Интересные графики

Вспышка новой коронавирусной инфекции в 2020 году заставила пересмотреть многие вопросы в организации и системе оказания медицинской помощи. Это коснулось не только России. Во всех странах мира начались практически тотальные изменения в оказании медицинской помощи. Что характерно, все алгоритмы действий инициировались из Всемирной организацией здравоохранения. Даже в 2021 году основной информационный поток связан с новой коронавирусной инфекцией, и системы здравоохранения практически во всех странах не вернулись к прежним режимам. Более того, продолжают вводиться новые «противопандемические» мероприятия практически во всех странах. Представляется важным провести анализ данных для оценки эффективности результатов «противопандемических» мероприятий с использованием фрактального анализа. Использованы данные для исследования с сайтов drdo.ru, gogov.ru/articles/covid-v-stats, ourworldindata.org, www.ecdc.europa.eu, https://www.rospotrebnadzor.ru, стопкоронавирус.рф.

Одним из моих соратников с первых дней «пандемии» начал собирать статистическую информацию. Он создал алгоритм, и информация автоматически вносилась ежедневно, затем проводился анализ с использованием выстроенной модели на основе фракталов. Фрактальный анализ позволяет принимать оптимальные решения с минимальными затратами времени. Ведь зная будущее на 95 %, можно успешно подготовиться к нему и просчитать все ситуации заранее. Для практического здравоохранения необходима модель простого и наглядного анализа поступающего большого количества данных, что является чрезвычайно актуальным при массовых заболеваниях, чрезвычайных ситуациях, стихийных бедствиях, военных операциях. Фрактальное прогнозирование отвечает точно на два вопроса прогноза: когда? и сколько? или, говоря с математических позиций, имеет две независимые характеристики: значение прогнозной величины и горизонт прогнозирования (предельный срок, в пределах которого прогноз выполняется с заданной точностью). Прогнозирование (греч. Προγνωσεις – Prognosis – предвидение) – это предсказание будущего поведения изучаемой системы, исходя из прошлого и настоящего её развития, при заданных начальных (текущих), внешних и внутренних состояниях системы. Точное предвидение будущего повышает эффективность процесса принятия решения. В частности, в медицине это подразумевает прекращение вспышки инфекции, уменьшение количества заболевших, оптимальную загрузку стационаров без нарушения логистики передвижения пациентов. Фрактальное прогнозирование с успехом может применяться в ситуационно-аналитических центрах управления, где важны: постоянный мониторинг состояния ситуации, прогнозирование развития ситуации на основе анализа непрерывно поступающей информации, принятие множества управленческих решений.

Сначала существовавшие как плод воображения математиков, фракталы были найдены в реальных объектах окружающего мира. Фракталы – это природа (космос, рельеф ландшафтов, облака, растения и др.), весь мир, вселенная и сам человек.

Получаемые ежедневно данные по 150 странам мира в течение 18 месяцев позволили собрать достаточное количество фактической информации. В данной книге я не смогу осветить данные по всем странам из-за формата публикации. Я лишь остановлюсь на некоторых, наиболее важных с моей точки зрения. Например: выбор данных по Белоруссии был связан с тем, что её расположение, ментальность, уровень медицинской помощи, генетические и историко-социальные особенности близки к российским. Данных для анализа по другим странам было достаточно много.

Теория «нулевого пациента» не объясняет одновременность ковидных вспышек сразу по многим странам мира, в России – на отдельных изолированных территориях, в закрытых воинских учреждениях при строгом соблюдении противоэпидемических режимов. На четырёх американских авианосцах и одном французском авианосце в длительном плавании вдруг внезапно обнаружились сотни заражённых моряков (https://www.kp.ru/daily/27112.4/4188871/ (Available at 31.08.20). В самом Китае, по признанию министра иностранных дел, появление большого количества ковид-больных случилось не по нарастающей, а сразу на разных территориях.

Непрерывность пандемического роста опровергается материалами Университета Джона Хопкинса (если помните, данный институт был организатором События 201). Первая волна заражённых стран возникла в декабре-январе, закончившись к началу февраля. Затем был 2-недельный разрыв, превышающий инкубационный период. А с конца февраля – вдруг новая мартовская волна.

Представляется интересным изучение графика развития новой коронавирусной инфекции в мире, представленного на рис. 7.

Рис. 7. Динамика развития вспышки новой коронавирусной инфекции в мире

Давайте рассмотрим данный график внимательно. Точка отсчёта у нас 31 декабря 2019 года. На абсциссе (горизонтальная линия) отмечены дни от начала «первого пациента». Они идут с шагом 30 дней. На оси ординат (вертикальная линия) отмечается количество стран. Суть такова: если инфекция появилась, она попадёт во все страны мира, которых у нас 214. То есть сам график, в данной системе построения, неминуемо пойдёт кверху. Вопрос только, с какой динамикой и как это будет выглядеть. Что мы видим на графике: в марте линия становится практически вертикальной. То есть зафиксирован чрезвычайно резкий рост выявленных заболевших в 138 странах мира. Этот рост произошёл в марте, и его начало связано с первой декадой, когда, по оценке главы ВОЗ, – «ситуация может характеризоваться как пандемия». Практически сразу после этого график меняет свой тренд. Получается, что в 4–5 разных странах за сутки выявлялись новые заболевшие коронавирусной инфекцией! Причём страны находились на разных континентах, разных полушариях, с разным временем года. Появление заболеваний в одно и то же время на разных континентах, в странах, которые не являются географически близкими, представляется чрезвычайно сомнительным.

Для этого есть две теории объяснения. Первая теория – это целенаправленное распространение инфекционного агента, и вторая – к этому готовились заранее. Данное предположение основывается на том, что инкубационный период COVID–19 на начало 2020 года составлял от 2 до 14 дней (Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции COVID–19. Министерство здравоохранения Российской Федерации. // М., 2021. – С. 224). Подтверждением гипотезы об искусственном распространении инфекционного процесса служит и тот факт, что диагностика осуществлялась с помощью ПЦР-тестов. Для того чтобы они были доставлены в 138 стран, необходимо было их привезти, осуществить процесс сертификации, получить разрешительную документацию, а также данные тесты должны быть прокалиброваны на стандартном образце. Перед калибровкой, доставкой, сертификацией эти тесты должны быть просто изготовлены. Таким образом, получается, что все они поступили намного раньше во все страны, чем была обнаружена инфекция. Все эти факты подтверждают преднамеренную подготовку к объявлению вспышки новой коронавирусной инфекции, которую до настоящего времени называют пандемией.

Как же должен был выглядеть график, если он имеет природный характер? Он был бы более пологий. Объясняю: инфекция пришла, к примеру, в Германию; пациент, который приехал домой, не знает, что он болен. Он общается в течение недели со своими друзьями из Франции. Те уезжают в Париж, и тут у немца начинает развиваться клиника, а у его французских друзей ещё нет. Проходит ещё одна неделя, то есть всего полмесяца, и только тогда можно говорить, что есть заболевшие в Германии и Франции – появляются 2 новые точки на графике. Инфекция ещё не ушла из Европы, а время идёт, график располагается практически параллельно оси абсцисс. Потом инфекция перемещается в другие страны, и график чуть кверху пошёл, затем на другой континент – и снова чуть вверх. Так пандемия развивается при естественном, природном характере, а график, который мы видим, носит не естественный, а искусственный характер. Причём сейчас мы можем говорить об этом убеждённо, потому что знаем, что инфекция не так вирулентна (заразна), как нам старались приподнести.

Давайте рассмотрим и другие графики. Они сгруппированы по развитию новой коронавирусной инфекции, проценту выздоровевших и смертности. На некоторых графиках отчётливо видны разрывы между данными. Плавность линий нарушена. Это связано с тем, что поступали недостаточно достоверные данные.

Рис. 8. Динамика развития новой коронавирусной инфекции в мире (в процентах от численности населения земного шара)

Особенно это видно при внимательном изучении материалов, опубликованных Израилем, в которых отмечается (с разницей в сутки) как резкий рост выздоровевших, так и резкий рост смертности.

Рис. 9. Динамика развития новой коронавирусной инфекции в США (в процентах от численности населения страны)

Рис. 10. Динамика развития новой коронавирусной инфекции в Израиле (в процентах от численности населения страны)

На графиках (рис. 8–10), показывающих количество заболевших от общего количества населения, видна общая закономерность. Она проявляется в том, что увеличение и снижение происходит волнообразно, с временным лагом от 4 до 8 месяцев, что в среднем составляет 6 месяцев. Также обращает на себя внимание закономерность, что самый высокий пик заболеваемости не превышал и 3 % от общего количества населения в мире (рис. 8). Этот факт говорит о том, что мы не можем относить данную инфекцию к опасным, с высокой патогенностью. Причём самое большое количество заболевших выпало на май 2021 года, когда во многих странах чиновники отчитывались о высоких показателях вакцинации. При анализе данного факта уже возникает вопрос об эффективности выпущенных препаратов и появляется предположение о возможности стимулирования инфекционного процесса данными препаратами. Говоря простым языком, появляется версия, с высокой долей реальности, что «спасительные уколы» вызывают увеличение количества больных. В настоящее время ни в одной стране мира не закончены исследования эффективности препаратов против новой коронавирусной инфекции. Более того, не изучены отдалённые результаты препаратов, которые называют «вакцинами» против новой коронавирусной инфекции.

Однако нам представляется интересным сравнение динамики процесса развития новой коронавирусной инфекции в России и Белоруссии (рис. 11, 12).

Рис. 11. Динамика развития новой коронавирусной инфекции в России (в процентах от численности населения страны)

Рис. 12. Динамика развития новой коронавирусной инфекции в Белоруссии (в процентах от численности населения страны)

Необходимо обратить внимание, что и там и там количество заболевших на максимальном пике в декабре 2020 года. В Белоруссии данный показатель составил 0,6 % заболевших от численности населения страны, а в России он был меньше практически на 10 % и составлял 0,55 % от численности населения. При этом дальнейшая динамика развития инфекционного процесса в Белоруссии более свойственна природному течению инфекционного процесса, нежели в России. Характер инфекционного процесса идёт по затухающему тренду, в России – по нарастающему. Увеличение количества новых случаев связано с серединой июня 2021 года, когда в России была объявлена массовая вакцинация. Этот факт также заставляет задуматься о целесообразности применения экспериментальных препаратов, называемых «вакцинами», против новой коронавирусной инфекции. В очередной раз возникает убеждение о потенцировании инфекционного процесса этими препаратами. Вероятнее всего при получении новых данных после осенне-зимнего сезона 21–22 годов будет понятно, насколько уменьшилась заболеваемость и уменьшило ли её вообще использование в профилактических целях на большом количестве населения России не прошедших полные клинические испытания экспериментальных препаратов. Стремление поставить экспериментальные препараты более 60 % населению страны при заболеваемости в самый пик 0,55 % от численности населения представляется крайне неразумным и с точки зрения организации медицинской помощи, и с финансово-экономической стороны. Идёт инвестирование бюджетных средств на мероприятия, которые имеют недоказанную эффективность влияния на здоровье населения страны, поэтому на необходимую помощь их будет не хватать.

При изучении динамики выздоровевших на конкретную дату графики показывают практически один и тот же тренд с начала 2021 года (рис. 13–17).

Рис. 13. Динамика выздоровевших в мире за период наблюдения (в процентах от числа заболевших)

Рис. 14. Динамика выздоровевших в США за период наблюдения (в процентах от числа заболевших)

Рис. 15. Динамика выздоровевших в Израиле за период наблюдения (в процентах от числа заболевших)

Рис. 16. Динамика выздоровевших в России за период наблюдения (в процентах от числа заболевших)

Практически везде количество выздоровевших более 90 % от общего количества заболевших. Надо обратить внимание, что менее 10 процентов – это не смертность, это те, кто проходит лечение. Наиболее высокий процент выздоровевших (практически около 100 % от числа заболевших) показывает Белоруссия. Изучение опыта организации медицинской помощи при вспышке новой коронавирусной инфекции в данной стране требует дополнительного изучения. Вероятнее всего он будет рассмотрен в последующих работах, особенно в сравнении с опытом организации медицинской помощи в России. Одно из предположений – положительным моментом была добровольность и отсутствие массового использования экспериментальных препаратов, называемых вакцинами, против новой коронавирусной инфекции.

Рис. 17. Динамика выздоровевших в Белоруссии за период наблюдения (в процентах от числа заболевших)

По статистике смертности при новой коронавирусной инфекции уже были сделаны публикации, в которых были рассмотрены причины смертности, проведён анализ, выполнено сравнение по годам (Иванов Д. В. К вопросу о причинах смертности   в 2020 году. // Сохранение здоровья населения как глобальная проблема современности. Материалы международной междисциплинарной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 9–10 апреля 2021 г. – СПб., «Русь», 2021. – C. 83–87). В данной книге при анализе динамики смертности в сравниваемых странах есть общие закономерности. В частности, обращает на себя внимание тот факт, что имеются общие тренды снижения смертности, исключение составляет Россия (рис. 18–22).

Рис. 18. Динамика смертности от новой коронавирусной инфекции в мире за период наблюдения (в процентах от численности заболевших)

Рис. 19. Динамика смертности от новой коронавирусной инфекции в США за период наблюдения (в процентах от численности заболевших)

Общее количество умерших от числа заболевших стабилизировалось в конце 2020 года и составило около 2 %, исключение опять составляет Россия, где уровень смертности имеет тренд к увеличению и к концу июля достигает 2,5 % от числа заболевших. В отличие от России, в Белоруссии уровень смертности составляет менее 0,8 %, что также говорит о необходимости изучения опыта оказания медицинской помощи. Уровень заболеваемости в самый пик в Белоруссии был выше на 10 %, чем в России (составлял 0,6 % против 0,55 % в России), однако смертность в 3 раза ниже.

Рис. 20. Динамика смертности от новой коронавирусной инфекции в Израиле за период наблюдения (в процентах от численности заболевших)

При изучении графиков отчётливо видно, что на развитие инфекционного процесса, процесс выздоровления, смертность оказывают влияние множество факторов, включающие климатические, географические, национальные, экономические особенности. Данные особенности необходимо учитывать при планировании организации медицинской помощи при лечении как новой коронавирусной инфекции, так и любых других инфекций. Уже говорилось о том, что не могут везде быть одинаковые меры и методы.

Рис. 21. Динамика смертности от новой коронавирусной инфекции в России за период наблюдения (в процентах от численности заболевших)

Рис. 22. Динамика смертности от новой коронавирусной инфекции в Белоруссии за период наблюдения (в процентах от численности заболевших)

Полученные данные по смертности показывают, что человеческая популяция, так же как и вирус, адаптировались друг к другу. Медицинское сообщество научилось справляться с данной инфекцией, то есть врачи научились лечить данную инфекцию. Вирус же в свою очередь также стал менее губительным, он тоже хочет долго существовать. Необходимо признать, что имеются свои особенности в протекании инфекции, однако имеются вопросы и к проводимому лечению. Насколько целесообразно использовать одни и те же схемы лечения и подходы в разных странах? Рассмотрим в следующей главе.