НЕПРАВДА: Статистика бреше, а SARS-CoV-2 вже мав би заразити всю Україну

Реальні епідемії не поширюються за принципом геометричної прогресії, а з часом йдуть на спад

Перевірка фейків у рамках партнерства з Фейсбук

У мережі поширюється зображення, у якому йдеться, що якби новий коронавірус розповсюджувався за геометричною прогресією, то ним би вже давно заразилася вся країна. 

Утім, автори посту наводять неправильні дані щодо характеристик вірусу, а сам вірус в умовах реального світу не розповсюджується за принципом геометричної прогресії. 

Одна людина не заражає двох людей на день

Автор посту вказує, що одна інфікована людина заражає двох інших на день. Втім для вірусу SARS-CoV-2 це не так. В епідеміології заразність вірусу прийнято вимірювати так званим «базовим репродуктивним числом R0», яке показує, скільки людей в середньому може заразити типовий інфікований за відсутності протиепідеміологічних заходів, карантину тощо – тобто, коли вірус поширюється безконтрольно. Якщо показник R0 для певного вірусу більший за 1, то на початкових етапах вірус поширюється експоненційно (або за принципом геометричної прогресії). 

Для нового коронавірусу SARS-CoV-2 показник R0 складає 1,4-5,7. Це означає, що за різними оцінками типовий інфікований (в середньому і за відсутності обмежувальних заходів) може заразити від однієї до шести осіб в цілому (а не двох осіб на день, як припускає автор посту у своїх розрахунках). 

В реальних умовах SARS-CoV-2 не поширюється за принципом геометричної прогресії

Реальні епідемії вірусних та інфекційних захворювань ведуть себе інакше, ніж за принципом геометричної прогресії, як припускає автор. Спочатку кількість інфікованих людей стрімко зростає, потім доходить до певного піку і стабілізується, а згодом іде на спад. 

В той час, як автор автор зображення стверджує, що динаміка розповсюдження вірусу має слідувати так званій експоненційній кривій (кількість інфікованих зростає все швидше і ніколи не йде на спад), на практиці вона слідує «епідеміологічній кривій» (спочатку кількість інфікованих зростає швидко, потім швидкість зростання знижується і доходить піку, а потім йде на спад). 

Схематично, це можна побачити на зображенні 1 (червона лінія – експоненційна крива, синя лінія – епідеміологічна крива). А на зображенні 2 – для прикладу – динаміка реальних спалахів сезонного грипу в Канаді і США. 

Зображення 1. Червона лінія – експоненційна крива, синя лінія – епідеміологічна крива.

Зображення 2. Динаміка реальних спалахів сезонного грипу в Канаді і США.

Причин, чому епідемії мають таку динаміку, кілька: 

  • Частина пацієнтів одужують і можуть розвивати імунітет, а отже скорочується кількість людей, які можуть інфікуватися;
  • Частина пацієнтів помирають, а отже вони не можуть бути заражені повторно чи передавати захворювання іншим;
  • Якщо вірус небезпечний і несе ризики смерті чи ускладнень, решта людей значно змінюють свою поведінку, а уряди вводять обмежувальні заходи, внаслідок чого швидкість поширення вірусу знижується. 

Це призводить до того, що в умовах реального світу як сезонні ГРЗ, так і епідемії нових вірусів не слідують логіці безкінечного експоненційного зростання, а рано чи пізно йдуть на спад.

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

Автори не є співробітниками, не консультують, не володіють акціями та не отримують фінансування від жодної компанії чи організації, яка б мала користь від цієї статті, а також жодним чином з ними не пов’язаний