Forwarded from Малоизвестное интересное
Математически доказано - правильных стратегий борьбы с COVID-19 нет.
Гениальный математик о достижении людьми предела знаний.
Профессор Дэвид Волперт (David Wolpert) - математик с мировым авторитетом, уже внесший свое имя в историю математики. Сначала он доказал легендарную теорему «No free lunch» (сначала для машинного обучения, а потом в целом - для поиска и оптимизации), известную в России, как «Бесплатных завтраков не бывает» или просто «Халявы не будет». А затем им было доказано существование предела знаний – т.е. всего и всегда никто и никогда узнать не сможет.
Казалось бы, теория суха … Но древо жизни как-то резко перестает зеленеть при приложении теорем Вольперта к моделированию пандемии COVID-19.
В только что опубликованном стратегическом инсайте «There’s no free lunch when it comes to making predictions about the COVID-19 pandemic», Волперт, на понятных для имеющих ВУЗовское образование формулах, объясняет:
• использование любых моделей пандемии COVID-19 (основанных на аппроксимации уравнений или агентном моделировании) чревато тем, что здесь не может быть правильных или неправильный ответов;
• из чего следует, что никто не может точно прогнозировать:
- как эпидемия будет распространяться, если мы сделаем так или иначе?
- как повлияет на экономику, если мы будем следовать одному или другому курсу?
Волперт доказывает, что оба подхода к оценке вероятностей (Байесовский и частотный) не позволяют сделать достоверный модельный прогноз при отсутствии у нас точного знания о начальных переменных модели: коэффициент вероятности заражения, коэффициент летальности, процент инфицированных …. А без этого, все тщетно.
Это значит:
✔️ что все споры, чья модель лучше (Китайская, Итальянская, Шведская …) стоят не дороже любых других срачей в соцсети;
✔️ а дебаты об оптимальном компромиссе карантинных мер и ущерба для экономики – вообще, разговоры ни о чем.
Чтобы судить и о том, и другом, - нужно располагать точными параметрами моделей. Но сейчас мы этого не знаем. И не нужно делать вид, что моделирование здесь может помочь.
Все равно любая модель может оказаться не точнее случайного выбора при подбрасывании монеты.
А значит, для политиков халявы не будет. Ответственность за решения о жизнях и экономике на модели не спишешь. Придется ее брать на себя. И отвечать за свои решения.
#Эпидемия
Гениальный математик о достижении людьми предела знаний.
Профессор Дэвид Волперт (David Wolpert) - математик с мировым авторитетом, уже внесший свое имя в историю математики. Сначала он доказал легендарную теорему «No free lunch» (сначала для машинного обучения, а потом в целом - для поиска и оптимизации), известную в России, как «Бесплатных завтраков не бывает» или просто «Халявы не будет». А затем им было доказано существование предела знаний – т.е. всего и всегда никто и никогда узнать не сможет.
Казалось бы, теория суха … Но древо жизни как-то резко перестает зеленеть при приложении теорем Вольперта к моделированию пандемии COVID-19.
В только что опубликованном стратегическом инсайте «There’s no free lunch when it comes to making predictions about the COVID-19 pandemic», Волперт, на понятных для имеющих ВУЗовское образование формулах, объясняет:
• использование любых моделей пандемии COVID-19 (основанных на аппроксимации уравнений или агентном моделировании) чревато тем, что здесь не может быть правильных или неправильный ответов;
• из чего следует, что никто не может точно прогнозировать:
- как эпидемия будет распространяться, если мы сделаем так или иначе?
- как повлияет на экономику, если мы будем следовать одному или другому курсу?
Волперт доказывает, что оба подхода к оценке вероятностей (Байесовский и частотный) не позволяют сделать достоверный модельный прогноз при отсутствии у нас точного знания о начальных переменных модели: коэффициент вероятности заражения, коэффициент летальности, процент инфицированных …. А без этого, все тщетно.
Это значит:
✔️ что все споры, чья модель лучше (Китайская, Итальянская, Шведская …) стоят не дороже любых других срачей в соцсети;
✔️ а дебаты об оптимальном компромиссе карантинных мер и ущерба для экономики – вообще, разговоры ни о чем.
Чтобы судить и о том, и другом, - нужно располагать точными параметрами моделей. Но сейчас мы этого не знаем. И не нужно делать вид, что моделирование здесь может помочь.
Все равно любая модель может оказаться не точнее случайного выбора при подбрасывании монеты.
А значит, для политиков халявы не будет. Ответственность за решения о жизнях и экономике на модели не спишешь. Придется ее брать на себя. И отвечать за свои решения.
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Коронавирус не столь могуч.
Две превосходные новости.
Что происходит? Почему коронавирус отступает?
Пандемия во многих странах идет на спад: кривая числа новых инфицированных загибается вниз, а показатель R0 (сколько людей в среднем заражает каждый зараженный человек) опустился ниже 1. Например, в UK он в районе 0,7-1. Но это значит, что порог стадного иммунитета (herd immunity threshold - HIT) достигнут (поскольку он рассчитывается по формуле 1 – 1/R0).
Как такое возможно? Ведь по всем оценкам у коронавируса SARS-COV-2 показатель R0 в районе 2,5. И, следовательно, HIT в районе 60% (стадный иммунитет появится, когда переболеют 60%+ населения). Но все проведенные исследования показывают, что даже в Швеции переболело менее 20%, а в большинстве стран порядка 5-15%.
За счет чего вдруг такая удача для человечества? Порог стадного иммунитета опустился в 3 раза? Или еще какой подарок судьбы?
На этот вопрос появились аж два ответа (и оба весьма обещающие для человечества).
1) Для SARS-COV-2 мы все сильно разные.
Речь идет о неоднородности населения в отношении, как восприимчивости заражения, так и склонности заражать других.
В превосходной работе Николаса Льюиса приведен расчет, согласно которому расчетная неоднородность населения по части склонности заражаться и заражать других коронавирусом SARS-COV-2 ведет к понижению порога стадного иммунитета до 7-24%. Вот ведь подарок, если расчет верен!
https://www.nicholaslewis.org/why-herd-immunity-to-covid-19-is-reached-much-earlier-than-thought/
2) Спасение в погоде.
В замечательной работе Алана Евангелиста показана остро выраженная сезонность вирусов гриппа и эндемических коронавирусов человека. Анализ 8-летнего периода наблюдений показал, что в условиях климата северо-востока США в период с июня по сентябрь активность человеческого коронавируса была либо нулевой, либо демонстрировала 99%+ снижение. И есть немалые основания, что SARS-COV-2 ведет себя аналогично.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.15.20103416v1
Похоже, правы были исследователи IHV, еще в начале марта нарисовавшие карту сезонности COVID-19.
И мой тогдашний прогноз тоже оказался верен:
«апрель станет критическим месяцем для вспышек эпидемии в крупнейших российских городах: Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Казани …»
Жаль только, что в мае погода подвела и оказалась прохладней обычного.
https://t.me/theworldisnoteasy/1005
#Эпидемия
Две превосходные новости.
Что происходит? Почему коронавирус отступает?
Пандемия во многих странах идет на спад: кривая числа новых инфицированных загибается вниз, а показатель R0 (сколько людей в среднем заражает каждый зараженный человек) опустился ниже 1. Например, в UK он в районе 0,7-1. Но это значит, что порог стадного иммунитета (herd immunity threshold - HIT) достигнут (поскольку он рассчитывается по формуле 1 – 1/R0).
Как такое возможно? Ведь по всем оценкам у коронавируса SARS-COV-2 показатель R0 в районе 2,5. И, следовательно, HIT в районе 60% (стадный иммунитет появится, когда переболеют 60%+ населения). Но все проведенные исследования показывают, что даже в Швеции переболело менее 20%, а в большинстве стран порядка 5-15%.
За счет чего вдруг такая удача для человечества? Порог стадного иммунитета опустился в 3 раза? Или еще какой подарок судьбы?
На этот вопрос появились аж два ответа (и оба весьма обещающие для человечества).
1) Для SARS-COV-2 мы все сильно разные.
Речь идет о неоднородности населения в отношении, как восприимчивости заражения, так и склонности заражать других.
В превосходной работе Николаса Льюиса приведен расчет, согласно которому расчетная неоднородность населения по части склонности заражаться и заражать других коронавирусом SARS-COV-2 ведет к понижению порога стадного иммунитета до 7-24%. Вот ведь подарок, если расчет верен!
https://www.nicholaslewis.org/why-herd-immunity-to-covid-19-is-reached-much-earlier-than-thought/
2) Спасение в погоде.
В замечательной работе Алана Евангелиста показана остро выраженная сезонность вирусов гриппа и эндемических коронавирусов человека. Анализ 8-летнего периода наблюдений показал, что в условиях климата северо-востока США в период с июня по сентябрь активность человеческого коронавируса была либо нулевой, либо демонстрировала 99%+ снижение. И есть немалые основания, что SARS-COV-2 ведет себя аналогично.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.15.20103416v1
Похоже, правы были исследователи IHV, еще в начале марта нарисовавшие карту сезонности COVID-19.
И мой тогдашний прогноз тоже оказался верен:
«апрель станет критическим месяцем для вспышек эпидемии в крупнейших российских городах: Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Казани …»
Жаль только, что в мае погода подвела и оказалась прохладней обычного.
https://t.me/theworldisnoteasy/1005
#Эпидемия
Nicholas Lewis
Why herd immunity to COVID-19 is reached much earlier than thought
A pdf copy of this article is available here.
Introduction
A study published in March by the COVID-19 Response Team from Imperial College (Ferguson20) appears to have been largely responsible for driving government actions in the UK and, to a fair…
Introduction
A study published in March by the COVID-19 Response Team from Imperial College (Ferguson20) appears to have been largely responsible for driving government actions in the UK and, to a fair…
Forwarded from Малоизвестное интересное
В США две пандемии.
А у нас?
Может ли уровень смертности от пандемии в одной стране отличается в разы для разных социальных групп? Может, и именно так обстоит дело в реальности. Смертность от COVID-19 среди афроамериканцев до 6 раза выше, чем среди белых американцев (1), (2).
Почему столь огромная разница?
Видно, прав Фристон, - нет одной пандемии, а есть много разных и много от чего зависящих. Например, от последствий имущественного неравенства.
Слишком разные, например, у афроамериканцев и белых условия жизни и работы, состояние здоровья и доступ к медицинской помощи. Первые, как правило, живут в более плотно населенных городских районах и домохозяйствах, где проживают вместе несколько поколений. Они же являются основными работниками, которые не могут работать из дома. У них меньше оплачиваемых отпусков по болезни и медицинской страховки, но больше заболеваний, вроде диабета, сердечно-сосудистых заболеваний, серповидно-клеточная анемии и астмы, - повышающих риск смертности от COVID-19. Вследствие всего вышеназванного, афроамериканцы куда чаще белых в упор не видят или, как минимум, недооценивают тяжесть своего состояния, когда обращаются за медицинской помощью. Последствия этого очевидны.
Более высокая смертность от COVID-19 (особенно в более молодом возрасте) согласуется с другими различиями в состоянии здоровья у афроамериканцев (3): в 4 раза выше вероятность смерти от осложнений во время родов, в 20 раз выше вероятность сердечной недостаточности до 50 лет и на 4 года меньше срок жизни.
Умножение многих аспектов неравенства с течением времени приводит к еще большему неравенству. По статистике благосостояние афроамериканцев в 10 раз ниже чем у белых американцев (4).
Вот и получается, что у афроамериканцев и белых, как будто, две разные пандемии: у первых куда чаще «пандемия бедных», а у вторых - «пандемия богатых».
Это вовсе не значит, что все афроамериканцы бедные, а все белые богатые. Бедные есть и среди белых. А доля афроамериканцев в населении составляет лишь 14%. Но статистика имущественного неравенства неумолима: белые – преимущественно, богатые, черные – преимущественно, бедные. А смертность от пандемии среди этих двух групп населения разная вовсе не из-за цвета кожи, а вследствие имущественного неравенства.
И еще о статистике. По показателям имущественного неравенства мы с США – близнецы и братья (см. приложенную диаграмму).
Так что ж, и у нас две разные пандемии?
#Эпидемия #США #Неравенство
А у нас?
Может ли уровень смертности от пандемии в одной стране отличается в разы для разных социальных групп? Может, и именно так обстоит дело в реальности. Смертность от COVID-19 среди афроамериканцев до 6 раза выше, чем среди белых американцев (1), (2).
Почему столь огромная разница?
Видно, прав Фристон, - нет одной пандемии, а есть много разных и много от чего зависящих. Например, от последствий имущественного неравенства.
Слишком разные, например, у афроамериканцев и белых условия жизни и работы, состояние здоровья и доступ к медицинской помощи. Первые, как правило, живут в более плотно населенных городских районах и домохозяйствах, где проживают вместе несколько поколений. Они же являются основными работниками, которые не могут работать из дома. У них меньше оплачиваемых отпусков по болезни и медицинской страховки, но больше заболеваний, вроде диабета, сердечно-сосудистых заболеваний, серповидно-клеточная анемии и астмы, - повышающих риск смертности от COVID-19. Вследствие всего вышеназванного, афроамериканцы куда чаще белых в упор не видят или, как минимум, недооценивают тяжесть своего состояния, когда обращаются за медицинской помощью. Последствия этого очевидны.
Более высокая смертность от COVID-19 (особенно в более молодом возрасте) согласуется с другими различиями в состоянии здоровья у афроамериканцев (3): в 4 раза выше вероятность смерти от осложнений во время родов, в 20 раз выше вероятность сердечной недостаточности до 50 лет и на 4 года меньше срок жизни.
Умножение многих аспектов неравенства с течением времени приводит к еще большему неравенству. По статистике благосостояние афроамериканцев в 10 раз ниже чем у белых американцев (4).
Вот и получается, что у афроамериканцев и белых, как будто, две разные пандемии: у первых куда чаще «пандемия бедных», а у вторых - «пандемия богатых».
Это вовсе не значит, что все афроамериканцы бедные, а все белые богатые. Бедные есть и среди белых. А доля афроамериканцев в населении составляет лишь 14%. Но статистика имущественного неравенства неумолима: белые – преимущественно, богатые, черные – преимущественно, бедные. А смертность от пандемии среди этих двух групп населения разная вовсе не из-за цвета кожи, а вследствие имущественного неравенства.
И еще о статистике. По показателям имущественного неравенства мы с США – близнецы и братья (см. приложенную диаграмму).
Так что ж, и у нас две разные пандемии?
#Эпидемия #США #Неравенство
Forwarded from Малоизвестное интересное
Как Италия потушила вспышку COVID-19 ограничением мобильности.
Почему этот опыт так важен для нас именно сейчас.
Впервые удалось получить подтверждение на конкретных цифрах целой страны, насколько эффективно ограничение мобильности для подавления распространения эпидемии.
Только что вышедшее исследование проанализировало «большие данные» мобильности (передвижений) итальянцев до и во время национальной блокировки (с 11.03.2020), а также после частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений (т.н. «фаза 2», с 4.05.2020).
Этот анализ выявил т.н. «эпимобильный паттерн» значительного совпадения динамики регионального коэффициента распространения инфекции Rt и показателя мобильности населения (см. приложенный график).
Выводы таковы:
1) Потребовалась всего 1 неделя, чтобы, путем снижения мобильности втрое, также втрое опустить коэффициента распространения инфекции Rt с примерно 3 до 1. А потом за вторую неделю еще раз втрое уменьшить Rt.
2) После частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений, Италии удалось выйти на новый «стабильный» режим мобильности (примерно 40% от уровня до блокировки) без какого-либо роста Rt. Это удалось сделать за счет (1) повышенного согласия людей на использование средств индивидуальной защиты и соблюдение социальных дистанций (по сравнению с этапом до блокировки), а также за счет (2) повышения способностью отслеживать, тестировать и изолировать инфицированных людей.
Результаты этого исследования показывают, что сейчас, когда Россия начала отменять карантинные меры, вопрос межрегиональной мобильности может стать ключевым. Повторить успех Италии видится вполне возможным при выполнении трех условий.
А) Не спешить со 100%-ным возвращением межрегиональной мобильности на допандемический уровень.
Б) Сохранить использование мер индивидуальной защиты и социальной дистанции.
В) Улучшать практику отслеживания, тестирования и изолирования инфицированных людей.
Итальянский отчет и его онлайн-версия.
#Эпидемия
Почему этот опыт так важен для нас именно сейчас.
Впервые удалось получить подтверждение на конкретных цифрах целой страны, насколько эффективно ограничение мобильности для подавления распространения эпидемии.
Только что вышедшее исследование проанализировало «большие данные» мобильности (передвижений) итальянцев до и во время национальной блокировки (с 11.03.2020), а также после частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений (т.н. «фаза 2», с 4.05.2020).
Этот анализ выявил т.н. «эпимобильный паттерн» значительного совпадения динамики регионального коэффициента распространения инфекции Rt и показателя мобильности населения (см. приложенный график).
Выводы таковы:
1) Потребовалась всего 1 неделя, чтобы, путем снижения мобильности втрое, также втрое опустить коэффициента распространения инфекции Rt с примерно 3 до 1. А потом за вторую неделю еще раз втрое уменьшить Rt.
2) После частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений, Италии удалось выйти на новый «стабильный» режим мобильности (примерно 40% от уровня до блокировки) без какого-либо роста Rt. Это удалось сделать за счет (1) повышенного согласия людей на использование средств индивидуальной защиты и соблюдение социальных дистанций (по сравнению с этапом до блокировки), а также за счет (2) повышения способностью отслеживать, тестировать и изолировать инфицированных людей.
Результаты этого исследования показывают, что сейчас, когда Россия начала отменять карантинные меры, вопрос межрегиональной мобильности может стать ключевым. Повторить успех Италии видится вполне возможным при выполнении трех условий.
А) Не спешить со 100%-ным возвращением межрегиональной мобильности на допандемический уровень.
Б) Сохранить использование мер индивидуальной защиты и социальной дистанции.
В) Улучшать практику отслеживания, тестирования и изолирования инфицированных людей.
Итальянский отчет и его онлайн-версия.
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Возможно, для 80% COVID-19 не страшен.
Они под защитой «темной иммунной материи».
12 дней, прошедшие после моего поста о вызове, брошенном Карлом Фристоном пандемии COVID-19, реально потрясли мир.
Медиа взорвались мега-сенсацией о гипотезе «темной иммунной материи», делающей её носителей слабо восприимчивыми к вирусу SARS-CoV-2.
Если гипотеза верна, то это:
• избавляет до 80% населения от опасности заболеть при инфицировании вирусом SARS-CoV-2;
• подразумевает необходимость кардинального пересмотра основ иммунологии;
• означает, что большая разница между показателями хода пандемии в разных странах - например, в Великобритании и Германии, - не является определяющим следствием различных действий правительств, но лучше всего объясняется различиями между группами населения, которые делают долю восприимчивого населения Германии существенно меньше, чем Великобритании (а в России, возможно, еще меньше, да и вообще чуть ли не меньше всего в мире);
• позволяет в корне поменять стратегию выхода из карантинных ограничений (вместо постепенного снятия – отмена почти всего и сразу).
Это гипотеза. Но не менее обоснованная, чем гипотеза «темной материи» в космологии, общепринятая современной наукой. По словам Фристона, - «чисто технически, объем свидетельств существования «темной иммунной материи» является подавляющим; в том смысле, что обоснованность (маржинальная вероятность) нашей модели для конкретных региональных популяций намного выше, чем обоснованность остальных моделей, в которых фактор наличия «темной иммунной материи» отсуствует».
Иными словами, гипотеза Фристона объясняет практически всё.
В том числе, необъяснимые в рамках современной науки феномены:
• Почему, например, результаты Великобритании (вводившей локдаун) и Швеции (не вводившей) так мало отличаются?
• Что за небывало малая смертность в России?
• и т.д.
Все необъяснимые загогулины пандемии объясняются лишь популяционными различиями долей носителей «темной иммунной материи».
Её наличие – вовсе не бред Фристона.
1. Гипотезу наличия невосприимчивости к SARS-CoV-2 разделяют крупнейшие ученые (включая нобелиата Майкла Левитта).
2. Приблизительно у 30% пациентов с симптомами легкой - умеренной степени значимого количества антител не было обнаружено; это заставляет предположить, что иммунная система пациентов имеет какой-то механизм устранения инфекции еще ДО того, как начинается выработка антител.
3. В мае, как минимум, два авторитетных исследования подтвердили возможность подобного механизма иммунитета.
Это, по сути, 3й тип иммунитета: 1й – врожденный, 2й – приобретённый , 3й – новый, основан на Т-клетках. Они распознают в неизвестном пока вирусе некие черты, уже знакомые им по предыдущим вирусам. И когда они видят клеточную поверхность с торчащим из нее пептидом, они предполагают (из своего знания 4х уже известных им прежних коронавирусов), что клетка заражена. И убивают ее (подробней).
Эпидемиологи всего мира встают на уши от гипотезы Фристона, и далеко не все ее признают.
Политикам, ежу понятно, гипотеза совсем не нравится (выходит это не они спасли народ, а он сам как смог спасся; но экономику именно они угробили).
Но ни те, ни другие ничего по делу ответить Фристону не могут – у него все карты на руках. Например, он шутя берет модель Нила Фергюсона, подставляет туда 80% невосприимчивого населения, - и вуаля: модель верная, а правительство Великобритании зря струхнуло. И так для любой страны.
Главный наезд, что «экстраординарные заявления требуют экстраординарных доказательств», Фристон отбивает легко:
«Понятие «экстраординарное доказательство» отражает магическое мышление. Доказательство - это просто вероятность некоторых данных в рамках модели».
Что-то теперь будет 🥴
Читать.
Смотреть.
#Эпидемия #Фристон
Они под защитой «темной иммунной материи».
12 дней, прошедшие после моего поста о вызове, брошенном Карлом Фристоном пандемии COVID-19, реально потрясли мир.
Медиа взорвались мега-сенсацией о гипотезе «темной иммунной материи», делающей её носителей слабо восприимчивыми к вирусу SARS-CoV-2.
Если гипотеза верна, то это:
• избавляет до 80% населения от опасности заболеть при инфицировании вирусом SARS-CoV-2;
• подразумевает необходимость кардинального пересмотра основ иммунологии;
• означает, что большая разница между показателями хода пандемии в разных странах - например, в Великобритании и Германии, - не является определяющим следствием различных действий правительств, но лучше всего объясняется различиями между группами населения, которые делают долю восприимчивого населения Германии существенно меньше, чем Великобритании (а в России, возможно, еще меньше, да и вообще чуть ли не меньше всего в мире);
• позволяет в корне поменять стратегию выхода из карантинных ограничений (вместо постепенного снятия – отмена почти всего и сразу).
Это гипотеза. Но не менее обоснованная, чем гипотеза «темной материи» в космологии, общепринятая современной наукой. По словам Фристона, - «чисто технически, объем свидетельств существования «темной иммунной материи» является подавляющим; в том смысле, что обоснованность (маржинальная вероятность) нашей модели для конкретных региональных популяций намного выше, чем обоснованность остальных моделей, в которых фактор наличия «темной иммунной материи» отсуствует».
Иными словами, гипотеза Фристона объясняет практически всё.
В том числе, необъяснимые в рамках современной науки феномены:
• Почему, например, результаты Великобритании (вводившей локдаун) и Швеции (не вводившей) так мало отличаются?
• Что за небывало малая смертность в России?
• и т.д.
Все необъяснимые загогулины пандемии объясняются лишь популяционными различиями долей носителей «темной иммунной материи».
Её наличие – вовсе не бред Фристона.
1. Гипотезу наличия невосприимчивости к SARS-CoV-2 разделяют крупнейшие ученые (включая нобелиата Майкла Левитта).
2. Приблизительно у 30% пациентов с симптомами легкой - умеренной степени значимого количества антител не было обнаружено; это заставляет предположить, что иммунная система пациентов имеет какой-то механизм устранения инфекции еще ДО того, как начинается выработка антител.
3. В мае, как минимум, два авторитетных исследования подтвердили возможность подобного механизма иммунитета.
Это, по сути, 3й тип иммунитета: 1й – врожденный, 2й – приобретённый , 3й – новый, основан на Т-клетках. Они распознают в неизвестном пока вирусе некие черты, уже знакомые им по предыдущим вирусам. И когда они видят клеточную поверхность с торчащим из нее пептидом, они предполагают (из своего знания 4х уже известных им прежних коронавирусов), что клетка заражена. И убивают ее (подробней).
Эпидемиологи всего мира встают на уши от гипотезы Фристона, и далеко не все ее признают.
Политикам, ежу понятно, гипотеза совсем не нравится (выходит это не они спасли народ, а он сам как смог спасся; но экономику именно они угробили).
Но ни те, ни другие ничего по делу ответить Фристону не могут – у него все карты на руках. Например, он шутя берет модель Нила Фергюсона, подставляет туда 80% невосприимчивого населения, - и вуаля: модель верная, а правительство Великобритании зря струхнуло. И так для любой страны.
Главный наезд, что «экстраординарные заявления требуют экстраординарных доказательств», Фристон отбивает легко:
«Понятие «экстраординарное доказательство» отражает магическое мышление. Доказательство - это просто вероятность некоторых данных в рамках модели».
Что-то теперь будет 🥴
Читать.
Смотреть.
#Эпидемия #Фристон
Forwarded from Малоизвестное интересное
Рассчитан график прихода и смертность 2й волны.
Новый прорывной результат модели Фристона.
Пока мир яростно и безрезультатно спорит о соотношении пользы и вреда от локдаунов, пока эксперты впустую тратят силы на доказательства самых разных версий летальности, смертельности и смертности COVID-19, пока правительства втихую все больше забивают на пандемию, а уставший и местами озверевший народ выживает и отрывается как может, - команда Карла Фристона продолжает публиковать все новые – истинно прорывные и абсолютно сенсационные результаты 1го в истории человечества прогнозирования пандемии на основе динамической причинной модели (ДПМ).
Новое исследование называется «Эффективный иммунитет и 2я волна». Вот его основные результаты.
1) Отталкиваясь от уже достигнутых в предыдущих исследованиях прорывных результатов – (1) создании куда более точной, чем существующие эпидемиологические модели, принципиально новой LIST-модели пандемии и (2) выявления у людей неизвестной ранее «темной иммунной материи», меняющей все представления об эпидемиях, группа Фристона сосредоточилась на главном – сценарии будущего пандемии в зависимости от длительности приобретенного в 1й волне иммунитета.
2) Результаты моделирования на ДПМ показали, что наиболее вероятен 3х месячный иммунитет, наихудший вариант – 1 месячный, лучший – 32 мес. Соответствующие 3 сценария 2й волны для Великобритании будут такими (рис. 1)
3) В наиболее вероятном сценарии (3х мес. иммунитет) 2я волна придет в следующие сроки (пики смертности 1й и 2й волн в 10 странах показаны в таб. 1).
4) На рис. 2 показаны размахи волн смертности 2х волн (от момента начала локальных эпидемий). А в таб. 2 собраны все основные показатели результатов 2х волн:
- пиковые показатели дневной смертности обеих волн,
- доля задействованного населения (effective) – численность населения минус число незатронутого эпидемией населения (non-exposed),
- % незаразного (Non contagious) и невосприимчивого к вирусу (Non susceptible) населения.
✔️ N.B. 1. Приведенный прогноз задает временные рамки, в которые нужно уложиться, чтоб сохранить тысячи жизней путем создания эффективной политики выявления новых кейсов, контроля, отслеживания и изоляции. Даже при коротком 3-х месячном иммунитете, такая политика способна вообще предотвратить 2ю волну.
✔️ N.B. 2. Насколько точен прогноз, что наиболее вероятен 3-х месячный иммунитет, станет скоро ясно:
- если смертность в Великобритании через несколько недель упадет в 0, модель точна;
- если число дневных смертей будет > 20, Фристон уточнит модель.
✔️ N.B. 3. Этот отчет об исследовании – препринт, не прошедший рецензирование. Но уже ясно, что при такой скорости выхода новых исследований по важнейшим темам, как показывает Фристон, никакая система рецензирования за ним не успеет. А значит систему надо менять.
#Эпидемия
Новый прорывной результат модели Фристона.
Пока мир яростно и безрезультатно спорит о соотношении пользы и вреда от локдаунов, пока эксперты впустую тратят силы на доказательства самых разных версий летальности, смертельности и смертности COVID-19, пока правительства втихую все больше забивают на пандемию, а уставший и местами озверевший народ выживает и отрывается как может, - команда Карла Фристона продолжает публиковать все новые – истинно прорывные и абсолютно сенсационные результаты 1го в истории человечества прогнозирования пандемии на основе динамической причинной модели (ДПМ).
Новое исследование называется «Эффективный иммунитет и 2я волна». Вот его основные результаты.
1) Отталкиваясь от уже достигнутых в предыдущих исследованиях прорывных результатов – (1) создании куда более точной, чем существующие эпидемиологические модели, принципиально новой LIST-модели пандемии и (2) выявления у людей неизвестной ранее «темной иммунной материи», меняющей все представления об эпидемиях, группа Фристона сосредоточилась на главном – сценарии будущего пандемии в зависимости от длительности приобретенного в 1й волне иммунитета.
2) Результаты моделирования на ДПМ показали, что наиболее вероятен 3х месячный иммунитет, наихудший вариант – 1 месячный, лучший – 32 мес. Соответствующие 3 сценария 2й волны для Великобритании будут такими (рис. 1)
3) В наиболее вероятном сценарии (3х мес. иммунитет) 2я волна придет в следующие сроки (пики смертности 1й и 2й волн в 10 странах показаны в таб. 1).
4) На рис. 2 показаны размахи волн смертности 2х волн (от момента начала локальных эпидемий). А в таб. 2 собраны все основные показатели результатов 2х волн:
- пиковые показатели дневной смертности обеих волн,
- доля задействованного населения (effective) – численность населения минус число незатронутого эпидемией населения (non-exposed),
- % незаразного (Non contagious) и невосприимчивого к вирусу (Non susceptible) населения.
✔️ N.B. 1. Приведенный прогноз задает временные рамки, в которые нужно уложиться, чтоб сохранить тысячи жизней путем создания эффективной политики выявления новых кейсов, контроля, отслеживания и изоляции. Даже при коротком 3-х месячном иммунитете, такая политика способна вообще предотвратить 2ю волну.
✔️ N.B. 2. Насколько точен прогноз, что наиболее вероятен 3-х месячный иммунитет, станет скоро ясно:
- если смертность в Великобритании через несколько недель упадет в 0, модель точна;
- если число дневных смертей будет > 20, Фристон уточнит модель.
✔️ N.B. 3. Этот отчет об исследовании – препринт, не прошедший рецензирование. Но уже ясно, что при такой скорости выхода новых исследований по важнейшим темам, как показывает Фристон, никакая система рецензирования за ним не успеет. А значит систему надо менять.
#Эпидемия
Yandex Disk
Рисунок 1.JPG
View and download from Yandex Disk
Forwarded from Малоизвестное интересное
Новое исследование группы Фристона посвящено детальному анализу с помощью Динамической причинной модели (ДПМ) хода пандемии во Франции. Это анализ позволил сделать два важных вывода.
1. Существующие эпидемиологические модели не учитывают нелинейные обратные связи, возникающие в ходе эпидемии. Это, во-первых, наличие в популяции значительной доли населения, резистентного к новому вирусу (т.н. «темная иммунная материя»). И во-вторых, возникновение в результате локдаунов т.н. «недостижимых» — групп населения, до которой вирус просто не может добраться из-за их самоизоляции.
2. Учет в ДПМ эпидемии «резистентных» и «недостижимых» в корне меняет ход эпидемии и объясняет, почему с отменой локдаунов не происходят новые вспышки заражений.
Хорошая новость, следующая их этих выводов, в заголовке — снятие локдаунов не приведет к новым вспышкам.
Плохая же — в том, что используемые во всем мире традиционные и усовершенствованные эпидемиологические модели надо менять.
Продолжить чтение (еще на 5 мин.):
На Medium https://bit.ly/3ieU8jG
На Яндекс Дзен https://clck.ru/PLQe8
#Эпидемия #Фристон
1. Существующие эпидемиологические модели не учитывают нелинейные обратные связи, возникающие в ходе эпидемии. Это, во-первых, наличие в популяции значительной доли населения, резистентного к новому вирусу (т.н. «темная иммунная материя»). И во-вторых, возникновение в результате локдаунов т.н. «недостижимых» — групп населения, до которой вирус просто не может добраться из-за их самоизоляции.
2. Учет в ДПМ эпидемии «резистентных» и «недостижимых» в корне меняет ход эпидемии и объясняет, почему с отменой локдаунов не происходят новые вспышки заражений.
Хорошая новость, следующая их этих выводов, в заголовке — снятие локдаунов не приведет к новым вспышкам.
Плохая же — в том, что используемые во всем мире традиционные и усовершенствованные эпидемиологические модели надо менять.
Продолжить чтение (еще на 5 мин.):
На Medium https://bit.ly/3ieU8jG
На Яндекс Дзен https://clck.ru/PLQe8
#Эпидемия #Фристон
Medium
Снятие локдаунов не ведет к вспышкам
Причина в «темной иммунной материи» и «недостижимых»
Forwarded from Малоизвестное интересное
Прибывает большая волна COVID-19 из-за ослабления соцдистанцирования.
США ждут новые локдауны.
Пока экспериментируют с использованием сотовых телефонов для отслеживания заразных контактов, оказалось, что телефонные данные можно использовать еще инновационней.
Гениальная по простоте идея позволила постдоку Brown University Ци-Цзюнь Хун создать самую точную на сегодня модель (среди всех, что я видел, а видел их много), предсказывающую развитие эпидемии в США.
Идея предельно проста:
1) Рассчитывать «плотность встреч» людей в каждом из регионов по данным от сотовых операторов.
2) Использовать машинное обучение для предсказаний региональных «ежедневных новых заражений» на 2-3 недели вперед, подавая на вход модели сегодняшние «ежедневные новые заражения» в регионе и сегодняшнюю региональную «плотность встреч».
И кстати, - алло, Яндекс: это легко реализуемо и в России, и существенно важнее и полезней, чем индекс самоизоляции.
Предсказательный эффект модели Ци-Цзюнь Хун получился бомбический, - прогноз месячной давности оказался беспрецедентно точен.
Прогноз на следующий месяц ужасен:
• модель прогнозирует, что прибывает большая волна случаев COVID из-за ослабления ограничений социального дистанцирования («плотность встреч» это точно отражает в цифрах);
• к концу июля число заражений достигнет 80 000 подтвержденных случаев в день, что, вероятно, потребует новых блокировок;
• смертность растет и будет расти дальше;
• во всех этих штатах нужны спецмеры, чтобы сгладить кривую: FL, TX, GA, CA, NV, LA, TN, NC, SC и почти все южные, средние и западные штаты США.
Этот прогноз разделяют эксперты Сovidexitstrategy
По их заключению, уровень эпидемии в США уже не позволяет использовать светофорную окраску (зеленый, желтый, красный) для визуализации обстановки в отдельных штатах.
Штаты на границе потери контроля над развитием эпидемии (они на пороге нехватки мест в интенсивной терапии и в целом в госпиталях) теперь окрашиваются в красно-коричневый цвет). И таких штатов, как показано на приложенном рисунке, уже 19.
Интерактивную версия карты см. здесь.
#Эпидемия #США
США ждут новые локдауны.
Пока экспериментируют с использованием сотовых телефонов для отслеживания заразных контактов, оказалось, что телефонные данные можно использовать еще инновационней.
Гениальная по простоте идея позволила постдоку Brown University Ци-Цзюнь Хун создать самую точную на сегодня модель (среди всех, что я видел, а видел их много), предсказывающую развитие эпидемии в США.
Идея предельно проста:
1) Рассчитывать «плотность встреч» людей в каждом из регионов по данным от сотовых операторов.
2) Использовать машинное обучение для предсказаний региональных «ежедневных новых заражений» на 2-3 недели вперед, подавая на вход модели сегодняшние «ежедневные новые заражения» в регионе и сегодняшнюю региональную «плотность встреч».
И кстати, - алло, Яндекс: это легко реализуемо и в России, и существенно важнее и полезней, чем индекс самоизоляции.
Предсказательный эффект модели Ци-Цзюнь Хун получился бомбический, - прогноз месячной давности оказался беспрецедентно точен.
Прогноз на следующий месяц ужасен:
• модель прогнозирует, что прибывает большая волна случаев COVID из-за ослабления ограничений социального дистанцирования («плотность встреч» это точно отражает в цифрах);
• к концу июля число заражений достигнет 80 000 подтвержденных случаев в день, что, вероятно, потребует новых блокировок;
• смертность растет и будет расти дальше;
• во всех этих штатах нужны спецмеры, чтобы сгладить кривую: FL, TX, GA, CA, NV, LA, TN, NC, SC и почти все южные, средние и западные штаты США.
Этот прогноз разделяют эксперты Сovidexitstrategy
По их заключению, уровень эпидемии в США уже не позволяет использовать светофорную окраску (зеленый, желтый, красный) для визуализации обстановки в отдельных штатах.
Штаты на границе потери контроля над развитием эпидемии (они на пороге нехватки мест в интенсивной терапии и в целом в госпиталях) теперь окрашиваются в красно-коричневый цвет). И таких штатов, как показано на приложенном рисунке, уже 19.
Интерактивную версия карты см. здесь.
#Эпидемия #США
«COVID-19 превращается из «Чёрного лебедя» в «Розового фламинго» (3-я волна COVID-19 прогнозируется уже в марте)» - так назывался мой пост от 11 ноября 2020.
А на приложенных графиках текущая статистика поступивших, состоящих, скончавшихся и выписанных пациентов, а также число пациентов в отделении реанимации и интенсивной терапии «Коммунарки» (ГКБ № 40 Москвы). Источник
На графиках очевиден приход 3-й волны. И весьма неслабой (главврач Проценко заявил о рекордном количестве поступающих пациентов).
Остается лишь напомнить, что «Розовый фламинго» — это самая страшная и уродливая птица среди символов катастроф. Это известный катастрофический риск, игнорируемый из-за когнитивных предубеждений руководителя или группы руководителей под воздействием мощных институциональных групп интересов. В отличие от «Серых лебедей», это не просто риски, на которые люди склонны закрывать глаза или бессознательно игнорировать. Это риски, игнорируемые высоким начальством под воздействием конкретных групп влияния.
#РозовыйФламинго #Эпидемия
_______
Источник: https://t.me/theworldisnoteasy/1253
А на приложенных графиках текущая статистика поступивших, состоящих, скончавшихся и выписанных пациентов, а также число пациентов в отделении реанимации и интенсивной терапии «Коммунарки» (ГКБ № 40 Москвы). Источник
На графиках очевиден приход 3-й волны. И весьма неслабой (главврач Проценко заявил о рекордном количестве поступающих пациентов).
Остается лишь напомнить, что «Розовый фламинго» — это самая страшная и уродливая птица среди символов катастроф. Это известный катастрофический риск, игнорируемый из-за когнитивных предубеждений руководителя или группы руководителей под воздействием мощных институциональных групп интересов. В отличие от «Серых лебедей», это не просто риски, на которые люди склонны закрывать глаза или бессознательно игнорировать. Это риски, игнорируемые высоким начальством под воздействием конкретных групп влияния.
#РозовыйФламинго #Эпидемия
_______
Источник: https://t.me/theworldisnoteasy/1253
С 1 июня Сингапур станет мировым полигоном Большого брата.
И все в мире увидят, каким ему быть через несколько лет.
Споры о границах приватности и правах Большого брата в постковидном мире можно заканчивать. Через несколько лет во всех развитых странах будет так, как уже с 1 июня в Сингапуре:
• обязательное приложение на телефоне и/или специальный брелок, без которых закрыт вход во все людные места, за исключением маленьких магазинчиков и аптек;
• это приложение (или брелок) отслеживает и пишет в специальную базу данные о перемещениях человека и его «контактах» (всех людях, с кем человек был в пределах 2 метров не менее 30 мин – эти два параметра настраиваемые).
Собираемые данные считаются анонимными. Однако:
1. как только у кого-то появится положительный тест на COVID (скоро в Сингапуре это будет делаться прямо по дыханию), его данные перестают быть анонимными, и все люди, имевшие с ним «контакт», оповещаются об этом (ну и, понятное дело, «компетентные органы»).
2. также возможна передача собираемых данных и полиции, даже при отсутствии у человека положительного теста на COVID (подробней в расследовании Кирстена Хана).
Никто против такой системы особо не возражает, поскольку всех устраивает, что коронавируса в Сингапуре почти нет, и люди жертвуют приватностью, чтоб не болеть.
Общеизвестно, что в госинициативах добровольное легко становится обязательным, а временное - постоянным. Для этого даже не требуются политические решения на высоком уровне. Просто работают сила привычки, инерция и обычная осторожность.
А еще работает фактор «роста функциональности» - тенденции правительств и корпораций объединять отдельные IT системы, создавая тем самым нечто большее, чем функционал составных частей.
Никто ведь, например, не возмущается, что наши лица записываются и распознаются. А потом приходит полиция с наездом об участии в несанкционированной акции.
А сингапурская система еще круче. Совмещая данные о перемещениях с данными о контактах, она открывает такой ящик Пандоры, что о приватности уже можно будет забыть.
#Эпидемия #БольшойБрат
_______
Источник | #theworldisnoteasy
И все в мире увидят, каким ему быть через несколько лет.
Споры о границах приватности и правах Большого брата в постковидном мире можно заканчивать. Через несколько лет во всех развитых странах будет так, как уже с 1 июня в Сингапуре:
• обязательное приложение на телефоне и/или специальный брелок, без которых закрыт вход во все людные места, за исключением маленьких магазинчиков и аптек;
• это приложение (или брелок) отслеживает и пишет в специальную базу данные о перемещениях человека и его «контактах» (всех людях, с кем человек был в пределах 2 метров не менее 30 мин – эти два параметра настраиваемые).
Собираемые данные считаются анонимными. Однако:
1. как только у кого-то появится положительный тест на COVID (скоро в Сингапуре это будет делаться прямо по дыханию), его данные перестают быть анонимными, и все люди, имевшие с ним «контакт», оповещаются об этом (ну и, понятное дело, «компетентные органы»).
2. также возможна передача собираемых данных и полиции, даже при отсутствии у человека положительного теста на COVID (подробней в расследовании Кирстена Хана).
Никто против такой системы особо не возражает, поскольку всех устраивает, что коронавируса в Сингапуре почти нет, и люди жертвуют приватностью, чтоб не болеть.
Общеизвестно, что в госинициативах добровольное легко становится обязательным, а временное - постоянным. Для этого даже не требуются политические решения на высоком уровне. Просто работают сила привычки, инерция и обычная осторожность.
А еще работает фактор «роста функциональности» - тенденции правительств и корпораций объединять отдельные IT системы, создавая тем самым нечто большее, чем функционал составных частей.
Никто ведь, например, не возмущается, что наши лица записываются и распознаются. А потом приходит полиция с наездом об участии в несанкционированной акции.
А сингапурская система еще круче. Совмещая данные о перемещениях с данными о контактах, она открывает такой ящик Пандоры, что о приватности уже можно будет забыть.
#Эпидемия #БольшойБрат
_______
Источник | #theworldisnoteasy
AsiaOne
TraceTogether token or app required from June 1 at all malls, workplaces, schools
AsiaOne - SINGAPORE - From June 1, digital check-ins for contact tracing at places with higher footfall or where people are likely to be in close proximity can only be done using the TraceTogether app or token.These places include shopping malls,.... Read…
Уловка COVID-22: сосуществование и борьба биологической и социальной заразы.
Обнаружен критический переход уровня заболеваемости при эпидемиях.
Только что опубликовано прорывное исследование престижной международной группы исследователей из 7 университетов (США, Нидерланды, Швеция) и Института Санта-Фе.
Это рецензированное междисциплинарное исследование:
• посвящено одной из самых серьёзных научно-социальных проблем поляризации общества в 21 веке – носить/не носить, кому, когда и где маску при подъеме-пике-спаде эпидемий?
• дает принципиально новый обоснованный ответ по решению названной проблемы;
• ярко демонстрирует ограниченность, примитивность и ошибочность полярных точек зрения на основе результатов исследований, не учитывающих роль обратных связей между биологическими и «социальными инфекциями».
Уловка-22 (Catch-22) – ставший супер-мемом термин из одноименного романа Джозефа Хеллера, - гласит: «Всякий, кто пытается уклониться от выполнения боевого долга, не является подлинно сумасшедшим».
• Смысл термина в том, что забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла.
• А парадокс в том, что в условиях правовых, административных, социальных или логических коллизий, индивид, подпадающий под действие таких норм, не может вести себя целесообразно.
Применяя этот термин к проблеме ношения масок, получаем такой парадокс.
✔️ С одной стороны, ношение масок снижает скорость передачи и, следовательно, распространенность заболевания.
✔️ С другой стороны, снижение заболеваемости препятствует продолжению ношения масок, тем самым способствуя возрождению эпидемии.
В основе парадокса столкновение биологической инфекции (вируса), ломающей здоровье людей, с «социальной инфекцией», изменяющей поведение людей. И до сих пор распространение и сосуществование этих двух инфекций ошибочно исследовалось порознь.
Чтобы исследовать двунаправленную связь двух инфекций, авторы объединили модель «социальной инфекции» (учитывающей различные поведенческие механизмы, влияющие на ношение масок – эффект стадности, страх заражения, влияние элиты и просоциальность) с эпидемической моделью.
В результате моделирования был обнаружен критический переход/перелом, когда население предполагает, что распространение болезни сильно опасно, и это вызывает устойчивый массовый ответ - использование маски. В результате эпидемия также переламывается и начинается её спад.
Но когда показатели заболеваемости становятся не столь угрожающими, ношение масок начинает становиться не обязательным. В результате, даже менее заразные варианты вируса могут вызывать более высокий уровень заболеваемости, чем его более заразные аналоги (в условиях ношения масок). И тогда случается обратный перелом.
Резюме модели очевидно.
✔️ либо (в условиях без надлежащего ношения масок) игра двух переломов с непредсказуемым результатом, когда даже вакцинации может оказаться недостаточно для уменьшения конечного размера эпидемии;
✔️ либо обременительное и психологически дорогое ношение масок, минимизирующее эпидемию за счет изменения баланса двух критических переходов эпидемии в пользу «социальной заразы», помогающей убивать заразу биологическую.
В ситуации, когда уже в обозримом будущем Россию ждет рост заболеваемости ковидом штамов BA.4/BA.5, не спешите обвинять авторов авторитетного, рецензированного исследования в некомпетентности, алармизме, очковтирательстве и банальном жульничестве.
Подумайте лучше о себе и близких, помня об Уловке COVID-22:
«забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла».
www.pnas.org
#Эпидемия
_______
Источник | #theworldisnoteasy
Хочешь узнать больше? Подпишись на FSCP+
Обнаружен критический переход уровня заболеваемости при эпидемиях.
Только что опубликовано прорывное исследование престижной международной группы исследователей из 7 университетов (США, Нидерланды, Швеция) и Института Санта-Фе.
Это рецензированное междисциплинарное исследование:
• посвящено одной из самых серьёзных научно-социальных проблем поляризации общества в 21 веке – носить/не носить, кому, когда и где маску при подъеме-пике-спаде эпидемий?
• дает принципиально новый обоснованный ответ по решению названной проблемы;
• ярко демонстрирует ограниченность, примитивность и ошибочность полярных точек зрения на основе результатов исследований, не учитывающих роль обратных связей между биологическими и «социальными инфекциями».
Уловка-22 (Catch-22) – ставший супер-мемом термин из одноименного романа Джозефа Хеллера, - гласит: «Всякий, кто пытается уклониться от выполнения боевого долга, не является подлинно сумасшедшим».
• Смысл термина в том, что забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла.
• А парадокс в том, что в условиях правовых, административных, социальных или логических коллизий, индивид, подпадающий под действие таких норм, не может вести себя целесообразно.
Применяя этот термин к проблеме ношения масок, получаем такой парадокс.
✔️ С одной стороны, ношение масок снижает скорость передачи и, следовательно, распространенность заболевания.
✔️ С другой стороны, снижение заболеваемости препятствует продолжению ношения масок, тем самым способствуя возрождению эпидемии.
В основе парадокса столкновение биологической инфекции (вируса), ломающей здоровье людей, с «социальной инфекцией», изменяющей поведение людей. И до сих пор распространение и сосуществование этих двух инфекций ошибочно исследовалось порознь.
Чтобы исследовать двунаправленную связь двух инфекций, авторы объединили модель «социальной инфекции» (учитывающей различные поведенческие механизмы, влияющие на ношение масок – эффект стадности, страх заражения, влияние элиты и просоциальность) с эпидемической моделью.
В результате моделирования был обнаружен критический переход/перелом, когда население предполагает, что распространение болезни сильно опасно, и это вызывает устойчивый массовый ответ - использование маски. В результате эпидемия также переламывается и начинается её спад.
Но когда показатели заболеваемости становятся не столь угрожающими, ношение масок начинает становиться не обязательным. В результате, даже менее заразные варианты вируса могут вызывать более высокий уровень заболеваемости, чем его более заразные аналоги (в условиях ношения масок). И тогда случается обратный перелом.
Резюме модели очевидно.
✔️ либо (в условиях без надлежащего ношения масок) игра двух переломов с непредсказуемым результатом, когда даже вакцинации может оказаться недостаточно для уменьшения конечного размера эпидемии;
✔️ либо обременительное и психологически дорогое ношение масок, минимизирующее эпидемию за счет изменения баланса двух критических переходов эпидемии в пользу «социальной заразы», помогающей убивать заразу биологическую.
В ситуации, когда уже в обозримом будущем Россию ждет рост заболеваемости ковидом штамов BA.4/BA.5, не спешите обвинять авторов авторитетного, рецензированного исследования в некомпетентности, алармизме, очковтирательстве и банальном жульничестве.
Подумайте лучше о себе и близких, помня об Уловке COVID-22:
«забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла».
www.pnas.org
#Эпидемия
_______
Источник | #theworldisnoteasy
Хочешь узнать больше? Подпишись на FSCP+
