Пора переосмыслить прогнозирование уровня пандемической инфекции?

Time to Rethink Predicting Pandemic Infection Rates? 0

Джозеф Ли Макколи

Эта гистограмма Германии показывает, что ее пик пришелся на 4/6/20 и частично возобновился в апреле. Граница с Австрией оставалась закрытой, за исключением рабочих поездок. Границы были вновь открыты 6/15/20, но маски носили на немецких предприятиях до июля. Германия не опускалась до уровня 3/16/20 до 6/10/20, почти три месяца спустя.

Newswise — ВАШИНГТОН, 24 ноября 2020 г.-в течение первых месяцев пандемии COVID-19 Джозеф Ли Макколи, профессор физики Хьюстонского университета, наблюдал ежедневные данные по шести странам и задавался вопросом, действительно ли инфекции растут экспоненциально. Извлекая время удвоения из данных, он убедился, что так оно и есть.

Удвоение времени и экспоненциальный рост идут рука об руку, поэтому ему стало ясно, что моделирование на основе прошлых инфекций невозможно, потому что скорость непредсказуемо меняется изо дня в день из-за социального дистанцирования и усилий по блокировке. Причем изменения ставок различаются для каждой страны в зависимости от степени их социального дистанцирования.

В AIP Advances из AIP Publishing Макколи объясняет, как он объединил математику в форме неравенства Чебычева со статистическим ансамблем, чтобы понять, как макроскопический экспоненциальный рост с различными ежедневными темпами возникает из-за инфекции болезни человека к человеку.

“Дискретизированные обычные химические кинетические уравнения, применяемые к инфицированным, неинфицированным и выздоровевшим частям населения, позволили мне организовать данные, чтобы я мог отделить эффекты социального дистанцирования и выздоровления в пределах ежедневных уровней заражения”, — сказал Макколи.

Плато без пика происходит, если скорость восстановления слишком низка, и США, Великобритания и Швеция попадают в эту категорию. Уравнения не могут быть повторены, чтобы заглянуть в будущее, потому что завтрашний курс неизвестен, пока он не развернется.

“Разработчики моделей склонны неправильно применять химические кинетические уравнения как модели SIR (восприимчивые, инфекционные или восстановленные) или SEIR (восприимчивые, открытые, инфекционные или восстановленные), потому что они пытаются генерировать будущие ставки из прошлых ставок”, — сказал Макколи. “Но прошлое не позволяет вам использовать уравнения для предсказания будущего в пандемии, потому что социальное дистанцирование ежедневно меняет ставки.”

Макколи обнаружил, что он может сделать прогноз в течение пяти секунд с помощью ручного калькулятора, который так же хорош, как и любая компьютерная модель, просто используя показатели заражения за сегодня и вчера.

— Блокирование и социальное дистанцирование работают, — сказал Макколи. “Сравните Австрию, Германию, Тайвань, Данию, Финляндию и несколько других стран, которые достигли пика в начале апреля, с США, Великобританией, Швецией и другими странами, где не было никаких блокировок или половинчатых блокировок-они никогда даже не плато, а тем более не достигали пика.”

Он подчеркивает, что прогнозирование не может предвидеть пика или даже плато. Плато не подразумевает пика, и если пик происходит, в данных нет ничего, что могло бы показать, когда это произойдет. Это происходит, когда скорость выздоровления превышает скорость новых инфекций.

“Социальное дистанцирование и блокировки снижают уровень заражения, но не могут вызвать пика”, — сказал Макколи. “Социальное дистанцирование и восстановление — это два отдельных термина в ежедневных кинетических уравнениях скорости.”

Смысл этой работы заключается в том, что деньги на исследования могут быть потрачены лучше, чем на дорогостоящее моделирование эпидемий.

“Политики должны знать достаточно арифметики, чтобы получить инструкции о последствиях”, — сказал Макколи. “Эффект блокировки и социального дистанцирования проявляется в наблюдаемом удвоении времени, а также в прогнозируемом удвоении времени, основанном на двух днях, что служит хорошим прогнозом будущего.”

###

Статья «уровень пандемической инфекции детерминирован, но не поддается моделированию» написана Джозефом ли Макколи. Статья появится в журнале AIP Advances 24 ноября 2020 года (DOI: 10.1063/5.0015303). После этой даты доступ к нему можно получить по адресу https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0015303.

О ЖУРНАЛЕ

AIP Advances—это журнал открытого доступа, публикующийся во всех областях физических наук-прикладных, теоретических и экспериментальных. Инклюзивный охват достижений AIP делает его важным выходом для ученых во всех областях физических наук. Видишь ли https://aip.scitation.org/journal/adv.

###

СМ. ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Коронавирус-2