Самые обсуждаемые темы (topbloger) wrote,
Самые обсуждаемые темы
topbloger

Categories:

Об особенностях национальных коронавирусных инфекций

Считайте этот пост продолжением моего поста о некоторых недоумениях касательно коронавирусной статистики. Известно, что оценка case-fatality risk (CFR) или коэффициента летальности, который рассчитывается как процент умерших от общего числа зарегистрированных пациентов с данным заболеванием, обычно меняется в ходе эпидемии, потому что в ее начале доля завершенных случаев может быть невелика. Так, если заболело всего 100 человек, и из этого числя 10 умерло, то летальность заболевания составляет 10%. В начале эпидемии число заболевших может быть уже 90, а умерших может совсем еще не быть, что приведет к рассчитанному коэффициенту летальности равному 0%, который со временем увеличится. Этот коэффициент может быть и завышен (см. ниже). Но может происходить и действительное изменение коэффициента летальности, связанное с изменениями в патогенном организме, или инфицируемой популяции, или способах лечения, или …, или ….
Можно оценить летальность, принимая во внимание средний интервал времени между выявлением инфекции и смертью, если она наступает. По данным CDC (главного санэпидуправления США) интервал между появлением симптомов ковида и смертью, с ним связанной, составляет около 14 суток. Между регистрацией случаев инфекции, происходящей обычно с задержкой относительно появления симптомов, и смертью проходит от 5 до 10 суток согласно одной работе, специально посвященной этому вопросу. (См. об этом в предыдущем посте.)

В этот раз я прикинул летальность при ковиде для разных стран путем деления числа смертей за день на число зарегистрированных случаев за 14 дней до выбранной даты, чтобы учесть интервал между появлением симптомов и смертью. Три даты были выбраны – дата, приблизительно соответствующая максимуму на кривой числа смертей (А), дата минимума на этой кривой (B), и 25 июля (С, самые новые данные на момент составления таблиц). Если минимума не было (обычно его не было) точка B соответствовала значительному спаду числа смертей на кривой.

Кривые с максимумом и спадом характерны для западных стран. Для стран, где число случаев заболевания и смертей продолжает расти, точки А и В соответствуют начальному периоду эпидемии и середине кривой между А и С. Для Пакистана использована еще точка, предшествующая по времени точке А (pre-A), потому что хотя пакистанская кривая и имеет максимум, она «поднимается» к нему очень медленно, совсем не так, как кривые в Европе и США. Для определения числа заболеваний и смертей я использовал кривые, показывающие усредненные данные за 7 дней, чтобы скомпенсировать чрезмерное «дрожание стрелки осциллографа». Все данные с сайта Worldometer, где вы можете найти все кривые для ближайшего рассмотрения.

Вот примеры характерных кривых:

США – подъем, пик, спад и новый подъем для числа новых выявленных случаев и смертей на каждый деньScreen Shot 2020-07-27 at 10.04.49 PM.jpeg
Screen Shot 2020-07-27 at 10.05.09 PM.jpeg
Франция – подъем, пик и постепенный спад почти к нулю для случаев и смертейScreen Shot 2020-07-27 at 10.07.00 PM.jpeg
Screen Shot 2020-07-27 at 10.08.01 PM.jpeg
Швеция – кривая смертей похожа на ту, что во Франции, но зависимость числа новых случаев от времени очень вычурная: подъем, за которым следует длительное плато, новый подъем к более высокому плато и, наконец, спадScreen Shot 2020-07-27 at 10.08.25 PM.jpeg
Screen Shot 2020-07-27 at 10.08.40 PM.jpeg
Россия – подъем, пик и медленное снижение у графика числа новых выявленных случаев, и подъем и пологое плато у графика смертейScreen Shot 2020-07-27 at 10.06.20 PM.jpeg
Screen Shot 2020-07-27 at 10.06.31 PM.jpeg

Индия – пока только подъемScreen Shot 2020-07-27 at 10.05.45 PM.jpeg
Screen Shot 2020-07-27 at 10.05.58 PM.jpeg

Результаты расчетов приведены в таблице 1.
Таблица 1.jpgПрежде чем обсуждать результаты, приведенные в таблице 1, замечу, что изменение интервала между регистрацией случая и смертью с 14 суток до семи или даже до нуля (описывает ситуацию, когда случаи подтверждаются лабораторными анализами с большим опозданием и регистрируются датой подтверждения примерно в тот же день, когда больной умирает) не меняет результаты качественным образом. В таблице 2 приведены результаты по нескольким странам и всему миру, рассчитанные для интервалов 14, 7 и 0 суток. Сказав это сразу, чтобы не испытывать читателя вопросом, правильно ли выбран этот интервал, вернусь к таблице 1.
Таблица 2.jpgЦифры все могут прочитать и без моей помощи, поэтому перейду к наблюдениям. Расчетный коэффициент летальности снижается от момента пика на кривой числа ежедневных смертей до текущего момента по крайней мере в 3-4 раза (а иногда и в десятки раз) для всех европейских стран и США, а также для всего мира (что неудивительно, поскольку бОльшая часть смертей, связанных с ковидом, имела место в Европе и США). Текущий показатель летальности в Европе и США составляет около 2%. Из этой картины есть несколько исключений. Так, летальность в Великобритании до сих пор составляет более 10%. Напротив, летальность на пике числа смертей в Германии составляла всего 6%. Эта последняя особенность коррелирует с низкой смертностью, связанной с ковидом, в Германии.

Сравнивая европейские/североамериканские данные с данными по остальным странам, мы обнаруживаем наличие второго типа зависимости коэффициента летальности от времени. В России в течение всей эпидемии летальность оставалась без изменений на уровне 1,5-2%. В Белоруссии (это Республика Беларусь, если что) наблюдается тот же тип зависимости с некоторой поправкой на наличие Батьки; летальность изначально была еще ниже, несколько увеличившись только в последнее время, но в целом ее значение не превосходит того, что наблюдается в России.

Крупные страны-соседи из Азии (Индия и Пакистан) и Южной Америки (Бразилия и Аргентина) я привел в качестве примера развивающихся стран. В целом, летальность в ранний период эпидемии для них ниже, чем для Европы и Северной Америки (Бразилия составляет исключение со значением, близком к тому, что наблюдалось в США). Более того, хотя тип зависимости летальности от времени развития эпидемии для Бразилии и Пакистана более соответствует евро/североамериканскому типу (тип 1), для Индии и Аргентины он промежуточный между типами 1 и 2. Тип изменений коэффициента летальности во времени не привязан жестко к смертности. Смертность в Россию, с ее вторым типом, превосходит смертность в Польше и Пакистане и приблизительно равна смертности в Германии – странах с первым типом зависимости.

Как я уже заметил, варьирование длительности интервала между регистрацией заболевания и смертью в пределах от 14 до 0 дней) не изменяет общей картины. Из таблицы 2 видно, что США и Франция показывают зависимость первого типа и снижение летальности в 5-6 раз и 15-30 раз, соответственно, в то время как летальность в России остается неизменной независимо от принятого интервала.

Для того, чтобы убедиться в том, что я не пропустил интересные части кривой зависимости летальности от времени, я определил летальность для бОльшего числа точек на этой кривой для нескольких стран с разными характером зависимости смерти от ковида от продолжительности эпидемии: США – пик, спад и новый подъем; Франция – пик и спад к нулю; Германия – то же, что и во Франции, но значения гораздо ниже; Швеция - то же, что и во Франции и Германии, но с другой формой зависимости числа новых случаев от времени (подъем, длительное плато, новый подъем к более высокому плато и спад). Таблица 3 показывает, что детальный анализ показывает ту же закономерность, что и анализ «широкими мазками».

Таблица 3.jpgИзменение коэффициента летальности может быть связано со статистическими проблемами. В самом начале эпидемии регистрировались только тяжелые случаи; тестирование проводилось только в случае обращения в больницу при наличии характерных симптомов; инфицированные, которые переносили ковид асимптоматически, или болели, но оставались дома, т.е. огромное большинство инфицированных, выпадали из статистики новых случаев.

В то же время число умерших от ковида было, вероятно, преувеличено. При наличии
коронавируса у умершего причиной смерти считался ковид. Также, в число жертв ковида включали больных с симптомами ковида независимо от подтверждения инфекции анализом, хотя симптомы ковида не слишком специфичны. Более того, в Нью-Йорке в статистику включали смерти жителей города, которые произошли в других местах, хотя эти смерти могли быть включены в статистику тех мест, где они произошли. Вклад статистики в начальные значения CFR может быть велик. Не исключено, что исключительно низкое по сравнению с другими западноевропейскими странами значение летальности на начальных стадиях эпидемии в Германии (6 в Германии против 30-40 у соседей) связано не только с орднунгом в поведении населения, но и с бОльшим порядком в медицинской статистике?

Еще одно популярное объяснение этого явления заключается в разной доле населения, принадлежащей к группе риска. Иногда это формулируется так «вирус уже убил всех, кого мог». Хотя зависимость от первого вполне возможна, второе вряд ли справедливо. Посмотрим на долю самой чувствительной к ковиду демографической группы – мужчин от 75 лет и старше. В США и Западной Европе она составляет от ~3 до ~5% всего населения, а в Индостане - менее 1%, что говорит в пользу наличия некой корреляции. Но в Пакистане (0,7% мужчин от 75 лет и старше) летальность зависит от времени по первому типу, а в России, где доля этой группы населения в 2,5 выше – по второму. В Германии доля этой группы населения выше, а летальность на ранней стадии эпидемии и ковидная смертность ниже, чем в других западных странах. Поэтому зависимость не слишком проста.

Речь не идет, разумеется, и о том, что все из группы высокого риска уже умерли. Смертность от ковида в Западной Европе составляет обычно около 0,05% населения. При этом доля только мужчин в возрасте от 75 лет в этих странах около 4%. Если учесть, что в группу риска входят и другие категории населения, то ее численность практически не изменилась.

Более вероятна зависимость высокой летальности на ранних стадиях эпидемии от числа проживающих в различных типах домов престарелых, но искать и изучать эти данные мне лень. Тем более, что не менее важным фактором может быть их организация в разных странах. Замечу только, что в США около 5% лиц в возрасте 65 и более лет проживают в домах престарелых. Если это верно и для мужчин >75 лет, то доля этой группы самого высокого риска (мужчины >75 лет, проживающие в домах престарелых) во всем населении составляет около 0,15%. Учитывая, что они далеко не единственные жертвы эпидемии, даже для этой группы населения смертность от ковида вряд ли превышает 10%. Так что утверждение о том, «все, кто мог, уже умерли».

Вполне вероятно, что все указанные факторы и многие другие влияют на снижения наблюдаемой летальности. Но меня результаты заинтересовали по другой причине. Коэффициент летальности снизился до величины около 2% (медианная величина для выборки, представленной в Таблице 1 равна 2,35). В России он был таким с самого начала эпидемии. Что если эта величина и составляет реалистичную летальность ковида, определенную по числу выявленных случаев?

Более важным при оценке опасности/смертельности инфекционного заболевания является infection fatality risk/rate (IFR) – характеристика «истинной летальности», определяемой как число смертей от заболевания к общему числу заболевших. Последнее далеко не равно числу выявленных случаев, поскольку многие зараженные могут даже не знать об этом, а если и чувствуют себя неважно, вполне могут переболеть, не обращаясь ко врачу. Общее число инфицированных определить непросто. Его можно оценить, например, по результатам скрининга (больших) случайных выборок на наличие антител к вирусу, сигнализирующих о том, что человек был инфицирован и переболел. Для ковида число лиц, не обратившихся к помощи врача, по всей вероятности, во многие разы выше числа тех, у кого болезнь была выявлена. В результате, летальность ковида, определенная по числу инфицированных, несомненно составляет гораздо менее 1%, возможно около 0,2%.

В общем, меня зацепил любопытный факт – летальность по выявленным случаям в России на протяжении всей эпидемии (разумеется, никто не знает, какие изменения произойдут в будущем) была приблизительно равна величине, до которой этот параметр снизился в западных странах после пика и спада на графике текущего числа умерших от ковида.

УЙДИСЛОВИЕ:
Вот как раз ссылка поспела, чтобы приложить к этому посту.


источник - partizan_1812 
[0 ссылок 50 комментариев 3100 посещений]
читать полный текст со всеми комментариями
Tags: partizan_1812
Subscribe
promo topbloger november 1, 2020 19:44 233
Buy for 50 tokens
Привет! В моем блоге автоматически топботом собираются все самые интересные темы блогосферы. Более полно посмотреть все интересные посты блогосферы вы можете на сайте t30p.ru. Узнать какие из ваших постов попадали в ТОП 30 можно на сайте topbloger.ru. Подписаться на чтение самых…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 0 comments