Доктор наук, генетик Наталия Первякова в своем блоге написала статью о том, какими способами можно победить эпидемию коронавируса. Мы публикуем эту статью с разрешения автора. Сегодня я хотела бы рассказать, как ”заглядывают” в будущее, а если точнее, как делаются оценки рисков и соответствующие прогнозы, чтобы оценить реальное влияние COVID-19 на нашу ближайшую жизнь. Я постараюсь сделать это максимально легко и доступно. А если вам не хочется читать всю статью, то для вас я написала вывод сразу в первом абзаце: Даже простые модели говорят нам о том, что многого не нужно, чтобы затормозить эпидемию, — на сегодняшний день (в момент написания статьи — 1 декабря) в Эстонии необязательно полностью запирать себя в четырех стенах, достаточно уменьшить число контактов хотя бы на 20%, держать дистанцию и носить маску в закрытых помещениях. Если говорить о сокращении контактов, то самое действенное — уменьшить контакты с людьми, которые не входят в число наших ежедневных/обязательных контактов. Нашим путеводителем через эту эпидемию должна стать солидарность. Из этой картинки видно, что на коэффициент репродукции воздействуют как факторы, на которые мы никак не можем влиять (например количество дней, когда человек заразен), так и факторы, на которые мы можем влиять (например число контактов, ношение масок и соблюдение дистанции). Начать придется с теории: с коэффициента репродукции R (первая картинка), который вы наверняка встречали много раз за последний год. Если говорить очень упрощенно: этот коэффициент описывает, скольких людей заразит один заболевший. Самое важное, что я хочу до вас донести, – это то, как нужно смотреть на этот коэффициент. Если же значение коэффициента R будет ниже единицы, то для нас это означает, что болезнь замедляет свое распространение, а то и вовсе может остановиться. Вот поэтому так важно сдерживать коэффициент репродукции R. Повторю кратко вывод, который уже привела в начале статьи: важно комплексное применение мер: нужно и мыть руки, и держать дистанцию, и носить маски, и уменьшить число контактов. Дальше поговорим о прогнозах и реальных данных Прогнозы помогают не только в вопросах возможного числа заболевших, но и в том, какова будет необходимость в больничных местах и палатах интенсивной терапии для лечения людей со средней и тяжелой формой заболевания. Например, сейчас уже можно построить модели, которые опишут частоту тяжелых случаев заражения, сколько времени проходит от момента заражения до момента попадания в больницу, сколько времени один пациент проводит в больнице, вероятность необходимости использования палаты интенсивной терапии, сколько один пациент проводит в палате интенсивной терапии, какова смертность и время до смерти. А вот еще два прогноза: а) необходимость в лечении в палатах интенсивной терапии и б) возможная смертность.DELFI (Эстония)