Влияние COVID на смертность
В Institut des Actuaires сделали доклад на эту тему, как можно было не послушать? :-)
В двух словах, человек пытается показать, что смертность от ковида пропорциональна обычной смертности (слайд 5). Под «обычной» смертностью он подразумевает «смертность без учёта смертей от внешних причин» - убийства, самоубийства, автокатастрофы и пр. То есть «смертность от болезни, по здоровью». В этом смысле очень интересно посмотреть на график «общей» смертности и «обычной», точнее на их расхождение. И задуматься, какой же фигнёй занимаются мальчики до 40 лет, что у них такая огромная «смертность от внешних причин»? Никакого сюрприза, конечно, но всё равно, впечатляет увидеть этот график своими глазами.
В качестве модели смертности от ковида автор предлагает простую формулу AIR: X = A*I*R, где X - смертность от ковида, A - общая смертность, I - множитель заражения, R - множитель смертности заражённого. Сама по себе модель может быть, конечно же, какой угодно, интересно поведение этих множителей от различных факторов. Если они меняются индивидуально, от человека к человеку - то никакого интереса такая модель не представляет. Если же видны какие-то константы или хотя бы закономерности - модель можно использовать в предсказательных целях.
Дальше автор разбивает людей на группы по возрасту и по тому, что во Франции называют groupe socio-professionnel, то есть какие-то однородные по своему составу (характеристики, поведение и пр.) группы. В отличие от Франции, в Великобритании (автор из Эдинбурга) не стесняются расовой классификации, поэтому там не только сегментация по доходам, образованию и типу работы (рабочий, колхозник, офисная крыса, начальник, артист, пенсионер, безработный), но и этнические группы.
И вот выходит, что R очень слабо зависит от всей этой классификации. То есть, когда мы говорим «от ковида умирают только старики», это можно переформулировать как «ковид убивает в z раз больше обычного, а обычно умирают только старики, поэтому на стариках эффект ковида виден лучше». Тут автору задали вопрос про разные медицинские эффекты - насколько больше умирают те, у кого и так уже есть какие-то проблемы со здоровьем. Он ответил чуть позже, на странице 17, примерно в том же духе: да, люди, у которых лишний вес, диабет и прочее, они быстрее умирают от ковида - но и без ковида они умирают быстрее. Точно посчитать у него не получается (сложный доступ к данным), но не факт, что будет какой-то другой результат.
Фактор I ведёт себя достаточно предсказуемо. На странице 12 автор приводит несколько определяющих его значение параметров:
* От пола он практически не зависит
* Очень слабая зависимость от уровня доходов (но всё же, чем меньше денег - тем больше риск, об этом он поговорит позже)
* Возраст влияет - молодёжь (18-24 года) заражается существенно проще, чем остальные категории населения. От себя добавлю: то ли из-за стиля жизни (тусовки, вечеринки), то ли потому что они неправильно поняли, почему смертность видна только на стариках (нам пофиг, ковид молодых не задевает!)
* География конечно же влияет - с точки зрения I лучше жить в жопе мира, чем в центре Лондона
* Раса влияет - у белых I самый низкий. Но тут тоже он позже попытался декоррелировать от всего остального
* У мед. персонала I вдвое больше среднего. Но самый ужас - у client-facing care home worker (я не совсем понял английский термин - это те, кто, условно, ухаживает за стариками, или уборщики дома туда тоже попадают?), у них I втрое больше.
* Вполне предсказуемо, что с размером семьи (количество людей, живущих под одной крышей) I тоже растёт. Эффект чисто математический, но не он ли объясняет постоянно всплывающую в израильских блогах тему о том, как «религиозным всё пофиг»? Может, у них больше заражённость только потому, что семьи большие, а не из-за какого-то их особого поведения?
Слайды 13-15 разбирают эффект дохода. Обычная смертность растёт с уменьшением доходов - это всем известный факт (серые прямоугольники). Смертность от ковида (синие прямоугольники) тоже растёт с уменьшением доходов, и даже кажется, что она растёт существенно быстрее, особенно на последних трёх децилях. Но мы видели, например, что в Лондоне ковида было существенно больше, чем где бы то ни было по стране, и при этом именно в Лондоне же больший процент бедных людей. Если попытаться декоррелировать хотя бы географический фактор (тут сложность из-за разной детализации данных - здесь автор вынужден перейти к данным общей смертности, он не смог исключить смертность от внешних причин), то эффект бедности становится существенно меньше: красные полоски - общая смертность, серые - наблюдаемая смертность от ковида, жёлтые - после того, как убрали эффект географии.
Вторая тема доклада - насколько можно говорить просто об ускорении смертности? То есть, нет ли такого эффекта, что от ковида умирают те, кто и так умер бы - не в этом году, так в следующем? (Майк, привет, это твоя тема!) В таком случае общий эффект на населении был бы существенно ниже - повышенная смертность этого года практически компенсировалась бы пониженной смертностью следующего. Понятно, что мы предполагаем, что эпидемия когда-то остановится. Ключевой вопрос долгосрочных последствий болезни на не имевших никаких осложнений больных ковидом - но вроде как пока что нет никаких оснований уверенно утверждать, что такие последствия есть.
В такой постановке задачи достаточно цинично, но очевидно, что ковид «оздоравливает» выжившую популяцию. Как лиса в курятнике: если она съела самых слабых, то в живых остались самые сильные. Дальше автор пытается построить модель и численно оценить этот эффект, но мне эта часть показалась не такой интересной. Да, с точки зрения актуария (принятие решения о сценариях смертности) это очень важный вопрос, но насколько же там всё вилами на воде писано. И даже в построенных и откалиброванных по имеющимся данным моделях эффект получается слабым. Так что эту часть можно пропустить.
Интересен слайд 25, где автор пытается сделать какие-то выводы о грядущей смертности, исходя из общих соображений:
* От рака и прочих болезней смертность должна краткосрочно вырасти - во время ковида люди перестали диагностироваться и лечиться
* От болезней дыхательных путей смертность может снизиться - эффект «умерли самые слабые». При условии, что мы не обнаружим какого-то супер-разрушающего эффекта у переболевших ковидом здоровых людей
* Есть совершенно неоцениваемый эффект научного прогресса - денег в исследования сейчас вбухали без счёта. Аналогично с деньгами в развитие медицины - дай бог, чтобы эти бюджеты оставались с нами подольше
* Эффект смены паттернов поведения тоже нереально предсказать. Кто-то перестал стрессовать по пути на работу, а кто-то перестал заниматься спортом. И уж точно все стали больше пить алкоголя (добравшийся до этого места читатель может нервно похихикать и задуматься)
* Экономический эффект - я ожидал, что автор упомянет специфику Франции, где ковид практически не отразился на уровне безработицы (у нас государство вбухивает в поддержание рабочих мест ещё больше денег, чем в исследования), но по Великобритании он прошёлся - на смертности эффект от безработицы явно будет виден
В двух словах, человек пытается показать, что смертность от ковида пропорциональна обычной смертности (слайд 5). Под «обычной» смертностью он подразумевает «смертность без учёта смертей от внешних причин» - убийства, самоубийства, автокатастрофы и пр. То есть «смертность от болезни, по здоровью». В этом смысле очень интересно посмотреть на график «общей» смертности и «обычной», точнее на их расхождение. И задуматься, какой же фигнёй занимаются мальчики до 40 лет, что у них такая огромная «смертность от внешних причин»? Никакого сюрприза, конечно, но всё равно, впечатляет увидеть этот график своими глазами.
В качестве модели смертности от ковида автор предлагает простую формулу AIR: X = A*I*R, где X - смертность от ковида, A - общая смертность, I - множитель заражения, R - множитель смертности заражённого. Сама по себе модель может быть, конечно же, какой угодно, интересно поведение этих множителей от различных факторов. Если они меняются индивидуально, от человека к человеку - то никакого интереса такая модель не представляет. Если же видны какие-то константы или хотя бы закономерности - модель можно использовать в предсказательных целях.
Дальше автор разбивает людей на группы по возрасту и по тому, что во Франции называют groupe socio-professionnel, то есть какие-то однородные по своему составу (характеристики, поведение и пр.) группы. В отличие от Франции, в Великобритании (автор из Эдинбурга) не стесняются расовой классификации, поэтому там не только сегментация по доходам, образованию и типу работы (рабочий, колхозник, офисная крыса, начальник, артист, пенсионер, безработный), но и этнические группы.
И вот выходит, что R очень слабо зависит от всей этой классификации. То есть, когда мы говорим «от ковида умирают только старики», это можно переформулировать как «ковид убивает в z раз больше обычного, а обычно умирают только старики, поэтому на стариках эффект ковида виден лучше». Тут автору задали вопрос про разные медицинские эффекты - насколько больше умирают те, у кого и так уже есть какие-то проблемы со здоровьем. Он ответил чуть позже, на странице 17, примерно в том же духе: да, люди, у которых лишний вес, диабет и прочее, они быстрее умирают от ковида - но и без ковида они умирают быстрее. Точно посчитать у него не получается (сложный доступ к данным), но не факт, что будет какой-то другой результат.
Фактор I ведёт себя достаточно предсказуемо. На странице 12 автор приводит несколько определяющих его значение параметров:
* От пола он практически не зависит
* Очень слабая зависимость от уровня доходов (но всё же, чем меньше денег - тем больше риск, об этом он поговорит позже)
* Возраст влияет - молодёжь (18-24 года) заражается существенно проще, чем остальные категории населения. От себя добавлю: то ли из-за стиля жизни (тусовки, вечеринки), то ли потому что они неправильно поняли, почему смертность видна только на стариках (нам пофиг, ковид молодых не задевает!)
* География конечно же влияет - с точки зрения I лучше жить в жопе мира, чем в центре Лондона
* Раса влияет - у белых I самый низкий. Но тут тоже он позже попытался декоррелировать от всего остального
* У мед. персонала I вдвое больше среднего. Но самый ужас - у client-facing care home worker (я не совсем понял английский термин - это те, кто, условно, ухаживает за стариками, или уборщики дома туда тоже попадают?), у них I втрое больше.
* Вполне предсказуемо, что с размером семьи (количество людей, живущих под одной крышей) I тоже растёт. Эффект чисто математический, но не он ли объясняет постоянно всплывающую в израильских блогах тему о том, как «религиозным всё пофиг»? Может, у них больше заражённость только потому, что семьи большие, а не из-за какого-то их особого поведения?
Слайды 13-15 разбирают эффект дохода. Обычная смертность растёт с уменьшением доходов - это всем известный факт (серые прямоугольники). Смертность от ковида (синие прямоугольники) тоже растёт с уменьшением доходов, и даже кажется, что она растёт существенно быстрее, особенно на последних трёх децилях. Но мы видели, например, что в Лондоне ковида было существенно больше, чем где бы то ни было по стране, и при этом именно в Лондоне же больший процент бедных людей. Если попытаться декоррелировать хотя бы географический фактор (тут сложность из-за разной детализации данных - здесь автор вынужден перейти к данным общей смертности, он не смог исключить смертность от внешних причин), то эффект бедности становится существенно меньше: красные полоски - общая смертность, серые - наблюдаемая смертность от ковида, жёлтые - после того, как убрали эффект географии.
Вторая тема доклада - насколько можно говорить просто об ускорении смертности? То есть, нет ли такого эффекта, что от ковида умирают те, кто и так умер бы - не в этом году, так в следующем? (Майк, привет, это твоя тема!) В таком случае общий эффект на населении был бы существенно ниже - повышенная смертность этого года практически компенсировалась бы пониженной смертностью следующего. Понятно, что мы предполагаем, что эпидемия когда-то остановится. Ключевой вопрос долгосрочных последствий болезни на не имевших никаких осложнений больных ковидом - но вроде как пока что нет никаких оснований уверенно утверждать, что такие последствия есть.
В такой постановке задачи достаточно цинично, но очевидно, что ковид «оздоравливает» выжившую популяцию. Как лиса в курятнике: если она съела самых слабых, то в живых остались самые сильные. Дальше автор пытается построить модель и численно оценить этот эффект, но мне эта часть показалась не такой интересной. Да, с точки зрения актуария (принятие решения о сценариях смертности) это очень важный вопрос, но насколько же там всё вилами на воде писано. И даже в построенных и откалиброванных по имеющимся данным моделях эффект получается слабым. Так что эту часть можно пропустить.
Интересен слайд 25, где автор пытается сделать какие-то выводы о грядущей смертности, исходя из общих соображений:
* От рака и прочих болезней смертность должна краткосрочно вырасти - во время ковида люди перестали диагностироваться и лечиться
* От болезней дыхательных путей смертность может снизиться - эффект «умерли самые слабые». При условии, что мы не обнаружим какого-то супер-разрушающего эффекта у переболевших ковидом здоровых людей
* Есть совершенно неоцениваемый эффект научного прогресса - денег в исследования сейчас вбухали без счёта. Аналогично с деньгами в развитие медицины - дай бог, чтобы эти бюджеты оставались с нами подольше
* Эффект смены паттернов поведения тоже нереально предсказать. Кто-то перестал стрессовать по пути на работу, а кто-то перестал заниматься спортом. И уж точно все стали больше пить алкоголя (добравшийся до этого места читатель может нервно похихикать и задуматься)
* Экономический эффект - я ожидал, что автор упомянет специфику Франции, где ковид практически не отразился на уровне безработицы (у нас государство вбухивает в поддержание рабочих мест ещё больше денег, чем в исследования), но по Великобритании он прошёлся - на смертности эффект от безработицы явно будет виден