Когато се стигна до справяне с неочакван прилив на инфекции и смъртни случаи от SARS-CoV-2 (вирусът, причиняващ симптомите на COVID-19), федералните и щатските политици разбираемо потърсиха насоки от конкурентни епидемиологични компютърни модели. На 16 март доклад от 20 страници от екипа на Нийл Фъргюсън от Имперския колеж в Лондон бързо събра огромно внимание, като представи огромни прогнози за смъртта. Преди това д-р Фъргюсън публикува почти еднакво сензационни оценки на смъртта от болест на луда крава, птичи грип и свински грип.

Свързано съдържание

Пандемии и политика

Имперския колеж

Третата голяма криза на 21-ви век вече нанесе по-големи жертви на загубени животи и икономически затруднения, отколкото 11 септември и финансовият колапс през 2008 г. взети заедно. И точно както пандемията COVID-19 надгражда ежедневието ни, тя трансформира политическия пейзаж, като правителствата на всички нива упражняват извънредни правомощия, рядко срещани извън контекста на тоталната война. С толкова много риск, това, което е необходимо сега, е трезва, реалистична оценка на предстоящия избор - ръководство за политики, които могат да спрат щетите, като същевременно се избягва трайна трансформация на американския живот и закон. Институтът Cato има за цел да отговори на тази нужда с новите си серии „Пандемии и политика“.

Ню Йорк Таймс бързо публикува горещите новини за тази нова оценка на COVID-19:

Докладът, в който се предупреждава, че неконтролираното разпространение на болестта може да причини до 510 000 смъртни случая във Великобритания, предизвика внезапна промяна в сравнително спокойната реакция на правителството към вируса. Американски служители заявиха, че докладът, който прогнозира до 2,2 милиона смъртни случая в САЩ от такова разпространение, също е повлиял на Белия дом да засили своите мерки за изолиране на обществеността.

Месец по-късно прогнозата за 2,2 милиона все още се използва (без да се разкрива източникът) от президента Тръмп и лекарите Fauci и Birx, за да се намекне, че до два милиона живота са били спасени чрез блокиране на държавата и закриване на бизнес и/или от федерални забрани за пътуване.

Следващото резюме на доклада на Фъргюсън/Имперския колеж дава улики за това как моделът е довел до такива драматични заключения:

При (малко вероятно) отсъствие на каквито и да било мерки за контрол или спонтанни промени в индивидуалното поведение, бихме очаквали да настъпи пик на смъртност (ежедневни смъртни случаи) след приблизително 3 месеца. В такива сценарии, като се изчислява R0 от 2,4, предвиждаме 81% от G.B. и населението на САЩ ще бъде заразено по време на епидемията. . . Като цяло, при нелека епидемия, бихме предсказали приблизително 510 000 смъртни случая в G.B. и 2,2 милиона в САЩ, без да се отчитат потенциалните отрицателни ефекти на претоварените здравни системи върху смъртността.

Тази най-лоша симулация доведе до 2,2 милиона смъртни случая, като просто се предположи, че 81% от населението се заразява - 268 милиона души - и че 0,9% от тях умират. Той не предполагаше, че здравните системи ще трябва да бъдат претоварени, за да доведат до толкова много смъртни случаи, въпреки че направи това предсказание.

Нито високият процент на инфекция, нито високият процент на смъртност издържат под контрол.

За да се прогнозира, че почти всички се заразяват, докладът трябваше да приеме, че всеки човек заразява 2,4 други, а тези хора от своя страна заразяват 2,4 други и т.н., в резултат на което броят на заразените се удвоява приблизително на всеки четири дни. Този 2.4 „брой на възпроизводството“ (R0) е „базиран на ... ранния темп на растеж на епидемията в Ухан“. Но репродуктивният брой винаги изглежда най-висок по време на ранната фаза на епидемия (отчасти поради засилените тестове) и сега е спаднал до почти нула в Китай.

Възпроизвеждащото число не е константа, а променлива, която зависи от много други неща, от влажност и слънчева светлина до човешкото поведение.

Да предположим, че заразен мъж влиза в малък асансьор с още трима души и започва да кашля. Останалите трима се заразяват от капчици във въздуха или от вируси върху предмети (като бутони на асансьора), които докосват, преди да докоснат лицата им. В този случай наблюдаваме R0 от 3.0. Но ако мъжът, който кашля, носи маска, тогава може би един човек не се заразява чрез вдишване на вируса, така че R0 пада до 2.0. Ако другите двама бързо използват дезинфектант за ръце на алкохолна основа, преди да докоснат лицето си, или да си измият ръцете, тогава никой не се заразява и R0 пада до нула.

Най-лошият случай на Имперския колеж изчислява 2,2 милиона смъртни случая, ако всички не правят „нищо“, не означава просто липса на правителствени блокировки, както се вижда от графика на Белия дом от 31 март с две криви. Това означаваше, че никой не избягва претъпканите асансьори, нито носи маски за лице, мие ръцете си по-често или купува ръкавици или дезинфектант за ръце. Всички буквално не правят нищо, за да избегнат опасността. Екипът на Фъргюсън знаеше, че това е нереалистично, но тяхната фантастична оценка от 2,2 милиона зависи от това. Както те с лекота признаха, „е много вероятно да има значителни спонтанни промени в поведението на населението, дори при липса на държавни мандати“. В по-ранен доклад от 20 февруари се казва: "Очаква се известно социално дистанциране, дори при липса на официални мерки за контрол."

Очевидната реалност на доброволните действия за самозащита прави невярно намекването за екстремната оценка на смъртта на Фъргюсън, съзнателно или не, като доказателство, че правителствените намеси с тежки ръце предотвратяват "стотици хиляди" смъртни случаи. Всъщност екипът на Imperial College не препоръчва „пълно заключване, което ... предотвратява хората да работят“.

Ключовата предпоставка за 81% от заразеното население е трябвало да предизвика повече тревоги, отколкото е направила. Дори смъртоносната пандемия "Испански грип" (H1N1) от 1918-19 г. е заразила не повече от 28% от населението на САЩ. Следващата пандемия на H1N1 "Свински грип" през 2009-10 г. зарази 20-24% от американците.

За да се увеличи процентът на заразените от 20-28% до безпрецедентните 81% за COVID-19, като се приеме, че броят на случаите и/или смъртните случаи се удвоява на всеки три или четири дни в продължение на месеци (смъртните случаи се очаква да достигнат до 20 юли). И това означава, че ако приемем, че приблизителният брой на възпроизводството (R0) от 2,4 остава висок и хората продължават да се смесват с различни групи, докато почти всички се заразят. Много преди 8 от 10 души да се заразят обаче, все по-голям и по-голям процент от населението би се възстановил от болестта и би станал имунизиран, така че все по-малък и по-малък дял ще остане податлив.

Малко повече от месец след избухването на огнището през март, кривите на COVID-19 вече се изравняват окончателно в много различни държави с доста различни правителствени политики за смекчаване. До 16 април отне 60 дни, за да се удвои броят на смъртните случаи в Китай - не 4 дни. Средната стойност в световен мащаб е била до 11 дни, включително 17 дни в Италия, 18 дни в Тайван и 24 в Южна Корея.

Накратко, прогнозата на Имперския колеж, че 81% от населението на САЩ може да бъде заразена, ако всички просто не са направили буквално нищо, за да защитят себе си или другите, е в противоречие с рационалното избягване на риска, историята и скорошния опит. Дори и с много по-малък процент заразени, обаче смъртните случаи все още могат да завършат изключително много, ако близо 1% от заразените умрат, както предполага екипът на Фъргюсън.

Предполагаемият процент на смъртност от 0,9% (в диапазона от 0,4% до 1,4%) е променен от по-малка оценка в проучване на смъртните случаи в Китай от Робърт Верити и други, което установи "процент на смъртност от случаи" (CFR) от 1,38% сред известни и проверени случаи. Предполагайки, че такива потвърдени случаи подценяват действителните инфекции само с около половината, те извеждат „степен на смъртност от инфекция“ (IFR) от 0,66%.

Оттогава епидемиолозите откриват все повече доказателства, че броят на неоткритите случаи с малко симптоми или нито един не е много по-голям от просто удвояване на малкия брой известни и тествани случаи. Преглед на такова изследване от Оксфордския университетски център за медицина, основана на доказателства, открива "предполагаема оценка за COVID-19 IFR някъде между 0,1% и 0,36%." Средната оценка от 0,22% сама по себе си би намалила скандалната оценка от 2,2 милиона смърт до половин милион, дори ако 81% бяха някак заразени.

Eran Bendavid и Jay Bhattacharya от Медицинското училище в Станфорд, заедно с 15 други, проведоха серологични тестове за антитела COVID-19 от представителна извадка от 3300 души от окръг Санта Клара, Калифорния. Високият процент, показващ доказателство за излекуване от неоткрити асимптоматични случаи, показва, че между 48 000 до 81 000 души в окръг Санта Клара вече са били заразени и излекувани по времето, когато са били тествани на 3-4 април. Тези цифри са 50 до 85 пъти по-големи от броя на известните, потвърдени случаи. Те съответстват на „процент на смъртност от инфекция от 0,12-0,2%“ - подобно на грипа (който въпреки това е убил CDC, оценен на 61 000 през сезон 2017/18 чрез заразяване на милиони).

Тестването на антитела в Санта Клара категорично предполага, че трябва да има значителни острови или групи от хора другаде в САЩ, които сега имат известен имунитет, което значително ще намали бъдещия риск от разпространение в общността. Това е една от причините всеки „отскок“ през четвъртото тримесечие да бъде по-лесно овладян, дори освен факта, че всички ние сме много по-добре образовани, оборудвани и подготвени, ако горещите точки избухнат през есента. Тъй като по-нов и по-добър модел на университета във Вашингтон IHME приключва с 4 август, неговата ниска оценка на смъртните случаи от COVID-19 (под 61 000 към 15 април) пропуска пет месеца на 2020 г. и следователно със сигурност е твърде оптимистична за цялата година. И все пак оценките на IHME въпреки това ще се окажат значително по-близки до реалността, отколкото архаичната препълнена прогноза на Императорския колеж за 2,2 милиона смъртни случая.

Проблемът с твърде лесното водене от модели е, че можем твърде лесно да бъдем подведени от модели. Епидемичните модели може да изглеждат напълно различни от икономическите модели или климатичните модели, но всички те правят ужасни прогнози, ако са изпълнени с грешни предположения и параметри.