На выходе из карантина ждет коронаджокер смертности

Новое открытие Карла Фристона о COVID-19

Image for post
Image for post

Увы, но мое предположение о явлении джокера в ходе развития пандемии COVID-19 (см. мой пост от 20 мая) подтвердилось.

Джокер, найденный в только что опубликованном препринте 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). 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.

Пример Великобритании

Image for post
Image for post
Интегральный коронаджокер Велибритании. На основе диаграммы из https://doi.org/10.1101/2020.06.11.20128611
  • 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, 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 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.

  1. Политика ничегонеделания с нулевой результативностью активного выявления инфицированных.
  2. Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 5% новых кейсов заражения.
  3. Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 20% новых кейсов заражения.
  4. Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 40% новых кейсов заражения.
  5. Политика, в результате которой выявляются (отслеживаются, …, изолируются) 50% новых кейсов заражения.
  6. 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.

Image for post
Image for post
Результаты применения 6-и FTTI политик в 9 регионах Великобритании. Источник: https://doi.org/10.1101/2020.06.11.20128611

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).

Image for post
Image for post
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

Что это нам дает

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.

✔️ Поскольку LIST модель основана на программном обеспечении SPM (Statistical Parametric Mapping), первоначально созданном Фристоном для анализа изображений головного мозга (и, кстати, выложенном в свободном доступе здесь), необходимую справочную информацию в виде исходных текстов кейсов использования SPM для динамического причинного моделирования COVID-19 (и не только) можно найти здесь.

** ** **

В заключение лишь добавлю.

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.

________________________________

Если понравился пост:
- нажимаете на кнопку аплодисментов, — автору будет приятно :-)
- подпишитесь на
обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное».
Подпишитесь

Written by

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store