Вторая волна пандемии во Франции, похоже, пошла на спад, но как избежать третьей, особенно в холодный период? По каким законам развивается эпидемия? Какие меры наиболее действенны? Есть ли альтернатива тотальному локауту?
Ответы на эти вопросы ищет эпидемиологическое моделирование. Оно даёт упрощённую картину распространения инфекции, что помогает прогнозировать дальнейшее развитие событий и выстроить стратегию противодействия.
Для того, чтобы побеждать, надо знать и себя, и своего противника. В полной мере это относится и к борьбе с пандемией.
В своих выступлениях по поводу борьбы с эпидемией Covid-19 чиновники из правительства то и дело ссылаются на графики, отражающие динамику заболеваемости, количество госпитализированных пациентов, численность умерших и т. п.… Эти изображения на основе эпидемиологического моделирования помогают описать распространение болезни, а иногда и предсказать, как поведёт себя эпидемия в дальнейшем. Сейчас, когда санитарные ограничения, скорее всего, смягчат, графики играют ключевую роль при рассуждениях о том, как избежать третьей волны заболеваемости.
1. Что такое эпидемиологическое моделирование?
Старший научный сотрудник Национального центра научных исследований Эрик Доде, специалист по векторной передаче вирусов, определяет его так: «Это упрощённое представление того или иного явления для решения нескольких задач, полезное для того, чтобы понять его и попытаться спрогнозировать дальнейшее его развитие». Например, метеопрогноз предсказывает погоду на несколько дней на основе климатических данных, таких как температура, уровень влажности и т. п. В случае с коронавирусом «мы хотим увидеть, каким образом эпидемия распространяется среди населения, – говорит Лоран Дюма, профессор математической лаборатории Версальского университета. – Для этого мы используем модели, частью которых являются математические уравнения: они связывают между собой интересующие нас параметры, такие как численность заражённых или количество умерших».
Одна из базовых моделей, помогающих понять, каким образом развивается эпидемия, включает в себя количество здоровых, инфицированных, а также тех, кто уже поправился или умер, то есть не играет роли в распространении инфекции. Она может быть дополнена целым рядом других величин, например, коэффициентом распространения, или «базовым репродуктивным числом», обозначающим количество человек, которых в среднем заражает один больной. Если этот показатель превышает 1, то есть больной передаёт инфекцию в среднем больше одного раза, то эпидемия прогрессирует. Если он меньше 1, значит, она отступает.
В случае с Covid-19 «очень важно моделировать контакты между людьми, так как именно они служат основой для передачи инфекции», считает Шьяра Полетто, сотрудница научно-исследовательского института Inserm, специалист по моделированию инфекционных заболеваний. Для описания и понимания того, как и с какой периодичностью контактируют между собой представители той или иной популяции, используются демографические данные Insee и итоги различных исследований социального поведения. Так или иначе, нужно постоянно иметь в виду возможные неточности, ведь о некоторых особенностях вируса мы знаем пока слишком мало.
2. Оценка эффективности санитарных мер.
«Можно составить модель всеобщей самоизоляции, которая была введена в марте этого года, а можно смоделировать другой сценарий, на этот раз без неё, чтобы увидеть разницу и дать количественную оценку той роли, которую сыграл карантин», – добавляет Шьяра Полетто. Моделирование помогает ответить на вопрос о том, что было бы, если бы мы ничего не предпринимали, и эпидемия продолжала бы распространяться до тех пор, пока не сформировался бы пресловутый коллективный иммунитет. Если говорить о Covid-19, то его ценой могли бы стать жизни миллионов человек.
Одним из сложных аспектов является коэффициент распространения инфекции. Как отмечают специалисты Французского государственного агентства по здравоохранению, этот показатель рассчитывается за семидневный срок и включает в себя «период от заражения до тестирования». Следовательно, он позволяет проследить «динамику передачи вируса» примерно за одну-две недели до его вычисления. Это расхождение может отражаться, в частности, в сведениях, получаемых из больниц. Поступающие в них пациенты – это люди, заразившиеся приблизительно десятью днями ранее.
3. Дать государству рычаги воздействия.
В Министерстве здравоохранения сообщили, что ведомство работает в тесном контакте с Институтом Пастера, Inserm и Высшей школой здравоохранения (EHESP). Разработчики моделей составляют прогнозы, которые призваны помочь властям в принятии наиболее целесообразных мер на базе различных сценариев. «Исходя из занятости коечного фонда в реанимациях и количества новых случаев, а также учитывая уже принятые санитарные меры, можно сделать прогноз на ближайшие две недели и предвидеть возможную динамику заболеваемости», – комментирует Эрик Доде.
Модели помогают «понять, что можно сделать, чтобы вирус циркулировал менее активно, и при этом общество продолжало бы жить своей жизнью, в том числе экономической, а влияние на личные свободы граждан и на систему здравоохранения было бы сведено к минимуму», – добавляет он. Моделирование даёт ориентиры, рекомендации чиновникам, принимающим решения, и те опираются на них, но одновременно учитывают и другие факторы.
4. Третья волна неизбежна?
Шьяра Полетто и её коллеги – одни из тех, кому в первую очередь адресован этот вопрос. «Вирус распространяется более активно в тот период, когда наступают холода и люди проводят много времени в помещениях. Ожидается, что в январе погодные условия будут хуже, чем в октябре. Если мы ограничимся теми же санитарными мерами, которые действовали до карантина, и если поведение людей не изменится, то кривая заболеваемости вновь пойдёт вверх», – считает она. Следовательно, грамотный выход из карантина имеет первостепенное значение. «На сегодняшний день нам очень важно понять, что надо предпринять после карантина, чтобы избежать третьей волны. В октябре уже действовали некоторые меры, такие как обязательное ношение масок, ограничение массовых мероприятий, отслеживание контактов, но этого оказалось недостаточно, и эпидемия возобновилась», – напоминает наша собеседница. Так что же нужно сделать на этот раз, чтобы избежать повторения такой ситуации?
Один из вариантов, разработанных Шьярой Полетти и её коллегами в Inserm, основан на цифровом отслеживании контактов. «Мы заинтересовались этой методикой, потому что её можно реализовывать в таких интересных формах, которые окажут меньшее влияние на социально-экономическую обстановку, чем всеобщая самоизоляция, – говорит она. – Если продолжить работу в этом направлении, то применение этой методики помогло бы снизить количество заболевших. Например, мы составили модель, которая показала, что использование приложения TousAntiCovid 30 % населения Франции оказало бы существенное содействие в борьбе с вирусом», – уверена она. Ослабляя карантинные ограничения, правительство могло бы изучить эти варианты, ведь на этот раз права на ошибку у него нет.
