Magdalena Kawalec-Segond: Kowidowe „Falowanie i spadanie”

Wyhamowanie rozwoju epidemii powoduje, że ją świadomie i podświadomie negujemy. Ta elektryzująca piosenka zespołu Maanam przyszła mi do głowy, gdy przeczytałam o badaniach nad COVID-19 Joshuy Weitza i jego zespołu. Stosując nowoczesne metody analizy matematycznej ustalono, że kształt krzywych przebiegu trwającej pandemii zależy niejako bardziej od napięcia między świadomością zagrożeń a zmęczeniem ową świadomością u ludzi niż od zakaźności samego wirusa. Uczeni ci tworzą Międzywydziałowe Studium Metod Obliczeniowych w Naukach Biologicznych na prestiżowej uczelni Georgia Institute of Technology, zwanej powszechnie Georgia Tech. A poczytać o ich wynikach można w najnowszym numerze nie mniej prestiżowego czasopisma naukowego PNAS. Co do wyniku, mój komentarz jest taki, że przyglądając się rzeczywistości na „goły rozum” rzecz ma się właśnie tak, jak uczeni mówią, ale w nauce nic się nie wie, dopóki się nie przeprowadzi eksperymentu (chociażby myślowego czy „w krzemie”). I dobrze, że nauka musi pokazać coś dowodnie, a nie tylko twierdzić. Klasycznie epidemiologia przedkowidowa (to brzmi jak „przed naszą erą” i ma tak brzmieć) funkcjonowała w swoistym „paradygmacie drobnoustroju” i budowała swoje modele w oparciu o grypę sezonową. W takich modelach rozważamy na ogół, jak zakaźny jest drobnoustrój, czyli ilu ludzi średnio zakazi się od konkretnego zainfekowanego w danym momencie przebiegu krzywej tej epidemii. Ona zaś będzie ostro szła w górę (tym ostrzej, im bardziej zakaźny drobnoustrój i im bardziej podatna populacja), by, osiągnąwszy pik, zacząć opadać, bo niemal wszyscy wokół konkretnego zainfekowanego też są zainfekowani albo niedawno przeszli infekcję. Stali się na nią, przynajmniej na jakiś czas, oporni. Modele epidemii Gdy zakażenie nie ma oczywistych odróżniających go od innych chorób objawów, pozostaje nam szacowanie liczby zainfekowanych. Problem staje się jeszcze głębszy, gdy drobnoustrój chorobotwórczy traktuje sporą pulę zakażonych jedynie jako wektory, roznosicieli , zaś objawy – i to bardzo poważne – daje jedynie jakiejś wcale niełatwo odróżnialnej subpopulacji.Nigdy przed obecną pandemią nie zastosowano w diagnostyce tzw. testów molekularnych właśnie ze względu na posiadanie przez COVID-19 obu powyższych cech. A ponieważ wydajność testowania może być bardzo różna, a nawet – o zgrozo – nie podlegać, z niejasnych przyczyn, żadnej sprawozdawczości, ostateczną rzeczywistością, której można ufać, jest śmierć. Tzw. „nadmiarowe zgony”. Statystycznie istotne odchylenie od średniej zgonów w konkretnym okresie roku. Stajemy się właśnie światowymi liderami tego parametru. I nie ma się czym chwalić, niestety. Covid-19 trudno się modeluje, gdy chce się pokazać niedoszacowane zakażenia. I wcale nie łatwiej, gdy buduje się na nie do końca pewnych co do przyczyny nadmiarowych zgonach. COVID-19 pokazuje także non stop pewne zaszłości i słabości klasycznego podejścia do modelowania epidemii. Nie dziw, że różne grupy badawcze próbują stworzyć nowe podejście, uwzględniające zwłaszcza zjawiska sieci społecznych oraz obserwację superroznosicieli SARS-CoV-2. Wspomnieć tu warto najnowsze podejście , dotyczące zwłaszcza modelowania wstępnego rozwoju epidemii, autorstwa specjalistów od inżynierii lotniczej i matematyków z University of California w Irvine. Całkowite wymieszanie populacji W swoim artykule opublikowanym niedawno na łamach „Scientific Reports” naukowcy stwierdzili, że standardowe modele epidemii błędnie zakładają, że tempo rozprzestrzeniania się choroby zakaźnej zależy od prostego iloczynu liczby zarażonych i podatnych ludzi. Zamiast tego autorzy sugerują, że przenoszenie nie następuje poprzez całkowite wymieszanie całych populacji, ale na granicy podgrup zakażonych osobników.Gdy standardowe modele epidemiologiczne opierają się na domniemaniu silnego mieszania się zakażonych i niezainfekowanych, przy szerokich kontaktach między członkami tych grup, to przynajmniej w COVID-19, ale i w innych chorobach zakaźnych transmisja zachodzi w „komórkach” skoncentrowanych geograficznie . Co daje się – i tu wierzę uczonym na słowo – dokładniej opisywać przez tzw. wykładniki ułamkowe. Chodzi w gigantycznym uproszczeniu o to, żeby, zwłaszcza na początku epidemii, nie epatować się 4, 5 czy 18 zakażeniami na milion mieszkańców, tylko patrzeć, jak szybko wybucha i jak trudno jest wygasić pojedyncze ognisko epidemiczne. Bo to podejście nie tylko jest matematycznie adekwatniejsze, ale też nie usypia czujności, jak przechodzenie z 4 na 18 a potem 28 zakażeń na milion, gdy w niedużym ognisku na Śląsku w tydzień jest 300 osób, a tak naprawdę pięć razy więcej i takich niezależnych ognisk mamy pięć. Aktywność ludzi w czasie pandemii W tę klasyczna krzywą rozwoju epidemii można oczywiście wprowadzać zmiany. Jednak czynniki, które pozwalają je wprowadzać, takie jak zastosowanie skutecznej szczepionki , zniszczenie populacji wektora (np. owadów roznoszących dengę czy zika na jakimś dużym terenie) wciąż jednak patrzą na drobnoustrój chorobotwórczy jako na „spiritus movens” tej krzywej. Wspomniani jednak na początku badacze z Georgia Tech dołożyli wielu starań, aby zebrać dane dotyczące nie tylko ilości zakażeń i zgonów, ale także pozwalające szacować dość dokładnie aktywność ludzi podczas pandemii. Biegamy ze smartfonami wszędzie i musiało się to tak zakończyć! A poważnie – w rozwoju pandemii, w jej momentach nabierania tempa i wygaszania, psychologia zdaje się odgrywać niezwykłą i poniekąd decydującą rolę. Na wirusa nie wszystko da się zwalić – twierdzą wspomniani na początku uczeni z Atlanty. To nasze zachowania, a zwłaszcza właśnie totalne falowanie nastroju czy stosunku do samego zjawiska epidemii generuje jej dramatyczne zwroty . Na szczycie jednej z takich fal właśnie wszyscy wspólnie siedzimy, niczym na diabelskim młynie.Szef grupy Joshua Weitz tłumaczy nieźle podpartą danymi i obliczeniami tezę, że „jeśli ludzie są świadomi powagi epidemii, mogą zmienić swoje zachowanie, a jeśli zmienią swoje zachowanie, będzie mniej poważnych skutków. Jeśli świadomość jednak jest krótkotrwała, jednostki mogą być zmęczone regulacjami dotyczącymi zdrowia publicznego i wirus wróci. Zamiast pojedynczego szczytu mogą wystąpić plateau lub oscylacje zrównoważone między ostrożnym zachowaniem a relaksacją”. Zaobserwowano nawet, iż gdy dochodzi do swoistego psychicznego „zmęczenia materiału” w człowieku , wychodzenie z obostrzeń (a nawet czas tuż przed, gdy już jest oficjalne ogłoszenie zmian) jest gwałtowne. Niczym taniec i biesiada Czechów na Moście Karola. Dałby się nazwać dziś takie zachowania „tańcem śmierci”, a i my zafundowaliśmy sobie, jakże bezmyślnie, niejeden, choć może nie tak spektakularny, żeby go pokazywały zagraniczne telewizje. „Relaksacja” jest po prostu szaleńcza, a wychył w przeciwną stronę „aż do bólu”. W starych dobrych czasach określano takie zachowania „dostaniem małpiego rozumu”. „Falowanie i spadanie” Męczy nas siedzenie na pupie. Męczy tak, że w pewnym momencie zaczynamy dzikie szaleństwo, jak te zwołujące się w mediach społecznościowych masowe zakupy bez masek w różnych miastach i w różnych sieciach handlowych Polski, które przeżyliśmy w lipcu i sierpniu . A wyhamowanie rozwoju epidemii powoduje, że ją świadomie i podświadomie negujemy. Tak to nasz małpi rozum sprawia, że następna fala jest jeszcze potężniejsza. #wieszwiecej Polub nas Na marginesie – takie samo zjawisko dotyczy także np. dobrodziejstwa szczepień. Spowodowały one zanik wielu ciężkich chorób zakaźnych wieku niemowlęcego, więc teraz wahadło leci niczym rakieta w drugą stronę. Nie kierują tym żadne przesłanki racjonalne, tylko „falowanie i spadanie, falowanie i spadanie, ruch, magnetyczny ruch” naszej świadomości. W jego wyniku te choroby powrócą potężnie i wahadło znowu zacznie lecieć w stronę przeciwną. Obie grupy badawcze konkludują podobnie, że dokładne modele epidemiologiczne mogą pomóc decydentom w wyborze właściwego sposobu działania, aby zapobiec dalszemu rozprzestrzenianiu się chorób zakaźnych. Nadzieja na mądrość po szkodzie jest w kwestii ludzkiej psychiki obarczona jednak, jak widać, sporą dozą ryzyka.