В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences , исследователи оценили интенсивность и частоту экстремальных новых эпидемий.

Для проверки теорий и моделей, а также для оценки рисков для общественного здравоохранения команда использовала интенсивность эпидемии, которая определяется как количество смертей среди населения мира и продолжительность эпидемии, а также частота возникновения вспышек инфекционных заболеваний. Эти значения использовались для оценки вероятности экстремальных пандемий, таких как коронавирусная болезнь 2019 года (COVID-19). Несмотря на свою важность, процесс сбора и изучения всемирных исторических данных, охватывающих различные заболевания, до сих пор не изучен.

Об исследовании

В настоящем исследовании исследователи рассчитали годовую вероятность возникновения экстремальных эпидемий, собрав и проанализировав глобальный набор данных об эпидемиях в прошлом с 1600 года по настоящее время.

Число погибших в единицу времени было ключевым показателем эпидемии. Эта характеристика определяла, насколько хорошо системы здравоохранения реагировали на эпидемии и соответствующие социально-экономические невзгоды, которые они вызывали. Таким образом, команда определила и исследовала интенсивность эпидемии, измеряемую в количестве смертей за год, которая учитывала общее количество смертей, связанных с эпидемией (с), численность населения мира в начале эпидемии (S0(t) ) и продолжительность эпидемии (г). Кроме того, для расчета S 0 (t) и интенсивности пандемии использовались реконструкции истории глобального населения .

Kyolic, Aged Garlic Extract, выдержанный экстракт чеснока с лецитином, 200 капсул

Всего предметом настоящего исследования стали 395 эпидемических эпизодов, наблюдавшихся с 1600 по 1945 год. Для 182 из этих вспышек имелись данные о продолжительности и числе погибших. Учитывая, что эпидемия уже произошла, команда использовала распределение вероятности интенсивности эпидемии для исследования 182 зарегистрированных случаев интенсивности эпидемии между 1600 и 1945 годами. Кроме того, рассматривалось распределение вероятности того, сколько эпидемий произойдет в конкретный год. Из-за изменяющихся взаимодействий между людьми и окружающей их средой и их значительного влияния на скорость возникновения новых эпидемий исследование предполагало, что это распределение со временем изменится.

Все 395 известных вспышек между 1600 и 1945 годами были использованы для оценки ежегодно меняющегося количества эпидемических ситуаций. Команда рассмотрела вероятностное распределение максимальной величины среди эпидемий в течение заданного фиксированного интервала времени (w).

Полученные результаты

Обобщенное распределение Парето (GPD) почти для четырех порядков независимой переменной обеспечило эффективное описание эмпирического распределения частоты превышения интенсивности эпидемии. GPD показал степенной хвост, который обозначал отсутствие типичной эпидемической интенсивности и постепенно снижающуюся вероятность интенсивных эпидемий. Снижение оцененной интенсивности эпидемии по сравнению с одним распределением для различных заболеваний, охватывающих такой длительный период наблюдения, подтвердило общую достоверность GPD с течением времени. Поэтому предполагалось, что такое вероятностное распределение интенсивности эпидемии не зависит от времени, а частота возникновения заболевания варьирует.

Традиционная теория крайностей предполагает, что процесс возникновения события является стационарным. Таким образом, согласно этой интерпретации, повторяемость эпидемических событий контролировалась фиксированной скоростью. Временные ряды показали согласованные временные закономерности. Кроме того, команда отметила, что 12 — это наибольшее количество событий, происходящих за один год, в то время как количество событий, происходящих каждый год, различается в девять раз за 345 лет, оцененных в исследовании. 

Чтобы продемонстрировать использование среднего интервала повторения T (i), команда рассмотрела пандемию с серьезностью, эквивалентной или большей, чем у испанского гриппа, унесшего от 20 до 100 миллионов жизней. Здесь команда предсказала, что эта пандемия произошла, когда ее среднее время повторения составляло 91 год, а значение i составляло 5,7 ‰ в год. Среднее время рецидива аналогичной тяжести составляет 400 лет, исходя из наблюдаемого количества вспышек в проанализированном наборе данных за самый последний 20-летний период между 2000 и 2019 годами. Упрощенный расчет, основанный на предположении, что обобщенное экстремальное значение (GEV) был стационарным, что привело к более низкой и постоянной T, равной 235 годам.

В целом, настоящее исследование оценило частоту будущих событий, подобных COVID-19. Согласно результатам исследования, эпидемия распространяется со скоростью примерно 2,5 миллиона смертей в год, что при нормализации в соответствии с населением мира дает интенсивность эпидемии 0,33 ‰ в год.