Многие люди подозревают, что уже инфицированы COVID-19, несмотря на то, что только 0.У 5% населения Великобритании он был диагностирован. Подобные цифры были зарегистрированы в других странах. Однако точно не известно, у скольких людей он был на самом деле. Также существует неопределенность относительно того, какая доля людей, заболевших COVID-19, умирает в результате, хотя многие модели предполагают, что это составляет около 1%.
Мы полагаем, что статистические данные о распространенности инфекций и смертности от COVID-19 были чрезмерно достоверными. Такая статистика не учитывает неопределенности в данных и объяснения этих факторов. В нашей новой статье, прошедшей экспертную оценку и принятой для публикации в Journal of Risk Research, мы разработали компьютерную модель, которая учитывала эти неопределенности при оценке показателей смертности от COVID-19. И мы видим совсем другую картину.
Наша модель, называемая байесовской сетью, позволяет нам объединить несколько источников данных и оценить, насколько чувствительны показатели распространенности инфекции и летальности к двум доминирующим источникам неопределенности.
Один из них – это точность серологического (антитела) тестирования, которая в решающей степени зависит от нашей способности точно определить, есть ли у человека антитела. Мы учитываем такие факторы, как ложноположительные или отрицательные результаты для тестовых наборов производителя.
Мы также принимаем во внимание достоверность данных о летальных исходах. Это важно, потому что коэффициент летальности, вероятность смерти пациента, инфицированного COVID-19, определяется как количество смертей, деленное на количество инфицированных людей в сообществе. Если какая-либо из этих переменных является неопределенной, любые политические решения, основанные на результирующем уровне смертности, сами по себе будут ненадежными или потенциально опасными.
Оба эти фактора гораздо более неопределенны, чем сообщается. Когда мы учитываем их в нашей модели, мы обнаружили высокие уровни инфицирования населения во многих регионах мира. Для Кобе, Япония, наша модель предполагает, что COVID-19 в 800 раз больше людей, чем сообщалось. Для Англии и Уэльса этот показатель в 28 раз больше.
Что касается уровня смертности, команда Имперского колледжа в Великобритании, которая консультирует правительство Великобритании, ранее оценила это число в 1%. Но это неясно. Команда заявляет, что ее модель "основан на фиксированных оценках некоторых эпидемиологических параметров, таких как уровень смертности от инфекций," при этом признавая, что "в условиях продолжающейся пандемии мы полагаемся на неполные данные о смертях, систематические ошибки в отчетности и подлежащие консолидации в будущем."
Когда мы скорректировали эти неопределенности, мы обнаружили, что оценки уровня смертности, скорее всего, находятся в диапазоне 0.3% -0.5% для рассматриваемых нами стран / регионов.
Хотя это и не рассматривается в нашем исследовании, мы также применили нашу модель к данным Нью-Йорка. Здесь "действительный" Число погибших в Нью-Йорке составляет 23 430 человек, при расчетном уровне летального исхода 1 человек.4%. Но когда данные вводятся в нашу модель, оценка коэффициента летальности может быть скорректирована до диапазона от 0.6% к 1.3% – потенциально половина официальной цифры.
Неопределенности в числах смертей
Итак, как мы могли объяснить эти неопределенности? Каждая страна подсчитывает количество смертей по-разному, и это проблема для начала. И во многих странах "действительный" подсчет летальных исходов оценивается путем добавления подтвержденных смертей, когда COVID-19 появляется в свидетельстве о смерти вместе с положительным результатом теста на COVID-19, смертей, когда COVID-19 указан в свидетельстве о смерти, но где испытания не проводились, и статистической оценки "лишние смерти" (сколько считается смертей больше, чем обычно).
Например, в Нью-Йорке "действительный" Число летальных исходов – это сумма подтвержденных 13 156 смертей, из которых COVID-19 отображается в свидетельстве о смерти вместе с положительным результатом теста на COVID-19, 5126 смертей, когда COVID-19 указан в свидетельстве о смерти, но не проводился тест, и 5 148 дополнительных смертей. Но на самом деле мы не знаем, погибли ли некоторые из этих людей "из" или "с участием" COVID-19. Многие из этих смертей помечены "действительный" когда они на самом деле очень неуверенны.
Более того, избыточная смертность часто рассчитывается путем сравнения с предыдущими пятью годами, исключая годы с "плохой" сезоны гриппа – это проблема. Кроме того, COVID-19 может ускорить неизбежную смерть. И если последствия изоляции не позволяют людям с серьезными заболеваниями, такими как инсульты и сердечные приступы, получить доступ к медицинской помощи и в результате умереть, существует риск того, что они будут включены в "лишние смерти" из-за COVID-19 поспособствовал серьезному переоценке.
Коллективный иммунитет?
Такого рода исследования стоит учитывать при обсуждении того, близки ли мы к коллективному иммунитету или нет "вторая волна" вируса вероятно. Рассматривая Швецию в качестве примера, исследования антител показывают, что COVID-19 был гораздо более распространенным, на 7% несколько недель назад, чем подтвержденные случаи, предполагавшиеся в то время. Однако это все еще далеко от 65%, которые предполагаются для гарантии коллективного иммунитета. Если Швеция не достигла коллективного иммунитета и не ввела обязательную изоляцию, почему их смертность не увеличивается??
Одно спорное объяснение, которое мы не учли в нашем исследовании, – это существование "антитело темной материи" которые не обнаруживаются при тестировании на антитела, но, тем не менее, обеспечивают некоторую защиту от вируса.
Иммунная система включает два типа белых кровяных телец: Т-клетки и В-клетки. Но только В-клетки производят антитела. Исследования показывают, что иммунитет может развиваться быстрее от предыдущих инфекций "похожий" к COVID-19, например, SARS-v1, через иммунитет "Т-клетки" а не В-клетки. Это означает, что у многих людей мог быть коронавирус, но у них не выработались антитела, что приводит к недооценке числа инфекций, в том числе в нашей модели.
Итак, хотя в одном недавнем исследовании утверждалось, что около 10% населения Англии и Уэльса на самом деле могли быть инфицированы, на самом деле реальное число могло быть даже больше.
Ясно, что мы не можем полностью доверять статистике смертности и инфицирования, пока не получим более точные данные и не включим их в такую модель, как наша.