Предлагаю вашему вниманию сделанный мной лично перевод статьи «A fiasco in the making? As the coronavirus pandemic takes hold, we are making decisions without reliable data» автора JOHN P.A. из американского медицинского журнала www.statnews.com
Автор: Джон Иоаннидис, профессор эпидемиологии, здоровья населения и биомедицинской статистики в Стэнфордском университете.
Оригинал доступен по ссылке в конце материала.
Нынешняя коронавирусная болезнь, Covid-19, была названа «пандемией на столетие». Но это также может оказаться одним на столетие «доказательным фиаско».
В то время, когда все нуждаются в более качественной информации, от разработчиков моделей болезней и правительств до людей, сидящих на карантине, у нас нет надежных данных о том, сколько людей было заражено SARS-CoV-2 или кто продолжает заражаться. Необходима более качественная информация, чтобы направлять решения, имеющие огромный вес, и отслеживать их последствия.
Драконовские контрмеры были приняты во многих странах. Если пандемия рассеится — либо сама по себе, либо из-за этих мер — краткосрочные экстремальные социальные разногласия и ограничения могут быть терпимы. Однако как долго должны продолжаться подобные меры, если пандемия по всему земному шару не ослабнет? Как политики могут определить, приносят ли они больше пользы, чем вреда?
Вакцины или лекарства занимают много месяцев (или даже лет) для разработки и тестирования должным образом. Учитывая такие сроки, последствия долгосрочных блокировок совершенно туманны.
Собранные к настоящему времени данные о том, сколько людей заражено и как развивается эпидемия, КРАЙНЕ ненадежны. Учитывая ограниченное число тестирований на сегодняшний день, некоторые смертельные случаи и, вероятно, подавляющее большинство случаев инфецирования, вызванных SARS-CoV-2, отсутствуют. Мы не знаем, сможем ли мы выявить инфекции, с фактором неопределенности варьирующимся от 3 до 300. Через три месяца после возникновения вспышки большинство стран, включая США, не имеют возможности проверить большое количество людей, и ни в одной стране нет надежных данных о распространенности вируса в репрезентативной случайной выборке среди населения в целом.
Это «доказательное фиаско» создает огромную неопределенность в отношении риска смерти от Covid-19. Сообщаемые показатели смертности, такие как официальные 3,4% от Всемирной организации здравоохранения, вызывают ужас — и не имеют смысла. Пациенты, которые были проверены на SARS-CoV-2, в непропорциональном большинстве случаев являются больными с тяжелыми симптомами и плохими результатами. Поскольку большинство систем здравоохранения имеют ограниченные возможности тестирования, предвзятость выборки может даже ухудшиться в ближайшем будущем.
Единственной ситуацией, когда тестировалась изолированная группа населения, был круизный лайнер Diamond Princess и его карантинные пассажиры. Показатель смертности там составил 1,0%, но надо принимать во внимание что в основном это было пожилое население, в котором смертность от Covid-19 намного выше.
Проэцируя уровень смертности Diamond Princess на возрастную структуру населения США, смертность среди людей, инфицированных Covid-19, составит 0,125%. Но так как эта оценка основана на чрезвычайно ограниченной выборке данных — было зарегистрировано всего семь смертей среди 700 инфицированных пассажиров и членов экипажа — реальная смертность может возрасти с пятикратного снижения (0,025%) до пятикратного увеличения (0,625%). Также возможно, что некоторые из зараженных пассажиров могут умереть позже, и что у туристов могут быть различные частоты хронических заболеваний — фактор риска для худших результатов с инфекцией SARS-CoV-2 — чем население в целом. Помимо этих дополнительных источников неопределенности, разумные оценки коэффициента смертности в общей популяции США варьируются от 0,05% до 1%.
Этот огромный диапазон заметно влияет на серьезность пандемии и на то, что следует делать. Показатель смертности среди населения в 0,05% — это ниже чем сезонный грипп. Если это действительно так, то всемирный карантин с потенциально огромными социальными и финансовыми последствиями может быть совершенно иррациональным. Это как слон, на которого напала домашняя кошка. Смущенный и пытаясь избежать кошки, слон случайно падает со скалы и умирает.
Может ли показатель смертности от Covid-19 быть таким низким? Нет, говорят некоторые, указывая на высокий показатель у пожилых людей. Тем не менее, даже некоторые так называемые коронавирусы легкой или обычной простуды, известные на протяжении десятилетий, могут иметь летальную смертность до 8% при заражении пожилых людей в домах престарелых. Фактически, такие «легкие» коронавирусы заражают десятки миллионов людей ежегодно и составляют от 3% до 11% госпитализированных в США с инфекциями нижних дыхательных путей каждую зиму.
Эти «легкие» коронавирусы могут быть причиной нескольких тысяч смертей в год во всем мире, хотя подавляющее большинство из них не документированы с помощью точного тестирования. Вместо этого они теряются как статистический шум среди 60 миллионов смертей от различных причин каждый год.
Хотя успешные системы эпиднадзора за гриппом уже давно существуют, само это заболевание подтверждается лабораторией в крошечном меньшинстве случаев. Например, в США до настоящего времени в этом сезоне было протестировано 1 073 976 образцов, а 222 552 (20,7%) дали положительный результат на грипп. В тот же период, по оценкам, число гриппоподобных заболеваний составляет от 36 000 000 до 51 000 000, и, по оценкам, от 22 000 до 55 000 случаев смерти «от гриппа».
Обратите внимание на неопределенность смертности от гриппоподобных заболеваний: 2,5-кратный диапазон, соответствующий десяткам тысяч смертей. Каждый год некоторые из этих смертей происходят из-за гриппа, а некоторые из-за других вирусов, таких как простудные коронавирусы.
В серии аутопсий (вскрытия пациентов), которая проверяла на респираторные вирусы 57 пожилых людей, которые умерли в сезон гриппа 2016–2017 годов, вирусы гриппа были обнаружены в 18% образцов, в то время как вообще любой вид респираторного вируса был обнаружен в 47%. У некоторых людей, которые умирают от вирусных респираторных патогенов, при вскрытии обнаруживается более одного вируса, и бактерии часто накладываются друг на друга. Положительный тест на коронавирус не обязательно означает, что этот вирус всегда в первую очередь ответственен за смерть пациента.
Если мы предположим, что коэффициент смертности среди людей, инфицированных SARS-CoV-2, составляет 0,3% в общей популяции — среднее значение, исходя из моего анализа Diamond Princess, — и что 1% населения США заражается (около 3,3 миллиона человек) ), это будет означать около 10000 смертей. Это звучит как огромное количество, но оно будет похоронено в статистическом шуме оценки смертности от «гриппоподобных заболеваний». Если бы мы не знали о новом вирусе и не проверяли людей с помощью ПЦР-тестов, число общих смертей от «гриппоподобного заболевания» в этом году не было бы необычным. В лучшем случае мы могли случайно заметить, что грипп в этом сезоне был немного более суровым чем в среднем. А освещение этого в СМИ было бы слабее, чем игра в НБА между двумя самыми безликими командами.
Некоторые обеспокоены тем, что 68 смертей от Covid-19 в США по состоянию на 16 марта возрастут в геометрической прогрессии до 680, 6800, 68000, 680 000… наряду с аналогичными катастрофическими явлениями по всему земному шару. Это реалистичный сценарий или просто плохая научная фантастика? Как мы можем определить, в какой момент такая кривая может остановиться?
Наиболее ценная информация для ответа на эти вопросы будет состоять в том, чтобы узнать текущую распространенность инфекции в случайной выборке населения и повторять это тестирование через регулярные промежутки времени для оценки частоты выявления новых инфекций. К сожалению, этой информации у нас попросту нет.
В отсутствие данных рассуждения «готовься к худшему» приводят к крайним мерам социального дистанцирования и карантина. К сожалению, мы даже не знаем, работают ли эти меры в должной мере. Например, закрытие школ может снизить скорость распространения вируса. Но оно также может иметь неприятные побочные последствия, если дети так или иначе социализируются, если закрытие школы приводит к тому, что дети проводят больше времени с пожилыми членами семьи, если дети дома мешают родителям работать, и многое другое. Закрытие школ может также уменьшить шансы на развитие стадного иммунитета в возрастной группе, которая избежала серьезного заболевания.
Эта точка зрения стоит за отличной от многих позицией Великобритании по сохранению своих школ открытыми, по крайней мере на тот момент когда я это пишу. В отсутствие данных о реальном развитии эпидемии мы не знаем, было ли это решеним блестящим или катастрофическим.
Сглаживание кривой во избежание перегрузки системы здравоохранения является концептуально обоснованным — теоретически. Визуальное изображение, которое стало вирусным в средствах массовой информации и социальных сетях, показывает, как сглаживание кривой уменьшает объем эпидемии, превышающий порог того, с чем система здравоохранения может справиться в любой момент.
Тем не менее, если система здравоохранения действительно перегружена, большая часть дополнительных смертей может оказаться вызванной не коронавирусом, а другими распространенными заболеваниями и состояниями, такими как сердечные приступы, инсульты, травмы, кровотечения и тому подобное, которые не получат адекватного внимания. Если уровень эпидемии перегрузит систему здравоохранения, а крайние меры будут иметь невысокую эффективность, то сглаживание кривой может усугубить ситуацию: вместо того, чтобы быть перегруженной во время короткой, острой фазы, система здравоохранения останется перегруженной на более длительный период. Это еще одна причина, по которой нам нужны данные о точном уровне эпидемической активности.
Одним из ключевых моментов является то, что мы не знаем, как долго могут поддерживаться меры по социальному дистанцированию и карантину, без серьезных последствий для экономики, общества и психического здоровья популяции. Это может привести к непредсказуемым глобальным сдвигам, включая финансовый кризис, гражданские беспорядки, войны и разрушение социальной структуры общества. Как минимум, нам нужны непредвзятые данные о распространенности и заболеваемости для развивающейся инфекционной нагрузки, чтобы лучше направлять процесс принятия решений.
В самом пессимистичном сценарии, который я не поддерживаю, если новый коронавирус заражает 60% населения планеты и 1% инфицированных людей умирает, это приведет к более чем 40 миллионам смертей в мире, что соответствует пандемии «испанки» 1918 года.
Подавляющее большинство этой гекатомбы будут престарелые люди с ограниченной продолжительностью жизни. Это в отличие от 1918 года, когда гибло много молодых людей.
Можно только надеяться, что, как и в 1918 году, жизнь продолжится. И наоборот, при карантине на месяцы, если не годы, жизнь в основном останавливается, краткосрочные и долгосрочные последствия совершенно неизвестны, и в конечном итоге могут быть поставлены на карту миллиарды, а не миллионы жизней.
Если мы решаем спрыгнуть со скалы, нам нужны сначала хоть сколь нибудь надежные данные, которые дали бы достаточно информации об обоснованности такого действия и шансах приземлиться потом где-нибудь в безопасности.
John P.A. Ioannidis is professor of medicine, of epidemiology and population health, of biomedical data science, and of statistics at Stanford University and co-director of Stanford’s Meta-Research Innovation Center.
Автор: Джон Иоаннидис, профессор эпидемиологии, здоровья населения и биомедицинской статистики в Стэнфордском университете.
Оригинал доступен по ссылке в конце материала.
ФИАСКО В ДЕЙСТВИИ? В РАЗГАРЕ ПАНДЕМИИ КОРОНОВИРУСА МЫ ПРИНИМАЕМ РЕШЕНИЯ, НЕ ИМЕЯ ДЛЯ ЭТОГО НАДЕЖНЫХ ДАННЫХ
Нынешняя коронавирусная болезнь, Covid-19, была названа «пандемией на столетие». Но это также может оказаться одним на столетие «доказательным фиаско».
В то время, когда все нуждаются в более качественной информации, от разработчиков моделей болезней и правительств до людей, сидящих на карантине, у нас нет надежных данных о том, сколько людей было заражено SARS-CoV-2 или кто продолжает заражаться. Необходима более качественная информация, чтобы направлять решения, имеющие огромный вес, и отслеживать их последствия.
Драконовские контрмеры были приняты во многих странах. Если пандемия рассеится — либо сама по себе, либо из-за этих мер — краткосрочные экстремальные социальные разногласия и ограничения могут быть терпимы. Однако как долго должны продолжаться подобные меры, если пандемия по всему земному шару не ослабнет? Как политики могут определить, приносят ли они больше пользы, чем вреда?
Вакцины или лекарства занимают много месяцев (или даже лет) для разработки и тестирования должным образом. Учитывая такие сроки, последствия долгосрочных блокировок совершенно туманны.
Собранные к настоящему времени данные о том, сколько людей заражено и как развивается эпидемия, КРАЙНЕ ненадежны. Учитывая ограниченное число тестирований на сегодняшний день, некоторые смертельные случаи и, вероятно, подавляющее большинство случаев инфецирования, вызванных SARS-CoV-2, отсутствуют. Мы не знаем, сможем ли мы выявить инфекции, с фактором неопределенности варьирующимся от 3 до 300. Через три месяца после возникновения вспышки большинство стран, включая США, не имеют возможности проверить большое количество людей, и ни в одной стране нет надежных данных о распространенности вируса в репрезентативной случайной выборке среди населения в целом.
Это «доказательное фиаско» создает огромную неопределенность в отношении риска смерти от Covid-19. Сообщаемые показатели смертности, такие как официальные 3,4% от Всемирной организации здравоохранения, вызывают ужас — и не имеют смысла. Пациенты, которые были проверены на SARS-CoV-2, в непропорциональном большинстве случаев являются больными с тяжелыми симптомами и плохими результатами. Поскольку большинство систем здравоохранения имеют ограниченные возможности тестирования, предвзятость выборки может даже ухудшиться в ближайшем будущем.
Единственной ситуацией, когда тестировалась изолированная группа населения, был круизный лайнер Diamond Princess и его карантинные пассажиры. Показатель смертности там составил 1,0%, но надо принимать во внимание что в основном это было пожилое население, в котором смертность от Covid-19 намного выше.
Проэцируя уровень смертности Diamond Princess на возрастную структуру населения США, смертность среди людей, инфицированных Covid-19, составит 0,125%. Но так как эта оценка основана на чрезвычайно ограниченной выборке данных — было зарегистрировано всего семь смертей среди 700 инфицированных пассажиров и членов экипажа — реальная смертность может возрасти с пятикратного снижения (0,025%) до пятикратного увеличения (0,625%). Также возможно, что некоторые из зараженных пассажиров могут умереть позже, и что у туристов могут быть различные частоты хронических заболеваний — фактор риска для худших результатов с инфекцией SARS-CoV-2 — чем население в целом. Помимо этих дополнительных источников неопределенности, разумные оценки коэффициента смертности в общей популяции США варьируются от 0,05% до 1%.
Этот огромный диапазон заметно влияет на серьезность пандемии и на то, что следует делать. Показатель смертности среди населения в 0,05% — это ниже чем сезонный грипп. Если это действительно так, то всемирный карантин с потенциально огромными социальными и финансовыми последствиями может быть совершенно иррациональным. Это как слон, на которого напала домашняя кошка. Смущенный и пытаясь избежать кошки, слон случайно падает со скалы и умирает.
Может ли показатель смертности от Covid-19 быть таким низким? Нет, говорят некоторые, указывая на высокий показатель у пожилых людей. Тем не менее, даже некоторые так называемые коронавирусы легкой или обычной простуды, известные на протяжении десятилетий, могут иметь летальную смертность до 8% при заражении пожилых людей в домах престарелых. Фактически, такие «легкие» коронавирусы заражают десятки миллионов людей ежегодно и составляют от 3% до 11% госпитализированных в США с инфекциями нижних дыхательных путей каждую зиму.
Эти «легкие» коронавирусы могут быть причиной нескольких тысяч смертей в год во всем мире, хотя подавляющее большинство из них не документированы с помощью точного тестирования. Вместо этого они теряются как статистический шум среди 60 миллионов смертей от различных причин каждый год.
Хотя успешные системы эпиднадзора за гриппом уже давно существуют, само это заболевание подтверждается лабораторией в крошечном меньшинстве случаев. Например, в США до настоящего времени в этом сезоне было протестировано 1 073 976 образцов, а 222 552 (20,7%) дали положительный результат на грипп. В тот же период, по оценкам, число гриппоподобных заболеваний составляет от 36 000 000 до 51 000 000, и, по оценкам, от 22 000 до 55 000 случаев смерти «от гриппа».
Обратите внимание на неопределенность смертности от гриппоподобных заболеваний: 2,5-кратный диапазон, соответствующий десяткам тысяч смертей. Каждый год некоторые из этих смертей происходят из-за гриппа, а некоторые из-за других вирусов, таких как простудные коронавирусы.
В серии аутопсий (вскрытия пациентов), которая проверяла на респираторные вирусы 57 пожилых людей, которые умерли в сезон гриппа 2016–2017 годов, вирусы гриппа были обнаружены в 18% образцов, в то время как вообще любой вид респираторного вируса был обнаружен в 47%. У некоторых людей, которые умирают от вирусных респираторных патогенов, при вскрытии обнаруживается более одного вируса, и бактерии часто накладываются друг на друга. Положительный тест на коронавирус не обязательно означает, что этот вирус всегда в первую очередь ответственен за смерть пациента.
Если мы предположим, что коэффициент смертности среди людей, инфицированных SARS-CoV-2, составляет 0,3% в общей популяции — среднее значение, исходя из моего анализа Diamond Princess, — и что 1% населения США заражается (около 3,3 миллиона человек) ), это будет означать около 10000 смертей. Это звучит как огромное количество, но оно будет похоронено в статистическом шуме оценки смертности от «гриппоподобных заболеваний». Если бы мы не знали о новом вирусе и не проверяли людей с помощью ПЦР-тестов, число общих смертей от «гриппоподобного заболевания» в этом году не было бы необычным. В лучшем случае мы могли случайно заметить, что грипп в этом сезоне был немного более суровым чем в среднем. А освещение этого в СМИ было бы слабее, чем игра в НБА между двумя самыми безликими командами.
Некоторые обеспокоены тем, что 68 смертей от Covid-19 в США по состоянию на 16 марта возрастут в геометрической прогрессии до 680, 6800, 68000, 680 000… наряду с аналогичными катастрофическими явлениями по всему земному шару. Это реалистичный сценарий или просто плохая научная фантастика? Как мы можем определить, в какой момент такая кривая может остановиться?
Наиболее ценная информация для ответа на эти вопросы будет состоять в том, чтобы узнать текущую распространенность инфекции в случайной выборке населения и повторять это тестирование через регулярные промежутки времени для оценки частоты выявления новых инфекций. К сожалению, этой информации у нас попросту нет.
В отсутствие данных рассуждения «готовься к худшему» приводят к крайним мерам социального дистанцирования и карантина. К сожалению, мы даже не знаем, работают ли эти меры в должной мере. Например, закрытие школ может снизить скорость распространения вируса. Но оно также может иметь неприятные побочные последствия, если дети так или иначе социализируются, если закрытие школы приводит к тому, что дети проводят больше времени с пожилыми членами семьи, если дети дома мешают родителям работать, и многое другое. Закрытие школ может также уменьшить шансы на развитие стадного иммунитета в возрастной группе, которая избежала серьезного заболевания.
Эта точка зрения стоит за отличной от многих позицией Великобритании по сохранению своих школ открытыми, по крайней мере на тот момент когда я это пишу. В отсутствие данных о реальном развитии эпидемии мы не знаем, было ли это решеним блестящим или катастрофическим.
Сглаживание кривой во избежание перегрузки системы здравоохранения является концептуально обоснованным — теоретически. Визуальное изображение, которое стало вирусным в средствах массовой информации и социальных сетях, показывает, как сглаживание кривой уменьшает объем эпидемии, превышающий порог того, с чем система здравоохранения может справиться в любой момент.
Тем не менее, если система здравоохранения действительно перегружена, большая часть дополнительных смертей может оказаться вызванной не коронавирусом, а другими распространенными заболеваниями и состояниями, такими как сердечные приступы, инсульты, травмы, кровотечения и тому подобное, которые не получат адекватного внимания. Если уровень эпидемии перегрузит систему здравоохранения, а крайние меры будут иметь невысокую эффективность, то сглаживание кривой может усугубить ситуацию: вместо того, чтобы быть перегруженной во время короткой, острой фазы, система здравоохранения останется перегруженной на более длительный период. Это еще одна причина, по которой нам нужны данные о точном уровне эпидемической активности.
Одним из ключевых моментов является то, что мы не знаем, как долго могут поддерживаться меры по социальному дистанцированию и карантину, без серьезных последствий для экономики, общества и психического здоровья популяции. Это может привести к непредсказуемым глобальным сдвигам, включая финансовый кризис, гражданские беспорядки, войны и разрушение социальной структуры общества. Как минимум, нам нужны непредвзятые данные о распространенности и заболеваемости для развивающейся инфекционной нагрузки, чтобы лучше направлять процесс принятия решений.
В самом пессимистичном сценарии, который я не поддерживаю, если новый коронавирус заражает 60% населения планеты и 1% инфицированных людей умирает, это приведет к более чем 40 миллионам смертей в мире, что соответствует пандемии «испанки» 1918 года.
Подавляющее большинство этой гекатомбы будут престарелые люди с ограниченной продолжительностью жизни. Это в отличие от 1918 года, когда гибло много молодых людей.
Можно только надеяться, что, как и в 1918 году, жизнь продолжится. И наоборот, при карантине на месяцы, если не годы, жизнь в основном останавливается, краткосрочные и долгосрочные последствия совершенно неизвестны, и в конечном итоге могут быть поставлены на карту миллиарды, а не миллионы жизней.
Если мы решаем спрыгнуть со скалы, нам нужны сначала хоть сколь нибудь надежные данные, которые дали бы достаточно информации об обоснованности такого действия и шансах приземлиться потом где-нибудь в безопасности.
John P.A. Ioannidis is professor of medicine, of epidemiology and population health, of biomedical data science, and of statistics at Stanford University and co-director of Stanford’s Meta-Research Innovation Center.
ebragim
О каких таких «данных о распространенности вируса в репрезентативной случайной выборке среди населения в целом» может идти речь, если пока заражённых ничтожно мало от общей популяции? Это вам не распространение моделей телефонов по населению, вирус не берётся случайно из воздуха — им заражаются от других носителей, и потому случайная выборка априори не имеет смысла в данной ситуации.
Дальше читать вообще не имеет смысла после таких заявлений.