Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев

Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев

Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев

Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев

Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев

Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев

Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев

27 апреля 2020

По итогам наблюдений рабочая группа подтвердила правильность всех предпринятых Немедикаментозных Правительственных мер воздействия, в том числе карантинных. Пренебрежение требованиями к жесткой социальной изоляции в пике короновирусной инфекции (КВИ), который мог наступить предположительно к концу мая только в г. Алматы численность заболевших, которым потребовалось госпитализация могла составить десятки тысяч, что превысило бы госпитальный фонд, которым располагает город.

 

Методологические пояснения:

Модель позволяет воздействовать различными меры общественного здравоохранения, относимых к немедикаментозным правительственным воздействиям в отношении распространения инфекционного агента, такого как вирус COVID-19

Можно выделить пять типов таких вмешательств:

  • Социально-экономические меры (например, закупка медикаментов и превентивное закрытие границ);
  • Санитарно-гигиенические мер;
  • Ограничение движения;
  • Социальное дистанцирование;
  • Собственно Карантин.

Задачей модели явилось тестирование сценариев применения немедикаментозных правительственных мер с точки зрения медицинской статистики по заболеваемости и соответствия количества лиц, требующих больничного ухода. Эта задача рассматривалась с учетом сценариев выхода из режима социальной изоляции.

В исследовании не ставилось целью составление точного прогноза на определенные даты, поскольку симуляционное моделирование оперирует порядками значений, усредненных из нескольких вычислительных прогонов, необходимых для проверки эффективности мер, заложенных в различных сценариях.

При внесении предположений использовалась имеющаяся медицинская статистика и поло-возрастное распределение популяции в РК, которая отличается в сравнении с соседними странами, в том числе Китаем, а также Германией, Италией, США. Положительным фактором отмечена относительно низкая доля населения нашей страны в возрасте 60+ (см. График)

Весь текст исследований доступен только для ограниченного количества лиц, но из отдельных выводов исследования можно отметить следующие:

Для снижения количества инфицированных необходимо достигнуть нескольких критично важных моментов:

  • снизить так называемый среднее количество воздействий между людьми, при которых возможна передача инфекции (с типичных 10 в обыденной жизни до 0.1 взаимодействий на 1 заразного инфицированного человека за сутки);
  • кардинально понизить вероятность передачи КВИ при таких контактах с обычных 5% до 1%, за счет санитарно-гигиенических средств и помещения в карантин всех выявленных инфицированных;
  • удержание такого режима социальной изоляции на период не менее двух месяцев, постепенно снимая его с наиболее важных для народного хозяйства групп населения.

Эти меры, используемые вместе, способны принести мультипликативный эффект. Однако отказ от Немедикаментозных Правительственных мер воздействия неминуемо приводит к крайне негативным последствиям.

Для реализации мер ограничения распространения КВИ обязательно проведение тестирования на КВИ в группах риска и оперативное оценивание уровня социального дистанцирования с применением понятных и убедительных измерителей уже адаптированных по г.Алматы. В данной работе были использованы три индикатора по г. Алматы:

  • Динамика суточного трафика автомобилей (был снижен на 74%)
  • Пассажиропоток в общественном транспорте (был снижен на 79%)
  • Активность абонентов мобильных операторов связи с аналитикой передвижения по городу и миграцией внутренних потоков по городу деперсонифицированных данных абонентов по городу (144% увеличения уровня изоляции с 9 00 до 18 00)

Исследование предполагало прогнозирование воздействия на динамику распространения КВИ по 6-ти основным сценариям. Горизонт симуляции — 200 дней. В ходе вычислительных прогонов были рассчитаны уровни численности всех семи отделений: в частности, инфицированных, заболевших, требующих госпитализации, а также смертельных случаев.

 

Кроме того, оценивалась вероятность повторной вспышки после снятия мер социальной изоляции, в следствие наличия не выявленных инфицированных, способных заражать других. Таких инфицированных граждан требуется помещать в строгую социальную изоляцию.

Сценарий с самым высоким уровнем риска предполагал полное снятие мер по социальной изоляции с начала апреля. При данном сценарии количество госпитализированных инфицированных может превысить 40 тысяч, а коэффициент смертности мог составить 2,9% от общего количества заразившихся.Сценарий, несущий наименьшие риски — при котором меры немедикаментозных правительственных воздействий постепенно снижаются к концу июня. В данном случае симуляция показала приемлемый уровень нагрузки на систему здравоохранения.

 

В рабочей группе принимали участие Абай Смаилов и Александр Родионов - представители ТОО «Первое Кредитное Бюро» и представители Управления Цифровизации города Алматы. Данный доклад формировался на основании статьи Александра Родионова и результатов сценарного моделирования проведенного рабочей группы при поддержке Акимата города Алматы.

Справочно:

Модель сконфигурирована в терминах стохастической Модели Индивидуального Контакта (англ. stochastic Individual Contact Models — ICM) с семью отделениями (в эпидемиологии называемых компартментами). Данный инструментарий для математического моделирования динамики инфекционных заболеваний разработан в 2018 г. коллективом американских эпидемиологов и экспертов по симулированию сложных систем и был успешно применен для прогнозирования вспышек заболевания вируса Эбола в Западной Африке и эпидемии холеры в Йемене.

 

Применение этого инструмента позволило построить модель для КВИ с десятью независимыми прогонами до 2 миллионов жителей. Модель работала с десятью независимыми прогонами по методу Монте Карло по схеме марковской цепи (англ. - MarkovchainMonteCarlo, MCMC) для последующего усреднения полученных байесовским подходом расчетных показателей по семи отделениям.

Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев 27 апреля 2020



Источник: https://www.almaty.gov.kz/


gurk.kz
<div class="nwttl">Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев </p> <div class="nwdt">27 апреля 2020 </p> <p style="text-align: justify;">По итогам наблюдений рабочая группа подтвердила правильность всех предпринятых Немедикаментозных Правительственных мер воздействия, в том числе карантинных. Пренебрежение требованиями к жесткой социальной изоляции в пике короновирусной инфекции (КВИ), который мог наступить предположительно к концу мая только в г. Алматы численность заболевших, которым потребовалось госпитализация могла составить десятки тысяч, что превысило бы госпитальный фонд, которым располагает город.</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">Методологические пояснения:</p> <p style="text-align: justify;"><em>Модель позволяет воздействовать различными меры общественного здравоохранения, относимых к немедикаментозным правительственным воздействиям в отношении распространения инфекционного агента, такого как вирус </em><em>COVID</em><em>-19</em></p> <p style="text-align: justify;"><em>Можно выделить пять типов таких вмешательств:</em></p> <ul style="text-align: justify;"> <li><em>Социально-экономические меры (например, закупка медикаментов и превентивное закрытие границ);</em></li> <li><em>Санитарно-гигиенические мер; </em></li> <li><em>Ограничение движения;</em></li> <li><em>Социальное дистанцирование;</em></li> <li><em>Собственно Карантин.</em></li> </ul> <p style="text-align: justify;"><em>Задачей модели явилось тестирование сценариев применения немедикаментозных правительственных мер с точки зрения медицинской статистики по заболеваемости и соответствия количества лиц, требующих больничного ухода. Эта задача рассматривалась с учетом сценариев выхода из режима социальной изоляции.</em></p> <p style="text-align: justify;"><strong><em>В исследовании не ставилось целью составление точного прогноза на определенные даты, поскольку симуляционное моделирование оперирует порядками значений, усредненных из нескольких вычислительных прогонов, необходимых для проверки эффективности мер, заложенных в различных сценариях.</em></strong></p> <p style="text-align: justify;">При внесении предположений использовалась имеющаяся медицинская статистика и поло-возрастное распределение популяции в РК, которая отличается в сравнении с соседними странами, в том числе Китаем, а также Германией, Италией, США. Положительным фактором отмечена относительно низкая доля населения нашей страны в возрасте 60+ (см. График)</p> <div align="center"></p> <p style="text-align: justify;"><strong>Весь текст исследований доступен только для ограниченного количества лиц, но из отдельных выводов исследования можно отметить следующие: </strong></p> <p style="text-align: justify;">Для снижения количества инфицированных необходимо достигнуть нескольких критично важных моментов:</p> <ul style="text-align: justify;"> <li>снизить так называемый среднее количество воздействий между людьми, при которых возможна передача инфекции (с типичных 10 в обыденной жизни до 0.1 взаимодействий на 1 заразного инфицированного человека за сутки);</li> <li>кардинально понизить вероятность передачи КВИ при таких контактах с обычных 5% до 1%, за счет санитарно-гигиенических средств и помещения в карантин всех выявленных инфицированных;</li> <li>удержание такого режима социальной изоляции на период не менее двух месяцев, постепенно снимая его с наиболее важных для народного хозяйства групп населения.</li> </ul> <p style="text-align: justify;">Эти меры, используемые вместе, способны принести мультипликативный эффект. Однако отказ от Немедикаментозных Правительственных мер воздействия неминуемо приводит к крайне негативным последствиям.</p> <p style="text-align: justify;">Для реализации мер ограничения распространения КВИ обязательно проведение тестирования на КВИ в группах риска и оперативное оценивание уровня социального дистанцирования с применением понятных и убедительных измерителей уже адаптированных по г.Алматы. В данной работе были использованы три индикатора по г. Алматы:</p> <ul style="text-align: justify;"> <li>Динамика суточного трафика автомобилей (<strong>был снижен на 74%</strong>)</li> <li>Пассажиропоток в общественном транспорте (<strong>был снижен на 79%)</strong> </li> <li>Активность абонентов мобильных операторов связи с аналитикой передвижения по городу и миграцией внутренних потоков по городу деперсонифицированных данных абонентов по городу (<strong>144% увеличения уровня изоляции с 9 00 до 18 00)</strong> </li> </ul> <p style="text-align: justify;">Исследование предполагало прогнозирование воздействия на динамику распространения КВИ по 6-ти основным сценариям. Горизонт симуляции — 200 дней. В ходе вычислительных прогонов были рассчитаны уровни численности всех семи отделений: в частности, инфицированных, заболевших, требующих госпитализации, а также смертельных случаев.</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">Кроме того, оценивалась вероятность повторной вспышки <em>после снятия</em> мер социальной изоляции, в следствие наличия не выявленных инфицированных, способных заражать других. Таких инфицированных граждан требуется помещать в строгую социальную изоляцию.</p> <p style="text-align: justify;">Сценарий с самым высоким уровнем риска предполагал полное снятие мер по социальной изоляции с начала апреля. При данном сценарии количество госпитализированных инфицированных может превысить 40 тысяч, а коэффициент смертности мог составить 2,9% от общего количества заразившихся.Сценарий, несущий наименьшие риски — при котором меры немедикаментозных правительственных воздействий постепенно снижаются к концу июня. В данном случае симуляция показала приемлемый уровень нагрузки на систему здравоохранения.</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">В рабочей группе принимали участие Абай Смаилов и Александр Родионов - представители ТОО «Первое Кредитное Бюро» и представители Управления Цифровизации города Алматы. Данный доклад формировался на основании статьи Александра Родионова и результатов сценарного моделирования проведенного рабочей группы при поддержке Акимата города Алматы.</p> <p style="text-align: justify;"><em>Справочно: </em></p> <p style="text-align: justify;"><em>Модель сконфигурирована в терминах <strong>стохастической Модели Индивидуального Контакта</strong> (англ. stochastic I</em><em>ndividual Contact Models — ICM) с семью отделениями </em><em>(</em><em>в эпидемиологии </em><em>называемых <em>компартментами</em>)</em><em>. Данный </em><em>инструментарий для математического моделирования динамики инфекционных заболеваний разработан в 2018 г. коллективом американских эпидемиологов и экспертов по симулированию сложных систем и был успешно применен для прогнозирования вспышек заболевания вируса Эбола в Западной Африке и эпидемии холеры в Йемене.</em></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;"><em>Применение этого инструмента позволило построить модель для КВИ с десятью независимыми прогонами до 2 миллионов жителей. М</em>одель работала с десятью независимыми прогонами по методу <em>Монте Карло по схеме марковской цепи</em> (англ. - <em>Markov</em><em>chain</em><em>Monte</em><em>Carlo</em>, MCMC) для последующего усреднения полученных <em>байесовским подходом</em> расчетных показателей<em> по семи отделениям</em>.</p> <div style="text-align: right"> <script type="text/javascript" src="//yandex.st/share/share.js" charset="utf-8"></script><div class="yashare-auto-init" data-yasharel10n="ru" data-yasharequickservices="twitter,vkontakte,facebook,odnoklassniki,moimir" data-yasharetheme="counter"></p> </p> Акимат г. Алматы и рабочая группа Первого кредитного бюро проанализировали влияние COVID-19 на жизнедеятельность алматинцев 27 апреля 2020 <script type="text/javascript" src="//yandex.st/share/share.js" charset="utf-8"></script><div class="yashare-auto-init" data-yasharel10n="ru" data-yasharequickservices="twitter,vkontakte,facebook,odnoklassniki,moimir" data-yasharetheme="counter"></p>

Еще новости региона