COVID-19 · 2 Джерела: модель KSE, [1]ВООЗ, [2]CMMID,[2]University of Bonn, [2]Shenzhen CDC, [3]Harvard University Сезонність є визначальним

COVID-19Моделювання поширення захворювання

04.06.2020

2

Джерела: модель KSE, [1]ВООЗ, [2]CMMID, [2]University of Bonn, [2]Shenzhen CDC, [3]Harvard University

Сезонність є визначальним параметром для поширення захворюваності на COVID-19 в Україні в 2020 році

Параметр Мінімальнезначення

Середнєзначення

Максимальне значення

Базове репродуктивне число (R0)[1] 2 2.2 2.5

Частка населення, чутливого до захворювання[1],[2] 15% 30% 100%

Вплив інтервенції соціального дистанціювання (% зменшення R0)[3] 35% 60% 80%

Сезонність в літній час(% зменшення R0)[3] 0% 21% 60%

81 сценарій

3 сценарії

Параметр Чорний Жовтий Зелений

Сезонність в літній час(% зменшення R0) 0% 21% 60%

✓ ✓

3

Поширення захворюваності на COVID-19 в Україні відповідає жовтому і чорному сценаріям з помірною або відсутньою сезонністю: від 2,000 до 7,500 померлих станом на кінець 2020. Зелений сценарій із сильною сезонністю наразі не спостерігається.

За даними моделі Київської школи економіки, загальна кількість випадків наразі складає

близько 100,000 осіб vs. 25,000 офіційно підтверджених.

За зеленого сценарію, карантинні обмеження можуть повернуться восени. За жовтого і

чорного – вже в червні 2020.

Ключові результати

1

2

3

4

Рекомендується зменшити поточне значення метрики інцидентності на 30%: 8 замість 12 осіб на 100,000 населення. Це дозволить зменшити смертність на чверть за співставного послаблення карантинних заходів.

До існуючих метрик послаблення/повернення карантинних заходів рекомендується додатипоказник відслідковування динаміки та втричі знизити мінімальний період між поверненнями етапів карантинних заходів. Це дозволить вчасно реагувати на спалахи захворюваності.

За зеленого сценарію, на початку нової хвилі захворюваності восени рекомендується вводити карантин одразу у повному обсязі через стрімке зростання нових кейсів після великої стримуючої сезонності. Поточні метрики карантинних заходів є не достатньо «швидкими» для вчасного стримування стрімкого розповсюдження захворюваності.

Ключові рекомендації

1

3

2

5

Джерела: ВООЗ, ООН, University of Oxford (OxGRT database), оперативний моніторинг НСЗУ по Україні, аналіз KSE

Поширення COVID-19 у світі в цілому відповідає загальній сезонній динаміці грипоподібних захворювань[*]. Виняток – Східна Європа

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

1-Ja

n6-

Jan

11-J

an16

-Jan

21-J

an26

-Jan

31-J

an5-

Feb

10-F

eb15

-Feb

20-F

eb25

-Feb

1-M

ar6-

Mar

11-M

ar16

-Mar

21-M

ar26

-Mar

31-M

ar5-

Apr

10-A

pr15

-Apr

20-A

pr25

-Apr

30-A

pr5-

May

10-M

ay15

-May

20-M

ay25

-May

30-M

ay

Кіль

кість

нов

их в

ипад

ків в

ден

ь[**

]

Africa - Sub-Saharan Africa - Western AfricaAfrica - Sub-Saharan Africa - Southern AfricaAfrica - Sub-Saharan Africa - Middle AfricaAfrica - Sub-Saharan Africa - Eastern AfricaAfrica - Northern Africa - Northern AfricaOceania - Oceania - MicronesiaOceania - Oceania - MelanesiaOceania - Oceania - Australia and New ZealandAsia - Asia - Western AsiaAsia - Asia - Southern AsiaAsia - Asia - South-eastern AsiaAsia - Asia - Eastern AsiaAsia - Asia - Central AsiaAmericas - Latin America and the Caribbean - South AmericaAmericas - Latin America and the Caribbean - Central AmericaAmericas - Latin America and the Caribbean - CaribbeanAmericas - Northern America - Northern AmericaEurope - Europe - Western EuropeEurope - Europe - Southern EuropeEurope - Europe - Northern EuropeEurope - Europe - Eastern Europe

[*] According to WHO: “In all countries with temperate climates, a clear seasonal peak in influenza activity occurs during the winter months. In countries with tropical or subtropical climates, however, influenza seasonality is more variable and influenza activity can be observed year-round – although it often is more intense during the rainy seasons” (https://www.who.int/bulletin/volumes/92/5/14-139428/en/)[**] З метою згладжування коливань, показник на кожну дату усереднений за останній тиждень

Китай

Новезростання

Бразилія

Росія

США

ВБІталіяІспанія

ФранціяНімеччина

Індія

Розподіл по географічних регіонах відповідно до класифікації ООН: https://unstats.un.org/unsd/methodology/m49/

Міжсезоннеплато

Стр

імке

зро

стан

ня

Чи спостерігається сезонність у світі?

Станом на 03.06.20:

6

Джерела: оперативний моніторинг НСЗУ по Україні, University of Oxford (OxGRT database), аналіз KSE

7 з 10 країн Східної Європи перебувають на «плато» з кількістю нових випадків 0.5-1.0 на 100,000 населення щоденно

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97

Кіль

кість

нов

их в

ипад

ків в

ден

ь / 1

00,0

00 н

асел

ення

[*]

Днів з моменту 100го виявленого кейсу

Belarus Russia Moldova Romania Czech RepublicPoland Ukraine Hungary Bulgaria Slovak RepublicSpain Italy United Kingdom France Germany

23.03для України

Східна Європа

[*] З метою згладжування коливань, показник на кожну дату усереднений за останній тиждень

Росія

Білорусь

Україна Польща

Іспанія

Італія

БританіяМолдова

• Динаміка України практично повністю дублює динаміку Польщі, із затримкою в 1-2 тижні

Франція

Німеччина

Що з сусідами?

7

Джерела: оперативний моніторинг НСЗУ по Україні, Imperial College London, China CDC, аналіз KSE

Україна знаходиться на плато з моменту введення інтервенцій у березні 2020 – результат моделювання

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2-M

ar-2

04-

Mar

-20

6-M

ar-2

08-

Mar

-20

10-M

ar-2

012

-Mar

-20

14-M

ar-2

016

-Mar

-20

18-M

ar-2

020

-Mar

-20

22-M

ar-2

024

-Mar

-20

26-M

ar-2

028

-Mar

-20

30-M

ar-2

01-

Apr

-20

3-A

pr-2

05-

Apr

-20

7-A

pr-2

09-

Apr

-20

11-A

pr-2

013

-Apr

-20

15-A

pr-2

017

-Apr

-20

19-A

pr-2

021

-Apr

-20

23-A

pr-2

025

-Apr

-20

27-A

pr-2

029

-Apr

-20

1-M

ay-2

03-

May

-20

5-M

ay-2

07-

May

-20

9-M

ay-2

011

-May

-20

13-M

ay-2

015

-May

-20

17-M

ay-2

019

-May

-20

21-M

ay-2

023

-May

-20

25-M

ay-2

027

-May

-20

29-M

ay-2

031

-May

-20

2-Ju

n-20

Відс

оток

вия

влен

ня в

ипад

ків

Кіль

кість

нов

их в

ипад

ків в

ден

ь[*]

Кількість випадків - модель KSE Кількість випадків - офіційні дані Відсоток виявлення випадків Середній рівень виявлення випадків у Китаї

[*] З метою згладжування коливань, показник на кожну дату усереднений за останній тиждень[**] Розрахований шляхом співвідношення даних аналізу китайського CDC (“case based”) та Imperial College London (“infection based”).

• З середини квітня відсоток виявлення випадків в Україні співставний із середнім відсотком виявлення випадків у Китаї в період спалаху

Загальна к-сть випадківстаном на 02.06.20

Модель KSE 99,504

Офіційні дані (25%) 24,822

Дата калібрування моделі з офіційними даними по смертності

Період низького виявлення випадків

Середній рівень виявлення випадків у Китаї в період спалаху: 31%[**].

350 випадків в день

500 випадків в день

Яка реальна кількість випадків в Україні?Як давно Україна знаходиться на «плато»?

Пас

ха

Етап

1

Етап

2

Етап

3

8

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

2-M

ar-2

09-

Mar

-20

16-M

ar-2

023

-Mar

-20

30-M

ar-2

06-

Apr

-20

13-A

pr-2

020

-Apr

-20

27-A

pr-2

04-

May

-20

11-M

ay-2

018

-May

-20

25-M

ay-2

01-

Jun-

208-

Jun-

2015

-Jun

-20

22-J

un-2

029

-Jun

-20

6-Ju

l-20

13-J

ul-2

020

-Jul

-20

27-J

ul-2

03-

Aug

-20

10-A

ug-2

017

-Aug

-20

24-A

ug-2

031

-Aug

-20

7-S

ep-2

014

-Sep

-20

21-S

ep-2

028

-Sep

-20

5-O

ct-2

012

-Oct

-20

19-O

ct-2

026

-Oct

-20

2-N

ov-2

09-

Nov

-20

16-N

ov-2

023

-Nov

-20

30-N

ov-2

07-

Dec

-20

14-D

ec-2

021

-Dec

-20

28-D

ec-2

0

Кіль

кість

пом

ерли

х (н

акоп

ичен

о)

Зелений сценарій Жовтий сценарій Чорний сценарій Офіційні дані

Джерела: Оперативний моніторинг НСЗУ ситуації довкола COVID-19, модель KSE

Кількість смертей за різних сценаріїв складає від 900 до 10,000 осіб, за умови дотримання попереднього плану зняття обмежень Урядом

Які сценарії поширення COVID-19 за жорсткого карантину?(від 24.04.2020)

10,00

0 пом

ерли

х

1,850 померлих

900 померлих

Смертність за умови дотримання попереднього плану карантинних

заходів Урядом

Сильна сезонність Помірна сезонність Сезонність відсутня

735 померлих

02-J

un-2

0

2,3 тис смертей через відсутність ліжкомісць у ВІТ:

недостача в 1,5 тис ліжкомісць

9

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

2-M

ar-2

09-

Mar

-20

16-M

ar-2

023

-Mar

-20

30-M

ar-2

06-

Apr

-20

13-A

pr-2

020

-Apr

-20

27-A

pr-2

04-

May

-20

11-M

ay-2

018

-May

-20

25-M

ay-2

01-

Jun-

208-

Jun-

2015

-Jun

-20

22-J

un-2

029

-Jun

-20

6-Ju

l-20

13-J

ul-2

020

-Jul

-20

27-J

ul-2

03-

Aug

-20

10-A

ug-2

017

-Aug

-20

24-A

ug-2

031

-Aug

-20

7-S

ep-2

014

-Sep

-20

21-S

ep-2

028

-Sep

-20

5-O

ct-2

012

-Oct

-20

19-O

ct-2

026

-Oct

-20

2-N

ov-2

09-

Nov

-20

16-N

ov-2

023

-Nov

-20

30-N

ov-2

07-

Dec

-20

14-D

ec-2

021

-Dec

-20

28-D

ec-2

0

Кіль

кість

пом

ерли

х (н

акоп

ичен

о)

Зелений сценарій Жовтий сценарій Жовтий сценарій - жорсткий карантин з 22.06 Чорний сценарій Офіційні дані

Джерела: Оперативний моніторинг НСЗУ ситуації довкола COVID-19, модель KSE

Кількість смертей за різних сценаріїв складає від 970 до 7,500 осіб, за умови дотримання поточного плану зняття обмежень Урядом

Які сценарії поширення COVID-19 за адаптивного карантину?(від 20.05.2020)

7,500 померлих

6,000 померлих

970 померлих

Смертність за умови дотримання поточного плану карантинних

заходів Урядом

Сильна сезонність Помірна сезонність Сезонність відсутня

735 померлих

02-J

un-2

0

2,000 померлих

Співставний з середньою сезонністюміж жовтим і зеленим сценарієм

750 смертей черезвідсутність ліжкомісць у ВІТ:недостача в 600 ліжкомісць

10

Джерела: Оперативний моніторинг НСЗУ ситуації довкола COVID-19, модель KSE

Реальні дані по смертності відповідають жовтому і чорному сценарію. Наступні два тижні будуть показовими у визначенні сезонності

0

200

400

600

800

1,000

1,200

2-M

ar-2

04-

Mar

-20

6-M

ar-2

08-

Mar

-20

10-M

ar-2

012

-Mar

-20

14-M

ar-2

016

-Mar

-20

18-M

ar-2

020

-Mar

-20

22-M

ar-2

024

-Mar

-20

26-M

ar-2

028

-Mar

-20

30-M

ar-2

01-

Apr

-20

3-A

pr-2

05-

Apr

-20

7-A

pr-2

09-

Apr

-20

11-A

pr-2

013

-Apr

-20

15-A

pr-2

017

-Apr

-20

19-A

pr-2

021

-Apr

-20

23-A

pr-2

025

-Apr

-20

27-A

pr-2

029

-Apr

-20

1-M

ay-2

03-

May

-20

5-M

ay-2

07-

May

-20

9-M

ay-2

011

-May

-20

13-M

ay-2

015

-May

-20

17-M

ay-2

019

-May

-20

21-M

ay-2

023

-May

-20

25-M

ay-2

027

-May

-20

29-M

ay-2

031

-May

-20

2-Ju

n-20

4-Ju

n-20

6-Ju

n-20

8-Ju

n-20

10-J

un-2

012

-Jun

-20

14-J

un-2

016

-Jun

-20

18-J

un-2

0

Кіль

кість

пом

ерли

х (н

акоп

ичен

о)

Зелений сценарій Жовтий сценарій Чорний сценарій Офіційні дані

970 смертей накопичено – верхня межа Зеленого сценарію

13 ч

ервн

я 20

20

17 ч

ервн

я 20

20

Сильна сезонність Помірна сезонність Сезонність відсутня

За яким сценарієм йде Україна?

11

0

1

2

3

4

5

6

2-M

ar-2

09-

Mar

-20

16-M

ar-2

023

-Mar

-20

30-M

ar-2

06-

Apr

-20

13-A

pr-2

020

-Apr

-20

27-A

pr-2

04-

May

-20

11-M

ay-2

018

-May

-20

25-M

ay-2

01-

Jun-

208-

Jun-

2015

-Jun

-20

22-J

un-2

029

-Jun

-20

6-Ju

l-20

13-J

ul-2

020

-Jul

-20

27-J

ul-2

03-

Aug

-20

10-A

ug-2

017

-Aug

-20

24-A

ug-2

031

-Aug

-20

7-S

ep-2

014

-Sep

-20

21-S

ep-2

028

-Sep

-20

5-O

ct-2

012

-Oct

-20

19-O

ct-2

026

-Oct

-20

2-N

ov-2

09-

Nov

-20

16-N

ov-2

023

-Nov

-20

30-N

ov-2

07-

Dec

-20

14-D

ec-2

021

-Dec

-20

28-D

ec-2

0

Етап

и зн

яття

кар

анти

нних

обм

ежен

ь Ур

ядом

Зелений сценарій - поточний Жовтий сценарій - поточний Чорний сценарій - поточнийЗелений сценарій - попередній Жовтий сценарій - попередній Чорний сценарій - попередній

Джерела: модель KSE

За зеленого сценарію, карантинні обмеження можуть повернуться восени. За жовтого і чорного – вже цього місяця

Чим відрізняються плани зняття обмежень Урядом?Поточний vs. попередній

Повне зняття карантинних обмежень

Жорсткий карантин

Критичним є завчасне і одразу повне введення карантину на початку осінньої хвилі:метрика «12/100» не працює

Десятиденний термін повернення кожного етапу доцільно зменшити втричі. Варто додати показник динаміки.

12

0

1

2

3

4

5

6

2-M

ar-2

09-

Mar

-20

16-M

ar-2

023

-Mar

-20

30-M

ar-2

06-

Apr

-20

13-A

pr-2

020

-Apr

-20

27-A

pr-2

04-

May

-20

11-M

ay-2

018

-May

-20

25-M

ay-2

01-

Jun-

208-

Jun-

2015

-Jun

-20

22-J

un-2

029

-Jun

-20

6-Ju

l-20

13-J

ul-2

020

-Jul

-20

27-J

ul-2

03-

Aug

-20

10-A

ug-2

017

-Aug

-20

24-A

ug-2

031

-Aug

-20

7-S

ep-2

014

-Sep

-20

21-S

ep-2

028

-Sep

-20

5-O

ct-2

012

-Oct

-20

19-O

ct-2

026

-Oct

-20

2-N

ov-2

09-

Nov

-20

16-N

ov-2

023

-Nov

-20

30-N

ov-2

07-

Dec

-20

14-D

ec-2

021

-Dec

-20

28-D

ec-2

0

Етап

и зн

яття

кар

анти

нних

обм

ежен

ь Ур

ядом

Зелений сценарій - поточний Жовтий сценарій - поточний Чорний сценарій - поточнийЗелений сценарій - 24/100 Жовтий сценарій - 24/100 Чорний сценарій - 24/100

Джерела: модель KSE

Метрика «24/100» не є ефективною у поверненні карантинних заходів – вдвічі більша смертність за співставного послаблення карантину

Чи ефективна метрика «24/100»?

Критичним є дотримання метрики «12/100»:метрика «24/100» збільшує кількість смертей вдвічі

Повне зняття карантинних обмежень

Жорсткий карантин

Повна відповідність зелених сценаріїв

3 тижні

13

0

1

2

3

4

5

6

2-M

ar-2

09-

Mar

-20

16-M

ar-2

023

-Mar

-20

30-M

ar-2

06-

Apr

-20

13-A

pr-2

020

-Apr

-20

27-A

pr-2

04-

May

-20

11-M

ay-2

018

-May

-20

25-M

ay-2

01-

Jun-

208-

Jun-

2015

-Jun

-20

22-J

un-2

029

-Jun

-20

6-Ju

l-20

13-J

ul-2

020

-Jul

-20

27-J

ul-2

03-

Aug

-20

10-A

ug-2

017

-Aug

-20

24-A

ug-2

031

-Aug

-20

7-S

ep-2

014

-Sep

-20

21-S

ep-2

028

-Sep

-20

5-O

ct-2

012

-Oct

-20

19-O

ct-2

026

-Oct

-20

2-N

ov-2

09-

Nov

-20

16-N

ov-2

023

-Nov

-20

30-N

ov-2

07-

Dec

-20

14-D

ec-2

021

-Dec

-20

28-D

ec-2

0

Етап

и зн

яття

кар

анти

нних

обм

ежен

ь Ур

ядом

Зелений сценарій - поточний Жовтий сценарій - поточний Чорний сценарій - поточнийЗелений сценарій - 8/100 Жовтий сценарій - 8/100 Чорний сценарій - 8/100

Джерела: модель KSE

Метрика «8/100» зменшує кількість смертей у чорному та жовтому сценаріях на 25% – до 5,000 та 4,500 відповідно. Зелений без змін

Яка метрика хороша?

Метрика «8/100» дає найбільш ефективне використання наявних ресурсів у ВІТ:99% заповнення у період піку

Повне зняття карантинних обмежень

Жорсткий карантин

Повна відповідність зелених сценаріїв

Два додаткових тижні без Етапу 2

Два додаткових тижні жорсткого

карантину

14

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

2-M

ar-2

09-

Mar

-20

16-M

ar-2

023

-Mar

-20

30-M

ar-2

06-

Apr

-20

13-A

pr-2

020

-Apr

-20

27-A

pr-2

04-

May

-20

11-M

ay-2

018

-May

-20

25-M

ay-2

01-

Jun-

208-

Jun-

2015

-Jun

-20

22-J

un-2

029

-Jun

-20

6-Ju

l-20

13-J

ul-2

020

-Jul

-20

27-J

ul-2

03-

Aug

-20

10-A

ug-2

017

-Aug

-20

24-A

ug-2

031

-Aug

-20

7-S

ep-2

014

-Sep

-20

21-S

ep-2

028

-Sep

-20

5-O

ct-2

012

-Oct

-20

19-O

ct-2

026

-Oct

-20

2-N

ov-2

09-

Nov

-20

16-N

ov-2

023

-Nov

-20

30-N

ov-2

07-

Dec

-20

14-D

ec-2

021

-Dec

-20

28-D

ec-2

04-

Jan-

2111

-Jan

-21

18-J

an-2

125

-Jan

-21

1-Fe

b-21

8-Fe

b-21

15-F

eb-2

122

-Feb

-21

1-M

ar-2

1

Кіль

кість

нов

их в

ипад

ків в

ден

ь[*]

Зелений сценарій - поточний Жовтий сценарій - поточний Чорний сценарій - поточнийЗелений сценарій - 24/100 Жовтий сценарій - 24/100 Чорний сценарій - 24/100Зелений сценарій - 8/100 Жовтий сценарій - 8/100 Чорний сценарій - 8/100

Джерела: модель KSE

Чорний сценарій з метрикою «8/100» є більш м’яким за альтернативні жовті сценарії

Коли буде пік?

[*] З метою згладжування коливань, показник на кожну дату усереднений за останній тиждень

Сценарій Випадків Померлих

Зелений 100,000 970

Жовтий поточний 670,000 6,000

Жовтий 24/100 1,000,000 13,000

Жовтий 8/100 500,000 4,500

Чорний поточний 730,000 7,500

Чорний 24/100 1,100,000 17,000

Чорний 8/100 540,000 5,000

15

• Поширення COVID-19 у світі в цілому відповідає загальній сезонній динаміці грипоподібних захворювань за винятком двох країн Східної Європи. Поширення захворювання в країнах субтропічного клімату є швидшим за сезонне затухання в країнах помірного клімату – світ входить в новий пік, не вийшовши з попереднього.

• За даними моделі, загальна кількість випадків наразі складає близько 100,000 осіб vs. 25,000 офіційно підтверджених. Україна виявляє нові випадки співставно з Китаєм в його період спалаху захворювання – 31%.

• Україна наразі йде за жовтим і чорним сценарієм: від 2,000 до 7,500 померлих станом на кінець 2020. За зеленого сценарію, карантинні обмеження можуть повернуться восени. За жовтого і чорного – вже цього місяця

• Впровадження адаптивного карантину з поступовим зняттям обмежень та нечутливими до щоденних коливань метриками є, в цілому, правильним рішенням. Несвоєчасне зняття/повернення карантинних заходів призводить до зростання кількості смертей.

• За зеленого сценарію, на початку нової хвилі захворюваності восени рекомендується вводити карантин у повному обсязі. За жовтого і чорного сценарію, для своєчасного повернення карантинних заходів рекомендується додати показник динаміки та знизити період до наступного повернення етапів втричі.

• Впровадження метрики «24/100» не є ефективним у поверненні карантинних заходів – вдвічі більша смертність за співставного послаблення карантинних заходів.

• Рекомендованою метрикою у поверненні карантинних заходів є «8/100»:

• найбільш ефективне використання наявних ресурсів у ВІТ: 99% зайнятості ліжкомісць у ВІТ у період піку за чорного сценарію та 80% за жовтого сценарію, відсутність ситуації нестачі ресурсу у ВІТ;

• на чверть менша смертність за співставного послаблення карантинних заходів• відповідає поточному рівню загальнонаціонального «плато».

Джерела: аналіз KSE

Висновки та рекомендації

Дякуємо!

17

Джерела: вказані вище окремо по кожному показнику

Показники розповсюдження захворювання

Показник / значення Опис показника

Базове репродуктивне числоR0 = 2.0 / 2.2 / 2.5[1]

Середня кількість другорядних заражень, що виникають у разі потрапляння однієї інфікованої особи у повністю чутливу до інфекції популяцію[2]

Період без заразностіTinc = 4.6 днів[3],[4]

Розрахований як інкубаційний період 5.1 день[3] мінус 0.5 днів[4] (період до закінчення інкубаційного періоду, коли хвора особа вже є заразною)

Період активної заразностіTinf = 5 днів[5] Середній період від проявлення симптомів до ізоляції (самоізоляція або госпіталізація)

Початкове число хворихe0 = 1 особа Припускається, що хвора особа знаходиться на самому початку інкубаційного періоду

Розмір населенняN = 41,983,564 осіб[6] Чисельність постійного населення України станом на 01.01.2019

Частка чутливого населенняs_base = 15% / 30% / 100%[7]–[10] Частка осіб, у яких немає природнього імунітету до захворювання

[1] Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19), 16-24 February 2020.[2] Hethcote H. W. (2009). The basic epidemiology models: Models, expressions for R0, parameter estimation, and applications. In: Ma S., and Xia Y. (editors) Mathematical Understanding of Infectious Disease Dynamics, vol. 16. Lecture Notes Series. Institute for Mathematical Sciences, Nat. Univ. of Singapore. pp. 1–52.[3] Li Q, Guan X, Wu P, et al. (2020) Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus– Infected Pneumonia. N Engl J Med[4] Ferguson N M, D Laydon, G Nefjati-Gelani et al. (2020), “Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand”, Imperial College COVID-19 Response Team. [5] Kissler et al., Science 10.1126/science.abb5793 (2020). Available at https://science.sciencemag.org/content/early/2020/04/14/science.abb5793[6] Державна служба статистики України[7] Research of CMMID nCov working group: https://cmmid.github.io/topics/covid19/diamond_cruise_cfr_estimates.html[8] Qifang Bi, Yongsheng Wu, et al. (2020), Epidemiology and Transmission of COVID-19 in Shenzhen China: Analysis of 391 cases and 1,286 of their close contacts[9] Hendrik Streeck, Gunther Hartmann, et al. (2020), Preliminary result and conclusions of the COVID-19 case cluster study (Gangelt Municipality)[10] WHO Adaptt Surge Planning Support Tool

18

Джерела: вказані вище окремо по кожному показнику

Показники клінічної динаміки

Показник / значення Опис показника

Частка випадків високої тяжкості: 1.47%[11]–[13]

Розраховується як частка інфікованих з дихальною недостатністю, шоком або поліорганноюнедостатністю[13]

Частка випадків середньої тяжкості: 4.34%[11]–[13]

Розраховується як частка інфікованих з задишкою, гіпоксією або >50% ураження легень при візуалізації[13]

Частка випадків помірної тяжкості: 94.19%[11]–[13]

Розраховується як частка інфікованих, що є не підпадають під категорії середньої і високої тяжкості (безсимптомні хворі + симптомні хворі від легких симптомів до легкої пневмонії)[13]

Загальний показник смертності: 0.99%[6],[11]

Імовірність смерті інфікованої особи, розраховується як відсоток померлих відносно всіх інфікованих (IFR, не CFR)

Смертність у випадках високої тяжкості: 49%[12],[13] Імовірність смерті інфікованої особи з високою ступінню тяжкості

Смертність у випадках середньої тяжкості: 6.13%[14] Імовірність смерті інфікованої особи з середньою ступінню тяжкості

Смертність у випадках помірної тяжкості: 0.0%[14] Імовірність смерті інфікованої особи з помірною ступінню тяжкості

[11] Robert Verity, Lucy C Okell, et al. (2020), Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis, Lancet Infect Dis [12] Zunyou Wu, Jennifer M. McGoogan (2020), Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China, JAMA Network[13] CDC’s Interim Clinical Guidance for Management of Patients with Confirmed Coronavirus Disease (COVID-19), May 20, 2020[14] KSE Institute analysis

19

Джерела: вказані вище окремо по кожному показнику

Показники клінічної динаміки(продовження)

Показник / значення Опис показника

Смертність у випадках високої тяжкості за відсутності ліжкомісця у ВІТ: 100%[14]

Імовірність смерті інфікованої особи з високою ступінню тяжкості за відсутності ліжкомісця у ВІТ

Смертність у випадках середньої тяжкості за відсутності ліжкомісця у ВІТ: 33.0%[14]

Імовірність смерті інфікованої особи з середньою ступінню тяжкості за відсутності ліжкомісця у ВІТ

Смертність у випадках помірної тяжкості за відсутності ліжкомісця у ВІТ: 0.0%[14]

Імовірність смерті інфікованої особи з помірною ступінню тяжкості за відсутності ліжкомісця у ВІТ

Маршрут пацієнта з високою ступінню тяжкості[11],[13],[15]

10 днів до госпіталізації, 8 днів перебування у ВІТ, 5 днів перебування в госпіталі.Днів до смерті: 18

Маршрут пацієнта з середньою ступінню тяжкості[11],[13],[15]

10 днів до госпіталізації, 8 днів перебування у ВІТ, 5 днів перебування в госпіталі.Днів до смерті: 18

Маршрут пацієнта з помірною ступінню тяжкості[16] 12 днів з інфекцією в домашніх умовах

Кількість ліжкомісць в- госпіталях: 34,059[17]

- ВІТ: 1,752[17]станом на 18.05.2020, оновлюється і враховується у моделюванні щодня

Кількість апаратів ШВЛ: 2,332[17] станом на 18.05.2020, оновлюється і враховується у моделюванні щодня

[15] HIQA, Evidence summary for average length of stay in the intensive care unit for COVID-19, April 1, 2020[16] ECDC, Novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic: increased transmission in the EU/EEA and the UK – sixth update, March 12, 2020[17] Дані ДП «МЗУ» на Офіційному інформаційний порталі Кабінету Міністрів України https://covid19.gov.ua/