Subskrybuj nas na Youtube
- Analiza przekazywania wirusa bliskim kontaktom pokazuje, że zakaża się dużo mniej osób niż teoretycznie powinno
- Epidemia może wygasnąć znacznie szybciej niż myślimy z powodu naturalnej odporności tych „niezakażonych”’
- Nie będziemy wiedzieli, że epidemia wygasła, ponieważ testy pokazują i będą nieustannie wykazywać nie tylko prawdziwych ale i rzekomych chorych;
- Jeśli nie znamy dokładności stosowanych testów to nie wiemy, czy wyniki podawane publicznie dotyczą rzeczywistych chorych czy chorych źle zdiagnozowanych, a to otwiera drogę do politycznych manipulacji epidemią.
Zakazić się można, jak twierdzą naukowcy, przez nawet 15 minutową bliską obecność osoby chorej, stąd konieczność noszenia maseczek i utrzymywania odpowiedniego dystansu.
Ale gdyby rzeczywiście tak łatwo można się było zakazić, to WSZYSTKIE osoby w gospodarstwach domowych osób chorych, które mają z nimi kontakt przez dni, a nie minuty i to kontakt często znacznie bliższy niż 1 metr, również by chorowały. Chorowałyby również WSZYSTKIE osoby pracujące w pobliżu chorych przez dłuższy czas. Dane pokazują, że tak się nie dzieje: znaczna część osób przebywających długo i blisko chorych nie zakaża się. W dalszej części przytoczę dane mówiące o tym, ile osób się NIE zakaziło, a potem będą wnioski.
1. Na statku wycieczkowym „Diamond Princess” NIE zakaziło się 81% osób, pomimo że przez ponad dwa tygodnie chorzy i zdrowi pasażerowie i załoga mogli swobodnie się ze sobą spotykać, a potem wszyscy przebywali na jednym statku do końca epidemii. https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_on_Diamond_Princess
2. W call-center w Korei Południowej NIE zakaziło się 56,5% pracowników z 11. piętra, pomimo że pracowało tam 216 osób i 94 chorowało, więc wszyscy musieli mieć regularny kontakt z co najmniej kilkoma chorymi osobami. Co ważniejsze, NIE zachorowało 84% osób, z którymi chorzy mieszkali! Nie zachorowała też żadna z 4 osób z rodzin 4 chorych bezobjawowych ani żadna z 11 osób z rodzin chorych zakażonych, u których objawy wystąpiły później (chociaż uważa się, że najbardziej zakaźna jest właśnie faza przed-objawowa). https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/8/20-1274_article?fbclid=IwAR0jx2NO11Pd5WCCxkSgjqT7cTRi2rxqnni_lcto8zbX7Y5um34XTM7Jxvg#r3
3. Dokładnie zbadano kontakty pierwszych 10 osób, które przyjechały do USA z wirusem. Tych kontaktów było 445. Dwie ciekawe rzeczy.
Po pierwsze, wśród 19 osób z ich rodzin NIE zakaziło się 89,5% (czyli 17/19 pozostało zdrowych), w tym nie zakaziła się żadna z pięciu osób, która wraz z chorym przebywała przez cały czas choroby w domu.
Po drugie ŻADNA z 426 osób, będących w kontakcie z chorymi nie zachorowała (100%) (chociaż jeszcze 52 inne osoby (12%) miały symptomy choroby, to testy nie potwierdziły, że są chore). Gdyby liczyć współczynnik reprodukcji koronawirusa R, to wynosił on tutaj zaledwie 0,2 (dziesięciu chorych zakaziło 2 osoby). https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/69/wr/mm6909e1.htm?s_cid=mm6909e1_w
4. Bardzo ciekawe są wyniki pierwszych 229 chorych w stanie Nowy Jork, ponieważ dostaliśmy wyniki wiążące wiek z zakażeniami w rodzinie. Na 343 członków ich rodzin zachorowało 131, czyli 62% NIE zachorowało. Wyraźnie widać, że odporność na zachorowanie spada wraz z wiekiem:
0 do 5 lat NIE zachorowało 80%
5 do 18 lat NIE zachorowało72%
18 do 30 lat NIE zachorowało 58%
30 do 50 lat NIE zachorowało 56%
50 do 65 lat NIE zachorowało 47%
powyżej 65 lat NIE zachorowało 45% https://academic.oup.com/cid/advance-article/doi/10.1093/cid/ciaa549/5831986?fbclid=IwAR0dFVeW0hCpGRU3iBbeVXTT_ggVVNnIeHsGxX9T3YWXBBHtfaHVxGU8Z1o
Warto też przytoczyć dane z amerykańskiego amatorskiego chóru, który w marcu odbył parogodzinną próbę. Chora była – prawdopodobnie – tylko jedna osoba z chóru, ale w czasie próby zakaziła aż 32 osoby z 60 obecnych – czyli 46% osób się NIE zakaziło. Mediana wieku chorych był 69 lat, czyli to były w większości osoby z tych dwóch najstarszych grup z Nowego Jorku – wyniki są zdumiewająco podobne (trzeba powiedzieć, że jeszcze 20 osób zgłaszało objawy, ale nie potwierdzone testami). https://www.livescience.com/covid-19-superspreader-singing.html
5. Wszystkie powyższe badania dotyczyły osób testowanych na obecność wirusa w początkowych etapach epidemii, kiedy nie było jeszcze osób, które wyzdrowiały. Natomiast kolejne dane pochodzą z miasteczka Gangelt w Niemczech, gdzie dużo osób chorowało po miejscowym festynie, obejmowały losową próbę mieszkańców, u których badano innym testem obecność przeciwciał, czyli badano, czy chorowały. Okazało się, że chorowało około 15% mieszkańców, ale większość osób z ich rodzin pozostała zdrowa. W rodzinach dwuosobowych NIE zachorowało 57% osób, w rodzinach trzyosobowych NIE zachorowało 65% krewnych, a w rodzinach czteroosobowych NIE zachorowało aż 82% pozostałych osób. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.04.20090076v2
Dlaczego nie chorujemy
Ta „niechorowalność”, której dane przytaczam, to nie jest odporność wywołana przejściem choroby. Te odporne osoby NIE przechodziły choroby nawet w formie bezobjawowej. Są przynajmniej dwie możliwe tego przyczyny: odporność krzyżowa, będąca wynikiem przebycia choroby wywołanej przez np. innego koronawirusa (banalne przeziębienie) i odporność nieswoista, wynikająca z ogólnej sprawności układu odpornościowego.
Wiemy, że na każdą niemal chorobę część ludzi jest uodporniona w naturalny sposób. „Czarna śmierć”, dżuma, która w połowie XIV wieku zdziesiątkowała Europę, była nową chorobą, która przypłynęła z Azji. W ciągu trzech lat zabiła 30-50% mieszkańców Europy Zachodniej, w niektórych miastach zabiła nawet 60% mieszkańców. Ale nawet tam 40% osób przeżyło, chociaż było w bliskim kontakcie z chorymi, nie stosowało żadnych zasad higieny.
Jeśli rzeczywiście tak jest, że znaczna część dorosłych i dzieci jest w naturalny sposób odporna na koronawirusa, to znaczy, że nabędziemy tak zwaną „odporność stadną” znacznie szybciej niż zakładali na początku epidemii specjaliści. Słynny R0, współczynnik reprodukcji wirusa, określa jaka jest wielkość tej populacji, która musi być odporna, żeby choroba samorzutnie wygasła. Tą wielkość wylicza się ze wzoru p=1-1/R0. . Czyli jeśli R0 wynosi 2,5 (tak się najczęściej zakłada przy koronawirusie), to trzeba by uodpornić 60% populacji. Ale jeśli 40% populacji ma już naturalną odporność, to potrzebna jest tylko odporność dodatkowych 20% osób, czyli w takiej społeczności jak miasteczko Gangelt są już bardzo blisko stanu, w którym epidemia samoczynnie wygaśnie.
Jednak nawet jeśli jest tak jak piszę i znaczna część populacji ma „pierwotną”, wrodzoną czy wcześniej nabytą odporność, nie znaczy to, że możemy nic nie robić i pozwolić chorobie samoczynnie się wypalić. Jak wiemy, są grupy – osoby powyżej 65 lat, osoby chore na kilka chorób zagrażających – które znacznie częściej poddają się koronawirusowi, chorują ciężej i znacznie częściej umierają, więc należy je chronić.
Być może jest jeszcze jakieś inne wyjaśnienie faktu, że znaczna część osób, które teoretycznie powinny zachorować, nie chorują i warto go poszukać. W każdym razie widać wyraźnie, że przyjmowane na początku epidemii założenia o rozprzestrzenianiu się choroby nie znajdują potwierdzenia w faktach.
A jeśli tak, to niezależnie jaki mechanizm za to odpowiada, możemy się raczej niespecjalnie przejmować drugą falą epidemii, bo wystarczająco duża część ludności ma już albo tę „pierwotną” odporność, albo już chorowała (również bezbojawowo). Dlatego choroba, nawet jeśli się nasili na jesieni, to przy zastosowaniu niewielkich ograniczeń kontaktowania się (np. zakaz dużych zgromadzeń) samodzielnie zaniknie, bo będzie zbyt mało osób, które chorzy będą w stanie zakazić w normalnych kontaktach.
Czy epidemia może trwać chociaż już się skończyła? A precyzyjniej: czy możemy być przekonani, że epidemia trwa, chociaż tak naprawdę nikt już nie choruje? Możemy. Nie z powodu podawania przez władze zmyślonych danych o zachorowaniach, a przeciwnie - przez podawanie absolutnie niesfałszowanych wyników wykrytych nowych zakażeń.
Prawdziwe testy, fałszywe wyniki
Taki, bardzo zaskakujący, ale prawdziwy wniosek wynika z analizy, jaką zrobił niemiecki matematyk Klaus Pfaffelmoser w artykule ("Dlaczego pandemia się nie kończy") https://multipolar-magazin.de/artikel/warum-die-pandemie-nicht-endet?fbclid=IwAR3-yLOUpQt_HlkYJoq2HkgtPtZrDqxOX9NO5VHeklHx4Acr2g7PwoIPowQ
Dlaczego wyniki testów mogą dawać fałszywy obraz epidemii?
Otóż wszystkie w zasadzie testy wykrywające wirusa w niektórych przypadkach dają wyniki nieprawdziwe: u osób, które go mają nie wykryją wirusa (to się nazywa fałszywy negatyw, czyli rzekomi zdrowi) a u osób, które są zdrowe, wykryją wirusa (fałszywy pozytyw, czyli rzekomi chorzy). W testach stosowanych w Niemczech, o których pisze autor, ci rzekomo chorzy zostaną wykryci przez 1,4% testów (i podobny procent naprawdę chorych zostanie uznany za zdrowych).
Jaki jest procent takich fałszywych pozytywów i negatywów w testach stosowanych w Polsce? Nie wiem, nie jest to chyba podane do wiadomości publicznej, ale przyjmijmy, że mamy testy takie jak niemieckie, czyli dające fałszywą informację o chorobie w 1,4% przypadków, czyli mniej więcej jeden test na 70 przynosi fałszywy pozytyw.
Dziennie robi się teraz w Polsce ponad 20 tysięcy testów wykrywających chorych. 1,4% z 20 tysięcy to jest 280 przypadków. Tyle osób być może jest fałszywie zdiagnozowanych jako chore (pewnie wykrywanych jako bezobjawowe). W skrajnej sytuacji może zdarzyć się tak, że gdyby nawet wszystkie badane osoby byłyby zdrowe, to i tak codziennie wykrywalibyśmy prawie 300 chorych! A w miarę jak epidemia wygasa, dla pewności, że wszystkich chorych odnajdziemy i robiąc coraz więcej testów będziemy wykrywać coraz więcej (rzekomo) chorych… Epidemia może się nigdy nie skończyć, chociaż już dawno nie będzie osób z prawdziwym koronawirusem.
Nie wiem, jaka jest dokładność (specyficzność) testów stosowanych w Polsce, być może dają dużo mniej fałszywych pozytywów niż 1,4%. W każdym razie z tych 300- 400 osób oznaczanych codziennie jako chore, jakaś część, być może nawet większość, jest tak naprawdę zdrowa. To mogłoby tłumaczyć, dlaczego przy tej samej od dwóch miesięcy codziennej liczbie zachorowań liczba osób umierających spada - bo prawdziwych chorych, jest coraz mniej, ale w miarę jak robimy coraz więcej testów, wykrywamy coraz więcej rzekomych chorych. Znaczna część tych rzekomych chorych to są osoby starsze, niektóre z nich umrą nie z powodu wirusa, którego nie będą miały, ale z powodu innych swoich chorób, ale w statystyce znajdą się jako „osoby chore na COVID-19, które miały choroby współwystępujące”.
Prostym sposobem na to, żeby ustrzec się przed mnożeniem chorych, którzy naprawdę są zdrowi, jest powtarzanie testu u osób, które zostały uznane za chore. Prawdopodobieństwo, że przy dwukrotnym testowaniu ktoś nadal zostanie uznany za chorego, jest bardzo małe - przy teście o omawianej dokładności taka sytuacja zdarzałaby się raz na 5 tysięcy przetestowanych osób – czyli w Polsce byłoby to kilka osób dziennie.
Pierwsi czytelnicy tego tekstu pytali, czy „bilans nie wyjdzie na zero” - skoro fałszywych pozytywów jest 1,4% a fałszywych negatywów też jest 1,4% to czy w sumie te ilości źle przetestowanych się nie zrównoważą? Otóż nie, ponieważ te procenty liczone są w innych grupach. Fałszywe pozytywy to 1,4 procenta spośród wszystkich przetestowanych, czyli powiedzmy 280 wśród 20 tysięcy przetestowanych. Fałszywe negatywy zaś to ci, którzy w wśród naprawdę chorych nie zostaną wykryci. Jeśli wśród naszych 20 tysięcy naprawdę choruje 500 osób, to 1,4% spośród tych 500 chorych nie zostanie wykrytych, czyli 7 osób będzie sobie dalej spokojnie chorować i zakażać (i tak też się dzieje, póki ich po raz drugi nie przetestujemy). Zatem mamy 280 osób źle zdiagnozowanych jako chore i 7 osób źle zdiagnozowanych jako zdrowe. Gdy przeprowadzimy testy w społeczności całkowicie zdrowej, to nadal będziemy mieli 280 fałszywych chorych ale zero fałszywych zdrowych.
Sytuacja z fałszywymi pozytywami może być prostym narzędziem manipulacji politycznej. Jeśli władze będą chciały, dla utrzymywania różnych obostrzeń, przedłużać epidemię w nieskończoność, nie muszą fałszować żadnych danych. Wystarczy, że będą po prostu robiły odpowiednią dużo testów potrzebnych do "wykrycia" chorych w odpowiedniej liczbie - dziesięciu czy stu, ile będą potrzebowały.
Jeśli nie wiemy, jaki jest procent tych "fałszywych pozytywów" i czy osoby uznane za chore są powtórnie testowane, to pozostawiamy władzom niezłą kontrolę nad tym, co się w kraju dzieje. Dlatego jedną z podstawowych rzeczy, jakich powinni się dziennikarze dowiedzieć, to jaka jest dokładność testów stosowanych w Polsce. Fachowo to się dla testów nazywa czułość (trafne wykrywanie osób zakażonych) i swoistość (trafne wykrywanie osób niezakażonych). Sam zadałbym takie pytanie ministrowi zdrowia, ale nie uczestniczę w jego konferencjach prasowych…
Z jednej strony mamy więc wiadomość pozytywną: epidemia może wygasać szybciej, niż się spodziewamy, bo znaczna część ludzi jest na koronawirusa odporna. Z drugiej ponurą perspektywę, w której epidemia trwa w nieskończoność, chorzy są wykrywani i pacjenci umierają, chociaż już dawno nikt nie ma wirusa.
Opinie wyrażone w powyższym artykule są poglądami autora i nie muszą być tożsame ze stanowiskiem redakcji.
Grzegorz Lindenberg - Dziennikarz i socjolog.Autor książek "Ludzkość poprawiona. Jak najbliższe lata zmienią świat, w którym żyjemy" (2018) i "Wzbierająca fala. Europa wobec eksplozji demograficznej w Afryce" (2019).