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 20% новых кейсов заражения.
Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 40% новых кейсов заражения.
Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 50% новых кейсов заражения.
Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 60% новых кейсов заражения.
В результате моделирования был найден коронаджокер смертности (см. рис. выше).
При достижении 40%-го FTTI обнаруживается точка бифуркации (или джокер), в которой происходит скачкообразное падение уровня смертности, сохраняя десятки тысяч жизней.
Аналогичным образом этот коронаджокер при достижении 40%-го FTTI скачкообразно уменьшает загрузку отделений интенсивной терапии (ICU bed days).
А вот так это выглядит для каждого из 9 регионов Великобритании.
Приведенные на этой и предыдущей диаграмме результаты расчетов сделаны в предположении о продолжительности сохранения иммунитета в течение 16 месяцев. Если окажется (не дай бог!) что иммунитет не будет сохраняться, то динамика изменения ежедневного числа смертей будет совсем иной. Вот как она будет выглядеть для иммунитета в 16 мес. и 0 мес. на эпидемическом горизонте в несколько лет (при отсутствии вакцины).
Сравнение динамики изменения ежедневного числа смертей для двух вариантов иммунитета: 16 мес. и 0 мес. Источник: https://doi.org/10.1101/2020.06.11.20128611 [2]
Если расчеты Фристона верны (напомню, что опубликован препринт, не прошедший пока что рецензирование), то решающая роль в сохранении десятков тысяч жизней на этапе выхода из пандемии теперь за правительством.
Только правительства (Китая и США, Франции и России, Италии и Японии …) в состоянии организовать в конкретных локальных условиях :
— сбор достоверной статистики по каждому из регионов страны;
— проведение расчетов необходимого уровня региональных FTTI;
— разработку и выполнение протоколов обеспечения необходимого уровня FTTI каждым из регионов.
Вся необходимая информация для этого имеется.
Исходные тексты расчетов FTTI с использованием LIST модели Фристона, а также все датасеты и метаданные доступны здесь [6].
Поскольку LIST модель основана на программном обеспечении SPM (Statistical Parametric Mapping) [7], первоначально созданном Фристоном для анализа изображений головного мозга (и, кстати, выложенном в свободном доступе здесь [7]), необходимую справочную информацию в виде исходных текстов кейсов использования SPM для динамического причинного моделирования COVID-19 (и не только) можно найти здесь [8].
***
В заключение.
Исследование Фристона показало — встреча с коронаджокером на выходе из пандемии вовсе не предрешена, и десятки тысяч жизней могут быть спасены.
Вот только воспользуются ли правительства этими результатами — большой вопрос.
—
Сергей Карелов [9], опубликовано в издании medium.com [10]
В тему:
Ссылки:
[1] https://argumentua.com/reportazh/foto-dnya
[2] https://doi.org/10.1101/2020.06.11.20128611
[3] https://medium.com/@sergey_57776/%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-80-covid-19-%D0%BD%D0%B5-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%88%D0%B5%D0%BD-b0ee3165d101
[4] https://unherd.com/2020/05/oxford-doubles-down-sunetra-gupta-interview/
[5] https://medium.com/@sergey_57776/%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BD%D0%B5%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8-2dc8b98f0d2
[6] https://zenodo.org/badge/latestdoi/271566597
[7] https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/
[8] https://headbirths.wordpress.com/2020/06/09/using-spm-for-dynamic-causal-modelling-of-covid-19/
[9] https://medium.com/@sergey_57776?source=post_page-----73369ad72bce----------------------
[10] https://medium.com/@sergey_57776/%D0%BD%D0%B0-%D0%B2%D1%8B%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%B5-%D0%B8%D0%B7-%D0%BA%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0-%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D1%82-%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%B4%D0%B6%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D1%80-%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8-73369ad72bce
[11] http://argumentua.com/stati/sk-lki-khvorikh-na-covid-19-naspravd-v-ukra-n
[12] http://argumentua.com/stati/ne-panikovat-malo-kak-nam-vsem-nado-menyat-povedenie-iz-za-covid-19
[13] http://argumentua.com/stati/2019-ncov-bomba-planetarnogo-masshtaba
[14] http://argumentua.com/stati/koronavirus-covid-19-pochemu-nado-deistvovat-pryamo-seichas
[15] http://argumentua.com/novosti/koronav-rus-covid-19-kudi-zvertatis-shcho-robiti-nstruktazh-moz-v-deo
[16] http://argumentua.com/reportazh/ofytsyino-pro-zapob-gannya-poshirennyu-na-teritor-ukra-ni-koronav-rusu-covid-19-postanova-
[17] http://argumentua.com/novosti/kogda-poyavitsya-vaktsina-ot-koronavirusa
[18] http://argumentua.com/stati/13-mifov-o-koronaviruse-chto-nuzhno-znat-chtoby-ne-poddavatsya-panike