Создан метод подсчета реального числа больных COVID-19

Ученые из Института демографических исследований Общества Маска Планка и Хельсинкского университета создали основанную на демографическом масштабировании модель, которая позволяет выявить количество незарегистрированных больных коронавирусной инфекцией.

Базовыми показателями, которые используются в модели для подсчета реального числа заболевших COVID-19, является уровень смертности по возрастным группам и количество умерших от этой болезни. Но поскольку точный уровень смертности для многих стран пока неизвестен, авторы взяли в качестве базового показателя уровень смертности в китайской провинции Хубэй, который был затем перенесен на другие страны с учетом индекса ожидаемой положительности жизни.

Созданная модель позволяет учитывать различия в возрастной структуре, специфике хронических заболеваний, а также особенности систем здравоохранения разных стран. Однако абсолютной точностью она не обладает, что признают и сами авторы — итоговый результат получается в виде достаточно широкого диапазона цифр. Тем не менее, по усредненным показателям можно составить представление об общей картине.

Так, например, в Италии, по состоянию на 13 мая насчитывалось 222 тысячи зарегистрированных случаев заболевания, согласно же подсчетам с помощью демографической модели, переболевших в стране было в несколько раз больше — в среднем 1,4 миллиона человек, при возможном диапазоне от 590 тысяч до почти 3,7 миллионов. Примерно такая же картина во Франции, Британии и Испании. В Германии же различие между вывяленными случаями и общим числом заболевших значительно меньше — 174 и 305 тысяч, соответственно.

Слабая сторона метода заключается также и в заложенных в его основу двух допущениях — что имеющаяся статистика умерших от коронавирусной инфекции по странам точна, а также, что показатель уровня смертности от болезни в Хубэе применим и в других странах.

Авторы понимают все недостатки разработанной ими модели, но все же считают, что она может найти широкое применение и использоваться, например, для перепроверки других методов и исследований. К тому же метод обладает существенным преимуществом, поскольку не требует большого количества вводных данных. Подробнее о предложенной немецкими и финскими учеными модели можно узнать из опубликованного ими на сайте medRxiv препринта.