fbpx

Analiza informacijskega strokovnjaka Žiberta: 70-odstotna precepljenost bi izničila efekt različice delta v Sloveniji

dr. Janez Žibert

“Na podlagi predstavljene analize lahko torej ugotovimo, da cepljenje ključno vpliva na potek epidemije covida-19 v Sloveniji in je nujno potrebno za preprečitev preobremenjenosti zdravstvenega sistema,” na podlagi izvedene analize ugotavlja dr. Janez Žibert s Fakultete za računalništvo in informatiko v Ljubljani. 

Profesor na fakulteti za računalništvo in informatiko Janez Žibert je pripravil analizo o “vplivu cepljenja na potek epidemije v Sloveniji”. V analizi je izvedena primerjava možnih potekov razširjenosti epidemije v Sloveniji glede na različne predpostavljene poteke cepljenja z dejansko situacijo poteka epidemije in cepljenja v Sloveniji v letu 2021. Namen študije je ugotoviti, kako učinkovito je cepljenje v boju z epidemijo covida-19 na konkretnih podatkih epidemije v Sloveniji, še navaja Žibert. Analiza se nanaša na obdobje od 1. januarja 2021 do 1. novembra 2021.

V tem času je bila tudi izvedena glavnina cepljenja v Sloveniji. V analizo sta za primerjavo vključeni dve obdobji: prvo je od 1. januarja 2021 (presečni datum MO) do 1. junija 2021 (presečni datum M1), drugo obdobje pa je od 1. junija 2021 do 1. novembra 2021 (presečni datum M2). V prvem obdobju se je cepilo bolj intenzivno, obenem pa se v drugem pojavi tudi delta, bolj kužna različica koronavirusa. V analizi so obravnavani štirje scenariji cepljenja. Obenem je izvedena primerjava med temi scenariji z upoštevanjem potrjenega števila okužb v obravnavanih obdobjih, števila bolnišničnih obravnav, obravnav na oddelkih za intenzivno nego in  števila umrlih.

Štirje scenariji cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

Dodatno pojasnilo za graf S4: “To npr. pomeni, da je v primeru, če je bil delež precepljenosti v neki starostni skupini recimo 20 % ob datumu 1. 5. 2021, faktor povečanja 1.3 poveča ta delež na 1.3 ⋅ 20 % = 26 %, faktor pomanjšanja 0.7 pa zmanjša ta delež na 0.7 ⋅ 20 % = 14 % ob tem datumu in tako naprej za vsak dan in vsako starostno skupino.” Dejanski deleži precepljenosti (S1 scenarij), ob presečnih datumih v stolpcih 2 in 3: skupni delež precepljenosti do 1. 6. 2021 je znašal 20.92 odstotka in skupni delež precepljenosti do 1. 11. 2021 pa 52.89 odstotka. Drugi scenarij cepljenja sploh ne predvideva, zato so vsi deleži enaki 0 %. Po scenariju S3 je delež precepljenosti za dan 1. 6. 2021 14.65-odstoten in za 1. 11. 2021  37.02-odstoten.

Potek cepljenja za vse štiri scenarije (Foto: posnetek zaslona)

Po scenariju S4 pa za prvi presečni datum delež precepljenosti znaša  26.20 odstotka, za drugega pa 68.90 odstotka, kar je skoraj 70 odstotkov. Ob tem se predpostavlja izrazito visoke deleže precepljenosti v starostni skupini nad 65 let ter okoli 85-odstotni delež precepljenosti v skupini starih med 45 in 64 let, medtem ko je v skupini starih med 0 in 24 let nižji odstotek precepljenosti, saj so v skupini zajeti tudi otroci in mladostniki, ki se še ne cepijo. “Primerjavo scenarijev cepljenja smo izvedli na krivuljah potrjeno okuženih, bolnišničnih obravnav, obravnav na intenzivnih oddelkih in smrti. Pri tem smo izvedli primerjavo za obdobji 1. 1. 2021–1. 6. 2021 in 1. 6. 2021–1. 11. 2021.” 

Krivulje števila dnevno potrjeno okuženih primerov v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

V nadaljevanju se analiza nanaša na “potrjene okužene primere” z oziroma na posamezne, poprej navedene scenarije cepljenja oziroma na to, kako potekajo krivulje števila dnevno potrjeno okuženih primerov za celotno obdobje modeliranja pandemije za vse navedene scenarije. Temno modra linija prikazuje polno ujemanje z dejanskim stanjem, ostale scenarije pa predstavljajo drugače obarvane linije. Zanimiv je zlasti scenarij S2 (brez cepljenja), v skladu s katerim bi vrh epidemije dosegli avgusta 2021, število okužb pa bi doseglo skoraj 15 tisoč, kar sovpada s pojavom delta seva. Podoben, a manj izrazit scenarij pa opažamo tudi pri S3. Vrh se v tem primeru pojavi nekoliko pozneje, kar je posledica cepljenja.

Kumulativno število potrjenih primerov v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

Četrti scenarij pa razodeva, da se v jesenskem obdobju novi val okužb ne pojavi, ampak je zamaknjen v zimsko obdobje, v začetek leta 2022. Tudi primer S4 se da pojasniti s cepljenjem. Do začetka  novembra 2021 bi namreč doseglo 70-odstotno precepljenost, kar po predvidevanjih učinkovito zavira hitro širjenje virusa med prebivalstvom. A ker je precepljenost še vedno nižja od potrebne za kolektivno imunost pri različici delta, se novi val pojavi pozneje kot v prejšnjih primerih. Ta pojav je zaznan v nekaterih drugih državah v Evropi z višjo precepljenostjo, kjer se prav tako opaža širjenje virusa, čeravno je precepljenost visoka. Izvedena je bila tudi primerjava “kumulativnega števila potrjenih primerov, s čemer želimo primerjati pojavnost širjenja virusa po času in za izbrana obdobja”.

Število potrjenih primerov v primeru različnih scenarijev cepljenja v različnih obdobjih (Foto: posnetek zaslona)

V drugem obdobju je prav tako opazno močno povečanje razlik, in sicer zaradi seva delta. “Vrednosti se po simulacijah začnejo izrazito spreminjati v mesecu avgustu zaradi pojava različice delta in s tem izrazitega povečanja efektivnega reprodukcijskega števila. To se odraža tudi v številkah skupnega števila potrjenih primerov za obe izbrani obdobji”. Iz zgornje slike lahko vidimo jasne razlike glede števila primerov v drugem obdobju, ki ga opazujemo. Gre za posledico delta seva. V prvem obdobju je vpliv cepljenja manj opazen kot v drugem. To je vsekakor pričakovano, ker smo prvem obdobju dosegli dejansko precepljenost, ki je znašala približno 21 odstotkov, v drugem pa okoli 53 odstotkov. Preostali scenariji delujejo po istem principu.

Krivulje števila bolnišničnih obravnav v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

V nadaljevanju pa smo se dotaknili tudi področja “bolnišničnih obravnav”. Rezultati so v analizi prikazani na enak način kot v primeru “potrjenih primerov okužbe”. Tudi tu lahko vidimo izrazit, tokrat v september pomaknjen vrh v primeru scenarija S2. V primeru tega scenarija bi imeli prek 11 tisoč hospitaliziranih, kar v Sloveniji ne bi bilo mogoče izvesti. Pri scenariju S3 pa je vrh še malce zamaknjen in manj izrazit, bi pa tudi v tem primeru imeli več kot 2500 hospitalizacij. Tudi v tem primeru bi občutno presegli zmožnosti bolnišnic v Sloveniji. V zadnjem primeru pa bi imeli zanemarljivo število hospitacij. “V primeru brez cepljenja bi imeli v prvem obdobju v povprečju 22 % večjo zasedenost bolnišnic na dan, v primeru scenarija S3 8 %, v primeru scenarija S4 pa 5 % manjšo zasedenost bolnišnic na dan.” 

Povprečno število bolnišničnih obravnav na dan za izbrana obdobja v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

“V drugem obdobju se te razlike izrazito povečajo, v primeru brez cepljenja (S2) bi imeli 15.8-krat večjo zasedenost bolnišnic, kot je bilo povprečje do 1. 11. 2021, v primeru S3 5.0-krat, v primeru večje precepljenosti (S4) pa 85 % nižjo zasedenost bolnišnic v poprečju na dan.” Iz naslednjih dveh grafov lahko sklenemo podobno kot poprej. Število hospitalizacij bi se izrazito povečalo v drugem obdobju, ki ga obravnavamo. Po scenarijih bi povrsti dosegli sledeča povprečna števila dnevnih sprejemov: 19.1, 267.6, 91.6 in 1.6. Ob tem je treba vedeti, da vse, kar presega 90 dnevnih sprejemov, presega tudi kapacitete bolnišničnega sistema v Sloveniji. Pogledali pa si bomo še statistiko s področja “Obravnav na intenzivnih oddelkih”. Tudi v tem primeru bi imeli v primeru S2 izrazit septembrski vrh.

Kumulativno število bolnišničnih sprejemov v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

Stanja s skoraj 3000 obravnavami slovenski zdravstveni sistem ne bi prenesel. V primeru scenarija S3 pa bi imeli prek 750 obravnav na oddelkih za intenzivno nego, kar ravno tako presega zmožnosti slovenskega zdravstvenega sistema. V primeru višje precepljenosti od dejanske pa bi bila obremenitev oddelkov za intenzivno nego izjemno majhna. Zgornja meja zasedenosti intenzivnih oddelkov znaša okrog 200. V prvem obdobju se v primeru necepljenosti najbolj približamo temu scenariju. V takšnem primeru bi imeli za 30 odstotkov večje število obravnav, kot je bilo dejansko. V primeru S3 pa bi bilo dnevno število obravnav večje za 13, v četrtem pa nižje. Šele v drugem obdobju pa prihaja do gromozanskih razlik med posameznimi scenariji, tako kot pri bolnišničnih obravnavah. V primeru S2 in S3 so absolutno presežene kapacitete, ki jih dopuščajo intenzivni oddelki v naši državi.

Število bolnišničnih sprejemov v primeru različnih scenarijev cepljenja v različnih obdobjih (Foto: posnetek zaslona)

“Zelo pomembno pa je število povprečnih obravnav v scenariju z večjo precepljenostjo (S4), ki zanaša samo 8.9, kar je praktično zanemarljiva številka v primerjavi z dejanskim stanjem.” Tudi ko je govora o kumulativnih krivuljah, je stanje podobno kot v primeru obravnav v bolnišnici. Zelo očitno je, da ima cepljenje močan vpliv na to, kako zasedeni so intenzivni oddelki. V drugem obravnavanem obdobju se namreč sprejem pacientov izjemno poveča. “Število obravnav na intenzivnih oddelkih ostaja v enakih razmerjih kot pri sprejemu v bolnišnične oddelke. V prvem obdobju so odstopanja mala, predvsem zaradi nizkega deleža precepljenosti, v drugem obdobju pa se izrazito povečajo predvsem zaradi prisotnosti različice delta.”

Krivulje obravnav na intenzivnih oddelkih v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

“Zanimivo je, da bi v tem obdobju po simulaciji v scenariju S4 obravnavali samo 51 pacientov, medtem ko smo jih dejansko obravnavali 657. V primeru scenarijev S2 in S3 pa so številke sprejemov neobvladljive za naš zdravstveni sistem.” Tudi v primeru smrtnosti bi izrazit vrh v primeru necepljenosti dosegli septembra, v skladu s simulacijo 150-dnevno. Manj izrazit in bolj razvlečen vrh bi dosegli v primeru S3. V tem primeru bi bilo dnevno 30 smrti. Bi pa bile te številke še višje, ker bolnišnice ne bi utegnile obravnavati takšnega števila hospitalizacij ter obravnav na intenzivni negi, to pa bi posledično privedlo do še več smrti. “Tega v teh simulacijah v model nismo vključevali”.

Povprečno število obravnav na intenzivnih oddelkih na dan za izbrana obdobja v primeru različnih scenarijev cepljenja  (Foto: posnetek zaslona)

Kumulativne projekcije kažejo (podobno kot v predhodnih primerih) opažamo izjemno močan porast števila smrtnih primerov v drugem obdobju, kjer so velike razlike v scenarijih cepljenja. Tako številke kot krivulje jasno kažejo na to, da cepljenje ključno zmanjšuje tudi smrtnost zaradi covida-19. 70- odstotna precepljenost bi nam v drugem obravnavanem obdobju prinesla relativno nizko smrtnost – zgolj 45 umrlih, in sicer v primerjavi z aktualnimi razmerami – 311 smrti. Še mnogo bolj zaskrbljujoča scenarija bi bila S2 in S3.

Kumulativno število obravnav na intenzivnih oddelkih v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

Ključne ugotovitve analize so: “cepljenje zelo vpliva na potek epidemije, ustrezen delež precepljenosti lahko izniči pojav različice delta Sars-COV2 virusa oziroma zamakne in splošči ključne epidemiološke krivulje, brez cepljenja bi imeli v Sloveniji zaradi različice delta katastrofalne razmere in bi morali nujno izvajati nefarmakološke ukrepe že v avgustu 2021, 30 % nižja precepljenost od dejanske (kar pomeni približno 37 % delež cepljenosti do 1. 11. 2021) bi pomenila preobremenitev zdravstvenega sistema že v mesecu septembru 2021, 30 % višja precepljenost od dejanske (kar pomeni približno 70 % delež cepljenosti do 1. 11. 2021) bi izničila efekt različice delta v Sloveniji, saj bi bile ključne epidemiološke krivulje bistveno nižje od današnjih, ne bi pa preprečila četrtega vala v celoti, saj bi se ta zamaknil v zimo 2021/2022. Na podlagi predstavljene analize lahko torej ugotovimo, da cepljenje ključno vpliva na potek epidemije covida-19 v Sloveniji in je nujno potrebno za preprečitev preobremenjenosti zdravstvenega sistema.”

Število obravnav na intenzivnih oddelkih v primeru različnih scenarijev cepljenja v različnih obdobjih (Foto: posnetek zaslona)

Krivulje dnevnega števila smrti (7-dnevno povprečje) v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

Kumulativno število smrti v primeru različnih scenarijev cepljenja (Foto: posnetek zaslona)

Število smrti v primeru različnih scenarijev cepljenja ob različnih obdobjih (Foto: posnetek zaslona)

Domen Mezeg