За останні 4 тижні (2.11.2020-28.11.2020) значно зросла інтенсивність епідемії COVID-19 в Україні. За антирейтингом - 16294 нових випадків за добу Україна стала другою в Європі після Італії і сьомою у світі після США, Бразілії, Індії, Туреччини, Росії, Італії.

У попередньому дослідженні Форсайт COVID-19: поширення епідемії COVID-19 під час сезонного грипу та ГРВІ 2020-2021 рр. зазначалося про очікування стрибка захворюваності на COVID-19 з 6 по 13 листопада 2020р, зумовленого місцевими виборами, що відбулися напередодні 25 жовтня 2020 р., та зростанням кількості зареєстрованих випадків захворювання на грип і ГРВІ в трьохтижневий період після 25 жовтня 2020 р. Слід зазначити, що станом на 13 листопада 2020 р. було відмічено 30-ти відсоткове зростання кількості нових випадків за добу в порівнянні з показниками на 2.11.2020 р. (з 8899 до 12524), що з високою точністю підтвердило результати попереднього прогнозу.

1.1. Кореляція між поширенням епідемії COVID-19 в Україні та захворюваністю на грип і ГРВІ.

В тритижневий термін після 25 жовтня 2020р. (з 44-го по 47-й тижні 2020 р.) відмічалося значне зростання офіційно зареєстрованих випадків грипу та ГРВІ (688 685 нових випадків), що призвело до перевищення епідемічного порогу захворюваності на грип та ГРВІ в Україні при відсутності визначення будь-якого респіраторного збудника в т.ч. вірусів грипу, окрім SARS-CoV-2. Враховуючи протиепідемічні заходи, які діють в країні з березня 2020 р. такий характер зазначеного явища вказує на наявність недодіагностованих випадків COVID-19, які потрапляють у статистичну звітність як «грип та ГРВІ», особливо серед дорослого населення.

На певне стримання інтенсивності епідемічного процесу COVID-19 було спрямовано запровадження карантину «вихідного дня» при збереженні інших протиепідемічних заходів. Однак від таких вибіркових і обмежених у часі стримуючих заходів не слід очікувати зниження захворюваності для інфекцій із повітряно-крапельним шляхом передачі збудника.

Натепер продовжується зростання зареєстрованих випадків COVID-19 за добу до нових рекордних цифр - 16294 осіб. Це пояснюється рядом факторів:

втратою контролю над епідемічним процесом та недотриманням вимог карантинних заходів на початку навчального року, як з боку частини населення країни, так і навчальних установ;
додатковим поштовхом став запущений механізм одномоментних контактів під час місцевих виборів (25 жовтня 2020 р.) та другого туру виборів (22 листопада 2020 р.);
підсилення комунікативної активності в торгових мережах країни протягом так званої «чорної п’ятниці» в період з 23.11 по 27.11.2020 р., наслідки якої у вигляді подальшого підвищення захворюваності будуть спостерігається найближчими двома тижнями.

Аналізуючи захворюваність на грип та ГРВІ сезону 2020 – 2021 рр. за даними Центру громадського здоров’я МОЗ України, можна стверджувати, що станом на 47-й тиждень (16.11-22.11.2020 р.) по всій Україні надзвичайно швидко відбувається приріст захворюваності на ці хвороби (Рис. 1). У той же час, обмежувальні заходи, котрі діють з березня 2020 р., є одними з найефективніших засобів зниження інтенсивності грипу та інших сезонних вірусних інфекцій і безумовно повинні були не допустити такого підйому.

Прогноз, виконаний у попередньому досліджені Форсайт COVID-19: поширення епідемії COVID-19 під час сезонного грипу та ГРВІ 2020-2021 рр., стосовно зростання після 25 жовтня 2020 р. кількості зареєстрованих випадків грипу і ГРВІ, виправдався. Значну частку цих захворювань складають випадки COVID-19 з легким або середньої важкості перебігом, при яких не проводилися дослідження на SARS-CoV-2 методом ПЛР, або був отриманий негативний результат. При цьому потрібно враховувати той факт, що окрім вірусів SARS-CoV-2, віруси грипу та інших респіраторних інфекцій не були ідентифіковані з початку сезону (з 40-го до 47-го тижня включно).

Рисунок 1. Збільшення темпу приросту захворюваності на грип та ГРВІ серед населення України за 44 - 47-й тижні 2020 - 2021 рр. (Джерело: Центр громадського здоров’я МОЗ України)

Станом на 44-й тиждень у 5 регіонах країни (Івано-Франківська, Житомирська, Черкаська, Полтавська та Сумська області) відмічався низький рівень перевищення епідемічного порогу (від 4,6% до 11,2%), у Донецькій області зареєстрований середній рівень перевищення епідемічного порогу (на 18,4%). У всіх інших регіонах перевищення епідемічних порогів не зареєстровано.

Протягом 45-го тижня у 5 регіонах (Волинська, Донецька, Житомирська, Сумська та Черкаська області) відмічався низький рівень перевищення епідемічного порогу (від 2,8% до 19,1%), у всіх інших регіонах перевищення не спостерігалося.

Станом на 46-й (09.11.2020 - 15.11.2020 р.) та 47-й тижні (16.11.2020 - 22.11.2020 р.) картина швидко змінилася. По всій території України спостерігався підйом захворюваності на грип та ГРВІ, що за своїм рівнем перевищував епідемічний поріг (інтенсивний показник захворюваності становить 496,7 на 100 000 населення, що на 2,8% вище епідемічного порога по Україні).

Протягом 46-го тижня 10 областей України (Івано-Франківська, Волинська, Житомирська, Черкаська, Чернігівська, Сумська, Полтавська, Херсонська, Запорізька, Донецька) стали регіонами з середнім рівнем перевищення епідемічного порогу.

Протягом 47-го тижня 5 областей (Житомирська, Полтавська, Сумська, Запорізька, Донецька) залишилися з середнім рівнем і 2 регіони (Черкаська, Херсонська) стали з високим рівнем.

З рисунку 2 видно, як рівень захворюваності на грип і ГРВІ у поточному сезоні перевищує відповідні рівні за той самий період для попередніх двох сезонів, враховуючи протиепідемічні заходи, що натепер застосовуються. Тому важливо зрозуміти, за рахунок чого саме відбувається зростання зареєстрованих випадків грипу і ГРВІ в цьому сезоні, враховуючи епідемію COVID-19 в країні. Розуміння цього процесу дасть змогу наблизитися до реальної кількості хворих та перехворілих на COVID-19, щоб точніше спрогнозувати інтенсивність епідемічного процесу COVID-19 та її тривалість за часом і, звідси, визначитися з тактикою заходів попередження COVID-19, у т.ч. з вакцинацією.

Рисунок 2. Динаміка захворюваності на грип та ГРВІ сезону 2020 – 2021 рр.
(Джерело: Центр громадського здоров’я МОЗ України)

На початку сезону 2020 – 2021 рр. на грип і ГРВІ перехворіло 3,4% населення України (https://phc.org.ua.). Якщо порівнювати захворюваність на грип і ГРВІ з показниками минулих сезонів, то можна відзначити суттєву відмінність за віковим розподілом захворілих та госпіталізованих з приводу цих респіраторних інфекцій.

Від початку сезону грипу і ГРВІ 2020-2021рр. (з 40-го по 47-й тиждень включно) захворіло 1 292 160 осіб, з них 487 490 – це діти віком <17 років, що становить 37,7% від загальної кількості захворілих. У сезон 2019 – 2020 рр., як і в попередні сезони, діти віком <17 років складали більшість - 813 813 осіб (68,3% від загальної кількості 1 191 723 осіб). Таким чином, кількість дорослого населення з діагнозом ГРВІ та грип у поточному сезоні зросло майже вдвічі в порівнянні з минулим сезоном.

Така сама динаміка в поточному сезоні відмічається і з госпіталізованими хворими з діагнозом грип і ГРВІ: серед 19 382 осіб, що були госпіталізовані (1,5% від загальної кількості захворілих), частка дітей віком до 17 років склала 7 486 осіб, інші 11 896 осіб - це доросле населення (старше 17 років), що становить 61,4% від усіх госпіталізованих. Серед дорослих госпіталізованих превалювали вікові групи 30 - 65 та ≥65 років у залежності від тижнів. Для порівняння, у сезоні 2019 -2020 рр. станом на той самий період було госпіталізовано 34 572 осіб (2,8% від загальної кількості офіційно зареєстрованих випадків грипу і ГРВІ), із них 27 658 осіб (80%) - діти віком до 17 років та 6 914 осіб (20%) – дорослі і превалювала вікова група ≥65 років. В поточному сезоні практично в 2 рази зросла кількість дорослого населення, госпіталізованого з діагнозом грип і ГРВІ в порівнянні з сезоном 2019 – 2020 рр.

Слід відмітити, що серед всіх офіційно зареєстрованих випадків COVID-19 станом на 22.11.2020 р. також превалює вікова група 30 – 69 років, яка складала 75,2%. Поясненням такої ситуації може бути недостатня діагностика випадків COVID-19, коли пацієнти з легким або середньої важкості перебігом захворюваності офіційно реєструються з діагнозом грип та ГРВІ. Якщо кількість зареєстрованих випадків грипу і ГРВІ за минулий сезон станом на 47-й тиждень (1 191 723 осіб) зменшити мінімум у 2 рази, враховуючи карантинні заходи в поточному сезоні, то очікувана кількість зареєстрованих випадків грипу і ГРВІ в сезоні 2020 – 2021 рр. на сьогодні повинна наближатися до 597 000 осіб, а по факту становить 1 292 160 осіб. Отже, близько 700 000 випадків, які потрапили в статистику грипу та ГРВІ – це випадки COVID-19, котрі не увійшли в статистику даної хвороби у зв’язку з відсутністю лабораторного підтвердження.

Підставою для такого припущення є два аргументи:

перший – за весь період спостереження з 40-го по 47-й тижні сезону грипу і ГРВІ 2020-2021 рр. не було виділено жодного вірусу грипу та інших респіраторних збудників, окрім SARS-CoV-2.
другий – коефіцієнт кореляції (r) між кількістю зареєстрованих випадків COVID-19 та кількістю зареєстрованих випадків грипу і ГРВІ за тижнями становив 0,88, що показує сильний взаємозв'язок між цими хворобами (Рис. 3).

Рисунок 3. Динаміка захворюваності на COVID-19 та грип і ГРВІ за тижнями 2020 р. (в абсолютних числах)

Потрібно зазначити, що певна частка осіб із респіраторними синдромами взагалі не зверталися за медичною допомогою. Ця категорія хворих не потрапляє до статистичних даних ні щодо COVID-19, ні грипу і ГРВІ.

За даними Європейського центру профілактики та контролю захворювань станом на 47-й тиждень 2020 р. захворюваність на грип залишається на міжсезонному рівні. Вірусів грипу у осіб з респіраторними захворюваннями, які потрапляли до дозорних пунктів первинної медичної допомоги, не було виявлено; віруси грипу типу А і В були виявлені епізодично з недозорних пунктів (таких як лікарні, школи, заклади первинної медичної допомоги, що не беруть участь у наглядовому спостереженні, або будинки престарілих та інші установи); не було зареєстровано випадків госпіталізованого лабораторно підтвердженого грипу. Із 36 країн та регіонів, які повідомили про показник інтенсивності, 31 країна повідомила про інтенсивність на базовому рівні, а 5 країн - про низьку інтенсивність (Азербайджан, Сербія, Словаччина, Україна та Великобританія (Англія).

Враховуючи таку низьку активність грипу, що незвично для цього періоду сезону, є справедливим застереження щодо впливу (COVID-19) на презентацію повідомлень про епідеміологічні та вірусологічні дані щодо грипу протягом сезону 2020 - 2021 рр. Зазначимо, що у цьому випадку має місце непрямий вплив через застосування в країнах, в т.ч. і Україні, протиепідемічних заходів щодо припинення поширення коронавірусної інфекції, котра має такий самий шлях передачі збудника як і вірус грипу та інші респіраторні віруси.

Прямий вплив на захворюваність на грип має вакцинація. Зазначимо, що станом на 47-й тиждень від початку сезону в Україні провакциновано 101 145 осіб. Такий низький рівень вакцинації, якого не було за попередні 5 сезонів, ніяк не може вплинути на поширення вірусу грипу.

Якщо проаналізувати виділення коронавірусів в Україні під час сезонів ГРВІ та грипу, наприклад, у 2015 - 2016, 2017 - 2018, 2018 - 2019 рр., коли був належний епідеміологічний нагляд та підсилений контроль з лабораторною діагностикою грипу та інших сезонних вірусних інфекцій (парагрип, аденовірусна, риновірусна, коронавірусна, РС-вірусна, бокавірусна, метапневморівусна інфекції), то відсоток ідентифікації коронавірусів у хворих з симптомами ГРВІ коливався від 0,4% до 1,4%. Протягом сезону грипу і ГРВІ 2019 - 2020 рр. коронавірус не був ідентифікований.

Цікаві дані отримано в результаті дослідження, проведеного в штаті Мічигані протягом 2010 - 2018 рр. при вивчені циркуляції коронавірусів (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32246136/). Штат Мічиган (США) знаходиться на широті від 41° 41' до 48° 18' північної півкулі, а Україна - між паралелями 44° 23' і 52° 25' північної широти. Тобто ці дві території земної кулі мають практично однакові широти, співставні погодні умови, що дозволяє зробити припущення про схожість їх процесів циркуляції коронавірусів.

Результати тривалого дослідження показали чітку сезонність циркуляції коронавірусів, як збудників ГРВІ у людей, з огляду на те, що відомі натепер коронавіруси людини належать до 2 родів – Alphacoronavirus (CoV229E та CoVNL63) та Betacoronavirus (CoVOC43, CoVHKU1, SARS-CoV, MERS-CoV). У сукупності за 8 років кількість ідентифікації вірусів CoVOC43, 229E, HKU1і NL63 зростала з грудня місяця, а її пік досягався у січні або лютому. В березні активність починала зменшуватися (Рис. 3а). Також зазначаються поодинокі випадки коронавірусної інфекції в період від червня до вересня місяців.

Рисунок 3а. Кількість випадків коронавірусної інфекції протягом 2010-2018 рр. за типом вірусу та місяцем виникнення (Джерело)

Загалом активність коронавірусів відмічається до травня місяця (рис.3а), а пік – у січні – лютому. Наразі, до вірусу SARS-CoV-2 сприйнятливість населення є високою як до нового для людини збудника. Але є підстави вважати, що надалі йому буде притаманна сезонність, як і іншим коронавірусам людини, з різною активністю за роками. Також можна очікувати, що природнє зниження інтенсивності епідемічного процесу COVID-19 буде ближче до квітня 2021 р.

1.2. Кореляція між підтвердженими випадками COVID-19 в Україні та випадками з клінічним діагнозом «Пневмонія»

Однією з основних мішеней для SARS-CoV-2 серед внутрішніх органів людини є легені, що клінічно проявляється симптомами пневмоніту/пневмонії. Враховуючи особливості діагностики COVID-19 та її доступності від початку епідемії в Україні, було досліджено взаємозв’язок між потижневою кількістю зареєстрованих випадків COVID-19 та кількістю хворих із клінічним діагнозом «Пневмонія», що госпіталізувалися для лікування та уточнення природи захворювання по регіонах шляхом проведення ПЛР тесту на виявлення SARS-CoV-2.

Аналіз даних виконано за період з 30-го по 44-й тиждень 2020 р., оскільки з 2.11.2020 р. МОЗ змінив форму довідки щодо стану захворюваності на COVID-19, в якій вже відсутня інформація щодо обстежень осіб з клінічним діагнозом «пневмонія» (Рис. 4).

Рисунок 4. Динаміка випадків захворілих на COVID-19 та пневмонію, обстежених методом ПЛР, за тижнями 2020 р. (в абсолютних цифрах)

Коефіцієнт кореляції 0,99 між цими показниками свідчить про те, що більшість випадків пневмоній пов’язана безпосередньо з COVID-19. Загальна кількість таких пневмоній з 21.07 по 1.11.2020 р. становила 205 644 випадків, а кількість зареєстрованих COVID-19 за той самий період – 334 278 випадків. Єдине, що не можна визначити за наявними офіційними даними, яка частка серед обстежених пневмоній отримала підтвердження діагнозу COVID-19. Але той факт, що існує така висока кореляція між цими показниками, свідчить про високу ймовірність того, що більшість пневмоній була зумовлена SARS-CoV-2.

1.3. Окремі аспекти аналізу смертності в Україні з урахуванням показника «надлишкової смертності»

Державна служби статистики України наводить дані за віковими групами і причинами смертності в Україні та в регіонах за 2019 р. Згідно з цими даними смертність в Україні від хвороб органів дихання становить 12504 випадки, з них грип був причиною у 56 випадків, пневмонії – 6238, інші респіраторні хвороби – 29, хронічні хвороби нижніх дихальних шляхів – 4997, інші хвороби дихальної системи – 1184. За даним 8 місяців 2020 р. (січень-серпень) кількість смертей від хвороб органів дихання становила 7444, із них грип і пневмонії – 4026, COVID-19 – 2412 смертей. Оцінити вплив епідемії COVID -19 на смертність населення у 2020 р. можна буде тільки тоді, коли будуть зібрані та оброблені дані з регіонів країни за повний рік. В наведеному дослідженні зроблена спроба оцінити смертність від різних причин по регіонах в Україні за 9 місяців 2020 р. Труднощі були в сортуванні даних, оскільки подача інформації по регіонах різнилася за обсягами.

Для оцінки впливу грипу та інших респіраторних інфекцій на стан здоров’я населення за моніторингом смертності створена єдина платформа «EUROmomo» за підтримки Європейського центру профілактики та контролю за хворобами (ECDC) та ВООЗ, яка розміщується на базі Serum Institut (Данія). Ця платформа об’єднує дані 26 країн Європи. Україна теж зареєстрована як учасник (представник Центр громадського здоров’я МОЗ України), але від неї не надходять дані щодо смертності від різних причин та за віковим розподілом кожного тижня, як цього вимагає програма. Тому інформація про Україну відсутня в режимі активного відстежування. Терміном «надлишкова смертність» в порівнянні з минулими роками визначається вплив грипоподібних захворювань, в т.ч.і COVID-19 (Рис. 5).

Рисунок 5. Загальний графік об’єднаного потижневого відстежування 26 країн Європи за зміною рівнів смертності.

Така система спостереження за «надлишковою смертністю» в Україні за тижнями і окремо за регіонами, оскільки вони дуже неоднорідні, була би важливим індикатором оцінки стану здоров’я протягом року, а не тільки під час сезонів грипу і ГРВІ, для прийняття управлінських рішень в системі соціального та медичного забезпечення, як адекватна та своєчасна відповідь на виклики.

2. Стан мобільності населення України у порівнянні з іншими країнами Європи

Введення карантинних заходів в більшості країн Європи помітно вплинуло на зниження показників мобільності населення цих країн протягом останнього місяця (рис. 6). Зокрема, в Італії автомобільна і піша мобільність майже досягла показників весняного локдауну і знаходиться на рівні 40-50% від базового показника початку року. Мобільність в Іспанії, Польщі та Румунії знаходиться на рівні 60%. У Швеції мобільність складає 80%. Мобільність населення в Україні залишається на високому рівні з показниками 110 – 120%. Введення в Україні локдауну вихідного дня тимчасово вплинуло на зниження мобільності до 90 – 100%. Але протягом останнього тижня, який отримав назву «чорної п’ятниці», мобільність в Україні знову зросла до 130%, що може призвести до пришвидшення темпів зростання числа нових хворих.

Рисунок 6. Динаміка мобільності населення в Україні та країнах Європи під час карантинних заходів

3. Аналіз територіальної нерівномірності поширення пандемії COVID-19 на території України та інших країн Європи

Пандемічна ситуація в країнах Європи продовжує погіршуватися. Найбільша кількість нових випадків за добу припадає на Італію (+26323, 13%), Росію (+271000, 9%), Польщу (+15871, 8%), Великобританію (+15871, 8%), Німеччину (+14041, 7%). В Україні також спостерігається швидке зростання нових випадків. З показником (+16294, 6%) Україна увійшла до групи країн Європи з найвищою кількістю нових випадків на добу (15 – 20 тис.). Найбільша кількість випадків реєструється в Італії та Росії. Найсуттєвіше взяти під контроль ситуацію вдалось Іспанії, де завдяки жорстким карантинним заходам захворюваність знизилась до 5 тис. випадків на добу. Відносно стабільною ситуація залишаєтсья у Норвегії, Фінляндії та Ісландії (рис. 7).

Рисунок 7. Нові випадки зараження станом на кінець третьої декади листопада 2020 року

Порівняльна динаміка для регіону Східної Європи та країн СНД, який включає Росію, Україну, Білорусь, Молдову та Казахстан, показує, що ситуація в Росії продовжує значно погіршуватися, досягши рівня хворих на COVID-19 – 2,2 млн. осіб. В Україні спостерігається прискорене зростання захворюваності на фоні інших країн регіону. Казахстан та Білорусь показують порівняно низькі темпи захворюваності. В Молдові має місце погіршення епідеміологічної ситуації (рис. 8).

Рисунок 8. Кумулятивна динаміка захворюваності в країнах Східної Європи
(Джерело: Financial Times)

Динаміка нових випадків для країн цього регіону за середніми семиденними значеннями є схожою з деякими відмінностями, зокрема мав місце літній стрибок захворюваності в Казахстані. Молдова та Білорусь показують стабільну динаміку нових випадків з тенденцією до зростання. В Україні кількість нових випадків має постійну тенденцію до зростання (рис. 9).

Рисунок 9. Нові випадки в країнах Східної Європи (середнє значення за сім днів)

Кумулятивна динаміка захворюваності на 100 тис. населення в країнах Східної Європи показує, що найбільші показники у цій групі має Молдова, де кількість випадків перевищує 3500 на 100 тис. населення. За цим показником Молдова значно вирізняється в зазначеній групі. Інші країни показують значно більшу згрупованість на графіку за цим відносним показником. Україна і Росія, які до цього часу рухались за власними траєкторіями майже збігаються станом на кінець листопада, що може говорити про схожість епідеміологічних процесів (рис. 10).

Рисунок 10. Кумулятивна динаміка захворюваності на 100 тис. населення в країнах Східної Європи

В регіоні Центральної Європи – Польщі, Румунії, Словаччині, Угорщині, Болгарії антилідером продовжує залишатися Польща, в якій захворюваність зростає дуже швидко і загальна кількість випадків наближається до позначки в 1 млн. Друге місце за зростанням динаміки нових випадків займає Румунія. Тенденції до зростання кількості нових випадків спостерігаються також в Угорщині (рис. 11).

Рисунок 11. Кумулятивна динаміка захворюваності на 100 тис. населення в країнах Центральної Європи

Динаміка нових випадків за середніми семиденними значеннями показує, що за відносними показниками відбувається зниження рівня захворюваності у Словаччині, де уряд доклав зусиль для проведення тестування всього населення країни та ізоляції виявлених хворих. Гальмування зростання кількості нових випадків відбувається в Угорщині та Болгарії, абсолютна кількість нових випадків в цих країнах порівняно контрольована (рис. 12).

Рисунок 12. Нові випадки в країнах Центральної Європи (середнє значення за сім днів)

За відносними даними у розрахунку на 100 тис. населення в країнах Центральної Європи суттєве зменшення кількості нових випадків відбувається в Словаччині. Польща займає друге місце за відносними темпами зменшення нових випадків. Угорщина та Болгарія піднялись на графіку до 45 – 50 випадків на 100 тис. населення (рис. 13).

Рисунок 13. Нові випадки на 100 тис. населення в країнах Центральної Європи (середнє значення за сім днів)

В регіоні Західної Європи – Італії, Франції, Іспанії, Великобританії, Німеччині, після певної нормалізації ситуації в літній період, з початком осіннього періоду почалось стрімке зростання кількості нових випадків. Найбільше зростання фіксується на даний час в Франції, Іспанії, Італії та Великобританії. Порівняно меншими темпами триває зростання в Німеччині (рис. 14).

Рисунок 14. Кумулятивна динаміка захворюваності в країнах Західної Європи

Динаміка нових випадків за середніми семиденними значеннями показує, що у більшості країн цього регіону за період посилення карантину вдалося відносно нормалізувати ситуацію і зменшити добову кількість нових випадків. Найбільше зниження захворюваності відбулось у Франції, де добові значення захворюваності знизились з 60 тис. до 15 тис. випадків. Певна стабілізація спостерігається в Іспанії, Великобританії, Італії. Динаміка нових випадків в Німеччині показує вихід на певне плато і стабілізацію на рівні 15 – 20 тис. випадків на добу (рис. 15).

Рисунок 15. Нові випадки в країнах Західної Європи (середнє значення за сім днів)

Графіки відносних даних у розрахунку на 100 тис. населення в країнах Західної Європи (рис. 16) ілюструють, що найбільші відносні показники має Італія, а показники Франції, Іспанії, Великобританії та Німеччини дуже близькі один до одного, що вказує на ефективність спільної програми карантинних заходів у країнах Західної Європи. Одночасні зазначені заходи привели до подібності у динаміці захворюваності у розрахунку на 100 тис. населення.

Рисунок 16. Нові випадки на 100 тис. населення в країнах Західної Європи (середнє значення за сім днів)

За кількістю випадків на 100 тис. населення протягом останніх 14 днів показник України становить 451,8 станом на 27.11. 2020, хоча до цього часу Україна входить до групи країн з помірним рівнем кількості нових випадків на 100 тис. населення. Найбільший рівень захворюваності на 100 тис. населення за останні 14 днів фіксується в Грузії, Сербії, Австрії, Словенії. Достатньо високий рівень фіксується в Італії, Швейцарії, Польщі, Португалії та Литві. Відносно стабільною ситуація є в скандинавських країнах, Ісландії та Ірландії (рис. 17).

Рисунок 17. Кількість випадків на 100 тис. населення в країнах Європи за останні 14 днів

За показником зміни у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів до попередніх 7 днів зростання від 150% до 200% мають Азербайджан, Албанія, Грузія, Турція, Сербія, Фінляндія. В той же час для більшості країн Західної Європи характерним є зменшення цього показника. Це стосується Франції, Іспанії, де відбулось його зниження більше ніж на 50%, Великобританії, Італії, Португалії, Німеччини, країн Центральної Європи. В той же час Україна, Росія, Білорусь, країни Прибалтики продовжують збільшувати кількість нових хворих за цим показником значними темпами (рис. 18).

Рисунок 18. Зміна у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів до попередніх 7 днів.

Кількість летальних випадків в Європі за абсолютними показниками має тенденцію до зростання в середньому на 10%. Відсоток летальних випадків серед хворих складає 1,9%. 89% всіх летальних випадків, за якими є інформація, - люди у віці від 65 років, і 56% всіх померлих - чоловіки. 96% всіх померлих, за якими є інформація, мали як мінімум одне супутнє захворювання, найчастіше серцево-судинне (83%).

Найбільша кількість летальних випадків фіксується в Італії, Великобританії та Польщі (до 700 випадків). Продовжує бути висока летальність у Франції, Німеччині та Росії. Україна разом з Болгарією, Угорщиною, Румунією та Туреччиною увійшла до групи європейських країн з середньою летальністю (рис. 19).

Рисунок 19. Щоденна кількість летальних випадків від COVID-19 станом на кінець третьої декади листопада 2020 року

В групі країн Східної Європи Росія продовжує швидко погіршувати показники летальності, де середнє значення за сім днів перевищує 450 осіб. Також зростає кількість летальних випадків в Україні, де вона пропорційна збільшенню захворюваності на COVID-19 і коливається в діапазоні 200 – 250 осіб. В інших країнах летальність реєструється на низькому рівні (рис. 20).

Рисунок 20. Нові летальні випадки в країнах Східної Європи (середнє значення за сім днів)

В групі країн Центральної Європи на перше місце за середньою кількістю летальних випадків за сім днів вийшла Польща, яка за останній час обійшла за цим показником Румунію. В Польщі летальність зросла в середньому до 500 випадків на добу. В інших країнах регіону кількість летальних випадків зростає низькими темпами і залишається контрольованою. Найменша кількість летальних випадків фіксується у Словаччині (рис. 21).

Рисунок 21. Нові летальні випадки в країнах Центральної Європи (середнє значення за сім днів)

В країнах Західної Європи зростання кількості летальних випадків також продовжується, незважаючи на перелом у кількості нових випадків зараження. Найбільш складною ситуація є в Італії, де кількість летальних випадків майже досягає весняного рівня і сягає зараз перевищує 700 випадків на добу. У Франції спостерігається тенденція до зниження кількості нових летальних випадків. Проте у Великобританії, Іспанії та Німеччині продовжується зростання на рівні 300 – 400 випадків на добу (рис. 22).

Рисунок 22. Нові летальні випадки в країнах Західної Європи (середнє значення за сім днів)

Відсоткова динаміка кількості одужань в країнах Східної Європи є достатньо високою і залежить від методів ведення медичної статистики в окремих країнах. Для країн з низькою динамікою захворюваності характерний високий відсоток одужань в загальній структурі хворих. Якщо в літній період часу в Білорусі та Казахстані відсоток одужалих досягав 90% і вище, то зараз він знизився до 80 – 85%. В Україні відсоток одужань в загальній структурі є доволі низьким, з тенденцією на повільне підвищення, що пов’язано з динамікою захворюваності та особливістю реєстрації факту одужання медичними установами (рис. 23).

Рисунок 23. Динаміка відсотку одужань від загальної кількості хворих в країнах Східної Європи

В країнах Центральної Європи з настанням другої хвилі пандемії відсоток одужань в загальній структурі різко знизився. Виняток становить тільки Румунія, де, вочевидь, змінились умови реєстрації одужання і, як наслідок, кількість одужалих швидко зросла. Найкращі результати в групі мала Словаччина, яка досягла 90% в літній період. Зараз відсоток одужань має тенденцію до зростання майже у всіх країнах групи за виключенням Угорщини (рис. 24).

Рисунок 24. Динаміка відсотку одужань від загальної кількості хворих в країнах Центральної Європи

Найбільший відсоток одужань в країнах Західної Європи було досягнуто у Німеччині, де він довгий час тримався на рівні 85 – 90% до середини жовтня. Найнижчий середній відсоток одужань фіксувався у Франції та Іспанії, що сприяло швидкому зростанню кількості нових випадків під час другої хвилі. В даний момент в Італії та Німеччині спостерігається тенденція до зростання відсотку одужань (рис. 25).

Рисунок 25. Динаміка відсотку одужань від загальної кількості хворих в країнах Західної Європи

13 жовтня 2020 року Рада ЄС затвердила рекомендації про скоординований підхід до обмеження вільного пересування. Вони передбачають поділ на зелену, помаранчеву, червону та сіру зони відповідно до епідеміологічної ситуації у країнах Європи.

Щотижня держави-члени повинні надавати Європейському центру профілактики та контролю захворювань (ECDC) дані за наступними трьома критеріями:

кількість нових зареєстрованих випадків на 100 тисяч населення за останні 14 днів;
кількість тестів на 100 тисяч населення, проведених за останній тиждень;
відсоток позитивних тестів, проведених за останній тиждень.

На основі цих даних ECDC щотижнево публікуватиме карту країн-членів ЄС з розбивкою за регіонами, аби допомогти державам-членам приймати рішення щодо обмежень. Регіони поділено на 4 зони:

зелену, якщо показник нових випадків за 14 днів нижчий від 25, а відсоток позитивних результатів тестів нижчий за 4%;
помаранчеву, якщо показник нових випадків за 14 днів нижчий від 50, але відсоток позитивних результатів тестів складає 4% або вище, або, якщо показник нових випадків за 14 днів становить від 25 до 150, а відсоток позитивних результатів тестів нижчий за 4%;
червону, якщо показник нових випадків за 14 днів становить 50 або вище, а рівень позитивності тестування складає 4% або вище, або якщо показник нових випадків за 14 днів перевищує 150.
сіру, якщо інформації недостатньо або показник тестування нижчий за 300.

За даними European Centre for Disease Prevention and Control станом на 26 листопада 2020 р. до червоної зони потрапила більшість країн Європейського Союзу. Помаранчева зона включає Ірландію, більшість регіонів Норвегії та Фінляндії, Канарські острови. До зеленої зони потрапила тільки територія Гренландії. (рис. 26).

Рисунок 26. Поділ країн ЄС на зони відповідно до епідеміологічної ситуації станом на 26.11.2020 (Джерело: European Centre for Disease Prevention and Control)

4. Аналіз поширення епідемії COVID-19 і госпіталізації хворих в розрізі регіонів України

За критеріями Міністерства охорони здоров’я визначення показників для послаблення протиепідемічних заходів складається з охоплення тестуванням, кількості нових випадків на 100 тисяч населення за останні 14 днів та завантаженості ліжок за останні 5 днів. Епідеміологічна ситуація в регіонах України продовжує стрімко погіршуватися, особливо за кількістю нових хворих на 100 тисяч населення за останні 14 днів.

Станом на кінець третьої декади листопада 2020 року у всіх регіонах України перевищено критерій в 40 нових випадків на 100 тис. населення за останні 14 днів. В середньому для України цей показник складає 484,5 випадки станом на 28.11.2020, тобто визначений критерій перевищено більше ніж в 10 разів. Понад 800 випадків фіксується в Сумській та Черкаській області. Понад 600 випадків спостерігається у Київській, Запорізькій, Чернівецькій, Чернігівській та Житомирській областях. Понад 200 випадків фіксується в 16 регіонах України. Найменша кількість випадків – 142,5 у Кіровоградській та 166,7 у Луганській областях. Порівняно контрольованою ситуація виглядає у Львівській, Закарпатській, Тернопільській, Харківській, Донецькій та Херсонській областях. За останню добу тижня найбільша кількість підтверджених випадків зареєстрована у м. Київ (1739), Дніпропетровській (1599), Одеській (1350), Запорізькій (1067) та Сумській (1013) областях (рис. 27).

Рисунок 27. Кількість нових випадків COVID-19 на 100 тис. населення за останні 14 днів

Станом на 28.11.2020 р. значна кількість областей України не відповідає критерію завантаженості до 50% ліжок у ЗОЗ першої хвилі у відсотках за останні 5 днів. В середньому в Україні цей показник становить 51,5%, що перевищує визначений критерій. Проте останнім часом показник завантаженості ліжок значно знизився в регіонах України за рахунок виділення нових ліжок у лікарнях.

Наразі в українських лікарнях, із загальної кількості 55886 лікарняних ліжок, вільними є 11 815 ліжок, які забезпечені киснем. В квітні в країні було до 3,5 тисяч ліжок, забезпечених киснем, у серпні – 8 800, на кінець листопада – 25 393 ліжка. Станом на кінець листопада у лікарнях перебувало 28000 пацієнти з підозрою або підтвердженим діагнозом «коронавірусна хвороба».

Найбільший середній відсоток зайнятості ліжок на кінець третьої декади листопада 2020 року (підтверджені та підозрілі випадки разом) має місце у Полтавській, Миколаївській, Запорізькій, Чернігівській областях (60 – 70%). Понад 50% завантаженості ліжок фіксується у 16 областях України. В межах критерію знаходиться шість регіонів: Дніпропетровська, Житомирська, Сумська, Тернопільська, Луганська та Херсонська області (рис. 28).

Рисунок 28. Динаміка зміни показника завантаженості ліжок за останні 5 днів

Станом на кінець третьої декади листопада 2020 року у всіх регіонах України кількість тестувань відповідала критерію МОЗ. Проте рівень кількості тестування в більшості регіонів України значно менший за середньоєвропейський. Виключення становить тільки м. Київ, де кількість тестувань становить 438 на 100 тис. населення. В середньому по Україні кількість тестувань становить 158,7 на 100 тис. населення. Порівняно високим цей показник є у Херсонській, Вінницькій, Луганській, Рівненській, Сумській, областях (вище за 180 на 100 тис.). Низьким рівнем тестування вирізняється Дніпропетровська (80,5), Донецька (90,3), Хмельницька (103,1) та Івано-Франківська (108,3) області (рис. 29). Такий рівень тестувань є вкрай недостатнім для виявлення всієї сукупності хворих. В середньому 33% проведених тестів дали позитивний результат. При цьому Всесвітня організація охорони здоров'я рекомендує притримуватися рівня 5% позитивних тестів для ефективного контролю за ситуацією.

Рисунок 29. Кількість тестувань на 100 тис. населення

Незважаючи на зниження відносної кількості летальних випадків до загальної кількості хворих, абсолютна кількість випадків має тенденцію до зростання та досягає позначки у 250 летальних випадків на день. Найбільша кількість летальних випадків фіксується у Львівській області, м. Київ, Харківській, Дніпропетровській, Київській, Чернівецькій та Івано-Франківській областях. Найменша кількість летальних випадків у Кіровоградській та Чернігівській областях. Найбільша щоденна кількість випадків спостерігається у Дніпропетровській області, м. Київ, Донецькій та Полтавській областях.

Відсоток одужань в загальній кількості хворих має тенденцію до зростання. В літній період відсоток одужань збільшувався до 60%, потім дещо зменшувався. Наразі знову намітилась стійка тенденція до зростання в загальній сукупності заражень короновірусом (рис. 30).

Рисунок 30. Відсоткове співвідношення кількості хворих, тих, хто одужав, та летальних випадків в Україні

5. Регіональні профілі України в контексті поширення епідемії COVID-19

У цьому розділі представлено дослідження поширення епідемії COVID-19 у розрізі регіонів України. Виходячи з суттєвої неоднорідності та нестаціонарності процесів поширення коронавірусу, їх стохастичної природи та високої волатильності, наявності так званих «важких хвостів» розподілів процесів поширення COVID-19, для виявлення стійких трендів було використано методи технічного аналізу часових рядів на основі базових п’яти індикаторів: «zigzag», «supertrend», «ivar», «АТР» та «коефіцієнт Хюрста», які застосовуються для відстеження основних тенденцій та виявлення «торгових сигналів» на фондових ринках [1-3]. Ставилося завдання виявлення та аналізу тренду кількості нових інфікованих хворих в областях України, м. Києві та країні в цілому з врахуванням волатильності досліджуваного процесу.

Довідково

Вибір індикатору «supertrend» обумовлено тим, що він є ефективним інструментом технічного аналізу для виявлення тренду на високоволатильних даних. Коли на вихідній кривій має місце зростаюча тенденція, значення індикатора «supertrend» знаходяться нижче за неї, відповідно, під час спадного тренду – значення цього показника знаходяться вище графіка вихідних даних. Перетин кривих індикатора і даних може означати закінчення, злам попередньої тенденції. Частий перетин цих кривих вказує на те, що явна тенденція у даних відсутня. Як і більшість технічних індикаторів, «supertrend» реагує на зміну тренду даних з певним запізненням, проте на думку команди проєкту, ця властивість індикатора є суттєвою при відповіді на запитання «Чи залишився у минулому пік захворюваності?», і може бути розцінена як “обережність” відповідного висновку.

З огляду на чітку наявність тижневих сезонних ефектів в кількості зареєстрованих нових випадків захворювання, що безпосередньо впливають на рівень волатильності цих даних, було запропоновано адаптивний варіант індикатору «supertrend». Для отримання більш чіткої картини перебігу епідемічного процесу бажано, щоб ефекти тижневої сезонності нівелювались, та щоб індикатор «supertrend» реагував лише на суттєві коливання у графіку даних.

Індикатор «zigzag» поєднує найбільш значущі локальні екстремуми на графіку даних і не чутливий до дрібних коливань. Цей індикатор зручно використовувати для аналізу попередніх коливань даних.

Технічний індикатор «ivar» (індикатор сили тренду) дозволяє аналізувати силу наявного тренду або стверджувати про його відсутність в даних. Дія цього показника базується на фрактальних характеристиках часових рядів. Правила його використання наступні: якщо значення індикатора знаходяться вище відмітки 0.5, це означає, що тенденція відсутня, причому чим ближче це значення до 1, тим більше впевненості у такому висновку; і, навпаки, значення індикатора нижче рівня 0.5 вказує на наявність тренду (не важливо якого), і чим ближче до 0, тим сильніша відповідна тенденція.

Індикатор «АТР» дозволяє вимірювати волатильність, або рівень мінливості даних у часі. Один із принципів використання «АТР» формулюється так: чим вище значення даного індикатора – тим вищою є ймовірність зміни існуючої тенденції.

«Коефіцієнт Хюрста» виступає однією з ключових фрактальних характеристик часових рядів [4-6]. Цей показник часто застосовують при аналізі природніх процесів, а в економіці – для технічного аналізу фінансових ринків. Послідовності, для яких «коефіцієнт Хюрста» приймає значення більше за 0.5 вважаються перзистентними – вони переважно зберігають наявну тенденцію, тобто зростання у минулому з більшою імовірністю приведе до зростання у майбутньому, і навпаки. Якщо значення коефіцієнта Хюрста дорівнює 0.5 - це означає, що явної тенденції (тренду) не спостерігається. Менші за 0.5 значення свідчать про антиперзистентність ряду, коли існуюча тенденція у майбутньому з більшою ймовірністю зміниться на протилежну.

Беручи за основу цей показник і розраховуючи його на ковзному вікні із 30-ма значеннями ряду щоденно нових хворих можна отримати додаткову інформацію про наявність або відсутність тенденції в даних та відповідь на запитання: «що є більш ймовірним – збереження існуючої тенденції, чи зміна її на протилежну?».

Оскільки побудова коефіцієнта Хюрста базується на розрахунку відношення розмаху приростів значень часового ряду до їх середньо-квадратичного відхилення, то зростання значень індикатора «АТР» в загальному випадку може приводити до зменшення коефіцієнта Хюрста для епідемічного процесу. Зокрема, у ситуації, коли за високих значень волатильності процесу, його коефіцієнт Хюрста залишається більшим за 0.5, передчасно розраховувати на зміну існуючої тенденції.

Наведемо результати досліджень.

Україна загалом (окрім тимчасово окупованих територій)

Рисунок 31. Аналіз динаміки нових виявлених хворих в Україні на кінець листопада

З огляду на поведінку індикатора «supertrend» на рис. 31, із середини липня і понині спостерігається впевнений тренд на зростання кількості нових виявлених хворих. Значення індикатора сили тренду “ivar”, що наприкінці вересня знаходились над критичною позначкою 0.5, і свідчило про відсутність вираженого тренду, у жовтні стабільно є меншими за 0.5, а у листопаді продовжує впевнене спадання. Це показує, що тенденція на зростання кількості щоденних нових випадків COVID-19 продовжує набирати силу. Значення індикатору волатильності «АТР» в цілому протягом листопада ростуть. Незважаючи на високу волатильність, значення індикатора Хюрста, що у жовтні знаходилися близько позначки 0.6, а у листопаді сягають 0.65, свідчать про зростаючу перзистентність існуючої тенденції на поширення епідемії. З більшою ймовірністю, у найближчому майбутньому тренд на зростання кількості щоденних нових випадків COVID-19 продовжиться.

Кількість людей, що безпосередньо хворіють на COVID-19 в Україні суттєво збільшилася протягом трьох останніх місяців. Зараз коронавірусну інфекцію намагаються подолати понад 362 тисячі українців.

Приріст кількості активних хворих дещо вповільнився на початку листопада, проте знову тримається на позначках, значно вищих, ніж у жовтні (див. рис. 31а). При цьому значення синьої кривої на графіку з другої декади листопада тримаються у коридорі від 4 до 8 тис. осіб. Значення індикатора волатильності у листопаді переважно тримаються на дещо вищих за жовтневі позначках. Пік волатильності синьої кривої відбувся 8 листопада – у день, коли з лікарень країни виписали рекордно велику кількість людей, що одужали. Значення індикатора Хюрста також свідчать про перзистентність наявної тенденції, проте значення індикатора зменшується протягом листопада і наближається до критичної позначки 0.5.

Рисунок 31a. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Україні на кінець листопада

Певне стримання швидкості зростання кількості активних хворих у країні могло відбутися за рахунок введення карантину вихідного дня, хоча суворість дотримання його правил могла відрізнялася у різних регіонах. Нові ризики найближчими днями можуть бути пов’язані з проведенням «Чорної п’ятниці» – пори розпродажів у більшості магазинів – де можуть спостерігатися значні скупчення людей у закритих приміщеннях.

Хоча навантаження на медичну систему значно зросло протягом жовтня і листопада, а у листопаді ставилися один антирекорд за іншим за кількістю госпіталізацій на добу, на думку експертів, показники, пов’язані з рівнем летальності COVID-19 дещо змінюються. На графіку (див. рис. 31б) нанесено дані коефіцієнта адаптації до хвороби, який є відношенням кількості людей, які померли за добу, до суми кількості померлих і осіб, що одужали за цю добу. Більш формально, коефіцієнт адаптації до хвороби KA(t) за добу t визначається за формулою:

де R1(t) - це кількість людей, які померли за добу t, а R2(t) - це кількість людей, які одужали за добу t.

Легко бачити, що частка смертей у добовій кількості осіб, для яких COVID-19 залишився у минулому, з середини жовтня почала зменшуватись. Поки невідомо, чи це COVID-19 змінює свою природу з тенденцією на послаблення, чи лікарі отримали більше досвіду у проведенні лікування, тому за даним показником команда проєкту продовжить спостерігати і надалі.

Рисунок 31б. Динаміка коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в Україні у часі

Дослідження поширення COVID-19 в областях України та в м. Києві

2.1. м. Київ

Рис. 32. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по м. Києву станом на кінець листопада

У Києві протягом листопада спостерігаємо стрімку тенденцію до збільшення кількості добового приросту захворюваності. Показник волатильності (див. рис. 32), що набув пікових значень у середині вересня, протягом жовтня та листопада тримається на набагато нижчих позначках. Київ з другої половини серпня виходить у лідери по приросту кількості нових хворих. На кінець листопада ці значення сягають біля 1500 чоловік. Станом на 28 листопада у м. Києві зареєстровано понад 67 тис. випадків.

Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, також не виглядає обнадійливим (див. рис. 32а). Кількість нових виявлених хворих стабільно переважає кількість людей, що одужали, починаючи з середини липня і понині. Кількість активних хворих у місті збільшується експоненційно. Волатильність (мінливість даних) цього процесу невисока, що може означати високу ймовірність збереження такої тенденції.

Рис. 32а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по м. Київ станом на кінець листопада

У м. Києві, за даними МОЗ, на 28 листопада у лікарнях міста доступні 1123 інфекційних ліжка та 146 ліжок у реанімації. Зайнято – 2193 ліжка. Чимала кількість лікарень міста заповнені майже на 100%. Лікарні міста забезпечені обладнанням на 81%, а медичним персоналом на 78%.

2.2. Вінницька область

Рис. 33. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Вінницькій області станом на кінець листопада

Захворюваність у Вінницькій області продовжує зростати – протягом листопада абсолютні значення добового приросту кількості хворих на COVID-19 збільшилась майже вдвічі. Волатильність цього процесу доволі висока протягом вересня та жовтня, стрімко зростає у листопаді (рис. 33). Дійсно, карантин вихідного дня, що був запроваджений після першої декади листопада, схоже демонструє певну ефективність, і кількість нових випадків захворювання в середині листопада впала до жовтневих позначок, проте потім продовжила зростання.

Станом на кінець листопада кількість нових хворих значно перевищує кількість видужалих осіб, хоча протягом місяця двічі кількість людей, що подолали хворобу перевищувала кількість нових хворих. Волатильність даного процесу у листопаді зростає, тому можна сподіватись на призупинення негативних тенденцій.

Рис. 33а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Вінницькій області станом на кінець листопада

У Вінницькій області за даними МОЗ, на 28 листопада у лікарнях міста доступні біля 1400 інфекційних ліжок та 123 місця у реанімації. Лікарні області забезпечені обладнанням на 82%, а медичним персоналом на 76%.

2.3. Волинська область

Рис. 34. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Волинській області станом на кінець листопада

З кінця жовтня до початку листопада кількість нових хворих за добу у області стрімко зросла, і такий сплеск мабуть пов’язаний з проведенням виборів до місцевих рад, що мали місце наприкінці жовтня (див. рис. 34). Після введення карантину вихідного дня зростання захворюваності вповільнилось і кількість нових випадків коливається у коридорі 220-450 осіб. Значення індикатора волатильності протягом листопада є значно вищими, ніж у жовтні. Динаміка співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, виглядає обнадійливою та вказує зменшення швидкості зростання кількості активних хворих на COVID-19 у області (див. рис. 34а), хоча волатильність цього процесу демонструє найвищі значення з квітня місяця.

Рис. 34а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Волинській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України лікарні області забезпечені обладнанням на 90%, а персоналом на 79%. У лікарнях області доступно близько 800 інфекційних ліжок для хворих та 69 ліжок у реанімації.

2.4. Дніпропетровська область

Рис. 35. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Дніпропетровській області станом на кінець листопада

Наразі спостерігається стійке та надстрімке зростання кількості нових випадків захворювання, яке дещо вповільнилось наприкінці листопада (див. рис. 35). Кількість нових випадків COVID-19, що трималася кінця жовтня – початку листопада до 500, у третій декаді сягнула 1400. Волатильність (мінливість) процесу є високою.

Рис. 35а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Дніпропетровській області станом на кінець листопада

Кількість нових випадків захворювання значно переважала кількість тих, що видужали протягом майже всього листопада, проте останніми днями стрімко спадає, тобто все більше людей одужує і швидкість зростання кількості активних хворих у області дещо вповільнюється. (див. рис. 35а). За даними МОЗ України лікарні області забезпечені обладнанням на 85% та персоналом на 77%. Доступні 465 ліжок у лікарнях області та 91 ліжко у реанімації. Понад 1400 ліжок зайняті.

2.5. Донецька область

Рис. 36. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Донецькій області станом на кінець листопада

У жовтні спостерігалася відсутність направленої тенденції графіка з доволі високими (250 – 300 випадків) показниками щодоби. Проте 30 жовтня відбувся сплеск захворюваності (мабуть пов’язаний з масовими зібраннями під час виборів) і наразі протягом листопада кількість нових випадків захворювання поступово дещо спадає, порівняно з останнім піковим значенням. Волатильність (мінливість у даних) у третій декаді місяця також почала спадати, що дає надію на продовження позитивної тенденції. Графік динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що подолали хворобу, у листопаді виглядає обнадійливим, все частіше кількість людей, що подолали хворобу переважає кількість людей, що захворіли (див. рис 36а).

Рис. 36а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Донецькій області станом на кінець листопада

Дані МОЗ України свідчать, що лікарні області на 80% забезпечені необхідним обладнанням та на 75% - персоналом. Доступними є 527 інфекційних ліжок та 85 ліжок у реанімації.

2.6. Житомирська область

Рис. 37. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Житомирській області станом на кінець листопада

У листопаді швидкість зростання кількості нових хворих за добу дещо зменшилась. Значення графіку протягом місяця коливаються у коридорі від 400 до 800 осіб, волатильність процесу у листопаді трималася на жовтневих позначках (див. рис. 37). Аналіз динаміки процесу одужання виглядає нетривіально – графік осцилює в великою амплітудою протягом листопада, але все частіше перетинає нульову позначку, коли кількість людей, що одужали, переважає кількість тих, хто захворів. Швидкість зростання активних хворих у регіоні вповільнюється.

Рис. 37а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Житомирській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ, забезпеченість обладнанням лікарень області складає 85%, а медичним персоналом – 74%. Доступні 1327 інфекційних ліжок у лікарнях області.

2.7. Закарпатська область

Рис. 38. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Закарпатській області станом на кінець листопада

Після стрімкого зростання кількості нових випадків у жовтні та першій половині листопада – у середині місяця ситуація дещо покращилась, що може бути пов’язане з введенням карантину вихідного дня. Волатильність (мінливість у даних нових захворювань) протягом листопада зростає. У той же час, аналіз динаміки співвідношення процесів захворюваності та одужання у листопаді виглядає більш обнадійливим, ніж у жовтні (див. рис. 38а). Кількість нових хворих осіб протягом листопада все частіше виявляється меншою за кількість людей, що одужали. Волатильність даного процесу тримається на вищих, ніж наприкінці жовтня позначках.

Рис. 38а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Закарпатській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України, забезпеченість обладнанням лікарень області становить 91,5%, а забезпеченість медичним персоналом – 75,5%. Вільними є близько50% інфекційних ліжок.

2.8. Запорізька область

Рис. 39. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Запорізькій області станом на кінець листопада

Спостерігається експоненційне зростання нових випадків захворювання протягом листопада (див. рис. 39). Показник волатильності (мінливості процесу щоденної захворюваності) також зростає, що свідчить про наявність ризиків втрати контролю над епідемічною ситуацією в області. Крива співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, також демонструє негативну динаміку. Хоча волатильність (мінливість) цього процесу висока, зрозуміло, що кількість активних хворих у області стрімко зростає, що підвищує ризики настання медичного колапсу у області (див. рис 39а).

Рис. 39а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Запорізькій області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України, лікарні області забезпечені обладнанням на 89%, медичним персоналом – на 80%. Кількість доступних інфекційних ліжок у області всього біля 600, а ліжок у реанімаціях- 70, що вкрай мало для однієї з найбільших за населенням областей. Загалом зайнятими є 763 ліжка.

2.9. Івано-Франківська область

Рис. 40. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Івано-Франківській області станом на кінець листопада

Після стрімкого зростання добової кількості нових випадків у жовтні (див. рис. 40), протягом листопада спостерігається боковий рух графіка зі значеннямиу коридорі від 450 до 600 випадків на добу. Волатильність процесу дещо зросла, хоча тримається на позначках значно нижчих від вересневих. Аналіз динаміки співвідношення процесів захворюваності та одужання також свідчить про швидке збільшення активних хворих на COVID-19 у листопаді в регіоні, низькі значення індикатора волатильності не дають великих надій на зміну ситуації (див. рис. 40а), тож тенденція до зростанні рівня захворюваності скоріше за все збережеться.

Рис. 40а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Івано-Франківській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України , лікарні області забезпечені обладнанням на 87%, медичним персоналом – на 85%. Зайнятими є понад 75% ліжок у лікарнях області.

2.10. Київська область

Рис. 41. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Київській області станом на кінець листопада

Стрімке зростання кількості нових випадків захворювання протягом жовтня та листопада. Низька волатильність процесу у жовтні змінилась піковими позначками у кінці листопада. Станом на кінець листопада фіксуємо понад 1100 нових хворих осіб щодоби. Кількість нових виявлених хворих наразі значно перевищує кількість людей, що одужали – кількість активних хворих у області експоненційно зростає.

Рис. 41а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Київській області станом кінець листопада

За даними МОЗ України, лікарні області забезпечені обладнанням на 83%, персоналом – на 79%. Завантаженість ліжок у лікарнях області – понад 60%.

2.11. Кіровоградська область

Рис. 42. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Кіровоградській області станом на кінець листопада

Протягом вересня та початку жовтня Кіровоградська область вважалася однією з найменш уражених епідемією COVID-19. 7 жовтня графік індикатора «supertrend» перетнув синю криву графіка нових виявлених хворих, що свідчить про злам тренду та початок стрімкого зростання кількості нових хворих кожної доби. Станом на кінець жовтня фіксувалися показники близько 100 осіб щодоби, станом на кінець листопада – до 150 осіб. Показники волатильность падають з другої половини листопада, що може свідчити про збереження наявної тенденціїю Аналіз графіка співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, підтверджує тривожність ситуації – з середини листопада кількість нових хворих щодня переважає кількість людей, що одужали.

Рис. 42а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Кіровоградській області станом на кінець листопада

Лікарні області забезпечені обладнанням на 90%, медичним персоналом на 77%. Завантаженість ліжок у лікарнях області становить близько 60%.

2.12. Луганська область

Рис. 43. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Луганській області станом на кінець листопада

Протягом жовтня та листопада спостерігається боковий рух графіка у коридорі від 20 до 155 нових виявлених хворих (див. рис. 43). Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб виглядає краще, ніж у жовтні (див. рис. 43а). Все частіше кількістю людей, що подолали хворобу, переважає кількість тих, що захворіли.

Рис. 43а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Луганській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України забезпечення лікарень області обладнанням становить 81%, персоналом – 68%. Вільними є понад 60% інфекційних ліжок.

2.13. Львівська область

Рис. 44. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Львівській області станом на кінець листопада

Від початку жовтня спостерігаємо зростаючий тренд показника добової кількості нових хворих, який продовжується і у листопаді. Станом на кінець листопада фіксуємо до 800 нових випадків захворювань. Волатильність процесу у листопаді є вищою ніж у жовтні. На початку листопада одужала значно більша кількість людей ніж захворіла, але протягом решти місяця кількість активних хворих в області поступово зростає. (див. рис. 44, 44а).

Рис. 34а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Львівській області станом на кінець листопада

Згідно з даними МОЗ України, лікарні області забезпечені обладнанням на 83%, а персоналом – на 78%. Завантаженість ліжок у лікарнях області складає близько 75%.

2.14. Миколаївська область

Рис. 45. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Миколаївській області станом на кінець листопада

З кінця серпня і понині спостерігаємо різке зростання показника щодобової кількості нових виявлених хворих, яке продовжувалось та посилювалось протягом останніх місяців. Показники волатильності протягом жовтня та листопада високі (див. рис. 45). Ситуація тривожна, графік співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, не є обнадійливим та свідчить про невпинне зростання кількості нових активних хворих.

Рис. 45а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Миколаївській області станом на кінець листопада

МОЗ України стверджує, що лікарні для хворих на COVID-19 забезпечені обладнанням на 89%, медичним персоналом – на 78%. Завантаженість інфекційних ліжок складає біля 65%.

2.15. Одеська область

Рис. 46. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Одеській області станом на кінець листопада

У липні кількість хворих в області почала стрімко зростати. Кількість нових хворих у кінці листопада сягає близько тисячі чоловік. У листопаді волатильність переважно тримається на вересневих позначках. На початку листопада кількість людей, що одужали протягом кількох днів переважала кількість тих, хто захворів, але пізніше ситуація знову погіршилась – кількість людей, що хворіють, продовжує стабільно збільшуватись (див. рис. 46 та 46а).

Рис. 46а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Одеській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України лікарні області забезпечені обладнанням на 92%, медичним персоналом – на 75%. Завантаженість інфекційних ліжок у лікарнях області складає біля 54%.

2.16. Полтавська область

Рис. 47. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Полтавській області станом на кінець листопада

Протягом листопада відбувається зростання кількості нових хворих за добу, значення перевершують пікову позначку середини жовтня і складають більше 600 хворих. Кількість людей, що одужали кілька разів протягом останніх півтора місяців переважала кількість нових випадків COVID-19, що безперечно дещо зменшило швидкість зростання числа активних хворих у області, проте цей процес має у листопаді дуже високі показники волатильності, тому ситуація може змінитися.

Рис. 47а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Полтавській області станом на кінець листопада

Завантаженість лікарень області складає близько 40%. Лікарні області забезпечені обладнанням на 96%, медичним персоналом – на 83%.

2.17. Рівненська область

Рис. 48. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Рівненській області станом на кінець листопада

На графіку показника добової кількості нових виявлених хворих спостерігаємо зростаючий тренд з показниками до 600 осіб щодоби. Різниця між кількістю нових хворих та кількістю видужалих осіб осцилює навколо нуля протягом жовтня-листопада, проте амплітуда коливань зростає, оскільки волатильність знаходиться на високих позначках (див. рис. 48а).

Рис. 48а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Рівненській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України завантаженість ліжок у лікарнях області складає біля 86%. Забезпечення лікарень області обладнанням складає – 87%, медичним персоналом – 88%.

2.18. Сумська область

Рис. 49. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Сумській області станом на кінець листопада

Протягом листопада продовжується стрімке зростання кількості нових хворих і наприкінці місяця значення наближаються до 1000. Динаміка співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, також свідчить про втрату контролю над епідемічною ситуацією, кількість активних хворих в області зростає з початку листопада надзвичайно швидко (див. рис. 49а).

Рис. 49а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Сумській області станом на кінець листопада

МОЗ України зазначає, що у Сумській області завантаженість ліжок у лікарнях складає близько 60%. Лікарні області забезпечені обладнанням на 89%, персоналом на 80%.

2.19. Тернопільська область

Рис. 50. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Тернопільській області станом на кінець листопада

Протягом листопада графік показника добової кількості нових виявлених випадків захворювання на COVID-19 знову повертається до тренду на зростання, з високими добовими показниками, що на кінець місяця перевищують 400 осіб. Є ймовірність, що ризики, спричинені проведенням місцевих виборів 25 жовтня, призвели до нових спалахів захворювання. Висока волатильність процесу також свідчить про нестійкість ситуації. Співвідношення кількості нових випадків захворювання та кількості людей, які вилікувались, говорить проте, що переважно у листопаді кількість активних хворих у області зростає (див. рис. 50а).

Рис. 50а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Тернопільській області станом на кінець листопада

За даними МОЗ України, у Тернопільській області показник завантаженості ліжок у лікарнях складає близько 74%. Лікарні області забезпечені обладнанням на 76%, персоналом на 79%.

2.20. Харківська область

Рис. 51. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Харківській області станом на кінець листопада

З другої декади листопада графік добового приросту хворих на COVID-19 демонструє тренд на спадання. Проте останніми днями, можливо через великі розпродажі у більшості магазинів країни, що протягом робочого тижня призводять до масових скупчень людей у торгівельних центрах, кількість нових хворих знову суттєво збільшилась. Харківська область є одним із найбільш уражених епідемією регіонів. Волатильність цього процесу також зростає, що також свідчить про можливість повернення тренду на зростання (див. рис. 51). Кількість людей, що захворіли, у листопаді переважно є меншою за кількість тих, хто одужав. Волатильність цього процесу також є низькою протягом останнього тижня, тож є надія на збереження такої тенденції, якщо не буде нових спалахів захворюваності.

Рис. 51а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Харківській області станом на кінець листопада

МОЗ України визначає показник забезпечення лікарень області обладнанням на рівні 79%, персоналом – на рівні 71%. Завантаженість ліжок – близько 71%.

2.21. Херсонська область

Рис. 52. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Херсонській області станом на кінець листопада

Протягом листопада спостерігається впевнений тренд на зростання кількості нових захворювань з високою волатильністю даного процесу. Добова кількість хворих за місяць збільшилася у двічі. Кількість активних хворих в області також зростає.

Рис. 52а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Херсонській області станом на кінець листопада

Показник завантаженості ліжок у лікарнях області становить близько 66%. Лікарні області забезпечені обладнанням на 89%, персоналом – на 83%.

2.22. Хмельницька область

Рис. 53. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Хмельницькій області станом на кінець листопада

На початку листопада спостерігаємо відсутність направленої тенденції на графіку кількості нових хворих за добу з високими показниками у коридорі значень 250 – 600, а наприкінці місяця кількість нових хворих знову почала зростати. Висока волатильність процесу свідчить про нестійкість ситуації. Графік нижче (рис. 53а) свідчить про переважне зростання протягом листопада кількості активних хворих у регіоні.

Рис. 53а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Хмельницькій області станом на кінець листопада

Показник завантаженості ліжок у лікарнях області складає близько 64%, лікарні забезпечені обладнанням на 90%, медичним персоналом – на 77%.

2.23. Черкаська область

Рис. 54. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Черкаській області станом на кінець листопада

Протягом листопада спостерігаємо стрімке зростання добового приросту хворих на COVID-19 (рис. 54, 54а). Такий стрімкий негативний тренд може бути пов’язаний з відмовою міської ради Черкас від дотримання карантину вихідного дня. Волатильність процесу спадає у другій половині місяця, що може свідчити про ймовірне продовження наявної тенденції. Кількість активних хворих стрімко зростає з другої половини листопада, а волатильність цього процесу спадає.

Рис. 54а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Черкаській області станом на кінець листопада

Лікарні Черкаської області завантажені приблизно на 62%, забезпечені обладнанням на 78%, персоналом – на 60%.

2.24. Чернівецька область

Рис. 55. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернівецькій області станом на кінець листопада

У листопаді після стрімкого зростання у жовтні спостерігається боковий рух графіка добового приросту кількості нових хворих, але волатильність цього процесу є високою, що говорить про високу ймовірність повернення до зростаючої тенденції. Кількість нових хворих протягом листопада в основному значно переважає кількість людей, що одужали, лише протягом останнього тижня швидкість зростання активних хворих дещо зменшилась. Показники волатильності цього процесу не дуже високі, отже є висока ймовірність того, що така загрозлива тенденція може зберігатись і надалі (див. рис. 55, 55а).

Рис. 55а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернівецькій області станом на кінець листопада

Відсоток завантаженості ліжок у лікарнях області складає близько 56%, лікарні забезпечені обладнанням на 87%, персоналом – на 78%.

2.25. Чернігівська область

Рис 56. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернігівській області станом на кінець листопада

Протягом листопада спостерігаємо стрімке зростання кількості нових захворювань щодоби, з показниками, що сягають 800 осіб. Висока волатильність процесу свідчить про нестійкість ситуації та високий рівень загрози. Кількість нових хворих переважно перевищує кількість тих, хто одужав (див. рис. 56).

Рис. 56а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернігівській області станом на кінець листопада

МОЗ України відмічає, що відсоток завантаженості ліжок у лікарнях регіону складає близько 75%, лікарні забезпечені обладнанням на 87%, медичним персоналом на 81%.

6. Прогнозне моделювання поширення пандемії COVID-19 із застосуванням множини різних методів

6.1. Застосування методу подібності в математичному моделюванні

На першому кроці застосування цього методу виберемо країну (країни) – прототип, характер розвитку пандемії в якій (яких) є найбільш наближеним до характеру розвитку цього процесу в Україні. З цією метою застосуємо метод кореляційно-регресійного аналізу для порівняння головних показників України з відповідними показниками країн Європи. Країни для порівняння вибиралися виходячи з наступних показників:

Населення, обраної для порівняння країни в даному дослідженні має бути не меншим 15-20 млн. людей;
Густина населення має бути співмірною з густиною населення України.

В результаті застосування цих критеріїв для порівняння з Україною було обрано 17 країн Європи (Таблиця 1).

Таблиця 1. Застосування кореляційно-регресійного аналізу
для вибору країни (країн) прототипу

Країна	Коеф. кореляції за P1 (r_1.j)	Коеф. кореляції за P2 (r_2.j)	Коеф. кореляції за P3 (r_3.j)	Коеф. кореляції за P4 (r_4.j)	Коеф. для P5 (r5.j)	Індекс подібності (I_j)	Населення (млн)	Щільність населення (осіб/кв.км)	Кількість зроблених тестів (% від кількості населення)	Вразливість країни (% кількості смертельних випадків до кількості інфікованих)	Кількість лікарняних ліжок на 1000 населення
Ukraine							43,7	77,39	10,106	1,736	8,8
Poland	0,759	0,045	0,472	0,894	0,951	0,86	37,8	124,027	15,542	1,621	6,62
Romania	0,685	-0,112	0,07	0,958	0,903	0,709	19,2	85,129	20,854	2,394	6,892
Czech Republic	0,715	0,039	0,128	0,817	0,838	0,709	10,7	137,176	28,022	1,506	6,63
Serbia	0,437	0,051		0,806	0,865	0,679	6,8	80,291	25,042	0,935	5,609
Croatia	0,756	0,029	0,121	0,665	0,932	0,622	4,1	73,726	17,656	1,345	5,54
Bosnia and Herzegovina	0,011	-0,037	0,027		0,978	0,592	3,3	68,496	12,578	2,915	3,5
Italy	-0,623	0,098	0,025	0,906	0,775	0,596	60,5	205,859	35,045	3,513	3,18
Sweden	-0,373	0,108		0,831	0,808	0,596	10,1	24,718	31,357	2,802
Ireland	-0,516	0,184	-0,262	0,897	0,74	0,597	4,9	69,874	38,877	2,856	2,96
Spain	-0,502	0,095	-0,242	0,931	0,758	0,574	46,8	93,105	36,894	2,744
Portugal	-0,19	-0,005	0,013	0,855	0,708	0,539	10,2	112,371	42,361	1,506	3,39
Switzerland	-0,463	0,043	-0,399	0,916	0,814	0,517	8,7	214,243	30,644	1,303	4,53
Germany	-0,453	-0,04	-0,27	0,908	0,806	0,485	83,8	237,016	31,578	1,541	8
Austria	-0,054	-0,134	-0,268	0,885	0,791	0,461	9	106,749	33,241	0,965	7,37
Belarus	-0,746	-0,099	0,344		0,796	0,447	9,4	46,858	32,714	0,871	11
France	-0,325	-0,136	-0,578	0,914	0,812	0,388	65,3	122,578	30,957	2,333	5,98
Denmark	-0,3	-0,088	-0,413	0,874	0	0,263	5,8	136,52	120,751	1,081	2,5

Було розглянуто наступні набори даних:

Кількість зареєстрованих за добу випадків COVID-19 (P1);
Кількість зареєстрованих за добу летальних випадків COVID-19 (P2);
Кількість зареєстрованих випадків одужання від COVID-19 (P3);
Коефіцієнт мобільності (P4);
Кількість зроблених тестів на 1000 осіб (P5).

Дослідження спрямовувалось на оцінювання подібності даних для України з даними 16 країн Європи, обраних для порівняння. Для показників P1 - P4 обраховано та пронормовано відповідні коефіцієнти кореляції r_i_,_j, де i=1..4; j=1..17; значення P5 нормовано відносно значення показника для України за формулою:

З використанням наявних даних і введених критеріїв P1-P5 було обраховано індекс подібності: (таблиця 1).

На основі використання обрахованого індексу подібності та групи таких показників, як населення країни, густина населення країни, територіальна наближеність країни Європи до України, визначено, що як країни прототипи можна обрати Польщу та Румунію. На рис. 57-60 зображено графіки поширення хвороби для України, Польщі та Румунії.

Рисунок 57. Кількість зареєстрованих випадків COVID-19 для України та країн-прототипів

Рисунок 58. Кількість щоденних зареєстрованих випадків COVID-19 для України та країн-прототипів

Рисунок 59. Кількість щоденних зареєстрованих смертельних випадків від COVID-19 для України та країн-прототипів

Рисунок 60. Кількість щоденних зареєстрованих видужалих від COVID-19 для України та країн-прототипів

Проаналізувавши динаміку показників за останній місяць, можна відмітити, що разом з ростом кількості зареєстрованих випадків захворювань спадає показник вразливості країни до COVID-19 (рис. 61), а також має тенденцію до зростання частка видужалих по відношенню до щоденного приросту хворих (рис. 62).

Рисунок 61. Динаміка вразливості населення країни до COVID-19 (% кількості смертельних випадків до кількості інфікованих)

Рисунок 62. Відношення щоденної кількості видужалих до кількості зареєстрованих випадків COVID-19 (%)

Проте, після подальшого дослідження було встановлено, що на даному етапі поширення хвороби часова затримка України по відношенню до Польщі складає 11 днів, а не навпаки. Тому для прогнозного моделювання дані Польщі використовувати неможливо, і в якості основної країни-прототипу було обрано Румунію.

Враховуючи часову затримку поширення хвороби в Україні по відношенню до країни-прототипу Румунії, можемо передбачити на наступні 15 днів тенденцію поширення COVID-19 в Україні на рівні 10 000-18 000 нових інфікованих в день (рис. 63, табл. 2).

Рисунок 63. Прогнозні дані для кількості зареєстрованих випадків COVID-19 в Україні (з використанням країни-прототипу)

Таблиця 2. Прогнозні значення кількості інфікованих в Україні (синій колір)

Дата	Кількість інфікованих	Добова кількість інфікованих
29.10.2020	370417
30.10.2020	378729	8312
31.10.2020	387481	8752
01.11.2020	395440	7959
02.11.2020	402194	6754
03.11.2020	411093	8899
04.11.2020	420617	9524
05.11.2020	430467	9850
06.11.2020	440188	9721
07.11.2020	450934	10746
08.11.2020	460331	9397
09.11.2020	469018	8687
10.11.2020	479197	10179
11.11.2020	489808	10611
12.11.2020	500865	11057
13.11.2020	512652	11787
14.11.2020	525176	12524
15.11.2020	535857	10681
16.11.2020	545689	9832
17.11.2020	557657	11968
18.11.2020	570153	12496
19.11.2020	583510	13357
20.11.2020	598085	14575
21.11.2020	612665	14580
22.11.2020	624744	12079
23.11.2020	635689	10945
24.11.2020	647976	12287
25.11.2020	661858	13882
26.11.2020	677189	15331
27.11.2020	693407	16218
28.11.2020	709701	16294
29.11.2020	723597	13896
30.11.2020	733338	9741
01.12.2020	748058	14721
02.12.2020	767461	19403
03.12.2020	787124	19663
04.12.2020	805136	18011
05.12.2020	822721	17585
06.12.2020	835668	12948
07.12.2020	844543	8874
08.12.2020	859186	14644
09.12.2020	876993	17807
10.12.2020	894095	17101
11.12.2020	909410	15315
12.12.2020	925027	15617
13.12.2020	934251	9225

Аналіз прогнозних значень попередніх часових періодів показав високу точність застосування даного методу (рис. 64). З 25.04.20 по 31.10.20 середня абсолютна відносна похибка прогнозування загальної кількості зареєстрованих випадків COVID-19 склала 0,96 %, а середня абсолютна різниця між прогнозованим значенням та даними МОЗ України – 1282 випадки. Найменша похибка спостерігалась під час прогнозного моделювання від 19.09.2020, яка склала 0,3%.

Рисунок 64. Відносна похибка досліджень (%)

Таким чином, відповідно до методу подібності в математичному моделюванні, на часовому відрізку (29.11.20 – 13.12.20) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні 10 000 – 18 000 осіб на день.

6.2. Застосування рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM

Довірчий інтервал для прогнозу нових виявлених хворих у першій декаді листопада побудуємо робастно за допомогою моделі лінійної регресії, SARIMA, методу градієнтного бустингу (XGB), із залученням рекурентних нейронних мереж із довгою короткостроковою пам’яттю (ДКЧП, англ. long short-term memory, LSTM).

Робасність розуміється в такому сенсі: на першому кроці для кожної із моделей на кожен із 10 днів будуються прогнози із відповідними довірчими інтервалами із заданою статистичною точністю, де верхній селектор – це песимістичний прогноз, а нижній – оптимістичний. На другому кроці будуються шукані довірчі інтервали для кожного моменту часу як мінімальні за включенням інтервали, які містять довірчі інтервали із означених вище трьох прогнозних моделей.

Прогноз виконувався на основі даних Національної служби здоров’я України [7,8].

На рисунках 65 та 66 наведено прогнозні дані і відповідні довірчі інтервали.

Довідково

У статистиці лінійна регресія – це метод моделювання взаємозв'язку між даними за допомогою лінійних функцій, де невідомі параметри моделі оцінюються за вхідними даними. При розрахунках параметрів моделі лінійної регресії зазвичай застосовується метод найменших квадратів (МНК) [9].

Модель SARIMA (або сезонна модель ARIMA) – модель і методологія аналізу нестаціонарних часових рядів із використанням сезонності (в нашому випадку це пов’язано зі специфікою реєстрації підозр та нових підтверджених хворих, людським фактором, специфікою роботи медичних статистиків тощо). Підхід Бокса-Дженкінса полягає в тому, що в першу чергу оцінюється стаціонарність часового ряду. Якщо ряд не є стаціонарним, то за допомогою низки тестів для нього шукаються одиничні корені та порядок інтегровності (як правило, обмежуються першим або другим порядком). Далі, якщо порядок інтегровності більший за нуль, ряд перетворюється на (слабко) «стаціонарний» [10,11].

Метод градієнтного бустингу використовується в галузі статистики та аналізу даних для прогнозних моделей. Структура дерева містить такі елементи: «листя» і «гілки». На ребрах («гілках») дерева ухвалення рішення записані атрибути, від яких залежить цільова функція, в «листі» записані значення цільової функції, а в інших вузлах — атрибути, за якими розрізняються випадки. Щоб класифікувати новий випадок, треба спуститися по дереву до листа і видати відповідне значення [12]. Для навчання та оптимізації структури використаємо відкриту бібліотеку XGBoost, в який, зокрема, реалізовано методи розумного штрафування дерев, пропорційного скорочування листових вузлів, Ньютонове підсилювання, а також, реалізований додатковий параметр рандомізації [13].

На відміну від решти алгоритмів машинного навчання, рекурентні нейронні мережі з довгою короткостроковою пам’яттю (в англомовній термінології LSTM) здатні автоматично виявляти характерні риси з часових послідовностей, обробляти багатовимірні дані, а також виводити послідовності змінної довжини, завдяки чому їх можна використовувати для інтервального прогнозування [14].

З використанням рекурентної нейронної мережі LSTM побудуємо два сценарії розвитку поширення хвороби у першій декаді грудня 2020 року: оптимістичний і песимістичний.

Оптимістичний сценарій може відбутися за умови відсутності небажаних, непередбачуваних факторів негативного характеру. Розрахуємо прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у першій декаді грудня 2020 року, з урахуванням осереднених значень за 7 днів (рис. 65, табл. 3).

Рисунок 65. Оптимістичний сценарій: прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у першій декаді грудня 2020 року

Таблиця 3. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у першій декаді грудня 2020 року (оптимістичний сценарій)

Дата	Нижня межа	Верхня межа	Середнє
30.11.2020	13618	14359	13988
01.12.2020	13115	13991	13553
02.12.2020	13520	14728	14124
03.12.2020	13775	15340	14557
04.12.2020	14501	16465	15483
05.12.2020	13977	15896	14936
06.12.2020	14308	16371	15339
07.12.2020	14313	16521	15417
08.12.2020	13852	16060	14956
09.12.2020	14085	16643	15364

Зауважимо, що статистична похибка становить 0.03%.

Песимістичний сценарій побудовано з врахуванням ймовірних ризиків впливу, зовнішніх, негативних факторів, зокрема, можливого масового виявлення нових випадків COVID-19 в ході розширення охоплення населення України тестами. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у першій декаді грудня 2020 року наведено на рис. 66 і в табл. 4.

Рисунок 66. Песимістичний сценарій: прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у першій декаді грудня 2020 року

Таблиця 4. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у першій декаді грудня 2020 року (песимістичний сценарій)

Дата	Нижня межа	Верхня межа	Середнє
30.11.2020	13407	14296	13801
01.12.2020	13411	14469	13940
02.12.2020	13452	14863	14157
03.12.2020	13524	15322	14423
04.12.2020	13636	15774	14705
05.12.2020	13750	15954	14852
06.12.2020	13824	15996	14910
07.12.2020	13887	16223	15055
08.12.2020	13933	16530	15231
09.12.2020	13958	16913	15435

Зауважимо, що статистична похибка обчислень становить 0.03%.

Таким чином, на часовому відрізку (30.11.20 – 09.12.20) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні (13 000 – 16 000) осіб на день за оптимістичним сценарієм і (14 000 – 17 000) – за песимістичним

Результати короткострокового прогнозного моделювання кількості нових хворих на COVID-19, кількості нових летальних випадків, кількості нових осіб, що одужали, в Україні та показник летальності станом на 30.11.20 – 09.12.20, отриманого з використанням багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання нейронної мережі – 14, представлено на рис. 67-70 та в табл. 5-8.

Рисунок 67. Прогноз нових виявлених випадків COVID-19 у першій декаді грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 5. Прогнозні дані нових виявлених випадків COVID-19 у першій декаді
грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
30.11.2020	13287
01.12.2020	15277
02.12.2020	16657
03.12.2020	17609
04.12.2020	19723
05.12.2020	19311
06.12.2020	16732
07.12.2020	16134
08.12.2020	17847
09.12.2020	19808

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 5.52%.

Рисунок 68. Прогноз нових летальних випадків COVID-19 у першій декаді грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 6. Прогнозовані дані нових летальних випадків COVID-19 у першій декаді
грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
30.11.2020	157
01.12.2020	227
02.12.2020	221
03.12.2020	219
04.12.2020	227
05.12.2020	197
06.12.2020	144
07.12.2020	193
08.12.2020	250
09.12.2020	229

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 17.26%.

Рисунок 69. Прогноз нових випадків одужання осіб з COVID-19 у першій декаді грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 7. Прогнозовані дані нових випадків одужання осіб з COVID-19 у першій декаді
грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
30.11.2020	3181
01.12.2020	8225
02.12.2020	9723
03.12.2020	7190
04.12.2020	9758
05.12.2020	10366
06.12.2020	6139
07.12.2020	5643
08.12.2020	10632
09.12.2020	12183

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 19.51%.

Рисунок 70. Прогноз показника летальності від COVID-19 у першій декаді грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 8. Прогнозовані дані показника летальності від COVID-19 у першій декаді
грудня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
30.11.2020	1,74
01.12.2020	1,73
02.12.2020	1,74
03.12.2020	1,74
04.12.2020	1,76
05.12.2020	1,74
06.12.2020	1,75
07.12.2020	1,76
08.12.2020	1,76
09.12.2020	1,75

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 1.86 %.

Таким чином, застосування багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання – 14 вказує на діапазон (13 000-20 000) нових інфікованих в першій половині грудня.

7. Порівняння результатів прогнозування поширення COVID-19 в Україні, отриманих різними методами

Зведемо результати прогнозного моделювання процесу поширення епідемії COVID-19, отримані з використанням методу подібності в математичному моделюванні (розділ 6.1), рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM (розділ 6.2) і нейронної мережі Back Propagation (BPNN) (розділ 6.3), в єдину таблицю 9 і наведемо графіки цих прогнозів на рис. 71.

Таблиця 9. Порівняння прогнозних значень кількості інфікованих осіб за добу,
отриманих різними методами

Дата	BPNN, 14 точок даних для навчання	LSTM, оптимістичний сценарій	LSTM, песимістичний сценарій	Метод подібності в математичному моделюванні
29.11.2020				13896
30.11.2020	13287	13988	13801	9741
01.12.2020	15277	13553	13940	14721
02.12.2020	16657	14124	14157	19403
03.12.2020	17609	14557	14423	19663
04.12.2020	19723	15483	14705	18011
05.12.2020	19311	14936	14852	17585
06.12.2020	16732	15339	14910	12948
07.12.2020	16134	15417	15055	8874
08.12.2020	17847	14956	15231	14644
09.12.2020	19808	15364	15435	17807
10.12.2020				17101
11.12.2020				15315
12.12.2020				15617
13.12.2020				9225

Рисунок 71. Порівняння прогнозованих значень кількості інфікованих осіб за добу, отриманих з використанням множини різних методів

Порівнюючи отримані з використанням множини вищенаведених методів результати прогнозного моделювання (рис. 71) бачимо, що на відрізку часу 30.11.20 – 13.12.20 вони мають високу волатильність, явно виражену збіжність і вказують на тенденцію коливання кількості нових випадків захворювання на добу в діапазоні 10 000 – 16 000 за оптимістичним сценарієм і 14 000 – 20 000 за песимістичним. Враховуючи, що значення індикатора сили тренду «ivar», у жовтні стабільно є меншими за 0.5, а у листопаді продовжує впевнене спадання (розділ 5), то тенденція на зростання кількості щоденних нових випадків COVID-19 продовжує набирати силу.

Окрім того, значення індикатора волатильності «АТР» в цілому протягом листопада ростуть. Значення індикатора Хюрста у жовтні знаходилися близько позначки 0.6, а у листопаді сягають 0.65, що свідчить про зростаючу перзистентність існуючої тенденції на поширення епідемії. Наведений технічний аналіз отриманих з використанням множини обраних методів свідчить про те, що з більшою ймовірністю, у найближчому майбутньому тренд на зростання кількості щоденних нових випадків COVID-19 продовжиться. Таким чином, найбільш ймовірний тренд поширення хвороби в першій половині грудня буде знаходитися в діапазоні 10 000 – 20 000 щоденно інфікованих осіб.

Враховуючи, що динаміка коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в Україні у часі повільно покращується (рис. 31б), показник летальності в першій половині грудня 2020 року ймовірно коливатиметься в діапазоні 1.73 % – 1.76 % з тенденцією до спадання.

Висновки

За останні 4 тижні (2.11.2020-28.11.2020) в Україні значно зросла інтенсивність епідемії COVID-19. За антирейтингом - 16 294 нових випадків за добу Україна стала третьою в Європі після Італії і Росії і сьомою у світі після США, Бразілії, Індії, Туреччини, Росії, Італії.Зараз коронавірусну інфекцію намагаються подолати понад 362 тисячі українців. Навантаження на медичну систему значно зросло протягом жовтня і листопада і наближається до критичних показників. В зв’язку зі складною епідеміологічною ситуацією 13 листопада 2020 року Уряд запровадив в Україні карантин вихідного дня. Рішення про його продовження, або переходу до повного локдауну буде прийматись на початку грудня на основі аналізу динаміки процесу зростання кількості хворих на COVID-19, коли будуть більш зрозумілі наслідки карантину вихідного дня.
В тритижневий термін після 25 жовтня 2020р. (з 44-го по 47-й тижні 2020 р.) в Україні відмічалося значне зростання офіційно зареєстрованих випадків грипу та ГРВІ (688 685 нових випадків), що призвело до перевищення епідемічного порогу захворюваності на ці хвороби при відсутності будь-якого респіраторногозбудника в т.ч. вірусів грипу, окрім SARS-CoV-2. Враховуючи протиепідемічні заходи, які діють в країні з березня 2020 р. такий характер зазначеного явища вказує на наявність недодіагностованих випадків COVID-19, які потрапляють у статистичну звітність як «грип та ГРВІ», особливо серед дорослого населення.
На певне стримання інтенсивності епідемічного процесу COVID-19 було спрямовано запровадження карантину «вихідного дня» при збереженні інших протиепідемічних заходів. Однак від таких вибіркових і обмежених у часі стримуючих заходів не слід було очікувати суттєвого зниження захворюваності для інфекцій із повітряно-крапельним шляхом передачі збудника. Це пояснюється втратою контролю над епідемічним процесом та недотриманням вимог карантинних заходів на початку навчального року, як з боку частини населення країни, так і навчальних установ; піком мобільності населення країни під час місцевих виборів (25 жовтня 2020 р.) та другого туру виборів (22 листопада 2020 р.); підсиленням комунікативної активності в торгових мережах країни протягом так званої «Чорної п’ятниці» в період з 23.11 по 27.11.2020 р.; активізацією населення напередодні Нового року (підготовка до свят, відвідування магазинів, торгівельних центрів, проведення робочих корпоративів та інше), коли ризики зараження можуть лише зростати. Наслідки від сукупності цих факторів з високою ймовірністю зумовлятьвикличуть подальше підвищення захворюваності найближчими двома тижнями.
Сезонність циркуляції різних видів коронавірусів людини, які викликають гострі респіраторні захворювання, відмічається з жовтня до травня місяця з піком інтенсивності – січень-лютий місяці. Можна очікувати, що природнє зниження інтенсивності епідемічного процесу COVID-19 відбудеться ближче до квітня 2021 р. Наразі для вірусу SARS-CoV-2 характерна висока сприйнятливість як до нового збудника. Але є підстави вважати, що йому також надалі буде притаманна сезонність, як і іншим коронавірусам людини, з різною активністю за роками.
Між кількістю виявлених випадків COVID-19 і кількістю зареєстрованих захворювань на грип і ГРВІ протягом останніх тижнів існує сильний кореляційний зв’язок (коефіцієнт кореляції дорівнює 0,88). Це підтверджує припущення щодо недодіагностики випадків COVID-19 із легкими та середньої важкості формами на тлі запровадження протиепідемічних заходів в країні з березня 2020 р. та відсутності підтвердження циркуляції інших респіраторних збудників і вірусу грипу.
Сильний кореляційний зв'язок (коефіцієнт кореляції 0,99) відмічається між кількістю випадків з клінічним діагнозом «пневмонія», що обстежувалися методом ПЛР, та кількістю зареєстрованих випадків COVID-19 протягом однакового періоду спостереження. Це свідчить про те, що більшість випадків пневмонії пов’язані безпосередньо з COVID-19 (з 21.07.2020р. по 1.11.2020р. було зареєстровано 334 278 випадків COVID-19 та 205 644 випадків з клінічним діагнозом «пневмонія»).
Введення системи спостереження за «надлишковою смертністю» в Україні та окремо за її регіонами, якважливого індикатора оцінки стану здоров’я протягом року, а не тільки під час сезонів грипу і ГРВІ, сприяло б підвищенню ефективності реагування щодо біозагроз за рахунок своєчасного прийняття адекватних управлінських рішень у системі соціального та медичного забезпечення.
Епідеміологічна ситуація в регіонах України стрімко погіршується як за кількістю нових хворих, так і за географією поширення. Зокрема:
а) Харківська область – єдина в Україні демонструє незначні спадні тенденції щодобового числа нових виявлених хворих. Це один з найбільш уражених епідемією регіонів, де заповненість опорних лікарень першої хвилі хворими на COVID-19 перевищила 70%. Є сподівання, що відповідальність мешканців міста та дотримання ними протиепідемічних правил та виконання обмежень карантину вихідного дня стримуватимуть негативні тенденції.

б) Донецька, Закарпатська, Луганська, Одеська, Хмельницька, Чернівецька області демонструють боковий рух графіка кількості нових виявлених хворих з високими щодобовими показниками, без направленої тенденції на зростання чи спадання цього процесу. Тож ситуація може хитнутись в будь-який бік, в залежності від самоорганізації населення щодо дотримання протиепідемічних заходів і ефективності роботи системи охорони здоров’я.

в) У Вінницькій, Волинській, Житомирській, Івано-Франківській, Кіровоградській, Львівській, Полтавській, Рівненській, Тернопільській, Херсонській областях спостерігається сповільнення зростаючих тенденцій щодо кількості щодобових нових виявлених хворих.

г) Аналіз графіків динаміки щодобової кількості нових виявлених хворих у м. Києві, Дніпропетровській, Запорізькій, Київській, Миколаївській, Сумській, Черкаській, Чернігівській областях вказує на стрімке експоненційне зростання кількості нових виявлених хворих в цих регіонах.
Виконане прогнозне моделювання з використанням технічного аналізу часових рядів даних та методу подібності в математичному моделюванні, рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM і нейронної мережі Back Propagation (BPNN), з довжиною пам’яті для навчання мережі – 14 точок даних, показує, що в першій половині грудня 2020 року кількість нових виявлених хворих найбільш ймовірно може коливатися в діапазоні (10 000–20 000) осіб на добу. Динаміка коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в Україні у часіповільно покращується, що ймовірно зумовить утримання показника летальності в першій половині грудня 2020 в діапазоні 1.73% – 1.76% з тенденцією до спадання.

Посилання

Peter Navarro, When the Market Moves, Will You Be Ready? McGraw-Hill Education, 2003.
Attilio Meucci, Risk and Asset Allocation. (Springer Finance) 1st ed. 2005. Corr. 3rd printing, 2009
Marcos Lopez de Prado, Advances in Financial Machine Learning. John Wiley & Sons, Inc, 2018.
Yu, Sunkyu; Piao, Xianji; Hong, Jiho; Park, Namkyoo (2015-09-16). "Bloch-like waves in random-walk potentials based on supersymmetry". Nature Communications. 6: 8269.
Hurst exponent evaluation and R/S-analysis (Python module for analysing random walks and evaluating the Hurst exponent)
Multifractal Detrended Fluctuation Analysis
Operational monitoring of the COVID-19 situation by the National Health Service of Ukraine (dashboard).
Апарат РНБО України. Система моніторингу поширення епідемії коронавірусу
Milos Hauskrecht, Linear Regression (Machine Learning). University of Pittsburgh, 2020.
Kissler, Stephen M., Christine Tedijanto, Edward Goldstein, Yonatan H. Grad, and Marc Lipsitch. "Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period." Science 368, no. 6493 (2020): 860-868.
Tseng, Fang-Mei, and Gwo-Hshiung Tzeng. "A fuzzy seasonal ARIMA model for forecasting." Fuzzy Sets and Systems 126, no. 3 (2002): 367-376.
Breiman, Leo; Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. ISBN978-0-412-04841-8.
XGBoost Library Documentation.
Sepp Hochreiter[en]; Jürgen Schmidhuber[en] (1997). Long short-term memory. Neural Computation[en] 9 (8): 1735–1780. PMID 9377276. doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735

Дослідження виконується за підтримки Національного фонду досліджень України (грант 2020.01/0283).

Науковий керівник проєкту: М.З. Згуровський.

Команда проєкту:

Світовий центр даних «Геоінформатика і сталий розвиток» КПІ ім. Ігоря Сікорського	Інститут епідеміології та інфекційних хвороб ім. Л.В. Громашевського НАМН України
Н.В. Горбань, К.В. Єфремов, Ю.П. Зайченко, П.О. Касьянов, О.П. Купенко, М.М. Перестюк, І.О. Пишнограєв, В.В. Путренко	В. І. Задорожна, Н.П. Винник


© World Data Center for Geoinformatics and Sustainable Development	© ДУ «Інститут епідеміології та інфекційних хвороб ім. Л.В. Громашевського НАМН України»
November 29, 2020

WORLD DATA CENTER

FORESIGHT COVID-19

ФОРСАЙТ COVID-19: НАПЕРЕДОДНІ МОЖЛИВОГО ПОВНОГО ЛОКДАУНУ

Need some data?

Who are we?

Contact information