Nu, epidemiile nu se opresc la Magic

Televangelistul spune ca COVID-19 poate fi distrus cu „Vantul lui Dumnezeu”

Chei de luat

1. Numarul real de cazuri infectate este, pentru majoritatea tarilor, intre 4 si 30 de ori mai mare decat numarul cazurilor detectate (pentru unele tari precum Italia si Franta este probabil chiar mai mult)
2. Avem nevoie de ajutorul imunitatii populatiei (turmei) pentru a opri acest lucru – nu suntem in stare sa-l oprim fara
3. Putem realiza acest lucru intr-un mod mai mult sau mai putin eficient
4. Cea mai eficienta este aceea de a lasa tinerii si cei sanatosi sa infecteze aproape cat mai repede posibil (pe o perioada de 2 luni), protejand (izoland) cei vulnerabili
5. Aceasta abordare salveaza atat vieti, cat si economie
6. Avem nevoie de un model bun al situatiei pentru a putea lua decizii bune

La fel ca multi dintre noi, am fost sceptic la inceput

Cand premierul nostru a anuntat inchiderea scolilor pe 11 martie, cand aveam doar 25 de cazuri diagnosticate in tara, am crezut ca reactioneaza excesiv – asa ca am inceput sa modelez aceasta situatie pentru a intelege mai bine ce se intampla …

Deci, cum modeleaza o persoana acest lucru?

In primul rand, am descarcat toate datele disponibile cu privire la numarul de cazuri confirmate si decese din provinciile chineze si din toate celelalte tari si am inceput sa le graficez in tot felul de moduri diferite. Iata cum arata:

Datele pentru Hubei pareau bizare, a existat acel salt mare datorat unei schimbari de metodologie si apoi decelerarea rapida – acest lucru nu a aratat consecvent si nici util, dar datele din alte provincii au aratat foarte consecvente:

Asa ca am incercat sa extrag mai mult din acesta – numarul de cazuri active:

Ratele zilnice de crestere:

Da, datele din viata reala sunt dezordonate, dar analizandu-le au permis gasirea mecanismului care parea sa le guverneze. Faimoasa postare a lui Tomas Pueyo din 10 martie a fost de asemenea foarte utila aici, in special in urmatoarea diagrama:

Astfel, acest lucru a permis sa intelegem ca exista un decalaj de aproximativ 8 zile intre momentul in care oamenii se infecteaza si momentul in care sunt diagnosticati; acesti oameni ii infecteaza pe altii in acel timp, inainte de a fi diagnosticati si izolati.

Aceste numere de zile vor fi calibrate mai fin in model, comparand rezultatele acestuia cu datele reale observate din diferite tari.

Primul model

Deci, avand in vedere acest lucru si faptul ca avem date zilnice, este posibil sa realizam o inginerie inversa a procesului prin care se raspandeste aceasta epidemie: in fiecare zi avem un numar de oameni dintr-o anumita regiune care sunt infectati si care ii infecteaza pe altii in timpul unei anumite perioade. numar de zile. Apoi, o anumita proportie dintre acei oameni nu este diagnosticata si combate infectia cu simptome usoare sau chiar fara, in timp ce altele sunt diagnosticate dupa un anumit numar de zile (intre 6 si 9 pentru majoritatea dintre ele).

Acest lucru ne conduce la parametrul principal pe care il putem numi „infectiozitatea zilnica” – numarul mediu de persoane pe care o persoana infectata le infecteaza pe parcursul unei zile.

Si dupa ce inmultim acest lucru cu numarul mediu de zile in care o persoana infecteaza, obtinem o aproximare de prim ordin a numarului mediu de persoane infectate de fiecare persoana infectata – acest numar se numeste R – cand R este peste 1, atunci epidemia se accelereaza, cand este sub 1, atunci incetineste.

Pentru urmatoarele diagrame vom presupune ca numarul mediu de zile in care o persoana infecteaza este constant si egal cu 8 – aceasta inseamna ca R = 1 corespunde unei infectiozitati zilnice de 1/8 = 12,5% – acest numar vine nu numai din graficul de mai sus, dar, mai important, aceasta presupunere ne permite sa potrivim datele observate in diferite tari.

Deci, acesta constituie primul nostru model de baza, care a permis sa tinem cont destul de precis de datele observate pentru majoritatea tarilor, doar prin schimbarea nivelului de infectiozitate zilnica in zilele in care au fost implementate modificari de politici (interdictii de calatorie, inchideri de scoli si restaurante, inchideri … ).

Majoritatea tarilor se aflau inca in stadii foarte timpurii, desi Coreea de Sud incetinea deja semnificativ:

Modelul de baza a fost deja capabil sa tina cont de datele deja observate, sa prezica destul de precis cresterea numarului de cazuri raportate pentru saptamana urmatoare si sa calculeze cresterea dupa aceea pentru orice infectiozitate zilnica data. Acest lucru mi-a permis sa public urmatoarele diagrame pe 14 martie, folosind ipoteza optimista ca am reusit sa reducem infectiozitatea zilnica la 10% incepand cu 12 martie, moment in care restrictiile au fost puse in aplicare in multe tari:

Liniile albastre reprezinta numarul de cazuri detectate; Liniile galbene sunt rezultatele modelului; graficul din stanga sus este China ex-Hubei

Liniile albastre reprezinta numarul de cazuri detectate; Liniile galbene sunt rezultatele modelului

Din pacate, realitatea nu corespundea acestor ipoteze optimiste si era mult mai rea.

Dar aceste diagrame necesita inca cateva explicatii si distinctii:

• ceea ce arata diagramele si datele nu sunt numarul de cazuri infectate – multe cazuri raman nedetectate si doar o anumita proportie de cazuri sunt diagnosticate – vom presupune deocamdata ca aceasta proportie este constanta pentru fiecare tara (desi diferita de la tara la tara)
• si apoi cazurile care urmeaza sa fie detectate, vor fi diagnosticate numai dupa 6 pana la 9 zile dupa infectare
• deci cifrele pe care le vedem raportate in mass-media si in graficele de mai sus nu sunt numarul de infectati, ci un anumit procent din numarul de persoane infectate cu aproximativ o saptamana inainte …
• iar acest procent este de fapt destul de scazut (oriunde intre 3% si 50%, in functie de tara, ceea ce inseamna ca numarul real de cazuri este intre 2 si peste 30 de ori mai mare decat numarul raportat – vom reveni la asta) si poate fi estimat folosind proportia rezultatelor testelor care ies pozitive si ratele de mortalitate observate (a se vedea anexa tehnica №1 de mai jos)

Ceea ce putem vedea in diagramele de mai sus este modul in care epidemia incetineste atunci cand R este sub 1 (0,8 a fost utilizat pentru diagrame, ceea ce corespunde unei infectiozitati zilnice de 10%, adica o persoana infectata infecteaza in medie 0,1 persoane noi pe zi, timp de 8 zile) – pana la acea data (mijlocul lunii martie) acest lucru se realizase in China si Coreea, folosind mijloace foarte diferite. De fapt, au reusit sa atinga R de aproximativ 0,5, asa ca am putea spera pe atunci ca si tarile occidentale vor reusi rapid sa ajunga la R <1 si sa sparga acest lucru cu un numar de infectati in mii, nu in milioane.

Guvernele au avut la dispozitie o serie de masuri diferite pentru a realiza acest lucru – din nou, graficul din al doilea articol al lui Tomas Pueyo este foarte informativ aici:

Aceste masuri ar trebui aplicate in ordinea descresterii eficacitatii in raport cu costul lor, iar aceste costuri variaza in functie de ordinele de marime intregi, inchiderile obligatorii, interdictiile si injectiile fiind cele mai costisitoare (a se vedea anexa tehnica №2 de mai jos).

Analiza a realitatii

Dar apoi datele continua sa apara in fiecare zi si arata ca tarile occidentale nu au putut obtine R sub 1:

Da, aceste date sunt din nou dezordonate, dar arata in mod clar ca infectiozitatea zilnica si R au scazut in majoritatea tarilor pe masura ce au fost puse in aplicare masuri suplimentare, dar nu sunt suficiente pentru a merge durabil sub R = 1, care este necesar pentru a opri epidemia, ca si cum s-a realizat pentru Ebola.

Si chiar daca unele tari au reusit sa ramana putin sub R = 1 pentru cateva zile, cum ar fi Austria de exemplu, acest lucru a fost realizat prin luarea unor masuri extraordinare care nu puteau fi pastrate la nesfarsit, astfel incat imediat ce acestea ar fi relaxate si viata normala ar fi reluati, R ar depasi 1 si epidemia va accelera din nou …

De asemenea, R aproximativ 1 observat pentru o tara intreaga ar putea masca faptul ca este de fapt deja sub 1 in anumite zone datorita imunitatii turmei, in timp ce este inca peste 1 in locurile in care imunitatea turmei nu a fost inca atinsa, asa cum se pare sa fie cazul atunci cand analizam cu atentie datele din regiunile italiene.

Si astfel a devenit clar ca tarile occidentale nu vor putea opri acest lucru fara o forma de imunitate a turmei …

Imunitatea turmei

Functioneaza astfel: cand avem 1000 de persoane infectate si R = 3, atunci ele infecteaza 3000 de oameni noi si se accelereaza, dar daca 20% dintre oameni sunt deja imuni, atunci doar 2400 din cei 3000 se vor infecta si asa daca 70% dintre oameni sunt imuni, atunci primele noastre mii vor infecta doar 900 de persoane, care la randul lor vor infecta in jur de 810 persoane etc … Deci se accelereaza, iar dupa cateva saptamani focarul se termina …

Dupa incorporarea acestui mecanism in primul model si luand in considerare proportia cazurilor care raman nedetectate, obtinem diagrame care arata astfel:

Si incetinind procesul, prin distantarea sociala, de exemplu, este posibil sa „aplatizam curba”, ceea ce nu trebuie confundat cu intepatura rapida a mugurii pe care o luasem in considerare inainte:

Principala diferenta intre graficele anterioare si acestea este ca nu mai oprim aceasta epidemie cu mii de cazuri, ci cu milioane …

Dar, prin urmare, trebuie sa construim aceasta imunitate, adica sa infectam si sa vindecam o anumita proportie a populatiei, astfel incat R sa fie sub 1, atunci o putem face intr-un mod mai mult sau mai putin eficient …

Optimizarea imunitatii turmei

Pana in prezent, am folosit medii la nivelul populatiei si am tratat intreaga populatie ca si cum ar fi fost omogena, in timp ce, de fapt, exista diferente mari intre oameni atat in ​​ceea ce priveste mortalitatea, cat si infectiozitatea.

Varstnicii si persoanele cu sistem imunitar slabit au o mortalitate mult mai mare decat cei tineri si sanatosi.

Si stim, de asemenea, ca exista oameni care raspandesc virusul mult mai mult decat altii – sunt numiti super-raspanditori. Acest lucru se poate datora din motive fiziologice, dar in principal se datoreaza faptului ca esti activ si ca intalnesti o multime de oameni. Ceva care este probabil corelat pozitiv cu a fi tanar si sanatos …

De aici ideea de a lua in considerare urmatoarele trei grupuri:

• persoanele in varsta si persoanele cu sistem imunitar slabit – intre 10 si 20 la suta din populatie
• cei dintre tineri si sanatosi carora nu le-ar deranja sa fie infectati si care sunt, de asemenea, cel mai probabil sa raspandeasca virusul mai mult decat altii – intre 20 si 30 la suta din populatie
• iar restul de 50 pana la 70 la suta

Pentru a modela raspandirea epidemiei intre aceste grupuri, acum nu avem nevoie de un numar zilnic de infectiozitate, ci de o matrice de 3 pe 3, care reprezinta nivelul interactiunilor oamenilor din cadrul fiecarui grup si dintre grupuri (vezi Anexa tehnica № 3 de mai jos).

De asemenea, nu stim cine sunt super-raspanditoarele, dar putem presupune ca persoanele din grupul numarul 2, fiind cele mai active din punct de vedere social, vor raspandi virusul de un anumit numar de ori mai mult decat restul – asa ca vor contribui cele mai multe pana la R (a se vedea anexa tehnica №4 de mai jos).

Dupa luarea unor ipoteze rezonabile cu privire la parametrii de mai sus, modelul care urmeaza ne ofera urmatoarele rezultate:

• daca continuam cu o distantare sociala destul de uniforma pentru o perioada de 2 luni, dupa care relaxam masurile de necesitate (vizibile ca salt pe graficele de mai jos), ceea ce poate duce la un varf de noi infectii dupa ce masurile au fost relaxate:

• sau, in schimb, daca izolam Grupul 1 (persoanele cu cel mai mare risc) timp de doua luni, care este modelat aici ca un nivel de interactiuni intre ei si restul impartit la 10 si, in acest timp, cerem voluntarilor tineri si sanatosi sa interactioneze la fel ca inainte sau chiar mai mult:

Diferenta de mortalitate este izbitoare.

Si imunitatea efectivului poate fi astfel atinsa dupa ce o proportie mult mai mica a populatiei a fost infectata, poate chiar si de 30%, deoarece imunitatea s-ar concentra asupra celor care contribuie cel mai mult la R si sunt tineri si sanatosi – raspanditoare, cu o rata a mortalitatii sub 0,1% (sau poate chiar mai mica, cand se utilizeaza medicamente precum hidroxiclorochina, asa cum este practicat de profesorul Raoult din Marsilia) – si beneficiul suplimentar este ca ar putea fi atins relativ rapid si fara a inchide economia …

Acei tineri si sanatosi care ar fi dispusi sa se infecteze ar fi eroii nostri si ar trebui sa fie vizibili (purtand o bratara rosie, de exemplu), astfel incat sa stie cine sunt si sa incerce sa interactioneze si mai mult intre grupul lor, astfel incat sa aproape toti infecteaza si castiga imunitate in acele 2 luni. Da, cativa dintre ei ar putea sa moara, dar doar un procent foarte mic – mult mai putin de 1 din o mie, arata datele.

In acest timp, restul continua sa functioneze ca de obicei si incearca doar sa evite persoanele cu bratari rosii (de exemplu, pot purta masti) – aproximativ 20% dintre ele s-ar putea infecta si ele, dar acest lucru este mult mai mic decat in ​​alternativa …

Si dupa 2 luni putem reveni cu totii la viata noastra normala, dupa ce am castigat imunitatea turmei cu un numar minim de victime si nu am ucis nici economia…

In loc de aceasta, majoritatea tarilor occidentale incearca efectiv prima strategie – incercand sa incetineasca uniform raspandirea virusului prin blocaje – rezultatul caruia o anumita proportie a populatiei se va infecta oricum, dar va fi nevoie mai mult timp, timp in care se va raspandi mai uniform, ceea ce inseamna ca o proportie mai mare din populatie va trebui sa se infecteze in cele din urma (aproximativ 50% sau mai mult), dar cel mai important va atinge mai multe persoane varstnice si vulnerabile, deci o mortalitate mult mai mare …

Deci nu este vorba de vieti versus economie – a doua strategie ne permite sa le salvam pe amandoua!

Ceea ce este aproape la fel de important ca minimizarea numarului de decese nu este depasirea capacitatii spitalelor si a terapiilor intensive, dar aici, din nou, cand se utilizeaza datele Colegiului Imperial privind procentele de cazuri spitalizate si cazuri de terapie intensiva in functie de varsta (tabelul din stanga), descoperiti ca Strategia 1 este mult mai rea:

.

.

.

• Numarul de paturi de spital si UCI necesare pentru Strategia 1:

• Numarul de paturi de spital si UCI necesare pentru Strategia 2:

Numarul de paturi UCI necesare la varf este de cinci ori mai mic pentru Strategia 2 (izolarea, sincronizata cu imunizarea accelerata a voluntarilor tineri si sanatosi).

porno viola a su madre your porn
maduras folladoras videos de zofilia gratis
maduras sensuales trio bisex
videos porno trios español porno español jovencitas
abuelas follando mi madre me folla
vidio xxxx descargar pelis pornos
sexo guarro matrimonios follando
abuelas folladas por el culo follando en español
monjas lesvianas follada en la playa
incesto abuela nieto porno online gratis
porno rspañol gitanas follando
porno esp videos xxx gratis español
corridas anales porno estremo
putasfollando video famosas desnudas
porno madres peludas videos sexo español
maduras españolas amater videos pornos caseros reales
corriendose dentro sexo videos gratis
peludas porno follada a traicion
pono gay chantaje y lujuria
follando en el parque abuelas incestos

Al doilea varf inferior din graficul de mai sus corespunde unui anumit numar de cazuri in randul populatiei vulnerabile dupa perioada de izolare, dar, in realitate, cel mai probabil ar putea fi evitat, extinzand izolarea pentru inca cateva zile sau relaxandu-l progresiv…

Practic avem doua modalitati de a pune capat unei epidemii: fie prin eradicarea ei completa, ceea ce s-a dovedit imposibil in cazul COVID-19, fie prin crearea unei imunitati suficiente in randul populatiei, astfel incat parametrul R rezultat sa scada sub 1, ceea ce duce la o situatie in care orice focar nu scapa de sub control, ci se termina foarte repede.

Si aceasta imunitate a populatiei, numita imunitate de turma, poate proveni fie din vaccinarea unei proportii mari din populatie, fie din faptul ca ii dezvolta imunitate naturala, prin infectarea si vindecarea.

Dar acest lucru poate fi realizat mai mult sau mai putin eficient: daca reusim ca tinerii si cei sanatosi sa treaca prin infectie, protejand in acelasi timp persoanele vulnerabile, atunci putem obtine aceasta imunitate a populatiei cu un numar minim de victime. Daca pe deasupra putem reusi sa avem cat mai multi dintre super-raspanditori printre infectati, atunci imunitatea poate fi atinsa cu un numar minim de infectati, probabil pana la 30% din populatie (vezi Anexa tehnica № 5) – si daca acel 30% este, de asemenea, tanar si sanatos, atunci rata generala a mortalitatii populatiei ar putea fi mai mica de 0,01% la atingerea acestei imunitati. (Un exemplu de plan de realizare care poate fi gasit in Anexa tehnica №7 de mai jos)

Multe tari au depasit deja aceasta rata a mortalitatii de 100 la 1 milion de oameni si acesta este un esec teribil, teribil …

… Cauzata de politicienii care fac cel mai probabil ceea ce „suna bine” pentru ei, in timp ce nu au nicio idee despre ce se intampla – si a avea o idee inseamna sa ai un model bun si consecvent … (vezi Anexa tehnica №6 de mai jos)

Si, dupa cum am vazut, ceea ce „suna bine” poate fi cu adevarat rau in realitate …

(actualizari importante pot fi gasite in partea de jos de mai jos)

Tarile care au testat mai mult de 2% din populatia lor au o rata de deces observata sub 1,5% (zona albastra din graficul nr. 1 de mai jos – date incepand cu 06/04).

Majoritatea dintre ei au o rata de deces observata de aproximativ 0,5%, iar Islanda, care a testat cel mai mult (peste 8% din populatie), are o rata de deces observata de 0,4% – dupa ajustarea pentru faptul ca decesele apar in medie la cateva zile dupa diagnostic, acest lucru ne ofera cea mai buna estimare a ratei de deces la o populatie infectata – 0,5% – desi nu este imposibil ca aceasta sa fie chiar mai mica, cu cazuri asimptomatice si mai complet nedetectate tineri – doar esantioanele reprezentative de studii de anticorpi ne vor putea spune asta.

(Studiile reprezentative de esantioane efectuate in Germania au confirmat de atunci ca rata mortalitatii este de aproximativ 0,4-0,5%; de asemenea, numarul excesiv de decese in zona Bergamo a fost de aproximativ 0,5%, ceea ce inseamna ca aproape toti s-au infectat acolo …)

Tarile cu o rata de deces observata mai mare de 4% au testat toate mai putin de 0,8% din populatia lor (graficul №1 suprafata galbena), cu exceptia Italiei, care a testat si 1,2% din populatie – ratele de deces observate nu sunt fiabile ca rata de deces pentru populatia infectata (adica multe persoane infectate nu au fost testate)

Mai mult, rata de deces observata in functie de tara este puternic corelata (aproximativ 0,75) cu procentul de teste care au iesit pozitive – asa cum era de asteptat: un procent mare de rezultate pozitive ale testelor inseamna ca criteriile de testare sunt restranse, ceea ce inseamna ca multi oameni infectati nu vor fi testati si detectati, ceea ce creste rata mortalitatii printre cazurile detectate (graficul №2 de mai jos) – deci aceasta corelatie ridicata confirma faptul ca o proportie ridicata a rezultatelor pozitive ale testelor si o rata ridicata a mortalitatii observate se datoreaza in mare parte aceleasi motiv: o proportie mare de cazuri care raman nedetectate – acest lucru ne permite sa aproximam aceasta proportie.

Linia de mijloc are o panta de 0,36.

Atunci cand luam ca referinta rata de deces a populatiei de 0,5%, aceasta relatie ne ofera o aproximare plauzibila a proportiei persoanelor infectate care au fost detectate in fiecare tara – de exemplu pentru Polonia:

5,2% din rezultatele pozitive ale testelor ofera o rata de deces estimata de 0,36 * 5,2% = 1,9% (si intr-adevar rata reala este de 2,4%), ceea ce confirma faptul ca acest lucru se datoreaza unei proportii de cazuri infectate care au fost detectate de aproximativ 25% (0,5% / 1,9%).

In cele din urma, un al treilea mod care duce la rezultate similare este compararea distributiei in functie de varsta a cazurilor detectate intre o tara care testeaza un esantion reprezentativ de persoane si alte tari care testeaza in principal persoanele cu simptome:

Cand presupunem ca distributia reala este aceeasi, dar aceasta din urma tara a descoperit doar o mare parte din cazuri la varstnici (peste 80 de ani) si, prin urmare, o proportie foarte mica din cazuri la tineri, atunci din nou obtinem cifre reale de cazuri infectate de pana la 30 de ori mai mare decat numarul celor detectate (sau chiar mai mult, pentru tari precum Italia, Franta si Belgia).

Ceea ce inseamna acest lucru in plus este ca in prezent (incepand cu 06/04) avem deja aproximativ 5 milioane de persoane care au fost infectate in SUA (intre 2,5 si 8 milioane de fapt)

Aproximativ 3 milioane in Franta si Spania

Peste 2 milioane in Italia etc …

EDIT 16 aprilie: un studiu din Olanda tocmai a aratat ca 3% din populatia lor are deja anticorpi pentru acest virus, ceea ce inseamna ca au trecut deja printr-o infectie, ceea ce este pe deplin in concordanta cu previziunile acestui model: ca pentru Olanda numarul de infectate este de aproximativ 16 ori mai mare decat numarul de cazuri detectate.

Vom vedea fara indoiala nenumarate teze de doctorat care evalueaza post factum costul si eficacitatea diferitelor masuri care au fost si ar fi putut fi puse in aplicare.

Dar a evalua acest lucru in timp real a fost foarte dificil, deoarece ar presupune inversarea matricei diferitelor masuri implementate in diferite tari, in timp ce datele privind rezultatele erau inexistente sau, in cel mai bun caz, foarte agitate.

De asemenea, cand toate acestea se vor termina, vom avea date valoroase cu privire la nivelul disciplinei si promiscuitatea sociala in diferite societati.

Cu toate acestea, putem spune ca masurile utilizate de Coreea si Taiwan au functionat cel mai bine, desi nu au fost foarte costisitoare, in comparatie cu ceea ce au facut majoritatea tarilor occidentale.

In primul rand, va multumesc prof. Siddhartha Mishra de la ETH din Zurich pentru verificarea si confirmarea metodologiei mele:

presupuneri foarte rezonabile cu privire la matricea de interactiune, sunt de acord cu dvs. ca rezultatele sunt corecte

Matricea 3 la 3 a interactiunilor / infectiilor dintre grupul 1 (varstnici si vulnerabili – 12% din populatie), grupul 2 (tineri si sanatosi si activi – 20% din populatie) si grupul 3 (restul), pe care l-am folosit este acest:

8%; 4%; 1%

4%; 45%; 8%

6%; 51%; 11%

ceea ce reflecta ca:

• exista tot atatea intalniri ale persoanelor din grupul A cu persoanele din grupul B, precum exista intalniri ale persoanelor din grupul B cu persoane din grupul A (simetricitate)
• oamenii au cele mai multe interactiuni in cadrul grupurilor lor
• persoanele din grupa 2 au in medie de 3 ori mai multe interactiuni decat celelalte si infecteaza cu aproximativ 50% mai mult la fiecare interactiune, ceea ce duce la aproximativ 5 ori mai multe infectii decat in ​​rest – aceasta este o presupunere destul de puternica, dar rezultatele calitative raman la fel daca acel numar este mai mic (mai multe detalii despre acesta in Anexa tehnica №4 de mai jos)
• dupa care se ajusteaza dupa numarul relativ de persoane din fiecare grup

Pentru a obtine nivelurile finale de infectiozitate intre grupuri, matricea este ajustata de un factor, astfel incat sa se potriveasca cu nivelul global initial observat de infectiozitate in societate, inainte de a fi luate masuri.

Distantarea sociala uniforma este modelata ca un factor aplicat intregii matrice, in timp ce izolarea unui grup si interactiunea mai mult sau mai putin intre grupuri sunt modelate prin aplicarea unui factor la termenul corespunzator.

Nu stim cu adevarat cum arata distributia infectioasa – pentru a cita prof. Mishra:

atata timp cat aceasta este o lege a puterii, presupunerea dvs. va fi valabila cu unele \ alpha >> 1 – Nu sunt sigur ca este – daca infectia este raspandita, spuneti sexual ca SIDA – atunci o astfel de distributie este probabil adevarata – cu toate acestea pentru o infectie respiratorie, cum ar fi COV19, o distributie plauzibila ar fi o gaussiana trunchiata pe o singura fata – supra-raspanditoarele sunt acolo (pe coada distributiei), dar exista mult prea putine dintre ele

dar acest lucru nu schimba faptul ca putem presupune ca cei tineri si sanatosi sunt, de asemenea, cei mai activi social, si astfel vor raspandi virusul mai mult decat altii.

Ceea ce apare la rularea modelelor este ca momentul in care are sens sa reducem interactiunile sociale (prin distantarea sociala sau altfel) este cu doar cateva zile inainte de a atinge R <1.

Ca atunci cand acest lucru nu se face, ceea ce se intampla este ca R = 1 este atins atunci cand exista un numar maxim de persoane care sunt infectate si infecteaza pe altii si, astfel, inainte ca totul sa se stinga, vor infecta in continuare un numar mare de oameni care sunt inutile pentru atingerea imunitatii turmei …

In timp ce incetinirea raspandirii virusului cu cateva zile inainte de trecerea sub R = 1 permite un fel de aterizare moale, terminand chiar sub R = 1.

La implementarea acestei decelerari, graficele corespunzatoare de spitalizare si ICU arata astfel (varfurile sunt chiar mai mici):

In practica, acest lucru ar necesita vizionarea datelor foarte atent zi de zi, in mod ideal prin efectuarea unor probe reprezentative de teste de anticorpi la fiecare doua sau trei zile …

Realitatea este infinit de complexa – in fiecare moment exista o multitudine de dinamici in joc si niciun model nu le poate explica pe toate. Deci, scopul este de a gasi cele mai relevante mecanisme, astfel incat un model sa aiba cea mai mare putere predictiva si sa se alinieze cel mai bine la observatii si realitate – atunci putem considera ca este bun, niciodata perfect, dar cu siguranta mai bun decat atunci cand face simt perfect ”, dar nu se calibreaza bine cu realitatea …

Aici am putea modela suplimentar efectul copiilor care frecventeaza scolile, efectul infectiilor in spitale etc., dar avand in vedere ca nu avem date care sa ne permita sa verificam efectul incorporarii acelor dinamici impotriva realitatii, trebuie sa limitam numarul de gradele de libertate ale modelului fata de cele pe care le consideram cele mai relevante.

Ca oricum numarul de dinamici posibile pe care le-am putea modela este infinit, si apoi exista efectul vremii (nu este imposibil ca vara sa reduca infectiozitatea si sa scada temporar R sub 1, doar pentru a vedea un al doilea val al epidemie in toamna), si apoi sunt necunoscute necunoscute – asa ca pur si simplu nu stim ce se intampla cu adevarat, dar putem sa o aproximam in cel mai bun caz …

In primul rand, trebuie sa le permitem celor 5 milioane de varstnici si vulnerabili sa se izoleze acasa, timp de doua luni, si sa organizeze livrarea de alimente la usa lor – da, acest lucru va costa: aproximativ 100 de milioane pe zi – dar situatia actuala ne costa aproximativ 2 miliarde pe zi! (in PLN, pentru Polonia)

Apoi, trebuie sa cerem 20% din populatie sa se identifice si sa se prezinte ca tineri si sanatosi super-raspanditori (ei si cei care locuiesc cu ei) – nu numai ca raspandesc virusul mai mult decat altii, dar sunt si ei cel mai putin probabil sa moara sau chiar sa fie spitalizati – vor fi eroii nostri – le oferim o bratara rosie, astfel incat sa stie cine sunt, si nu numai ca isi continua activitatea ca de obicei, dar incearca sa interactioneze si mai mult intre grupul lor, asa ca ca aproape toti infecteaza si castiga imunitate in acele 2 luni. Da, cativa dintre ei ar putea sa moara, dar doar un procent foarte mic – mai putin de 1 din o mie, arata datele.

In acest timp, restul continua sa functioneze ca de obicei si incearca doar sa evite persoanele cu bratari rosii – aproximativ 20% dintre ele s-ar putea infecta si ele, dar acest lucru este mult mai mic decat in ​​alternativa …

Dupa 2 luni putem reveni cu totii la viata noastra normala, dupa ce am castigat imunitatea turmei cu un numar minim de victime si nu am ucis nici economia …

Analiza de mai sus nu s-a concentrat asupra aspectelor economice si financiare ale crizei actuale. Cu toate acestea, merita mentionat faptul ca majoritatea previziunilor si analizelor acestora se concentreaza pe efectele liniare, cum ar fi scaderea PIB etc., in timp ce amploarea fara precedent a acestei crize, datorata inchiderii unor tari si sectoare intregi ale economiei, va conduce mai presus de toate, la efecte neliniare, care sunt inerent haotice si imprevizibile … Efectele declansatoare ar putea duce la prabusirea sistemelor intregi, asa ca va trebui sa ne intoarcem la elementele de baza ale ceea ce constituie valoare si sa reconstruim asta …

1. Modelarea de mai sus, pentru a nu dilua mesajul principal, nu a luat in considerare urmatoarele aspecte geografice:

• ori de cate ori virusul apare pe orice teritoriu (o tara, o regiune, un oras) va tinde sa se dezvolte cel mai rapid in locurile in care densitatea populatiei este mai mare (Lombardia, Paris, New York), de unde ceea ce va parea a fi R0 initial este R0 al acestor zone cu cea mai mare densitate de populatie (cu zonele lor de lucru in spatiu deschis, caminele cu densitate mare, cum ar fi in Singapore etc.), iar R0 in mediul rural sau in orasele mai mici ar fi de fapt mai mici …
• ceea ce urmeaza este ca, chiar daca probabil nu suntem in stare sa obtinem R sub 1, mentinand in acelasi timp vieti normale in acele locuri cu densitate ridicata, ar putea fi posibil sa o mentinem sub 1 fara ca o proportie mare de oameni sa fie imunizati in locurile cu densitate mai mica …
• deci acest lucru inseamna ca, dupa ce ati atins imunitatea populatiei in marile orase, acest lucru poate fi de fapt suficient pentru a avea imunitate pentru intreaga populatie, ceea ce poate reduce si mai mult procentul de persoane cu imunitate necesare imunitatii populatiei (turmei) – si asa este ceea ce ar trebui sa se faca mai intai, atunci cand se aplica solutia descrisa mai sus …
• aceasta este de fapt doar o extensie a faptului ca contributia diferitelor persoane la R este departe de a fi uniforma, astfel incat persoanele care raspandesc mai mult virusul ar trebui sa castige imunitate mai intai pentru a obtine imunitatea populatiei cel mai eficient – si astfel ar fi cei tineri, oameni activi in marile orase – si poate ca ar fi suficient ca acestia sa treaca prin infectie ar fi suficient pentru a opri epidemia si pentru a-i pastra pe ceilalti in siguranta …
• ceea ce s-ar intampla in mod natural oricum (deoarece cei a caror imunitate va opri cel mai bine raspandirea virusului ar fi, de asemenea, cei care l-ar prinde mai intai in cea mai mare parte) – si prin schimbarea nefireasca a dinamicii sociale, impiedicam sa se intample cel mai mult eficient …

2. Un alt aspect care a fost ridicat este durabilitatea imunitatii – chiar daca nu exista prea multe temeiuri de luat in considerare, ar trebui sa fie altfel decat pentru SARS-CoV din 2003 si, prin urmare, sa dureze cel putin cativa ani. Dar, chiar daca acest lucru nu este cazul, atunci va exista un fel de distributie a duratei la oameni diferiti. Deci, chiar daca dupa atingerea imunitatii populatiei, imunitatea unora se termina, atunci la ce va duce acest lucru este ca, pentru o perioada scurta, R ar putea reveni usor peste 1 si inca cativa oameni se vor infecta, astfel incat sa revina sub 1. Dar, in orice caz, acest lucru nu ar duce la un alt focar al unei epidemii – plus ca este acelasi lucru cu ceea ce s-ar intampla cu o imunitate provenita dintr-un vaccin …

3. La fel ca inainte, in ambele aspecte de mai sus putem vedea ca modul in care o populatie se ocupa in mod natural de astfel de situatii (cu cei mai vulnerabili care se protejeaza mai mult si cu cat mai activi si mai putin vulnerabili se infecteaza intr-o proportie mai mare, pana cand imunitatea populatiei este atins) este cam cea mai buna cale – si nu este un accident – societatile au dezvoltat modalitati de a supravietui cel mai bine, care sunt mult mai intelepti decat masurile brutale impuse de factorii de decizie care nu pot nici macar sa numere sau sa asculte …

Ceea ce am constatat este ca modalitatile naturale prin care o societate se ocupa de astfel de situatii nu pot fi decat usor imbunatatite, prin informatii bune si o imbunatatire a proceselor naturale de protejare a persoanelor vulnerabile, plus poate incetini raspandirea virusului numai atunci cand populatia imunitatea este aproape de a fi atinsa (asa cum se explica in Anexa nr. 5), pentru a nu depasi inutil …