Каждый сотый житель земли заразился коронавирусом

Средняя температура по больнице?

Большинство моделей распространения инфекции строилось на основе показателя, известного как R0 — так называемого индекса репродукции, или «коэффициента заразности». Он определяет, сколько здоровых людей в среднем заражает каждый инфицированный, и в обычных условиях (то есть в отсутствие социального дистанцирования и других ограничительных мер) R0 нынешнего коронавируса составляет, по разным подсчетам, от 2,2 до 3,0.

Однако в свете последних исследований кажется, что этот показатель не слишком отличается от известной присказки про среднюю температуру по больнице, где у кого-то жар за 40, а кто-то из пациентов уже скончался и лежит в холодильнике в морге, но при этом «в среднем» температура нормальная — 36,6.

Во всяком случае, строить расчеты только на основе R0 вряд ли имеет смысл, поскольку, судя по всему, большинство зараженных не передают вирус вообще никому, то есть у них R0 равен нулю.

Теперь, если окажется, что кластерная теория верна, то первая волна (в большинстве стран она уже пошла на спад) может стать последней. Чтобы обуздать взрывное развитие инфекции, нужно ограничить массовые собрания людей в тесных помещениях и обязать всех строго соблюдать социальную дистанцию. Этого должно быть достаточно, чтобы поток коронавирусных пациентов не привел к коллапсу системы здравоохранения.

Для более точных расчетов и предсказания развития пандемии ученые вводят новый показатель — так называемый «коэффициент кластерности» (k), который рассчитывается по шкале от 0 до 1. Чем меньше k, тем ниже среди носителей болезни доля тех, кто является основными разносчиками инфекции. И, соответственно, тем выше процент больных, которые не представляют опасности — как упавшие в снег искры бенгальского огня.

«Коэффициент кластерности» нового коронавируса, по предварительным расчетам, составляет около 0,1. Для сравнения: у «атипичной пневмонии» SARS он был чуть больше — 0,16; у ближневосточного респираторного синдрома (MERS) — 0,25; у испанки, спровоцировавшей глобальную эпидемию 1918 года, — около 1.

При этом оценки кластерности COVID-19 могут немного разниться. Например, авторы аналогичного исследования, проведенного в Гонконге, пришли к выводу, что распространение эпидемии в городе подогревают все же около 20% заболевших — как в уже устоявшемся правиле.

Так или иначе, фактически это означает, что большинство носителей вируса, скорее всего, не представляют опасности. И это может объяснить несколько загадок эпидемии.

Например, почему зародившийся в Китае вирус (есть версия, что первые больные появились там не позже сентября) не распространился по миру значительно быстрее. Или почему первые случаи заражения, появившиеся в Италии, во Франции или в США еще в конце декабря или начале января, не спровоцировали мгновенную вспышку инфекции: их носители просто не передали вирус достаточному числу людей.

По словам Адама Кухарски, если коэффициент кластерности COVID-19 действительно составляет 0,1, то большинство цепочек передачи инфекции затухают сами по себе. Для того, чтобы вирус получил шанс набрать критическую массу и запустить цепную реакцию масштабной эпидемии, он должен был проникнуть в страну незамеченным, по подсчетам ученого, не менее четырех раз.

Впрочем, в Британию, например, по некоторым подсчетам, вирус завезли не меньше 1300 раз — в основном из Франции, Испании и Италии.

«Не лучшая стратегия»

В целом открытие это вряд ли можно назвать сенсационным. Еще 10 лет назад ученые знали, что похожим образом распространяются многие инфекционные заболевания (например, малярия), и сформулировали так называемое правило 80−20.

Однако в случае с новым коронавирусом эта пропорция может быть еще больше. А значит, результаты последних исследований могут существенно изменить саму стратегию борьбы с эпидемией.

Так считает профессор-эпидемиолог Стэнфордского университета Джон Иоаннидис, который преподает там сразу на нескольких кафедрах Медицинской школы, а также на кафедре статистики Школы естественных и гуманитарных наук.

«Большинство известных нам кластеров, похоже, связаны с мероприятиями, которые проходили в закрытых помещениях, с участием большого числа людей, находившихся на близком расстоянии друг от друга. А если это так, то держать людей взаперти, кажется, не самая лучшая стратегия», — размышляет он.

Азиатский грипп (1957–1958) и гонконгский грипп (1968–1970)

SARS (2002-2003) и MERS (2012)

Вирус SARS – это коронавирус, вызывающий тяжелый острый респираторный синдром. Его основным хозяином, вероятно, были панголины (ящеры). 

Первые случаи заболевания человека были зарегистрированы в Азии в 2002 году. Однако с пандемией удалось справиться довольно быстро — всего заболело около 8000 человек, из которых умерли 10%. Но в Европе было зарегистрировано лишь несколько отдельных случаев смерти. 

С 2008 года больше случаев зарегистрировано не было. Однако в 2012 году эпидемию вызвал другой патоген из группы коронавирусов, то есть MERS, первая вспышка которого произошла в Саудовской Аравии, и его основными носителями были верблюды. 

Заболевание, вызванное вирусом MERS, было названо ближневосточным респираторным синдромом, и уровень его смертности был очень высоким — около 36%. Самая высокая смертность была среди пациентов старше 70 лет. 

До 21 июля 2017 года было подтверждено около 2000 случаев заболевания и 712 смертей от MERS-инфекции. 

Один на всех, и все — от одного

Кластерное заражение характерно для многих инфекционных заболеваний, особенно тех, что передаются воздушно-капельным путем.

Однако в случае с COVID-19 именно такой способ передачи, кажется, является основным: пандемию подогревают не случайные контакты, а быстрое и эффективное распространение вируса внутри организованных групп.

Это открытие внушает ученым надежду. Если основная движущая сила пандемии — действительно суперраспространители, в силу тех или иных причин массово (хоть и случайно) заражающие свое окружение, то для того, чтобы остановить или хотя бы сильно замедлить распространение болезни, достаточно просто ограничить массовые сборища вроде концертов или футбольных матчей. Остальные ограничительные меры можно отменить или существенно ослабить — при условии соблюдения социальной дистанции.

Генетический анализ образцов вируса, собранных у более чем 200 израильских пациентов с подтвержденным диагнозом COVID-19, показал, что в среднем лишь 1−10% от всех инфицированных заражают примерно 80% пациентов «следующей волны».

Это исследование еще не прошло этап рецензирования, однако похожий результат был получен в Шэньчжэне, где 80% инфицированных получили вирус лишь от 8−9% больных «предыдущего поколения».

К тому же выводу пришли и лондонские ученые, проанализировав все известные случаи массового распространения. «Похоже, что примерно 10% инфицированных дают 80% новых случаев заражения», — говорит доцент LSHTM, эпидемиолог Адам Кухарски.

«Туман пандемии»

Профессор Центра доказательной медицины Оксфордского университета Том Джефферсон согласен с тем, что исследовать кластерные заражения важно и нужно. Однако он предостерегает коллег от поспешных выводов, раз за разом повторяя одно и то же: ученые все еще знают о новом коронавирусе слишком мало

«Наша доказательная база растет буквально с каждым днем. С начала года опубликовано уже более 3000 научных работ, посвященных коронавирусу. Но такое обилие информации нередко дает эффект, который мы называем „туманом пандемии“ — когда иногда результаты одного добротного исследования напрямую противоречат выводам другого», — говорит профессор Джефферсон.

Наши представления о респираторных вирусах в целом еще совсем недавно базировались в основном на хорошо изученном вирусе гриппа, напоминает ученый. Однако уже проведенных за время пандемии исследований достаточно, чтобы с уверенностью утверждать, что с гриппом у COVID-19 мало общего.

«COVID-19 — это новый, только что обнаруженный патоген, а потому результаты исследования LSHTD (как, впрочем, и всех остальных научных работ, посвященных коронавирусу) просто нельзя считать окончательными, — уверен профессор Джефферсон. — Это исследование имело смысл провести, и его авторы отработали очень четко — но чтобы делать какие-то далеко идущие выводы, нужно намного больше подобных работ».

Выводы, к которым приходят авторы, потенциально касаются каждого, кто был вынужден самоизолироваться или уйти в долгосрочный карантин, подчеркивает ученый. Поэтому в динамике и способах передачи вируса просто необходимо разобраться подробнее: «Нужно понять, в каких условиях вирус передается лучше всего: в какое время, в каких помещениях, при какой влажности и температуре и т.д.».

Пока что самый распространенный вид описанных кластеров — жилые дома: известно, что вирус легко передается между членами одной семьи. А вот в школах этого почти не происходит — школьные кластеры ученым практически не попадались.

Впрочем, объясняет Джефферсон, не исключено, что такие — казалось бы, парадоксальные — результаты связаны с тем, что закрытие школ стало одной из первых введенных ограничительных мер, и там кластеры просто не успели сформироваться.

С ним в целом согласен и профессор семейной медицины Университета Джорджтауна в Вашингтоне Кеннет Лин: «Любой обзор научной литературы надежен ровно настолько, насколько обширна его доказательная база. В данном случае выборка мне кажется неполной и недостаточно надежной, чтобы на ее основе принимать решения о возвращении в школы, офисы, спортзалы и так далее».

Впрочем, Джон Иоаннидис из Стэнфорда настроен более оптимистично.

«Погрешности неизбежны в любом исследовании, — соглашается он. — Они объясняются как подбором источников, так и избирательностью нашей памяти, и определить, насколько сильно они искажают результат, всегда непросто. Однако не думаю, что они могут свести на нет общие выводы этого исследования».

Николай Воронин
Корреспондент по вопросам науки

Не забывайте о вакцинации

В связи с приближающимся эпидемическим сезоном и другими инфекционными заболеваниями, такими как грипп и ОРВИ, врачи призвали вакцинироваться, в том числе чтобы обезопасить себя от тяжелого течения коронавирусной инфекции. «Мы в сентябре входим в период эпидемического роста других ОРВИ, в том числе гриппа

Поэтому на сегодняшний день самое важное – как можно больше людей должно привиться от гриппа, чтобы не заболеть и гриппом, и коронавирусной инфекцией», – отметила Малинникова

«Повторное заражение – явление редкое, и связано, вероятно, с особенностями иммунной системы конкретного человека. Вакцины разрабатываются таким образом, чтобы формировать стойкий продолжительный иммунитет. Поэтому мы ожидаем, что они будут эффективно защищать от заражения вирусом», – рассказал главный внештатный специалист Минздрава РФ по инфекционным болезням Владимир Чуланов.

Эксперты считают, что вакцина – это хороший способ поддерживать свой иммунитет к инфекциям на протяжении долгого времени. «Для этого и делается вакцинация, чтобы в следующие разы не было вот этих заболеваний и человек поддерживал иммунитет в напряженном состоянии длительно время», – заключил Тимаков.

Испанский грипп (1918-1920)

Испанский грипп был вызван вирусом гриппа подтипа A /H1N1, который изначально был птичьим вирусом, но адаптировался для заражения людей. Пандемия охватила Европу, Северную Америку, Азию и Африку тремя волнами, из которых наибольшие потери нанесла вторая волна. 

Грипп- испанка

Всего испанкой заболели около 500 млн человек, что на тот момент составляло треть населения мира. По оценкам ученых, число погибших от страшной инфекции колеблется от 50 до 100 млн. Но по факту истинные потери трудно определить, поскольку испанка совпала с событиями Первой мировой войны, и страны, пострадавшие как от войны, так и от чумы, подвергли статистику цензуре. 

Известно, что для гриппа испанки характерен так называемый обратный возрастной профиль пострадавших. От обычного гриппа чаще умирают дети и пожилые люди, а во время этой эпидемии погибали в основном молодые люди 20-40 лет. 

Что примечательно, когда первые случаи заражения гриппом этого типа фиксировались в Европейских странах, некоторые из них объявили заболевание незначительным, и врачи рекомендовали лечить инфекцию потогонными чаями и слабительными. Разрушительная сила испанки была признана только после того, как инфекция начала убивать целые семьи.

Статистика заражений коронавирусом по регионам России на сегодня, 23 декабря 2020

Регион
Заражено
Вылечено
Погибло
% Смертей

Москва
756586+5652
582772+5228
10613+73
1.4%

Санкт-Петербург
212074+3749
123518+2617
7074+75
3.34%

Московская область
142744+1540
101262+1234
2724+5
1.91%

Нижегородская область
65805+498
58669+415
1516+13
2.3%

Свердловская область
55341+402
47658+405
1376+16
2.49%

Ростовская область
48547+379
39193+384
1887+28
3.89%

Красноярский край
43907+331
37550+448
1551+21
3.53%

Воронежская область
43110+391
41415+379
986+16
2.29%

Архангельская область
40358+393
31086+388
400
0.99%

Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
39508+225
35424+228
510+5
1.29%

Иркутская область
38385+269
33591+286
1124+15
2.93%

Ульяновская область
34057+286
30969+245
435
1.28%

Мурманская область
33943+276
31120+273
602+3
1.77%

Волгоградская область
33215+274
31494+277
419+6
1.26%

Саратовская область
33143+270
28490+198
370+7
1.12%

Ставропольский край
33130+244
29702+268
680
2.05%

Хабаровский край
32359+345
27774+508
198+2
0.61%

Челябинская область
32223+305
22988+33
470+9
1.46%

Алтайский край
31194+215
28612+243
781+13
2.5%

Ямало-Ненецкий автономный округ
30716+178
23013+218
312+2
1.02%

Самарская область
28946+307
26684+292
540
1.87%

Омская область
28139+241
25517+238
812+9
2.89%

Республика Коми
28072+281
24972+369
534+9
1.9%

Пермский край
27985+335
22098+374
1028+20
3.67%

Приморский край
27379+240
19356+176
339+6
1.24%

Оренбургская область
27310+176
23845+173
305+3
1.12%

Новосибирская область
26632+161
22454+233
902+7
3.39%

Краснодарский край
26224+188
17696+124
822+13
3.13%

Забайкальский край
25261+249
23048+251
359+1
1.42%

Республика Саха (Якутия)
24841+193
22287+190
363+5
1.46%

Кемеровская область (Кузбасс)
24595+147
21455+176
451+2
1.83%

Республика Карелия
24575+374
17385+354
144+3
0.59%

Пензенская область
24451+198
19989+129
298+2
1.22%

Республика Бурятия
24164+203
21544+112
552+5
2.28%

Кировская область
23662+243
16966+241
220+1
0.93%

Томская область
22925+189
18387+204
206
0.9%

Республика Крым
22463+353
16938+264
444+8
1.98%

Республика Дагестан
22202+158
19061+120
1078+5
4.86%

Тюменская область
22084+166
20703+159
190+4
0.86%

Ленинградская область
21997+224
19795+233
207+7
0.94%

Брянская область
21528+207
18948+38
216+2
1%

Тульская область
21181+207
18552+189
671+14
3.17%

Ярославская область
20774+190
19453+183
159+4
0.77%

Вологодская область
20563+374
15796+368
342+9
1.66%

Тверская область
20370+235
15045+306
435
2.14%

Белгородская область
20338+188
18452+139
216+5
1.06%

Псковская область
20037+416
10295+258
96
0.48%

Орловская область
19936+175
17856+209
247+2
1.24%

Ивановская область
19762+179
14710+226
444+12
2.25%

Калужская область
19690+173
18392+165
153+3
0.78%

Курская область
19328+182
17512+174
275+3
1.42%

Удмуртская Республика
17909+206
14363+199
363+1
2.03%

Республика Башкортостан
17741+161
13928+82
128+2
0.72%

Астраханская область
17584+183
11996+93
348+5
1.98%

Владимирская область
17134+184
15411+171
421+2
2.46%

Рязанская область
17041+136
15551+131
134+5
0.79%

Новгородская область
16635+212
12041+142
98
0.59%

Тамбовская область
16402+153
14585+312
166+2
1.01%

Республика Хакасия
16200+180
13162+178
230+12
1.42%

Калининградская область
16084+203
12793+274
155
0.96%

Смоленская область
15762+157
11990+192
314+7
1.99%

Чувашская Республика
15454+125
13790+118
443+12
2.87%

Кабардино-Балкарская Республика
15004+101
12966+131
251+1
1.67%

Амурская область
14761+140
13175+135
105
0.71%

Липецкая область
14737+166
11145+102
218+7
1.48%

Сахалинская область
14568+148
11348+114
14
0.1%

Карачаево-Черкесская Республика
14396+91
12820+84
38
0.26%

Республика Тыва
14328+64
13083+48
157
1.1%

Костромская область
14126+112
10475+110
211+1
1.49%

Республика Калмыкия
13953+110
11436+44
190+4
1.36%

Республика Алтай
13240+57
12597+60
83+3
0.63%

Республика Мордовия
12790+86
10495+84
83
0.65%

Республика Татарстан
12480+102
10555+22
171+1
1.37%

Республика Ингушетия
11424+88
9505+29
130+3
1.14%

Республика Северная Осетия — Алания
11306+88
10038+78
85
0.75%

Курганская область
11149+105
9847+101
152+3
1.36%

Республика Адыгея
10313+90
8251+97
80
0.78%

Камчатский край
9483+77
8365+69
82
0.86%

Республика Марий Эл
8775+53
7786+46
113
1.29%

Чеченская Республика
7587+146
3546+77
88
1.16%

Магаданская область
6686+38
6171+42
61
0.91%

Севастополь
6094+83
5667+110
207+5
3.4%

Еврейская автономная область
3595+27
2485+30
62
1.72%

Ненецкий автономный округ
754+3
678
—
0%

Чукотский автономный округ
499+1
432
4
0.8%

Показать все