Projekcje przyszłości rozprzestrzeniania się SARS-CoV-2

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.

Czemu Polska jest nieprzygotowana na „Koronawirusa”

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.

SARS-CoV-2 opracowanie pierwszych ognisk

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

https://biqdata.wyborcza.pl/biqdata/7,159116,25755719,koronawirus-w-polsce-europie-i-na-swiecie-mapy.html