Математическое моделирование предоставило более точную картину коронавирусной пандемии
По мнению ученых, недостаток тестов и чрезмерная нагрузка на медицинскую систему приводят к тому, что официальная статистика по Covid-19 заметно расходится с реальной. Исправить это помогает математическая модель.
Диагностика и учет случаев коронавирусной инфекции дают возможность адекватно оценить ситуацию с пандемией и понять, к чему стоит готовиться. Однако учета поставленных диагнозов, а также количества выздоровлений и летальных исходов может оказаться недостаточно. В статье, которая опубликована в издании Infection Control and Hospital Epidemiology, показывается, как применение методов математического моделирования дает более точную картину пандемии.
Математическая модель может предоставить четкое понимание ситуации даже с учетом изначально заниженных цифр (например, из-за большого количества недиагностированных бессимптомных больных). Чтобы расчеты были наиболее адекватными, при моделировании следует учесть большое число сопутствующих факторов: например, плотность населения и возрастное распределение в отдельных районах и регионах.
«Фактическая готовность к пандемии зависит от реальных случаев среди населения, независимо от того, были ли они выявлены, — говорит Арни Сриниваса Рао, специалист по теоретическому и математическому моделированию и один из авторов статьи. — При более точных показателях мы сможем лучше оценить, как долго вирус[ная пандемия] будет сохраняться и насколько плоха ситуация». Данные, максимально приближенные к реальным, помогут чиновникам и медицинским работникам лучше подготовиться к негативным сценариям.
В своей модели авторы исследования использовали данные по подтвержденным случаям, предоставленные Всемирной организацией здравоохранения. Также в моделировании учитывалась плотность населения, распределение людей по трем возрастным группам (до 14 лет, от 15 до 64 лет, от 65 лет и старше), а также параметр «вероятности передачи». Кроме того, рассматривался рост случаев заражения от количества, превышающего 10 случаев в день, и до первого пика заболеваемости.
С помощью своей модели Рао и его коллеги установили, что, например, в Италии по состоянию на 9 марта (дата окончания исследования) на четыре случая Covid-19 приходился лишь один диагностированный. В абсолютном выражении это означает, что не были зафиксированы 30 223 случая коронавирусной инфекции. Это может показаться провалом итальянского здравоохранения, но авторы работы считают, что с учетом высокой плотности населения и коэффициента урбанизации итальянцы неплохо справились.
Примерно такая же доля выявленных случаев Covid-19 (один из четырех), согласно модели, наблюдалась в Южной Корее — стране, которая справляется с пандемией едва ли не лучше всех в мире. В других государствах ситуация была хуже в разы. Так, моделирование выявило, что в Испании к 19 марта диагностировался лишь один случай на 53 фактических заражения. Это означает, что 87 405 больных коронавирусом остались невыявленными. В Китае, согласно расчетам, частота выявления оказалась в диапазоне от 1 к 104 до 1 к 149: при таких раскладах недиагностированными остались несколько десятков миллионов человек.
Одной из лучших в плане диагностики оказалась страна, на сегодня сильнее остальных страдающая от пандемии, — США. Оценить показатель выявления коронавируса на основе данных, собранных к 9 марта, для Соединенных Штатов оказалось невозможно, но предварительные расчеты, проведенные Рао, показали, что к 6 апреля здесь выявляли две трети всех случаев Covid-19 (около 194 тысяч инфицированных без диагноза).
Заниженные данные — проблема для многих инфекционных состояний, не только для Covid-19. Методика, предложенная учеными, поможет медикам всех стран лучше справляться с проблемой и заранее подготавливаться к всплескам заболеваемости.
По состоянию на 13 апреля число заболевших коронавирусом SARS-CoV-2 во всем мире превысило 1 872 200 человек: более 116 тысяч погибли, 434 тысячи уже выздоровели. В России количество диагностированных больных с Covid-19 достигло 18 тысяч, 148 человек скончались.
