27 მაისი, 2020 წ.
საქართველოში 27 თებერვალს კოვიდ-19-ით პირველი ინფიცირებულის დაფიქსირებიდან 3 თვის თავზე, უპრიანია, გარკვეული შეჯამების გაკეთება.
მით უმეტეს, რომ საქართველოში კოვიდ-19 პანდემიის გავითარების დინამიკიდან (იხ. გრაფიკა ქვემოთ) და ლოქდაუნის გახსნის დაწყებიდან გამომდინარე, ეს სამთვიანი პერიოდი დიდი ალბათობით წარმოადგენს ზუსტად იმ პირველ ფაზას, რომლის შესახებაც ვისაუბრეთ ორი თვის წინანდელ პოსტში "რამოდენიმე მოსაზრება საქართველოში Covid19-ის პანდემიაზე" (24 მარტი) :
და რომლის შესახებაც კონკრეტული პროგნოზებიც გავაკეთეთ მაშინ.
ჩვენი პროგნოზი იყო პირველ ფაზაში საშუალოდ 700 ინფიცირებული და 5-10 გარდაცვლილი, ხოლო დღესდღეობით ოფიციალური მონაცემებით გვყავს 731 ინფიცირებული და 12 გარდაცვლილი; არცთუ ისე ცუდი თანხვედრაა...
საქართველოში პანდემიის დღევანდელი სიტუაცია აშკარად ხასიათდება მისი თითქმის ბოლომდე შეჩერებით. ამ ეტაპზე, ნაკლებ მოსალოდნელია, რომ ტაივანსა და ახალ ზელანდიას შორის "სენდვიჩირებული" მდგომარეობიდან "ამოვვარდეთ".. თუ, რა თქმა უნდა, გახსნისას დიდ შეცდომებს არ დავუშვებთ და მკაცრ მონიტორინგს, ტესტირებას, ტრეისინგსა და იდენტიფიცირებულ ინფიცრებულთა მკაცრად იზოლირებას არ გავაგრძელებთ.
ბუნებრივია, ორი თვის წინანდელ პოსტში, დამაკმაყოფილებელ პროგნოზთან ერთად, გარკვეული უზუსტობაც იყო დაშვებული. კერძოდ, იქ ვთქვით, რომ თუ სიკვდილიანობა საგრძნობლად ასცდება 1% ნიშნულს, ეს იმის მანიშნებელი უნდა იყოს, რომ სამედიცინო სისტემა მისი სიმძლავრის ზღურბლს გადასცდა (ეს პროცენტული ზღურბლის ნიშნული რა თქმა უნდა მოცემული დაავადების, ამ შემთხვევაში კოვიდ-19-ის სპეციფიკაა და სხვა დაავადების შემთხვევაში სრულიად სხვა იქნება). აღმოჩნდა, რომ ეს არაა მთლად ასე. მაგალითად, ნიუ იორკის შტატში, სამედიცინო სისტემა აშკარად ზედ ზღურბლზე იყო მისული, სიკვდილიანობის მაჩვენებელი 7% ის ფარგლებში იყო, მაგრამ სისტემა ზღურბლს პრინციპში არ გადაცდენილა შტატის მასშტაბით, თუმცა ნამდვილად "წკიპზე" იყო მისული. იტალიაში კი, სადაც სიკვდილიანობა 20% -ის ნიშნულზე იყო ასული, სამედიცინო სისტემა აშკარად გადასცდა ამ ავადსახსენებელ ზღურბლს.
საქმე იმაშია, რომ მიუხედავად იმისა, რომ კოვიდ-19 დაავადების "უშუალო" სიკვდილიანობის მაჩვენებელი ( IFR - Infection Fatality Rate ) ყველა ბოლო კვლევის თანახმად არ აღემატება 0.3-0.5%-ს, ჯამური სიკვდილიანობის გაყოფით ჯამურ პოზიტიურად ტესტირებულთა რაოდენობაზე ( ამას კი ჰქვია CFR - Case Fatality Rate ), შესაძლოა მივიღოთ უფრო მაღალი რიცხვები.
ამის მიზეზი რამოდენიმეა, მაგრამ უმთავრესი მაინც არის ის, რომ კოვიდ-19-ის შემთხვევაში, როგორც მოგვიანებით გამოირკვა, პოზიტიურად ტესტირებულთა რაოდენა არის გაცილებით ნაკლები, ვიდრე რეალურად ინფიცირებულთა რაოდენობა. ეს კოვიდ-19-ის ერთ-ერთი უნიკალური დამახასიათებელია - გაცილებით უფრო მეტი უსიმპტომოა რეალურად, ვიდრე ეს თავიდან ვინმეს ეგონა.
მეორე მიზეზი კი არის ის, რომ ყოველ მოცემულ მომენტში, CFR უფრო მაღალია, ვიდრე რეალობაა და დროთა განმავლობაში ის მცირდება იმის გამო, რომ ყოველ მოცემულ მომენტში დაავადებულთა უმეტესობა საბოლოოდ გამოჯამრთელდება და, შესაბამისად, გამოჯამრთელებულთა პროცენტი გაიზრდება; ხოლი CFR შემცირდება რაც დრო გავა და საბოლოო სწორ მნიშვნელობას მიაღწევს მაშინ, როცა ყველა დაავადებულის შედეგი საბოლოოდ დაფიქსირდება.
მიუხედავად ამისა, რა თქმა უნდა, შესაძლებელია CFR-ის გამოყენება სამედიცინო სისტემის სიმძლავრის ზღურბლთან ახლოს ყოფნა არ-ყოფნის შესაფასებლად. თუმცა, კოვიდ-19-ის შემთხვევაში, ამისთვის ის უნდა იყოს 1%-ზე გაცილებით მაღალი, ალბათ სადღაც 10-15%-ის ფარგლებში, რათა დავასკვნათ, რომ სამედიცინო სისტემა ვეღარ აუდის დაავადებულთა მკურნალობას მათი რიცხვის ზრდის გამო.
მაგრამ, რადგან CFR-ის ეს ზღურბლური მაჩვენებელი პირველადი პრინციპებიდან აღარ გამომდინარეობს კოვიდ-19-ის შემთხვევაში მაინც, უმჯობესია, გამოვიყენოთ ამ ინფექციით დაავადებულთა ჰოსპიტალიზაციის დინამიკა. ეს არის, ერთის მხრივ, პანდემიის დინამიკის უტყუარი და წინმსწრები ინდიკატორი და, მეორეს მხრივ, სამედიცინო სისტემის მდგომარეობის ყველაზე უშუალო და პირდაპირი ამსახველი.
უფრო კონკრეტულად, საჭიროა, ყოველდღიურ რეჟიმში ჩვენება კოვიდ-19-ით (ან ნებისმიერი სხვა ინფექციით, რომელიც ყურადღების საგანია) ჰოსპიტალიზირებულთა რაოდენობის, დამძიმებულთა რაოდენობის (რეანიმაცია, ინტუბირება, ა.შ.), და გამოჯამრთელებულ-გამოწერილთა რაოდენობის ცოცხლად თუ არა ყოველდღიურად მაინც წარმოჩენა და ამ სტატისტიკის ანალიზი.
ეს გაცილებით უფრო საიმედო და სწორი მიდგომაა, ვიდრე მხოლოდ მოდელებით პროგნოზირება და პირიქით, დაეხმარება ზოგად მოდელებს კონკრეტულ რეალურ დინამიკაზე სწრაფად და ეფექტურად ადაპტირებაში, რის მნიშვნელობაშიც ასე მტკივნეულად დაგვარწმუნა კოვიდ-19-ის მოსფლიოში გავითარებულმა დინამიკამ. ეს ჩვენ არაერთხელ ავღნიშნეთ ადრეულ პოსტებში, მაგალითად 25 აპრილის პოსტში "აუცილებელია Covid-19-ით ჰოსპიტალიზირებულთა სტატისტიკა!"
#COVID-19