Ученые смоделировали истинную заболеваемость COVID-19 с начала пандемии
Неполная статистика учета случаев коронавируса могла привести к тому, что 60% заболевших в США остались незамеченными, утверждают социологи из Вашингтона.
Правительства и политики опираются на официальную статистику, чтобы оценить распространение COVID-19. Однако количество госпитализаций или количество смертей лишь частично описывают картину заболеваемости. Каждый отдельный набор данных дает представление только об одном фрагменте этой мозаики. Достигнут ли коллективный иммунитет, в том числе, с помощью вакцинации, можно узнать только на основе максимально точного учета количества заболевших в данный момент времени, отмечает пресс-релиз Вашингтонского университета.
Два исследователя из Вашингтонского университета разработали статистический "каркас" для моделирования истинной распространенности коронавируса в США. Их работа опубликована в научном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Она прогнозирует, что в США к 7 марта 2021 года могли остаться незамеченными до 60% случаев COVID-19. 7 марта 2021 года – это последняя дата, для которой имеется полный набор статистических данных, необходимых для моделирования.
По словам исследователей, их статистическая структура может помочь чиновникам определить истинную нагрузку от диагностированных и недиагностированных болезней на регион и правильно распределить ресурсы для преодоления этих бедствий.
"Существует множество различных источников данных, на которые мы можем опираться для оценки масштаба пандемии COVID-19 – количество госпитализаций в штате или количество положительных тестов, – говорит ведущий автор исследования Адриан Рэфтери (Adrian Raftery). – Но у каждого источника данных есть свои недостатки, которые могут дать предвзятое представление о том, что на самом деле происходит. Мы хотели разработать структуру, которая исправляет недостатки множества источников данных и использует их преимущества, давая нам представление о распространенности COVID-19 в регионе, штате или стране в целом".
Источники данных могут быть предвзятыми по-разному. Например, одна из широко цитируемых статистических величин о COVID-19 – доля положительных результатов тестов в регионе или штате. Но поскольку доступ к тестам и готовность пройти тестирование зависят от места жительства человека, эта величина сама по себе не может дать четкую картину распространенности COVID-19, подчеркивает Рэфтери.
Рэфтери и его аспирант Николас Айронс (Nicholas Irons) построили свой статистический "каркас" на трех базовых факторах: суточном количестве подтвержденных случаев COVID-19, суточном количестве смертей из-за COVID-19 и суточном количестве тестов на COVID-19. Кроме того, они использовали результаты случайного тестирования на COVID-19 жителей Индианы и Огайо в качестве контрольного теста своего метода.
Исследователи применили свою схему для моделирования распространенности COVID-19 в США и каждом из штатов до 7 марта 2021 года. К этой дате, согласно их статистической структуре, были инфицированы примерно 19,7% жителей США, или около 65 миллионов человек. Это указывает на то, что США вряд ли смогут достичь коллективного иммунитета без продолжающейся кампании вакцинации, заявили Рэфтери и Айронс.
Кроме того, ученые обнаружили, что в США коэффициент занижения реальной заболеваемости коронавирусом составляет 2,3. То есть только около один из 2,3 случаев COVID-19 подтвержден тестированием. Иными словами, около 60% случаев вообще не учитывались в статистике заболеваемости.
По словам Айронса, показатель недоучета COVID-19 широко варьировался в зависимости от штата. Недоучет мог иметь несколько причин.
"Он может зависеть от серьезности пандемии и количества тестов в конкретном штате, – поясняет Айронс. – Если эпидемическая ситуация тяжелая, а тестирование ограниченное, недоучет может быть очень высоким, и вы упускаете подавляющее большинство заболевших. Если же охват населения тестированием широкий, а пандемия протекает не столь серьезно, то показатель недоучета будет ниже".
Рэфтери к этому добавил, что коэффициент недоучета колебался в зависимости от штата или региона по мере развития пандемии из-за различий между регионами в доступе к медицинской помощи, в доступности тестов, а также из-за других факторов.
Учитывая истинную распространенность COVID-19, Рэфтери и Айронс вычислили уровень летальности этой инфекции (процент инфицированных людей, умерших от COVID-19) и кумулятивную заболеваемость – процент населения, переболевшего COVID-19.
В идеале уровень заражения в штате, регионе или даже на национальном уровне показало бы регулярное случайное тестирование людей, сказал Рэфтери. Но во время пандемии COVID-19 только Индиана и Огайо проводили случайное тестирование жителей на коронавирус.
"Мы думаем, что [наш] инструмент может дать ответственным лицам более точную картину того, сколько людей инфицировано и какая часть из них упускается при тестировании и лечении", – сказал Рэфтери.
Ранее мы писали, что тяжесть заболевания COVID-19 зависит от особенностей носоглотки, что антитела к коронавирусу сохраняются до девяти месяцев и что в Евросоюзе заявили о достижении коллективного иммунитета. А еще рассказывали, что в Калифорнии и Нью-Йорке вводят обязательное вакцинирование.
Больше новостей из мира науки вы найдёте в разделе "Наука" на медиаплатформе "Смотрим".