Thread by @mocos_covid

W czwartej fali faktyczna liczba zakażeń niemal zawsze mieściła się w 95%-ym przedziale ufności naszych prognoz zakażeń w każdym z horyzontów prognoz: 1-, 2-, 3- i 4-tygodniowych.

Jest to bardzo dobra wiadomość, oznacza to, że przyjęte założenia co do funkcjonowania delty, a także co do kluczowych czynników zakażeń, została uchwycona w modelu poprawnie. Nie ukrywamy, że jest to dla nas istotny powód do radości.

Co na to wpłynęło? Przede wszystkim dodany do modelu w trakcie 4 fali mechanizm spadania odporności z czasem od przechorowania lub zaszczepienia, różnicowania odporności w zależności od źródła nabycia odporności,

uwzględnienie specyfiki kontaktów dzieci i młodzieży szkolnej - większa liczba kontaktów ale w znacznie bardziej ograniczonym zakresie wieku, za tym poszły też dokładniejsze mechanizmy strukturyzacji kontaktów w zależności od cech demograficznych.

Te elementy były możliwe dzięki po pierwsze dzięki niesamowitej pracy epidemiologów, lekarzy i biotechnologów z różnych obszarów świata raportujących niesamowicie szybko oszacowania różnego rodzaju ryzyk związanych z wariantem delta.

Po drugie dzięki danym z projektów TransMID oraz DECIDE finansowanych przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych w ramach programu Horyzont2020. Korzystaliśmy z baz wytworzonych w ramach międzynarodowej inicjatywy Socrates: socialcontactdata.org

Nasze modele w związku z powyższym rozrosły się pod względem zasobochłonności, dlatego chcielibyśmy po trzecie wyrazić wdzięczność za możliwość korzystania z infrastruktury obliczeniowej Wrocławskiego Centrum Sieciowo-Superkomputerowego @PWr_Wroclaw na potrzeby modelowań.

Inaczej niż z zakażeniami miała się dotąd sytuacja ze zgonami. Od pewnego momentu w 4 fali nasz model systematycznie niedoszacowywał liczby zgonów w każdym z horyzontów prognoz.

Dlaczego? Po dłuższych analizach dochodzimy do wniosku, że istnieje systematyczne niedoraportowanie zgonów covidowych. Jeśli popatrzymy na kolejne lata pandemii, w 4 fali mamy więcej łącznie zgonów, a jednocześnie mniejszy udział zgonów covidowych w zgonach nadmiarowych.

Trudno jest to tłumaczyć obciążeniem systemu opieki zdrowotnej, było ono niższe niż w 2020, trudno więc by z powodu niedostępności leczenia zmarło więcej osób niż 2020. Wydaje nam się, że mamy do czynienia raczej z sytuacją w której dużo większa liczba osób

nie ma zdiagnozowanego covid przed zgonem na covid. Może to wynikać z niechęci do testów, z trafiania w ostatniej chwili do szpitala ze zgonem przed zrobieniem testu, z nietrafianiem do szpitala w ogóle i ignorowaniem objawów oraz zgonem w domu.

Spodziewamy się więc, że w efekcie niedoraportowania model preferuje przebiegi bliższe oficjalnie raportowanym liczbom zgonów - takie w końcu jest jego zadanie predykcyjne, ale nie jest w stanie skorygować ukrytej systematycznej wady raportowania, szczególnie,

że nie widzi danych o łącznych czy nadmiarowych zgonach, ponieważ są one publikowane z kilkutygodniowym opóźnieniem w stosunku do danych o bieżących zgonach covidowych.

W pewnym sensie to zjawisko jest efektem mało skutecznej polityki komunikacyjnej w stosunku do narracji antyszczepionkowych i kwestionujących pandemię w 4 fali.

/ koniec podwątku 1

Podwątek 2: założenia dot. omikrona

W tej części przedstawimy zestaw założeń, które podjęlismy i dlaczego.

Przyjmujemy krótki czas podwajania się liczby przypadków omikronu w populacji podatnej.

Dane pokazują istotną zmianę w liczności omikrona w płucach w stosunku do poprzednich wariantów, a jednocześnie wzrost w oskrzelach. Ma to wpływ na lżejsze przebiegi choroby niż w poprzednich wariantach.

Jeśli chodzi o hospitalizacje, w danych z nowego jorku można zaobserwować wzrost hospitalizacji osób < 18 roku życia, jest to spójne z rosnącym udziałem dzieci i młodzieży wśród zakażeń. Jest to zdecydowanie czynnik wymagający monitorowania i ostrożności.

Jednocześnie poziom hospitalizacji w nowym jorku w pozostałych grupach wiekowych przekroczył już poziomy z poprzedniej fali. Oznacza to, że zagrożenie kolapsem opieki zdrowotnej jest ciągle silne, pomimo redukcji ryzyka hospitalizacji -

wydaje się być ono przełamywane przez skalę nowych zarażeń. Jednocześnie omikron jest wirusem tak szybko rozprzestrzeniającym się, że obciążenie OZ może być nie tylko zagrożeniem pod kątem liczby potrzebnych łózek, ale także koncentracji tej potrzeby w krótkim odcinku czasowym.

Parametryzację omikrona opieramy na raportach technicznych Agencji Bezpieczeństwa Zdrowotnego w UK gov.uk/government/pub…

Przyjmujemy zatem: odporność naturalna na poziomie 40%, efektywność szczepień 30%, zaraźliwość 2x większa od delty, skuteczność detekcji w populacji 10-20%, skuteczność śledzenia kontaktów 10-30%, początkowa liczba omikrona w Polsce: 100 przypadków ok. 1.12.2021,

ok. 10% udziału omikrona we bieżących zakażeniach, 3-krotna redukcja ryzyka hospitalizacji wzgl. delty, 6-krotna redukcja ryzyka zgonu wzgl. delty.

Ta sytuacja: niskiej odporności w populacji i silnej zaraźliwości oznacza, że populacja podatna na zarażenie staje się niezwykle duża, w części analitycznej wytłumaczymy, dlaczego szacujemy ją na ok. 20 mln Polaków.

Najprawdopodobniej także rola placówek edukacyjnych w spiętrzeniu w tej fali będzie większa niż w poprzednich.

W tej sytuacji należy więc wątpić w możliwość zatrzymania fali omikrona, natomiast realne jest jej rozłożenie w czasie (wypłaszczenie) tak by uniknąć nadmiernej presji na system opieki zdrowotnej,

w tym celu jednak konieczne jest rozważenie skutecznych i faktycznie obowiązujących obostrzeń, jak również dążenie do szybkiego zwiększenia wyszczepienia populacji - pewien kierunek wyznaczyło tutaj UK, które przed świętami szczepiło blisko niemal milion mieszkańców dziennie.

Na tym etapie prognoz nie publikujemy jeszcze rekomendacji co do tych obostrzeń.

/ koniec podwątku 2

Podwątek 3: Aktualna prognoza

W tej części omówimy najnowszą prognozę krótkoterminową i długoterminową z wariantem omikron, a także prognozę bazową bez wariantu omikron.

Gdyby nie było omikrona nasza sytuacja wyglądałaby dość optymistycznie. Po zejściu ze szczytu 4 fali, obserwowalibyśmy jeszcze zakażenia i zgony, ale już na początku lutego mielibyśmy do czynienia z opadnięciem fali do poziomu wakacyjnego. Tak niestety nie będzie.

Jeśli chodzi o krótkoterminową prognozę, to na ok. 10.01.2022 szacujemy punkt, w którym zacznie rosnąć 5 fala, spowodowana zakażeniami wariantem omikron, a 16-17.01 osiągniemy maksimum potencjału testowania jaki szacujemy na 150k testów dziennie.

Dolny limit 50k przypadków jest wynikiem błędu w kodzie do generowania wykresu, przepraszamy on oczywiście będzie rósł podobnie do pozostałych krzywych.

Jeśli chodzi o zgony, to prognozujemy wzrost liczby dziennych zgonów od 20-21.01 i szczytem zgonów dziennych na koniec miesiąca. Do 11.02.2021 umrze ok. 18785 osób (przedział ufności: 10735-24369).

Jak to wygląda przestrzennie? Podobnie jak 4 fala - omikron uderzy najpierw w obszary wsch/płd Polski - niski poziom przyjmowania trzeciej dawki, połączony z dość sprawnym omijaniem odporności po przechorowaniu, w połączeniu z największym udziałem dużych gospodarstw domowych,

sprawiają łącznie, że dla omikrona jest to obszar niezwykle korzystny do rozwoju.

W perspektywie długoterminowej mamy do czynienia z czymś co zobaczymy jako miesięczny płaski szczyt, na poziomie granicy wydolności systemu testowania w Polsce - w średniej trajektorii ok. 120 tysiecy przypadków dziennie, przedział ufności 50-200k.

W historii pandemii w Polsce wykonano dotąd maksymalnie ok. 110 tysięcy testów w kwietniu 2021. Spodziewamy się więc, że gdzieś w podobnych granicach skończy się zatem nasze pole widzenia na sytuację jeśli chodzi o zakażenia.

Jeśli założymy sobie teoretyczną Polskę, w której nie istnieje ograniczenie wydolnościowe testowania, to krótkoterminowo spodziewamy poziomu ok. 2 mln przypadków w szczycie.

Korygując to o populacyjna skłonność do testowania, brak ograniczeń w liczbie testów dałby w szczycie poziom 500k diagnozowanych przypadków dziennie i do 1.5 mln przypadków niewykrytych dziennie.

Jak to się przekłada na hospitalizację - otóż przy przyjętych założeniach 3-krotnej redukcji zapotrzebowania na hospitalizację względem delty, w szczycie fali będzie potrzeba ok. 15000 łóżek, to mniej niż w szczycie delty, ale ciągle jest to istotna presja na system OZ.

/ koniec podwątku 3

[dłuższa przerwa przed podwątkiem 4]

Podwątek 4: teoretyczne analizy

W tej części omówimy kilka map ciepła dot. sytuacji w której się znajdujemy, jakie mamy pole manewru i przypomnimy rolę rozmiaru gospodarstw domowych.

Pierwszą z map ciepła jest kwestia tego ile % populacji zarazi się omikronem w zależności od skali restrykcji mierzonej ograniczeniem reprodukcji (f) oraz poziomem odporności (Y). Jesteśmy dziś gdzieś ok. 40-50% na osi X (słaby wpływ testowania, restrykcji, masek itd),

oraz 40% na osi odporności na omikrona (Y). Daje nam to zarażenie ok. 50-60% populacji czyli 19-22 mln polaków. Gdyby szczepić milion osób dziennie, moglibyśmy przesunąć się w region podkrytyczny - dokładnie nic nie zmieniając w obostrzeniach, mając 80% populacji zaszczepione.

Zwiększenie wykrywania i kwarantanny jest bardzo trudne w wariancie, który ma tak krótki okres inkubacji, ale skutecznie egzekwowany wymóg masek FFP2 już dałby większą redukcję kontaktów końcących się transmisją. Ograniczenia dla osób niezaszczepionych również.

Drugą mapą ciepła jest mapa nowych zakażeń na dobę. Wiecie już Państwo gdzie się znajdujemy.

Kolejną mapą ciepła jest czas od 100 zachorowań do szczytu, w naszej sytuacji jest to krótki, dwutygodniowy okres, i już w zasadzie za późno by coś z tym zrobić za pomocą szczepień, można było od początku grudnia jak UK czy Dania. Można natomiast szczyt opóźnić obostrzeniami.

Sytuacja, w której Polska kolejny raz ma do dyspozycji obostrzenia jako jedyne narzędzie do opóźniania szczytu to efekt tej dość trudnej do uwierzenia sytuacji, że po prostu nie skorzystano wcześniej z dostępnych narzędzi.

Żeby zacytować prof. Krugera z dzisiejszego spotkania zespołu: "it's the price that Poland pays for doing nothing".

I na koniec kwestia właśnie gospodarstw domowych, czyli to, czym Polska różni się np. od wielu krajów zachodnich.

Istotną rolę w rozwoju dynamiki tej epidemii ma struktura gospodarstw domowych, ponieważ w ramach jednego gospodarstwa domowego szanse na zarażenie się domowników od siebie są bardzo duże.

Jeśli więc mamy istotny udział gospodarstw domowych z większą liczbą domowników, a w PL mamy, to kluczowe modelowanie sieci relacji między gospodarstwami domowymi, a nie tylko między jednostkami. Jeśli mamy osoby efektywnie przenoszące wirusa między gosp. domowymi, to

tak naprawdę dochodzi do efektu zwielokrotnienia faktycznej liczby kontaktów między jednostkami tak, jakby miały ze sobą kontakty całe gospodarstwa.

W Polsce mamy do czynienia z dużą wariancją rozmiaru gospodarstwa domowego w większości kraju, Największe odchylenie standardowe rozmiaru gosp. domowego to 5 osób.

Dodatkowo Polska ma wśród krajów EU jedną z bardziej korzystnych w dla wirusa struktur udziału gosp. o danej liczbie osób. Np. w porównaniu ze Szwecją: w Szwecji gosp. >1-os to 55% a w PL 76%, 6-os w Szwecji to 1% u nas 6.5%.

Na tym kończymy czwarty podwątek, dziękujemy za uwagę i zapraszamy do śledzenia naszego konta.