Covid-19: про що говорить статистика регіонів

При керуванні політикою карантинних обмежень важливою є проблема адекватної оцінки наявної епідеміологічної інформації.

Автор:

Про що говорить епідеміологічна статистика регіонів? Попри відносно стабільну видиму ситуацію з числом нових хворих загалом по країні, регіональна статистика відрізняється дуже сильно й без очевидних географічних закономірностей. Однак, вона може пролити світло на проблему повноти національної епідеміологічної статистики. 

При керуванні політикою карантинних обмежень важливою є проблема адекватної оцінки наявної епідеміологічної інформації. Число нових хворих – показник, який часто беруть до відома, – у деяких ситуаціях може виявитись недостатнім для такої оцінки. Зокрема, зростання числа нових хворих може бути як наслідком погіршення епідемічної ситуації, так і наслідком ефективніших дій з раннього та безсимптомного виявлення хворих. У пошуках засобів, які могли б допомогти розібратись у цій та подібних ситуаціях, звернемось до регіональної статистики.

Загальна статистика регіонів

Хоча кількість нових хворих на COVID-19 останніми тижнями в Україні залишається у вузькому діапазоні або незначно спадає, регіональна статистика виявляється дуже різноманітною. 

На рис. 1 показана двотижнева кількість нових хворих у розрахунку на 1 мільйон населення. Дані про чисельність населення регіонів, що повністю контролюються Україною, взяті на сайті ДССУ, а про чисельність підконтрольних районів Донецької та Луганської областей – із дослідження «Окупований Донбас: економіка, демографія, групи впливу»

На рис. 1 оцінка ефективного репродуктивного числа R – кількості вторинних заражень, спричинених одним хворим – проведена на основі дослідження, опублікованого у науковому журналі Nature, яке описує заразний період хвороби (див. fig. 1, c, другий графік зверху).  У відповідності до цих даних, хворий в середньому може заражати інших, коли він хворіє сам щонайменше 3 дні. Пік заразності виникає приблизно через 5 днів з моменту зараження, а через 14 днів після зараження здатність заражати інших падає майже до нуля. Крім того, в основі оцінок, отриманих для рис. 1, лежить припущення, що число нових виявлених хворих відповідає дійсній епідемічній ситуації: що більше всіх хворих (разом з невиявленими), то пропорційно більше буде нових виявлених хворих. 

Значення R>1 на рис. 1 означає, що за вказаний тиждень число нових хворих мало тенденцію до збільшення, і зростало останні пару днів з темпом, що відповідає збільшенню в R разів у кожні 5-6 днів. Аналогічно тлумачиться випадок випадок R<1.

Рис. 1. Кількість нових хворих у регіонах за двотижневий період 2-15 травня (відтінки синього заповнення) та репродуктивне число (числові відмітки на карті), оцінене на основі кількості нових хворих за період 9-15 травня. 

Хоча картина, відображена на рис. 1, досить різнорідна та мінлива, можна  помітити вище число заражень у західних областях (в областях західніше Вінницької та Житомирської областей t-тест дає вище відносне число заражень зі значущістю p=0,003), для жителів яких характерна більш інтенсивна трудова міграція, та в областях з містами-мільйонниками з характерною їм вищою щільністю населення та базовим репродуктивним числом. Без урахування західних областей, а також Київської області, на яку впливає Київ, t-тест дає вище відносне число заражень зі значущістю p=0,0012 для чотирьох регіонів з містами-мільйонниками порівняно з рештою регіонів.  

Регіональний показник летальності CFR, повнота даних та тестування

Розрахований для регіонів показник летальності CFR (case fatality rate) – відношення числа летальних випадків до числа виявлених хворих – задає широкий діапазон значень від 0% до майже 6%, які варто вивчити глибше. Якщо вважати приблизно однаковими демографію регіонів, стан здоров’я мешканців у них, стан системи охорони здоров’я у них, генетику вірусу, що у них поширюється, а також деякі інші фактори, що впливають на летальність CFR, то на перший план виходить політика тестування на вірус, яка суттєво залежить від обраного регіону. Вона визначає, наскільки дані про число хворих є повними. 

Широту політики тестування, як правило, виражають як число проведених тестів на 1000 населення. Таке оцінювання має певні обмеження, оскільки можна очікувати, що у регіонах з кращою епідеміологічною ситуацією одне і те саме число тестів виявить більш повну картину числа хворих, ніж у регіонах з гіршою ситуацією. Дійсно, нарощування числа тестів у першому випадку, швидше за все, не призведе до суттєвих змін у виявленні хворих, тоді як у другому випадку ці зміни можуть виявитись дуже суттєвими. Щоб врахувати ці особливості, можна розглянути інший показник повноти тестування: число проведених тестів на одного виявленого хворого.

Якщо летальність CFR справді залежить від широти політики тестування в умовах українських регіонів, то можна чекати, що регіонам з більшою кількістю тестів відповідатиме нижча летальність CFR. Виявляється, що це дійсно так, але лише якщо мірою широти політики тестування брати кількість проведених тестів на одну виявлену інфіковану особу, а не на тисячу осіб населення. На рис. 2 на основі регіональних даних про тестування на 12 травня отримано дві діаграми розсіювання для ілюстрації залежності між глибиною тестування (горизонтальна шкала, логарифмізована) та летальністю CFR (вертикальна шкала). Розглянуто 10 регіонів з найбільшим числом випадків захворювання, щоб мінімізувати вплив випадкових факторів. 

Рис. 2. Число проведених тестів у розрахунку на 1000 осіб (a) та на 1 інфіковану особу (b) за даними станом на 12 травня, та летальність CFR станом на 14 травня.  

Лише діаграма 2 (b) демонструє очікувану від’ємну кореляцію (R=-0,57, p=0,08), у той час як на діаграмі 2 (a) навіть спостерігається незначна додатна кореляція. Ця ситуація є наслідком обмеженості лабораторних потужностей, адже найбільша кількість тестів на 1000 населення припадає на регіони з найгіршою епідемічною ситуацією, де у розрахунку на одного інфікованого виконують небагато тестів*.  

Підозри та захворюваність вразливих груп населення

Сайт НСЗУ надає детальну інформацію про поширення епідемії в Україні та, зокрема, містить регіональні дані про кількість підозр на COVID-19, вікову структуру хворих, кількість хворих із супутніми захворюваннями та кількість хворих у лікарнях. 

Ці дані можуть допомогти при оцінці кількості важкохворих пацієнтів, яка краще відображає епідемічну ситуацію, оскільки можна чекати, що виявлення таких хворих проводиться надійніше та менше залежить від широти політики тестування. Хоча статистики щодо кількості “важкохворих” пацієнтів немає (а якби була, то, напевно, була б суб’єктивною), можна скористатись даними про число пацієнтів з імовірнішим важким перебігом хвороби: вікової категорії 65+, з супутніми захворюваннями або госпіталізовані. Тоді,  наприклад, мала частка таких хворих у складі всіх хворих відповідала б хорошим показникам тестування. 

Як і можна було б очікувати, вищий показник летальності CFR в середньому відповідає регіонам з вищими показниками частки підтверджених підозр  (рис. 3 (a), R=0,54, p=0,11) та частки пацієнтів вікової категорії 65+ (рис. 3 (b), R=0,48, p=0,16). Причому в останньому випадку значущість коефіцієнта кореляції покращується на порядок, якщо до розгляду взяти всі регіони, а не лише топ-10 за кількістю хворих (отримуються значення R=0,48, p=0,016). В інших розглянутих випадках додавання регіонів з малим числом виявлених хворих, як правило, руйнує значущість виявленої кореляційної залежності. 

Рис. 3. Частка підтверджених підозр (a) та людей вікової категорії 65+ серед усіх хворих (b), та летальність CFR (кумулятивні дані станом на 14 травня).   

Досить несподівано виявляється, що про регіональну летальність CFR нічого не говорить «наявність супутніх захворювань» (рис. 4 (b)), незважаючи на те, що на цих пацієнтів припадає близько трьох чвертей всієї смертності від нового коронавірусу в Україні. Частка госпіталізованих хворих (рис. 4, (a)), на яких припадає понад 90% всієї смертності, також не пов’язана з CFR (5-10% зареєстрованої смертності від нового коронавірусу спостерігається поза госпіталізацією). Така ситуація, можливо, вказує на регіональні відмінності у критеріях госпіталізації та надання пацієнтам статусу «із супутніми захворюваннями», які практично виключені, наприклад, при віднесенні пацієнтів до вікової категорії 65+.

Рис. 4. Частка госпіталізованих інфікованих (a) та хворих зі супутніми захворюваннями (b), та летальність CFR (дані станом на 14 травня).   

Висновки для всеукраїнської статистики

Отримані результати дозволяють виділити показники, які б могли вказати на ознаки погіршення епідемічної ситуації в Україні без видимого значного зростання числа нових хворих. Такими показниками можуть бути: частка підтверджених підозр, частка осіб вікової категорії 65+ серед усіх інфікованих, число проведених тестів у розрахунку на одного хворого. Стабільність або покращення цих показників вказує на ймовірну контрольованість епідемічної ситуації, особливо з огляду на вкрай різноманітний рівень епідемічної загрози у регіонах України. 

У інтенсивності госпіталізації та кількості хворих «зі супутніми захворюваннями» додаткової епідемічної інформації не виявлено. 

Варто врахувати, що, як правило, одній людини роблять 2 тести щоб підтвердити коронавірус (якщо є симптоми) та 2 тести, щоб підтвердити одужання. На жаль, Центр громадського здоров”я повідомляє лише про кількість проведених тестів, а не про кількість протестованих осіб.

VoxUkraine — унікальний контент, який варто читати. Підписуйтесь на нашу e-mail розсилку, читайте нас в Facebook і Twitter, дивіться актуальні відео на YouTube.

Ми віримо, що слова мають силу, а ідеї – визначний вплив. VoxUkraine об’єднує найкращих економістів та допомагає їм доносити ідеї до десятків тисяч співвітчизників. Контент VoxUkraine безкоштовний (і завжди буде безкоштовним), ми не продаємо рекламу та не займаємось лобізмом. Щоб проводити більше досліджень, створювати нові впливові проекти та публікувати багато якісних статей, нам потрібні розумні люди і гроші. Люди є! Підтримай VoxUkraine. Разом ми зробимо більше!


Sorry, Comments are closed!

Застереження

Автор не є співробітником, не консультує, не володіє акціями та не отримує фінансування від жодної компанії чи організації, яка б мала користь від цієї статті, а також жодним чином з ними не пов’язаний