Typologia polskich użytkowników Internetu w kontekście medycznym

raport: http://interdisciplinary-research.eu/wp-content/uploads/2023/09/D-Wpływ-informacji-online-na-decyzje-dotyczące-zdrowia_raprot.pdf

Tabela  Charakterystyka informacji medycznych znajdujących się na różnych platformach internetowych (Jankowski & Gujski, 2022; Waszak & Kasprzycka-Waszak, 2018; Wawrzuta i in., 2022; ZoghlamiBellalouna & Saied Ben Rached, 2018).

Medium Populacja korzystająca Charakterystyka
Google (wyszukiwarka) >95% potrafiących czytać po polsku mieszkańców Polski Główny punkt styku pacjenta z OHI, potocznie zwana “Doktor Google” po wpisaniu zapytania w wyszukiwarkę odeśle nas ona na fora tematyczne, encyklopedie, serwis medyczny, blogi lub rzadziej do medium społecznościowego posortowane według algorytmu typu PageRank. Obecnie sztuczna inteligencja wybiera odpowiedzi i przedstawia je użytkownikowi, jednak podstawowa rola to wskazanie stron, do których pacjent może zostać przeniesiony
Internetowe Encyklopedie medyczne i artykuły naukowe mniej niż połowa populacji z nadreprezentacją osób uczących się i z wyższym wykształceniem np. Interna Szczeklika, Wikipedia, czy ang. Mayo Clinic D&C. Cechują się trudnym językiem skierowanym do profesjonalistów medycznych, przez co treść rzadko odpowiada na pytania pacjentów. Brak interakcji.
medyczne portale specjalistyczne połowa populacji Np. Medonet, MP, WP Zdrowie. Kontent tworzony pod konsumenta (clickbaity). Praktycznie brak interakcji, poza komentowaniem.
niemedyczne portale ponad połowa populacji Głównie najczęściej występujący choroby. Przystępne teksty i multimedia medyczne wplatane w inną tematykę np. społeczną. Zdarzają się błędy merytoryczne (mis-informacja). Praktycznie brak interakcji, poza komentowaniem.
blogi specjalistyczne mniej niż połowa populacji np. PanTabletka czy MamaPediatra. przystępne teksty i multimedia medyczne w narracji pierwszoosobowej z osobistymi doświadczeniami. Zdarzają się błędy merytoryczne (mis-informacja). Niewielka możliwość interakcji.
fora specjalistyczne <10% populacji, nadreprezentacją osób z wyższym wykształceniem Dużo opisów przypadków (użytkownik może znaleźć podobny przypadek do jego) Duża łatwość interakcji typu peer-to-peer (edukacja medyczna horyzontalna). Duża liczba błędów merytorycznych, w tym celowe wprowadzenia w błąd (mal-/dez-informacja).
Platformy streamingowe ponad połowa populacji Głównie Youtube, ale następuje przyrost innych jak Netflix oferujących tematykę medyczną. Atrakcyjna forma wideo oraz niewielka możliwość interakcji poprzez komentowanie.  Duża liczba błędów merytorycznych, w tym celowe wprowadzenia w błąd (mal-/dez-informacja).
Facebook ponad połowa populacji Dyskusje nacechowane emocjonalnie Duża łatwość interakcji typu peer-to-peer (edukacja medyczna horyzontalna).  Duża liczba błędów merytorycznych wszystkich typów (mis-/dez-/malwere-informacja)
Twitter, Tiktok, Instagram itp. <5% populacji, zróżnicowanie demograficzne, Głównie krótkie teksty, grafiki, filmiki. Duża łatwość interakcji typu peer-to-peer (edukacja medyczna horyzontalna). Duża liczba błędów merytorycznych wszystkich typów (mis-/dez-/malwere-informacja)

Tabela Wybrane populacje użytkowników OHI występujące w Polsce według wybranych cech profilowych(Boguszewski i in., 2021, 2021; Bujnowska-Fedak i in., 2019; Burzyńska & Kruk, 2021; Ćwiklicki i in., 2022; Duplaga, 2019, 2020, 2022; Duplaga & Grysztar, 2022; Duszyński i in., 2021; FitzPatrick i in., 2019, 2019; Jankowski & Gujski, 2022;; Luo i in., 2022; Siuda & Pluta, 2020; Thapa i in., 2021; Tsao i in., 2021; Wawrzuta i in., 2022)

Nazwa typu użytkownika Zainteresowanie zdrowiem (e-)Kompetencje zdrowotne Podatność na informację Podatność na manipulację Aktywność w internecie charakterystyka populacji
liderzy opinii negacjonistycznych (np. antyszczepionkowcy) wysokie wysokie niska wysoka aktywna <2%. Sporą część decyzji medycznych podejmują z OHI. Nie są podatni na argumenty spoza ich bańki informacyjnej
przyjmujący opinie negacjonistyczne (np. antysanitaryści) niskie mieszane wysoka wysoka bierna ~20%. Część decyzji medycznych podejmują z OHI. Internalizują konflikt między informacją medyczną oraz dezinformację
młodzież podejmująca ryzykowne zachowania zdrowotne niskie wysokie mieszana wysoka mieszana <2%  Korzystają z OHI, ale nie podejmują istotnych decyzji medycznych na tej podstawie. Dużą rolę w kształtowaniu postaw zdrowotnych odgrywają media społecznościowe
Zainteresowani wiedzą potoczną wysokie mieszane wysoka mieszana bierna ~20% Gównie dorosłe kobiety.  Sporą część decyzji medycznych podejmują z OHI
Wykluczeni niskie niskie niska mieszana bierna <10% Głównie dorośli mężczyźni. Rzadko korzystają i Nie podejmują decyzji na podstawie OHI
liderzy opinii prozdrowotnych wysokie wysokie wysoka niska aktywni ~5% Regularnie korzystają z OHI (zwłaszcza pozycji encyklopedycznych i artykułów naukowych).

Czy można oszacować „Dark figure” zakażeń COVID-19

Wykazaliśmy, że dostęp do opieki zdrowotnej (głównie popytowy) bezpośrednio lub poprzez ścieżki (głównie trójkąt mediacyjny od skumulowanych przypadków) ma największy efekt przyczynowy na zachorowalność na początku nowej fali zakażeń. Ponadto, współczynniki umieralności (z powodu COVID-19) i wyszczepialności w poszczególnych regionach były w istotny sposób moderowane od podażowego dostępu do opieki zdrowotnej, co jest związane z wydolnościami systemu opieki zdrowotnej. Postulujemy, że przestrzenny rozkład zgłoszeń przypadków jest głównie napędzany przez sposób, w jaki ludzie decydują się korzystać z systemu opieki zdrowotnej, a nie przez procesy epidemiczne. Sugerujemy, że przyszłe modele epidemiologiczne muszą uwzględniać popytowy dostęp do opieki zdrowotnej jako czynnik tzw. „dark fugure” zakażeń. W przeciwnym razie modele przestrzenne mogą być bardziej skłonne do stronniczości przez decyzje ludzi dotyczące badań niż do rzeczywistego obciążenia chorobą. Zatem związek między zgłoszonymi liczbami przypadków a prawdziwym stanem epidemii powinien być dostosowany przestrzennie.

Modele przyczynowe z kryteriami optymalizacji Bayesa do wyjaśnienia geograficznego zróżnicowania zachorowalności/umieralności w rozpoczynającej się IV fali COVID-19 (tzw. fala „Delta” jesienią 2021 r.) na poziomie powiatów – starych NUTS-4.

http://interdisciplinary-research.eu/wp-content/uploads/2023/04/poster_aidmed_causal_2023.pdf

Dyskusja nad strategią zwalczania COViD-19 i jej skutków w sezonie infekcyjnym 2022/2023 w Polsce


Głównym błędem w przygotowaniu do tzw “szóstej fali” pandemii było zamrożenie programów telemedycznych, rehabilitacji po-covidowej oraz brak progresu w systemie monitoringu pandemii i jej skutków. Jednak większość planowanych działań w obszarze promocji szczepień, obowiązku zasłaniania ust i nosa, czy lockdownów wydaje się być poprawna. Artykuł ukazał się po redakcji i skróceniu na łamach NK

Prognozowanie aktualnej już „szóstej” fali COVID-19 w sezonie 2022/2023 w Polsce jest czynnością niezwykle trudną, ze względu na ogromną niepewność biologiczną (np. pojawienie się nowych wariantów), społeczną (np. stosowanie się społeczeństwa do rekomendacji), polityczną (np. wykorzystywanie pandemii na potrzeby wyborów), organizacyjną (np. wydolność szpitali w radzeniu sobie z wewnętrznymi ogniskami), demograficzną (np. migrację uchodźców w różne strony) czy militarną (np. kwestia ceny węglowodorów i związanych z nimi kosztów funkcjonowania państwa w tym opieki zdrowotnej). Opracowania statystyczne i epidemiologiczne oraz społeczne badania empiryczne na polskim społeczeństwie są podstawowym warunkiem poprawnego zarządzania kryzysowego ze względu na specyfikę polskiego społeczeństwa. Metodami mitygacyjnymi rozprzestrzenianie się i skutków COVID-19 czy innych oddechowych chorób zakaźnych są techniki farmakologiczne oraz behawioralne jak:

  • Redukcja prawdopodobieństwa zakażenia na kontakt (szczepienia, indywidualne oszacowanie ryzyka, immunomodulacja, higiena oddechowa, środki ochrony osobistej jak maseczki etc.)
  • Redukcja kontaktów (populacyjne szacowanie ryzyka, izolacja, kwarantanna, lockdown, dystansowanie fizyczne, kohortowanie, etc.)
  • Skrócenia czasu trwania zakażenia (diagnostyka, testowanie i badania przesiewowe, opracowywanie ognisk, leczenie, etc.)

Polskie doświadczenia zwalczenia pandemii

Jednak dwa lata po wybuchu pandemii wiemy (choć zapłaciliśmy za to ceną ponad 100 tysięcy zgonów covidowych, prawie 100 tysięcy zgonów nadmiarowych z powodu niewydolności systemu ochrony zdrowia, czy ponad milionem pacjentów cierpiących na long-COVID), które strategie zwalczania zakażeń są najskuteczniejsze czyli przede wszystkim w warunkach polskich:

  • minimalizowanie intensywności i czasu trwania kontaktów fizycznych w pomieszczeniach zamkniętych (dobrowolne jak częściowa telepraca i wymuszone jak zamykanie szkół), a tam gdzie nie można tego uniknąć, zwiększenie bezpieczeństwa poprzez dobrą wentylację czy filtrowanie;
  •  leczenie farmakologiczne i izolacja przypadków zakaźnych. Decydując się na walkę z pandemią, przy pomocy niezwykle kosztownych metod, polskie państwo z jednej strony uzyskało w 2020 czas na wprowadzenie szczepień ochronnych, z których (pomimo ich wysokiej efektywności-kosztowej w 2021) skorzystało zdecydowanie za mało osób, kiedy to miało jeszcze epidemiologiczne znaczenie, czyli przed powojawienien się wariantów Omikrona. Paszporty covidowe wykonały tylko częściowo swoją rolę, żeby przekonać konformistycznie nastawione jednostki w roku 2021, ale obecnie brak jest dowodów medycznych na kontynuowanie tej strategii.

W okresie większego zagrożenia tego sezonu zasada DDMW (dezynfekcja, dystans, maseczka, wietrzenie) powinna mieć zastosowanie (w granicach rozsądku). Inne metody mają tylko częściowo udokumentowaną skuteczność wobec sytuacji jaką przewiduje się na przełomie tej jesieni i zimy (np. szczepienie boosterami grup ryzyka) lub ich koszt ekonomiczny jest zbyt wysoki (np. zakaz przemieszczania się jak to wciąż ma miejsce w Chinach) albo adherencja jest znikoma (np. Poprawne noszenie maseczek, Immunomodulacja przez promocję zdrowego trybu życia).

Problematyka przestrzennych zróżnicowań dostępności usług medycznych (popytowych i podażowych, w tym szczepień, czy testowanie jest bardzo istotnym aspektem zdrowia publicznego. Ze względu na duże zróżnicowanie między regionami nasza dotychczasowa wiedza o sytuacji epidemiologicznej jest mocno obciążona i szacowany rozmiar „dark figure” (liczba/procent nie zgłoszonych do systemu zakażeń) może różnić się między powiatami nawet o rząd wielkości). Pragnienie opanowania szerzenia się infekcyjnych chorób układu oddechowego i zmniejszenia jej skutków wymusza stały monitoring liczby zachorowań i hospitalizacji na poziomie powiatów (i to COVID-19, Zachorowania i podejrzenia grypy). Na szczęście coś się udało monitorować: PZH przeprowadziło badania serokonwersji, UJ zmienność genetyczną itp.  Właściwa ocena rzeczywistej  odpornosći  przeciwko wariantom SARS-CoV-2 u pomoże precyzyjnie przewidzieć fale jesienną i zimową epidemii, a co za tym idzie podejmowania odpowiednich działań przeciwepidemicznych niezbędnych do kontroli epidemii i zapewnienia ciągłości usług medycznych dla populacji. Można było też śledzić drogi zakażeń i estymować ryzyko zakażenia w różnych środowiskach – domowym, komunikacji zbiorowej, handlu, miejscach pracy, urzędach, szkołach itd. (np. WSSE Gdańsk). Wiążąc to z danymi z ognisk można było wyznaczyć statystyki przebiegu choroby od zakażenia (sanepid często znał źródło zakażenia, przez wynik testu PCR z wartością Ct lub jakościowego antygenowego, poprzez hospitalizację, wyzdrowienie, czy zgon.

Błędy w przygotowaniu do sezonu

Moim zdaniem największym błędem w przygotowaniu do sezonu 2022/2023 było zamknięcie programu rehabilitacji pokowidowej wiosną 2022, kiedy to trzeba było ten program rozwijać i skalować na populację wymagającej interwencji na cito liczonej w setkach tysięcy, a docelowo grubo powyżej miliona pacjentów stabilnych wciąż wykazujących syndromy long-COVID. Lato 2022 było najlepszym oknem czasowym, żeby wykonać największą możliwą liczbę skriningów poprzez zastosowanie tele-monitoringu wobec określonych grup pacjentów z przewlekłymi schorzeniami pulmonologicznymi, w tym wykluczonych (cyfrowo, ekonomicznie, w obszarze kompetencji zdrowotnych) wraz z programem telerehabilitacji. Za niewielkie pieniądze można było przebadać i wdrożyć działania naprawcze w obrębie funkcjonowania układu oddechowego nawet kilkuset tysięcy osób. Niestety te zaniechania spowodują, że te osoby zakażą się w sezonie 2022/2023 chorobami przenoszonymi drogą kropelkową bądź powietrzną, a spora część rozwinie poważne konsekwencje wymagające hospitalizacji, czy nawet prowadzące do zgonu. Porażką zakończyły się chyba wszystkie niekomercyjne badania kliniczne np. Amantadyny, ale też innych substancji czynnych jak również interwencji telemedycznych hojnie finansowane przez NCBiR i ABM, gdzie koszt pozyskania pacjenta oscylował między tysiącem a kilkudziesięcioma tysiącami zł. I to nie dlatego, że nie wykazano skuteczności interwencji (istotnej statystycznie różnicy między interwencją a kontrolą), ale praktycznie żadne z tych się nie zakończyło, co świadczy o ogromnym opóźnieniu polskich instytucji medycznych w zarządzaniu badaniami klinicznymi (choć jako wykonawcy na zlecenie zachodnich firm jesteśmy bardzo cenieni). Mimo pewnych sukcesów informatycznych ja system rejestracji do szczepień (który nota bene kosztował podatnika kilkadziesiąt milionów złotych i choć wydaje się to nieproporcjonalnym wydatkiem, ale działa a appki do wykrywania kontaktów zakaźnych jak Stop-COVID, które pochłonęły miliony złotych nie spełniły stawianym wobec nim oczekiwaniom) czy system rejestracji zakażeń EWP/SEPIS, to nie stworzono stałych rejestrów danych o wysokiej jakości.  Przez dwa lata nie uporządkowano klasyfikacji zgonów z powodu COVID-19. W podlaskim zgony „na COVID-19 bez chorób współistniejących” to 4%, a w lubuskim 50%, i o przyczynie zgonu dopiero możemy się dowiadywać z rocznym opóźnieniem z roczników GUSu, a nadzór powinien być prowadzony real-time.

Sezon infekcyjny 2022/2023 – nie tylko COVID-19

Pandemia COVID-19 rozregulowała sezonowość chorób układu oddechowego przenoszonych drogą kropelkową, powietrzno-kropelkową czy powietrzną. Poprzednie dwa sezony 2020/2021 oraz 2021/2022 charakteryzowały się obniżoną zapadalnością na infekcję grypopodobne w stosunku do poprzednich lat (między innymi spowodowaną restrykcjami przeciw COVID-19, które zadziałały również na inne choroby przenoszone tym samymi drogami), zwłaszcza w okresach naturalnego wzmożenia zachorowań, a w zamian mieliśmy do czynienia z licznymi ogniskami zakażeń w czasie kiedy zazwyczaj występują one rzadko (np. RSV latem). Nie wiemy też czy wariantem dominującym COVID-19 w sezonie 2022/2023 będzie jeszcze BA-5, czy może zostanie zastąpiony przez kolejne warianty (już nowy wariant BA-2.75 i inne są na horyzoncie). Co się z tym wiąże, sezon infekcji układu oddechowego 2022/2023 będzie się cechował prawdopodobnie powrotem do średniej z lat poprzednich i poza umiarkowanym bądź umiarkowanie-ciężkim dalszym przebiegiem pandemii COVID-19, z dużą dozą prawdopodobieństwa będziemy obserwować powrót epidemii grypy i innych chorób układu oddechowego. Długofalowo sezon 2022/2023 powinien się cechować około 5 mln zakażeń (co należy jednak interpretować z dużą dozą niepewności) rzeczywistych COVID-19 (powodując kilka/kilkanaście tysięcy zgonów) jeżeli będziemy mieli kontynuację propagacji Omikrona BA-5 oraz 3-4 mln zakażeń grypopodobnych (powodując kilkaset do tysiąca zgonów) jak również trudną do oszacowania liczbą przeziębień  – kilkanaście a może nawet kilkadziesiąt milionów zakażeń, czy setkami tysięcy zakażeń (i nadkażeń) bakteryjnych (głównie angina paciorkowcowa).

Zgodnie z prognozami modeli epidemiologicznych ICM/MOCOS powinniśmy obserwować wzrost liczby zachorowań COVID-19 („szósta fala”) i/lub grypopodobnych w większych miastach już na początku października skąd będą propagowały na mniejsze miejscowości. M.in. ze względu na wyrównania rozpowszechnia szczepień oraz to iż zazwyczaj nowe warianty zaczynają propagować w Polsce najpierw w dobrze skomunikowanymi z resztą Europy aglomeracjami zachodniej i centralnej Polski, nie powinniśmy się spodziewać powtórzenia „fali zakażeń” ze wschodu na zachód Polski. Jednak jeżeli przyjmiemy, że nowe warianty grypy zaimportujemy wraz z wyjazdami świąteczno-sylwestrowym i feryjnymi (zwłaszcza, że ta zima będzie trudna finansowa dla biedniejszej części populacji), to najtrudniejsza sytuacja będzie w Polsce Zachodniej i Południowej oraz w aglomeracji Warszawskiej.  

Wciąż dużym problem jest edukacja kadr medycznych, zwłaszcza lekarzy rodzinnych gdyż nie potrafią odróżnić interpretacji wyniku testu u pacjenta objawowego, z ogniska, czy ze skriningu. Nota bene instytucje, które powinny stać na straży dobrych rekomendacji jak AOTMiT, również miewały z tym problemy. Oczywiście nie wykorzystano czasu jaki nam dała przyroda i kolejny sezon infekcyjny rozpoczniemy bez przygotowania merytorycznego lekarzy. Należy zauważyć, że dosyć obfite w zakażenia COVID-19 (na szczęście w okresie o dobrych warunkach immunologicznych) lato może skutkować łagodną falą wznoszącą na początku jesieni. Należy zauważyć, że powrót do szkół w Poznaniu nie spowodował wzrostu liczby infekcji, co widać po stężeniu RNA w ściekach  (jednak należy pamiętać iż między 29.08-08.09 ani razu nie padało w Poznaniu, w ciągu dnia temperatury przewyższały 20 stopni i było dużo słońca, a pierwsze lekcje często odbywały się na świeżym powietrzu. Społeczeństwo polskie jest niezmiernie zmęczone pandemią (pandemic fatigue), a o wyzwaniach, które stoją przed państwem po/ w trakcie pandemii/wojnie można sporo poczytać w mediach.  Minister Niedzielski podkreślił rolę szczepień i zasugerował iż „lockdowny” nie będą miały miejsca. Istnieje jednak ryzyko, że w grudniu i styczniu ze względu na koszty ogrzewania, pandemia będzie dodatkowym argumentem żeby wysłać uczniów i studentów na zdalną edukację, a w niektórych instytucjach wprowadzić pełny home office na poziomie krajowym. Być może samorządy, czy uczelnie będą również podejmowały takie decyzje samodzielnie, a walka z pandemią będzie tylko pretekstem (argumentem na dokładkę). Zamykanie szkół wpływa również na absencję zawodową rodziców ze względu na konieczność opieki nad dziećmi, co jest prawdopodobnie główną przyczyną dużej skuteczności w hamowaniu transmisji. Mimo iż, UNICEF wskazuje na duże straty edukacyjne i obniżenie kompetencji uczniów, to nasz rząd chętnie stosował to rozwiązanie, gdyż jest ono proste i skuteczne (w hamowaniu transmisji). Tym bardziej należy w miarę możliwości nie dopuścić, aby edukacja zdalna (zwłaszcza w szkołach podstawowych) nie wykraczała zbyt mocno poza okres świąteczno-feryjny.

Kadry jako wąskie gardło system ochrony zdrowia w medycynie naprawczej i kontroli zakażeń

Dużym wyzwaniem dla ochrony zdrowia, a zwłaszcza lecznictwa stacjonarnego będą szpitalne ogniska zakażeń i współistniejące zakażenia dróg oddechowego do pierwotnej przyczyny hospitalizacji. W związku, z tym że takich pacjentów należy w miarę możliwości izolować kontaktowo (co może nie być możliwe, ze względu na braki kadrowe) MZ powinno wspomóc w miarę możliwości zespoły ds. Zakażeń szpitalnych. Ze względów finansowych oraz konieczności udzielania ciągłych świadczeń (wraz z długiem zdrowotnym zaciągniętym w poprzednich dwóch latach pandemii) nie będzie możliwe utrzymanie w gotowości oddziałów covidowych. Być może dyrektorzy dużych szpitali będą zmuszeni wydzielać takie jednostki (prawdopodobnie przekształcone z interny). W związku z toczącymi się ogniskami zakażeń, czy jednostkami przyjętymi z wynikiem dodatnim COVID-19/grypa/norovirus itp. Łączone (COVID-19/grypa A,B,itp) antygenowe testy kasetowe lub automatyczne mogłyby ułatwić opracowywanie ognisk i powinny wejść w koszyk świadczeń refundowanych w warunkach szpitalnych. Brak dodatków covidowym może tym bardziej doprowadzić do braku motywacji pracy. Niestety dużą część zgonów i ciężkich powikłań składających się na brzemię sezonu infekcyjnego będą właśnie te wynikające z ognisk zakażeń szpitalnych. Szpitale nie będą prawdopodobnie miały problemów z brakiem respiratorów, a zużycie tlenu będzie znacznie mniejsze niż w poprzednich falach, jednak brak dedykowanej kadry do leczenia pacjentów zakaźnych może powodować, iż system będzie miejscami przeciążony. Duży niepokój budzi populacja pediatryczna, która tak jak w poprzednich falach relatywnie w mniejszym stopniu angażowała zasoby ochrony zdrowia, to teraz pacjenci dziecięcy hospitalizowani będą mieli relatywnie większy udział. Co niestety w obliczu kryzysu kadr ochrony zdrowia może prowadzić do niewydolności systemu. Ponadto problemy somminicze związane z chorobami układu oddechowego nałożą się problemy psychiczne (jesienna fala depresji).

Nie należy się spodziewać w sezonie 2022/2023 powrotu do opracowywania ognisk przez Inspekcję Sanitarną (tylko w ograniczonym zakresie np. W DPS-ach). Nie będzie też powrotu kwarantann (COVID-19 nie jest wpisany na listę chorób wymagających kwarantanny u osób z kontakty/narażenia), Izolacja będzie tylko jako zalecenie lekarskie (będą z tego powodu problemy i dyskusję czy należy się L4 i lekarz będzie musiał zawsze indywidualnie podejmować decyzję, z ZUS pewnie będzie to kontrolował). Tu warto podkreślić, że na kadrze medycznej będzie leżał niepisany obowiązek informowania pacjentów objawowych o konieczności samoizolacji. W pewnym stopniu samotestowanie (zwłaszcza testami COVID-19/Grypa u osób pełni objawowych czy samo COVID-19 przesiewowo czy u pacjentów skąpoobjawowych) powinno również wpłynąć pozytywnie na świadome decyzje pacjentów (np. Mogą przez to samo-izolować się, czy ograniczać szerzenie się ognisk w placówkach edukacyjnych, czy miejscach pracy). Pracodawcy, czy edukatorzy powinni pozwalać na opuszczanie zajęć/pracę zdalną bez zwolnienia lekarskiego.  Niestety w warunkach liberalnej Europy zasada śledź, badaj, kwarantannuj/izoluj tak skuteczna (do czasu) w krajach azjatyckich, niespecjalnie się nie sprawdziła. Obecnie w niektórych rejonach Polski liczba pracowników nadzoru epidemiologicznego inspekcji sanitarnej nie jest wystarczająca w stosunku do ognisk chorób zakaźnych w czasie wolnym od epidemii, a co do dopiero teraz (w pierwszej fazie pandemii Sanepid wykonał ogromną pracę, za co w podziękowaniu od rządzących został rzucony na bezsensowną walkę z przedsiębiorcami mimo braku argumentów prawnych). Oczywiście wciąż uważamy, że należy powrócić do sytuacji z początku pandemii, kiedy inspekcja sanitarna (wzmocniona kadrowo i cyfrowo) opracowywała dokładnie ogniska zakażeń, ale nie należy przeceniać korzyści z tego powodu płynących, a argumenty za wdrożeniem nowych pracowników w opracowywanie ognisk spełzły na niczym i jedyne co osiągnięto to urealnienie płac w nadzorze epidemiologicznym.

Uchodźcy i farmakologiczne metody mitygacyjne

Tak jak szybkie przyjście wiosny w tym roku, uchroniło nas od fali zachorowań w środowisku uchodźców (jedynie niewielkie problemy zaobserwowano w marcu, kiedy to na brakach aptecznych było większość większość antybiotyków w postaciach zawiesin używanych leczeniu bakteryjnych infekcji górnych dróg oddechowych u dzieci, jednak dzięki sprawnej wymianie leków między regionami i pomocy z krajów UE problem się wygasił wraz z nadejściem meteorologicznej wiosny), to jednak w sezonie 2022/2023 będzie prawdopodobnie gorzej. W związku z powyższym RARS/ARM i Inspekcja Farmaceutyczna winny zabezpieczyć większą niż dotychczas bazę leków pediatrycznych (główne zawiesiny podstawowych antybiotyków jak penicyliny, makrolidy). Należy zwrócić uwagę iż ustawa refundacyjna optymalizuje dopłatę z NFZ, a nie dostępność leku, więc braki leków tanich w Polsce, a droższych w innych krajach UE (jak właśnie antybiotyki) pojawiają się bardzo łatwo. W związku z tym, wobec populacji pediatrycznej w sezonie infekcyjnym podejściem z wyboru będzie ambulatoryjne przedmiotowe i podmiotowe badanie pacjenta. Tak wobec dorosłych i seniorów, w przypadku potencjalnego przeciążenia systemu model hybrydowy (tele-porady/porady fizyczne) byłby wskazany. Trzeba jeszcze raz podkreślić, że terapia przeciwwirusowa (dostępna p/COVID-19 i p/grypie w mniejszym stopniu) może przewyższać szkody nad korzyścią jeżeli zostanie włączona zbyt późno (zdecydowanie bardziej szkodliwa niż szczepienie). Zwłaszcza, że dostępne terapie przeciwwirusowe tracą efektywność wobec nowych wariantów Omikrona, a ich koszt jest wysoki (dostępne w Polsce Lagevrio czy Paxlovid kosztują po kilka tysięcy złotych na terapię), więc objętymi leczeniem mogą jedynie wyselekcjonowane grupy ryzyka u pacjentów leczonych domowo. Warto też podkreślić, że dzięki lekom leczenia przyczynowego oraz wypracowanym technikom leczenia objawowego udało się zdecydowanie zredukować śmiertelność pacjentów hospitalizowanych z powodu COVID-19.  Można również spodziewać się wzrostu zainteresowania “alternatywnymi terapiami”, ale nie będzie to już tej samej skali zjawisko jak na przełomie 2020/2021. Wydaje się również, że zdalna obserwacja pacjentów grupach ryzyka może być z korzyścią dla poszczególnych pacjentów (np. Program Pulsocare, czy inne lokalne systemy w Łodzi, Krakowie, czy Olsztynie), lecz co do zasady nie jest to działanie efektywne-kosztowo, ze względu znacznie łagodniejsze przebiegi COVID-19 wywoływane przez Omikrona. 

Oczywiście możemy liczyć na pewną ograniczoną pomoc instytucji międzynarodowych w kontroli zdrowia uchodźców jak WHO (np. Program kontroli gruźlicy – bezpłatne leki) czy ECDC (np. Szkolenia kadr i redystrybucja szczepionek). Należy podkreślić, że prawie milion nowej populacji pediatrycznej spowoduje znaczące zwiększenie obciążenia lekarzy POZ i lekarzy chorób zakaźnych. Z dużym prawdopodobieństwem w sezonie 2022/2023 mogą się pojawić ogniska wyrównawcze Odry (choroba przenoszona drogą kropelkową występująca głównie w sezonie grypowym) zwłaszcza w aglomeracji Trójmiasta, Podhalu, południowym Mazowszu ze względu na słabo wyszczepioną populację uchodźców i zwiększającą się liczbą odmów szczepień MMR w populacji rodzimej.   

Maseczki: czy i kiedy?

Powszechny nakaz zasłaniania ust i nosa nie ma już epidemiologicznego uzasadnienie, gdyż na podstawie zaktualizowanej niedawno wiedzy naukowej, szkody zdrowotne przewyższają potencjalne korzyści. Również, ze względu na bardzo silne lobby antysanitarystyczne wokół partii rządzącej, powrót do powszechnego obowiązku maseczkowego jest niemożliwy. Sprawa jest już dosyć dobrze opisana z punktu widzenia fizyki i medycyny, a szereg badań analitycznych czy klinicznych, mimo iż wykazują sprzeczne wnioski (w zależności od rodzaju maseczek, czy umiejętności korzystana z nich), to raczej siła dowodów wskazuje na jedynie ograniczoną rolę hamującą transmisję w populacji ogólnej, stąd nie należy wracać do nakazu noszenia maseczek w miejscach publicznych. Należy zauważyć, że zasłanianie ust i nosa ma miejsce:

  • często przy nieprofesjonalnym wykorzystaniu (kontaminacja przy zakładaniu dotykaniu, noszenie zbyt długo skutkujące zmechaceniem i kontaminacją); 
  •  często maseczek nie spełniających norm filtracji, czy oporu wydechowego stanowić może zagrożenie (mikrobiologiczne, fizjologiczne, czy psychologiczne) dla użytkownika.

Oczywiście jednak, nakaz noszenia maseczek w placówkach służby zdrowia powinien zostać utrzymany i w czasie wysokiej presji wirusa z całą stanowczością respektowany. Dodatkowo czas zwiększającej się liczby nowych zakażeń (prawdopodobnie będzie to albo październik/listopad lub luty/marzec) wydaje się iż może doprowadzić do zrewidowania rekomendacji (zwiększająca się presja wirusa w środowisku i liczba osób podatnych tracących odporność poszczepienną lub po przechorowaniu) i wprowadzenia czasowego obowiązku zasłaniania ust i nosa w niektórych pomieszczeniach zamkniętych, czy środkach transportu publicznego. Tym bardziej, że koszt ekonomiczny, zdrowotny i społeczny noszenia maseczek (w ograniczonym wymiarze, przez krótki okres czas) jest znikomy. 

Szczepienia: nowa odsłona

Badania pokazują, że kolejne dawki szczepienia p/COVID-19 (te składające się z mieszaniną materiału specyficznego dla Omikrona, jak również tradycyjnych) wobec wariantu BA.5 oraz kolejnych wciąż chronią osoby z grup ryzyka, ale analiza efektywności kosztowej czy ryzyka/ korzyści już nie wygląda tak dobrze dla populacji ogólnej jak jeszcze w 2021. Należy promować szczepienie w grupach ryzyka, a decyzje uwalniające dodatkowe dawki dla chętnych należy uznać za słuszną, choć bez większego znaczenia dla epidemiologii COVID-19. W przeciwieństwie do poprzednich dwóch sezonów, kiedy nie spodziewaliśmy się dużego zagrożenia powrotem wirusów grypy, tak teraz należy, aby rząd udostępnił Polakom szczepienia p/grypie, najlepiej za darmo, choć nie wydaje się to szczególnie prawdopodobne.

 W związku z tym, że WHO i CDC nie prognozują pojawienia się nowych wariantów grypy, to skuteczność 4-walentych dostępnych w Polsce szczepień p/grypie wydaje się iż będzie wyższa niż w poprzednim sezonie, więc uzyskanie wysokiego poziomy wyszczepienia akurat w tym roku z epidemiologicznego punktu widzenia wydaje się szczególnie oczekiwane. Jako, że 2 warianty grypy B ustalone w szczepionce dostępnej w tym sezonie w Polsce, nie cyrkulują jeszcze w środowisku, to największa ochrona powinna być uzyskana dopiero na przełomie zimy i wiosny (wobec tych wariantów). Za to 2 warianty grypy A z dużym prawdopodobieństwem osiągną szczyt na przełomie roku. Duże znaczenie w propagacji wirusa grypy w tym sezonie prawdopodobnie będą miały dzieci (również ich rola w transmisji COVID-19 również wzrosła wraz z Omikronem). Szczepienia p/COVID-19 powinny być kontynuowane i promowane w takich warunkach. Warto zauważyć, iż przymus szczepień kadr medycznych obowiązujący w Polsce od marca 2022 jest tylko na papierze (choć próg zdecydowanie powyżej 90% został w zawodach medycznych osiągnięty), gdyż kadra medyczna nad wyraz często korzysta z przywilejów odraczania szczepień, czy ma dużą łatwość wyrobienia fałszywych certyfikatów.

Należy jednak podkreślić, że kolejne szczepienia (zwłaszcza 2 dawka przypominająca zdrowych dorosłych, czy szczepienie podstawowe lub 1 dawka przypominająca w populacji dziecięcej) prawdopodobnie nie są rozwiązaniem efektywnym-kosztowo co do zasady, to jednak w warunkach już posiadanych i opłaconych dawek ich podanie może i tak być lepszym rozwiązaniem niż utylizacja. Jest to trochę pójście na łatwiznę, bo są osoby nadreaktywne (spoza grup ryzyka) które chętnie by i trzecią dawkę przypominającą przyjęły, ale konieczność szczepienia co trzy miesiące (żeby utrzymać mierzalny efekt ochronny) nie jest efektywna-kosztowo. Najkorzystniejszym z punktu widzenia populacyjnego byłoby doszczepienie między jesienią a początkiem zimy jak największej części populacji jeszcze szczepieniem podstawowym (dłuższy okres ochrony, nawet jeżeli dana osoba przechodziła już COVID-19), ale ze względu silny potencjał polityczny tej kategorii osób, nie będzie to szczególnie możliwe. Należy przede wszystkim promować szczepienia pierwszą dawką p/COVID-19 (tych którzy jeszcze tego nie zrobili) oraz p/grypie nastolatków. Jest to związane z tym, iż jest to grupa najbardziej mobilna i widzimy transformację pandemii COVID-19 w chorobę wieku młodzieńczego (spodziewaną ze względu na typowy przebieg pandemicznych chorób układu oddechowego). Należy mieć na uwadze, że mocno konserwatywne krajowe centra chorób zakaźnych zwalczanych szczepieniami Niemiec czy Szwecji w ogóle nie rekomendują lub wycofują rekomendację dla podstawowego schematu szczepień dzieci <12 (nie mówić w ogóle o boosterach).   

Podsumowanie

Tak więc niestety już widzimy wzrost umieralności z powodu COVID-19, co gorsza poziom (osiągnęliśmy poziom 15 zgonów dziennie pod koniec września 2022) i tempo przyrostu są podobne do tych z 2020 i 2021. Należy się więc liczyć z liczbą zgonów na poziomie kilku, kilkunastu tysięcy (i to dużo on nas i od naszych polityków będzie zależało jaka będzie ostateczna liczba). Jednak najważniejszym zadaniem dla systemu ochrony zdrowia jest uniknięcie skali zgonów nadmiarowych oraz ograniczenie zaciągania kolejnych “chwilówek” w już ogromnym pandemicznym długu zdrowotnym. Co jednak należy podkreślić, to iż z perspektywy  zdrowia naszego społeczeństwa ważniejszym zadaniem rządzących powinno być uniknięcie wejścia Polski w wojnę choćby konwencjonalną z Rosją. Prosty rachunek lat utraconych (YLL) czy lat utraconych w zdrowiu (QALY) liczony tylko w udokumentowanych przez stronę ukraińską stratach ludności rejonu mariupolskiego (~3M YLL) jest tego samego rzędu co w wyniku zgonów z powodu COVID-19 przez ostatnie 2 lata pandemii w całej UE (~8M YLL). To powinno przede wszystkim uzmysłowić skalę zjawisk.

Niestety, przez wiele niedociągnięć w przygotowaniu do kolejnej fali pandemii należy się liczyć ze wzrostem zainteresowania negacjonizmem biologicznym i wzrostem znaczenia antysanitarystów, którzy czasami słusznie punktują niedociągnięcia polskiego lecznictwa pandemicznego. Mimo wszystko obraz sezonu 2022/2023 i tak pasuje się bardziej optymistycznych barwach niż poprzednie lata z epidemiologicznej perspektywy, lecz w ogólnym rozrachunku raczej będzie to najtrudniejsza zima od 1981 roku.

Reflection on contextual factors associated with burden of infectious diseases in multi-country modelling approach: an example of Eastern Europe

Understanding socio-epidemiological background of infection disease dynamics is an extremely difficult task and this problem was professionally approached in a paper published in several Lancetlatest papers [1–3]. However, some concerns in interpretation and limitation need additional discussion. As authors used fit-all-size methodology, they could lose precision due to heterogeneity of given regions. Thus, estimated variation in the COVID-19 outcomes in geography on global scale could be far from reality on local scale.

Many scientists attempt to reveal the “epidemiological mystery” of COVID-19: why the coronavirus hit some regions so much harder than others and how it corresponds with measurable epidemiological indexes. This and a few other modelling and epidemiological paradoxes (in which different regions are compared on populational level) such as effectiveness of pharmaceutical intervention (e.g. vaccination) or NPI (e.g. lockdowns) need to be carefully assessed if they are interpreted correctly according to epidemiological knowledge. Unfortunately, even with a correct statistical model (without understanding underlying socio-epidemiological variables), by comparing incidences in different regions one could easily underestimate effectiveness of NPI [4] or vaccination [5] (even unintentionally) or it could also lead to manipulation (for instance one could pick up only these indexes, which support a given thesis).

Let us look closer into post-communistic, Slavic majority Eastern Europe countries as an example, because their public health systems, political transformations, alternative social capitals and second demographic transitions have similar patterns [6]. The red light should turn on, if we compare reported case notifications [7] with infection standardised estimates (in brackets [1]) per 1000 inhabitants for the same time period for Slovakia 147 (166), Poland 76 (469) and Russia 50 (1165). Thus, cumulative cases till the end of the so-called European 3rd wave (so called “dark figure”) were estimated to be from 1.13 in Slovakia to 23.3 in Russia fold greater than the confirmed cases. Even reminding that Slovakia performed all country cross-sectional studies on COVID-19 prevalence and Russia has been known since the HIV epidemic [8] to manipulate infection registries, such a difference is rather impossible to be true. Moreover, death toll (if no vaccination is applied) based on crude death registry as well as exceed death estimation (in bracket) per 1000 inhabitants for the first year of vaccination roll out were calculated [3] for Poland 7.9 (9.0), Russia 5.2 (12.8), Czechia 9.9 (10.0). Thus, the corrected death tolls using exceed death were estimated from 1.01 in Czechia to 2.46 in Russia fold greater than the crude deaths. One more time, death registries in Russia are known to be flawed [9] and on the other hand the Czech mortality registry is working relatively well [10], but again such a variation is extremely unlikely. This could lead to the conclusion that even a well performing estimation method on a global scale may be really poor in some particular regions. I guess that possibly Healthcare Access (sensu lato with affective and behavioural components [11]), which was found not to be associated with epidemiological outcomes [1] should be revisited.

Therefore, published models have a great advantage of modelling from a global perspective, but on the other hand, due limitations raised here, together with those already indicated by authors [1–3], more emphasis should be given on regional research, especially on intra-country variability.

References

1.   Bollyky TJ, Hulland EN, Barber RM, Collins JK, Kiernan S, Moses M, et al. Pandemic preparedness and COVID-19: an exploratory analysis of infection and fatality rates, and contextual factors associated with preparedness in 177 countries, from Jan 1, 2020, to Sept 30, 2021. The Lancet. 2022 Feb;S0140673622001726.

2.   Barber RM, Sorensen RJD, Pigott DM, Bisignano C, Carter A, Amlag JO, et al. Estimating global, regional, and national daily and cumulative infections with SARS-CoV-2 through Nov 14, 2021: a statistical analysis. The Lancet. 2022 Jun;399(10344):2351–80.

3.   Watson OJ, Barnsley G, Toor J, Hogan AB, Winskill P, Ghani AC. Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a mathematical modelling study. Lancet Infect Dis. 2022 Jun;S1473309922003206.

4.   Herby J, Jonung L, Hanke SH. A Literature Review and Meta-Analysis of the Effects of Lockdowns on COVID-19 Mortality [Internet]. Available from: https://sites.krieger.jhu.edu/iae/files/2022/01/A-Literature-Review-and-Meta-Analysis-of-the-Effects-of-Lockdowns-on-COVID-19-Mortality.pdf

5.   Subramanian SV, Kumar A. Increases in COVID-19 are unrelated to levels of vaccination across 68 countries and 2947 counties in the United States. Eur J Epidemiol,2021 Dec;36(12):1237-40.   https://link.springer.com/10.1007/s10654-021-00808-7

6.   Jarynowski A. Phenomenon of participatory “guerilla” epidemiology in post-communist European countries. Balt Rim Econ. 2021;3:25–6. https://sites.utu.fi/bre/phenomenon-of-participatory-guerilla-epidemiology-in-post-communist-european-countries/

7.   Our World in data. Coronavirus (COVID-19) Cases [Internet]. 2022. Available from: https://ourworldindata.org/covid-cases

8.   Rechel B. HIV/AIDS in the Countries of the Former Soviet Union: Societal and Attitudinal Challenges. Cent Eur J Public Health. 2010 Jun 1;18(2):110–5.

9.   Danilova I, Shkolnikov VM, Jdanov DA, Meslé F, Vallin J. Identifying potential differences in cause-of-death coding practices across Russian regions. Popul Health Metr. 2016 Dec;14(1):8.

10. Kossarova L, Holland W, Mossialos E. ‘Avoidable’ mortality: a measure of health system performance in the Czech Republic and Slovakia between 1971 and 2008. Health Policy Plan. 2013 Aug 1;28(5):508–25.

11. Jarynowski A, Belik V. Access to healthcare as an important moderating variable for understanding geography of immunity levels for COVID-19 – preliminary insights from Poland [Internet]. Available from: http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2021.12.08.21267167 (accepted to EJTCM)

Związek między odpornością poinfekcyjną i poszczepienną a dynamiką zakażeń

Uwarunkowania społeczno-ekonomiczne szczepień

Wykorzystano analizę korelacyjną, regresje liniowe w modelu pełnym i selektywną, wielowymiarową przestrzenną typu DBSCAN w ramach modelu wyjaśniającego poziom wyszczepienia p/COVID-19 w Polsce z dokładnością do powiatu. Poza główną zmienną zależną będącą procentowym udziałem osób zaszczepionych pełnym schematem w przeliczeniu na liczbę mieszkańców w danym powiecie, uwzględniono wyjaśniające predyktory społeczne, polityczne, demograficzne, ekonomiczne i epidemiologiczne.

Nierówności społeczno-ekonomiczne i peryferyjność w dostępie podażowym i popytowym do ochrony zdrowia a geografia szczepień przeciw COVID-19 w Polsce

Uzyskane wyniki sugerują, że bariery systemowe (organizacyjne) wydają się być ważnym i czynnikiem decydującym o zróżnicowaniu poziomu wyszczepienie. Model z wykorzystaniem zaledwie kilku kluczowych zmiennych społeczno-epidemiologicznych wyjaśnia aż >75% zmienności w poziomie wyszczepienia między powiatami. Analiza korelacji cząstkowych czy przestrzennych nie pozwala na stwierdzenie związków przyczynowo-skutkowych jednak możemy zadać pytania, które można dalej weryfikować innymi metodami badawczymi: 1) Poparcie PiS (33% poziom wyjaśnionej zmienności poziomu wyszczepienia w powiatach) – Jak zinterpretować wpływ poziomu oraz charakteru dostępu do zasobów (kadrowy, infrastrukturalny, etc.) oraz kapitału (społecznego, politycznego, etc.) na organizację szczepień, czy akceptację szczepień przez mieszkańców? 2) Gęstość zaludnienia  i  wielkość populacji (22%) – Czy ludność zamieszkująca duże ośrodki miejskie i gęsto zaludnione obszary musi być uprzywilejowana poprzez lepszą dostępność do punktów szczepień? 3) Udział populacji senioralnej (2%) – Dlaczego wyludniające się obszary z największym odsetkiem osób starszych (najbardziej przecież zagrożonych ciężkim przejściem COVID-19) szczepią się wolniej? 4) Dostęp do ochrony zdrowia (3%) – Dlaczego tam gdzie jest mniejsza liczebność kadry medycznej mniej ludzi się szczepi? 5) Dochód (6%) – Jaki jest krańcowy koszt pozyskania kandydata do szczepienia w bogatym, a jaki w biednym obszarze?

Większość dotychczasowych badań społecznych  skupiało się na poziomie akceptacji szczepień a w mniejszym stopniu na nierównościach w dostępności do opieki medyczne. Zidentyfikowane obszary peryferyjne, które słabiej sobie radzą z kampanią szczepień, należy wzmocnić przede wszystkie zwiększając transfery doświadczonej kadry medycznej, w celu ograniczenia wykluczenia w dostępie do usług medycznych.

Dynamika zakażeń a nierówności w dostępie do ochrony zdrowia

Poziom immunizacji jest istoty w predykcji rozwoju zakażeń. Podażowy i popytowy dostęp do ochrony zdrowia jest bardzo ważną zmienną pośredniczącą w dynamice zakażeń.

Access to healthcare as an important moderating variable for understanding geography of immunity levels for COVID-19 – preliminary insights from Poland


Dylemat korzyści oraz ryzyka szczepień raz jeszcze i co ma Wrocław do już prawie 300 letniej historii epidemiologii?

Tablica zgonów ogólnych i z powodu ospy we Wrocławiu w opracowaniu Halleya, którą Bernoulli wtórnie przeanalizował.

Szczepienia to jedno z największych osiągnięć interdyscyplinarnej nauki (nie tylko medycyny lecz także matematyki i w coraz większym stopniu również nauk społecznych). Opanowanie aktualnej pandemii COVID-19 zależy od wyciągnięcia wniosków z burzliwej historii szczepień. Co ciekawe, nie dość że pierwszy matematyczny model epidemiologiczny jaki kiedykolwiek powstał, opisywał dane dotyczące epidemii czarnej ospy w XVII wiecznym „naszym” Wrocławiu, to przede wszystkim głównym celem była analiza ryzyka i korzyści wariolizacji – czyli prekursora szczepień zastąpionych przez pierwszą szczepionkę w rozumieniu dzisiejszym na przełomie XVIII/XIX w. Tu po raz pierwszy historia zatoczyła koło, gdyż to właśnie we Wrocławiu w roku 1963 wybuchła ostatnia epidemia czarnej ospy w Polsce, krótko przed eradykacją choroby. To właśnie głównie dzięki szczepieniom prewencyjnym osób z ryzykiem kontaktu udało się tę epidemię opanować. 

Prezentujący swoje wyniki dotyczące modelu wrocławskiego analizy korzyści i ryzyka “szczepień” w 1766 roku w Paryżu, jeden z największych matematyków w dziejach ludzkości ‐ Daniel Bernoulli, powiedział: „Po prostu wierzę, że w materii jakości życia ludzkiego, żadna decyzja nie zostanie podjęta, bez wszelkiej wiedzy, którą obliczenia i analizy mogą dostarczyć” (tłum. Jarynowski).

W tym czasie (w drugiej połowie XVIII wieku) rozwijana była procedura wprowadzania zakażenia przez skórę, aby wywołać łagodniejszą chorobę niż w przypadku zakażenia wirusem Variola Vera drogą oddechową, ale taką, która wywołuje odporność. Wariolizacja nie była pozbawiona ryzyka, a Bernoulli użył swojego modelu, aby porównać prawdopodobieństwo śmierci po “szczepieniu” (ryzyko) w porównaniu z zyskiem w długości życia wynikającym z uniknięcia pełnoobjawowej choroby (korzyść).

Należy podkreślić, że to właśnie wtedy ów epizod wrocławski zapoczątkował rozwój nowej nauki czyli epidemiologii, która dzięki matematyce i do której później dołączyła socjologia, mogła stać się wiodącą dziedziną medycyny w czasach nawracających epidemii.

Bernoulli oparł się w swojej pracy na tabelach umieralności miasta Wrocław, gdzie wiek i płeć każdego zmarłego w danym miesiącu zostały zapisane i porównane z liczbą urodzin z pięciu lat (od 1687 do 1691), które to zostały przygotowane z zachowaniem wszystkich wymagań dokładności i szczerości. Po zastosowaniu wielu uproszczeń otrzymał średnią długość życia w stanie naturalnym jako EN 26 lat i 7 miesięcy, a dla sytuacji w której nie występowałaby ospa prawdziwa EV 29 lat i 9 miesięcy.

Po czym wyznaczył krytyczne prawdopodobieństwo zgonu z powodu wariolizacji (p=1-EN/EV~11%), poniżej którego korzyść ze “szczepienia” przewyższa ryzyko z tym związane dla populacji Wrocławia. Oczywiście, korzystając z bazowego modelu wrocławskiego przeliczył ów próg dla innym miast, np. Londynu czy Paryża, dla których tak dokładne dane nie były dostępne. 

Warto podkreślić, że parametry wprowadzone i wyestymowane przez Bernoulliego dzięki tabelom wrocławskim są stosowane (czasami w identycznej formie, czasami z niewielkimi zmianami w postaci innych estymatorów) w epidemiologii do dziś: presja zakażenia/wirusa  (prawdopodobieństwo zachorowania w danym roku), śmiertelność (IFR-infection fatality rate), odporność zbiorowiskowa (procent populacji udodpornionej powyżej którego epidemia się nie szerzy), itp. 

Analizy Bernoulliego wywołały ogromną falę zainteresowania w europejskim środowisku naukowym (z czym również mieliśmy do czynienia w związku pandemią COVID-19). Z powodu braku danych wysokiej jakości, Bernoulli założył ryzyko zgonu z powodu wariolizacji na poziomie 1%, d’Alembert 2%, a Diderot 0.5%. Tak więc, temat szczepień i rozbieżności w szacowaniu i percepcji ryzyka zajmują elity intelektualne już od prawie 300 lat. 

Też już XVIII-to wieczni filozofowie społeczni zidentyfikowali paradoksy percepcji ryzyka gdyż wariolizacja wiązała się z niebezpieczeństwem zgonu “tu i teraz”, a uniknięcie śmierci czy powikłań z powodu czarnej ospy odnosi się do abstrakcyjnej przyszłości. Już wtedy wyodrębniono dylemat ryzyka i korzyści pojedynczej jednostki oraz całego społeczeństwa (szczepiąc siebie jednostka podejmuje ryzyko indywidualne, ale korzyść może być również zbiorowa chroniąc inne osoby poprzez zmniejszenie presji wirusa w populacji).  

Zastosowanie metod matematycznych i modelowania szczepień w epidemiologii jest już bardzo starym podejściem opisania i przewidywania zjawisk wpływających na populacje. Tym bardziej, że mniej więcej od wybuchu epidemii HIV (w czerwcu 2021 mija 40 lat) dysponujemy danymi z randomizowanych badań klinicznych oraz po-autoryzacyjnymi rejestrami, dzięki czemu modele korzystają z bardziej dokładnych danych i mogą znacznie więcej zmiennych uwzględniać. Z tym, że to teraz dane pozyskane z badań klinicznych i obserwacyjnych z innych ośrodków są wykorzystywane do budowy modeli dla Wrocławia, a my w Polsce praktycznie nie prowadzimy wysokiej jakości rejestrów ani niekomercyjnych badań klinicznych w zakresie chorób zakaźnych. Dodatkowo w dobie rozwoju technologii informatycznych wspomaganie procesów np. symulacje przez inteligentne systemy komputerowe wyposażone w bazy wiedzy dziedzinowej (o kontaktach społecznych, skuteczności szczepień, NOP-ach, itp.). Daje to możliwość stosowania i projektowania działań prewencyjnych (np. ustalanie optymalnej kolejności szczepień jak i precyzyjnej kalkulacji kosztów). Jednak już XVIII-to wieczni „modelarze” epidemii zauważyli, że największym problemem jest tak zwany “czynnik ludzki”, czyli szereg trudnych do przewidzenia reakcji społeczeństwa na zmieniające się bodźce.

Warto podkreślić, że Bernoulli zaproponował swoje statystyczne podejście porównujące korzyści i ryzyka płynące ze szczepień, z uwzględnieniem wieku i płci dzięki danym pochodzącym właśnie z Wrocławia. Tym bardziej musimy zrozumieć, że dyskurs jaki w chwili obecnej ma miejsce w związku ze szczepieniem p/COVID-19 coraz to młodszej populacji, nie jest niczym nowym. Zwłaszcza iż wiemy, że z malejącym wiekiem wzrasta ryzyko potencjalnych NOP-ów, a jednocześnie zmniejsza się korzyść indywidualna związana z uniknięciem zakażenia (czy jego ciężkiego przebiegu). Rolą lekarzy (i innych profesjonalistów medycznych) kwalifikujących do szczepień będzie znany już od wieków problem dokonania indywidualnej oceny korzyści i ryzyka w warunkach niepewnej informacji, ale również w wielu przypadkach jeszcze trudniejsze zadanie jakim jest przekonanie osoby lub opiekuna do wykonania szczepienia, gdy korzyści przewyższają ryzyka.

Literatura:

Bernoulli D, Essai d’une nouvelle analyse de la mortalité causée par la petite vérole et des avantages de l’inoculation pour le prévenir, Mem Math Phy Acad Roy Sci Paris, 1766. 

Epstein S. Impure science: AIDS, activism, and the politics of knowledge. Univ of California Press; 1996.

Gigerenzer G, Edwards A. Simple tools for understanding risks: from innumeracy to insight. British Medical Journal, 2003, 327(7417), 741-744.

Jarynowski A. Obliczeniowe nauki społeczne w praktyce. WN:Głogów, 2014.

Jarynowski A, Grabowski A. Modelowanie epidemiologiczne dedykowane Polsce. Portal CZM. 2015;9(6).

Jarynowski A, Belik V, Choroby przenoszone drogą płciową w dobie Internetu i E-zdrowia–kalkulatory ryzyka, in Człowiek zalogowany, Kraków, Biblioteka Jagiellońska, 101-111, 2018;

Jarynowski A. Monitorowanie percepcji ryzyka Covid-19 na Dolnym Śląsku za pomocą analizy śladu cyfrowego w internecie 15.01-05.08. IBI:Wrocław, 2020.

Jarynowski A, Skawina I. Attempt at profiling and regionalisation of COVID-19 vaccine campaigns in Poland–preliminary results. Eur J Transl Clin Med. 2021;4(1):13-21.

Jarynowski A, Sputnik Vaccine Adverse Events (AEs) risk calculator, https://infodemia-koronawirusa.shinyapps.io/sputnik/, 2021.

MOCOOS, Zespół zajmujący się modelowaniem epidemii COVID-19 (m.in. dla Wrocławia i Dolnego Śląska), https://mocos.pl, 2020

Krueger T, Gogolewski K, Bodych M, Gambin A, Giordano G, Cuschieri S, Czypionka T, Perc M, Petelos E, Rosińska M, Szczurek E. Risk of COVID-19 epidemic resurgence with the introduction of vaccination passes. medRxiv. The Preprint Server for Health Sciences. 2021.

Seth C. Calculated Risks, Condorcet, Bernoulli, d’Alembert and Inoculation. MLN. 2014; 129(4):740-55.

* Ze specjalną dedykacją ku pamięci wielkiego popularyzatora matematyki prof. Wojciecha Okrasińskiego, który to zainspirował autora tekstu modelem Bernoulliego, w pierwszą rocznicę jego śmierci w czerwcu 2020.

Zróżnicowanie geograficzne szczepień. Nierówności społeczne i peryferyjność, a możliwe środki zaradcze.

Istnieje potrzeba analizy przestrzennej szczepień p/COVID-19 w Polsce w celu przygotowania szczegółowych rozwiązań, umożliwiających podejmowanie działań minimalizujących zagrożenie dla zdrowia publicznego w czasie mało prawdopodobne ale wciąż możliwej już czwartej fali zachorowań mogących wystąpić na  jesień 2021. Polskie władze mogłyby posiadając rzetelną analizę zróżnicowania szczepień zarządzać zasobami w sposób optymalny. Okazuje się, że prosty model z wykorzystaniem kilku zmiennych społeczno-epidemiologicznych wyjaśnia aż >75% zmienności zmienności w liczbie szczepień a dodatkowo poparcie polityczne (konkretnie wybór partii obecnie rządzącej) wyjaśnia aż 30% zmienności w liczbie szczepień między powiatami. W związku z tym, że regiony peryferyjne z wysokim poparciem dla partii rządzącej słabiej sobie radzą ze kampanią szczepień, należy więc wzmocnić wybrane gminy i powiaty personalnie, informacyjnie i medycznie.

Metodyka i dane

Po tym jak rząd udostępnił dane o szczepieniach w gminach  (https://www.gov.pl/web/szczepienia-gmin) można poddać częściowej ewaluacji wykonanie NPS. 

W tym celu uśredniliśmy dla powiatów wartości wyszczepialności (% populacji zaszczepiony pełnym schematem) na 15.06.2021.

Zmienne wyjaśniające zostały zaczerpnięte z modelu rozprzestrzeniania się COVID-19 https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.10.14.20090985v1

Dodaliśmy jeszcze do modelu:

  • zmienne określające presję wirusa w bezpośrednim otoczeniu zsumowane liczby zakażeń (do 15.06.2021) i zgonów covidowych (od 24.11.2020 do 15.06.2021);
  • współczynnik ilości zgonów nadmiarowych liczony jako liczba zgonów w 2020 podzielona przez średnią zgonów w pięciolatce (2015-2019);
  • liczbę porad udzielonych w POZ w 2020 (jako wskaźnik popytowej dostępności do podstawowej służby zdrowia). Testowany był wskaźnik za rok 2019 (żeby efekt pandemii wykluczyć), ale korelacja między tymi dwoma wskaźnikami jest praktycznie równa 1, więc nie zaobserwowano istotnych regionalnych zmian w dostępnie od porad lekarskich;
  • liczbę pracujących w ochronie zdrowia lekarzy na 10000 mieszkańców (jako wskaźnik podażowej dostępności do służby zdrowia). 
  • wskaźnik uczęszczania na msze (określający poziom religijności) z tym, że dane dostępne są do poziomu województw. 

Jakie jest to zróżnicowania i z czego wynika?

Ze względu na zróżnicowanie geograficzne uwarunkowanie demograficzne, społeczne i epidemiologiczne wobec akceptacji szczepień, czy zdolności organizacyjne w regionie, to kampanie letnie (przed możliwą falą jesienno-zimową 2021/2022) powinny zostać ponownie opracowane na poziomie regionalnym. Fundamentalne znaczenie dla sprawnego zarządzania w regionie na poziomie operacyjnym (powiat lub gmina) i taktycznym (punkt szczepień) to przede wszystkim możliwość optymalnego rozlokowania zasobów w czasie oraz przestrzeni i właśnie do tego przyczynkiem jest ta analiza.

Różne kraje i regiony odniosły większy sukces niż inne w szczepieniach przeciw COVID-19 Rozkład szczepień w Polsce jest bardzo zróżnicowany [Rys. 1].

Rysunek 1: Dbscan – klastrowanie przestrzenne na poziomie powiatu z dodatkowym wymiarem – normalizowana % wyszczepialność (kolor na mapie). Wielkość punktów kołowych odpowiada udziałowi procentowemu poparcia partii PiS w wyborach z roku 2019, a tym samym kolorem oznaczono powiaty o tym znajdujące w tym samym klastrze. Parametryzacja eps=0.8, minimalna liczba powiatów w klastrze=3. 

W układzie hierarchicznym (dendrogramy) korelacji można zauważyć klaster silnie dodatnio skorelowanych zmiennych związanych z mobilnością, podeszłym wiekiem populacji, uprzemysłowieniem, dostępem popytowym do służby zdrowia, liczbą przypadków COVID-19, zgonami z powodu COVID-19 (lewy górny róg Rys. 2). Kolejnym klastrem są zmienne związane z dostępem podażowym do służby zdrowia, wielkością populacji, gęstością zaludnienia, dochodem i naszą najważniejszą zmienną czyli wyszczepialnością (środkowe pasma Rys. 2). Ostatni klaster (prawy dolny róg Rys. 2) odnosi się do zmiennych lekko negatywnie skorelowanych z pierwszymi dwoma klastrami i jest związanym z religijnością, zgonami nadmiarowymi w 2020, poparciem PiS czy zmiennymi środowiskowymi jak zalesienie czy zatrudnienie w rolnictwie.

Rysunek 2. Macierz korelacji Pearsona między zmiennymi branymi pod uwagę w analizie w układzie hierarchicznym gdzie najważniejszą zmienną jest vacc (wyszczepialność). Zastosowano tu 3 różne definicje dostępu do służby zdrowia

Szokującą obserwacją jest silna korelacja między dostępem popytowym służby zdrowia a liczby przypadków  COVID-19 (0.94) i zgonów z tego powodu (0.96) oraz jednocześnie negatywna korelacja tych zmiennych ze zgonami nadmiarowymi. Można to wytłumaczyć na kilka sposobów. Nasuwa się jednak spostrzeżenie, że właściwie nie wiemy nic o geograficznym rozproszeniu zakażeń SARS-CoV-2, bo liczbę zakażeń i zgonów z powodu COVID-19 możemy przewidzieć tylko patrząc na dostęp do służby zdrowia. Tym bardziej negatywna korelacja ze zgonami nadmiarowymi świadczyć może o cichej epidemii w obszarach o gorszym dostępie do służby zdrowia.

Rysunek 3: Liniowy model predykcyjny %zaszczepionych (lewy – model daje 75% wyjaśnionej zmienności) na wszystkich testowanych zmiennych niewspółliniowych (niebędących liniową kombinacją innych zmiennych) zmiennych. Na osi y przestawiono % wyjaśnionej zmienności dla każdej ze zmiennych na osi x.

Analiza regresji liniowych modeli pełnych [Rys. 3] wskazuje na niewielką (na pograniczu istotności statystycznej) rolę presji wirusa w otoczeniu i religijności. Zgodny nadmiarowe i popytowy do służby zdrowia również nie mają większego znaczenia. Poparcie dla partii PiS jest szczególnie istotnym predyktorem dynamiki szczepień (33%), co wiąże się pośrednio ze strukturą społeczną elektoratu lub też potencjałem do zarządzania zasobami przez władze lokalne. Wielkość (14%) i gęstość populacji (9%) ma również bardzo duży wpływ na dystrybucję szczepień, gdyż najczęściej punkty szczepień znajdują się w gęsto zaludnionych obszarach (https://wieslawseweryn.github.io/punkty_szczepien_103.htm). Dochód (6%) ma również moc wyjaśniania zmienności jak również wielkość populacji w wieku poprodukcyjnym (2%). Podażowy dostęp do służby zdrowia (liczba lekarzy) ma również znaczenie (3%).

Tabela 1: Regresja liniowa wieloraka (selekcja wg. kryterium Akaikego) dla dwóch typów modeli. Zmienna zależna: %wyszczepienia w powiatach

Model bez interakcji model z interakcjami
Predyktorwspł.CIpwspł.CIp
(Intercept)22.064319.2966 – 24.8320<0.001-1.1243-10.7156 – 8.46690.818
population_size4.6227-0.1247 – 9.37020.0563.4938-1.0001 – 7.98780.127
PIS_support-0.1311-0.1547 – -0.1075<0.0010.33780.1516 – 0.5239<0.001
income0.06360.0365 – 0.0907<0.0010.35170.2369 – 0.4666<0.001
industry_revenue-0.0001-0.0002 – 0.00000.109-0.0001-0.0002 – -0.00000.008
poulation_density0.00280.0023 – 0.0033<0.0010.00260.0021 – 0.0031<0.001
size_COVID0.0001-0.0000 – 0.00010.1000.00010.0000 – 0.00010.026
betweenness_mob0.0002-0.0000 – 0.00040.108


forest_density*postproduction_age


-1.7585-3.8080 – 0.29100.092
PIS_support * income


-0.0057-0.0079 – -0.0035<0.001
Observations380380
R2 0.669 0.689

Należy podkreślić, że nierówności w dostępie do szczepienia (np. uwidocznione przez wpływ dochodu na wyszczepialność, czy przez interakcję zalesienia i wielkości populacji senioralne co może świadczyć o osobach starszych mieszkających w trudno dostępnych miejscach [Tab. 1]) mogą być barierą. Na każdy punkt procentowy poparcia dla PiS przypada o 0.13% mniejsza wyszczepialność (po uwzględnianiu deflacji zależności o zmienne zakłócające jak wielkość populacji, czy dochód).

Rysunek 4: Histogramy (wiolinowe) zliczeń powiatów dla poszczególnych wartości wyszczepialności rzeczywistej i przewidzianej przez model [Tab. 1 lewy] 

Dominanta wyszczepialności jest na poziomie 20%, a mediana 21,6%.

Czy zróżnicowanie powoduje podaż czy popyt szczepień?  

Stąd, to systemowe bariery (czy zaradność władz w zarządzania zasobami – skądinąd ograniczonymu) wydają się być wiodącym czynnikiem decydującym o wyszczepialności, a nie sama akceptacja wobec szczepień mieszkańców, na którą skupia się szczególną uwagę. Warto podkreślić, że wyszczepialność nie koreluje ze stricte mierzalnym popytowym dostępem do służby zdrowia (ani nie wychodzi istotna w modelu [Rys. 3, Tab. 1]). Może to wynikać z aglomeracji danych do poziomu powiatu częściowo lub ze społeczno-ekonomicznym zapotrzebowaniem na usługu zdrowotne. Należy w przyszłości rozważyć inne metody przybliżania dostępności do służby zdrowia. Przykładowo, udział prywatnej służby zdrowia w akcjach szczepień może być duża (stąd brak relacji między dostępnością popytową na usługi NFZ a wyszczepialnością), ale z drugiej strony silna korelacja dostępności popytowej ze statystykami covidowymi może świadczyć o przejęciu przez publiczną służbę zdrowia większości skutków pandemii. Jednak po stronie podaży świadczeń medycznych (liczebność kadry) mamy do czynienia z silną korelacją (0,69) z wyszczepialnością i istotnym wyjaśnianiem zmienności (3%). Jest to kolejny argument za dominującą rolą organizacji akcji szczepień (podaż) w wyjaśnianiu zróżnicowania przestrzennego wyszczepialności niż chęci/akceptacji szczepień przez obywateli (popyt). Przypuszczać można, że to w rękach samorządowców i ograniczonej w zasoby służby zdrowia może tkwić główna przyczyna zróżnicowania wyszczepialności, a czynniki demograficzne, ekonomiczne i itp. są drugorzędne. Jednak alokacja zasobów jest czynnikiem modyfikowalnym, w znacznie większym stopniu niż skuteczne przekonywanie do szczepień ich przeciwników, więc warto wykorzystać możliwości w celu przeprowadzanie interwencji.   

Rekomendacje

Powyższe opracowanie dotyczące regionalnego zróżnicowania liczby szczepień przeciw COVID-19 sugeruje, że przeprowadzenie letnich akcji promocyjno-dostępnościowych istotnie zwiększy wyszczepialność na obszarach opóźnionych w wyszczepialności.
Wydaje się więc, że główna odpowiedzialność za przygotowanie akcji spoczywać powinna na delegaturach regionalnych administracji rządowej, mediach regionalnych i samorządach lokalnych (10.31373/ejtcm/134674), które mają średnio znacznie większe zaufanie niż ich centralne odpowiedniki. Z drugiej strony, koniecznie jest wsparcie merytoryczne i finansowe ze strony administracji centralnej.

Tym samym znaczące środki i obowiązki powinny zostać skierowane do najsłabiej radzących sobie powiatów (lub gmin) na przygotowanie regionalnych programów zwiększenia dostępności szczepień i wypracowania strategii komunikacyjnych. W związku z powyższym proponujemy podział powiatów na:

  • A powiaty radzące sobie bardzo dobrze, których doświadczenia należy wykorzystać;
  • B powiaty radzące sobie przeciętnie, które nie wymagają inwestycji;
  • C powiaty poniżej przeciętnej, które potrzebują wsparcia punktowego (np. w poszczególnych gminach);
  • D powiaty zagrożone, które wymagają pomocy systematycznej.

Zaproponowaliśmy podział na grupy wykorzystując średnią z rzeczywistej %wyszczepialności oraz wielkości predykcyjnej [Rys. 4, Tab 1. lewy] z progami:

A wyszczepialność uśredniona>25%

B 20%<wyszczepialność uśredniona<25%;

C 18%<wyszczepialność uśredniona<20%;  

D wyszczepialność uśredniona <18%.

Należy podkreślić, że powyższy podział jest opracowany ad hoc i inne propozycje mogą okazać się lepsze w identyfikacji problemów.

Do kategorii D należą przede wszystkim klastry wyznaczone metodą dbscan [Rys. 1], a w szczególności:

  • południowe pogranicze województw małopolskiego i podkarpackiego, ze szczególnym uwzględnieniem Podhala, Beskidu Wschodniego;
  • pogranicze województw świętokrzyskiego i podkarpackiego;
  • pogranicze województw mazowieckiego i podlaskiego;
  • pogranicze województw mazowieckiego i lubelskiego;

Klastry kategorii C możemy dodatkowo zaobserwować [Rys. 1]:

  • na dużych obszarach poza aglomeracjami miejskimi szeroko pojętej ściany wschodniej;
  • na pograniczu ziemi łódzkiej i wielkopolskiej,
  • pogranicze województw świętokrzyskiego i mazowieckiego;
  • południowa Wielkopolska;
  • południowy-zachód województwa pomorskiego

Powiaty przynależne do grupy C:

[1] bytowski chelmski augustowski belchatowski bialobrzeski
[6] lezajski lipski lubartowski leczynski losicki
[11] elcki garwolinski gorlicki grodziski ilawski
[16] jarocinski jaroslawski kaliski kielecki kolski
[21] konecki koninski kozienicki krasnicki krosnienski
[26] krotoszynski leski bieszczadzki bilgorajski bochenski
[31] brzeski brzozowski stalowowolski starogardzki staszowski
[36] tomaszowski turecki wegrowski wschowski wysokomazowiecki
[41] radomski rawski sanocki siedlecki siemiatycki
[46] sieradzki sierpecki wyszkowski zambrowski zamojski
[51] zlotowski zwolenski zurominski tarnobrzeski tarnowski
[56] mielecki mlawski mogilenski moniecki mragowski
[61] myslenicki nowomiejski olecki opatowski opoczynski
[66] opolski ostrowski ostrzeszowski piotrkowski strzyzowski
[71] suwalski przasnyski przemyski przeworski przysuski

Powiaty przynależne do grupy D:

[1] dabrowski debicki limanowski lomzynski
[5] lukowski grajewski janowski jasielski
[9] kolbuszowski kolnenski radzynski ropczycko-sedziszowski
[13] tatrzanski nizanski nowosadecki nowotarski
[17] ostrolecki szydlowiecki

Dla regionów C i D należy dokonać inwestycji w wiejskich obszarach peryferyjnych (np. poprzez lepszą wycenę zespołów wyjazdowych i mobilnych, ale tylko w obszarach zagrożonych wykluczeniem).

Dla regionów D potrzebne są systematyczne działania łączące akcje komunikacyjne z wykorzystaniem różnego rodzaju agentów wpływu, np. miejscowych proboszczów. Należy wesprzeć G(M)OPSy, aby mogły pomagać rodzinom opiekującymi się osobami starszymi w procesie zaszczepienia, np. w przekazywaniu do sądów rejonowych wniosków o udzielenie zgody, jeżeli pacjent nie potrafi jej wyrazić. Można zaoferować szczepienia poprzez wykonanie telefonów do potencjalnych pacjentów. Wydaje, że korzystanie z tej formy interwencji poza obszarami D może być nawet przeciwskuteczne, gdyż ruchy antyszczepionkowe szczególnie aktywne w Poznaniu, Trójmieście i na Śląsku będą tego typu akcje torpedować prawnie. Ze względu na niedobory kadrowe szczególnie widoczne w powiatach D, długofalowe działania przeciwdziałaniu wykluczeniu zdrowotnemu powinny zostać priorytetyzowanie. Jednak część działań można już podjąć latem 2021. Należy wesprzeć dodatkowymi zachętami osoby posiadające uprawnienia do wykonywania i kwalifikacji do szczepień (bądź będącymi w trakcie szkolenia) nie będącymi lekarzami, które zobligują się podjąć pracę w regionach wiejskich D. Być może warto relokować niektórych pracowników doświadczonych w szczepieniach populacyjnych z regionów A do D.

Podsumowując, duża wyjaśnialność zmienności przez poparcie dla PiS może oznaczać, że wyszczepialność ma przede wszystkim związek z zarządzaniem ograniczonymi zasobami a dopiero w drugiej kolejności ze społeczno-gospodarczym uwarunkowaniem regionów. W związku z powyższym, redystrybucja zasobów oraz wsparcie regionów gorzej uprzywilejowanych może być kluczowym czynnikiem osiągnięcia (przynajmniej w teorii) odporności zbiorowej w obliczu kolejnych fal zachorowań.

Chcielibyśmy podziękować Kamilowi Rakoczemu i Rafałowi Halikowi za pomoc w ekstrakcji danych i interpretacji wyników.

Protesty a zakażenia młodych dziewczyn na Śląsku?

Zainteresowały nas badania seroprewalencji w GOP-ie wykonanych punktowo na przełomie października/listopada (“Seroprevalence of Anti-SARS-CoV-2 Antibodies in a Random Sample of Inhabitants of the Katowice Region, Poland” , a zwłaszcza duża nadreprezentacja zakażeń u dziewczyn.

Rozkład prewalencji przeciwciał IgG przeciw COVID-19 w populacji GOP w listopadzie 2020 (c) J Zejda et al. https://www.mdpi.com/1660-4601/18/6/3188

Analizując ruch BLM, czy niemieckie protesty koronaseptyczne nie zauważyliśmy istotnego wzrostu zapadalności SARS-CoV-2 w zależności od intensywności protestów.

Strajk Kobiet w Polsce ze względu na inna formę, pogodę oraz prewalencję (presję wirusa w środowisku), pomimo prób zasłaniania ust i nosów, na pewno przyspieszyły dynamikę transmisyjną, ale nie wiadomo w jakim stopniu (czym się zajmowaliśmy jeszcze w październiku). I wydaje się, że jednak ich rola była znikoma.

Próbując zrozumieć możliwe wytłumaczenie tych wyników mamy kilka spostrzeżeń.

Z obserwacji ogólnopolskich możemy szacować, że ~70% uczestników Strajku Kobiet pod koniec października to osoby poniżej 24 roku życia (głownie nieletni) przy dominacji kobiet nad mężczyznami mniej więcej 3:1. Co ważne, skala protestów w GOP-ie była znacznie mniejsza niż innych
aglomeracjach miejskich.

Zastanawia mas dosyć mocno mały odsetek IgM wśród młodzieży, żeby wiązać protesty z pomiarami śląskimi, które w większości miały miejsce krótko po protestach. Wysoka prewalencja IgM wśród seniorów może mieć związek np. ze Świętem Zmarłych (zupełnie inna specyfika kontaktów). Szukając doniesień o kinetyce IgM w zależności od wieku to poza pewnymi tendencjami wskazującymi na szybszy zanik przeciwciał u młodszych osobników, to płeć już tak mocno nie różnicuje odpowiedzi immunologicznej. Nie do końca jednak przekonuje nas argument autorów, że przeważały zakażenia z pierwszej fali (jako jeden z postulowanych w artykule).

Dlatego ta niespójność między IgG i IgM raczej działa na niekorzyść hipotezy ognisk protestowych.

Raczej inne czynniki środowiskowe wpływające na prawdopodobieństwo nabycia zakażenia również nie powinny występować specyficznie u dziewczyn, bo ani z danych polskich czy ECDC nie widać różnic między płciami w raportach skumulowanych zakażeń w tych akurat przedziałach wiekowych.

Tym bardziej, że nadreprezentacja zakażeń u płci żeńskiej występuje
również w kategorii 7-14, co również nie jest pasuje do protestów.

Autorzy nie stwierdzili statystycznie istotnej różnicy między płciami dla całej populacji. Ale uwzględniając wyłącznie 15-25 kategorii wiekowej, to Z-test proporcji porównujący płci (odczytując dane z wykresów na oko) daje p-value = 0.01, więc można oczekiwać istotnej statystycznie różnicy przy dokładnej analizie tylko tej kategorii wiekowej związanej pośrednio z protestami.

Bez dokładnej analiz pojedynczych przypadków raczej nie da się wysnuć żadnych wniosków i powyższe rozważania mają wyłącznie charakter spekulacyjny.

Noszenie maseczek na dworze/dworzu/polu?

Nakaz zasłaniania ust i nosa na powietrzu nie ma już epidemiologicznego uzasadnienie, gdyż na podstawie zaktualizowanej niedawno wiedzy naukowej, szkody zdrowotne przewyższają potencjalne korzyści.

Sprawa jest już dosyć dobrze opisana z punktu widzenia fizyki i medycyny. Transmisja drogą powietrzną istnieje czy poprzez przedmioty, ale nie ma epidemiologicznego znaczenia. Dodatkowo czas zmniejszającej się liczby nowych zakażeń wydaje się idealny do wprowadzenia nowych rekomendacji (zmniejszająca się presja wirusa w środowisku i liczby osób podatnych) do ograniczenia zasłaniania ust i nosa do pomieszczeń zamkniętych i środków transportu, co poprawi komfort życia Polaków bez istotnego zwiększenia obłożenia łóżek szpitalnych. W zależności przyjętej metodologii, warunków pogodowych i społecznych wedle szacunków 95-99% transmisji wirusa SARS-CoV-2 dokonuje się w pomieszczeniach zamkniętych.

W związku z tym, że zasłanianie ust i nosa ma miejsce:

  • często przy nieprofesjonalnym wykorzystaniu (kontaminacja przy zakładaniu dotykaniu, noszenie zbyt długo skutkujące zmechaceniem i kontaminacją)
  • często maseczek nie spełniających norm filtracji, czy oporu wydechowego
    stanowić może zagrożenie (mikrobiologiczne, fizjologiczne, czy psychologiczne) dla użytkownika.

Warto zwrócić uwagę, że poza zasłanianiem ust i nosa należy przyspieszyć proces urealnienia procedur dezynfekcji, gdyż również transmisja za pomocą przedmiotów jest znacznie trudniejsza niż się to wydawało na początku pandemii. CDC już zmieniła rekomendacje, ale dopiero w kwietniu tego roku.

W związku z powyższym, należy zmienić rozporządzenie w sprawie ustanowienia określonych ograniczeń, nakazów i zakazów w związku z wystąpieniem stanu epidemii ograniczając obowiązek noszenia maseczek tylko w określonych sytuacjach wyłączając przestrzeń otwartą (pozostawiając zalecenie do ich używania w określonych przypadkach jak zagęszczenie ludzi np. w trakcie zgromadzeń). Być może warianty z podwyższonym viral load w wydzielinie mogą zwiększyć zakaźność drogą powietrzną (jak tzw. Wariant brytyjski), ale wciąż zmiany nie wydają się być istotne. Oczywiście w przypadku pojawienia się wariantów o innej charakterystyce zakaźności należy dostosować taktykę.

Bibliografia

Bakhit, M., Krzyzaniak, N., Scott, A. M., Clark, J., Glasziou, P., & Del Mar, C. (2021). Downsides of face masks and possible mitigation strategies: a systematic review and meta-analysis. BMJ open, 11(2), e044364.
Bulfone, T. C., Malekinejad, M., Rutherford, G. W., & Razani, N. (2021). Outdoor transmission of SARS-CoV-2 and other respiratory viruses: a systematic review. The Journal of infectious diseases, 223(4), 550-561.
CDC Science Brief (2021) SARS-CoV-2 and Surface (Fomite) Transmission for Indoor Community Environments
https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/more/science-and-research/surface-transmission.html
ISAM (2021) infection risks are assessed from an aerosol scientific point of view and the risk of infections indoors is highlighted https://isam.org/announcements/april-11-2021-open-letter-from-gaef-and-isam-representatives
Jarynowski, A., & Płatek, D. (2021). Protest Movements in October 2020 in the middle COVID-19 epidemic on the Polish Tweetosphere-epidemiological harm reduction perspective-preliminary analysis (in review).
NPHET/ Philip Nolan (2021) Number of Covid-19 cases from outdoor transmission is ‘extremely low’ https://www.irishtimes.com/news/ireland/irish-news/number-of-covid-19-cases-from-outdoor-transmission-is-extremely-low-hpsc-1.4538776
Weed, M., & Foad, A. (2020). Rapid scoping review of evidence of outdoor transmission of covid-19. medRxiv.

Lekkie zdarzenia niepożądane po szczepionkach p/Covid

Zebraliśmy statystyki lekkich i powszechnych któtkoterminowych zdarzeń niepożądanych – potencjalne NOP-y (very common/common adverse events grade 1-2)

% of patientsAstra (EMA)J&J
(EMA)
Moderna (CDC <55y.o)Pfizer (EMA)Pfizer (CDC <65y.o)
injection site irritation (tenderness/swelling/redness/rush)67.8 10
161011
injection site pain54.2 48.6
90.18077.8
Headache52.6 38.9
62.85051.7
fatigue53.1 38.2
67.66059.4
myalgia44 33.2
61.33028.7
Malaise44.2

5
Pyrexia33.65
20
Fever >387.9917.41015.8
chills31.95
48.33035.1
Arthralgia26.4545.22021.9
Nausea21.814.2
21.3510

Tabelkę odtworzyliśmy z dokumentów rejestracyjnych/ChPL/organów nadzorujących szczepionek. Tu już jest problem np. CDC i EMA mają inne wzorce, ale też 2 szczepionki były kontrolowane prze FDA a jedna pod MHRA, stąd inne definicje zdarzeń.

Warto dodać, ze z danych FDA można wywnioskować, że druga dawka szczepionką mRNA wiąże się z większą liczbą zdarzeń niepożądanych. Być może opóźnienie rejestracji AstraZeneki w USA wiąże się z koniecznością normalizacji potencjalnych odczynów poszczepiennych.


O Sputniku wiemy, że jest „bezpieczna” i tylko dla starszych są tabelki i to zawierające śmiesznie niskie wartości. W pracy z Lancetu (ani w dokumentacji rejestrowej w FR czy BY) Logunov et al. (DOI 10.1016/S0140-6736(21)00234-8) nie ma takiej listy. Za to prowadzone są ludowe/partyzanckie badania kliniczne, które rzucają trochę światła na Sputnika: https://www.facebook.com/dmitry.kulish/posts/3594077094008213

Widać już na oko, że wektorowe szczepionki mają częściej miejscowe odczyny oraz wywołują reakcje zapalne, a mRNA częściej uogólnione, czy bólowe (co raczej jest oczywistą obserwacją).