logo JavnostPartnerjiMediji

Username: Password:

Projekcije širjenja COVID-19 v Sloveniji

Napoved 2.1.2021

Epidemijo bomo ustavili in obvladali ljudje s samozaščitnim obnašanjem vseh in vsakega posebej. Modeli in napovedi epidemije ne morejo ustaviti. Lahko pa nam pomagajo razumeti, kako naša ravnanja vplivajo na širjenje virusa.

Aktualne teme

Dokler ne bo precepljene (in imune) vsaj 10% populacije (200.000+ ljudi), vpliv cepljenja na dinamiko epidemije (skoraj) ne bo opazen, saj npr. 10% precepljenost pomeni le 10% manjši R kot sicer (npr. R=1,1 namesto R=1,2). Zato je kljub cepljenju zelo pomembno, da dosledno izvajamo proticovid ukrepe, saj bomo sicer imeli spet nevarno eksponentno rast epidemije z vsemi negativnimi posledicami. Šele ko bo precepljenih (in imunih) vsaj nekaj 10% populacije, bo vpliv precepljenosti zadosten, da bo možno v primeru ugodne epidemiološke slike ukrepe opazneje sproščati. Se bo pa zaradi cepljenja predvidoma že čez kakšen mesec (okvirna vsota časa od cepljenja s prvim odmerkom do razvoja delne imunosti ter časa od okužbe do sprejema v bolnico) začel opazno zmanjševati pritisk na bolnice, če bomo z ustreznim obnašanjem poskrbeli, da epidemija ne bo rastla, saj se cepi najprej rizično populacijo.

Analiza stanja

Kot vse kaže, epidemija trenutno niti ne raste niti ne upada. Morebiten vpliv druženja med prazniki, ki bi lahko povzročilo ponovno rast epidemije, se naj bi ob upoštevanju časovnih zamikov kazal vse bolj v prihodnjih dneh. Na osnovi celostne slike ocenjujemo, da smo z izvajanjem ukrepov uspeli spustiti reprodukcijsko število R na približno 1,0 (slika 1, slika 2, slika 2b, slika 2cslika 2d, slika 5). Ocenjujemo, da se vsake 5 dni prekuži približno 1% populacije, kar posledično zmanjša R vsake 4 dni za približno eno stotinko glede na siceršnjo vrednost. Število dnevnih pozitivnih testov v združeni starostni kategoriji 65+ in predvsem v preostali Sloveniji brez DSO-jev raste, v DSO-jih pa pada (slika 1b), je pa pri interpretaciji rezultatov treba upoštevati prispevek antigenskih testov. Podajamo tudi R, ocenjen na osnovi podatkov pozitivnih testov za nazaj, kjer je pri interpretaciji rezultatov treba upoštevati, da je ob vsaki spremembi režima testiranja podana vrednost R v prehodnem obdobju popačena (slika 3, slika 4). Sedemdnevna povprečja R glede na pozitivne teste (brez upoštevanih popravkov ob spremenjenem režimu testiranja) in hospitalizirane so sledeča: R_vsi=1,11 (včeraj 1,11), R_PCR=0,98 (včeraj 0,98), R_hosp=0,99 (včeraj 1,02), R_ICU=0,99 (včeraj 1,01), R_brezDSO=1,14 (včeraj 1,14), R_DSO=0,70 (včeraj 0,69).

Trenutno imamo v povprečju približno 1445 pozitivnih testov dnevno (slika 1, slika 5). Epidemiologi bodo lahko spremljali stike, ko bo povprečno število pozitivnih testov padlo pod 300 na dan. To stanje lahko dosežemo šele po približno 2,3 razpolovnih časih. Razpolovni čas je odvisen od tega, koliko bomo uspeli spustiti R z našim obnašanjem. ÄŒe ga bomo uspeli spustiti na R=0,7 (tako kot v prvem valu), bo razpolovni čas približno dva tedna, pri R=0,5 (tako kot v prvem valu, ko so epidemiologi lahko spet sledili stikom) pa približno en teden. 2,3 razpolovne dobe pri R=0,7, torej 2,3x dva tedna, je približno en mesec, pri R=0,5 pa je to približno dobra dva tedna (2,3x en teden). 

Ocenjen delež okuženih in kužnih je sledeč:
V prvem valu se je okužilo približno 1% prebivalstva, kar pomeni približno vsak 100. prebivalec (ocena: 12x toliko kot potrjeno okuženih v prvem valu). Na vrhuncu je bil delež kužnih približno 0,35% prebivalstva, kar pomeni približno vsak 300. prebivalec. V drugem valu se je do zdaj okužilo približno 23% prebivalstva, kar pomeni približno vsak 4. prebivalec (ocena: 4x toliko kot potrjeno okuženih v drugem valu). Trenutno je delež kužnih približno 4% prebivalstva, kar pomeni približno vsak 25. prebivalec. Do zdaj se je v obeh valovih skupaj okužilo približno 24% prebivalstva, kar pomeni približno vsak 4. prebivalec.

Napoved razvoja epidemije

V napovedi za pozitivne teste (slika 1) in bolnice (slika 2, slika 2b, slika 2c, slika 2d) smo predpostavili, da smo z izvajanjem ukrepov spustili R na 1,0 (trenutna ocena) in da se bo trenutni trend nadaljeval. V prognozi za bolnice so predstavljeni tudi trije neugodni scenariji, kjer je predpostavljeno, da po 24.12. epidemija narašča zaradi nekoliko sproščenih ukrepov in/ali zaradi povečanega druženja v prazničnem času (obravnavani so primeri z R=1,1, 1,3 in 1,5 po 24.12.). Namen predstavitve različnih scenarijev je, da se seznanimo z negotovostmi in karakterističnimi časi.

Ocenjeni datumi sproščanja ukrepov po fazah

Za prehod v posamezne barvaste faze mora biti izpolnjen vsaj eden od navedenih pogojev.

Trenutno smo v rdeči fazi. Podajamo le oceno datuma prehoda v oranžno fazo, saj bo nadaljnji potek epidemije odvisen od vpliva sproščanja ukrepov v oranžni fazi na širjenje okužbe in tako ni možno napovedati, kdaj bodo izpolnjeni kriteriji za ostale faze sproščanja ukrepov. Število dnevnih pozitivnih testov je odvisno tudi od števila in narave opravljenih antigenskih testov, kar se bo v prihodnosti predvidoma močno spreminjalo, zato je negotovost ocene datuma izpolnitve kriterija povprečnega števila dnevnih pozitivnih testov še posebej velika.

 Faza  Število okužb / datum  Število hospitaliziranih / datum
 ÄŒrna  >1350 / do 17. 1. 2021  >1200 / do 23. 12. 2020
 Rdeča  <1350 / 18. 1. 2021  <1200 / 24. 12. 2020
 Oranžna  <1000 / 13. 2. 2021  <1000 / 4. 2. 2021
 Rumena  <600 / -  <500 / -
 Zelena  <300 / -  -

Potek epidemije je odvisen od obnašanja ljudi, zato so negotovosti ocen velike. V napovedi je predpostavljeno, da je R zdaj približno 1,0 (trenutna ocena) in da se bo trenutni trend nadaljeval. ÄŒe bomo uspeli z ustreznim obnašanjem upočasniti širjenje virusa, se bodo časi do sproščanja ukrepov bistveno skrajšali. Datume bomo redno ažurirali glede na potek epidemije, tako da boste lahko spremljali, kako uspešni smo pri njenem obvladovanju.

Za orientacijo navajamo v spodnji tabeli ocenjene datume sproščanja ukrepov, če bi z izvajanjem zadnjih sprejetih ukrepov z 16.11. uspeli R spustiti na 0,9 (v prvem valu smo uspeli R spustiti na 0,7, ko so lahko epidemiologi spet sledili stikom, pa celo na 0,5), kar se pa žal ni zgodilo.

 Faza  Število okužb / datum  Število hospitaliziranih / datum
 ÄŒrna  >1350 / do 27. 11. 2020  >1200 / do 4. 12. 2020
 Rdeča  <1350 / 28. 11. 2020  <1200 /  5. 12. 2020
 Oranžna  <1000 / 14. 12. 2020  <1000 / 15. 12. 2020
 Rumena  <600 / 4. 1. 2021  <500 / 13. 1. 2021
 Zelena  <300 / 28. 1. 2021  -

Dodatne informacije

Uvodna pojasnila so podana tukaj. Za radovedne in željne znanja smo pripravili Malo šolo epidemije: epizoda 1, epizoda 2, epizoda 3.

Podatke pridobivamo od COVID-19 Sledilnika in se jim najlepše zahvaljujemo. Brez teh obsežnih kvalitetnih podatkov, ki jih vsakodnevno pretočimo v svoj model, se ne bi dalo napovedati nič pametnega, tako pa so naše napovedi izredno točne (z ozirom na področje napovedovanja razvoja epidemije). NIB se najlepše zahvaljujemo za podatke o koncentraciji virusa v odplakah, ki so trenutno najhitrejši indikator razvoja epidemije.

Slika 1:

Slika 1b:

Slika 2:

Slika 2b:

Slika 2c:

Slika 2d:

 Slika 3: V prehodnem obdobju spremembe režima testiranja je tako izračunana vrednost R popačena, kar je potrebno upoštevati pri interpretaciji rezultatov (posledično je na grafu konec oktobra R krajše obdoje navidezno pod 1, čeprav dejansko verjetno ni padel pod 1).

 Slika 4: V prehodnem obdobju spremembe režima testiranja je tako izračunana vrednost R popačena, kar je potrebno upoštevati pri interpretaciji rezultatov (posledično je na grafu konec oktobra R krajše obdoje navidezno pod 1, čeprav dejansko verjetno ni padel pod 1).

 Slika 5: Pri interpretaciji je potrebno upoštevati spremembe režima testiranja.

NOVICE
Pristop hitre Fourierjeve transformacije v modelu kristalne plastičnosti z gradientom deformacije: Regularizacija lokalizirane deformacije in velikostni učinek
Pristop hitre Fourierjeve transformacije v modelu kristalne plastičnosti z gradientom deformacije: Regularizacija lokalizirane deformacije in velikostni učinek Amirhossein Lame Jouybari, dr. Samir El Shawish in dr. Leon Cizel...
Razširjanje porazdelitev medkristalnih normalnih napetosti z uporabo simetrij v linearno-elastičnih polikristalnih materialih
Razširjanje porazdelitev medkristalnih normalnih napetosti z uporabo simetrij v linearno-elastičnih polikristalnih materialih Dr. Samir El Shawish z Odseka za reaktorsko tehniko Instituta »Jožef Stefan« je ...
Analiza popolne izgube napajalne vode v tlačnovodnem reaktorju s programom RELAP5
Analiza popolne izgube napajalne vode v tlačnovodnem reaktorju s programom RELAP5 Dr. Andrej Prošek z Odseka za reaktorsko tehniko Instituta »Jožef Stefan« je v reviji »Journal of Nuclear Engineering ...
Mihael Boštjan Končar prejemnik Prešernove nagrade Univerze v Ljubljani
Mihael Boštjan Končar je za magistrsko raziskovalno delo prejel Prešernovo nagrado Univerze v Ljubljani. Nagrajeno delo je pripra...
mobile view