Детализация Covid-пандемии. Lancet. Альфа и дельта

Детализация COVID-пандемии | The Lancet. Крупнейшее английское исследование по рискам госпитализации с альфа- и дельта-штаммами

Новая рубрика в моей летописи пандемии.

"Детализация COVID-пандемии". Буду подробно разбирать некоторые наиболее интересные данные и их интерпретацию. Чтобы читатели слегка погрузились в кухню того, каким образом строятся и интерпретируются проекции реальности. В контексте пандемии. В научной и общественно-политической прессе.

====

<< Крупнейшее исследование, опубликованное в The Lancet Infectious Diseases, подтвердило опасность дельта-варианта. Ученые использовали наиболее точные методы, для определения штаммов вируса.

Дельта-вариант коронавируса SARS-CoV-2 («индийский») был обнаружен в декабре 2020 года. Оказалось, что он передается от человека к человеку на 50% проще, чем альфа-вариант («британский штамм»). Предварительное исследование, проведенное в Шотландии, показало, что дельта-вариант связан с удвоенным риском госпитализации и, предположительно, c более тяжелым течением болезни. Однако в нем для выявления «индийского» варианта применялось определение лишь одного гена, который у него наиболее встречается часто. В новом исследовании ученые впервые сравнили риск госпитализации при заражении дельта- или альфа-вариантами коронавируса, используя наиболее точный метод — секвенирование генома вируса.

Ученые проанализировали данные о 43338 случаях COVID-19, диагностированных в Англии с марта по май 2021 года. В каждом из них было проведено секвенирование генома вируса. Примерно 80% случаев были связаны с альфа-вариантом, 20% — с вариантом дельта. Авторы исследования указывают, что доля «индийского» варианта резко увеличилась в последующие месяцы.

Один из 50 человек, включенных в исследование, был госпитализирован в течение двух недель после заражения коронавиурсом. Ученые подсчитали вероятность госпитализации, связанную с каждым вариантом, учитывая другие факторы, которые влияют на нее (сопутствующие болезни, возраст и другие). Оказалось, что при инфицировании «индийским» вариантом, этот риск в 2,26 раза выше, чем при заражении «британским».

Общая вероятность госпитализации и обращения в больницу была в 1,45 раза выше при инфекции, вызванной дельта-вариантом.

Только 1,8% участников исследования были полностью привиты от COVID-19, ни одной дозы вакцины не получили 74% из них. Однако в этом исследовании ученые не смогли точно подсчитать, насколько вакцинация снижает вероятность госпитализации для людей, инфицированных разными вариантами.

«Наш анализ подчеркивает, что при отсутствии вакцинации вспышки, вызванные дельта-вариантом, дает большую нагрузку на систему здравоохранения, чем связанные с альфа-вариантом», — сказала доктор Энн Пресанис (Anne Presanis) из Кембриджского университета, ведущий автор исследования.

Пресанис добавила, что полная вакцинация крайне важна для снижения риска развития симптомной инфекции и госпитализации, связанных с дельта-вариантом. >>

Источник: Медпортал, 28.08.2021
https://medportal.ru /mednovosti/delta-bf8013dd- 36a3-4ea4-a622-312010d58e19/

========

Мой комментарий.

Очень показательный пример работы со статистическими данными. И он тем интересен, что прошёл через редакционное сито такого журнала, как The Lancet Infectious Diseases.

Начну с конца.

<< Только 1,8% участников исследования были полностью привиты от COVID-19, ни одной дозы вакцины не получили 74% из них. Однако в этом исследовании ученые не смогли точно подсчитать, насколько вакцинация снижает вероятность госпитализации для людей, инфицированных разными вариантами. >>

Как это не смогли посчитать? Они знали по каждому из 43-тыс. выборки данные о секвенировании (альфа или дельта), факт госпитализации, наличие одной или двух прививок. Но калькулятора под рукой не оказалось. ;)

Логично предположить, что данные эти нежелательно было обнародовать. Даже если очень малая выборка, их можно было предъявить и оговорить условность этих значений. Но этого не сделали.

Что означает "обратились в больницу" или госпитализированы? Это очень разные индикаторы тяжести течения заболевания. Их нельзя объединять. После обращения в больницу пациент может оказаться на амбулаторном лечении, а это автоматически может вывести его из под статистики тех же умерших (как было в США, в Лос-Анджелесе).

В действительности в Lancet речь идет о неотложке (emergency care), а не просто о больнице. Но принципиально это ситуацию не меняет. После этого либо госпитализируют (и это отдельный показатель), либо отправляют домой (не обязательно на амбулаторное лечение).

Теперь о Великобритании, сроках, вакцинации и штаммах.

Если вы проводите подобный анализ, необходимо определить перечень ключевых факторов, а также факторов искажающих и латентных (теневых).

Одним из ключевых факторов в исследованиях на популяции в пандемию является инерционность процессов. Удивительно, как этот элементарный момент подчас игнорируется исследователями.

От момента проведения ПЦР-тестирования до получения результатов проходит нередко 3-5 дней. От момента положительного ПЦР-теста или первых клинических проявлений ковида до госпитализации пациента — 1-2 недели. От момента госпитализации до выписки или летального исхода — 2-4 недели. От момента наступления смерти до её официальной регистрации — до 3-5 недель.

От даты первого бустера (первой прививки) до реального эффекта на популяцию — около 3 месяцев (21+21+30, дни между прививками, выработка полноценного вакцинного иммунитета, время на потенциальную возможность инфицирования).

В случае данного конкретного исследования была высокая инерционность данных регистрации о госпитализации. Исследователи весьма смело поступили, сделав достаточно грубые допущения. Надо отдать им должное, кое-что оговорили. Но сути это не меняет.

== Штаммы

Начнем с изучения самой статьи в Lancet, а не её пересказа в "Медпортале". В Lancet указаны конкретные даты выборки исследователей: 29.03-23.05.2021.

Статья свежая. Датирована 27.08.2021.
https://www.thelancet.com /journals/laninf/article /PIIS1473-3099(21)00475-8/fulltext

Посмотрим ситуацию в популяции на эти даты. Воспользуемся Оксфордским центром OWID. Наряду с американским JHU -- это два авторитетных лидера мировой коронавирусной статистики.

Выберем граничные даты диапазона (29 марта и 23 мая). Данные в OWID приводятся со смещением. Будем брать ближайшие к граничным.

1. По состоянию на 05.04 имеем в популяции Великобритании 98,40% альфа-штамма и 0,09% дельта-штамма.

2. По состоянию на 17.05 имеем 64,0% альфа-штамма и 33,66% дельта-штамма.

Соотношение 80 к 20 вполне вписывается в эту картину. Но исследовали как-то упустили из вида, что "раскатиться" дельта-штамм на популяции ещё толком и не успел.

Тогда как уровень 40% альфа-штамма в популяции (близкая доля к максимуму дельта-штамма на верхней границе диапазона выборки) был достигнут в Великобритании в конце декабря (21.12.2020). Т.е. у него был гандикап в 5 месяцев относительно дельта-штамма. А это несколько разные условия.

== Детали оригинала статьи

Теперь о нюансах, которые выпали из пересказа исходной статьи.

Итак, в этой выборке 43.338 пациентов.
• альфа-штамм: 34.656 (80,0%)
• дельта-штамм: 8.682 (20,0%)

Средний возраст:
• альфа-штамм: 31 год (17-43).
• дельта-штамм: 29 лет (15-41).

Госпитализированы были (в течение 14 дней после выявления)
• альфа-штамм: 764 (2,20%)
• дельта-штамм: 196 (2,26%)

Т.е. пропорции практически равны.

Госпитализированы или воспользовались неотложкой (в течение 14 дней после выявления)
• альфа-штамм: 1448 (4,18%)
• дельта-штамм: 498 (5,74%)

Весьма близкие пропорции.

Как отмечено в Lancet, исследователи брали данные из двух оперативных источников: Emergency Care Data Set (ECDS) и Secondary Uses Service (SUS). Т.е. по линии скорой помощи и по линии клиник. Так вот, в SUS данные могли поступать с задержкой в 8 недель! Это в статье оговаривается.
Исследователи поэтому пошли на такое допущение (приоритет ECDS, неотложки): если пациент в течение двух недель после положительного теста вызывал неотложку, считалось, что он госпитализировался.

Сама COVID-госпитализация также считалась с допущением: что пациент, проходящий по базе SUS, был реально госпитализирован после положительного теста в течение 2 недель. Вне зависимости от диагноза. Но именно после, а не вследствие. Т.е. это довольно серьёзное допущение.

Исследователи исходили из того, что как только зарегистрирован положительный ПЦР-тест, в течение 2 недель с этой даты любые недуги и обращения за медицинской помощью данного пациента — 100% ковид. Грубо, но такая у них методика. Как говорится, внимательнее читайте и вникайте.

Что касается учёта искажающих факторов. По сравнению с пациентами с альфа-штаммом большая часть пациентов с дельта-штаммом были выходцами из Азии или проживали на северо-западе Англии (либо в Лондоне).

== Распределение по возрастным группам:
(возраст, всего, альфа, дельта)

• 0-10 / 3564 (8,2%) / 2671 (7,7%) / 893 (10,3%)
• 10–19 / 9462 (21,8%) / 7373 (21,3%) / 2089 (24,1%)
• 20–29 / 7636 (17,6%) / 6183 (17,8%) / 1453 (16,7%)
• 30–39 / 9157 (21,1%) / 7364 (21,2%) / 1793 (20,7%)
• 40–49 / 6885 (15,9%) / 5588 (16,1%) / 1297 (14,9%)
• 50–59 / 3916 (9,0%) / 3196 (9,2%) / 720 (8,3%)
• 60–69 / 1681 (3,9%) / 1375 (4,0%) / 306 (3,5%)
• 70–79 / 584 (1,3%) / 495 (1,4%) / 89 (1,0%)
• ;80 / 453 (1,0%) / 411 (1,2%) / 42 (0,5%)

== Пол
(всего, альфа, дельта)

• женщины 22.162 (51,1%) / 17.913 (51,7%) / 4249 (48,9%)
• мужчины 21.176 (48,9%) / 16.743 (48,3%) / 4433 (51,1%)

== Этническая принадлежность
(всего, альфа, дельта)

• белые 30.152 (69,6%) / 25.940 (74,8%) / 4.212 (48,5%)
• афроамериканцы 1.183 (2,7%) / 854 (2,5%) / 329 (3,8%)
• азиаты 8.416 (19,4%) / 5.130 (14,8%) / 3.286 (37,8%)
• смешанные 3.587 (8,3%) / 2.732 (7,9%) / 855 (9,8%)

Альфа-штамм распределялся по неделям довольно равномерно (по 10-16%, за исключением пограничных недель). Дельта-штамм первые 5 недель диапазона был минимален на выборке (до 7%). Последние три недели резкие скачки: 15,9%, 24,7%, 45,8%.

Это всё доли от общего числа пациентов в рамках каждой из двух групп (альфа, дельта).

Авторы признают, что отсутствовали доступные данные о сопутствующих заболеваниях, которые, как известно, способствуют риску госпитализации. Они этот фактор косвенно пытались учесть за счет  данных о возрасте, поле, этнической принадлежности.

Понятно, что это очень грубая оценка. Но что имеем.

Авторы весьма справедливо указывают и на фактор текущей политики госпитализации. Говоря о его наличии. Но, разумеется, это они реально учесть не смогли.

По политике госпитализации: << Со временем могли произойти изменения в политике госпитализации, например, из-за загруженности местной больницы или более частого использования пульсоксиметрического мониторинга на дому. Такие изменения могли привести к сокращению продолжительности пребывания в больнице, при этом более короткие сроки пребывания в меньшей степени зависели от задержек в отчетности. >>

Очень важное замечание в отношении секвенирования генома, что требовалось для идентификации принадлежности к группе (альфа или дельта).

Приведу выдержку из статьи в Lancet: << Образцы с положительным результатом ПЦР, скорее всего, будут успешно секвенированы, если они имеют достаточно низкое пороговое значение цикла (<30), что может быть более вероятно у пациентов с высокой вирусной нагрузкой. Кроме того, при сравнении секвенированных и несеквенированных выборок в период исследования было обнаружено чрезмерное количество секвенированных выборок от пациентов из более молодых возрастных групп и из районов северной Англии. Скорее всего, это связано с увеличением количества секвенирований в зависимости от географических регионов, которые проводились для идентификации начальных вспышек дельта-штамма. >>

Ограничения применимости результатов исследований оговаривается, в частности, в следующем абзаце в конце статьи:

<< Новые исследования должны включать показатели, основанные на более обширных, но менее оперативных данных о тяжёлых исходах COVID-19, таких как продолжительность пребывания в больнице, поступление в отделение интенсивной терапии или показатели критического заболевания. Также необходима дальнейшая работа для измерения риска смертности из-за дельта-штамма. >>

== Вакцинация

29.03-23.05: это означает, что по вакцинации надо смотреть окно диапазона со смещением на 3 месяца назад (инерционность вакцинации). Т.е. 29.12.2020-23.02.2021.

На 23.02.2021 имеем 0,98% полностью вакцинированных (от популяции) и 26,75% вакцинированных как минимум одним бустером. Иными словами, вакцинация ещё не имела на тот момент практически никакого эффекта воздействия на популяцию.

Не были вакцинированы: 32.078 (74,02%). Но не указывается в исходной статье, как они распределялись по штаммам.

——
В статье на "Медпортале" приводятся слова доктор Энн Пресанис (Anne Presanis) из Кембриджского университета, ведущего автора исследования. В самой статье в The Lancet этого нет.

Судя по всему, этот комментарий был дан в Medscape News UK.

Так вот, Пресанис отметила, что "полная вакцинация крайне важна для снижения риска развития симптомной инфекции и госпитализации, связанных с дельта-штаммом".

Собственно из результатов исследований и самой статьи в Lancet это вообще никак не вытекает. Да и не могло вытекать: вакцинация ещё в принципе никакого реального воздействия на популяцию не могла тогда оказать.

Но есть некая мантра. Она озвучена. К ней приложена публикация. Где подтверждения самой мантре нет.

Учитесь, господа, как убедительно владеть техникой аргументации и грамотно интерпретировать сам факт публикации в престижном и уважаемом издательском доме, которому в этом году исполняется 198 лет.

——
Есть так называемый эффект профессора Никерсона, эффект когнитивного искажения. Он связан с предвзятостью подтверждения и интерпретации данных. Очень многие публикации по коронавирусной пандемии вписываются в этот эффект Никерсона.

Он опирается на то, что полученная ранее информация имеет больший вес, чем та, что поступает позже. Именно она формирует рабочие гипотезы и предварительные представления. А всю последующую информацию человек уже обрабатывает сквозь эту призму, не подвергая её сомнению и пересмотру.

Если данные не вписываются в исходную модель исследователя, их нередко выносят за скобки или подают без акцента на противоречия. Ответ сошёлся — отлично. Нет? Это не так важно. Важно в какую упаковку мы потом завернём наш товар и как его подадим. Детали смотреть будут единицы. Если вообще что-то там поймут.