“Макроэкология коронавирусной пандемии в Антропоцене”

Польский орнитолог Piotr Skorka с соавт. (2020) сделали давно назревшую работу по макроэкологии коронавирусной пандемии, посмотрев темпы роста заболеваемости и смертности в разных странах-популяциях в зависимости от ВВП, плотности населения, потока...

Print Friendly Version of this pagePrint Get a PDF version of this webpagePDF

Снимок экрана от 2020-12-12 22-03-07

Польский орнитолог Piotr Skorka1 с соавт. (2020) сделали давно назревшую работу по макроэкологии коронавирусной пандемии, посмотрев темпы роста заболеваемости и смертности в разных странах-популяциях в зависимости от ВВП, плотности населения, потока туристов из данной страны в прочие и другие показатели её положения в глобальной экономике. |Мы сделали перевод и дальше его пересказываем с некоторыми комментариями.

Постановка проблемы

Авторы проверили гипотезы о напрашивающихся коррелятах распространения болезни в зависимости от разных представлений о социальных факторах распространения. Они смотрели, действительно ли число случаев COVID-19, рост смертности и заболеваемости:

(1) положительно связаны с плотностью населения,

(2) с долей городского населения как прокси уровня межличностных контактов,

(3) возрастом населения в данной стране как мерой уязвимости среднего человека к короне;

(4) чистым коэффициентом миграции и

(5) количеством туристов в качестве косвенных факторов инфекционного давления; есть ли отрицательная связь с

(5) валовым внутренним продуктом как прокси качества медпомощи, а также географическим положением страны, долготой и широтой, а также временем — числом дней от начала пандемии в данной стране.

Что обнаружили?

1) Положительную связь между заболеваемостью в данной стране и валовым внутренним продуктом, количеством туристов и географической долготой;

2) положительную связь смертности с валовым внутренним продуктом, количеством туристов в стране и географической долготой. Их влияние нелинейно, с четкими пороговыми значениями, выше которых частота заболеваний и смертей от COVID-19 быстро росла.

3) Положительную связь заболеваемости с турактивностью и ВВП, но отрицательную — со средним возрастом населения и географической долготой;

4) Вспышка развивается медленней в менее урбанизированных странах;

5) Распространение коронавируса положительно связано с доходом населения и его мобильностью в его трате, почему важен занос туристами, но не мигрантами. Оно утяжеляется старением и не связано с плотностью популяции как таковой;

6) География, возможно через климат, также играет роль в пандемии [этот вывод сейчас подтверждается остановкой развития эпидемии на лето, и подъёмом второй волны осенью; правда, второму содействовал лоббизм бизнеса, усиленно агитировавшего против локдауна именно в тех регионах, в которых он успешно осуществлялся весной, вроде Калифорнии. Прим.публикатора].

Это показывает корреляционная плеяда на рис.1 и столбчатая диаграмма на рис.2.

Y3_9g1i91pc

Рис.1. Корреляция между независимыми переменными, включёнными в анализ, показаны лишь статистически значимые связи, их сила показана шириной линий. Age = средний возраст населения в соответствующих странах, Dens = плотность населения; GDP = ВВП местной экономики; Lat = географическая широта центра данной страны; Lon = его же географическая долгота; Mig = чистый коэффициент миграции; Time = время в днях от старта эпидемии в данной стране; Tour = количество туристов в данной стране; Urban = урбанизация населения, %.

3lr52KQiUMM

Рис.2. Вклад независимых переменных (ось Х) в объяснение откликов модели (сверху вниз — число случаев, число смертей и рост). Объяснённую дисперсию раскладывали на независимые компоненты, объясняемые разными переменными и дальше смотрели их вклад в объяснённое (ось У). Красные столбики — объяснено >1%.

Дальше следует более подробный пересказ. Обычно считается, что вирусные заболевания склонны передавать дети и подростки, из-за более низкого иммунитета — в отличие от пожилых, они меньше сталкивались с этой болезнью в прошлом. Однако распространение свиного гриппа Н1N1 весной и летом 2009 г. в разных странах показали существенный сдвиг возраста местных случаев передачи — взрослые заражали в основном незатронутые районы, тогда как дети выступали разносчиками в своих общинах.

Поскольку молодые люди меньше страдают от коронавируса, авторы предположили что они могут быть активными переносчиками.

Поэтому авторы предположили, что, с одной стороны, заболеваемость и смертность будут выше в странах с низкой продолжительностью жизни, с другой — ожидается, что 3 выбранные переменные отклика (число случаев заболевания, число смертей, темпы роста заболеваемости) будут выше в более бедных странах, с меньшим ВВП, т.к. он — прокси качества здравоохранения, в частности с ним коррелирует выживаемость от таких болезней, как рак.

вторы не учитывают социального неравенства, в меру которого большинство бедняков живут вовсе не в самых бедных, но в самых «рыночных» странах, да и в богатых странах плюсами от богатства наслаждаются не более трети. Чем выше неравенство, тем больше доля населения, которое это богатство вырабатывает, но им не пользуется. Эти бедняки в целом становятся тем бедней, чем неравенство больше. Уровень соцнеравенства также положительно связан с распространением в обществе «социальных язв», в т.ч. и болезней: чем он выше, тем хуже состояние здоровья “среднего человека” и выше доля “бедствующих”, страдающих от таких болезней, которые кажутся “навсегда побеждёнными” большинству, вроде возвратного тифа у бездомных Лос-Анджелеса.

По этой причине рост социальных расходов, сокращающий неравенство, улучшает состояние здоровья лучше, чем собственно расходы на медицину.См. данные Daniel J.Dutton (2018) по динамике здоровья населения по 9 канадским провинциям за 1981-2011 гг., сопоставленным с объёмом социального обеспечения и расходов на медицину, в $ на душу населения. Где (и когда) отношение первого ко второму превышало среднее по стране, показатели здоровья были лучше, даже при уменьшении собственно медицинских расходов до ниже среднего уровня. Роста социальных расходов относительно медицинских на 1% во все годы заметно улучшал ситуацию со здоровьем, независимо от того, росли расходы на медицину или снижались. На каждый % роста социальных расходов смертность, предотвратимая медицинским вмешательством, уменьшается на 0,1%, а среднеожидаемая продолжительность жизни возрастает на 0,01%. Уже при росте соотношения расходов на соцобеспечение и медицину на 1/5 прибавка в продолджительности жизни заметна. Прим.публикатора].

Неучёт данного обстоятельства сказался на результатах работы, учтя, они бы могли лучше их объяснить. Авторы старались определить, какие глобальные факторы связаны с данным этапом пандемии коронавируса, для этого проверяли следующие рабочие гипотезы.

А. 3 переменные отклика (число случаев заболевания; число смертей от короны; темпы роста числа заболевших) положительно связаны с плотностью населения.

Б. Они же положительно связаны с долей населения, проживающего в городах.

В. 2 отклика из 3-х отрицательно связаны со средним возрастом населения, но число смертей — положительно.

Г. Они же положительно связаны с количеством туристов, посещающих данную страну,

Д. — с долей иммигрантов в стране, но

Е. Негативно связаны с ВВП, и положительно – с чистым уровнем миграции (долей иммигрантов) в данной стране.

Страны рассматривались как глобальный населённый пункт, т.е. сводились к точке, соответствующей её центру и использовались координаты последнего.

Проверка гипотез состояла в создании модели действия факторов на отклики методами дисперсионного анализа. Её факторы (объясняющие переменные): плотность населения (Dens), доля населения, проживающего в городах (Urban), средний возраст населения (Age), количество туристов, посещающих страну (Tour), чистый коэффициент миграции (Mig; он отрицателен, если преобладает эмиграция, положителен если иммиграция), валовой внутренний продукт в миллионах долларов США (ВВП), время в днях с момента регистрации первого случая в данной стране (время), географическая долгота (долгота) и широта (широта) центроида страны.

Результаты проверки рабочих гипотез

Большинство предположений авторов не оправдались. В дисперсию числа случаев коронавируса вклад >1% дают всего 3 переменные — ВВП, число туристов и долгота (рис.2). Зависимость заболеваний от ВВП нелинейная и пороговая, оно подскакивает при ВВП >$60 млрд (рис.3А). Зависимости от плотности и от числа мигрантов не найдены. Сходная зависимость и от числа туристов, здесь порог наблюдается когда их >20 млн. (рис.3В).

-7nY3wiufvM

Рис.3. Прогноз числа случаев заболевания на основе регрессии, учитывающей все влияния (красная линия) в зависимости от изменений а) количества туристов, б) ВВП в) географической долготы. Серые линии — разница между этим прогнозом и прогнозом на основе лишь данной переменной, когда значения всех остальных минимальны. Ось Х — распределение значений каждой переменной в децилях.

Число случаев также увеличивается сообразно росту долготы, от Азии до Европы: все 3 переменные в целом объясняют 81% дисперсии этого показателя. Дисперсию второго отклика, число смертей, объясняют 4 переменные с >1% каждая — число туристов, число случаев, ВВП и долгота. Порог, за которым число смертей сильно увеличивалось, составил 30 млн.туристов (рис. 4A); несильное увеличение числа смертей отмечено за порогом в $400 млрд. ВВП (рис.4С). Число смертей растёт также пропорционально росту числа случаев (в т.ч. потому что при загрузке системы здравоохранения ухудшается качество лечения каждого следующего).

y8D43tDSeU0

Рис.4-5 — аналогичные графики зависимостей для числа смертей от короны и темпа роста заболеваемости.

Уменьшение смертей также связано с увеличением географической долготы; все вместе факторы объясняют 92% дисперсии данного показателя. На темпы роста заболеваемости влияют объясняя >1% дисперсии почти все выделенные переменные, кроме числа случаев, но понемножку (рис.2), общая доля дисперсии, объяснённой ими, невелика — 22%. Прежде всего, они увеличивались со временем (рис. 5А); они положтельно связаны с ВВП, и также порогово: некоторое увеличение темпов роста видим когда он > $2 млрд, и сильное — когда он >400 млрд. (Рис. 5B).

IjRO5GEOKPU

Рост заболеваемости падала с увеличением географической долготы (рис. 5C); на него влияет и плотность населения — нелинейно, рост идёт медленней в диапазоне плотностей от 50 до 500 чел/кв.км (рис. 5D). Более пожилое в среднем население страны снижает темпы роста заболевания (рис. 5E), рост числа туристов увеличивает его, зависимость тоже нелинейная (рис. 5G). Темпы роста нелинейно меняются с географической широтой (рис. 5F): он значимо увеличен между двумя тропиками, но значимо снижен в странах, расположенных северней 50 град.с.ш. (рис. 5F).

Интересна зависимость темпов роста заболевания от скорости миграции (рис. 5H): они значимо выше, когда сальдо эми- и иммиграции близко к нулю, чем когда преобладает то или другое (рис. 5G); наконец, они снижены в странах с низкой урбанизацией населения, но максимальны на сильно урбанизированных территориях.

Обсуждение

Самое интересное в исследовании — то что не нашли положительной связи числа случаев/числа смертей с плотностью населения. Это противоречит теории, и данным по другим заболеваниям. Возможно, она существенна при рассмотрении эпидемиологического процесса в меньшем пространственном масштабе [другой вариант — нет, большинство заражений происходят в закрытых помещениях с вентиляцией, в общественном транспорте, либо при личных контактах, более тесных, чем на улице. Прим.публикатора]. Слабое нелинейное влияние плотности населения на темпы роста заболеваемости также противоречит ожиданиям, поскольку при умеренной плотности темпы роста были низкими.

Очень важной оказывается зависимость от туристов. В экологическом плане пандемия коронавируса оказывается похожа на опасные инвазивные виды растений и животных, где важны антропогенные средства преодоления географических барьеров, позволяющие захватывать новые территории. Пороговое усиление числа заболеваний/смертей при больших турпотоках также напоминает закрепление инвазивного вида на ещё незанятой территории, вероятность которого пропорциональна числу заносов [и, скажем, в РФ болезнь началась множественными заносами из ЕС, см. рассказ и препринт Andrey B. Komissarov et al., 2020]. А дальше свою роль оказывают «давление размножения» и непрерывная колонизация новых районов, опять же как у инвазивных видов

оэтому так важны карантин с масочным режимом2, и так опасно снимать их под давлением бизнеса или игнорировать из-за политических предубеждений, можно разом испортить весь предыдущий успех3].

В последние 10 лет не только сам турпоток существенно вырос, но радикально расширился набор стран, посещаемых туристами — как правило, из богатых стран «севера» и богатеющего «востока Азии». О роли туризма уже сообщалось в предыдущих исследованиях, а работа по распространению заболеваний новым коронавирусом внутри КНР показала прямую связь вспышек с мобильностью посещающих другие территории. Поэтому ограниченное посещение стран с высокой заболеваемостью или карантин для вернувшихся оттуда могут быть эффективным решением. Роль туризма дальше должна быть исследована особенно тщательно, это самый важный предиктор в модели. Неожиданным было и отсутствие связи с миграцией, кроме слабого влияния её околонулевого сальдо в сторону повышения темпов роста [мигрантов, понятное дело, сразу же стали в болезни обвинять, в США вырос уровень дискриминации расовых и национальных меньшинств, повышенный уровень их смертности от коронавируса в крупных городах США сохраняется, даже если вычесть (или учесть) разницу в доходах etc. На Кубе что-либо подобное невозможно: и с болезнью там справляются много лучше. Прим.публикатора].

Возможно, здесь значим биологический фактор. Повышенное генетическое разнообразие в обществах с мигрантами может стать барьером для патогенов, снижая распространение вируса. Важно отметить, что в отличие от туризма миграции предполагает много меньшую мобильность, это обычно единичное событие, если удалось закрепиться, большинство имеющихся мигрантов прибыли уже давно относительно начала пандемии; в ряде принимающих стран есть также медицинский контроль и ограничения.

[В пространственно меньшем масштабе важна роль внутренней миграции. Так, в бедные районы Эквадора и Бразилии коронавирус занесли местные жители, работающие в богатых кварталах города или в других городах, где работа есть, а в сами страны – туристы, вернувшиеся из Европы в богатые районы своих городов. Бедные, работавшие там приходящими или как гастеры, поспособствовали её распространению в своей среде, когда из-за начавшегося карантина стали терять работу и оставаться дома, по многу человек в небольшом пространстве. Прим.публикатора].

Туристы чаще посещают места большого скопления людей, более мобильны, быстрее меняют места посещения. Самое неожиданное — это позитивная связи числа случаев/числа смертей от коронавируса, и темпов роста заболевания от ВВП. Авторы ждали наоборот, ведь мировой опыт показывает положительную связь между ВВП и общими расходами на здравоохранение [хотя тут есть симптоматичные исключения большей заботы об этой сфере стран с меньшим уровнем неравенства, вроде Кубы, при сравнимом ВВП], также как позитивная связь между расходами на здравоохранение и ростом продолжительности жизни. Более того, когортное исследование показало, что уровни ВВП на момент смерти были сильно обратно связаны со смертностью от всех причин, особенно среди женщин. Авторы ищут объяснение в том, что больший ВВП «связан с патологическим поведением [т.н. саморазрушительное поведение, имеющее чёткую классовую привязку — чаще у более бедных слоёв и в более бедных районах города], ответственным за возникновение болезней. Рост доходов прочно связан с более высоким потреблением вредных для здоровья товаров, как при межстрановых сравнениях, так и в одной и той же стране со временем.

Как следствие, в богатых странах больше граждан с избыточным весом» (авторы связывают это просто с «богатыми, рыночно-либеральными» странами, но ожирение, как и другие социальные язвы, пропорционально степени социального неравенства). Видимо, ожирение, как мужской пол и пожилой возраст — независимый фактор уязвимости при короне, утяжеляющий заболевание и увеличивающий риск смерти. Правда, авторы не нашли связи между средним возрастом жителей и числом случаев/числом смертей в стране, возможно потому что в каждой из них возраст, за которым идёт утяжеление, в каждой стране свой и, в целом, в странах более рыночных, вроде США, он ниже, в странах с более социальным капитализмом, как ФРГ с Австрией — выше.

Прошлые пандемии, вроде испанки 1918-1919 гг., значительно сокращали ВВП и ухудшали социально-экономическое положение; нынешняя может быть особенно тяжёлой в этом плане, т.к. её развитие прямо пропорционально ВВП, почему так важна поддержка граждан и предприятий из части богатства, созданного экономикой до того — чем полней она будет, тем безвредней этот тяжёлый период будет для страны. Эта пандемия характеризуется высокой инфекционностью, низкой смертностью инфицированных, длительным периодом контагиозности, патоген не уничтожает своего хозяина. Нетяжёлые симптомы способствуют пренебрежению болезнью и её ещё большему распространению.

Найденная слабая отрицательная (!) связь между средним возрастом населения страны и темпами роста заболевания при отсутствии значимых корреляций возраста и числа случаев/числа смертей ведёт к рискованному предположению, что молодёжь выступает в качестве переносчиков, как это бывает и при других заболеваниях. С другой стороны, с началом панлдемии именно пожилых побуждали максимально ограничить мобильность, о них больше заботилась медицина и пр., что могло дать нейтрализующий эффект. Авторы отмечают потенциальное влияние городских ареалов на распространение заболевания. Здесь выше плотность, интенсивней социальное взаимодействие, выше уровни стресса и загрязнения [а также, что авторы не заметили, в отдельных районах городов концентрируются бедняки: там меньше всего плюсов городской жизни вроде медицины и прочих плодов цивилизации, в магазинах, барах и др.заведениях в среднем больше народу, а минусы представлены полностью. Именно эти сообщества корона поражает сильнее всего, и с наиболее тяжёлыми последствиями. То же касается территорий их более рассредоточенного проживания, а не скученного, вроде «реднекских» районов США, в субурбиях и сельской местности. Прим.публикатора].

Данные по Великобритании показывают, что во время испанки 1918-1919 гг. смертность в городах была на 30-40% выше, чем в сельской местности. Однако Wood et al. [72] обнаружили, что урбанизация обычно ассоциируется с меньшим бременем многих заболеваний, что может быть связано с расширением доступа к санитарии и здравоохранению в городах и увеличением инвестиций в здравоохранение. Т.е. влияние урбанизации мб противоположным в зависимости от политики каждой конкретной страны и социальной ситуации в отдельных городах. Темпы роста случаев COVID-19 нелинейно связаны с географической широтой. Географическое положение обычно связано с местным климатом. Результаты авторов аналогичны недавним отчетам [75], с появлением доказательств того, что погодные условия могут влиять на передачу SARS-CoV-2, причем засушливые условия, по-видимому, способствуют распространению [76].

Это явление может проявляться через два механизма: стабильность вируса и влияние погоды на хозяина. Однако отчеты показывают, что влияние погоды минимально, и все оценки подвержены значительным погрешностям, что усиливает необходимость в надежных мерах общественного здравоохранения [76]. С другой стороны, на количество контактов между людьми также может влиять климат. Люди, рожденные в более теплом климате, намного более социальны, чем люди из холодных регионов [77]. Это может создать противодействующие силы для распространения вируса. Авторы считают, что дальнейшие модели, которые включают более точную геолокацию данных о заражении, а также местный климат и плотность местного населения, весьма оправданы.

Неудивительно, что темпы роста случаев COVID-19 положительно связаны со временем. Эта переменная обычно является наиболее важным фактором при прогнозировании количества инфекций и заболеваний [78,79]. Однако эта переменная особенно важна, если между заболеваемостью и реакцией системы здравоохранения есть временная задержка с возможными последствиями для динамики распространения вируса в пространстве [80,81].

P.S. публикатора

Работа строго доказывает обобщение, ранее сделанное «по первым впечатлениям» о развитии эпидемии в разных странах и в разных слоях населения внутри страны — эта болезнь доводит до крайности все «социальные язвы» капитализма. Причин этому две:

1) положительная обратная связь с социальным неравенством: пандемия усиливает неравенство, уже имеющееся в обществе, а неравенство утяжеляет развитие эпидемиологического процесса, поскольку

2) болезнь разносится богатыми туристами из средних и высших классов, а болеют и умирают преимущественно бедняки. Они же несут на себе всю тяжесть последствий в т.ч. необходимых защитных мер — потеря работы, рост домашнего насилия, рост психиатрических проблем при самоизоляции, отложенный рост смертности от рака и других хронических заболеваний, где всё перечисленное толкает перенести обращение на более поздние сроки и пр. Т.е. это болезнь богатых и «более рыночных» обществ, от которой страдают и умирают «их» наиболее бедные и цветные сограждане.

Примечания

1автор интересных статей по экологии птиц и бабочек, в т.ч. урбанизации, охране природы .

2В Новой Зеландии, где их соблюдали строже всего, помимо нового коронавируса удалось справиться с сезонными ОРВИ — настолько, что «ушёл» ежегодный зимний подъём смертности, фиксировавшийся там, как и в других странах, все предыдущие годы. Его величина определяется социальными обстоятельствами, задающими доступность тёплых помещений (или ограничивающими её, прежде всего бедностью людей и «рыночностью» общества) и, наоборот, необходимость подолгу скучиваться — скажем, в челночных поездках — и/или работать на холоде.

Сезонные ОРВИ и грипп, также как загрязнения воздуха выступают посредником между действующим фактором — изменением температуры, падающим в область экстремальных значений, и откликом в виде подъёма смертности от сердечно-сосудистых и респираторных заболеваний, наиболее частных причин, формирующих зимний «всплеск». Именно он модулирует характер отклика или даже меняет его, в одних случаях резко усиливая, в других ослабляя: заболеваемость и смертность у Homo sapiens определяется организацией работы, транспорта, быта и т. д. характеристиками социальной среды, опосредующей внешние влияния — что патогены, что температуру, также как у других социальных видов птиц и млекопитающих (там лишь социальная среда иная).

Не менее важно, что соблюдение масочного режима есть функция от доверия населения. Так, исследования в Италии и по всей Европе показывают, что качество соблюдения выше и, наоборот, степень несоблюдения ниже в регионах Италии/странах Европы, где люди доверяют властям к власти. Фактически это независимая проверка качества демократии, в какой степени люди её воспринимают как видимость: если бы доверие в «самых плохих» регионах чудом бы поднялось до «верхнего» квартиля по этому признаку, смертей от пандемии было бы в 10 раз меньше (!).в «не доверяющих». Поскольку нужда не знает закона, в эту же сторону влияют и бедность и, шире, социальное неравенство. Исследование учёных МГУ и ВШЭ показало, что в РФ соблюдение карантина в городах с меньшим уровнем доходов населения было значительно хуже, чем в больших. Наоборот, после снятия ограничений в более богатых районах уровень мобильности восстановился быстрее, чем в бедных (Dokhov, Topnikov, 2020).

Эти же факторы негативно влияют на демократию, убивая доверие в обществе; понятно, в РФ с её чудовищным расслоением о ней говорить не приходится — в противоположность народному государству (и одновременно партийной диктатуре; так часто бывает) — СССР. Демократия требует в первую очередь антропологического равенства управляющих и управляемых: в СССР и других соцстранах с этим было куда лучше, чем при капитализме, что ни говори о «свободной прессе» или «свободных выборах»

3Всеобщее ношение масок в отсутствии вакцины может стать формой вариоляции, помогающей выработать иммунитет и снизить распространение вируса, особенно в связи с максимальной заразностью досимптомных больных и болшим вкладом т. н. суперраспространителей, как и в случае с SARS.

Об авторе wolf_kitses