Коронавирус: опасная иллюзия смертности. Ч.1
Безответственная пресса начинает заполнять наше информационное поле новостями о погибших от коронавируса, хотя таких сведений не озвучивает ни лечащий врач, ни ВОЗ. Из-за своей невнимательности журналисты де-факто самостоятельно называют причины смерти. И эта маленькая неточность в формулировке имеет колоссальное значение для общества. Сегодня крайне важно не путать общую смертность людей с подтверждённым коронавирусом и смертность непосредственно от коронавируса.
Все мы видели пугающие цифры среди погибших с положительным тестом на Covid-19. Но высокий процент смертности, который мы наблюдаем - есть иллюзия, ибо в большинстве своём мы смотрим на естественную смертность, которая случилась бы и без заражения, поскольку причиной стало что-то другое. То есть смертность от инфекции как бы умножается на естественную, и мы лицезреем результат этого умножения, хотя нам надо смотреть на частное.
Говоря иносказательно, день смерти для каждого предопределён и множество людей с коронавирусом, ушедших в мир иной, умерли бы в любом случае. Мы не узнаем их количество, но можем посчитать риски, опираясь на теорию вероятностей. Для этого нам надо сопоставить общую смертность со смертностью при наличии инфекции.
В своей предыдущей статье «Коронавирус: как мы себя обманываем» я уже демонстрировал разницу между смертностями на примере демографических данных Италии по одной возрастной группе. А сейчас я хочу поделиться свежим графиком Дэвида Шпигельхальтера, именитого статистика из Университета Кембриджа. В его распоряжении был полный объём данных по Великобритании от Имперского колледжа Лондона.
Таблица с данными + те же значения на логарифмической шкале
В сравнении годовой смертности и смертности среди людей с положительным тестом на Covid-19 мы отчётливо видим совпадение формы кривой. А отношение между абсолютными значениями варьируется от 0.5 до 2, причём в возрастной группе до 50 лет оно в среднем меньше единицы. Следовательно, фоновая или естественная смертность людей зачастую даже больше, чем при коронавирусе.
Как можно сравнивать годовое значение и данные по новому заболеванию, коему лишь несколько месяцев от роду?! - таких комментариев к прошлой моей статье было много. Некоторые даже предлагали умножать смертность при коронавирусе на частное между 12 месяцами и неким временным периодом по заражению. Но все они неправильно воспринимают смысл интервала и путают сладкое с сахаром. Вероятности работают по-другому.
Равенство между коэффициентами смертности вовсе не означает, что коронавирус за время эпидемии убивает столько же людей, сколько все другие заболевания за год. Это разные вероятности. К слову, смертность при обширном инфаркте будет значительно больше таковой при Covid-19.
Равенство между коэффициентами означает, что вероятность умереть от коронавируса эквивалентна вероятности не прожить ещё один год. Другими словами, опасность новой инфекции равна опасности повседневной жизни на протяжении года. Убеждённые в обратном забывают, что коронавирусом ещё надо сначала заболеть и только потом от него умереть.
Важно также упомянуть, что все указанные риски являются средними рисками для людей соответствующего возраста, но не являются рисками для среднего человека. Это связано с тем, что большую часть риска несут люди, которые уже хронически больны. Для подавляющего большинства здоровых людей риск умереть от Covid-19 или умереть от чего-то ещё намного ниже приведённых выше значений.
Именно поэтому Дэвид Шпигельхалтер в своей публикации говорит о важности распространения инфекции во избежание перегрузки национальной системы здравоохранения, которая может повлечь за собой увеличение фоновой смертности.
И тут возникает чрезвычайно сложная дилемма. Все призывают сглаживать кривую заболеваемости дабы равномерно распределить нагрузку на систему здравоохранения. Однако жёсткие меры подавления и бдительный надзор за каждым кашлянувшим также перегружают эту систему.
А что если реальность спрогнозировать гораздо сложнее, чем кажется и все модели, демонстрирующие нам страшные экспоненты, бессовестно врут?
Хтоническая пропасть в Италии
Думаю многие из вас слышали истории про переполненные морги и тот лютый ужас, творящийся на земле Микеланджело. Но давайте мы будем мыслить конкретными категориями, а не уповать на изобилие паники в социальных сетях. Коронавирус пришёл в Европу не вчера и у нас есть график с количеством смертей, включающий в себя первые 12 недель 2020 года.
Кто нибудь наблюдает новые точки экстремума? Предлагаю ещё посмотреть на аналогичный график сугубо по Италии, который также подготовили исследователи из EuroMOMO.
Глядя на изображение выше, мы отчётливо видим, что новое пиковое значение находится на одном и том же уровне с эпидемией гриппа зимой 2016 года. Да, данные могут поступать с задержкой, но стоит ещё вспомнить тезисы истериков о том, что реальная распространённость коронавируса гораздо шире. И это в самом деле так - официальная статистика объективно не способна учесть все случаи заражения.
Поэтому можно сколько угодно цитировать слова мэра Бергамо о числе погибших в его маленьком городе непонятно из-за чего, но факт остаётся фактом - в начале 2020 года в Италии погибло не больше людей, чем в начале 2017 года. Проводился даже ретроспективный анализ той опасной зимы, свидетельствующий о 25 000 избыточных смертей. И тут возникает вопрос: а как так получается, что в 2017 году их система здравоохранения работала устойчиво и не требовала тех экстренных мер, которые предпринимаются сегодня?
Согласно данным ВОЗ от 31 марта, в Италии обнаружено более 100 000 заражённых коронавирусом и зафиксировано 11 000 смертных случаев среди них. При этом коечный фонд превышает 200 000 мест. По опыту Китая мы знаем, что госпитализация требуется для 13.8% заражённых, а интенсивное лечение необходимо 4.7%. Округлим первое значение до 15%. То есть в стационаре нуждалось около 15 000 человек. Как 7.5% не одномоментной нагрузки на систему здравоохранения могли стать причиной для столь критичной дестабилизации этой системы?
Не забывайте, что выше я привёл вам цифры по последнему дню марта, а проблемы в медучреждениях Италии начались гораздо раньше. Поэтому я однозначно утверждаю, что перегрузку вызывает не количество нуждающихся в лечении, а чрезмерный объём усилий брошенных на диагностику. Если бы врачи в 2017 году начали класть в стационар каждого с подозрением на грипп, то коллапс был бы ещё масштабнее.
Предпринимаемые меры ограничивают ресурсы национального здравоохранения и это похоже на химиотерапию без надобности. Например, в Калифорнии возникла острая нехватка медсестер, поскольку карантин запрещает студентам проходить практику в больницах. В Германии врачи с положительным тестом на ковид должны самоизолироваться и часто их трудно заменить. Уверен, что подобные противоречия наблюдаются всюду.
Плюс ко всему существует ещё риск так называемых внутрибольничных инфекций, которыми пациент заражается в стационаре. По оценкам NNIS, в США ежегодно происходит почти 2 миллиона таких случаев, приводящих к 99 000 смертей, треть из которых ассоциирована с пневмонией! Вы только вдумайтесь в потенциальную степень абсурдности происходящего.
Страны ринулись спасать население от псевдо-бубонной чумы современности, поставив под угрозу всю систему здравоохранения. Однако сегодня нет никаких убедительных доказательств того, что новая болячка значительно опаснее гриппа. Единственная причина для нозофобии - компьютерные модели с пугающими экспонентами. Человек позволил себе думать, что он способен предсказывать будущее.
При всех существующих ныне технологиях и вековом наборе сведений о климате у нас не всегда прогноз погоды совпадает с реальностью. Качество, полнота и объём данных принципиальны, а в случае с пандемией нет ни одного из этих атрибутов. К слову есть очень хорошая статья, которая показывает, как из якобы простенькой и очевидной модели с перемножением трёх легко измеряемых цифр задача превращается в тяжелейший когортный анализ с десятками факторов и высоким коэффициентом неопределённости.
Миллионы людей уверовали в сомнительный результат компьютерных вычислений, хотя научное сообщество не пришло к консенсусу. Исследователи заняты своим делом и таки сами говорят о неидентифицируемости в калибровках моделей и слишком высокой вариативности. Поэтому главная проблема не в учёных, а в бездумной интерпретации их трудов журналистами и экспертами из социальных сетей.
Продолжение
Все мы видели пугающие цифры среди погибших с положительным тестом на Covid-19. Но высокий процент смертности, который мы наблюдаем - есть иллюзия, ибо в большинстве своём мы смотрим на естественную смертность, которая случилась бы и без заражения, поскольку причиной стало что-то другое. То есть смертность от инфекции как бы умножается на естественную, и мы лицезреем результат этого умножения, хотя нам надо смотреть на частное.
Говоря иносказательно, день смерти для каждого предопределён и множество людей с коронавирусом, ушедших в мир иной, умерли бы в любом случае. Мы не узнаем их количество, но можем посчитать риски, опираясь на теорию вероятностей. Для этого нам надо сопоставить общую смертность со смертностью при наличии инфекции.
В своей предыдущей статье «Коронавирус: как мы себя обманываем» я уже демонстрировал разницу между смертностями на примере демографических данных Италии по одной возрастной группе. А сейчас я хочу поделиться свежим графиком Дэвида Шпигельхальтера, именитого статистика из Университета Кембриджа. В его распоряжении был полный объём данных по Великобритании от Имперского колледжа Лондона.
Таблица с данными + те же значения на логарифмической шкале
В сравнении годовой смертности и смертности среди людей с положительным тестом на Covid-19 мы отчётливо видим совпадение формы кривой. А отношение между абсолютными значениями варьируется от 0.5 до 2, причём в возрастной группе до 50 лет оно в среднем меньше единицы. Следовательно, фоновая или естественная смертность людей зачастую даже больше, чем при коронавирусе.
Как можно сравнивать годовое значение и данные по новому заболеванию, коему лишь несколько месяцев от роду?! - таких комментариев к прошлой моей статье было много. Некоторые даже предлагали умножать смертность при коронавирусе на частное между 12 месяцами и неким временным периодом по заражению. Но все они неправильно воспринимают смысл интервала и путают сладкое с сахаром. Вероятности работают по-другому.
Равенство между коэффициентами смертности вовсе не означает, что коронавирус за время эпидемии убивает столько же людей, сколько все другие заболевания за год. Это разные вероятности. К слову, смертность при обширном инфаркте будет значительно больше таковой при Covid-19.
Равенство между коэффициентами означает, что вероятность умереть от коронавируса эквивалентна вероятности не прожить ещё один год. Другими словами, опасность новой инфекции равна опасности повседневной жизни на протяжении года. Убеждённые в обратном забывают, что коронавирусом ещё надо сначала заболеть и только потом от него умереть.
Важно также упомянуть, что все указанные риски являются средними рисками для людей соответствующего возраста, но не являются рисками для среднего человека. Это связано с тем, что большую часть риска несут люди, которые уже хронически больны. Для подавляющего большинства здоровых людей риск умереть от Covid-19 или умереть от чего-то ещё намного ниже приведённых выше значений.
Именно поэтому Дэвид Шпигельхалтер в своей публикации говорит о важности распространения инфекции во избежание перегрузки национальной системы здравоохранения, которая может повлечь за собой увеличение фоновой смертности.
И тут возникает чрезвычайно сложная дилемма. Все призывают сглаживать кривую заболеваемости дабы равномерно распределить нагрузку на систему здравоохранения. Однако жёсткие меры подавления и бдительный надзор за каждым кашлянувшим также перегружают эту систему.
А что если реальность спрогнозировать гораздо сложнее, чем кажется и все модели, демонстрирующие нам страшные экспоненты, бессовестно врут?
Хтоническая пропасть в Италии
Думаю многие из вас слышали истории про переполненные морги и тот лютый ужас, творящийся на земле Микеланджело. Но давайте мы будем мыслить конкретными категориями, а не уповать на изобилие паники в социальных сетях. Коронавирус пришёл в Европу не вчера и у нас есть график с количеством смертей, включающий в себя первые 12 недель 2020 года.
Кто нибудь наблюдает новые точки экстремума? Предлагаю ещё посмотреть на аналогичный график сугубо по Италии, который также подготовили исследователи из EuroMOMO.
Глядя на изображение выше, мы отчётливо видим, что новое пиковое значение находится на одном и том же уровне с эпидемией гриппа зимой 2016 года. Да, данные могут поступать с задержкой, но стоит ещё вспомнить тезисы истериков о том, что реальная распространённость коронавируса гораздо шире. И это в самом деле так - официальная статистика объективно не способна учесть все случаи заражения.
Поэтому можно сколько угодно цитировать слова мэра Бергамо о числе погибших в его маленьком городе непонятно из-за чего, но факт остаётся фактом - в начале 2020 года в Италии погибло не больше людей, чем в начале 2017 года. Проводился даже ретроспективный анализ той опасной зимы, свидетельствующий о 25 000 избыточных смертей. И тут возникает вопрос: а как так получается, что в 2017 году их система здравоохранения работала устойчиво и не требовала тех экстренных мер, которые предпринимаются сегодня?
Согласно данным ВОЗ от 31 марта, в Италии обнаружено более 100 000 заражённых коронавирусом и зафиксировано 11 000 смертных случаев среди них. При этом коечный фонд превышает 200 000 мест. По опыту Китая мы знаем, что госпитализация требуется для 13.8% заражённых, а интенсивное лечение необходимо 4.7%. Округлим первое значение до 15%. То есть в стационаре нуждалось около 15 000 человек. Как 7.5% не одномоментной нагрузки на систему здравоохранения могли стать причиной для столь критичной дестабилизации этой системы?
Не забывайте, что выше я привёл вам цифры по последнему дню марта, а проблемы в медучреждениях Италии начались гораздо раньше. Поэтому я однозначно утверждаю, что перегрузку вызывает не количество нуждающихся в лечении, а чрезмерный объём усилий брошенных на диагностику. Если бы врачи в 2017 году начали класть в стационар каждого с подозрением на грипп, то коллапс был бы ещё масштабнее.
Предпринимаемые меры ограничивают ресурсы национального здравоохранения и это похоже на химиотерапию без надобности. Например, в Калифорнии возникла острая нехватка медсестер, поскольку карантин запрещает студентам проходить практику в больницах. В Германии врачи с положительным тестом на ковид должны самоизолироваться и часто их трудно заменить. Уверен, что подобные противоречия наблюдаются всюду.
Плюс ко всему существует ещё риск так называемых внутрибольничных инфекций, которыми пациент заражается в стационаре. По оценкам NNIS, в США ежегодно происходит почти 2 миллиона таких случаев, приводящих к 99 000 смертей, треть из которых ассоциирована с пневмонией! Вы только вдумайтесь в потенциальную степень абсурдности происходящего.
Страны ринулись спасать население от псевдо-бубонной чумы современности, поставив под угрозу всю систему здравоохранения. Однако сегодня нет никаких убедительных доказательств того, что новая болячка значительно опаснее гриппа. Единственная причина для нозофобии - компьютерные модели с пугающими экспонентами. Человек позволил себе думать, что он способен предсказывать будущее.
При всех существующих ныне технологиях и вековом наборе сведений о климате у нас не всегда прогноз погоды совпадает с реальностью. Качество, полнота и объём данных принципиальны, а в случае с пандемией нет ни одного из этих атрибутов. К слову есть очень хорошая статья, которая показывает, как из якобы простенькой и очевидной модели с перемножением трёх легко измеряемых цифр задача превращается в тяжелейший когортный анализ с десятками факторов и высоким коэффициентом неопределённости.
Миллионы людей уверовали в сомнительный результат компьютерных вычислений, хотя научное сообщество не пришло к консенсусу. Исследователи заняты своим делом и таки сами говорят о неидентифицируемости в калибровках моделей и слишком высокой вариативности. Поэтому главная проблема не в учёных, а в бездумной интерпретации их трудов журналистами и экспертами из социальных сетей.
Продолжение