О чем говорят более 1500 случаев суперраспространения COVID-19

Скриншот интерактивной карты Лондонской школы гигиены и тропической медицины: 1500 случаев суперраспространения COVID-19.

Так называемые события-суперраспространители (superspreading events) стали главными двигателями пандемии COVID-19. Это следует из крупнейшего на данный момент в мире исследования по отслеживанию контактов, проведенного в Южной Индии. Суперраспространением называют единовременную передачу вируса от одного человека гораздо большему количеству людей, чем от среднестатистического пациента.

Исследование, охватывающее 575 тысяч людей, контактировавших с почти 85 тысячами больных в индийских штатах Тамил Наду и Андра Прадеш, показало, что 71% инфицированных никого больше не заразили. Зато 8% оказались в ответе за 60% новых случаев.

К подобным выводам пришли также исследователи в Гонконге и в Израиле: 70-80% передачи происходит от 10-20% инфицированных.

Доцент эпидемиологии доктор Стефан Барал из знаменитого университета Джона Хопкинса, который ведет самый известный в мире «счетчик» коронавируса, говорит: «Хотя социально-экономические условия и требуют дополнительного исследования, непропорционально большая роль случаев суперраспространения – очевидная теперь картина этой пандемии».

«Как показывает исследование в Индии, львиная доля случаев дальнейшей передачи происходит от небольшой группы людей. Вопрос, который я хотел бы, чтобы задавали журналисты, такой: откуда началась вспышка? Кто заразился и что было сделано, чтобы ее ослабить?» – говорит доктор Барал.

Уже известно достаточно, чтобы журналисты могли сосредоточиться на наиболее рискованных событиях и поставить под сомнение решения правительств, создающие условия, при которых с наибольшей вероятностью произойдут подобные вспышки.

Например, похолодание слабо коррелирует с повышением риска инфицирования – однако реакция людей на погоду, когда они собираются в помещениях, в гораздо большей степени влияет на количество заражений.

Кроме того, мероприятия в помещениях на порядок рискованнее, чем массовые сборища на свежем воздухе, за исключением случаев, когда люди на улице собираются в плотную толпу, как на многолюдных базарах.

Исследователи из Технологического института штата Джорджия (США) разработали статистический Инструмент оценки рисков распространения COVID-19 на мероприятиях, который в зависимости от количества участников и текущей ситуации определяет, каковы шансы на то, что на мероприятии будет хотя бы один человек с коронавирусом.
Например, этот с помощью этого инструмента подсчитали, что на предвыборном митинге Трампа в городе Мейкон в той же Джорджии с вероятностью 98% будут люди с COVID-19.

Тем временем Лондонская школа гигиены и тропической медицины (LSHTM), разработала интерактивный инструмент с открытым исходным кодом для изучения мероприятий, где заразилось 5 и более человек. Исследователи опубликовали базу данных о 1500 таких случаев суперраспространения коронавируса, где использовались четыре основных набора данных, многочисленные академические препринты и сообщения в СМИ. Инструмент содержит интерактивные пузырьковые карты с временной шкалой, и сосредоточен прежде всего на местах, где зафиксированы такие случаи. К примеру, 24 случая заражения произошло во время обеда в клубе любителей мотосаней в Канаде, и 30 случаев – на репетиции хора в ​​Каталонии, Испания.

Авторы подчеркивают, что эти 1500 – лишь небольшая часть примеров суперраспространения в мире и ищут волонтеров для пополнения базы данных. Но и этого количества достаточно, чтобы сделать определенные выводы.

Например, случаев заражения во время религиозных мероприятий – в десять раз больше, чем во время посещений баров и кафе, однако и они не лидируют.

Наибольшее количество случаев суперраспространения происходили в местах скопления людей, прежде всего в помещениях: тюрьмах, домах престарелых, реабилитационных центрах, на мясо- и хладокомбинатах, в больницах, церквях, на кораблях и во время спортивных мероприятий.

«Наша база данных важна, поскольку это источник данных в открытом доступе о глобальных кластерах передачи SARS-CoV-2», – говорит доктор Гвен Найт, исследователь LSHTM, специализирующаяся на моделировании инфекционных заболеваний. «Многие страны предоставляют сводные данные по кластерам, но мы пытаемся глубже изучить условия, которые могут быть связаны с передачей SARS-CoV-2, их характеристики и, следовательно, то, что можно сделать для предотвращения передачи.»

Скриншот: пример из базы данных LSHTM о случаях суперраспространения.

Интерактивные карты этого инструмента документируют заражения в результате самых разных событий, от церковных собраний в Сингапуре до ночного клуба в Испании и турнира по бриджу в США.

Одним из поразительных результатов исследования является высокая доля случаев, связанных с культовыми мероприятиями. На религиозные собрания приходилось 7,6% от общего числа случаев – это почти в 10 раз больше, чем в барах.

Скриншот: условия, в которых наблюдалось больше всего случаев суперраспространения.

Вот несколько выводов из этой базы данных:

    • Около 200 тысяч случаев заражения произошло в результате этих 1500 зафиксированных на данный момент суперраспространяющих событий – считается, что это лишь небольшая часть от реального количества случаев.
    • Практически все случаи суперраспространения происходят в помещениях (собственно, ни один из 1500 случаев не произошел во время мероприятия, проведенного исключительно на свежем воздухе: это были либо смешанные мероприятия, либо они проходили в помещениях);
    • Случаи суперраспространения часто фиксировались в таких местах, как рестораны, корабли, бары, хоровые классы и культовые сооружения, но среди 1500 собранных случаев не обнаружены кинотеатры, библиотеки, или тематические парки.
    • Большинство случаев сверхраспространения связаны либо с сезонным гриппом, либо – с очень жаркой погодой.
    • Большинство случаев на производстве происходили на рабочих местах, где есть холодильные и морозильные комнаты – отсюда непропорционально большое количество хладокомбинатов и мясокомбинатов.

Еще одна база данных, созданная на основе исследования LSHTM, показывает, как люди, инфицированные на одном мероприятии, позднее передавали вирус другим на массовых собраниях в разных странах.

Основная база данных размещена на странице ресурсов Университета Эмори, где представлены несколько новых или обновленных наборов данных, полезных для освещения пандемии.

В рамках индийского исследования по отслеживанию контактов, проводимого Центром по контролю заболеваний в Нью-Дели, исследователи отследили 78 человек, которые сидели в трех ближайших к инфицированному человеку рядах во время длительных поездок на автобусе или поезде. Они обнаружили, что целых 79% этих попутчиков заразились вирусом во время этих поездок. Напротив, только 1,6% людей, практикующих социальное дистанцирование в помещениях, заразились вирусом от инфицированного человека.


Рован Филп (Rowan Philp) – лауреат многих журналистских наград, работавший более чем в двух десятках стран. В течение 15 лет Филп был главным репортером и главой лондонского бюро Sunday Times в Южной Африке. Сейчас он живет и работает в Бостоне.

Источник: gijn.org

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Close