НАН України: Прогноз розвитку епідемії COVID-19 в Україні на 07 – 20 квітня 2021 року (інфографіка)

Робоча група з математичного моделювання проблем, пов’язаних з епідемією коронавірусу SARS-CoV-2 в Україні (базова установа – Інститут проблем математичних машин і систем НАН України) створена Розпорядженням Президії НАН України від 3 квітня 2020 р. №198.


Прогноз розвитку епідемії COVID-19 в Україні в період 07 – 20 квітня 2021 р. (Прогноз РГ-41)

Зміст

Вступ

1. Загальнонаціональна епідемічна динаміка

1.1. Динаміка захворюваності, летальних випадків і тестування
1.2. Показники навантаження на лікарні
1.3. Спостережувана летальність, одужання та вікова структура інфікованих

2. Огляд демографічних даних від Міністерства юстиції України

3. Аналіз груп регіонів

3.1. Динаміка захворюваності
3.2. Вікова структура та спостережувана летальність

4. Регіональна епідемічна динаміка

5. Аналіз затримок оприлюднення даних

6. Порівняння з прогнозом від 23.03.2021 р.

7. Прогноз розвитку епідемії в Україні з використанням статистичної моделі часових рядів Facebook Prophet.

8. Прогноз розвитку епідемії в Україні з використанням компартментної моделі.

Висновки

Вступ

З початку квітня 2020 р. міжвідомча Робоча група (РГ) представників Національної академії наук України, Київського національного університету імені Тараса Шевченка, Вінницького національного технічного університету та Національної академії медичних наук України – з урахуванням світового досвіду математичного моделювання розвитку епідемії COVID-19, на основі статистичних даних про динаміку епідемії в Україні та країнах Європи – створювала і тестувала математичну модель SEIR–U. За результатами проведеного моделювання Робоча група підготувала документи «Прогноз розвитку епідемії коронавірусу SARS-CoV-2 в Україні».

Президія НАН України офіційно представила прогнози до державних органів. На ці прогнози надавав посилання Кабінет Міністрів України під час брифінгів.

У новому документі «Прогноз РГ-41»:

• здійснено аналіз первинних статистичних даних розвитку епідемії в Україні;
• порівняно статистичні дані з попереднім прогнозом «Прогноз РГ-40»;
• представлено прогноз розвитку епідемії на наступний період 7 квітня – 20 квітня 2021 року за допомогою двох незалежних моделей;
• проаналізовано динаміку поширення епідемії в регіонах України.

Робоча група використовує для аналізу такі джерела даних:

1. Дані щоденних звітів Міністерства охорони здоров’я (МОЗ) України. Дані про кількість нових виявлень, одужань, летальних випадків і підозр для кожної області України оприлюднюються на щоденних брифінгах МОЗ України, а також на сайті Ради національної безпеки і оборони (РНБО) України.
2. Первинні дані Центру громадського здоров’я Міністерства охорони здоров’я (ЦГЗ МОЗ) України. Опис структури даних та їх інтерпретацію наведено у документі «Прогноз РГ-9» від 26.06.2020 р.
3. Дані щодо обсягів ПЛР- та ІФА-тестування по кожній лабораторії України. Дані надає ЦГЗ МОЗ України, вони містять інформацію про загальну кількість проведених тестів, кількість позитивних тестів і ретестувань.
4. Дані Національної служби здоров’я України (НСЗУ) оновлюються щодня та містять дані про госпіталізації по кожній лікарні України.
5. Дані про загальну смертність з усіх причин і дані щодо мобільності населення з ресурсу «Економіка карантину».
6. Статистичні дані щодо країн світу: Worldometer, Financial Times, Ourworldindata.

1. Загальнонаціональна епідемічна динаміка

Головні індикатори епідемічної динаміки вказують на продовження погіршення епідемічної ситуації на тлі зростання невизначеності щодо темпів такого погіршення. Тоді як щоденне число нових випадків хвороби зростало в останні 4 дні темпами, що перевищують 15%, порівняно зі значеннями тиждень тому (рис.1), частка позитивних тестів протягом останнього тижня незначно знизилася з 33,6% до 33,3% (рис.2), а середньодобове число позитивних тестів у середньому за тиждень зросло на 1%, порівняно зі значенням тиждень тому (рис.1). Це дає підстави сформулювати гіпотезу, що число нових оприлюднених випадків хвороби збільшилося переважно через оприлюднення випадків із давнішими датами, тоді як число випадків, підтверджених в останні сім днів, знаходиться на плато.

Число проведених ПЛР-тестувань, що можуть також вважатись одним з індикаторів епідемії, в останні три дні перейшло до зниження, порівняно зі значеннями тиждень тому (рис.3). Зокрема, у понеділок 5,04 ПЛР-тестів було виконано на 18% менше, ніж у понеділок тиждень тому, хоча тижневе усереднення щоденного числа тестів зросло на 2%. Водночас, число госпіталізацій зростало вищими темпами. Попри зниження на 2% у понеділок, порівняно з понеділком тиждень тому, середньотижневі темпи зростання склали близько 5% (рис.5). Кількість нових підтверджених випадків зросла до середньотижневого значення 15175 на день. Разом з тим, число летальних випадків продовжило стрімко зростати. Його середньодобове значення склало 370 в середньому за останні 7 днів, що на 30% більше за значення рівно тиждень тому.

1.1. Динаміка захворюваності, летальних випадків і тестування
Рис.1. Основні епідемічні показники та їх 7-денні усереднення. Летальні випадки позначено за правою шкалою
Рис.2. Відношення числа нових хворих і числа позитивних тестів до числа всіх тестів та їх 7-денні усереднення. Блідими тонами позначено державні свята і періоди посилених карантинних обмежень
Рис.3. Обсяги тестування. Щоденна сумарна кількість ПЛР-тестів і сумарна кількість залишків непротестованих зразків у лабораторіях
1.2. Показники навантаження на лікарні

Темпи зростання навантаження на лікарні дещо знизились, але лишилися високими. Число активних госпіталізованих (із підозрою на COVID-19 та підтвердженим діагнозом) перевищило максимум попередньої хвилі на 70%. Порівняно з максимумом минулої хвилі, число зайнятих ліжок із подачею кисню зросло у 2,5 рази, зайнятих апаратів штучної вентиляції легень (ШВЛ) – на 70%, зайнятих відділень інтенсивної терапії – на 50%.

Рис.4. Зайняті та наявні місця в лікарнях за даними Meddata
Рис.5. Щоденне число госпіталізацій за двома джерелами даних та його 7-денне усереднення
1.3. Спостережувана летальність, одужання та вікова структура інфікованих

Спостережувана летальність демонструвала слабкі ознаки зростання, але, загалом, знаходилась у діапазоні 2,2%–2,5% у дати 3-4 тижні тому (рис.6). Значні глибокі ретроспективні оновлення даних останнім часом не спостерігалися.

Темпи зростання числа летальних випадків за датою подій дещо нижчі, ніж за датою оприлюднення (рис.8). Це може вказувати на зростання частки давніх подій у щоденно оприлюднюваних нових даних.

Середній вік хворих повернувся до зростання (рис.10, 11, таблиця 1). Частка дітей знизилася серед випадків хвороби, але зросла серед випадків госпіталізації (рис.11, 12, таблиця 1). Найбільше зростання спостерігалося серед дітей до 10-ти років, що відповідає особливостям поведінки британського штаму B.1.1.7 (див. Figure S16 B у статті «Estimated transmissibility and impact of SARS-CoV-2 lineage B.1.1.7 in England, Supplementary Materials»).

Рис.6. Частка нових хворих, для яких хвороба мала летальні наслідки, та динаміка наповнення даних про неї
Рис.7. Частка нових госпіталізованих хворих за даними ЦГЗ, для яких хвороба мала летальні наслідки
Рис.8. Число летальних випадків за датою подій та динаміка наповнення даних про нього
Рис.9. Частка хворих із відомим результатом хвороби за датами їх реєстрації та динаміка наповнення даних про неї
Рис.10. Середній вік за категоріями інфікованих. До даних застосовано зважене 7-денне середнє
Рис.11. Вікові категорії хворих і частка летальних випадків (застосовано 7-денне усереднення)
Рис.12. Вікові категорії хворих, які потребували госпіталізації, та лікарняна летальність за даними ЦГЗ МОЗ (застосовано 7-денне усереднення)
Таблиця 1. Вікова структура випадків хвороби та госпіталізацій за тиждень у розрахунку на 100 тис. населення відповідної вікової категорії. Примітка: *госпіталізації за ЦГЗ, куди переважно потрапляють тільки випадки госпіталізації, що відбуваються з одночасним оформленням випадку хвороби, а не після нього
2. Огляд демографічних даних від Міністерства юстиції України

Динаміку оновлення реєстрів смертності за даними Мін’юсту показано на рис.13 (ці дані доступні на сайті «Економіка карантину»). Отримані дані показують відносно повну інформацію про загальну смертність до третьої декади березня.

Згідно з цими даними, надлишкова смертність у березні (понад середній рівень у 2015–2019 роках) досить точно відповідала числу летальних випадків при COVID-19. На рис.14 ці дані згруповано за тижнями. Зауважимо, що 12-й тиждень відповідає датам 22–28 березня 2021 року , і там ще може відбутися певний перегляд даних зі збільшенням значень.

Рис.13. Динаміка смертності з усіх причин із декількома тижневими приростами (дані Мін’юсту, доступні на сайті https://q.rating.zone/)
Рис.14. Динаміка смертності з усіх причин за тижнями років (Мін’юст) і число летальних випадків при COVID-19 за датою подій (МОЗ)
3. Аналіз груп регіонів
3.1. Динаміка захворюваності

На рис.15 і 16 показано епідемічний процес у розрізі груп регіонів, кольорову гаму яких задано на рис.16 (докладніше про групи регіонів див. у «Прогнозі РГ-38»).

Рис.15. Число нових хворих у групах регіонів
Рис.16. Частка нових хворих у групах регіонів
Рис.17. Надрегіональні групи
3.2. Вікова структура та спостережувана летальність
Таблиця 2. Вікова структура випадків хвороби у групах регіонів та число летальних випадків на кожні 1000 випадків хвороби
Таблиця 3. Вікова структура випадків госпіталізації у групах регіонів та число летальних випадків на кожні 100 випадків госпіталізації. Примітка: *госпіталізації за ЦГЗ, куди переважно потрапляють тільки випадки госпіталізації, що відбуваються з одночасним оформленням випадку хвороби, а не після нього
Рис.18. Середній вік випадків хвороби у групах регіонів
Рис.19. Середній вік випадків госпіталізації у групах регіонів
Рис.20. Частка дітей серед випадків хвороби у групах регіонів
Рис.21. Частка дітей серед випадків госпіталізації у групах регіонів
Рис.22. Частка випадків хвороби, що мали летальний результат. Зниження для нещодавніх дат радше спостерігається через наявність незавершених випадків хвороби, аніж вказує на реальні тенденції летальності
Рис.23. Частка випадків госпіталізації за ЦГЗ, що мали летальний результат. Зниження для нещодавніх дат радше спостерігається через наявність незавершених випадків хвороби, аніж вказує на реальні тенденції летальності
Таблиця 4. Летальність і лікарняна летальність. Зниження для нещодавніх дат радше спостерігається через наявність незавершених випадків хвороби, аніж вказує на реальні тенденції летальності Примітка: *госпіталізації за ЦГЗ, куди переважно потрапляють тільки випадки госпіталізації, що відбуваються з одночасним оформленням випадку хвороби, а не після нього
4. Регіональна епідемічна динаміка

Лідером зі смертності на 100 тис. населення несподівано стала Миколаївська область у вираженні числа оприлюднених летальних випадків. Госпіталізацій у цій області також багато, але число випадків хвороби відносно невисоке.

Рис.24. Захворюваність у регіонах (абсолютні значення)
Рис.25. Захворюваність у регіонах (відносні значення)
Рис.26. Летальні випадки у регіонах (абсолютні значення)
Рис.27. Летальні випадки у регіонах (відносні значення)
Рис.28. Обсяги тестування у регіонах
Рис.29. Частка позитивних зразків у регіонах
Рис.30. Госпіталізації за даними ЦГЗ (абсолютні показники)
Рис.31. Госпіталізації за даними ЦГЗ (відносні показники)
5. Аналіз затримок оприлюднення даних
Рис.32. Кількість нових зареєстрованих випадків за день із даними на момент публікації (ліворуч) і на момент настання події (дати тестування, дати одужання/виписки та дати смерті) (праворуч). Для відображення використовувалося рухоме середнє з вікном 7 днів

Рис.32 демонструє динаміку зміни кількості нових інфікованих, нових одужалих і нових летальних випадків за день згідно зі щоденними звітами МОЗ України для України загалом, що показані на момент публікації інформації (лівий графік), та ці ж дані, зведені до дат настання події (правий графік). Рис.32 (правий графік) демонструє нові випадки, показані на дати проведеного тестування, нові одужання, показані на дати одужання/виписки, та нові летальні випадки, показані на дату настання смерті. Дані на дату настання події є коректнішими і не мають нерегулярних стрибків, пов’язаних із затримками внесення даних до реєстру. Але дані на момент події змінюються ретроспективно, через це значення на кінцях інтервалу зазнаватимуть змін у майбутньому.

Рис.33. Кількість нових летальних випадків на дату публікації та на дату настання смерті. Для відображення використовувалося рухоме середнє з вікном 7 днів

Офіційні оприлюднені статистичні дані можна почасти пояснити на основі аналізу затримок оприлюднення інформації. Відомо, що щодня оголошувані нові випадки інфікування, нові смерті та нові одужання насправді не всі настають у попередній день. В окремих випадках можуть траплятися значні затримки між датою фактичного настання події (тестування, виписки, госпіталізації, смерті) та датою внесення цієї інформації до бази та її оприлюднення.

Гарним індикатором щодо реальної кількості нових виявлень на момент тестування може бути кількість ПЛР-тестів із позитивним результатом. Загальна кількість позитивних тестів стає відомою раніше, ніж інформацію про кожен випадок окремо буде внесено до реєстру. Графік на рис.34 показує співвідношення між кількістю позитивних тестів і кількістю нових виявлень на дату тестування.

Рис.34. Порівняння кількості нових виявлень на момент публікації та на момент тестування із кількістю позитивних тестів

Порівняння кількості нових виявлень із кількістю позитивних тестів на рис.34 демонструє, що затримки оприлюднення результатів тестування знову почали збільшуватися подібно до того, як було під час проходження пікового періоду осінньої хвилі. Кількість позитивних тестів добре узгоджується з кривою нових випадків на момент тестування. А кількість оприлюднених нових випадків почала суттєво відрізнятися, що свідчить про суттєвий вплив затримок на офіційну статистику.

Останніми тижнями затримки оприлюднення даних почали збільшуватися (крім виписок), імовірно, через перевантаження системи збору й обробки інформації.

Рис.35. Середні затримки оприлюднення в часі даних про нові виявлення, летальні випадки, госпіталізації та одужання/виписки. Затримки обчислювались як різниця між датою оприлюднення (внесення відповідної інформації до бази даних) і датою фактичного настання події

Із графіка на рис.35 видно, що середні затримки оприлюднення всіх статистичних показників почали збільшуватися. Це означає, що збільшується частка давніх випадків серед нових оприлюднених даних.

Структуру затримки в оприлюдненні нових випадків хвороби та нових летальних випадків показано на рис.36 і 37.

Рис.36. Еволюція в часі затримок оприлюднення кількості нових випадків. Висота стовпчиків показує кількість оприлюднених нових випадків. Кольором позначено розподіл цих випадків за попередніми датами
Рис.37. Еволюція в часі затримок оприлюднення кількості нових летальних випадків. Висота стовпчиків показує кількість оприлюднених нових випадків. Кольором позначено розподіл цих випадків за попередніми датами
6. Порівняння з прогнозом від 23.03.2021 р.
Таблиця 5. Прогнозні значення кількості нових випадків за результатами обчислень статистичною моделлю Prophet і компартментною моделлю SEIR-U

У таблиці 5 прогнозні значення кількості нових випадків від 10.03.2021 р. порівняно із даними на момент оприлюднення. Загалом, спостереження виявилися дещо меншими від очікувань, що свідчить про спадання темпів поширення епідемії.

7. Прогноз розвитку епідемії в Україні з використанням статистичної моделі часових рядів Facebook Prophet

За допомогою методів статистичного аналізу та моделі часових рядів Facebook Prophet було досліджено динаміку щоденної кількості нових хворих для виявлення закономірностей поширення епідемії, для дослідження впливу свят і псевдосвят (аномальних дат на кшталт державних свят, теплих днів без опадів тощо), впливу тижневої та інших видів сезонної мінливості і виявлення їхнього характеру.

Було побудовано модель, яка використовувалась у звітах протягом жовтня–березня і будувалася тільки для хвилі, що спостерігається з липня 2020 р. Ця модель ретельно враховує всі свята і псевдосвята (аномальні дати на кшталт державних свят, теплих днів без опадів, усі дати зміни карантинних умов, зокрема дати карантину вихідного дня й усі дати січневого «локдауну»). Ця модель за даними 6.07–22.03.2021 р. дала прогноз на 6.04–19.04.2021 р. із сумарною відносною похибкою за останні 14 днів – 9,3% (рис.38, 39). Оскільки тенденція набула стабільності, прогноз підготовлено на 14 днів, як і восени.

Рис.38. Дані спостережень кількості нових хворих в Україні (чорні крапки) та 2 тижні прогнозу і прогнози за моделями Facebook Prophet, побудовані за даними 6.07.2020 р. – 22.03.2021 р.
Рис.39. Останні 11 тижнів спостережень кількості нових хворих в Україні (чорні крапки) та 2 тижні прогнозу і прогнози за моделями Facebook Prophet (18.01.2021 р. – 19.04.2021 р.)

Було підготовлено прогноз на 14 днів – до 19.04.2021 р. (таблиця 6).

Таблиця 6. Прогноз кількості нових підтверджених випадків хворих на COVID-19 в Україні за моделлю з урахуванням впливу аномальних дат

Аналіз щодо кількості нових підтверджених випадків захворювань показав таке:

  • значна помилка у прогнозі, зробленому 2 тижні тому, обумовлена впливом надто аномальних даних за 8 березня, який не зміг повною мірою компенсувати механізм моделі Prophet для врахування подібних аномалій. Прогноз, зроблений сьогодні, вже майже не зазнає цього впливу, тому міг би бути точнішим, але поведінка процесу 5-6 днів тому теж викликає питання щодо достовірності цих даних;
  • прогноз передбачає, що поточна хвиля наростатиме і далі, але досвід показує, що побудована модель добре прогнозує лише певні флуктуації під час постійного зростання чи спадання значень і при цьому неспроможна добре спрогнозувати, коли саме хвиля піде на спад, оскільки модель враховує тільки один показник – кількість нових підтверджених хворих. Для визначення дати початку спадання хвилі потрібні інші моделі, які враховують більше показників, – наприклад, модель SEIR;
  • значні аномалії в динаміці кількості нових хворих, які спостерігаються в Україні протягом січня–березня (особливо 8 та 31 березня), на жаль, не дають впевненості у зроблених прогнозах, тому рекомендується використовувати їх обережно.

Обчислення за допомогою моделі Facebook Prophet і аналіз отриманих результатів виконали завідувач кафедри системного аналізу та інформаційних технологій (САІТ) Вінницького національного технічного університету (ВНТУ) доктор технічних наук, професор В.Б. Мокін і аспірант кафедри САІТ ВНТУ А.В. Лосенко.

8. Прогноз розвитку епідемії в Україні з використанням компартментної моделі

У таблиці 7 наведено середні прогнозні результати прогнозів для областей України на період до 13 та 20 квітня. Прогнози не враховують впливу зміни кількості тестувань, кількості підозр і зміни карантинних обмежень. При обчисленнях для областей України вважалося, що репродуктивне число та коефіцієнт летальності залишаються сталими впродовж прогностичного періоду. Репродуктивне число й коефіцієнт летальності обчислювалися з алгоритму калібрування математичної моделі, а для прогнозного сценарію використовувалися середні значення за останній тиждень. Для прогнозу для України було враховано стійку тенденцію до зменшення репродуктивного числа.

Для врахування можливої зміни кількості контактів у часі було додатково розглянуто два сценарії для кожної області: з поступовим збільшенням рівня контактності на 25% та зменшенням на 25%. Зміна відбувалася поступово протягом тижня. У таблиці 2 наведено прогнозні середні рівні виявлення нових інфікованих на день і діапазон їхніх значень на 13 та 20 квітня 2021 року. Наведено також оцінку середнього за тиждень значення репродуктивного числа для кожного регіону, що використовувалося для обчислення прогнозу.

Таблиця 7. Прогнозні значення нових інфікованих за день для регіонів України на 13.04.2021 р. і на 20.04.2021 р. та поточна оцінка репродуктивного числа

Згідно із розглянутими сценаріями, регіонами з найбільшою очікуваною кількістю інфікованих є Дніпропетровська, Київська, Львівська, Одеська, Харківська, Хмельницька області та місто Київ.

Для України загалом отримаємо такі прогнозні числові показники:
Репродуктивне число – 1.08 (середнє за останній тиждень, має тенденцію до зниження)
Середня кількість нових інфекцій за день на 13.04.21: [13441-19088] при середньому значенні 16209.
Середня кількість нових летальних випадків за день на 13.04.21: [397-435] при середньому значенні 412.
Середня кількість нових інфекцій за день на 20.04.21: [12775-23515] при середньому значенні 16351.
Середня кількість нових летальних випадків за день на 20.04.21: [403-481] при середньому значенні 442.

Таблиця 8. Динаміка зміни середньотижневого репродуктивного числа в регіонах України
Рис.40. Зміна в часі репродуктивного числа згідно з калібруванням математичної моделі SEIR-U

На рис.40 показано зміну в часі репродуктивного числа для України загалом, отриману в результаті калібрування математичної моделі на статистичних даних. Тонкими лініями показано оцінки репродуктивного числа для різних областей. На цей момент середньотижневе значення склало 1.08. Прогнозні сценарії для регіонів обчислювалися зі сталим середньотижневим значенням репродуктивного числа, а для України – з урахуванням тенденції до зменшення.

Рис.41. Прогнозні криві кількості нових інфікованих за день для регіонів України, розраховані на період 13.04–20.04 2021 р., порівняно зі статистичними даними МОЗ України за передпрогностичний період (26.03.2020 р.–06.04.2021 р.)
Рис.42. Прогнозні криві кількості нових смертей за день для регіонів України, розраховані на період 13.04–20.04 2021 р., порівняно зі статистичними даними МОЗ України за передпрогностичний період (26.03.2020 р.–06.04.2021 р.)
Таблиця 9. Прогнозні значення кількості нових випадків за результатами обчислень статистичною моделлю Prophet і компартментною моделлю SEIR-U

Таблиця 9 демонструє порівняння прогнозних значень кількості нових випадків на період до 20 квітня 2021 року, обчислених за допомогою двох незалежних моделей – статистичної моделі Facebook Prophet і компартментної моделі SEIR-U. Компартментна модель стійкіша до аномальних статистичних значень, тому що оперує з осередненими в часі даними. Водночас, через це моделі SEIR-U складніше описати спостережувану високу тижневу амплітуду коливань. Слід зазначити, що похибка передбачень значно зростає зі збільшенням інтервалу прогнозування, тому до отриманих результатів необхідно ставитись обережно. Відзначимо також, що в компартментну модель закладено тенденцію зменшення репродуктивного числа, що привело до суттєвої розбіжності зі статистичною моделлю Prophet.

Висновки

1. Протягом останнього тижня продовжувалося зростання показників епідемічної динаміки, оновилися рекорди реєстрації нових і летальних випадків. Разом з тим, темпи поширення зменшуються вже протягом двох тижнів. Зростає частка давніх випадків у щоденно оприлюднюваних даних. Це означає, що реальні темпи поширення можуть бути меншими, ніж ті, що випливають з офіційної статистики. На користь цього твердження свідчать такі дані: пройдено максимум позитивності ПЛР-тестів; кількість позитивних ПЛР-тестів не зростає, а демонструє вихід на «плато»; абсолютна кількість ПЛР-тестів почала знижуватися; динаміка кількості позитивних тестів залишається узгодженою із кількістю нових випадків, поданих на дату проведення тестування (рис.34). Тому ймовірно, що Україна зараз перебуває на початку фази плато, що є дуже непевним станом і може тривати кілька тижнів (за досвідом подолання осінньої хвилі). Дані офіційної статистики суттєво залежатимуть від затримок внесення й обробки статистичної інформації. Летальність суттєво залежить від наповненості та забезпеченості лікарень, тому є дуже складно прогнозованою.

2. Середньотижневе значення репродуктивного числа склало 1.08 і має тенденцію до зниження. Середня кількість нових виявлень зросла до 15175 осіб на день, середня кількість летальних випадків – до 371 смертей на день у середньому за останній тиждень. Згідно з прогнозними обчисленнями, середня кількість нових випадків дорівнюватиме 18684 (Prophet) і 16209 (SEIR-U) протягом тижня 7–13 квітня 2021 року та 16351 (SEIR-U) протягом тижня 14–20 квітня 2021 року (таблиця 9). Докладніше прогноз представлено у таблицях 7, 8 і на рис.38–43.

3. За аналізом даних про загальну смертність від Міністерства юстиції України, надлишкова смертність у березні над середнім рівнем у 2015–2019 роках близька до числа зареєстрованих летальних випадків від COVID-19.

4. Спостережувана летальність демонструє зростання в останні 3-4 тижні, але все ще лишається у діапазоні 2,2%–2,5%.

5. Частка госпіталізованих дітей продовжила зростання, що відповідає інфекційним особливостям британського штаму вірусу B.1.1.7. Найбільше зростання спостерігалося серед дітей до 10-ти років.

Матеріали опублікували: Прес-служба НАН України

Джерело

Поділитися:
Share
Усі відео