Коронавирус. Памятка
Анализ будет базирован на чём? На тех данных, которые Вам вбрасывают? Или у Вас есть Ваша личная лаборатория и тысячи протестированных? Вы же понимаете, что все эти цифры - туфта полнейшая. Как и сам вирус.
Мне кажется, тут некая концептуальная ошибка в том, что всем зараженным приписывается одинаковая средняя заразность >1. На самом деле, Covid19 в течение почти всего периода болезни м.б. малозаразен (Ro<1) и в отсутствиe суперспредеров эпидемия погасла бы сама, так же, как в Китае в 2003 г. Но в этот раз инфицированный становится потенциальным суперспредером за пару дней до наступления симптомов и, если попадает в соответствующую обстановку, заражает десятки человек. А в среднем получается Ro >3. Тогда самопроизвольное затухание эпидемии в отсутствие условий для суперраспространения (общий или местный карантин) может достигаться задолго до появления популяционного иммунитета. Как можно оценить потенциальных суперспредеров? Возможно, по положительным тестам за парy последниx дней. Для остальных зараженных можно считать Ro<<1.
Я не утверждаю безапелляционно, что 47% это от всего населения Германии на данный момент.Это результат допущения мысли о том, что эпидемия в начале своего развития следовала правилам экспоненциального роста. При этом на данном этапе не имеет значения кластерность характера распространения. Количество не иммунного населения настолько мало, что скорость была бы все равно такой же.
Позвольте не согласиться. Правило экспоненциального роста не предполагает никаких пределов. Вы строите зависимость, насколько понимаю, исходя из двух посылок. Первая - значение Rо и R, вычисленное на основании динамики по ПЦР-тестам. Вторая - качественное совпадение с кривой по ПЦР-тестам. При этом у вас получается, что при R >1 уже должна сказываться частичная иммунность населения. Именно иммунности вы приписываете качественное сходство с ПЦР-динамикой, которая загибаeтся. Разумеется, в масштабах страны основной вклад дает не Ш-Х, а НРВ, Бавария, БВ и вы потому говорите об общей закономерности - непереболевших в целом становится меньше, потому кривая загибается. Но это лишь одно из возможных объяснений загиба. Другое - вирус не так легко передается и один инфицированный заражает меньше одного здорового. Тогда предел - просто сумма убывающей геометрической прогрессии, а не общая численность популяции. То что мы видели в самом начале и считаем в среднем - лишь вклад суперспредеров на незначительной по продолжительности стадии болезни. Как только эту стадию определили и изолировали - идет снижение числа больных по экспоненте, общая кривая быстро загибается, а популяционный иммунитет тут ни при чем. Убедите меня в обратном.
Я тут скорее согласна с подходом vitminc, (что со средним Rо=3 можно работать с позиции больших чисел, все усредняется), но не согласна с тем, что если бы было инфицировано так мало, как мы с Марией pfeiferm предполагаем, при снятии мер кривая бы резко пошла вверх - в том то и дело, что основные меры, о которых говорит и Мария, не были сняты, те меры, что есть, удерживают трансмиссию, именно потому, что сильно уменьшают вероятность SSE (superspreader events).
Дополню 3 моделями, которые столкнулись с теми же проблемами случайности трансмиссивности в негомогенном населении
Stochasticity and heterogeneity in the transmission
dynamics of SARS-CoV-2
https://covid.idmod.org/data/Stochasticity_heterogeneity_transmission_dynamics_SARS-CoV-2.pdf
The distribution of R0 is over-dispersed with a high probability of extinction on the lower end, and a long tail on the higher end.
и
A mathematical model reveals the influence of population heterogeneity on herd immunity to SARS-CoV-2
https://science.sciencemag.org/content/early/2020/06/22/science.abc6810.full
Нота бене:
In most cases no (strong) second wave of outbreak occurs once preventive measures are lifted. Note also that the yellow curve, in which the overall fraction infected is well below the classical herd immunity level hC = 60%, is in fact protected by herd immunity since no second wave appears.
желтая черта у них как раз на уровне ок 45% замирает
доп. материал с формулами
таблица S1 дает макс. уровень в 30% для остановки роста у популяции с низкой активностью при Ro=3
FigS3 иллюстрирует развитие Ro
И еще, как мне кажется, самое интересное
Individual variation in susceptibility or exposure to SARS-CoV-2 lowers the herd immunity threshold
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.27.20081893v3
While herd immunity is expected to require 60-70% of a homogeneous population to be immune given an Ro between 2.5 and 3, these percentages drop to the range 10-20% for CVs (coeffitient of variation) between 2 and 4.То есть по этой последней модели, то, что модель vitminc оценивает как 71% на самом деле может соответствовать и 10%.
о том же тут: https://www.nicholaslewis.org/why-herd-immunity-to-covid-19-is-reached-much-earlier-than-thought/
И вот этот последний подход возможно может объяснить все противоречия, так как коэффициент вариации зависит от типа/активности/плотности населения - то, что модель на данный момент игнорирует.
Групповой иммунитет (о котором модель vitminc "думает", что это должно быть 71%) может на самом деле быть близок к 60% для активных Баварии и БВ (то есть там мы имеем грубо говоря 45% от 80%, то есть 35%), но всего 10% для ШГ (тогда тамошние 45% это на самом деле 6% от всех)
НП
EMA recommends authorisation for remdesivir to combat COVID-19 https://www.europeanpharmaceuticalreview.com/news/122139/e...
а дексаметазон одобрили в ЕС, никто не знает?
Кто-нибудь тут работает в интенсивной терапии, неважно кем, врачом, медсестрой или санитаркой? А то соплей много, какие-то цифры мифические, графики на кленке за чашкой кофе. Где конкретные практики и свидетели происходящего?
о том же тут: https://www.nicholaslewis.org/why-herd-immunity-to-covid-19-is-reached-much-earlier-than-thought/
но он оперирует старыми данными по Стокгольму, там сейчас все по-другому...
Первая больная поступила 20 марта, ей было 53 года, совершенно здоровая???, но она в детстве перенесла туберкулез легких.
Типо насморк был 2 дня. Что такое туберкулёз лёгких, от чего он бывает и излечим ли он, в интернете читаем. Это всё бля-бля-бля, даже если бы инфы про туберкулёз не было.
У кого ещё мозги остались, смотрите этого кандидата на пост президента Болгарии. Он ни от кого не зависит и поэтому правду говорит. Если станет президентом. то уже не будет правду говорить. Но пока надо этим пользоваться.
Как только эту стадию определили и изолировали - идет снижение числа больных по экспоненте, общая кривая быстро загибается, а популяционный иммунитет тут ни при чем. Убедите меня в обратном.
Не то ради того, чтобы убедить скорее, чтобы разобраться. Посмотрите расчеты развития эпидемии на основе модели SIR в той же группе Присеманн из майского Sience. Там в материалах и методах видно откуда получается экспоненциальная модель. Что касается предела, то он ограничен общим количеством заболевших в кластере, какого размера бы он ни был. Расчёты, откуда возникает та или иная величина, есть на гихабе. Как вы пришли к геометрической прогрессии для меня загадка. Я сторонник математического описания системы. Зная формулы можно понять значение величин в них входящих и извлечь полезную информацию, в том числе прогностического характера.
Изначальная модель не учитывает разбиения на кластеры и корректирует влияние мер ограничения через изменение величины R0 в точках интервенции. На том момент мне показалось это верным и получившийся прогноз совпадает и отчётными данными по новым случаям. Есть другие возможности коррекции за счёт учёта ухода части населения на карантин и я вполне рассматриваю их целесообразность и возможность это сделать. Ключевым и до сих пор неотвеченным вопросом является смысл величины фактора коррекции, который возникает в расчётах и логически является отношением найденных активных случаев к реальным. Это значение изначально принятое для всей популяции в реальности может относиться к её части. Для меня фактом является, то что в начальный момент эпидемии до ограничения, даже внутри кластеров не наблюдалось насыщения количества больных до величины стадного иммунитета и можно принять эти значения как общие для всей популяции. Это не моя придумка. На этом базируются практически все мало-мальски серьёзные исследования.
Что происходило на более поздних этапах эпидемии уже не так однозначно. Если графики верны для всей популяции, то мы имеем 47% иммунных во все Германии. Если нет - то в её части не соблюдавшей карантин и имевшей возможность встретиться с вирусом. Я буду рад рассмотреть иные варианты расчетов, если таковые будут представлены. Говорить без формул для меня не представляется возможным. Если вы сможете описать свои мысли в виде математических вкладок, то я готов их обсудить.
Пост 161, и бинго, всё теперь ясно. Или что этот пост должен открыть?
вы даже линк не способны открыть к посту 161 в другой ветке, что уж тут говорить.
обсуждение конспирологии и фриков с любыми регалиями - не в этой ветке
вам неинтересны цифры и графики, считать вы не умеете - так что же вы тут ищите? эта ветка не для вас.
но он оперирует старыми данными по Стокгольму, там сейчас все по-другому...
Принцип остается. потолок торможения возможно разный для разных типов популяции.
Со Швецией теперь трудно строить графики, они начали тестировать, но это не означает резкого роста. Просто до сих пор они тестировали только тяжелых при госпитализации, остальным больным ставили диагноз устно по телефону, но в статистику они не попадали. Тем более бессимптомные контакты. А теперь начали делать мазок всем подряд.
Изменение принципов тестирования делает моделирование по позитивным невозможным, только может быть по смертям, если они не поменяют определение "смерть от ковида."
а дексаметазон одобрили в ЕС, никто не знает?
дексаметазон копеечный стероид, его и так повсеместно применяют, не думаю, нужно для этого дополнительное одобрение (и я думаю, стероиды от цитокинового шторма и раньше применяли, просто сейчас это использование получило подтверждение из британского обзора)
Потолок действительно в силу плотности населения, расположения, культурных особенностей и прочих причин действительно разный. Если говорить о взрывной скорости распространения после снятия ограничений, то её не будет. Учитывать нужно не только количество не переболевших, но и количество активных случаев. Степень изменения роста будет разной в зависимости в случае одного или 100 тыс. больных.
Эта часть в расчётах не проработала о чем я говорил в самом начале. Причина банальна - динамика активных случаев не закончена и не подтверждена. Если количество активных будет известно, то и с этой частью можно разобраться. На данный момент решается коррекцией R0, скорее всего многократно до достижения фактического R0.
имхо было ошибкой исходить из роста на основе неизменного базового числа репродукции (и у вас тоже), оно равно 3-3,5 только для активной прослойки в начале эпидемии.
После оно снижается во многих регионах не столько из-за увеличения иммунной прослойки, сколько из-за изменения характера вовлеченной прослойки. Взрывного роста не будет не потому, что все переболели, а потому, что для непереболевших максимальный фактор репродукции сам по себе ниже 2, местами ближе к 1 и ниже, для этого в популяции типа Фризии достаточно 10% переболевших.
имхо было ошибкой исходить из роста на основе неизменного базового числа репродукции (и у вас тоже), оно равно 3-3,5 только для активной прослойки в начале эпидемии.
Эту мысль нужно подтверждать. На настоящий момент практически во всех странах до введения ограничений официальных или самостоятельных базовое число репродукции считывается с графиков довольно точно. Кого считать активной прослойкой? Как это выразить математически?
Что такое "активный случай"? В Китае у людей, заражённых Ковид-19 после 2-3 месяцев антитела в крови уже не находили, значит они могут повторно Ковид-19 заразиться. Смысл вакцины в связи с этим пропадает. Хотя цели вакцинирования совсем другие. У нас у всех в крови есть тысячи антител на вирусы группы герпес, корь, оспа, бешенство, ОРВИ вирусы и ничего, мы живём как-то и не умираем. Это хорошо, что иммунная система может быстро вредные вирусы и микробы убить и вывести из организма. Ставят людям вакцины от наиболее частых и опасных вирусов гриппа, от пневмококков, от вирусов гепатита В, скоро будет вакцина против вируса гепатита С.