Število novih okužb s koronavirusom te dni upada, lahko s svojega vidika pojasnite, zakaj?
Število okužb pada izrazito, danes (25.11.) jih je bilo tisoč manj kot pred tednom dni. Upamo in želimo, da bi se to upadanje nadaljevalo. Tako lahko rečemo, da smo dosegli vrh četrtega vala po številu okužb.
Po zakonitostih dinamike epidemije bomo v kratkem dosegli vrh v bolnišnicah in na intenzivnih oddelkih, potem pa še v številu smrti. In če bodo številke še naprej padale, lahko pričakujemo počasno umirjanje epidemije tudi v bolnišnicah, ki so ta hip najbolj obremenjene. Glede na modele epidemije sem na začetku meseca predvideval, da bo na intenzivnih oddelkih v tem času med 270 in 320 bolnikov. Danes jih je 288.
Je ležalna doba na intenzivah v tem valu daljša kot v prejšnjih valih?
Take so informacije zdravnikov.
Vrh na intenzivnih oddelkih v bolnišnicah ste iz svojega modela epidemije napovedali za konec novembra oziroma začetek decembra. Ali to še drži?
Glede hospitalizacij na navadnih oddelkih smo na vrhu, medtem, ko bo število hospitaliziranih na oddelkih intenzivne terapije vrh doseglo konec novembra.
Minister za zdravje Poklukar je nekaj dni nazaj predvideval, da bo število hospitaliziranih na intenzivnih oddelkih naraslo na 300. Glede na to, da imamo 302 razpoložljivi postelji na intenzivi, ali vaši modeli kažejo na to, da bomo intenzivo stisnili skozi?
Mislim, da jo bomo. Vsi vemo, da je zdravstveni sistem na robu zmogljivosti, vendar trenutno se z maksmalnimi napori trudijo vzdržati ta pritisk. Do števila 300 hospitaliziranih na intenzivnih oddelkih kot kažejo današnje številke, po vsej verjetnosti ne bomo prišli, bomo pa zelo blizu. Za oceno, kakšne bodo posledice za zdravstveni sistem pa so pristojni drugi.
Janez Žibert, profesor na Zdravstveni fakulteti.
Pred nekaj tedni, ko je število okužb začelo naraščati, ste menili, da bi bil v tistem trenutku nujen lockdown. Zakaj?
Zagovarjal sem, da bi lockdown uvedli takoj po prvem novembru oziroma po krompirjevih počitnicah. Projekcije so takrat kazale na zelo problematičen dvig števila okužb, od 250 do 350, celo 400 zasedenih intenzivnih postelj. Po podatkih iz zdravstva smo imeli takrat 200 intenzivnih postelj. Zato se mi je zdelo smiselno, da bi začasno podaljšali počitnice za teden dni in naredili mehki lockdown. S tem bi gotovo prekinili dinamiko epidemije in bi imeli danes manjši pritisk na bolnišnice. Ker pa smo to zamudili, lockdown ni bil več smiseln.
"Avstrijci so v svoji situaciji lockdown naredili pravočasno. Lockdown oziroma podobne ukrepe je po simulacijah vedno smiselno uvesti na začetku naraščanja okužb, ko pa se število okužb že bliža vrhu, je ukrep zaprtja neučinkovit. Naši odločevalci so očitno menili, da imamo dovolj kapacitet, da skozi ta val pridemo brez zaprtja".
Uvedba lockdowna torej pomeni podaljševanje epidemije?
Uvedba katerih koli ukrepov, ki zmanjšujejo število stikov, pomeni zmanjševanje efektivnega reprodukcijskega števila R. R je v dinamiki epidemije zelo pomemben parameter in glede na R lahko ocenimo, kako hitro bomo dosegli vrh vala, kako bo velik ter koliko časa bo trajal.
Če sprejmemo katerega od ukrepov za zmanjševanje stikov, zmanjšamo R. Če ukrep sprejmemo, preden okužbe dosežejo vrh, režemo vrh in s tem podaljšujemo čas epidemije, ampak na mnogo nižjih številkah, kar pomeni, da je epidemija obvladljiva.
Z vidika zdravstvenega sistema je to smiselno, ker preprečujemo prezasedenost bolnišničnih kapacitet. Če ne uvedemo nobenih omejitev, prej dosežemo vrh okužb in število okužb začne prej padati, vendar so posledice tega lahko katastrofalne. Švedi so to poskušali narediti v prvem valu pa vemo, kako se je pri njih to končalo.
Nekateri menijo, da PCT deluje kot lockdown? Kaj pravite vi?
PCT deluje, če ga izvajamo striktno. Če ga ne izvajamo striktno, ta ukrep nima smisla.
PCT ni lockdown, je ukrep, ki zmanjšuje možnost prenosa okužbe, ne zmanjšuje pa števila stikov. R pa je odvisen od obeh faktorjev, od števila tveganih stikov in od možnosti prenosa okužbe ob takih stikih. Če ste preboleli, cepljeni ali testirani, se s tem zmanjšuje možnost prenosa okužbe, čeprav imate lahko veliko stikov. Nefarmakološki ukrepi pa vedno delujejo v smeri zmanjševanja števila stikov. To sta dve strani iste enačbe.
To pomeni, da smo PCT začeli striktno spoštovati?
Po zadnjih vladnih ukrepih se je PCT začel bolj striktno uveljavljati in dejansko smo s spoštovanjem pogoja PCT dosegli preobrat v dinamiki epidemije, kar je zelo spodbudno.
Ali lahko bolj detajlno ocenite, kaj je povzročilo ta preobrat, bolj striktno preverjanje PCT ali samotestiranje v šolah? Ali gre za preplet obojega? V bistvu me zanima, kako bistveno je pri zniževanju okužb delovalo samotestiranje v šolah?
Kot modelar, matematik, numerično težko presojam vrednost vsakega ukrepa posebej. To je praktično nemogoče pokazati, ker je dinamika epidemije kompleksna in jo je zelo težko natančno modelirati. To je en del odgovora, drugi del odgovora pa je, da se z večjim številom odkritih okužb in posledično umikom okuženih iz populacije s samoizolacijo in karanteno, možnost prenosa okužbe zmanjša.
Velika neznanka v Sloveniji še vedno ostaja število dovzetnih za bolezen, torej tistih, ki niso ne cepljeni ne preboleli. Ocenjujem, da jih je okoli 500 tisoč, število pa se manjša s tem, ko se prekužujemo. Kar nekaj ljudi torej z virusom še ni imelo nobenega stika.
Janez Žibert, profesor na Zdravstveni fakulteti.
Domneva se, da je okuženih trikrat več, kot je potrjenih s testi. So to zgolj ugibanja?
Iz modelarskega vidika je treba predvidevati, koliko ljudi je še dovzetnih za okužbo, oziroma koliko je tistih, ki so cepljeni in preboleli. Pri tem pa se ne smemo zanašati samo na uradno potrjene primere. Zato imamo modelarji določene faktorje ali uteži, s katerimi »popravljamo« število uradno zaznanih okuženih v predvidevano število okuženih ob nekem času v populaciji. V mojem modelu se ta faktor giba med 2 in 2,5. Glede na tuje študije predvidevamo, da je v populaciji najmanj dvakrat več okuženih, kot jih zaznamo s testiranjem.
Kako je na vaše modeliranje vplivalo spoznanje oziroma podatek, da se cepljeni okužijo v večji meri, kot je bilo sprva predvidevano, oziroma, da učinek cepiva popušča?
V skladu z razvojem epidemije in novimi spoznanji so se razvijali tudi modeli. Vsekakor je uporabljati model iz prvega vala epidemije, slabo. V model je treba vključevati tako cepljene, prebolevnike kot tudi nove različice virusa. To so minimalne zahteve, ki jih mora upoštevati modeliranje epidemije v današnji situaciji.
V svoj model to vključujem na način, da osebe, ki so bile cepljene ali prebolele, po nekem času, ko naj imunosti ne bi bilo več, spet vključujem v model.
Drug način pa je, da glede na znanstveno literaturo, upoštevam učinke cepljenja. Tako v modelu predpostavljam, da je možnost okužbe pri cepljeni osebi do petkrat manjša, možnost za težji potek in hospitalizacijo je desetkrat manjša, desetkrat manj verjetna je tudi smrtnost cepljenih oseb od necepljenih. Te faktorje povzemam po znanstvenih ugotovitvah. In če se spreminjajo, je potrebno to upoštevati.
Kateri so najmanj predvidljivi faktorji pri napovedovanju razvoja epidemije? Verjetno nove različice?
Rad bi poudaril, da nisem zagovornik tega, da se epidemiološke modele uporablja za napovedovanje poteka epidemije, saj menim, da niso še dovolj dobri za takšne stvari oziroma je dinamika epidemije precej kompleksen proces, kjer je potrebno upoštevati veliko dejavnikov, predvsem pa imamo en dejavnik, ki je nepredvidljiv in to je človekovo obnašanje v epidemiji. Zato bolj zagovarjam uporabo modelov za preigravanje različnih scenarijev, naprimer v primeru sprejetja določenega ukrepa, pospešitve cepljenja, razvoja nove različice … Odločevalci imajo tako več informacij. Smiselne so tudi analize za nazaj, ko poznamo dejansko stanje in lahko uporabimo različne simulacije modela za preučevanje možnosti poteka epidemije in s tem dobimo vpogled, kaj so bili ključni dejavniki pri razvoju epidemije.
Same napovedi pri epidemioloških modelih pa temeljijo na ocenah dejanskega stanja epidemije, ki jih nato na tak ali drugačni način ekstrapoliramo v prihodnost. Epidemiološko modeliranje ni kot modeliranje vremena, pri modeliranju vremena namreč ni vpliva človeškega faktorja, pri modeliranju epidemije pa je in predvideti človeško obnašanje v epidemiji, je zelo zahtevno oziroma nemogoče.
Kako smo prišli do podatka, da v Sloveniji za zaustavitev širjenja virusa potrebujemo 70-odstotno precepljenost populacije? Govora je bilo tudi o 80-odstotni in 83-odstotni precepljenosti? Kateri podatek je pravi?
Z matematičnega stališča je to precej enostavno. Vsaka nalezljiva bolezen ima svoje lastno reprodukcijsko število R, ki pomeni, koliko oseb okuži ena okužena oseba, torej pove, kako hitro se epidemija širi. Gripa ima R okoli 1.5, prva različica koronavirusa je imela ocenjen R okoli 3, delta različica ima med 6 in 8.
Epidemija raste, ko je R nad 1 in pada, ko je R pod 1. Če je torej R=6, je treba, da se epidemija ne bi širila, od šestih ljudi, ki bi bili potencialno okuženi, pet umakniti, oziroma jih precepiti. To je meja, ko lahko rečemo, da se epidemija ne bo več širila eksponentno. Realno je ta odstotek nekoliko nižji, ker epidemija ne sledi strogemu homogenemu širjenju, ko vsak okuži natančno šest ljudi, če je R=6. Realno je R nižji, zaradi tega ta delež še nekoliko znižamo. Če je R=6 pri delta različici, bi morala biti precepljenost 5/6, kar je približno 83 odstotkov, ampak realno bi okoli 75 odstotna precepljenost v celotni populaciji zadostovala.
Janez Žibert, profesor na Zdravstveni fakulteti.
Vem, da ste rekli, da ne marate napovedi, ampak glede na to, kar sva se pogovarjala, je skorajšnji novi val ki ga minister Poklukar in vodja strokovne skupine Beovićeva napovedujeta zaradi nizke precepljenosti res verjeten?
Glede novih valov je zelo nepredvidljivo napovedati, kdaj se bodo zgodili. Razmislek pa gre v tej smerI: učinkovitost cepiva sčasoma pada in če ne bomo dovolj hitro izvajali dodatnega cepljenje, da bomo učinkovitosti na ta način dvignili, se naslednji val lahko zelo hitro zgodi. Pričakujem ga še v zimskih mesecih, saj se tisti, ki so bili cepljeni ali so bolezen preboleli v začetku leta, vračajo med potencialno dovzetne.
Kaj pa cepljeni prebolevniki?
V modelu je upoštevano, da se prebolevniki po nekem času vračajo v model, vendar imajo manjšo možnost okužbe kot necepljeni in neprebolevniki.
Raziskovali ste tudi vpliv cepljenja na dinamiko epidemije, kaj so glavne ugotovitve? Kaj bi se, glede na vaše raziskeve, dogajalo zdaj, če bi bila precepljenost 70 odstotna?
Z analizo sem poskušal pokazati, kako je cepljenje vplivalo na dosedanji potek epidemije v Sloveniji. Izkazalo se je, da zelo. V analizi smo primerjali različne scenarije cepljenja in jih primerjali z dejanskim potekom cepljenja. Če ne bi izvajali cepljenja ali pa bi bil delež cepljenja nižji, kot je bil taktarni, okoli 35 odstotkov, bi imeli mnogo večje težave z epidemijo že ob koncu poletja oziroma na začetku jeseni, ko se je pojavila različica delta in bi morali nujno izvajati nefarmakološke ukrepe.
Pri višji precepljenosti, okoli 70 odstotkov, pa zdaj ne bi imeli takšnih težav, kot jih imamo. Četrti val bi se v zimskih mesecih prav tako zgodil, ampak zadeve bi imeli pod nadzorom. To se zdaj dogaja v evropskih državah, kjer imajo višjo precepljenost, v Nemčiji, Avstriji.
Katere podatke pogrešate, da bi lahko pripravili še boljši model in projekcijo?
Pri COVID-19 sledilniku potrebujemo zelo veliko podatkov in vzpostavili smo veliko povezav in procesov, kako do teh podatkov pridemo. Navsezadnje smo še vedno prvi v Sloveniji, ki pridobivamo podatke z intenzivnih oddelkov. Podatki, ki bi bili potrebni za vsakodnevno modeliranje, so starostna struktura tistih, ki so v bolnišnicah, njihov cepilni status, podatki o tem, ali so prebolevniki in cepljeni ali so samo prebolevniki. To je nekaj kategorij, ki jih ne bi bilo težko pridobiti, če bi imeli hiter in enostaven sistem za vpisovanje, ki ga trenutno nimamo. Hkrati pa je težko zdravstvene delavce, ki so v prvih bojnih linijah obremenjevati še s temi zahtevami.
Ampak nekateri od teh podatkov na Sledilniku so.
Ja, podatke o starostni strukturi dobimo enkrat tedensko oziroma takrat, ko jih objavi NIJZ. NIJZ je v času epidemije tudi zelo izboljšal poročanje o pomembnih podatkih epidemije, tako da del podatkov pridobivamo neposredno z njihovega spletnega portala.
Modeli so eno od ključnih orodij za sprejemanje ukrepov, kako poteka komunikacija med vami in vlado?
Odločevalci prav gotovo uporabljajo model Matjaža Leskovarja, ki dela na Institutu Jožef Stefan. Kolikor vem, pa spremljajo tudi druge modele, tudi mojega. Po potrebi tudi komuniciram s strokovno skupino o pomembnih dogodkih s stališča razvoja epidemije, predvsem z doktor Beovičevo.
"Mogoče manjka bolj sistematičen pristop, kako bi se lahko odločevalci seznanili z modelskimi napovedmi, na primer po zgledu Avstije ali Nemčije, ko imajo modele transparentno objavljene in ustrezno ovrednotene. Ko je treba sprejeti pomembne odločitve, bi bilo po moje smiselno vključiti več modelarjev kot pomoč skupini, saj smo modelarji tisti, ki najbolje poznamo svoje modele in vemo, kaj zmorejo in kaj ne. V pomembnih odločitvah se ne bi zanašali le na napovedi enega modela, saj se je lažje odločati, če vsi modeli kažejo enako, kot če kažejo različno. Smiselno bi bilo tudi, če bi dobre modele združili v skupen model in tako dobili bolj zanesljive napovedi."
Janez Žibert, profesor na Zdravstveni fakulteti.
Zakaj prihaja do tega, da se določene napovedi, denimo vaša in napoved Matjaža Leskovarja z IJS razlikujeta?
Sam modela Matjaža Leskovarja ne poznam tako dobro, poznam pa njegove napovedi. Modela sta v osnovnem konceptu podobna, oba sta zgrajena po principu oddelčnih modelov, vendar pa potem na drugačen način modeliramo prehode med oddelki in imava drugačne tipe oddelkov in podmodelov.
Vodilo pri mojem modeliranju je, da znam pojasniti, zakaj pride do določenih stvari, da imam v modelu vključene ključne elemente, ki vplivajo na epidemijo, to je cepljenje, nove različice virusa, obnašanje ljudi. Zelo pomembno se mi zdi, da imam model razdeljen pet starostnih skupin v katerih so različni deleži precepljenosti. Da imamo nizko precepljenost v splošni populaciji je res, ampak v nekaterih starostnih skupinah je precepljenost visoka, zato ne moremo metati vsega v en koš.
Treba je upoštevati tudi dinamiko cepljenja, ne samo končni rezultat. To so elementi, ki jih upoštevam, kako točno to upošteva kolega Leskovar, ne vem natančno. Sam sem svoj model tudi predstavil in opisal na način, da vsak, ki se na to spozna, razume, kako deluje model. To je nenazadnje način transparentnosti, ki si jo želimo na Sledilniku. Model ima gotovo veliko pomanjkljivosti in težav, je pa podoben modelu ameriške skupine, ki je uporabljala podoben model za načrtovanje strategije cepljenja v ZDA in je bil članek objavljen v reviji Nature.
Mogoče še to. Med prvim in drugim valom smo podali iniciativo, da bi modele združevali v skupno platformo v okviru Sledilnika, vendar do tega zaradi različnih načinov podajanja rezultatov, ni prišlo. Zato sem sem svoj model vključil v tudi v evropski konzorcij modelov, ki pod okriljem ECDC pripravlja modelske napovedi za za vse evropske države. Lokalnih modelov so zelo veseli, saj globalni modeli, ki so naučeni na skupnih evropskih podatkih slabše napovedujejo poteke za posamezne države. Upam, da bo skupni model za Slovenijo zaradi mojega prispevka bolj natančen.
Treba je povedati tudi to, da je treba modele vrednostiti, koliko so natančni. Tega v Sloveniji, kolikor je meni znano, ni naredil še nihče. V tem konzorciju se vsi modeli tudi vrednotijo, kar je dodatna vrednost modela.
Katero sklepanje se je tekom epidemijo izkazalo za najbolj napačno? Če pogledate epidemijo od začetka do tukaj, kjer smo zdaj?
Problem, ki sej je potrdil med epidemijo, je narava širjenja epidemije. Najbolj osnovni modeli predvidevajo homogeno širjenje, kar pomeni, da vsi približno enako okužimo ljudi in da se bolezen povsod približno enako širi. Taki modeli pa niso primerni za to situacijo. Bili bi primerni naprimer za modeliranje širjenja epidemije v domu za ostarele, kjer je enaka struktura ljudi, približno enako obnašanje in enako število interakcij. Tako bi napovedali, kako se bo razvijala epidemija v domu za ostarele, ampak to se že ve, torej to ni nobena dodana vrednost.
Modele je treba prilagoditi za heterogeno obnašanje virusa, kar pomeni, da je treba model prilagoditi starostnim skupinam, lokaciji, različnim potekom bolezni pri različnih ljudeh, njihovih povezavah, mobilnosti ... Tako lahko postanejo modeli zelo kompleksni in težko obvladljivi v smislu, da ne vemo več natančno, kaj vpliva na kaj in kako se bo to odražalo v končnem poteku epidemije. Pomembno je tudi povedati, da so za dobre modele potrebni dobri vhodni podatki. Slabi podatki, slabe napovedi, je pravilo. Za dobre modele bi potrebovali bolj natančne podatke, bolj globoke podatke se temu reče. Tako ni dovolj, da vemo samo koliko bolnikov je danes v intenzivni obravnavi, ampak tudi, koliko so stari, kakšen je status cepljenja, od kod prihajajo in podobno. Pomembno je tudi poznati žarišča okužb in še kaj.
Kaj za potek epidemije pomeni heterogeno širjenje?
Širjenje neke nalezljive bolezni je vedno heterogeno, to pomeni, da se različno širi po populaciji. Zato je zelo nevarno obravanavati širjenje epidemije povsod na enak način. Je pa res, da se lahko v nekem trenutku epidemija bolj obnaša homogeno. To lahko razložim s primerjavo drugega in četrtega vala.
V drugem valu smo imeli eno različico virusa, do katere smo bili vsi enako dovzetni, ni bilo cepiv ali zdravil, virus je bil zelo razširjen po celotni Sloveniji. Tako je širjenje virusa potekalo približno enakomerno, torej homogeno. V četrtem valu pa imamo drugačno situacijo. Imamo bolj kužno različico, imamo cepljene in prebolele, nimamo lockdowna. Virus se širi v mehurčkih cepljenih drugače kot necepljenih, torej počasneje in hitreje. Zato se število okužb viša in niža, odvisno, kako virus prihaja v žepke dovzetnih. Tako je to širjenje bolj heterogeno, kar lahko čisto spremeni dinamiko epidemije. To se dogaja v Veliki Britaniji, kjer imamo že od julija naraščanje in padanje števila okužb, pa spet naraščanje. Skratka precej nepredvidljivo.
Janez Žibert, profesor na Zdravstveni fakulteti.
Pred začetkom intervjuja ste mi rekli, da ste pričakovali, da bo epidemije z jesenjo konec. Kje ste se ušteli?
Rečeno je bilo in cilj je bil, da bomo imeli na začetku poletja že 60-odstotno precepljenost, konec poletja pa 70-odstotno. To simulacijo sem naredil. Če bi imeli danes 70-odstotno precepljenost ali več, danes ne bi imeli tega intervjuja.
Vprašanje za konec, kdaj torej bo epidemija koronavirusa izzvenela?
Nisem strokovnjak za epidemije, sem strokovnjak za modeliranje epidemije in kot laik menim, da bo izzvenela takrat, ko jo bomo imeli pod nadzorom. Kontrolirali pa jo bomo s cepljenjem in zdravili. Na ta način bomo preprečevali težje poteke bolezni in ščitili zdravstveni sistem. Če hočemo z virusom živeti, bi morala biti precepljenost 80 in več odstotna in jo na tej ravni vzdrževati, da ne bi dobili še kakšne nove različice virusa, ki bi bila še bolj kužna, ali pa cepljenje ne bi učinkovalo.
