Многие люди подозревают, что к настоящему времени они заражены COVID-19, несмотря на тот факт, что только 0,5% населения Великобритании на самом деле было диагностировано с этим. Аналогичные цифры были зарегистрированы в других странах. Точно, сколько людей фактически имело это, однако, неясно. Существует также неопределенность в отношении того, какая доля людей, получающих COVID-19, умирает в результате, хотя многие модели предполагают, что она составляет около 1%.

Мы полагаем, что данные о распространенности инфекций и смертности были чрезмерно достоверными, когда речь заходит о COVID-19. Такая статистика не учитывает неопределенности в данных и их объяснения. В нашей новой статье, которая была рецензирована и принята для публикации в Журнале исследований рисков, мы разработали компьютерную модель, которая учитывала эти неопределенности при оценке показателей летальности COVID-19. И мы видим совсем другую картину.

Наша модель, названная Байесовской сетью, позволяет нам комбинировать несколько источников данных и оценивать, насколько чувствительны распространенность инфекции и смертность к двум доминирующим источникам неопределенности.

Одним из них является точность серологического (антитело) тестирования, которое в решающей степени зависит от нашей способности точно измерить, есть ли у человека антитела. Мы учитываем такие факторы, как ложные срабатывания или отрицательные показатели для тестовых наборов производителей.

Мы также учитываем достоверность данных о смертности. Это важно, потому что уровень смертности, вероятность смерти для пациента, инфицированного COVID-19, определяется как число смертей, деленное на количество инфицированных людей в сообществе. Если какая-либо из этих переменных не определена, любые политические решения, основанные на результирующей смертности, сами по себе будут ненадежными или потенциально опасными.

Оба эти фактора являются гораздо более неопределенными, чем сообщается. Когда мы учитываем их в нашей модели, мы обнаружили высокий уровень заражения в сообществах во многих регионах мира. Для Кобе, Япония, наша модель предполагала, что в 800 раз больше людей имели COVID-19, чем сообщалось. Для Англии и Уэльса этот показатель в 28 раз больше.

Что касается уровня смертности, команда из Имперского колледжа в Великобритании, которая консультирует правительство Великобритании, ранее оценила это число в 1%. Но это неясно. Команда заявляет, что ее модель «опирается на фиксированные оценки некоторых эпидемиологических параметров, таких как уровень смертности от инфекций», и в то же время признает, что «в условиях продолжающейся пандемии мы полагаемся на неполные данные о смертности с систематическими ошибками в отчетности и к будущей консолидации «.

Когда мы скорректировали эти неопределенности, мы обнаружили, что оценки уровня смертности, скорее всего, будут в диапазоне 0,3% -0,5% для стран/регионов, которые мы рассмотрели.

Хотя мы и не охвачены нашим исследованием, мы также применили нашу модель к данным Нью-Йорка. Здесь «фактический» показатель смертности в Нью-Йорке указан как 23 430, при этом предполагаемый коэффициент смертности составляет 1,4%. Но когда данные вводятся в нашу модель, оценка коэффициента смертности может быть скорректирована в диапазоне от 0,6% до 1,3% — потенциально половина официальной цифры.

Неопределенности в показателях смертности

Итак, как мы можем объяснить эти неопределенности? Каждая страна рассчитывает смертность по-разному, что является проблемой для начала. И во многих странах «фактический» показатель смертности оценивается путем добавления подтвержденных смертей, где COVID-19 указан в свидетельстве о смерти наряду с положительным результатом теста COVID-19, случаев смерти, где COVID-19 указан в свидетельстве о смерти, но где нет Был проведен тест и была получена статистическая оценка «избыточных смертей» (сколько, как полагают, смертей было больше, чем обычно).

Например, в Нью-Йорке «фактический» показатель смертности представляет собой сумму подтвержденных 13 156 смертей, где COVID-19 указан в свидетельстве о смерти вместе с положительным результатом теста COVID-19, 5 126 смертей, когда COVID-19 включен свидетельство о смерти, но там, где испытания не проводились, и 5148 случаев смерти. Но мы на самом деле не знаем, умерли ли некоторые из этих людей «из» или «с» COVID-19. Многие из этих смертей помечены как «фактические», когда они на самом деле очень неопределенные.

Более того, избыточные смерти часто рассчитывают путем сравнения с предыдущими пятью годами, исключая годы с «плохими» сезонами гриппа, что является проблемой. Кроме того, COVID-19 может ускорять неизбежные смерти. И если последствия блокировки не позволяют людям с серьезными заболеваниями, такими как инсульты и сердечные приступы, получить доступ к медицинской помощи и умереть в результате, существует риск того, что включение их в число «избыточных смертей» из-за COVID-19 привело к серьезной переоценке.

Стадный иммунитет?

Такого рода исследования стоит учитывать при обсуждении вопроса о том, близки ли мы к стадному иммунитету или вероятна ли «вторая волна» вируса. Принимая Швецию в качестве примера, исследования антител показывают, что COVID-19 был гораздо более распространенным, на 7% несколько недель назад, чем подтвержденные случаи, предложенные в то время. Однако это все еще далеко от 65%, которые, как предполагается, гарантируют иммунитет стада. Если Швеция не достигла стадного иммунитета и не запретила принудительное закрытие, почему число погибших не увеличивается?

Одним из противоречивых объяснений, которое мы не учли в нашем исследовании, является существование «темной материи антител», которая не обнаруживается при тестировании антител, но тем не менее обеспечивает некоторую защиту от вируса.

В иммунной системе участвуют два типа лейкоцитов: Т-клетки и В-клетки. Но только B-клетки продуцируют антитела. Исследования показывают, что иммунитет может развиваться быстрее от предыдущих инфекций, «похожих» на COVID-19, таких как SARS-v1, через иммунные «Т-клетки», а не на В-клетки. Это означает, что многие люди имели коронавирус, но не выработали антитела, что приводит к недооценке количества инфекций, в том числе в нашей модели.

Итак, хотя в одном из недавних исследований утверждалось, что около 10% населения Англии и Уэльса на самом деле могли быть инфицированы, реальное число может быть даже выше.

Ясно, что мы не можем полностью доверять статистике смертности и заболеваемости, пока не получим более точные данные и не включим их в такую ​​модель, как наша ./p>




Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *