Natomiast w roboczym artykule „Fueling pandemic conflicts? Multi-layer activity of potentially ProKremlin users on German Twitter (Working Paper)” obliczony został procentowy udział kont zaangażowanych w narrację wojenną po stronie Rosji, które wcześniej uczestniczyły w dyskursie szczepionkowym i wokół protestów antyobostrzeniowych na niemieckim Twitterze (ok 60%). Ponad 50 krotnie więcej kont prokremlowskich niż antykremlowskich propagowało koronasceptyczny kontent jednocześnie w czasie protestów berlińskich oraz na temat szczepionek. Należy jednak podkreślić, że nie ma powodu twierdzić, iż to również działa w drugą stronę, a większość kont sceptycznych wobec obostrzeń czy szczepień prawdopodobnie nie wspiera Rosji inwazji na Ukrainę. Dodatkowo szansa na udział konta proKremlowskiego w dyskursie kowidowym jest około 2-krotnie większa niż antyKremlowskiego.
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.
W sumie to niewiele wiemy jak będzie wyglądała przyszłość i rozwój epidemii. Mamy dobre modele amerykańskie i brytyjskie oraz kilka zabawek polskich o czym było w poprzednich postach.
Zakładając prosty model SEIR dla Polski oraz parametry: czas inkubacji: 4.5 dni, czas trwania infekcji/czas do izolacji: 6.5 dni, średnia dzienna liczba kontaktów kończących się zakażeniem: 0.39 oraz 40 zakażonych z zagranicy. W takim wypadku stopa reprodukcji wynosi 2.5.
Załóżmy, że klimat (pogoda) ma wpływ na zakażalność i niech będzie ona mniejsza latem np. przez podatność wirusa na wysokie temperatury i inną strukturę kontaktów fizycznych) i niech liniowo zmniejsza się zakaźność docelowo do 50% latem.
Załóżmy, że dystansowanie społeczne również wpływa na zakażalność (w naszym przypadku np. o 30%).
Taki wybór czynników korygujących (klimat i dystansowanie) dobrze dopasowuje się do przebiegu rejestrowanych zakażeń w Polsce (do 22.03). Należy zwrócić uwagę, że modelu mamy rzeczywiste zakażenia, a w rejestrach mamy tylko wyłapane przypadki (raz że z opóźnieniem, dwa że zapewne znaczne niedoszacowane np. przez małą liczbę wykonanych testów i przypadki asymptomatyczne).
Scenariusz bez słabnącego dystansowania. To I(czerwony) – zapadalność surowa z modelu; To IPL(zielony) – rejestrowane nowe przypadku w Polsce od 04.03; cli (żółty) – współczynnik modyfikacyjny klimatu, dis (bordowy) – współczynnik modyfikujący roli dystansowania.
Dla takiego prostego modelu i układu parametrów oraz warunków początkowych można uzyskać nie tylko spłaszczenie krzywej epidemicznej, ale również przeniesienie głównego piku zakażeń na jesień (może coś nauka wymyśli do tego czasu).
Jednak, czy da się zatrzymać gospodarkę na pół roku? W inny scenariuszu, w którym luzujemy stopniowo społeczne dystansowanie po świętach Wielkanocnych, niestety nawet latem przyrost liczby zakażeń może nie nastąpić i może dojść do masowej epidemii.
Scenariusz ze słabnącym dystansowaniem. To I(czerwony) – zapadalność surowa z modelu; To IPL(zielony) – rejestrowane nowe przypadku w Polsce od 04.03; cli (żółty) – współczynnik modyfikacyjny klimatu, dis (bordowy) – współczynnik modyfikujący roli dystansowania.
Oczywiści to tylko prosty model i nie wiadomo gdzie w przestrzeni fazowej parametrów jesteśmy i jakie ją inne czynniki wpływające na rozwój epidemii. Jednak jeśli nie znajdziemy szczepionki, czy farmakoterapii/farmakoprofilaktyki lub wirus nie zmutuje (oczywiście w stronę łagodniejszą) to w większości scenariuszy będzie w Polsce źle.
Modelowanie matematyczne i danologia nie ma wpływu na decyzje rządzących w większości krajów kontynentalnej Europy.
Wieloletnie zaniedbania w polskiej epidemiologii i zakaźnictwie (mamy mniej niż 500 aktywnych specjalistów epidemiologów i mniej niż 1000 aktywnych specjalistów chorób zakaźnych). Jakoś kardiolodzy, czy onkolodzy potrafili zorganizować odpowiednie finansowanie dla swojego zaplecza matematyczno-danologicznego.
Wielka Brytania (o której tak dużo się obecnie dyskutuje) podobna populacyjne do Polski posiada więcej specjalistów od modelowania epidemiologicznego niż w Polsce jest epidemiologów!!! Oni mogą podejmować (nawet kontrowersyjne) decyzje, ale przynajmniej maja kilka niezależnych modeli kosztowo-efektywnych działań mitygacyjnych i wiedzą jakie są plusy i minusy oraz znają ryzyka.
Oskarża się nas, że nie informowaliśmy o niebezpieczeństwie…co oczywiście jest nieprawdą, bo od stycznia wykonaliśmy ogromną ilość próśb do decydentów o zabezpieczenie środków pieniężnych, rzeczowych i kadrowych i jedyne co to mogliśmy, to sobie poprzeklinać, gdyż władza centralna i samorządowa miała inne priorytety. 5 lat temu podsumowaliśmy stan modelowania epidemiologiczne w Polsce i nic się specjalnie w międzyczasie nie zmieniło. Kto ma zbierać i analizować dane? Jeszcze w styczniu postulowaliśmy o powołanie grupy ds. modelowania szerzenia się nCoV-2019/SARS-CoV-2 , ale nikt nie chciał tego oczywiście sfinansować.
W chwili obecnej dzięki entuzjastom mamy kilka prostych modelików dla Polski (np. Model fizyka , analiza danych zagregowanych i model z doposasowaniem krzywych), czy analiz danych (np. dane indywidualne inżynierów ) i może coś ciekawego powstanie w czasie rządowego hackatonu (hackaton). Gdzie są warszawskie instytucje, które jako jedyne posiadają środki budżetowe i unijne jako ośrodki fokalne jak NIZP-PZH, czy dział analiz Ministerstwa Zdrowia oraz Państwowe Instytuty Badawcze?
Gdyby nie osoby prywatne, NGO, samorządy, firmy, polskie i zagraniczne uczelnie wraz z PAN -em oraz finansowanie zagraniczne, to „by nie było niczego”.
Przypomnę, że średnia wieku w NIZP-PZH > 50 lat, a mediana zarobków w Inspekcji Sanitarnej < 2500 zł netto (a właśnie na nią wylewa się pomyje pomimo iż ludzie w stacjach powiatowych i wojewódzkich robią co mogą przy ograniczeniach kadrowych i budżetowych).
Ile grantów NCN, NCBiR i ministerstwo zdrowia przyznało na obliczeniową epidemiologię chorób zakaźnych w ostatnich latach? – kilka o których wiem. Polska jest biednym krajem, ale w krajach tej samej ligi jak Estonia, czy Czechy mają zabezpieczenie epidemiologiczne, więc się da jak odpowiednio ustawi się priorytety.
Przedstawiam opracowanie pierwszych 48 przypadków 04-12.03.2020.
Krawędź – związek epidemiologiczny, wierzchołek -pacjent zainfekowany węzłem, współrzędne i nazwy – miasta i współrzędne geograficzne, kolory – potwierdzenie dzień marca
Dane o związkach epidemiologicznych pochodzą z opracowania Gazety Wyborczej
Problem: W związku rozprzestrzenianiem się zakażeń wirusem SARS CoV-2 i choroby COVID-2019 istnieje potrzeba analizy percepcji problemu w Polsce w celu przygotowania szczególnych rozwiązań, umożliwiających podejmowanie działań minimalizujących zagrożenie dla zdrowia publicznego. Więcej z SARS-CoV-2 paniki niż rzeczywistego pandemicznego ryzyka, ale przy dysfunkcjonalnej polskiej służbie zdrowia (brak kadr i dostępności do szybkich testów itp.), wirus może trafić na podatny grunt, zwłaszcza że 04.03.2020 potwierdzono pierwszy przypadek wirusa w Polsce.
Metodologia: Naszym zadaniem jest badanie percepcji wirusa w polskim społeczeństwie za pomocą analizy ilościowej śladu cyfrowego w Internecie (Twitter, Google, Youtube, Wikipedia i media elektroniczne reprezentowane przez Event Registry) od pojawienia się pierwszych informacji w styczniu 2020 do 03.03.2020. Wykorzystano proste techniki dataminingowe, przetwarzania języka naturalnego czy analizy danych społecznościowych. Każda badana platforma internetowa została poddana analizie reprezentatywności oraz składu grupy docelowej.
Wyniki: Zainteresowanie wirusem ma charakter falowy i posiada informacyjne fazy “chińską” i “włoską” na wszystkich platformach oraz fazę komentatorską na mediach społecznościowych dotyczącą specustawy. W mediach społecznościowych duże znaczenie mają pojęcia i zagadnienie zagrożenia, strachu i prewencji. Sieci Twittera odzwierciedlają polską scenę i podziały polityczne. Zidentyfikowano potencjalne źródła dezinformacji oraz zaprezentowano głównych aktorów i influencerów.
Wnioski: Media tradycyjnie i społecznościowe nie tylko odzwierciedlają rzeczywistość, ale ją też tworzą. Polskie władze mogły by, posiadając rzetelną analizę percepcji problemu, przygotować się i zarządzać społecznym wymiarem epidemii w sposób optymalny. Ze względu na zaobserwowanie baniek informacyjnych (np. na Twitterze), publiczne kampanie informacyjne mogą mieć mniejszy wpływ na społeczeństwo niż oczekiwano. W celu większej penetracji, być może należy bardziej dywersyfikować kanały informacyjne, by dotrzeć do jak największej liczby ludzi. Premier i wojewodowie, korzystając z uprawnień wynikających z procedowanej specustawy o zwalczaniu COVID-2010, mogą nakazać blokowanie kont i treści szerzących dezinformację oraz podejrzewanych o bycie agentami wpływu wywiadów zagranicznych.
Zainteresowanie Koronawirusem z Wuhan można mierzyć (jak w tym przypadku opracowanym wspólnie z Vitaly Belik ).
Można wyróżnić 2 fazy zainteresowania – z końca stycznia (kiedy w Chinach ogłoszono i potwierdzono epidemię) oraz z końca lutego (kiedy we Włoszech wzrosła liczba zakażeń).
Zapytania w Google „Koronawirus” w Polsce
Zainteresowanie widać również na Twitterze.
Zliczenie Twittów dziennie z #Koronawirus w Polsce
Sieć retweetów pokazuje jak dyskurs jest podzielony na obóz rządzący, opozycję i sektę religijno-polityczną Chojeckiego. W tej sieci pokazano tylko konta, które wygenerowało przynajmniej 3 tweety.
Sieć retwittów z #Koronawirus. Kolor szary – obóz rządzący, kolor pomańczowy – opozycja, żółty – sekta Chojeckiego
Plik sieci w grafice wektorowej (jakby ktoś chciał wyszukać konta).
Infodemiologia oraz infonadzór – doświadczenia doby pandemii 
Fueling pandemic conflicts? Multi-layer activity of potentially ProKremlin users on German Twitter (Working Paper)
