Алла Токарчук - Первый мировой карантин. Краткая история пандемии 2020 года

Правительствам и частному сектору надлежит уделять больше внимания разработке методов борьбы с дезинформацией до принятия следующих ответных мер на пандемию.Правительствам необходимо будет сотрудничать с традиционными компаниями и компаниями в социальных сетях для изучения и разработки гибких подходов к борьбе с дезинформацией. Это потребует развития способности предоставлять СМИ быструю, точную и последовательную информацию. Органы общественного здравоохранения должны взаимодействовать с частными работодателями и проверенными лидерами сообществ, такими как религиозные лидеры, для распространения основанной на фактах информации среди персонала и граждан. Серьезным и влиятельным работодателям из частного сектора надлежит создавать возможности для быстрого и надежного расширения публичных сообщений, управления слухами и дезинформацией и распространения достоверной информации для того, чтобы поддерживать связи с общественностью в чрезвычайных ситуациях. Национальные агентства общественного здравоохранения должны работать в тесном сотрудничестве с ВОЗ, чтобы создать возможность для быстрой разработки и распространения последовательных сообщений о здоровье. Со своей стороны, медиа-компаниям следует взять на себя обязательство по обеспечению приоритетности сообщений из авторитетных и надежных источников, а также по борьбе с ложными сообщениями, в том числе с использованием технологий.

Достижение вышеуказанных целей потребует сотрудничества между правительствами, международными организациями и глобальным бизнесом. Если сформулированные рекомендации будут решительно выполняться, это позволит добиться значительного прогресса в деле уменьшения потенциального воздействия и последствий пандемий. Лидеров глобального бизнеса, международные организации и национальные правительства призвали предпринять амбициозные усилия по совместной работе над построением мира, более подготовленного к серьезной пандемии.

ВЫВОДЫ

О риске возникновения новой пандемии сообщалось уже неоднократно на протяжении последних 10 лет. Учения и упражнения по ответу общества в случае пандемии проводились в разных странах. Самым близким по сценарию и по мерам реагирования на нынешнюю пандемию оказалось учение Event 201, а это говорит нам о том, что мы были очень близки к истине в своих прогнозах и пытались подготовиться именно к такой пандемии. Увы, позже состоявшееся учение активно использовалось как доказательство конспирологических теорий о том, что пандемия COVID-19 создана искусственно глобалистами.

Математические модели во время пандемии – не просто инструмент исследования. Они уже используются в общественном здравоохранении, где дают ответы на жизненно важные вопросы: «Насколько большой будет вспышка?», «Как она будет развиваться с течением времени?» и, возможно, самое главное: «Как мы можем это контролировать?».

Однако для многих людей математические модели это «черные ящики». Такое отношение может привести к негативному восприятию моделей как нереалистичных, бесполезных или сбивающих с толку, а это означает, что ими иногда пренебрегают по сравнению с другими более традиционными методами.

Моделирование – ключевой шаг в понимании того, какие методы лечения и вмешательства могут оказаться наиболее эффективными, насколько рентабельными могут быть эти подходы и какие конкретные факторы необходимо учитывать при попытках искоренить болезнь. Полученные результаты можно использовать для управления политикой внедрения практических решений в реальном мире. Мы можем применять их для описания пространственных и временны́х моделей распространенности заболеваний, а также для изучения или лучшего понимания факторов, влияющих на заболеваемость.

Чтобы понять сложную динамику, лежащую в основе передачи болезни, эпидемиологи часто используют набор математических моделей. Эти модели, разработанные в начале XIX века, разделяют население на группы, как правило, на основе их риска или статуса инфекции. В основе указанных моделей лежит система дифференциальных уравнений, отслеживающих количество людей в каждой категории на протяжении времени.

Среди первых в мире эта проблема заинтересовала швейцарского математика Даниила Бернулли. Для определения общей эффективности вариоляции он предложил уравнение, которое описывало долю людей в каждой возрастной группе, никогда не болевших оспой и, следовательно, рискующих ею заразиться. Свое уравнение он выверял по таблице смертности, составленной Эдмундом Галлеем (прославившимся наблюдением за кометами), которая описывала, какая часть всех родившихся доживала до определенного возраста. На этой основе Бернулли смог вычислить соотношение выздоровевших и умерших к общему числу тех, кто переболел оспой. С помощью второго уравнения он подсчитал число жизней, которые можно было спасти, если бы вариоляции регулярно подвергали все население. Бернулли пришел к выводу, что при всеобщей вариоляции почти 50% новорожденных доживали бы до 25 лет. По сегодняшним меркам число удручающее, но по сравнению с показателем в 43% при свободном распространении оспы это был существенный прогресс. Он также показал, что прививка способна увеличить среднюю ожидаемую продолжительность жизни более чем на три года. Для Бернулли необходимость государственной медицинской программы борьбы с оспой была очевидна 18 18 https://globalaffairs.ru/articles/matematika-zhizni-i-smerti/ .

В конце XIX века вспышка чумы в Индии привела к одному из самых важных открытий в истории эпидемиологии. Никто не знает точно, как эта болезнь попала в Бомбей в августе 1896 года. Наиболее вероятным объяснением, похоже, является то, что на борту торгового судна, прибывшего в Бомбей из британской колонии в Гонконге, оказались крысы, «перевозившие» блох, которые, в свою очередь, распространяют бактерию Yersinia pestis – чуму.

К маю 1897 года жесткие меры по сдерживанию распространения чумы, казалось, затушили пожар эпидемии. Однако в течение следующих 30 лет болезнь периодически возвращалась в Индию, убив более 12 млн человек.

В разгар одной из таких вспышек в 1901 году в Индию прибыл молодой шотландский военный врач Андерсон Маккендрик. За 20 лет, проведенных в Индии, он изучил инфекционные заболевания, которые могут передаваться от животных людям. Вернувшись в Шотландию, Маккендрик занял должность руководителя лаборатории Королевской медицинской коллегии Эдинбурга. Там он познакомился с биохимиком Уильямом Кермаком. Воспользовавшись данными о чуме в Бомбее, собранными Маккендриком в Индии, они создали одну из первых математических моделей распространения инфекционных болезней. Они разделили население на три основные категории в соответствии со статусом заболевания. Тех, кто еще не заболел, назвали «восприимчивыми» ( Susceptible) . Предполагалось, что восприимчивыми и способными к заражению рождаются все. Тех, кто заразился и был способен передать болезнь восприимчивым, назвали «инфицированными» ( Infected) . В третью группу, названную «выбывшие» ( Removed ), входили и те, кто переболел и приобрел иммунитет, и те, кто не справился с инфекцией и умер. Во всяком случае, выбывшие больше не способствовали распространению болезни. Это классическое математическое представление распространения инфекции называется моделью SIR .