Что значит "сгладить кривую коронавируса" с эпидемиологической точки зрения

21 мая, 2020
Коронавирус (COVID-19) быстро распространяется по всему миру. Вот почему сгладить кривую заболеваемости стало первостепенной задачей для борьбы с пандемией. Сегодня мы расскажем вам о том, что собой представляет эта эпидемиологическая кривая.

Наверняка вы уже не раз встречали это выражение – “сгладить кривую коронавируса” в средствах массовой информации. Действительно, попытка остановить экспоненциальный рост распространения инфекции является основной задачей в условиях пандемии. Вот почему во многих странах были приняты такие решительные меры, как карантин или самоизоляция населения.

Пока COVID-19 проверяет на прочность системы здравоохранения многих стран, нам, их жителям, важно разобраться в терминологии и том, чем опасна именно эта эпидемия. Тогда мы сможем объединить усилия для борьбы с ней.

Даже если число новых случаев заражения будет оставаться высоким в течение длительного времени, это не так страшно для медицинских учреждений. То, что действительно парализует их работу, – это когда количество людей с COVID-19 растет по экспоненте и во много раз превышает количество выздоровевших пациентов.

Напоминаем еще раз: опасность коронавируса заключается не в высокой летальности. Все дело в его способности очень быстро распространяться. В свою очередь, взрывной рост заболевших может нарушить работу системы здравоохранения. Проще говоря, больницы не справятся с таким потоком пациентов. Поэтому очень важно понимать, что именно кроется под призывом сгладить кривую роста этого заболевания и действовать соответствующим образом.

Итак, что же вам нужно знать об этом? В этой статье мы подробнее расскажем от том, что представляет собой эпидемиологическая кривая COVID-19 и каковы последствия ее роста. Не прерывайте чтение!

Эпидемиологическая кривая: как она отображает случаи заражения

Сгладить кривую коронавируса
Эпидемиологическая кривая предоставляет информацию о характере распространения инфекции, единичных случаях, инкубационном периоде и других важных параметрах.

Эта кривая представляет собой графическое изображение количества случаев заболевания в соответствии с датой начала эпидемии в каждой конкретно взятой стране. Она дает важную информацию о:

  • Характере распространения эпидемии
  • Масштабах эпидемии
  • Отдельных случаях заражения
  • Тенденции во времени
  • Воздействии и инкубационном периоде заболевания

Чрезвычайно важным в борьбе с COVID-19, несомненно, является определение момента появления первых случаев заболевания. Без этих данных нельзя увидеть период воздействия, отраженный в кривой.

К сожалению, многие страны начали действовать слишком поздно. Так, в Испании начало распространения вируса было зафиксировано в конце февраля, а к моменту принятия радикальных мер спустя месяц в стране имелись уже тысячи пациентов с коронавирусом в инкубационном периоде.

Такие специалисты, как Жоан С. Мико, профессор Политехнического университета Валенсии (UPV), предупреждают о том, что мы не увидим пик заболеваемости раньше середины апреля.

Это может вас заинтересовать: Трансмиссивность: реальная опасность коронавируса

Кривая Гомперца: надежда остановить COVID-19

Кривая Гомперца, или функция Гомперца, представляет собой тип математической модели для временных рядов. Это сигмовидная (удлиненная S-образная) функция, которая описывает рост как более медленный в начале и конце определенного периода времени.

Функция была первоначально разработана для описания смертности и широко используется в эпидемиологии. Именно ей руководствуются ученые, прогнозируя течение пандемии COVID-19 во всем мире:

  • Первоначальное уплощение будет соответствовать серии обнаруженных единичных случаев, тогда как остальные инфицированные будут находиться в инкубационном периоде.
  • Эти значения будут стремительно расти, удлиняя вершину верхней части S-кривой. В это время будут обнаружены случаи заражения, которые находились в инкубационной форме во время первой фазы. К ним добавятся все случаи новых заражений. Данная фаза роста является экспоненциальной. Другими словами, она растет все быстрее и быстрее с течением времени.
  • Именно здесь принятые меры должны играть существенную роль. Экспоненциальный рост не может быть бесконечным, но в худшем случае он замедлится, когда вирусом будет заражено 100% населения.

Самоизоляция дома и быстрое выявление новых случаев должны замедлить этот экспоненциальный рост, то есть сгладить кривую. Ведь социальная дистанция во много раз снижает возможность передачи вируса. Так что, если мыслить логически, картина распространения заболевания не может быть такой же, как в “нормальной ситуации”, если бы люди продолжали обычную жизнь.

Читайте также: Эволюция вируса: мутации

Сгладить кривую – это не означает конец борьбы

Сгладить кривую пандемии
Выход на плато не указывает на конец пандемии. К сожалению, даже если ситуация стабилизируется, будут появляться новые случаи заболевания. А значит, и новые жертвы коронавируса.

Сгладить кривую случаев заражения и смерти – это первый шаг в борьбе с болезнью. Он очень важен, но не означает конец борьбы. Будут продолжать появляться новые зараженные, и, к сожалению, смертельные случаи тоже не прекратятся.

Любые эпидемиологические исследования и прогнозы требуют глобального, а не индивидуального подхода. Тот факт, что число смертей стабилизировалось, уже является хорошей новостью. Даже если это значение все еще высоко.

После стабилизации эта экспоненциальная кривая сглаживается, давая начало новой кривой Гомперца. Тогда можно сказать, что худшее уже позади. Но не стоит забывать еще об одном факте. Даже если рост заболевания замедлится, полностью искоренить вирус за такое короткое время практически невозможно.

Когда пандемия закончится, по-прежнему будут регистрироваться случаи заражения COVID-19. Однако, поскольку они будут единичными, система здравоохранения будет с ними прекрасно справляться. Так что шансы на выздоровление значительно повысятся.

  • Función de Gompertz. (s.f.). En Wikipedia. Recuperado el 31 de marzo de 2020 de https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_Gompertz
  • COVID-19: Curvas epidémicas. (13 de marzo 2020). En Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal). Recuperado el 31 de marzo de 2020 de https://www.isglobal.org/-/covid-19-epidemiological-curves#
  • Torok, M. (2005). Curvas Epidémicas. FOCUS on Field Epidemiology En Español, 1(5), 7. Retrieved from https://nciph.sph.unc.edu/focus/vol1/issue5/1-5EpiCurves_espanol.pdf%0Ahttps://cphp.sph.unc.edu/focus/vol1/issue5/1-5EpiCurves_espanol.pdf