По ХИЛЬ ВИСЕНТ РЕЙС ДЕ ФИГЕЙРЕДО*
То, что мы видели за последние пять месяцев, было взрывом безответственности в самых разных областях, особенно в политическом, идеологическом, здравоохранительном и экономическом управлении кризисом со стороны федерального правительства.
Введение
В апреле этого года я опубликовал на сайте земля круглая статья под названием ограничительные меры, в котором я представил сценарии пандемии COVID-19 в Бразилии, в основном используя в качестве эталона работу группы исследователей из Имперского колледжа.[Я] (Лондон), опубликовано за несколько дней до этого; Я показал, что, согласно этому исследованию, тщательное управление кризисом ограничит число смертей в нашей стране примерно до 40.000 XNUMX человек.
Однако то, что мы видели за последние пять месяцев, было взрывом безответственности в самых разных областях, особенно в политическом, идеологическом, здравоохранительном и экономическом управлении кризисом со стороны федерального правительства. Сегодня, когда до трагического исхода пандемии на бразильских землях еще далеко, число погибших уже превышает 127.000 XNUMX человек.
Мы указываем три основные меры, которые могли бы избежать этого пути: сохранение, пока не определено иное, принятых тогда мер по ограничению социальных контактов; быстрая и достаточная передача ресурсов наиболее уязвимым слоям бразильского общества – безработным, неформальным работникам, микро-малым и средним предпринимателям без оборотного капитала, способным противостоять серьезности ситуации, среди прочих; и подход, который с точки зрения здоровья рассматривал знания, распространяемые научным сообществом и его организациями, без контринформации, способной произвести эффект бумеранга, и был организующим полюсом скоординированной политики массовых испытаний, отслеживания и мониторинга тех, кто заразился, и обсуждение технических моделей, которые позволили бы позже определить, какие протоколы и в какой временно-географической последовательности постепенно снимать заключение.
То, что произошло, было совершенно противоположным почти во всех отношениях. Давление с целью прекращения заключения было постоянным, преступно поощряемым сверху федерального правительства посредством неоднократных заявлений, опровергающих влияние болезни, подтверждающих — ложно — существование лечебных препаратов и, таким образом, препятствующих продолжению изоляции; передача необходимой финансовой помощи, в свою очередь, была неэффективной и трудоемкой, требовала длинных очередей, что создавало новые риски заражения; и, наконец, игнорировались санитарные и научные нормы.
Еще более тревожным является вывод о том, что почти полгода спустя здесь не была создана эффективная сеть для тестирования и мониторинга случаев, чтобы эффективно контролировать пандемию и гарантировать относительно безопасный возврат к «новой нормальности». Издание "Тестирование на коронавирус (COVID-19) — статистика и исследования — наш мир в данных»[II]свидетельствует об этой прискорбной действительности: согласно информации, содержащейся в Таблице 1 ниже"были включены только страны, по которым имеются данные, что соответствует 66% населения мира.” – иными словами, Бразилия, наряду с оставшейся третью, вне соответствующей достоверной статистической базы, отнесена к бланку “Нет данных».
В дополнение к регистрации отсутствия информации о рассматриваемых процентах, следующий диагноз (тот же источник) оценивает страны, которые продемонстрировали наилучшие и наихудшие возможности тестирования в мире:
«Данные из Словакии, Таиланда, Новой Зеландии, Южной Кореи и Германии показывают, что эти страны хорошо отслеживали пандемию с самого начала и быстро взяли ее под контроль после первоначальной вспышки и смогли сократить число случаев» […] данные Бразилия, Мексика, США, Панама, Индия, Пакистан, Южная Африка и Нигерия показывают, что там проводится мало тестов по сравнению с размером соответствующих вспышек. Кроме того, эти страны, к сожалению, сообщают, что ежедневно регистрируется большое количество новых случаев».
Еще более серьезным является тот факт, что Бразилия входит в число восьми стран мира с самой высокой глобальной заболеваемостью на 1.000 жителей.[III] и что среди них у него самые низкие возможности тестирования на новый коронавирус, как показано в таблице 2 и на графике 1 ниже.
Графические 1
Бразилия: наименее протестированная среди восьми стран с наибольшим количеством случаев COVID-19 в мире
Корреляция между высокими показателями тестирования и низкой смертностью сильная, с ужасными последствиями: среди восьми упомянутых стран, Бахрейн, какие еще тесты, есть сегодня 72 смерти на миллион жителей, в то время как в Бразилия, тот, который меньше тестирует, тот число смертей 593 на миллион жителей.
1 – Сравнительная эволюция пандемии: Бразилия, Франция, Германия, Италия и США
В результате огромного пренебрежения здесь в сочетании с непризнанием элементарных принципов, которые необходимо соблюдать в условиях нынешнего кризиса в области здравоохранения, таких как принцип использования маски, часто нарушаемый самим президентом, Бразилия переживает объявленный сценарий тревожного хаоса и неопределенности, что пандемия COVID-19 оказала огромное влияние на планету – однако сравнение между некоторыми странами Европы, США и Бразилией показывает в этом отношении существенные различия.
1.1 Сравнительные кривые смертности
График 2 ниже показывает, что в Бразилии пандемия вела себя совершенно нетипично: здесь наблюдается постоянный рост числа накопленных смертей за последние четыре месяца без снижения наклона кривой, в отличие от того, что произошло в подавляющее большинство из других стран, таких как Франция, Германия, Италия и США, где примерно через 1,5—2 месяца начался процесс прогрессирующего охлаждения болезни.
Графические 2
Эта реальность становится еще более очевидной, если обратиться к 7-дневной скользящей средней новых смертей (График 3).
В США и в анализируемых странах Европы плато, предшествующее падению смертности, короткое, длящееся менее 15 дней, тогда как в Бразилии наблюдается стабилизация в диапазоне 4–5 смертей на миллион (от 800 до 1000 человек, ежедневно) на срок, приближающийся к 120 дням, что вызвало дополнительные потери около 100.000 XNUMX жизней, по отношению к тому, что произошло бы, если бы болезнь контролировали таким же образом, как это произошло в большинстве других стран мира.
Графические 3
1. 2 Реагирование на пандемию
Существуют и другие показатели, которые можно анализировать для оценки адекватности мер реагирования различных стран на пандемию. Одним из них является набор прогнозов, указанный в новаторском исследовании исследователей Имперского колледжа, которые, принимая во внимание значительный набор факторов, представленных в марте этого года, по странам, оценили масштабы и сценарии будущих потерь жизней в результате от нового коронавируса, включая «раннее подавление», которое считается наименее опасным из возможных[VI]. Сегодня, почти шесть месяцев спустя, мы сравним в Таблице 3 прогнозы этого исследования с тем, что произошло на самом деле.
Эти цифры, представленные на диаграмме 4, поразительны: в Германии число смертей не достигло половины сделанных прогнозов, пока, в бразилии, который представил самые отрицательные числа среди пяти стран, был почти в три раза больше.
Графические 4
2 – COVID-19 в Бразилии
Хотя политико-идеолого-санитарный уклон является важным параметром для понимания отмеченных несоответствий по отношению к другим странам, следует отметить, что он не единственный, поскольку континентальное измерение Бразилии лидировало – как это имело место и в США – к существованию разных траекторий COVID-19 в разных штатах и муниципалитетах, с разной интенсивностью и временем.
2.1 Эволюция числа смертей
Во второй половине марта 2020 года город Сан-Паулу стал первоначальным эпицентром пандемии в Бразилии, завезенной путешественниками, вернувшимися из Европы. Оттуда болезнь быстро распространилась в Рио-де-Жанейро, где с мая наблюдалось еще большее ускорение.
Графические 5
С оси Сан-Паулу — Рио-де-Жанейро COVID-19 с середины апреля распространился на Амазонас, а затем на Пара и остальную часть северного региона (График 6), где воздействие было огромным из-за нестабильное состояние местных систем здравоохранения и, кроме того, из-за скудного распределения существующих ресурсов здравоохранения, как правило, сосредоточенных в столицах.
Графические 6
Следующим затронутым регионом был северо-восток, особенно после конца апреля/начала мая, а основными портами въезда были Сеара и Пернамбуку.
Графические 7
На Среднем Западе (а на диаграмме 8 мы также учитываем штаты Минас-Жерайс и Баия, где болезнь имела схожую траекторию) пандемия фактически распространилась с июня. За исключением Мату-Гросу, где наблюдается снижение уровня смертности, COVID-19 еще не идет на спад в этих штатах.
Графические 8
Последним регионом, который подвергся удару, был Юг (График 9); наихудшая фаза, по-видимому, произошла в августе.
Графические 9
Графики 5, 6, 7, 8 и 9 выполнены в одном масштабе, что позволяет нам наблюдать, что пандемия, помимо обострения в разных регионах в разное время, дифференцированно и серьезно затронула север и северо-восток страны. способ,
2.2 Динамика количества случаев
В то время как новые кривые смертности в Бразилии и в мире указывают на признаки глобального снижения заболеваемости COVID-19, график 10 (количество новых случаев[VIII]) представляет собой противоречивые тенденции, особенно в странах, таких как Франция, среди прочих, где число ежедневных смертей уже резко сократилось, и в которых недавний рост числа случаев может казаться — тревожно — началом «второго волна ''.
Графические 10
Однако дальнейшего роста числа летальных исходов не произошло. Были выдвинуты некоторые объяснительные гипотезы, среди которых: изменение возрастного профиля новых инфекций, которые сегодня сконцентрированы в более молодых возрастных группах, в частности в результате большей циркуляции молодежи и туристов в европейское лето; усиление тестирования бессимптомных случаев и доказательства того, что COVID-19 создает важную степень иммунитета — хотя это еще не полностью изучено — в ранее наиболее пострадавших местах.
Было бы опрометчиво предсказывать, что приготовили ближайшие месяцы, особенно для Бразилии. Поэтому нижеследующие рассуждения следует рассматривать как простые и не более чем прогнозы того, что, как представляется, идет на убыль болезни, которая, несмотря на безответственность наших руководителей, следует своей собственной динамике.
2.3 Модели и прогнозы, которые НЕ являются прогнозами
В последние месяцы было опубликовано много научных работ о COVID-19, и, в частности, были пересмотрены несколько эпидемиологических моделей и соответствующих прогнозов.
Существует несколько подходов, например тот, который представляет пандемию как сложный объект, основанный на предложении эвристического моделирования, руководствуясь планами возникновения и иерархическими интерфейсами.[IX]; или тот, который использует системы линейных дифференциальных уравнений[X]; или тот, который сопровождает эволюцию болезни, стремясь приблизить значения определенного типа функции к наблюдаемым данным. В этой последней строке Се Юн Ли недавно предложил[Xi]использование обобщенных логистических кривых[XII] (Модель кривой роста Ричардса[XIII]). Применение последнего метода к COVID-19 в случае Бразилии приводит к графикам в ПРИЛОЖЕНИИ (авторская разработка).
3 – Заключение
Важно еще раз подтвердить, наконец, что нельзя предполагать, а тем более верить, что указанные здесь прогнозы подтвердятся автоматически, что было бы очень серьезной ошибкой, поскольку они зависят — пока нет вакцины — от преемственности и углубление мер и заботы, которые необходимо и должны быть предприняты.
В частности, принципиально важно: сохранить социальную дистанцию, без толп, подобных тем, которые недавно наблюдались в Бразилии; что использование всех средств индивидуальной защиты все больше распространяется и поощряется государственными органами; и что, прежде всего, в нашей стране в кратчайшие сроки выстроена комплексная и эффективная программа тестирования заболевших, выявления контактов, изоляции и наблюдения за больными.
Без твердого коллективного осознания того, что все эти меры важны и необходимы, пандемия COVID-19 не отступит только для утверждения некоторых математических моделей.
Приложение
Ниже мы указываем прогнозы – сиреневым цветом – поведения пандемии COVID-19 с учетом параметров, которые лучше всего соответствуют обобщенным логистическим кривым официальным данным (https://covid.saude.gov.br/) доступно до 4 сентября 2020 г. в бразильском штате. На каждом графике оранжевая кривая представляет 7-дневные скользящие средние (случаи), а черная кривая — 14-дневные скользящие средние.
Мы еще раз настаиваем: «прогнозы» нельзя и не следует путать с «прогнозами» по нескольким причинам, среди которых: 1) имеющаяся информация может быть недостоверной (неверная отчетность); 2) и, прежде всего, будущее может не отражать прошлое, тем более что поведение населения и набор других параметров могут не соответствовать предыдущей истории.
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
* Хиль Висенте Рейс де Фигейредо является отставным профессором кафедры математики UFSCar.
Примечания
[Я]Глобальное воздействие COVID-19 и стратегии смягчения и подавления. 26 марта 2020. Патрик ГТ Уокер*, Чарльз Уиттакер*, Оливер Уотсон, Марк Багелин, Кайли Э.К. Эйнсли, Сангита Бхатиа, Самир Бхатт, Адхирата Буньясири, Оливия Бойд, Лоренцо Каттарино, Зульма Кукунуба, Джина Куомо-Данненбург, Эми Дай, Кристл А. Доннелли, Илария Доригатти, Сабина ван Элсланд, Рич ФитцДжон, Сет Флаксман, Хань Фу, Кэти Гейторп, Лили Гейдельберг, Николас Грассли, Уилл Грин, Арран Гамлет, Катарина Хаук, Дэвид Хоу, Сара Хейс, Уэс Хинсли, Нацуко Имаи, Дэвид Йоргенсен, Эдвард Нок , Дэниэл Лейдон, Свапнил Мишра, Джемма Неджати-Гилани, Люси С. Окелл, Стивен Райли, Хейли Томпсон, Джульетт Анвин, Роберт Верити, Микаэла Воллмер, Кэролайн Уолтерс, Хао Вэй Ван, Юанронг Ван, Питер Уинскилл, Сяоюе Си, Нил М Фергюсон , Азра С Гани, Имперском Колледже Группа реагирования COVIE-19. Доступно в: https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/news–wuhan-coronavirus/?fbclid=IwAR0GeexFNu6ezOVclPBVW5x3Z3yOn5N1X6siDO5P7ezUOm_UwOUu31RBoAY По состоянию на 27 марта 2020 г.
[II]Доступно на странице https://ourworldindata.org/coronavirus, который имеет печать Оксфордского университета и является справочником по исследовательской работе по COVID-19.
[III] Среди 156 стран мира с населением более миллиона жителей.
[IV]Это справочная страница публикаций USP-Ribeirão Preto, размещенных вhttps://ciis.fmrp.usp.br/covid19/analise-brasil-e-mundo-testes/, что касается возможностей тестирования на COVID-19. По состоянию на 8 сентября 2020 г.
[В]График 2 был подготовлен следующим образом: учет накопленных смертей был записан для каждой страны, начиная со дня, когда произошла пятая смерть – эта дата соответствует «дне 1» каждой страны. Таким образом, сравниваются сходные фазы (по времени) эпидемии в разных странах.
[VI]В этом сценарии предполагается, что адекватные меры по социальному дистанцированию будут приняты до того, как число смертей достигнет 2 на миллион в течение непосредственно предшествующей недели.
[VII] Источниками представленных выше данных являются значения, содержащиеся в исследовании Имперского колледжа, с одной стороны, и, с другой, следующие официальные страницы (по состоянию на 9 сентября 2015 г.), соответственно, в отношении текущего количество смертей: https://covid.saude.gov.br/; https://www.zeit.de/zustimmung?url=https%3A%2F%2Fwww.zeit.de%2Fwissen%2Fgesundheit%2Fcoronavirus-echtzeit-karte-deutschland-landkreise-infektionen-ausbreitung; https://coronavirus.1point3acres.com/en; https://www.gouvernement.fr/info-coronavirus/carte-et-donneesИ http://www.salute.gov.it/nuovocoronavirus
[VIII] В качестве источника используется, как и прежде, страница https://ourworldindata.org/coronavirus
[IX]Моделирование пандемии Covid-19 как сложного объекта (заметки Самаджяна) Наомар де Алмейда ФильюНа http://orcid.org/0000-0002-4435-755XИнститут перспективных исследований Университета Сан-Паулу, Сан-Паулу, Бразилия. 2020 (26 июня)
[X]Какова оценка коек отделения интенсивной терапии для ухода за взрослыми пациентами на пике пандемии COVID-19 в Порту-Алегри? Исследование с использованием математической модели SEIHDR, Кристиано Лима Хакманн, Карлос Шонервальд, Жаир Феррейра и Маурисио Гуиди-Сауэрессиг, UFRGS, Бразилия. 2020 (09 июл)
[Xi] Оценка кривых распространения COVID-19, объединяющая глобальные данные и информацию о заимствованиях, Се Юн Ли, Боуэн Лей, Бани Маллик, Техасский университет, emhttps://journals.plos.org/plosone/article/authors?id=10.1371/journal.pone.0236860, ПОЖАЛУЙСТА. 2020 (29 июля)
[XII] Это функция времени с четырьмя параметрами: F(t; ϴ1, ϴ2, ϴ3, ε) = ϴ1.[1+ε.exp {-ϴ2 .(t-ϴ3 )}]^(-1/ε); Предложение по моделированию в конкретном случае пандемии COVID-19 состоит в том, чтобы найти в заданную дату (в данном случае 04 сентября 2020 г.) значения параметров, которые для последовательных значений t по всем предыдущим датам больше соответствуют эмпирически наблюдаемым данным.
[XIII] Ричардс Ф. Гибкая функция роста для эмпирического использования, Журнал экспериментальной ботаники. 1959 год; 10(2): 614-616.
