Уральский ученый построил математическую модель зависимости роста COVID-19 от вакцинации

Преподаватель кафедры «Математическое и компьютерное моделирование» института естественных и точных наук ЮУрГУ, доцент, доктор технических наук Александр Глушков стал одним из сотрудников, которые по решению руководства вуза переведены на дистант в связи с отсутствием прививки от COVID-19. Все лекции и лабораторные работы он проводит из дома и, судя по всему, в ближайшее время ничего менять не планирует, ведь у него свой, научный взгляд на пандемию. Проведя анализ официальных данных о заболеваемости коронавирусной инфекцией и об уровне вакцинации населения, ученый построил графические зависимости распространения COVID-19 сначала для Челябинской области, а затем и для других регионов РФ.

По словам Александра Глушкова, к этому исследованию его подтолкнуло уведомление об отстранении от работы в университете с 15 ноября 2021 года на основании постановления главного санитарного врача по Челябинской области. Сам ученый не относит себя к числу «антиваксеров», но не ставил прививку, поскольку не видел доказательств ее эффективности, а заявления типа «легче болеют» или «реже болеют», его не устраивали: должны быть конкретные цифры этих самых «эпидемических показаний».

Александр Глушков (как специалист в области проявления скрытых закономерностей в больших массивах исходной информации) провел анализ зависимости заболеваемости от интенсивности вакцинации на основе официальных данных Роспотребнадзора. Расчеты, по его словам, подтвердили высокий уровень взаимосвязанности интенсивности вакцинации и заболеваемости, что отражено на графиках по Челябинской области за 2021 год.

«Из представленных графиков можно сделать следующие выводы. Во-первых, общая тенденция в вакцинации („привито“) и заболеваемости COVID-19 („заражено“) носят идентичный характер, хотя повышение уровня вакцинации населения должно снижать уровень заболеваемости. Во-вторых, из графика прироста просматривается общая тенденция — с июля 2021 года увеличение уровня вакцинации населения вызывает синхронное увеличение заболеваемости», — резюмировал Александр Глушков.

Для проверки своих выводов аналитик сделал аналогичные расчеты по Свердловской и Тюменской областям Уральского федерального округа. Результаты получились аналогичные, они представлены, в процентном отношении к населению областей, на рисунках ниже.

«Как следует из графиков, характер вакцинации и заражения по регионам УрФО идентичны. А из графика „заражение“, опять-таки, просматривается тенденция возрастающего с июля количества заражений, повторяющего рост вакцинации. Вероятнее всего, вступили в силу ненаблюдаемые факторы, изменившие влияние вакцинации так, что рост вакцинации стал определять увеличение заболеваемости. Одним из таких факторов, как вероятное предположение, может выступать неэффективность сегодняшней вакцины против мутировавшего вируса», — считает Александр Глушков.

Далее ученый решил выяснять, является ли это особенностью только УрФО и иначе ли обстоят дела в других регионах. Как следует из сообщений прессы, в Москве ситуация стала улучшаться, в Севастополе частично снимаются ограничения в связи со стабилизацией. При этом в Крыму резкий рост заболеваемости. А, как на прошлой неделе заявила вице-премьер Татьяна Голикова, худшая ситуация в Новосибирской области

Для проверки ситуации в отмеченных регионах, было проведено аналогичное исследование, результаты которого показали, что характер темпов вакцинации и в Крыму с Севастополем, и в Новосибирске носят идентичный характер с УрФО. Сильно отличается только Москва.

«Оказывается, ситуация по отношению к сообщениям прессы, совсем иная… Крым и Севастополь чуть „обгоняют“ регионы УрФО по заболеваемости. Новосибирская же область — наоборот, имеет самый низкий уровень заболеваемости. И, как было ожидаемо, резко отличается Москва по преобладающему уровню заболеваемости среди отмеченных регионов, — говорит Александр Глушков. —

Но в целом вновь подтверждается сделанный ранее вывод: по всем анализируемым регионам согласованно проявлена отмеченная тенденция — рост вакцинации с июля до 22 ноября 2021 года стал определять увеличение заболеваемости.
Этот вывод следует из анализа имеющейся информации. Если в официальных источниках появятся данные о прочих факторах, влияющих на уровень заболеваемости, тогда выводы будут корректироваться. Конечно же, я не являюсь специалистом по вирусным эпидемиям. Результаты проведенного анализа, надеюсь, будут интересны профессионалам — иммунологам, эпидемиологам, биологам или врачам и так далее. Это их задача — дать полное объяснение происходящему».

По мнению аналитика, сегодня очень важно объединить усилия специалистов из разных направлений для принятия разумных и адекватных решений по таким серьезным пандемическим задачам.

«Александр Глушков сделал простые расчеты. Любой студент кафедры математического моделирования обязан уметь их делать. Вопрос в том, почему их не делали и не знакомили население люди, ответственные за эпидемиологическую ситуацию? — прокомментировал результаты труда коллеги общественник Яков Гуревич. — Вычисленная корреляция между интенсивностью вакцинации и ростом заболеваемости на уровне 98% однозначно показывает, что именно интенсивность вакцинации является ключевым фактором роста заболеваемости. Причем эта корреляция показывает, что другие внешние воздействия (локдаун, QR-коды) влияния на уровень заболеваемости не оказали. Математика дает однозначные результаты, и математику, к счастью, пока никто не отменил. Но объяснить их мы не можем, это задача эпидемиологов, биологов и прочих специалистов

По словам Якова Гуревича, неэффективность имеющихся вакцин и абсурдность всех ограничительных мер были понятны ему с коллегами очень давно.

«В октябре мы полагали, что группа Голикова-Попова-Гинцбург выбрали безошибочную тактику. Заболеваемость циклична, и должен был когда-то начаться спад. Если бы он произошел, можно говорить: „Мы молодцы, наши меры сработали“. В противном случае: „Наши меры хороши, но люди плохие, их не соблюдают“. Но накопленная за последние месяцы статистика дала неожиданный результат, в том числе и для нас. На самом деле есть еще множество вопросов, по которым нельзя построить математические модели из-за недостатка данных. Например, почему дети начали массово болеть после интенсивной вакцинации педагогов? Почему главная группа риска — чиновники? По данным главного санитарного врача Свердловской области, они болеют в 5-7 раз чаще, чем обычные люди. А Госдума вообще превратилась в красную зону, где смертность среди депутатов превысила 1%, а заболели 70%. Если чиновники — группа риска, то стоило бы ими заняться. Пока вопросов гораздо больше, чем ответов. Ответ, в общем-то, пока всего один: меньше вакцинации = меньше заболеваемости», — резюмирует Яков Гуревич.

via