8 грудня 2020 р. уже ввійшло в історію як переломний етап в боротьбі з пандемією COVID-19 – розпочата масова вакцинація проти COVID-19 у Великій Британії. А 24 лютого 2021 р. аналогічна подія відбулася в Україні - розпочалася вакцинація відповідно до затвердженого плану вакцинації населення проти COVID-19, згідно з яким передбачається вакцинувати протягом 2021-2022 рр. щонайменше 50% населення.

Слід зазначити, що для вакцин, котрі наразівже використовуються в багатьох країнах світу з метою профілактики COVID-19тазменшення важких форм хвороби та смертностівід неї, ще не закінчено всі стадії клінічних досліджень і тому вони мають дозвіл відповідних регуляторних органів на екстрене використання, враховуючи безпрецедентну ситуацію з пандемією COVID-19. На ефективну вакцинацію покладаються великі сподівання як лікарів, так і людства загалом, оскільки її основна задача – сформувати несприйнятливість населення до цієї інфекції, так званий колективний імунітет, тим самим взяти під контроль епідемічний процес та припинити пандемію.

Ураховуючи погіршення епідемічної ситуації в європейських країнах, пов’язаної з інтенсифікацією циркуляції SARS-CoV-2 зі зміненими генетичними властивостями («британський варіант» та інші), що мають підвищену здатність до передачі, можна передбачати, що ускладнення епідемічної ситуації на Заході нашої країни може бути також пов’язано із завозом цього збудника. На жаль, в Україні відсутній молекулярно-генетичний моніторинг SARS-CoV-2, що неуможливлює своєчасне виявлення генетично змінених варіантів вірусу. Є підстави вважати, що в найближчому майбутньому, без запобіжних заходів, можливе ускладнення епідемічної ситуації і в інших регіонах країни.

Станом на 28.02.2021р. в Україні зареєстровано 2 вакцини проти COVID-19 для екстреного використання: СoviShield, виробництва Серум Інститут (Індія) та Сomirnaty™ виробництва Пфайзер.

Наразі в Україні до використання доступні 500 тис. доз вакцини СoviShield (Індія), котра виготовлена за технологією виробництва вакцини Oxford-Uni/AstaZeneca. Її вистачить для подвійної вакцинації 250 тис. осіб. Відповідно до плану вакцинації населення проти COVID-19 з 25 лютого 2021 р. розпочато щеплення медичних працівників, котрі працюють з хворими на COVID-19, і станом на 28 лютого 2021 р. вже провакциновано 3141 осіб (у тому числі за 27 лютого 2021 р. - лише 90 осіб). Такі темпи вакцинації є надзвичайно низькими. За умови їх продовження потрібно буде 238 днів (майже 8 місяців), щоб реалізувати 250 тис. доз вакцини для першого щеплення.

Потрібно також взяти до уваги той факт, що схема вакцинації цією вакциною складається з 2 щеплень з інтервалом 28 днів, а термін придатності вакцини становить 6 місяців. Для посилення ефективності вакцинації проти COVID-19 навіть в умовах екстреного використання вакцин, доцільним є переглянути план вакцинації проти COVID-19 в Україні, який затверджений МОЗ згідно з рекомендаціями міжнародних організацій, у тому числі ВООЗ, та зробити вакцинацію на сьогодні доступнішою для бажаючих вакцинуватися, щоб максимально ефективно вплинути на епідемічний процес COVID-19 в країні.

Окремо треба наголосити на необхідність обов’язкового належного функціонування в країні фармакологічного нагляду за використанням вакцин для профілактики COVID-19 з метою подальшої оцінки їх безпечності і ефективності.

Стану вакцинації проти COVID-19 в глобальному і національному вимірах та особливостям перебігу хвороби в країнах світу і в Україні на початку 2021 року присвячено це дослідження.

1. Збереження ризиків інтенсифікації вакцино-керованих інфекцій в Україні за умов продовження епідемії COVID-19

Одночасно з COVID-19, з яким людство живе вже майже рік, не варто випускати з під уваги контроль епідемічного благополуччя за іншими, не менш небезпечними хворобами, проти яких в Україні проводиться планова вакцинація за віком (туберкульоз, дифтерія, кашлюк, правець, гепатит В, поліомієліт, кір, краснуха, епідемічний паротит, гемофільна інфекція типу b), що визначено Календарем щеплення. Починаючи з 2009 р., рівні охоплення щепленнями населення почали стрімко зменшуватися. Цьому сприяло багато чинників, серед яких визначальними були посилення неоднозначного ставлення населення до вакцинації, нестача імунобіологічних препаратів (вакцин) в окремі роки.

Зазначені обставини спричинили загострення протягом останнього десятиріччя епідемічної ситуації з багатьох інфекційних хвороб, для яких існують засоби специфічної профілактики. Наразі до суттєвих чинників, що впливають на стан вакцинопрофілактики, додалася епідемія COVID-19, значно посилюючи цю багаторічну для України негативну ситуацію.

Незважаючи на складний для України 2020 рік у зв’язку з епідемією COVID-19, слід зазначити, що загалом практично для всіх інфекційних хвороб (за винятком грипу), котрі реєструють у звітній формі №1 «Звіт про окремі інфекції та паразитарні захворювання за 12 місяців 2019/2020 рр.», наданій ДУ «Центром громадського здоров’я МОЗ України», станом на 31.12.2020 р. у порівнянні з аналогічним періодом 2019 р. спостерігається тенденція до зниження. Зазначена обставина обумовлена впливом на інтенсивність епідемічного процесу інфекційних хвороб, особливо з крапельним механізмом передачі збудника, обмежуючих карантинних та інших протиепідемічних заходів, що були запроваджені по всі країні, починаючи з березня 2020 р.

Згідно зі звітною формою № 1 жодного випадку дифтерії в 2020 р. не було зареєстровано, у той же час, як у 2019 р. цей показник становив 21 випадок (0,05 на 100 000 населення). Також на 31.12.2020 р. майже вдвічі знизилася захворюваність на кашлюк (1041 зареєстрованих випадків проти 2314 випадків у 2019 р.), у 217 разів – захворюваність на кір (з 57 282 випадків у 2019 р. до 264 - у 2020 р., у 3,8 рази - захворюваність на краснуху (з 138 випадків у 2019 р. до 36 - у 2020 р.). Діагноз «гострі інфекції верхніх дихальних шляхів або не уточненої локалізації» (ГРВІ) у 2019 р. був виставлений у 6 029 148 випадках, у тому числі дітям до 17 років - 3 959 532. У 2020 р., не зважаючи на обмежувальні заходи, цей показник зменшився лише на 4,7% і становив 5 745 553 випадків, а серед дітей до 17 років – аж на 30% (2 897 057 випадків).

Зазначена тенденція в значній мірі пов’язана з тим фактом, що до цієї групи діагнозів потрапляють недіагностовані випадки COVID-19. Аналогічне пояснення стосується і підвищення в 1,5 разів захворюваності на грип у 2020 р. (24 389 проти 15 750 випадків у 2019 р.). При цьому треба враховувати, що в поточному сезоні грипу (2020/2021 рр.) як у світі, так і в Україні не спостерігається інтенсивної циркуляції вірусів грипу.

Також у 2020 р. відбулося значне зниження захворюваності на ентерити, коліти, гастроентерити, харчові токсикоінфекції, спричинені іншими встановленими збудниками (16 044 випадків ( 38,21 на 100 тис. населення) проти 43 423 (102,62 на 100 тис. населення) проти 2019 р., зниження в 2,7 разів), та гострі кишкові інфекції невстановленої етіології (19 651 випадок (46,81 на 100 тис. населення) проти 42 715 (101,18 а 100 тис. населення) у 2019 р., зниження в 2,2 рази).

Ротавірусний ентерит у 2020 р. діагностовано у 2663 пацієнтів ( 6,34 на 100 тис. населення) проти 9511 (22,53 на 100тис.населення) у 2019 р. Тобто мало місце зниження в 3,6 разів. У дітей віком до 1 року в 2020 р. ротавірусний ентерит діагностувано у 446 випадках , в 2019 р. - у 1287 випадках, тобто в 2,9 разів рідше; у дітей віком 1-4 роки – відповідно 1508 та 5833 випадків, у 3,9 разів рідше. Подібний ефект щодо зниження захворюваності на ротавірусну інфекцію у дітей віком до 5 років могла б продемонструвати планова вакцинація, але наразі вакцина проти ротавірусної інфекції не включена до календаря профілактичних щеплення для дітей 1-го року життя, тому таке зниження відбулося винятково за рахунок посилення санітарно-гігієнічних заходів у зв’язку з епідемією COVID-19.

У дослідженні Форсайт COVID-19: перебіг пандемії на зламі 2020-2021 років від 27.12.2020 р. надавалися дані щодо охоплення цільових груп населення щепленнями відповідно до Календаря щеплень станом на 01.11.2020 р. Натепер аналізуються результати виконання обсягів вакцинації за весь 2020 р. (за даними Центру громадського здоров'я МОЗ України).

В таблиці 1 наведено дані щодо рівнів охоплення щепленнями дітей цільових (вікових) груп по Україні проти туберкульозу (БЦЖ - віком до 1 року), поліомієліту (поліо-3 – віком до 1 року та поліо-4 – віком до 18 міс.), кору, краснухи та епідемічного паротиту (КПК-1 - віком 1 рік), кашлюка, дифтерії та правця (АКДП-3 – віком до 1 року та АКДП-4 - віком до 18 міс.), гепатиту В (Геп. В-3 – віком до 1 року).

Таблиця 1. Охоплення щепленнями дитячого населення цільових груп по Україні проти вакцинокерованих інфекцій за 2019 – 2020 рр. (у % та абсолютних цифрах)

Рік	БЦЖ	Поліо-3 (до 1 року)	Поліо-4 (18 міс.)	АКДП-3 (до 1 року)	АКДП-4 (18 міс)	КПК-1 (1 р.)	Геп. В-3 (до 1 року)
01.11.2020	70,4% (227 600)	66,1% (205 816)	69,3% (225 551)	64,8% (202 019)	66,4% (216 069)	67,0% (216 221)	62,9% (196 108)
2020	88,8% (270 067)	83,0% (245 319)	83,0% (262 418)	80,1% (236 863)	78,1% (246 832)	83,3% (260 278)	79,8% 235 946)
2019	88,6% (281 594)	78,4% (259 299)	78,7% (272 359)	80,5% (266 354)	80,5% (278 361)	93,2% (310 838)	77,0% (254 779)

Незважаючи на те, що для вакцинокерованих інфекцій рекомендований рівень охоплення щепленнями повинен становити 95% і вище, для жодної інфекції в 2020 р. в Україні не було досягнуто показника 90%.

Загальний рівень охоплення щепленням проти поліомієліту (поліо-3) серед дітей віком до 1 року в 2020 р. становив лише 83%, у зв’язку з чим Україна залишається територією високого ризику щодо формування вакциноспоріднених варіантів поліовірусу, циркуляції «диких» та вакциноспоріднених поліовірусів у разі їх завозу та пов’язаних з ними спалахів поліомієліту. Небезпека підсилюється ще й у зв’язку з тим, що у світі збільшується кількість випадків поліомієліту, викликаного вакциноспорідненими поліовірусами (Alleman MM, Jorba J, Greene SA, et al. Update on Vaccine-Derived Poliovirus Outbreaks — Worldwide, July 2019–February 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2020;69:489–495. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6916a1)

Слід відмітити, що 83% - це середній показник, а насправді рівні охоплення суттєво відрізняються за адміністративними регіонами. 8 областей (Одеська, Закарпатська, Запорізька, Львівська, Тернопільська, Чернівецька, Харківська, Івано-Франківська) мають рівні менше 80% (від 65,4% до 77,4%). Ще 8 регіонів мають рівень охоплення щепленням поліо-3 до 1 року понад 80% але менше 90%. У 2019 р. при середньому значенні цього показника по Україні 78,4% 13 регіонів мали рівень охоплення менше 80% (62,7% -79,1%). Ризик формування вакциноспорідених варіантів поліовірусу можна нівелювати лише шляхом використання інактивованої поліомієлітної вакцини на всіх етапах вакцинації. Натепер в Україні цю вакцину застосовують тільки для перших 2 доз, а інші 4 щеплення здійснюють живою поліомієлітною вакциною.

Із наведених у таблиці 1 даних можна стверджувати, що рівні охоплення щепленнями цільових груп по Україні проти представлених інфекційних хвороб за останні 2 місяці 2020 р. підвищилися і були співставними з даними за 2019 р., а за окремими показниками навіть вищими, хоча за абсолютною кількістю проведених щеплень відрізнялися і були меншими в порівнянні з 2019 р.

Слід зазначити, що в Україні за 2020 р. народилося 293 457 дітей, за 2019 р. - 308 800, за 2018 р.- 335900, за 2017 р. – 364 000, за 2016 р.- 397 000, за 2015 р. - 411 800 дітей. Чітко прослідковується тенденція до зниження народжуваності, що впливає на зниження кількості запланованих щеплень за віком у кожному наступному році в порівнянні з попереднім. У зв’язку з цим раціональним є проведення корекції планів щеплень щеплення у цільових групах також і протягом року, враховуючи зміну кількості дітей протягом певного часового проміжку в регіонах та Україні загалом.

У 2020 р. корекцію планів проведення щеплень було здійснено лише наприкінці року і подано 01.12. 2020 р., хоча доцільним є проводити її протягом року хоча б кожні 3 місці, щоб краще розуміти ситуацію та мати час на адекватне реагування. І навіть у загальному звіті за 2020 р. відрізняються дані планів зі внесеними змінами станом на 01.12.2020 р. (табл. 2), що звичайно впливає на кінцевий результат подачі рівнів охоплення щепленнями.

Таблиця 2. Заплановані рівні охоплення щепленнями дитячого населення
цільових груп по Україні проти інфекційних хвороб станом на
01.11.2020 р., 01.12.2020 р. та за 2020 р. (в абсолютних цифрах)

Рік	БЦЖ	Поліо-3 (до 1 року)	Поліо-4 (18 міс.)	АКДП-3 (до 1 року)	АКДП-4 (18 міс.)	КПК-1 (1 рік)
01.11.2020	323 110	311 565	325 542	311 565	325 542	322 940
01.12.2020	307 380	296 084	315 328	296 084	315 328	312 559
31.12.2020	304 140	295 660	316 079	295 660	316 079	312 360

План проведення вакцинації проти туберкульозу дітям 1-го року життя по Україні станом на 31.12.2020 р. був зменшений на 5,9%, що становить на 18 970 щеплень менше в порівнянні з вихідними даними станом до 01.11.2020 р. Слід відмітити, що зміна плану відбулася в різних співвідношеннях, але не в усіх регіонах. Наприклад, Тернопільська, Донецька та Херсонська області не провели перепланування взагалі – заплановані обсяги щеплень залишилися без змін.

В основному, регіони провели уточнення плану і зменшили його у відсотковому діапазоні від 1,5% аж до 21,5% від запланованої на початку року кількості. Найсуттєвіше зниження плану щодо профілактики цієї інфекції (на 21,5%, 8869 щеплень) відбулося в м. Києві, хоча в 2020 р. тут народилося лише менше на 1833 дітей ніж у 2019 р.

Аналогічна ситуація прослідковується зі зміною планування щеплень проти поліомієліту (поліо-3 віком до 1 року) - зменшення загального плану відбулося на 5,1% (15905 щеплень). У той же час, Запорізька, Донецька та Кіровоградська області не змінили планування взагалі, Вінницька, Київська, Рівненська, Хмельницька, Івано-Франківська, Хмельницька, Луганська області відкоригували план на менше 5% від початкових даних, більшість регіонів зменшили його на 5,3 - 12,5%. Лише одна область (Одеська) збільшила план щеплень на кінець року на 9.9% (на 1886 щеплень). Це пояснюється тим, що на початок року регіон надав нижчі цифри, ніж очікувалося, виходячи з народжуваності в регіоні за роками.

Зміна обсягів плану вакцинації проти дифтерії, кашлюку та правця (АКДП-3 до 1 року) є аналогічною тій, що описана вище для поліо-3 віком до 1 року. Кількість запланованих щеплень проти кору, краснухи, епідемічного паротиту (КПК-1) на кінець 2020 р. по Україні зменшилася на 10580, що становить 3,3% від загальної кількості.

Слід відмітити, що більшість регіонів провели коригування планів щеплень КПК-1 в сторону зменшення на 3,9 - 14,5%. Одеська область відкоригувала план у бік збільшення аж на 22,2% (на 4194 осіб) - 23 097 проти запланованих 18903 щеплень. Така пізня корекція плану відбилася на значному його недовиконанні в регіоні (68,4%). Збільшення плану вакцинації КПК-1 на 6,1% (на 1511 осіб) відбулося в м. Києві на кінець 2020 р. і він склав 26353 щеплень (зміни були станом на 01.12.2020 р. і в заключному звіті станом на 31.12.2020 р.), хоча кількість дітей, що народилися в 2019 р. у м. Києві за офіційними даними Державної служби статистики України становила 32 503 дітей.

Із представленого аналізу можемо стверджувати, що проблема забезпечення повноцінного захисту від вакцинокерованих інфекцій в Україні залишається гострою, оскільки для жодної інфекційної хвороби не досягнуто належного рівня охоплення щепленнями. Ураховуючи низькі показники попередніх років, продовжується накопичення неімунного (сприйнятливого) прошарку населення, що посилює в подальшому ризики виникнення спалахів та епідемій. Особливе занепокоєння викликають кір та поліомієліт, для яких в глобальному масштабі реалізуються програми ерадикації/елімінації. Існує необхідність впровадження до Календаря профілактичних щеплень інактивованої поліомієлітної вакцини на всіх етапах вакцинації проти поліомієліту, як це практикується протягом декількох десятиріч у розвинутих країнах світу.

Крім того, складно визначити дійсний обсяг цільових груп дитячого населення, що підлягають щепленням, у зв’язку з відсутністю уніфікованого підходу до корекції планів щеплень і періодичності її проведення.

Для швидкого та адекватного реагування щодо забезпечення епідемічного благополуччя в країні назріла необхідність у створенні електронної бази даних дітей, що народжуються, із внесенням проведених їм щеплень. Така система дозволила б оперативно оцінювати дійсну потребу у вакцинах, контролювати стан вакцинопрофілактики на всіх його етапах та значно підвищити ефективність охоплення щепленнями.

2. Перебіг вакцинації проти коронавірусу COVID-19 в глобальному і національному вимірах

2.1. Стан вакцинації проти COVID-19 в Європі і світі

За даними опитування Imperial College London, проведеного серед 500 респондентів, громадяни Данії та Великобританії показують високу готовність до вакцинації на рівні 71,3 % та 66,2% відповідно. Дослідження також показує зростання в цілому готовності до щеплення у країнах Західної Європи. Разом з тим, у порівнянні з іншими країнами Європейського Союзу рівень підтримки щеплення в Німеччині та Франції є ще достатньо низьким на рівні 30% та 40% (рис. 1).

Рис. 1. Відсоток людей, які зробили б щеплення у разі отримання вакцини
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

В 2021р. Гамбургський університет продовжив проведення соціологічного опитування в ряді країн Європи, які було розпочато минулого року. В період з 19 січня по першу половину лютого було проведено п’яту хвилю опитування, яка охопила понад 7000 людей з семи європейських країн.

Соціологічне дослідження показує, що у порівнянні з листопадом 2020 р. готовність до вакцинації в країнах Європейського Союзу має динаміку до зростання. Загалом в більшості країн Європи готовність населення до вакцинації зросла на 5%-10% у порівнянні з листопадом 2020 р. (рис. 1).

Зростання кількості людей, готових до щеплення в значній мірі відбувається за рахунок проведення інформаційної компанії у ЗМІ та підвищення готовності молоді пройти щеплення (рис. 2).

Рис. 2. Динаміка готовності до щеплення проти COVID-19 в країнах Європейського Союзу
(Джерело: Fifth wave of surveys in January 2021)

З листопада 2020 року впевненість у безпеці вакцин зросла у всіх країнах Європейського Союзу. Показники у Великобританії та Данії досягли 70%. У Німеччині 57% населення вважають, що наявні зараз вакцини безпечні. Якби вибір вакцини був можливим, 33,3% громадян Європейського Союзу обрали б Biontech/Pfizer, 5,8% - Moderna і лише 2% - AstraZeneca (рис. 3).

Рис. 3. Уподобання щодо типу вакцин за даними соціологічного опитування серед громадян Європейського Союзу (Джерело: Corona Research at the HCHE)

За кількістю доз вакцини на 100 громадян у світі лідирують Ізраїль (90,22), ОАЕ (59,11), Велика Британія (28,57), США (20,08) та Чилі (16,78). Середнє значення для Європейського Союзу становить 6,82. Таким чином, країни Європейського Союзу істотно відстають від лідерів вакцинації у світі (рис. 4).

Рис. 4. Динаміка вакцинації у світі на 100 осіб
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

Станом на 25 лютого 2021р. вакцинацією охоплена більшість країн Європи, Північної Америки, більшість країн Латинської Америки та Південно-Східної Азії. Найменша кількість країн, які не розпочали вакцинацію знаходиться в Африці та Середній Азії (рис. 5).

Рис. 5. Вакцинація у світі станом на 25 лютого на 100 осіб
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

За щоденними темпами щеплення перше місце у світі займає Ізраїль з 1,44 особи на 100 одиниць населення. Друге місце у рейтингу займають ОАЕ(0.63). Сербія випереджаєз показником 0.53 особи на 100 одиниць населення Великобританію за темпами щеплення. Більшість європейських країн мають показник щоденного щеплення на рівні 0,1 – 0,3 особина 100 одиниць населення, що не достатньо для швидкого проведення компанії (рис. 6).

Рис. 6. Щоденні темпи щеплення вкраїнахсвіту на 100 одиниць населення станом на 25.02.2021 (Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

За абсолютними показниками кількості вакцинових хоча б 1 раз осіб у світі лідером рейтингу є Сполучені Штати Америки – 46 млн. осіб. На другому місці – Великобританія. За нимиідуть Туреччина, Бразилія та Ізраїль. В країнах Європейського Союзу щеплення встигли отримали від 1 до 3 млн. осіб (рис. 7).

Рис. 7. Кількість населення, яке отримало хоча б 1 дозу вакцини
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

В Європейському Союзі триває процес вакцинації населення з використанням переважно трьох видів вакцин: Pfizer-BioNTech, Moderna, AstraZeneca. За загальною кількістю щеплень перше місце у Європі займає Великобританія, де приділили велику увагу компанії з вакцинацією на фоні збільшення кількості випадків від нового штаму коронавірусу. Майже одночасно було розгорнуто компанію з вакцинації у материковій Європі, де щеплення отримали від 1 до 2 млн. осіб (рис. 8). З деякимзапізненням проходитьпроцес вакцинації у Скандинавських країнах та Балканах. В Росії вакцинація здійснюється із використанням вакцини Sputnic-V, в Туреччині – Sinevac. В Україні 24лютого було розпочато процес щеплення вакциною Covishield,виготовленоюв Індії за ліцензією Oxford/AstraZeneca.

Рис.8. Загальна кількість вакцинованих осіб в країнах Європи

За відносними показниками кількості щеплень на 100 осіб Великобританія також лідирує. В більшості країн Європи кількість вакцинацій коливається від 4 до 6 на 100 осіб. Низькою кількістю щеплень вирізняється Франція, Австрія, Чехія, де темпи вакцинації нижчі за середньоєвропейські. Найменша кількість вакцинацій у Європейському Союзі спостерігається у Болгарії та Латвії (рис. 9).

Рис. 9. Кількість вакцинованих на 100 осіб в країнах Європи

Динаміка вакцинації на 100 осіб в країнах Центральної Європи показує, що у більшості країн цієї групи щеплення населення відбувається за єдиною програмою, що дозволило станом на другу половинулютого 2021 р. досягнути рівня у 5 осіб на 100 одиниць населення. Такі показники мають Румунія, Польща та Словаччина. Набагато гірше триває вакцинація у Болгарії, де відповідний показник знаходиться на рівні 1-їособина 100 одиниць населення (рис. 10).

Рис. 10. Динаміка вакцинації на 100 осіб в країнах Центральної Європи

У регіоні Центральної Європи найбільшу щоденну динаміку щеплень за останній час має Угорщина, яка значно відрізняється від інших країн у цій групі. У всіх країнах цієї групи щоденна динаміка щеплення має тенденцію до зростання. Особливо за останній час відбулось зростання темпів щеплення в Угорщині та Болгарії. Для інших країн групи характерно уповільнення темпів зростання нових щеплень (рис. 11).Проте ці показники є все ще досить низькими у порівнянні з світовими лідерами за темпами щеплення.

Рис. 11. Щоденна динаміка вакцинації населення ЦентральноїЄвропина 100 осіб
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

За кількістювакцинованих на 100 осіб,країни цієї групи дуже схожі між собою. В середньому для групи цей показник становить 7 - 7,9. Значно нижчий цей показник у Болгарії, де він дорівнює 2,71 (рис. 12).

Рис. 12. Кількість вакцинованих осіб на 100 осіб у Центральній Європі
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

Найбільшу активність в регіоні Західної Європи показує Великобританія, яка стала лідером за кількістю людей, які отримали хоча б 1 щеплення. На даний момент у Великій Британії щеплення отримали 23 зі 100 осіб. Інші країни мають менші показники на рівні 4 - 5 на 100 осіб. Найкращий результат у цій групі має Іспанія. Франція знаходиться на останньому місці (рис. 13).

Рис. 13. Динаміка вакцинації на 100 осіб в країнах Західної Європи
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

Щоденна динаміка щеплення в групі країн Західної Європи показує, що Великобританія з самого початкубула лідером цього процесу. Для інших країн групи спостерігаютьсяпевні зміни щоденної кількості щеплень, якіможутьбути пов’язанимиз логістичними причинами. Щоденна динаміка в цих країнах значно нижча ніж у Великобританії (рис. 14).

Рис. 14. Щоденна динаміка вакцинації населення на 100 осіб у Західній Європі
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

Для Великобританії кількість вакцинованого населення складає 28,57 на 100 осіб, що майже втричі більше ніж у інших країнах цієїгрупи. Для країн материкової групи цей показник в середньому становить 6,5 на 100 осіб. Найнижче значення показникамає Франція (рис. 15).

Рис. 15. Кількість вакцинованих осіб на 100 осіб у Західній Європі
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

Дослідження присвячено вивченню готовності і оцінюванню ставлення населення України до проведення масової вакцинації проти COVID-19. Аналіз проводився шляхом автоматизованого (роботизованого) онлайн-моніторингу медіа-ресурсів та соціальних мереж за допомогою інструментарію «PRO ET CONTRA» інтегрованої онлайн-платформи «Advanced Analytics» [1] Світового центру даних «Геіонформатика і сталий розвиток» КПІ ім. Ігоря Сікорського. Використовувалися результати досліджень та експертні висновки Інституту епідеміології та інфекційних хвороб ім. Л.В. Громашевського НАМН України.

Методика оцінювання ефективності масових суспільних заходів (перетворень) ґрунтується на формалізованому узгодженні результатів, отриманих методом експертних оцінок, а також методами автоматизованого сентимент-аналізу та інтелектуального аналізу текстових повідомлень з відкритих онлайн-джерел і соціальних мереж. Детально методику представлено в роботах [2, 3].

Аналіз виконано за період спостереження з 11.08.2020 року по 26.02.2021 року на наборах даних двох інформаційних систем:

Системи автоматизованого моніторингу соціальних медіа та лінгвістичного аналізу великих обсягів даних Social Media Intelligence Solution (Robusta) Світового центру даних «Геіонформатика та сталий розвиток» (далі за текстом – ІС SMI Solution), що охоплює 11 найбільш популярних соціальних медіа та 500 новинних українських веб-сайтів, соціальних мереж і веб-ресурсів загальної тематики. Обсяг вибірки становить понад 3 млн. повідомлень.
Системи автоматизованого збору новинної інформації з відкритих джерел мережі Інтернет, її обробки, систематизації та доступу до неї InfoStream (далі за текстом – ІС InfoStream), що охоплює близько 5000 джерел – усі основні інформаційні сайти України, а також провідні закордонні Інтернет-ресурси.

Довідково:

В ІС SMI Solution та ІС InfoStream використовуються різні алгоритми для визначення характеру емоційного забарвлення. Ці системи опрацьовують дані з різних наборів джерел. При цьому ІС InfoStream має більш широке охоплення медіа-джерел, а ІС SMI Solution використовує більш сучасні методи автоматизованого sentiment-аналізу. Цим пояснюється різниця у показниках, отриманих від згадуваних систем. Значний відсоток повідомлень, для яких не вдалося визначити характер емоційного забарвлення (позитивний чи негативний), збільшує похибку при кількісному оцінюванні ставлення суспільства до досліджуваної проблеми.

Запит 1. Аналіз інформаційних повідомлень стосовно вакцинації проти COVID-19 в Україні

Для оцінювання загального ставлення суспільства до вакцинації проти COVID-19 в Україні відберемо повідомлення, які містять у своєму тексті поєднання фраз «вакцина», «щеплення», «COVID», «коронавірус», «коронавирус», «SARS-COV-2», «Украина», «Україна» в різних відмінках і множині (текст запиту мовою ІС SMI Solution (регістр літер не має значення): (вакцина|щеплення)&(COVID|коронавірус|коронавирус|SARS-COV-2)&(украина|україна), далі за текстом – Запит 1).

За період з 11.08.2021 року по 26.02.2021 року в системі SMI Solution було відібрано 19 496 повідомлень, з яких 20% мають негативне емоційне забарвлення, 25% носять позитивний характер і 55% промарковано системою як нейтральні (серед них і такі, для визначення емоційного забарвлення яких не достатньо інформації).

На основі цих даних розраховано оцінки норми вектора очікувань суспільства =0,552 та кут a = 85° між векторами дій влади та соціальної активності (очікувань) суспільства , показник суспільних перетворень R = 1,14, коефіцієнт конфліктності C = 0,45.

За ідентичним запитом з системи InfoStream було отримано 160 183 повідомлень, з них 8% мають позитивне емоційне забарвлення, 8% – негативне, 84% – нейтральне (в т.ч. невизначені). Норма вектора очікувань суспільства =0,836, кут a=89,7°, показник суспільних перетворень R = 1,01, коефіцієнт конфліктності C = 0,16.

Узагальнене за двома джерелами значення коефіцієнта конфліктності становить 0,30, узагальнене значення показника суспільних перетворень = 1,06.

Порівняно з попереднім періодом, що досліджувався (01.07.2020 – 08.01.2021), можемо спостерігати суттєве підвищення уваги до питання вакцинації проти COVID-19 в інформаційному просторі України: за останні 1,5 місяці кількість відповідних інформаційних повідомлень в базі ІС SMI Solution зросла на 61%, в базі ІС InfoStream– на 66%. Проте, при цьому розподіл інформаційних повідомлень за ознакою емоційного забарвлення суттєво не змінився (табл. 3).

Можна спостерігати незначне зростання узагальненого показника суспільних перетворень (з 1,0 до 1,06) та консолідації суспільства (характеризується зменшенням узагальненого коефіцієнта конфліктності з 0,33 до 0,30), що свідчить про зростання позитивної синергії суспільства за останні 1,5 місяці. В той же час ставлення українського суспільства до щеплення проти COVID-19 (в інформаційному сегменті проведеного моніторингу) залишається значною мірою невизначеним (рівень невизначеності зріс порівняно з даними моніторингу за попередній період і коливається в діапазоні 55%-84%).

Порівняння даних автоматизованого моніторингу за січень та лютий 2021 року, наведені в табл. 3 (періоди 25.12.2020 – 25.01.2021, 26.01.2021 – 26.02.2021), підтверджує наведену вище тенденцію помірного зростання позитивних суспільних очікувань та консолідації суспільного ставлення до вакцинації проти COVID-19, що може нівелюватися зростанням рівня невизначеності (зростає кількість інформаційних повідомлень з нейтральною та/або невизначеною тональною оцінкою).

Таблиця 3. Результати моніторингу ставлення суспільства до щеплення
проти COVID-19 (Запит 1) за різні періоди часу

На рис. 16 наведено графіки, що відображають добові та інтегровані значення кількості повідомлень з досліджуваної тематики (за даними SMI Solution) за періоди 25.12.2020 – 25.01.2021, 26.01.2021 – 26.02.2021.

Найбільший за увесь період спостереження (01.07.2021 – 26.02.2021) сплеск 23.02.2021 пов’язано з прибуттям до України першої партії вакцини від коронавірусу – індійського препарату CoviShield, який розроблено за ліцензією AstraZeneca.

Рис. 16. Динаміка суспільної активності (за даними ІС SMI Solution, Запит 1)

Запит 2. Ставлення суспільства до щеплення проти COVID-19 окремо кожною з вакцин

Проаналізуємо ставлення українського суспільства до щеплення проти COVID-19 окремо кожною з вакцин: OxfordUni – AstraZeneca, Moderna, Pfizer – BioNTech, Sinovac Biotech, Sinopharm, Bharat Biotech (Covaxin), Gamaleya SputnikV (далі за текстом – Серія запитів 2) за період з 09.01.2021 року по 26.02.2021 року. Результати аналізу наведено в таблиці 4. Результати для вакцин Sinopharm, Bharat Biotech (Covaxin) та CoviShield не було включено до таблиці 2 через незначну кількість згадувань цих вакцини в інформаційному просторі України, що унеможливлює отримати репрезентативні дані.

Таблиця 4. Результати моніторингу ставлення українського суспільства
до щеплення проти COVID-19 окремими вакцинами.

Аналізуючи динаміку повідомлень стосовно застосування в Україні вакцини CoviShield, бачимо, що період активності дописувачів в інформаційному середовищі України є дуже малим. Він починається лише з 20.02.2021 року. Інформаційний сплеск, що спостерігався 23.02.2021 року, пов’язаний переважно з фактом прибуття до України першої партії вакцини CoviShield, а не з її якісними характеристиками, чи результатами її застосування. Ці обставини поки що не надають можливість оцінити ставлення українського суспільства до вищезазначеного медичного препарату.

Бачимо, що відповідно до поточного рівня інформованості населення України про теоретичну доступність для українців конкретних вакцин та потенційну можливість щеплення ними, найбільш позитивне суспільне ставлення виявляється до вакцини OxfordUni – AstraZeneca (узагальнений показник суспільних перетворень становить 1,35), на другому місці за рівнем позитвного ставлення знаходиться вакцина Sinovac Biotech (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,30), на третьому місці – вакцина Moderna (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,28), на четвертому – вакцина Pfizer – BioNTech (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,17) і на останньому – вакцина Gamaleya Sputnik V (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,01).

Порівняно з результатами моніторингу за попередній період вакцина Moderna поступилася за рівнем позитивного ставлення вакцині Sinovac Biotech. Ставлення суспільства до всіх вакцин, для яких виконувалося дослідження, погіршилося, про що свідчить зменшення значення узагальненого показника суспільних перетворень для кожної з вакцин (таблиця 1 в [2]). Окрім того, для вакцин OxfordUni – AstraZeneca та Pfizer – BioNTech спостерігаємо зростання кількості інформаційних повідомлень з нейтральною та/або невизначеною тональною оцінкою, а також зниження кількості повідомлень, які мають позитивне емоційне забарвлення, що свідчить про зростання невизначеності в українському суспільстві щодо можливості щеплення цими вакцинами проти COVID-19.

Варто звернути увагу на істотну різницю між отриманим в результаті моніторингу розподілом ставлення до вакцин в українському суспільстві (табл. 4) та рейтингом поширення вакцин в світі – кількості країн, які використовують ту чи іншу вакцину (рис. 17). Найбільш поширеною вакциною в світі є Pfizer – BioNTech, яка за результатами моніторингу медіа-ресурсів та соціальних мереж знаходиться лише на четверному місці за рівнем ставлення суспільства в Україні у зв’язку з відсутністю реальної надії українців щодо щеплення цією вакциною.

Рис. 17. Кількість країн, де використовують кожну вакцину
(за даними Our World in Data та The New York Times)

Запит 3. Доступність вакцинування та готовність українського суспільства до щеплення проти COVID-19

Вивчимо готовність українського суспільства до щеплення проти COVID-19, за двох умов:

якщо вакцина буде безкоштовною (Запит 3а);
не залежно від вартості вакцини (Запит 3б).

1. За результатами Запиту 3а за період 11.08.2020 року по 26.02.2021 року з ІС SMI Solution було отримано 2 076 повідомлень, з яких 8% негативної тональності, 53% – позитивної та 39% мають нейтральне емоційне забарвлення; з ІС Infostream – 23 651 повідомлення, з яких 7% – негативних, 17% – позитивних, 76% – нейтральних.

За отриманими з ІС SMI Solution даними визначимо норму вектора очікувань суспільства = 0,597 та кут між векторами дій влади та соціальної активності (очікувань) суспільства a = 41,1°, показник суспільних перетворень R=2,41 (рис. 18), коефіцієнт конфліктності C = 0,34. За даними ІС Infostream: = 0,772, кут a = 82,3°, показник суспільних перетворень R = 1,32, коефіцієнт конфліктності C = 0,20.

Узагальнене за двома джерелами значення коефіцієнта конфліктності становить 0,27, узагальнене значення показника суспільних перетворень = 1,81, що свідчить про значну підтримку суспільством ідеї безкоштовного щеплення (R ∈ [-2, 4]).

На рис. 18 наведено графік, що відображає добові значення кількості повідомлень з досліджуваної тематики (за даними ІС SMI Solution). Можемо бачити, що протягом всього досліджуваного інтервалу кількість повідомлень позитивної тональності переважає. Помітні піки, зокрема, спостерігаються 19.11.2020 року, 12.12.2020 року та 30.01.2021 року

Рис. 18. Результати оцінювання готовності суспільства до безкоштовного щеплення проти COVID-19 (за даними ІС SMI Solution, Запит 3а)

2. Виконаємо автоматизований моніторинг інформаційних ресурсів для визначення бажання (готовності) українського суспільства вакцинуватися проти COVID-19 не залежно від вартості вакцини (Запит 3б).

За результатами запиту до ІС SMI Solution за період з 11.08.2020 року по 26.02.2021 року було відібрано 2 729 повідомлень, з яких 18% негативних, 34% позитивних та 48% нейтральних; з ІС Infostream – 30 953 повідомлення, з яких 8% мають негативне емоційне забарвлення, 10% – позитивне, 82% промарковано як нейтральні.

Таким чином, за данимиІС SMI Solution (рис. 19) норма вектора очікувань суспільства = 0,503, a = 72,1°, показник суспільних перетворень R=1,5, коефіцієнт конфліктності C = 0,49. За даними ІС Infostream: = 0,823, кут a = 89,1°, показник суспільних перетворень R = 1,04, коефіцієнт конфліктності C = 0,18. Узагальнене за двома джерелами значення показника суспільних перетворень = 1,22, узагальнене значення коефіцієнта конфліктності = 0,34.

Порівнюючи результати моніторингу щодо готовності українського суспільства до щеплення проти COVID-19 безкоштовною вакциною (Запит 3а) та без врахування вартості вакцини (Запит 3б), можемо бачити, що значна перевага надається можливості безкоштовної вакцинації (від 17% до 53% інформаційних повідомлень позитивної тональності). Окрім того, отримані дані свідчать про більш високий рівень (на 48%) підтримки суспільством заходів, спрямованих на організацію безкоштовного щеплення, що визначається різницею значень узагальненого показника суспільних перетворень, отриманих за результатами Запиту 3а та Запиту 3б (_{Запит 3а} = 1,81; _{Запит 3б} = 1,22).

Рис. 19. Результати оцінювання готовності суспільства до безкоштовного щеплення проти COVID-19 (за даними ІС SMISolution, Запит 3б)

Для порівняння рівня готовності українського суспільства до щеплення проти COVID-19 з ситуацією в інших країнах звернемося до даних the Institute of Global Health Innovation (IGHI) at Imperial College London, який спільно з компанією YouGov PLC) збирає інформацію про ставлення людей до COVID-19 (Рис. 20, 21). Дослідження охоплює 29 країн, щотижня проводиться опитування близько 21 000 осіб [4].

Порівнюючи дані моніторингу медіа-ресурсів та соціальних мереж, отримані в результаті обробки Запиту 3б, з даними IGHI бачимо, що рівень готовності українського суспільства до вакцинації (10%-34% інформаційних повідомлень позитивної тональності) є нижчим від рівня більшості країн, для яких доступні дані. Україна могла би розташуватися на передостанній сходинці рейтингу – між Польщею (28%) та Францією (39%). Натомість, Україна має порівняно низькі показники негативного ставлення до вакцинації: лише від 8% до 18% інформаційних повідомлень мають негативне емоційне забарвлення, що дозволяє порівняти ситуацію в Україні з такими країнами, як Великобританія, Данія, Мексика, Індія, Іспанія, Норвегія, Китай, Австралія та ін. Рівень невизначеності (48%-82% нейтральних повідомлень або/та повідомлень, тональність яких визначити не вдалося) є для України значно вищим за всі країни з групи порівняння.

Рис. 20. Відсоток осіб за країнами, які планують вакцинуватися або вже були щеплені проти COVID-19 (за даними the Institute of Global Health Innovation (IGHI) at Imperial College London, YouGov PLC)

Рис. 21. Результати опитування щодо готовності до вакцинації в різних країнах світу (за даними the Institute of Global Health Innovation (IGHI) at Imperial College London, YouGov PLC)

Таким чином, з використанням інструментарію для оцінювання ефективності масових суспільних перетворень«PRO ET CONTRA» інтегрованої онлайн-платформи «Advanced Analytics» Світового центру даних «Геіонформатика та сталий розвиток» КПІ ім. Ігоря Сікорського виконано аналіз ставлення українського суспільства до щеплень проти COVID-19. Застосовувався автоматизований онлайн-моніторинг медіа-ресурсів та соціальних мереж на наборах даних двох інформаційних систем: ІС SMI Solution (СЦД-Україна) та ІС InfoStream (Інформаійний центр "Електронні вісті").

Зазначене дослідження дозволило отримати наступні результати:

Порівняно з попереднім періодом, що досліджувався (01.07.2020 – 08.01.2021), можемо спостерігати суттєве підвищення уваги до вакцинації проти COVID-19 в інформаційному просторі України: за останні 1,5 місяці кількість відповідних інформаційних повідомлень в базі ІС SMI Solution зросла на 61%, в базі ІС InfoStream – на 66%. При цьому розподіл інформаційних повідомлень за ознакою емоційного забарвлення суттєво не змінився.
Спостерігається незначне зростання узагальненого показника суспільних перетворень та консолідації суспільства. В той же час ставлення українського суспільства до щеплення проти COVID-19 (в інформаційному сегменті проведеного моніторингу) залишається значною мірою невизначеним (рівень невизначеності зріс порівняно з даними моніторингу за попередній період і коливається в діапазоні 55%-84%).
Стосовно застосування конкретних вакцин (Запит 2), то найбільш позитивне суспільне ставлення спостерігається до вакцини Oxford Uni – AstraZeneca (узагальнений показник суспільних перетворень становить 1,35). На другому місці за рівнем позитивного ставлення знаходиться вакцина Sinovac Biotech (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,30). На третьому місці – вакцина Moderna (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,28). Четверте місце має вакцина Pfizer – BioNTech (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,17). На останньому – вакцина Gamaleya Sputnik V (узагальнений показник суспільних перетворень – 1,01).
Результати проведеного моніторингу на основі доступних джерел ІС SMI Solution та ІС InfoStream (Запит 3) вказують, що на момент виконання дослідження (26.02.2021 року) тривалість активного обговорення в інформаційному середовищі України питання доцільності застосування в Україні індійської вакцини CoviShield становить лише 7 діб (20.02.2021 – 26.02.2021). За цей період спостерігається високий рівень невизначеності ставлення українського суспільства до доцільності застосування в Україні вакцини CoviShield (від 56% до 92%).
Порівняно з результатами моніторингу за попередній період вакцина Moderna поступилася за рівнем ставлення вакцині Sinovac Biotech. Ставлення суспільства до всіх вакцин, для яких виконувалося дослідження, погіршилося, про що свідчить зменшення значення узагальненого показника суспільних перетворень для кожної з вакцин.
Найбільш поширена вакцина в світі (за кількістю країн, що її використовують) Pfizer – BioNTech за результатами моніторингу медіа-ресурсів та соціальних мереж знаходиться лише на четверному місці за рівнем ставлення в Україні (у зв’язку з відсутністю у українців реальних надій отримати щеплення якраз цією вакциною).
Порівнюючи результати моніторингу щодо готовності українського суспільства до щеплення проти COVID-19 безкоштовною вакциною (Запит 3а) та без врахування вартості вакцини (Запит 3б), можемо бачити, що значна перевага надається можливості безкоштовної вакцинації (від 17% до 53% інформаційних повідомлень позитивної тональності). Окрім того, отримані дані свідчать про більш високий рівень (на 48%) підтримки суспільством заходів, спрямованих на організацію безкоштовного щеплення (_{Запит 3а} = 1,81; _{Запит 3б} = 1,22).

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

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

Показники мобільності населення в європейських країнахстаном на третюдекаду лютого 2021 р. продовжують залишатися нижче рівня початку року, що пов’язано з продовженням карантинних заходів. Найнижчі показники – менше 50% мають Італія та Іспанія. В межах від 50% до 90% коливається мобільність населення в Польщі, Румунії та Швеції. В той же час в цих країнах намітились тенденції до поступового зростання мобільності. Особливо це стосується Румунії. На фоні цієї динаміки показники мобільності в Україні залишаються значно вищими. Середнє значення мобільності за останні 2 тижні складає 120 % і коливається у діапазоні 110 – 130% (рис.22).

Рис. 22.Динаміка мобільності населення Україні ікраїн Європи під час карантинних заходів (Джерело: Apple Mobility Trends Reports)

3.2. Поширення пандемії COVID-19 в Україні і Європі

Пандемічна ситуація в країнах Європи після певного загострення почала стабілізуватися. Зростаннякількості нових випадків напочатку січня було пов’язано зактивізацієюконтактів у різдвяний період, а такожпоширеннямнових штамів короновірусу, що були виявлені у Великобританії та Південній Африці. Найбільше зростання кількості випадків відбулось у Великобританії та Іспанії. Станом на серединулютого спостерігається зниження кількості нових випадків в країнах Європейського Союзу. Цьому процесу сприяє початок компаній зі щеплення.

Найбільша кількість щоденних випадків реєструється у Великобританії, Франції, Італії та Росії (від 6 тис до 16 тис. випадків), Туреччині (20 тис.). До групи з високим рівнем виявлення нових випадків відносяться НімеччинатаТуреччина. Україна разом з Польщею та Нідерландами входитьдо групи країн з середніми показниками щоденної захворюваності – від 2 до 8тис. осіб. Порівняно низькими є показники числа нових випадків у Балканських та Скандинавських країнах (рис.23).

Рис. 23. Нові випадки зараження станом на третю декаду лютого 2021 року

Порівняльна динаміка для регіону Східної Європи та країн СНД, який включає Росію, Україну, Білорусь, Молдову та Казахстан,показує, що в Росії та Україні відбулась певна стабілізація кількості нових випадків. В Україні перелом у динаміці відбувся у грудні місяці, в Росії зміна тренду відбулась у січні 2021 р. В результаті Росія подовжує займати перше місце у цьому регіоні за кількістю нових випадків на рівні 14 тис. Після завершення локдауну в Україні кількість нових випадків,протягом першої половини лютого,коливаласяу діапазоні 2 – 4 тис. На жаль, у другій половині лютого 2021р. кількість нових випадків в Україні почала зростати і перевищила 8 тис. на добу.

Казахстан, Білорусь та Молдова мають схожі траєкторії розвитку епідеміологічної ситуації з порівняно низькою щоденною кількістю нових випадків (рис. 24).

Рис. 24. Нові випадки в країнах Східної Європи (середнє значення за сім днів)
(Джерело: The Financial Times Coronavirus Tracker)

Семиденна усереднена динаміка захворюваності на 100 тис. населення в країнах Східної Європи значно відрізняється для різних країн цієї групи за рахунок значної варіації кількості населення та розмірів території. Найбільші відносні показники показує Молдова з показником 30 осіб на 100 тис. населення. На другому місці знаходиться Білорусь, далі Росія та Україна, де спостерігається біля 10 випадків на 100 тис. Населення. Найменший показник кількості хворих має Казахстан (рис. 25).

Рис. 25. Семиденна усереднена динаміка захворюваності на 100 тис. населення вкраїнахСхідної Європи (Джерело: The Financial Times Coronavirus Tracker)

У регіоні Центральної Європи – Польщі, Румунії, Словаччині, Угорщині, Болгарії тенденція до зниження кількості хворих продовжує зберігатись,починаючиз грудня 2020 р. У січні 2021 р. спостерігався незначний підйом кількості випадків, який був пов’язаний з новорічними святами. Особливо помітним він був у Польщі та Румунії. Але пізніше ситуація стабілізувалась. Найбільші показники у групі продовжувалазберігати Польща у межах 4-5 тис.Нових випадків на добу.В інших країнах цієї групи показники коливаються в межах 1 – 3 тис. Найменші показники має Болгарія. (рис. 26).

Рис. 26. Нові випадки в країнах Центральної Європи (середнє значення за сім днів)
(Джерело: The Financial Times Coronavirus Tracker)

Країни регіонуЗахідної Європи – Італія, Франція, Іспанія, Великобританія, Німеччиназітнулись з новою хвилею захворюваності, яка була пов’язана з поширенням нового більш заразного штаму коронавірусу. В результаті введення жорских карантинних заходів зростання кількості хворих було зупинено протягом січня і стабілізувалось на рівні 10 – 15 тис. для усіх країн цієї групи. Але ситуація може знову змінитися. Зокрема, у Франції реєструється зростання кількості нових випадків (рис. 27).

Рис. 27. Нові випадки в країнах Західної Європи (середнє значення за сім днів)
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

За кількістю випадків на 100 тис. населення за останні 14 днів показник України становить 148,4 станом на 25.02. 2021. Незважаючи на певне зростання кількості щоденно інфікованих людей у другій половині лютого, це дозволяє Україні входити до групи країн Європи з помірними показниками захворюваності. Найвищийрівень захворюваності на 100 тис. населення за останні 14 днів фіксується в Чехії, Латвії, Австрії, Словенії, Чорногорії, Албанії, Португалії. Достатньо високий рівень має місце у Великій Британії, Франції, Іспанії, Італії, Швеції. Відносно стабільною ситуація є в Скандинавських країнах (рис. 28).

Рис. 28. Кількість випадків на 100 тис. населення в країнах Європи за останні 14 днів станом на 25.02. 2021 (Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

За показником зміни у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів до попередніх 7 днів середні темпи зростання для європейських країн знизились з 200% до 150%.Найвищітемпи зростання фіксуються у Балканських країнах, Австрії, Латвії та Ісландії. Україна відноситься до групи країн з середнім ступенем зміни динаміки нових випадків. Для країн Західної Європи характерним є зменшення кількості нових випадків (рис. 29).

Рис. 29. Зміна у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів до попередніх 7 днів станом на 25.02.2021

Кількість випадків з летальними наслідкамив Європі має тенденцію до зниження на рівні 10% на тиждень. Найбільша кількість летальних випадків фіксується в у Великобританії (19%), Італії (13%), Росії (10%), Німеччині (8%). 89,9% всіх летальних випадків, за якими є інформація - люди у віці від 65 років, і 56% всіх померлих - чоловіки. 96% всіх померлих, дляякихє інформація, мали як мінімум одне супутнє захворювання, найчастіше серцево-судинне (83%).

Україна увійшла до групи європейських країн з середнім рівнем летальних випадків разом з Румунією та Угорщиною (рис. 30).

Рис. 30. Щоденна кількість летальних випадків від COVID-19 станом на станом на 25.02. 2021
(Джерело: Our World in Data: Coronavirus (COVID-19) Vaccinations)

Аналіз надлишкової смертності в Європейському Союзі за даними EuroMOMO показує продовження в 2021 р. значного підвищення рівня цього показника у порівнянні з відповідними даними 2018, 2019, 2020 років. Підвищена надлишкова смертність спостерігається переважно серед людей у віці 45 років істарше (рис. 31).

Рис. 31. Щотижнева надлишкова смертність в Європейському Союзі у 2020-21р. у порівнянні з 2018 та 2019 р. (Джерело: EuroMOMO)

В групі країн Східної Європи Росія має найгірші показники смертності. Проте за останній час ці показники дещо знизились та стабілізувались на рівні 400-450 летальних випадківна добу. В Україні відбулась певна стабілізація ситуації з коливанням кількості летальних випадків у діапазоні 100-150на добу. В Молдові, Білорусі та Казахстані летальність має досить низькі добові показники (рис. 32).

Рис. 32. Нові летальні випадки в країнах Східної Європи (середнє значення за сім днів)
(Джерело: EuroMOMO)

В групі країн Центральної Європи,Польща разом зі значним зниженням захворюваності також скоротила добові показники кількості летальних випадків до 200на добу. В інших країнах регіону спостерігається стабільно низька динаміка летальних випадків. В середньому до 100 випадківна добу. Найнижчу динаміку в групі має Болгарія з кількістю летальних випадків до 50на добу. Однак за останній час спостерігаються локальні тенденції до незначного підвищення кількості летальних випадків майже у всіх країнах регіону (рис.33).

Рис. 33. Нові летальні випадки в країнах Центральної Європи (середнє значення за сім днів)(Джерело: EuroMOMO)

В країнах Західної Європи позитивна динаміка зменшення летальності спостерігається в усіх країнах обраної групи. Після екстремального зростання щоденної кількості летальних випадків у Великобританії (до 1200на добу) та Німеччині (до 900на добу), останнім часом в цих країнах відбулось значне зниженняцього показника. В середньому для країн цієї групи на даний момент часу летальність фіксується у діапазоні від 300 до 500 випадків на добу і продовжує знижуватися. Виключення становить Німеччина, де в останній час знову намітилась тенденція до зростання щоденної кількості летальних випадків (рис.34).

Рис. 34. Нові летальні випадки в країнах Західної Європи (середнє значення за сім днів
(Джерело: EuroMOMO)

Згідно з рекомендаціями ради ЄС про скоординований підхід до обмеження вільного пересування через коронавірус,передбачено поділ на зелену, помаранчеву, червону та сіру зони відповідно до епідеміологічної ситуації у країнахЄвропейського Союзу.

Щотижня держави-члени надають 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 публікуєкарту країн-членів ЄС з розбивкою по регіонах, аби допомогти державам-членам приймати рішення щодо обмежень. Регіони поділені на 4 зони:

зелену, якщо показник нових випадків за 14 днів нижчий 25, а відсоток позитивних результатів тестів нижчий 4%;
помаранчеву, якщо показник нових випадків за 14 днів нижчий 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 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 18 лютого 2021 р. до червоної зони потрапила більшість країн Європейського Союзу. Помаранчева зона включає більшість регіонів Норвегії, Фінляндії, Греції. До зеленої зони потрапила територія Ісландії та окремі регіони Норвегії (рис. 35).

Рис. 35. Поділ країн ЄС на зони відповідно до епідеміологічної ситуації
(Джерело: European Centre for Disease Prevention and Control)

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

Після проведення карантинних заходів у січні 2021 р. в Україні протягом лютого спостерігається поступове зростаннякількості нових випадків із значним регіональним загостренням ситуації вПрикарпатті. Ця ситуація змусила Міністерствоохорони здоров’я з 24 лютого 2021 року повернутися до адаптивного карантину з розділенням областей за рівнем коронавірусної небезпеки.

Одночасно з 24 лютого в Україні було розпочато щеплення населення вакциною Covishieldза ліцензією Oxford/AstraZeneca. За перші 2 дні було зроблено щепленння біля 2000 осіб з м. Києва, Київської, Черкаської, Вінницької, Чернігівської, Львівської та Донецької областей.

Залежно від епідемічної ситуації на території України в цілому або на території окремих регіонів буде встановлюватися "зелений", "жовтий", "помаранчевий" або "червоний" рівень епідемічної небезпеки.

«Зелений» рівень встановлюється одночасно на всій території України, коли:

рівень захворюваності на грип та ГРВІ на території не менш як 13 регіонів України не перевищує 50% епідемічного порогу;
коефіцієнт виявлення випадків інфікування COVID-19 (методом полімеразної ланцюгової реакції та експрес-тесту на визначення антигена коронавірусу SARS-CoV-2) становить менш як 5%.

«Жовтий» рівень діє як базовий на рівні всієї країни. Встановлюється на рівні регіонів.

«Помаранчевий» – попереджувальний рівень, який свідчить про ускладнення епідемічної ситуації в регіоні, що може призвести до запровадження посилених обмежувальних протиепідемічних заходів. Цей рівень становлюється в тих регіонах, в якихперевищено хоча б один з показників:

захворюваність на грип та ГРВІ перевищує епідемічний поріг;
завантаженість ліжок, забезпечених постачанням медичного кисню у визначених закладах охорони здоров’я – понад65 відсотків;
кількість тестувань методом ПЛР та з визначення антигену SARS-CoV-2 протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення – менша300;
кількість госпіталізацій протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення – більша60;
коефіцієнт виявлення випадків інфікування COVID-19 (методом ПЛР та з визначення антигену SARS-CoV-2) – більший 20 відсотків;
зростання госпіталізацій протягом останніх 7 днів у порівнянні з попереднім аналогічним періодом – більше 50 відсотків.

«Червоний» рівень встановлюється на рівні регіонів, якщо протягом трьох днів перевищено 2 або більше наступних показників:

завантаженість ліжок, забезпечених постачанням медичного кисню у визначених закладах охорони здоров’я – більша65 відсотків;
кількість тестувань методом ПЛР та з визначення антигену SARS-CoV-2 протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення – менша300;
кількість госпіталізацій протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення – більша60;
коефіцієнт виявлення випадків інфікування COVID-19 (методом ПЛР та з визначення антигену SARS-CoV-2) – більший 20 відсотків;
зростання госпіталізацій протягом останніх 7 днів у порівнянні з попереднім аналогічним періодом – більше 50 відсотків.

«Червоний» рівень епідемічної небезпеки визначається рішенням Державної комісії з питань ТЕБ та НС за ініціативи Міністра охорони здоров'я протягом 48 годин.

В результаті усі області України поділені на червону, помаранчеву та жовту карантинну зони. До червоної зони увійшла Чернівецька та Івано-Франківська області. До помаранчевої зони увійшли Вінницька, Донецька, Житомирська, Закарпатська, Запорізька, Київська, Луганська, Тернопільська області. Решта областей увійшли до жовтої зони (рис. 36).

Рис. 36. Зонування за рівнем епідемічної небезпеки

За показником захворюваності на грип та ГРВІ на 25.02.2021 епідпоріг перевищено у 7 регіонах. Найбільше перевищення епідпорогу спостерігається у Івано-Франківській області. Також перевищення епідпорогу понад 100% мають Запорізька, Тернопільська, Донецька, Закарпатська, Луганська та Житомирська області. Близькою до перевищення епідпорогу є ситуація у Сумській та Чернівецькій областях. Відносно низькими показниками епідеміологічної ситуації характеризуються Рівненська, Харківська області та м. Київ. Високий рівень захворюваності на грип та ГРВІ в деяких регіонах вказує на значну кількість прихованої захворюваності на короновірус (рис. 37).

Рис. 37. Стан захворюваності на грип та ГРВІ

За коефіцієнтом виявлення випадків інфікування COVID-19 (методом ПЛР та з визначення антигену SARS-CoV-2) не відповідають пороговому значенню у 20% Київська, Івано-Франківська та Чернівецька області, де за рахунок цього збільшується вірогідність невиявлених випадків COVID-19. Також близькими до порогового значення є Вінницька, Миколаївська та Житомирська області, в яких коефіцієнт виявлення перевищує19%. Найнижчийрівень виявлення мають Херсонська (2,6%), Луганська (4,2%) та м. Київ (5,7%) (рис. 38).

Рис. 38. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування COVID-19

За показником кількості тестувань методом ПЛР та з визначення антигену SARS-CoV-2 протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення у всіх регіонах Україникількість тестувань перевищувала 300 на 100 тис. населення. Найбільшу кількість тестувань було зроблено у м. Києві (1767), Чернівецькій (1532) та Івано-Франківській області (1476). Більшість регіонів з високим ступенем тестування знаходиться на Західній Україні. Низькою кількістю тестувань вирізняються регіони Центральної України та півдня. Найменша кількість тестувань спостерігається у Донецькій, Київській та Кіровоградській областях (рис. 39).

Рис. 39. Кількість ПЛР тестувань та з визначення антигену SARS-CoV-2, проведених протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення

Рівень госпіталізацій протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення перевищив порогове значення у 60 осіб в 4 областях Західної України. Найбільша кількість госпіталізацій фіксується у Івано-Франківській (132,6), Вінницькій (89,5), Закарпатській (84,1), Чернівецькій (81,9) областях. Наближаються до показника 60 госпіталізованих осіб Житомирська та Миколаївська області. Найнижчі показники госпіталізації у Кіровоградській, Херсонській, Луганській областях (рис. 40).

Рис. 40. Рівень госпіталізацій протягом останніх 7 днів на 100 тисяч населення

За зростанням госпіталізацій протягом останніх 7 днів у порівнянні з попереднім аналогічним періодом жоден регіон не перетинає відмітку у 50%, що вказує на контрольованість ситуації у більшості регіонів України. Найближче до цього показника м. Київ, Кіровоградська, Львівська, Чернівецька та Миколаївська області. В трьох областях спостерігається від’ємний приріст госпіталізації: Херсонська, Донецька, Луганська області (рис. 41).

Рис. 41. Зростання госпіталізацій протягом останніх 7 днів у порівнянні з попереднім аналогічним періодом

За показником завантаженості ліжок, забезпечених постачанням медичного кисню у визначених закладах охорони здоров’я, жодний регіон не перевищує порогове значення –65%. Складною залишається ситуація у західних областях України: Івано-Франківська (56,9%), Закарпатська (53,5%), Чернівецька (46,6%) області. Високий рівень завантаження ліжок також у Вінницькій, Житомирській, Львівській, Миколаївській областях та м. Києві. Найменший відсоток завантаження у східних областях та Херсонській області (рис. 42).

Рис. 42. Завантаженість ліжок, забезпечених постачанням медичного кисню у визначених закладах охорони здоров’я

5. Профілі поширення епідемії COVID-19 у розрізі регіонів України

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 [6-10].

Методика використання зазначених інструментів для аналізу даних про поширення епідемії COVID-19 наведена в попередніх дослідженнях Форсайт COVID-19: напередодні можливого повного локдауну. Ставилося завдання виявлення та аналізу тренду кількості нових інфікованих хворих в областях України, м. Києві та країні в цілому з врахуванням волатильності досліджуваного процесу. Окрім того, для регіонів, де, згідно результатів аналізу, ситуація перебігу епідемічного процесу виглядає найбільш критичною, ставилася задача прогнозування кількості нових інфікованих хворих із залученням нейронних мереж типу багатошарового перцептрона. Такий тип нейронних мереж є достатньо ефективним інструментом для прогнозування нестаціонарних часових рядів з явно вираженою сезонною складовою.

Наведемо результати досліджень.

1. Україна загалом (окрім тимчасово окупованих територій)

Рис. 43. Аналіз динаміки нових виявлених хворих в Україні на кінець грудня

З огляду на поведінку індикатора «supertrend» на рис. 43, протягом грудня, січня та першої декади лютого в Україні спостерігалася спадна тенденція у динаміці виявлення добового приросту хворих на COVID-19. Цей факт, зокрема, може пояснюватись значним зниженням кількості щоденних тестувань населення, яке мало місце з другої декади листопада, а також, введенням тритижневого карантину на час зимових свят. Значення індикатора сили тренду “ivar”, який до грудня знаходився далеко під критичною позначкою 0.5, і свідчили про наявність вираженого зростаючого тренду, у грудні та січні коливався навколо значення 0.5, що свідчило про ослаблення тенденції зростання та зміну тренду на протилежний, сила спадної тенденції через високі показники волатильності була незначною.

Наприкінці ж лютого, значення індикатора “ivar” піднялося ще вище над критичною позначкою, що може означати ослаблення наявного тренду на спадання кількості нових випадків COVID-19 і можливий курс на ускладнення епідемічної ситуації. Значення індикатору волатильності в цілому протягом січня та лютого є відносно невисокими, але з кінця лютого мінливість у даних почала рости. Значення індикатора Хюрста з середини лютого стрімко спадають від критичної позначки 0.5 до позначки 0.4, що також підтверджує вірогідність зміни існуючої тенденції на протилежну, тобто високу ймовірність переходу до зростання кількості нових хворих на COVID-19.

Насправді, розпал сезону зимового відпочинку у Карпатах, чиї зимові курорти були відкриті з певними обмеженнями, в тому числі, під час січневого карантину, міг спричинити різке зростання у Івано-Франківській, сусідній з нею Чернівецькій та Закарпатській областях.

Приріст кількості активних хворих, що переважно спадала протягом січня та першої половини лютого, наприкінці лютого знову почала рости (див. рис. 43а). Кількість нових хворих 25 лютого на 5 тис. переважає кількість осіб, які одужали. Волатильність даного процесу спадає протягом двох останніх місяців, тому наявні негативні тенденції ймовірно збережуться у найближчий час. Значення індикатора Хюрста, рівне 0.6, що більше за критичну позначку, також підтверджують перзистентність наявної тенденції, тобто значну ймовірність того, що негативні тенденції кінця лютого будуть зберігатися.

Рис. 43а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Україні на кінець лютого

Показники, пов’язані з рівнем летальності COVID-19 дещо змінюються. На графік (див. рис. 43б) нанесено дані показника, що 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.

Бачимо, що частка смертей у добовій кількості осіб, для яких COVID-19 залишився у минулому, з середини жовтня почала зменшуватись, зокрема, за зимові місяці майже у три рази з 0.027 до 0.008 (або у процентному відношенні з 2.7% до 0.8% причому мінімальне значення мало місце 23 січня – наприкінці карантину). Таким чином, частка невиявлених хворих з порівняно легкими симптомами у загальній сукупності могла зрости більш, ніж у тричі, що могло спричинити зменшення кількості нових виявлених випадків COVID-19 у офіційній статистиці при відносно стабільній середній кількості нових летальних випадків за добу. Проте з кінця січня протягом лютого це значення зросло у 5 разів з 0.008 до 0.04 (або у відсотковому відношенні з 0.8% до 4%).

Якщо порівняти графік кількості щоденних нових хворих на COVID-19 та графік коефіцієнта адаптації між собою, можна помітити, що різкі зростання коефіцієнта адаптації передують формуванню нової хвилі захворюваності, або збільшенню її сили, і навпаки, затухання рівня значень даного коефіцієнта свідчить про спадання сили відповідної хвилі захворюваності.

Рис. 43б. 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. 44. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по м. Києву станом на кінець лютого

У Києві з 16 грудня по 8 лютого спостерігався очевидний спадний тренд добового приросту нових хворих на COVID-19, а після 8 лютого розпочалося незначне зростання цього показника. Поведінка індикатору supertrend може вказувати на можливий злам спадної тенденції на протилежну. Показник волатильності (див. рис. 44), що набув пікових значень 15 грудня, також протягом другої половини грудня, у січні та на початку лютого спадав, досягнувши серпневих позначок, проте з другої декади лютого почалося нове зростання. Аналогічну поведінку індикатор демонстрував наприкінці серпня, перед початком стрімкого зростання кількості нових випадків захворювання у вересні.

Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, показує, що з початку лютого кількість активних хворих у місті зростає, а наприкінці лютого кількість нових хворих знову переважає кількість тих, хто одужав (див. рис. 44а). Волатильність (мінливість даних) цього процесу наразі є низькою, що може свідчити про продовження тенденції останнього тижня.

Рис. 44а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по м. Київ станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України у м. Києві динаміка госпіталізації складає 42,9 при нормі до 60 чоловік на 100 тис. населення, проте динаміка рівня госпіталізації останніми днями наближається до критичної позначки 50%. Завантаженість ліжок з киснем складає менше ніж 30%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 5.7%. Місто віднесене до жовтої карантинної зони.

Наведемо графік коефіцієнта адаптації для міста Києва (див. рис. 44б). Легко бачити, що складна ситуація у листопаді почала покращуватися у зимові місяці. Проте, наприкінці лютого відбувся очевидний сплеск летальних випадків.

Рис. 44б. Графік коефіцієнта адаптації по м. Київ станом на кінець лютог

2. Вінницька область

Рис. 45. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Вінницькій області станом на кінець лютого

Протягом грудня та січня спостерігався боковий рух графіка добового приросту хворих на COVID-19, приблизно до 250 чоловік на день. З 9 лютого індикатор supertrend упевнено показав тенденцію до зростання добової кількості нових хворих у регіоні, причому наприкінці лютого пікові позначки у майже 600 чоловік обновили історичне максимальне значення кінця листопада.

З третьої декади січня починає погіршуватись динаміка співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, показуючи впевнені негативні тенденції при достатньо низькому рівні значень індикатора волатильності, що може свідчити про її збереження у найближчий час.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України у Вінницькій області рівень госпіталізацій становить майже 90 осіб на 100 тис. населення і є значно вищим на норму 60. Динаміка цього показника не є критичною, складає 27% і спадає протягом останніх 3 днів. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 38%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає понад 19%. Область віднесено до помаранчевої карантинної зони.

Наведемо графік коефіцієнта адаптації у Вінницькій області (див. рис. 45б). Легко бачити, що починаючи з жовтня і понині поведінка даного коефіцієнта зберігає відносну стабільність. Значення наприкінці лютого знаходяться на рівні позначок листопада – приблизно 0,12.

Рис. 45б. Графік коефіцієнта адаптації по Вінницькій області станом на кінець лютого

2.3. Волинська область

Рис. 46. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Волинській області станом на кінець лютого

Протягом січня спостерігається спадна тенденція кривої нових виявлених випадків COVID-19 за добу, що можливо пов’язано з січневим карантином, а у лютому графік рухається у коридорі до 200 нових випадків на добу. Показник волатильності знаходиться на достатньо низьких позначках, тож можна сподіватись, що найближчими днями тенденція збережеться і різкої зміни ситуації не відбудеться.

У той же час графік динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали (див. рис. 46а) вказує на те, що кількість нових хворих приблизно співпадає з кількістю людей, які одужують, а отже активних хворих в регіоні не зменшується. Волатильність цього процесу є низькою, тож негативна тенденція на помірний зростаючий тренд синьої кривої може зберегтися найближчими днями.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 37 осіб на 100 тис. населення і є нижчим за норму 60. Динаміка цього показника не є критичною, складає 28%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 22.8%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає понад 7%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Наведемо графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 46б), на якому чітко видно, що з кінця січня частка летальних випадків серед осіб, для яких COVID-19 залишився в минулому, стала майже втричі більше ніж була протягом січневого карантину.

Рис. 46б. Графік коефіцієнта адаптації по Волинській області станом на кінець лютого

2.4. Дніпропетровська область

Рис. 47. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Дніпропетровській області станом на кінець лютого

27 листопада добовий показник нових виявлених захворювань у Дніпропетровській області був найвищим і складав 1 773 особи, після чого спостерігаємо стрімкий спад з початку грудня до середини січня, наразі спостерігаємо перехід на ненаправлений рух графіка та відсутність сталих трендів. Показник волатильності (див. рис. 47) знаходиться на найнижчих позначках з середини вересня, тож можна сподіватись на продовження наявної ситуації. Різниця між новими хворими та кількістю осіб, що одужали, у січні та лютому коливається навколо нуля з невисоким рівнем волатильності.

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

ССтаном на 25 лютого за даними МОЗ України в області в області рівень госпіталізацій становить 30 осіб на 100 тис. населення і є нижчим за норму 60. Динаміка цього показника не є критичною, складає 27.2%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 16.8%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає понад 8.5%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Наведемо графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 47б), який свідчить, що у лютому його значення є значно вищими, порівняно з першими двома місяцями зими.

Рис. 47б. Графік коефіцієнта адаптації по Дніпропетровській області станом на кінець лютого

2.5. Донецька область

Рис. 48. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Донецькій області станом на кінець лютого

Протягом січня спостерігаємо спадну тенденцію добового показника нових виявлених захворювань у Донецькій області. У лютому спадний тренд переходить у ненаправлений рух у коридорі до 200 осіб на добу. Достатньо низька волатильність дає надію на збереження стабільної ситуації. Мінливість показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Донецькій області, також є достатньо низькою у лютому, а графік динаміки цього показника коливається навколо нуля. В цілому кількість активних хворих у регіоні не зменшується.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 21 особу на 100 тис. населення і є нижчим за норму. Динаміка цього показника спадає і становить -6.7%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 12.6%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 9.6%. Область віднесено до помаранчевої карантинної зони.

Наведемо графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 48б), який свідчить, що з середини лютого ситуація в області зберігає стабільність.

Рис. 48б. Графік коефіцієнта адаптації по Донецькій області станом на кінець лютого

2.6. Житомирська область

Рис. 49. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Житомирській області станом на кінець лютого

З кінця січня графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам позитивних тенденцій та перехід до зростаючого тренду. Мінливість даних також зростає. Різниця між новими хворими та кількістю осіб, що одужали, від початку лютого стає вищою за нуль і продовжує зростання за відносно невисоких значень волатильності. Кількість активних хворих у регіоні збільшується протягом останнього місяця, що є загрозливим фактором з точки зору подальшого розвитку епідемії в області.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 59 осіб на 100 тис. населення і майже співпадає з критичним значенням 60. Динаміка цього показника становить 31%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 34.1% і демонструє зростання протягом останніх трьох днів. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 19.1%, що є близьким до критичної позначки 20%. Область віднесено до помаранчевої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 49б) не виглядає надто інформативним, в першу чергу через те, що протягом всього періоду з середини вересня є немало дат, коли летальні випадки реєструвалися, а кількість осіб, що одужала в ці дні була нульовою. Це може бути пов’язано з регламентом виписок у регіональних лікарнях.

Рис. 49б. Графік коефіцієнта адаптації по Житомирській області станом на кінець лютого

2.7. Закарпатська область

Рис. 50. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Закарпатській області станом на кінець лютого

Після стрімкого спадання кількості нових випадків з початку листопада до початку січня, коли графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, відбувся злам позитивних тенденцій та перехід до стрімкого зростаючого тренду. Наприкінці лютого показники оновили останнє максимальне значення першої декади листопада, і наразі складає близько 500 осіб на добу. Висока мінливість даних у цей період обумовлена різкою зміною напрямку тренду. Погіршується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Закарпатській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від середини січня переважно є додатною (кількість нових хворих переважає кількість осіб, що одужали), що свідчить про стрімке збільшення кількості активних хворих в регіоні.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 84 особи на 100 тис. населення, що значно перевищує критичне значенням 60, і збільшується протягом останніх трьох днів. Динаміка цього показника становить 31.6%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 53.5% і демонструє зростання протягом останніх трьох днів. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 16.7%. Область віднесено до помаранчевої карантинної зони.

Наведемо графік коефіцієнта адаптації для регіону (див. рис. 50б). Легко бачити, що у січні та лютому частка летальних випадків у добовій кількості осіб, для яких COVID-19 залишився у минулому переважає грудневі позначки.

Рис. 50б. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Волинській області станом на кінець лютого

Залучимо модель нейронної мережі до прогнозування розвитку подальшої епідемічної ситуації в регіоні. Середня процентна похибка МАРЕ натренованої моделі простого перцептрона на тестовій множині (останні 14 днів – з 11 по 25 лютого) складає 21.08%. Таке високе значення спричинене тим фактом, що показник волатильності на тестовій множині є значно вищим від аналогічного показника на множині даних, на яких навчалася модель. Прогнозні значення коливаються у інтервалі від 320 до 890 осіб на добу (див. рис. 50в). Червоним кольором позначені передбачення моделі на тестовій множині та безпосередньо прогнозні дані.

Рис. 50в. Прогноз динаміки нових виявлених хворих по Закарпатській області з 26 лютого до 11 березня

2.8. Запорізька область

Рис. 51. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Запорізькій області станом на кінець лютого

Протягом зими добовий показник кількості нових захворювань демонструє рівномірне спадання. Волатильність процесу зменшилась до вересневих позначок і є відносно невисокою, що дає надію на збереження позитивних тенденції в найближчий час. Проте, динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, з третьої декади січня є невтішною. Синя крива співвідношення зростає протягом останнього місяця і наприкінці лютого коливається навколо нуля, тобто кількість активних хворих в регіоні не зменшується. Низька мінливість цього процесу вказує на можливе збереження такої тенденції.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 24 особи на 100 тис. населення, що значно нижче за критичне значенням 60. Динаміка цього показника становить 11.8%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 14%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 8.6%. Область віднесено до помаранчевої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 51б) вказує на значне збільшення частки летальних випадків наприкінці лютого, порівняно з січнем місяцем. Велика кількість пропущених даних на графіку відповідає датам, коли не було зареєстровано ані смертей, ані одужань.

Рис. 51б. Графік коефіцієнта адаптації по Запорізькій області станом на кінець лютого

2.9. Івано-Франківська область

Рис. 52. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Івано-Франківській області станом на кінець лютого

Добовий показник нових виявлених хворих у Івано-Франківській області з початку січня почав експоненційно зростати, оновивши минулий локальний максимум, що мав місце наприкінці листопада. Початок зростання кількості нових хворих у області співпав з початком сезону зимового відпочинку у Карпатах. Волатильність процесу також висока через різку зміну тенденції розвитку епідемії (див. рис. 52). Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від початку лютого є додатною і швидко зростає, що, свідчить про стрімке збільшення кількості активних хворих в області. Волатильність цього процесу є відносно низькою, тож загрозлива тенденція найближчими днями буде зберігатися.

Рис. 52а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Івано-Франківській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 133 особи на 100 тис. населення, що більш ніж вдвічі перевищує критичне значенням 60, і збільшується протягом останніх трьох днів. Динаміка цього показника становить 22%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає майже 57% і демонструє зростання протягом останніх трьох днів. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 23%, що перевищує критичну позначку у 20%. Область віднесено до червоної карантинної зони.

Наведемо графік коефіцієнта адаптації для регіону (див. рис. 52б). Легко бачити, що починаючи з середини січня значення коефіцієнта знову починають зростати, а отже частка летальних випадків у добовій кількості осіб, для яких COVID-19 залишився у минулому росте.

Рис. 52б. Графік коефіцієнта адаптації для Івано-Франківської області

Залучимо модель нейронної мережі до прогнозування розвитку подальшої епідемічної ситуації в регіоні. Середня процентна похибка МАРЕ натренованої моделі простого перцептрона на тестовій множині (останні 14 днів – з 11 по 25 лютого) складає 12.87%. Прогнозні значення коливаються у інтервалі від 550 до 930 осіб на добу (див. рис.52). Червоним кольором позначені передбачення моделі на тестовій множині та безпосередньо прогнозні дані.

Рис. 52в. Прогноз динаміки нових виявлених хворих по Івано-Франківській області з 26 лютого до 11 березня

2.10. Київська область

Рис. 53. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Київській області станом на кінець лютого

24 листопада було зафіксовано найвище значення кількості нових захворювань в області – майже 1 100 осіб протягом доби. Після цього графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам негативних тенденцій та перехід до спадного тренду у грудні та протягом майже всього січня, після чого кількість нових хворих коливається у коридорі до 300 осіб на добу. Мінливість даних у лютому невисока, на рівні кінця серпня, тож стабільна ситуація ймовірно збережеться у найближчому майбутньому. Різниця між добовими показниками кількості нових хворих та людей, що одужали, з кінця грудня до кінця лютого показувала позитивні тенденції – кількість активних хворих постійно зменшувалась. Проте наприкінці лютого цей показник вийшов на рівень нуля.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 30 особи на 100 тис. населення, що значно нижче за критичне значенням 60. Динаміка цього показника становить 4.3%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 23.7%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 23.4%, що є вищим за критичне значення. Область віднесено до помаранчевої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 53б) вказує на незначне збільшення частки летальних випадків наприкінці лютого, порівняно з січнем місяцем, коли ситуація стабільною.

Рис. 53б. Графік коефіцієнта адаптації по Київській області станом на кінець лютого

2.11. Кіровоградська область

Рис. 54. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Кіровоградській області станом на кінець лютого

Протягом другої половини грудня та січня в регіоні спостерігалася помірно спадна тенденція нових щоденних випадків захворювання на COVID-19 з високою мінливістю у даних. Протягом початку лютого кількість нових зворих коливалась у коридорі до 50-60 осіб, а значення волатильності були відносно невисокими. Динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, протягом другої половини січня та початку лютого була позитивною – кількість видужалих переважала. Проте ближче до кінця лютого даний показник починає коливатись навколо нуля, кількість активних хворих у області перестає спадати і можливо така тенденція продовжиться найближчим часом.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 14 осіб на 100 тис. населення, що значно нижче за критичне значенням 60. Динаміка цього показника становить 39.4%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 13.2%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 6%, що достатньо низьким значенням. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 54б) вказує на збільшення частки летальних випадків наприкінці лютого, порівняно з січнем місяцем, коли діяли карантинні обмеження.

Рис. 54б. Графік коефіцієнта адаптації по Кіровоградській області станом на кінець лютого

2.12. Луганська область

Рис. 55. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Луганській області станом на кінець лютого

Протягом січня та лютого спостерігаємо спадну тенденцію графіка нових виявлених за добу хворих на COVID-19 (див. рис. 55) та низькі значення індикатора волатильності, що дозволяють розраховувати на збереження тенденції. Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб переважно демонструє, що кількість осіб, які одужали є більшою за кількість нових хворих.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 19 осіб на 100 тис. населення, що не переважає критичне значення 60. Динаміка цього показника є від’ємною і становить -8.5%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 15.2%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 4.2%, що є достатньо низьким значенням. Область однак віднесено до помаранчевої карантинної зони, оскільки епідемічний поріг у ній перевищено – 106.3%.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 55б) не виглядає надто інформативним, оскільки зареєстрований рівень захворюваності в регіоні є достатньо низьким.

Рис. 55б. Графік коефіцієнта адаптації по Луганській області станом на кінець лютого

2.13. Львівська область

Рис. 56. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Львівській області станом на кінець лютого

Спадання кількості нових виявлених хворих, що мало місце протягом грудня та січня у лютому спинилось. 4 лютого графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам позитивних тенденцій. Протягом лютого графік рухається у сталому коридорі до 450 нових хворих на добу з відносно невисокою волатильністю. Проте різниця між добовими показниками кількості нових хворих та людей, що одужали, у кінці лютого знову стала вищою за нульову позначку, тобто кількість активних хворих в області збільшується. Мінливість цього процесу невисока, тож, ймовірно, така тенденція продовжиться.

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

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 30 осіб на 100 тис. населення, що не переважає критичне значення 60. Динаміка цього показника становить 36.5%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 32%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 18.8%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 56б) вказує на певне зростання частки смертей серед осіб, які залишили COVID-19 в минулому. Така поведінка коефіцієнта може свідчити про наростання наступної хвилі захворюваності.

Рис. 56б. Графік коефіцієнта адаптації по Львівській області станом на кінець лютого

2.14. Миколаївська область

Рис. 57. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Миколаївській області станом на кінець лютого

Протягом грудня та січня графік добової кількості нових хворих на Covid-19 помірно спадає, у лютому ця тенденція скінчилась і ближче до кінця місяця графік демонструє рух у коридорі до 200 осіб з достатньо низькою мінливістю у даних. Графік співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, з другої половини січня до кінця лютого виглядав позитивно – кількість активних хворих у області зменшувалась, але останніми днями кількість нових хворих знову почала переважати. Волатильність процесу у лютому різко знизилась, що може означати можливість продовження процесу збільшення активних хворих у регіоні.

Рис. 57а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Миколаївській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій достатньо високий і становить 50 осіб на 100 тис. населення. Динаміка цього показника становить 36%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 32%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 19.9%, що майже збігається з критичною позначкою 20%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 57б) є малоінформативним через відносно невисокий рівень захворюваності в регіоні і можливо різний час реєстрації смертей та виписок з лікарень області.

Рис. 57б. Графік коефіцієнта адаптації по Миколаївській області станом на кінець лютого

2.15. Одеська область

Рис. 58. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Одеській області станом на кінець лютого

Протягом зими спостерігаємо переважно спадну тенденцію поведінки графіка нових виявлених хворих щодоби, волатильність знаходиться на низьких серпневих позначках. Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб осцилює навколо нуля, переважно залишаючись нижче цієї позначки, тобто кількість активних хворих у регіоні поступово знижується.

Рис. 58а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Одеській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 28 осіб на 100 тис. населення. Динаміка цього показника помірна і становить 9.5%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 21.4%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 10.6%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 58б) наприкінці лютого вказує на незначне зростання кількості смертельних випадків серед осіб, які померли або одужали від COVID-19.

Рис. 58б. Графік коефіцієнта адаптації по Одеській області станом на кінець лютого

2.16. Полтавська область

Рис. 59. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Полтавській області станом на кінець лютого

У січні та лютому спостерігається спадний тренд кількості нових виявлених випадків COVID-19 за добу, причому у лютому значення показника волатильності знаходяться на відносно низьких позначках. Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб осцилює навколо нуля в лютому з помірним рівнем мінливості. Ситуація не виглядає загрозливою.

Рис. 59а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Полтавській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 24 особи на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає 18%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 15.9%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб невисокий і складає 7.8%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 59б) наприкінці лютого вказує на якісну зміну його поведінки з кінця січня – росте кількість смертельних випадків серед осіб, які померли або одужали від COVID-19.

Рис. 59б. Графік коефіцієнта адаптації по Полтавській області станом на кінець лютого

2.17. Рівненська область

Рис. 60. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Рівненській області станом на кінець лютого

Стрімке спадання добового показника нових виявлених захворювань в області фіксувалось з середини листопада до кінця грудня. Після цього індикатор «supertrend» почав достатньо часто перетинати криву нових хворих, і протягом січня та лютого спостерігався боковий ненаправлений рух, а волатильність процесу спадала. Різниця між добовими показниками кількості нових хворих та людей, що одужали, від початку грудня характеризується значними коливаннями навколо нуля в коридорі від -200 до 100 осіб з невисоким рівнем мінливості. Ситуація поки що виглядає контрольованою.

Рис. 60а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Рівненській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 22 особи на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає 24.1%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 12%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб невисокий і складає 11.1%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 60б) поводить себе відносно стабільно з кінця січня та протягом лютого.

Рис. 60б. Графік коефіцієнта адаптації по Рівненській області станом на кінець лютого

2.18. Сумська область

Рис. 61. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Сумській області станом на кінець лютого

Стрімкий спад рівня захворюваності спостерігаємо з початку до середини грудня, після чого до середини січня графік коливався у коридорі до 550 осіб на добу. З другої половини січня знову розпочалось спадання добових показників захворюваності, яке спинилось наприкінці лютого, ймовірним переходом до бокового руху з відносно невисокими позначками волатильності. Динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Сумській області протягом січня та лютого коливається у вузькому коридорі навколо нуля, причому волатильність цього процесу продовжує спадати, що дає надію на продовження стабільної епідемічної ситуації у регіоні.

Рис. 62а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Сумській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 33 особи на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає помірні 8.1%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 28.8%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб невисокий і складає 12.8%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 62б) поводить себе відносно стабільно протягом усієї зими, хоча з кінця січня його значення удвічі більші ніж в грудні.

Рис. 62б. Графік коефіцієнта адаптації по Сумській області станом на кінець лютого

2.19 Тернопільська область

Рис. 63. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Тернопільській області станом на кінець лютого

З середини до кінця грудня спостерігаємо спадні тенденції на графіку нових виявлених хворих на COVID-19 за добу. У січні та лютому спостерігаємо боковий рух графіка у коридорі до 220 осіб на добу. Проте, різниця між новими хворими та людьми, що одужали, у лютому виходить на додатні значення, отже кількість активних хворих у області достатньо повільно (оскільки мінливість процесу спадає), але збільшується.

Рис. 63а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Тернопільській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 41 особи на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає 29.6%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 21.4%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб невисокий і складає 15.5%. Область віднесено до помаранчевої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 63б) поводить себе відносно стабільно протягом усієї зими, і наприкінці лютого знаходиться на позначці 4%.

Рис. 63б. Графік коефіцієнта адаптації по Тернопільській області станом на кінець лютого

2.20. Харківська область

Рис. 64. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Харківській області станом на кінець лютого

З другої декади листопада і до початку січня графік добового приросту хворих на COVID-19 демонструє повільний тренд на спадання з високими значеннями волатильності. З другої декади січня і протягом лютого кількість нових хворих коливається у коридорі до 250 осіб з відносно невисоким рівнем мінливості. Протягом лютого графік динаміки співвідношення нових хворих за добу та кількості осіб, що одужали коливається навколо нуля, залишаючись переважно від’ємним з низьким рівнем мінливості. Це означає, що кількість активних хворих у регіоні не збільшується і можна сподіватись на продовження наявної ситуації.

Рис. 64а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Харківській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 31 особи на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає 27.8%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 18.5%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб невисокий і складає 10.1%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 64б) демонструє незначне зростання протягом усієї зими від мінімальних позначок наприкінці листопада.

Рис. 64б. Графік коефіцієнта адаптації по Харківській області станом на кінець лютого

2.21. Херсонська область

Рис. 65. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Херсонській області станом на кінець лютого

Протягом грудня та початку січня спостерігається спадний рух графіка щоденних виявлених хворих з достатньо високим рівнем волатильності. З середини січня до початку лютого спадання стає дедалі стрімкішим, рівень мінливості процесу спадає, а у лютому графік переходить у боковий ненаправлений рух в коридорі до 50 виявлених осіб. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Херсонській області станом на кінець лютого виглядає обнадійливим, кількість активних хворих в області переважно спадає.

Рис. 65а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Херсонській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 15 осіб на 100 тис. населення. Динаміка цього показника від’ємна і складає -0.7%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 6.2%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб низький і складає 2.5%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 65б) демонструє зростання у лютому, порівняно з січневими позначками, коли діяли карантинні обмеження.

Рис. 65б. Графік коефіцієнта адаптації по Херсонській області станом на кінець лютого

2.22. Хмельницька область

Рис. 66. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Хмельницькій області станом на кінець лютого

З другої половини листопада до кінця січня спостерігаємо помірне спадання графіка кількості нових хворих за добу з високими показниками волатильності. У січні та лютому мав місце ненаправлений рух графіка у коридорі до 450 осіб, але переважно нижче. Співвідношення кількості людей, що захворіли та осіб, що одужали у січні та лютому коливається навколо нуля у коридорі від -250 до 250 чоловік з достатньо високим рівнем мінливості

Рис. 66а.Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Хмельницькій області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 45 осіб на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає 20.8%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 27.2%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 15.9%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 66б) окрім окремого сплеску в середині лютого не демонструє суттєвих структурних змін поведінки.

Рис. 66б. Графік коефіцієнта адаптації по Хмельницькій області станом на кінець лютого

2.23. Черкаська область

Рис. 67. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Черкаській області станом на кінець лютого

Протягом грудня та січня спостерігалося стрімке спадання добового приросту хворих на COVID-19 (рис. 67, 67а). Однак у лютому, коли графік індикатора «supertrend» перетнув синю криву графіка, відбувся злам тренду і можливий перехід до ненаправленого руху. Показник волатильності у лютому знаходиться на помірних позначках. Від початку січня погіршується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Черкаській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, збільшується і , хоча й переважно є від’ємною. Ситуація поки що виглядає контрольованою.

Рис. 67а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Черкаській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 29 осіб на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає 29.7%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 13.1%. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 12.1%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 67б) поводить себе відносно стабільно, демонструючи незначне зростання в середині лютого.

Рис. 67б. Графік коефіцієнта адаптації по Черкаській області станом на кінець лютого

2.24. Чернівецька область

Рис. 68. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернівецькій області станом на кінець лютого

У грудні і до початку січня спостерігався спадний рух графіка добового приросту кількості нових хворих. Протягом лютого спостерігаємо стрімке зростання добового показника нових захворювань від менш ніж 200 осіб наприкінці січня до близько 500 в другій половині лютого. Волатильність процесу стрімко зростає та набуває позначок початку грудня. Кількість нових хворих протягом лютого в основному значно більша від кількості людей, що одужали. Кількість активних хворих в області стрімко збільшується (див. рис. 68, 68а).

Рис. 68а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернівецькій області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 83 особи на 100 тис. населення, що значно перевищує критичне значення 60. Динаміка цього показника складає 36.4%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 46.6% і збільшується протягом останніх трьох днів. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 22.6%, що перевищує критичну позначку 20%. Область віднесено до червоної карантинної зони.

Наведемо графік коефіцієнта адаптації для Чернівецької області (див. рис. 68б). З другої половини лютого значення коефіцієнта починають швидко зростати за рахунок частки летальних випадків.

Рис. 68б. Графік коефіцієнта адаптації для Чернівецької області

Залучимо модель нейронної мережі до прогнозування розвитку подальшої епідемічної ситуації в регіоні. Середня процентна похибка МАРЕ натренованої моделі простого перцептрона на тестовій множині (останні 14 днів – з 11 по 25 лютого) складає 18.66%. Достатньо високе значення похибки спричинене тим фактом, зо показник волатильності на множині, де навчалася модель є значно нижчим за наявні значення індикатора наприкінці лютого. Прогнозні значення коливаються у інтервалі від 430 до 620 осіб на добу (див. рис. 68б). Червоним кольором позначені передбачення моделі на тестовій множині та безпосередньо прогнозні дані.

Рис. 68в. Прогноз динаміки нових виявлених хворих по Чернівецькій області з 26 лютого до 11 березня

2.25. Чернігівська область

Рис. 69. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернігівській області станом на кінець лютого

Протягом січня спостерігається помірний спадний тренд добового приросту нових хворих на COVID-19 з високими значеннями мінливості у даних, проте у лютому волатильність спадає, і график переходить у ненаправлений боковий рух у коридорі до 200 осіб. Кількість нових хворих з середини січня до середини лютого була меншою за кількість тих, хто одужав (див. рис. 69). Проте наприкінці лютого цей показник добрався до додатних позначок, тож кількість активних хворих у регіоні повільно (з низькою мінливістю), але збільшується.

Рис. 69а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернігівській області станом на кінець лютого

Станом на 25 лютого за даними МОЗ України в області рівень госпіталізацій становить 36 осіб на 100 тис. населення. Динаміка цього показника складає 16.4%. Завантаженість ліжок із киснем в регіоні складає 25% і збільшується протягом останніх трьох днів. Коефіцієнт виявлення випадків інфікування серед протестованих осіб складає 12%. Область віднесено до жовтої карантинної зони.

Графік динаміки коефіцієнта адаптації в регіоні (див. рис. 69б) містить чимало пропущених даних – це дати, коли не було зареєстровано ані смертельних випадків, ані одужань від COVID-19, так як рівень захворюваності в області протягом зими є відносно невисоким. Тим не менш, значення коефіцієнта поводять себе відносно стабільно, демонструючи незначне спадання в лютому, порівняно з січневими показниками.

Рис. 69б. Графік коефіцієнта адаптації по Чернігівській області станом на кінець лютого

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 14 країн Європи (Таблиця 5).

Таблиця 5. 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	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	43,700	77,390	15,353	1,944	8,800
Romania	0,868	0,134	0,166	0,531	0,760	0,767	19,200	85,129	30,538	1,896	7,370
Austria	0,653	0,411	0,870	0,339	0,332	0,722	9,000	106,749	57,599	2,153	5,800
Moldova	-0,368	0,413	0,397	0,000	0,967	0,663	4,000	123,655	17,414	2,558	6,620
Poland	0,645	-0,457	0,769	0,361	0,857	0,630	37,800	124,027	24,399	2,074	5,820
Slovakia	-0,157	0,321	0,000	0,225	0,664	0,488	5,500	113,128	36,602	2,223	5,540
Croatia	0,670	-0,402	-0,303	0,294	0,740	0,411	4,100	73,726	31,775	0,691	11,000
Belarus	-0,526	0,451	-0,214	0,000	0,440	0,388	9,400	46,858	50,791	2,336	5,980
France	0,408	-0,286	-0,299	0,375	0,000	0,296	65,300	122,578	78,608	1,803	4,530
Switzerland	0,231	-0,399	-0,075	0,164	0,478	0,263	8,700	214,243	48,359	3,456	3,180
Italy	0,556	-0,403	-0,354	0,243	0,248	0,260	60,500	205,859	62,947	2,111	2,970
Spain	0,098	-0,426	-0,328	0,352	0,182	0,240	46,800	93,105	67,079	1,912	3,390
Portugal	-0,450	-0,389	0,289	0,324	0,006	0,219	10,200	112,371	78,235	2,046	2,220
Sweden	-0,150	-0,419	0,000	0,176	0,320	0,166	10,100	24,718	58,356	1,860	2,960
Ireland	-0,553	-0,334	-0,098	0,095	0,151	0,058	4,900	69,874	69,069	1,896	7,370

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 14 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 5).

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 Румунію. На рис. 70-73 зображено графіки поширення хвороби для України та Румунії.

Рис. 70. Кількість зареєстрованих випадків COVID-19для України та країн-прототипів

Рис. 71. Кількість щоденних зареєстрованих випадків COVID-19 для України та країн-прототипів

Рис. 72. Кількість щоденних зареєстрованих смертельних випадків від COVID-19для України та країн-прототипів

Рис. 73. Кількість щоденних зареєстрованих видужалих від COVID-19 для України та країн-прототипів

Проаналізувавши динаміку показників за останній місяць, можна відмітити, що разом зі зменшенням кількості зареєстрованих випадків захворювань зростає показник вразливості країни до COVID-19 (рис. 74), а також має тенденцію до спадання частка видужалих по відношенню до щоденного приросту хворих (рис. 75).

Рис. 74. Динаміка вразливості населення країни до COVID-19 (% кількості смертельних випадків до кількості інфікованих)

Рис. 75.Відношення щоденної кількості видужалих до кількості зареєстрованих випадків COVID-19 (%)

Враховуючи часову затримку поширення хвороби в Україні по відношенню до країни-прототипу Румунії, можемо передбачити на наступні 16 днів тенденцію поширення COVID-19 в Україні на рівні 2000-5000 нових інфікованих в день (рис. 76, табл. 6).

Рис. 76. Прогнозні дані для кількості зареєстрованих випадків COVID-19 в Україні (з використанням країни-прототипу)

Таблиця 6. Прогнозні значення кількості інфікованих в Україні (синій колір)

Дата	Кількість інфікованих	Добова кількість інфікованих
26.01.2021	1197107
27.01.2021	1200883	3776
28.01.2021	1206412	5529
29.01.2021	1211593	5181
30.01.2021	1216278	4685
31.01.2021	1219455	3177
01.02.2021	1221485	2030
02.02.2021	1223879	2394
03.02.2021	1227164	3285
04.02.2021	1232246	5082
05.02.2021	1237169	4923
06.02.2021	1241479	4310
07.02.2021	1244849	3370
08.02.2021	1246990	2141
09.02.2021	1249646	2656
10.02.2021	1253055	3409
11.02.2021	1258094	5039
12.02.2021	1262867	4773
13.02.2021	1268049	5182
14.02.2021	1271143	3094
15.02.2021	1273475	2332
16.02.2021	1276618	3143
17.02.2021	1280904	4286
18.02.2021	1287141	6237
19.02.2021	1293672	6531
20.02.2021	1299967	6295
21.02.2021	1304456	4489
22.02.2021	1307662	3206
23.02.2021	1311844	4182
24.02.2021	1317694	5850
25.02.2021	1325841	8147
26.02.2021	1333844	8003
27.02.2021	1337779	3935
28.02.2021	1340431	2652
01.03.2021	1346120	5688
02.03.2021	1352418	6298
03.03.2021	1357965	5548
04.03.2021	1363390	5424
05.03.2021	1368594	5204
06.03.2021	1372672	4079
07.03.2021	1375596	2924
08.03.2021	1381534	5938
09.03.2021	1387867	6333
10.03.2021	1394847	6980
11.03.2021	1401124	6277
12.03.2021	1407505	6381
13.03.2021	1413247	5742
14.03.2021	1417163	3916

Таким чином, відповідно до методу подібності в математичному моделюванні, на часовому відрізку (27.02.21 – 14.03.21) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні 3000 – 6000 осіб на день.

6.2. Виявлення не зареєстрованої (прихованої) кількості інфікованих на вірус SARS-CoV-2 з використанням кореляційного аналізу і методу подібності

Метою даного розділу є моделювання сценаріїв розвитку процесу захворюваності на COVID-19, з огляду на безпосередній зв’язок між новими щоденними випадками захворювання та щоденною кількістю проведених тестувань, залучаючи методи декомпозиції часових рядів на сезонну та трендову складові, методи регресійного аналізу та метод подібності.

Проаналізуємо взаємозалежність кількості зроблених тестів ПЛР та кількості інфікованих людей на вірус SARS-CoV-2 на часовому відрізку (01.09.2020-20.02.2021). Різке зниження кількості тестувань з кінця жовтня і до кінця січня насправді може бути однією з причин зниження кількості щодобових виявлених випадків з початку грудня.

Вихідні дані щодо тестувань в Румунії (країні, обраній в якості прототипу для України) та Україні містять пропуски, які перед початком аналізу необхідно відновити. Основним джерелом даних по Румунії є проєкт Hasell, J., Mathieu, E., Beltekian, D. etal. A cross-country database of COVID-19 testing. Sci Data 7, 345 (2020), по Україні – Центр контролю захворювань МОЗ України.

Розглянемо цей процес на прикладі даних для України (рис. 77). Для цього візьмемо частину вихідного числового ряду з даними (що не містять пропуски) по кількості ПЛР-тестувань з 22 жовтня по 23 лютого. Розкладемо цей ряд на трендову, сезонну та шумову складові (рис.78).

Рис.77. Дані щоденної кількості тестувань та щодобових нових виявлених випадків захворювання на COVID-19

Рис.78. Результати декомпозиції ряду даних кількості щоденних тестувань на трендову, сезонну та шумову складові з кінця жовтня 2020 року

Для частини даних з пропусками побудуємо лінійну регресійну модель (рис. 79).

Рис. 79. Лінія регресії для частини даних по кількості щоденних тестувань за вересень-жовтень 2020 року

До знайденого рівняння тренду додамо відповідні сезонні компоненти (рис. 80).

Рис. 80. Результати відновлення пропущених даних по щоденній кількості тестувань

Якщо проаналізуватиграфіки щодобової кількості тестувань та нових випадків захворювання на COVID-19, можна простежити достатньо тісну взаємозалежністьміж цими часовими рядами (рис. 81) з коефіцієнтом кореляції 0,78.

Рис. 81. Дані кількостітестувань та нових випадків COVID-19 в Україні

За допомогою декомпозиції ряду даних по ПЛР тестуванням та даних щоденних приростів хворих на COVID-19 можна підвищити їх коефіцієнт кореляції і, як наслідок, точність регресійних моделей. Виділимо відповідні трендові складові, що визначають основну тенденцію та нанесемо на графік (рис. 82). В результаті застосуванняцієї процедури коефіцієнт кореляції виріс до значення 0,82.

Рис. 82. Трендові складові по даним тестувань та виявлених нових випадків.

Залежність трендової складової кількості нових випадків COVID-19 (вертикальна вісь) від трендової складової кількості тестувань (горизонтальна вісь) представлено на рис. 83. Коефіцієнт детермінації є близьким до одиниці, а результуюча модель складатиметься зі знайденого лінійного тренду та накладеної сезонної складової.

Рис. 83. Лінія регресійної залежності кількості нових виявлених випадків (вісь Y) від кількості щоденних тестувань (вісь Х)

Розглянемочотири альтернативних сценарії проведення тестувань на території України:

Кількість ПЛР тестів залишається на своїх максимальних позначках, що відповідає першій декаді листопада (рис. 84).
Тренд на зростання щоденної кількості тестувань, який мав місце до другої декади листопада – продовжиться лінійно (рис. 85).
Тренд на зростання щоденної кількості тестувань, який мав місце до другої декади листопада – продовжиться експоненційно (рис. 85).
Тренд кількості тестів побудовано на основі подібності з країною-прототипом (Румунія), для якої дані по кількості захворівших та кількості тестувань представлено на рис. 86.

Рис.84. Перший сценарій – рівень тестувань залишається на максимальних позначках другої декади листопада

Рис. 85. Другий та третій сценарії – рівень тестувань росте лінійно або експоненційно, де відповідні залежності відновлені по частині даних до другої декади листопада

Рис. 86. Дані кількостей тестувань та нових випадків в Румунії

Використавши відповідні регресійні моделі та врахувавши сезонність отримано розрахункові значення щоденної кількості випадків COVID-19. Результати представлено на рис. 87 та в табл. 7.

Рис. 87. Кількість випадків COVID-19 в Україні на основі базового тренду ПЛР тестувань та умовних трендів відповідно дозапропонованих моделей

Таблиця 7. Розрахункова кількість інфікованих на вірус SARS-CoV-2
з використанням кореляційного аналізу і методу подібності

Дата	Кількість нових випадків	Сценарій 1 «Constant»	Сценарій 2 «Linear»	Сценарій 3 «Exponential»	Сценарій 4 «Romania»
15.11.2020	10681	10786	10104	10485	18665
16.11.2020	9832	9948	9060	9491	17865
17.11.2020	11968	11486	10323	10806	20049
18.11.2020	12496	12675	11341	11877	20626
19.11.2020	13357	13806	12395	12986	21536
20.11.2020	14575	14072	12626	13274	22802
21.11.2020	14580	13672	12303	13010	22856
22.11.2020	12079	12409	10965	11733	20404
23.11.2020	10945	11524	9921	10753	19318
24.11.2020	12287	12899	11184	12080	20709
25.11.2020	13882	14039	12202	13165	22353
26.11.2020	15331	15098	13256	14288	23850
27.11.2020	16218	15206	13487	14590	24786
28.11.2020	16294	14760	13164	14339	24911
29.11.2020	12978	13299	11826	13077	21643
30.11.2020	9946	12132	10783	12110	18660
01.12.2020	12498	13272	12045	13452	21260
02.12.2020	13141	14167	13064	14552	21952
03.12.2020	14496	15098	14118	15689	23356
04.12.2020	15131	15206	14348	16005	24039
05.12.2020	13825	14760	14025	15770	22782
06.12.2020	11590	13299	12688	14522	20596
07.12.2020	8641	12132	11644	13571	17695
08.12.2020	10811	13272	12907	14928	19914
09.12.2020	12585	14167	13925	16044	21737
10.12.2020	13371	15098	14979	17197	22571
11.12.2020	13514	15206	15210	17529	22763
12.12.2020	12811	14760	14887	17310	22109
13.12.2020	9176	13299	13549	16078	18522
14.12.2020	6451	12132	12505	15143	15846
15.12.2020	8416	13272	13768	16517	17860
16.12.2020	10622	14167	14787	17649	20114
17.12.2020	12047	15098	15841	18819	21588
18.12.2020	12630	15206	16071	19169	22219
19.12.2020	11742	14760	15748	18967	21380
20.12.2020	8325	13299	14410	17753	18012
21.12.2020	6545	12132	13367	16836	16280
22.12.2020	8513	13272	14630	18228	18297
23.12.2020	10136	14167	15648	19378	19969
24.12.2020	11490	15098	16702	20566	21371
25.12.2020	11458	15206	16933	20934	21388
26.12.2020	8134	14760	16610	20751	18113
27.12.2020	6548	13299	15272	19555	16575
28.12.2020	4809	12132	14228	18657	14885
29.12.2020	7402	13272	15491	20068	17527
30.12.2020	8404	14167	16509	21238	18577
31.12.2020	10117	15098	17563	22446	20339
01.01.2021	9858	15206	17794	22833	20129
02.01.2021	5401	14760	17471	22670	15720
03.01.2021	4881	13299	16133	21495	15249
04.01.2021	4494	12132	15090	20618	14910
05.01.2021	5625	13272	16352	22049	16090
06.01.2021	7226	14167	17371	23240	17740
07.01.2021	9320	15098	18425	24469	19882
08.01.2021	5998	15206	18655	24878	16609
09.01.2021	5143	14760	18332	24736	15803
10.01.2021	5322	13299	16995	23583	16030
11.01.2021	4585	12132	15951	22727	15342
12.01.2021	5393	13272	17214	24181	16199
13.01.2021	6715	14167	18232	25394	17569
14.01.2021	8385	15098	19286	26646	19288
15.01.2021	8620	15206	19517	27078	19572
16.01.2021	8151	14760	19194	26960	19151
17.01.2021	6398	13299	17856	25830	17447
18.01.2021	3382	12132	16812	24998	14479
19.01.2021	4231	13272	18075	26476	15377
20.01.2021	4729	14167	19093	27713	15924
21.01.2021	5926	15098	20147	28990	17169
22.01.2021	5679	15206	20378	29446	16971
23.01.2021	5264	14760	20055	29353	16605
24.01.2021	4242	13299	18717	28249	15631
25.01.2021	2807	12132	17674	27442	14245
26.01.2021	3038	13272	18937	28946	14525
27.01.2021	4053	14167	19955	30209	15588
28.01.2021	5811	15098	21009	31512	17395
29.01.2021	5453	15206	21240	31995	17086
30.01.2021	4966	14760	20917	31929	16647
31.01.2021	3453	13299	19579	30851	15183
01.02.2021	2287	12132	18535	30072	14066
02.02.2021	2631	13272	19798	31604	14458
03.02.2021	3537	14167	20816	32895	15413
04.02.2021	5333	15098	21870	34226	17257
05.02.2021	5167	15206	22101	34738	17140
06.02.2021	4558	14760	21778	34701	16580
07.02.2021	3610	13299	20440	33653	15680
08.02.2021	2356	12132	19397	32903	14475
09.02.2021	2867	13272	20659	34465	15035
10.02.2021	3645	14167	21678	35786	15861
11.02.2021	5274	15098	22732	37148	17539
12.02.2021	4995	15206	22962	37691	17309
13.02.2021	5403	14760	22639	37684	17765
14.02.2021	3311	13299	21302	36668	15722
15.02.2021	2540	12132	20258	35950	15000
16.02.2021	3143	13272	21521	37544	15651
17.02.2021	4485	14167	22539	38898	17042
18.02.2021	6441	15098	23593	40292	19047
19.02.2021	6722	15206	23824	40868	19376
20.02.2021	6473	14760	23501	40895	19176

Таким чином, аналіз кореляційної взаємозалежності кількості зроблених тестів ПЛР та кількості інфікованих людей вірусом SARS-CoV-2 на часовому відрізку (01.09.2020-20.02.2021) дозволив виявити не зареєстровану (приховану) кількість інфікованих на вірус SARS-CoV-2.

Виконане моделювання на основі застосування кореляційного аналізу, аналізу часових рядіві методу подібності вказує на те, що станом на середину лютого 2021 року розрахункова кількість інфікованих осіб ймовірно коливалась би в діапазоні 13-20 тисяч на добу (замість 2-8 тисяч) за умови, якщо б кількість ПЛР тестів знаходилася б в діапазоні 40-45тисяч на добу (рівень тестування в країні-прототипі – Румунії) відповідно до умовних трендів, розрахованих за запропонованими моделями.

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

Довірчий інтервал для прогнозу нових виявлених хворих у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року 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 14 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 [11,12]. На рисунках 88 та 89 представлено 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) [13].

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» [14,15].

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 [16]. 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 [17].

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 [18].

З використанням рекурентної нейронної мережі LSTM побудуємо два сценарії розвитку поширення хвороби у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 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 кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року, з урахуванням осереднених значень за 7 днів (рис. 88, табл. 8).

Рис. 88. Оптимістичний сценарій: прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року

Таблиця 8. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року (оптимістичний сценарій)

Дата	Нижня межа	Верхня межа	Середнє
26.02.2021	6291	10338	8314
27.02.2021	4973	9020	6996
28.02.2021	3127	7175	5151
01.03.2021	2248	6832	4540
02.03.2021	2690	8611	5650
03.03.2021	4408	10338	7373
04.03.2021	5927	10117	8022
05.03.2021	6224	10272	8248
06.03.2021	5219	9267	7243
07.03.2021	3808	7856	5832
08.03.2021	3982	7674	5328
09.03.2021	3401	9188	6294
10.03.2021	4708	10846	7777
11.03.2021	5920	11348	8634

Зауважимо, що статистична похибка становить 0.03%.

Песимістичний сценарій побудовано з врахуванням ймовірних ризиків впливу, зовнішніх, негативних факторів, зокрема, частки невиявлених хворих з порівняно легкими симптомами у загальній сукупності нових хворих на COVID-19 та коефіцієнту адаптації до хвороби. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року наведено на рис. 89 і в табл.9.

Рис. 89. Песимістичний сценарій: прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року

Таблиця 9. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року (песимістичний сценарій)

Дата	Нижня межа	Верхня межа	Середнє
26.02.2021	6354	10441	8397
27.02.2021	5073	9200	7136
28.02.2021	3221	7390	5305
01.03.2021	2338	7105	4721
02.03.2021	2825	9041	5933
03.03.2021	4673	10958	7815
04.03.2021	6342	10825	8583
05.03.2021	6722	11093	8907
06.03.2021	5689	10101	7895
07.03.2021	4189	8641	6415
08.03.2021	3310	8518	5914
09.03.2021	3809	10290	7049
10.03.2021	5320	12255	8787
11.03.2021	6749	12936	9842

Зауважимо, що статистична похибка становить 0.03%.

Таким чином, на часовому відрізку (26.02.21– 11.08.21) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні (4000 – 9000) осіб на день за оптимістичним сценарієм і (5000 – 13000) – за песимістичним.

6.4. Застосування багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання – 14

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 26.02.21 – 11.03.21, отриманого з використанням багатошарової нейронної мережі BackPropagationна основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання нейронної мережі – 14, представлено на рис. 90-93 та в табл. 10-13.

Рис. 90. Прогноз нових виявлених випадків COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 10. Прогнозні дані нових виявлених випадків COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
26.02.2021	8308
27.02.2021	7596
28.02.2021	5686
01.03.2021	4324
02.03.2021	5054
03.03.2021	6927
04.03.2021	8747
05.03.2021	8996
06.03.2021	8105
07.03.2021	6277
08.03.2021	4766
09.03.2021	5427
10.03.2021	7314
11.03.2021	8947

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 10.13%.

Рис. 91. Прогноз нових летальних випадків COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 11. Прогнозовані дані нових летальних випадків COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
26.02.2021	110
27.02.2021	60
28.02.2021	60
01.03.2021	45
02.03.2021	121
03.03.2021	134
04.03.2021	118
05.03.2021	96
06.03.2021	54
07.03.2021	44
08.03.2021	36
09.03.2021	106
10.03.2021	118
11.03.2021	103

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 14.56%.

Рис. 92. Прогноз нових випадків одужання осіб з COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 12. Прогнозовані дані нових випадків одужання осіб з COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
26.02.2021	5129
27.02.2021	3400
28.02.2021	2027
01.03.2021	1667
02.03.2021	3626
03.03.2021	3183
04.03.2021	3950
05.03.2021	5267
06.03.2021	3536
07.03.2021	2383
08.03.2021	1695
09.03.2021	3099
10.03.2021	3155
11.03.2021	3934

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 23.53%.

Рис. 93. Прогноз показника летальності від COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 13. Прогнозовані дані показника летальності від COVID-19 у кінці лютого 2021 року – початку березня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
26.02.2021	1,94
27.02.2021	1,94
28.02.2021	1,93
01.03.2021	1,94
02.03.2021	1,94
03.03.2021	1,94
04.03.2021	1,94
05.03.2021	1,95
06.03.2021	1,95
07.03.2021	1,94
08.03.2021	1,95
09.03.2021	1,95
10.03.2021	1,94
11.03.2021	1,95

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 0.23 %.

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

Зведемо результати прогнозного моделювання процесу поширення пандемії COVID-19, отримані з використанням методу подібності в математичному моделюванні (розділ 6.1), рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM (розділ 6.3 ) і нейронної мережі Back Propagation (BPNN) (розділ 6.4), в єдину таблицю 14 і наведемо графіки цих прогнозів на рис. 94.

Таблиця 14. 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
26.02.2021	8308	8314	8397
27.02.2021	7596	6996	7136
28.02.2021	5686	5151	5305	3935
01.03.2021	4324	4540	4721	2652
02.03.2021	5054	5650	5933	5688
03.03.2021	6927	7373	7815	6298
04.03.2021	8747	8022	8583	5548
05.03.2021	8996	8248	8907	5424
06.03.2021	8105	7243	7895	5204
07.03.2021	6277	5832	6415	4079
08.03.2021	4766	5328	5914	2924
09.03.2021	5427	6294	7049	5938
10.03.2021	7314	7777	8787	6333
11.03.2021	8947	8634	9842	6980
12.03.2021				6277
13.03.2021				6381
14.03.2021				5742
15.02.2021				3916

Порівнюючи отримані з використанням різних методів тренди поширення COVID-19 в Україні на часовому відрізку (26.02.2021-11.03.2021) (рис. 94) бачимо, що використання рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM (песимістичний і оптимістичний сценарії) і нейронної мережі Back Propagation (BPNN) дозволяють отримати велику збіжність результатів прогнозного моделювання. Тренд поширення хвороби, отриманий з використанням методу подібності в математичному моделюванні суттєво відхиляється від множини трендів, отриманих з допомогою вищезазначених нейронних мереж. У зв’язку з цим скористаємося даними прогнозного моделювання, для яких отримана висока збіжність.

Рис. 94. Порівняння прогнозованих значень кількості інфікованих осіб за добу, отриманих з використанням множини різних методів

Таким чином, на відрізку часу (26.02.2021–15.03.2021) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні 4500 – 9000 осіб за добу за оптимістичним сценарієм і 5000 – 10000 – за песимістичним. Прогнозні дані, отримані з використанням нейронної мережі LSTM знаходяться в «коридорі» вищенаведених даних. Кількість летальних випадків на зазначеному відрізку часу коливатиметься в діапазоні 40 – 140 на добу; кількість одужань – 1500 – 5500 на добу. Динаміка коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в Україні у часі повільно погіршується, що ймовірно зумовить зростання показника летальності в першій половині березня 2021 в діапазоні 1.93 % – 1.95 % з невеликою тенденцією до зростання.

Висновки

На тлі епідемії COVID-19 в Україні у 2020 р., порівняно з 2019 р., спостерігається тенденція до зниження практично всіх інфекційних захворювань (за винятком грипу). Зазначена обставина обумовлена впливом на інтенсивність епідемічного процесу інфекційних хвороб обмежуючих карантинних та інших протиепідемічних заходів, що були запроваджені по всі країні, починаючи з березня 2020 р.
Проблема забезпечення повноцінного захисту населення від вакцино-керованих інфекцій в Україні залишається невирішеною, оскільки для жодної інфекційної хвороби не досягнуто належного рівня охоплення щепленнями. Ураховуючи низькі показники попередніх років, продовжується накопичення неімунного (сприйнятливого) прошарку населення, що посилює в подальшому ризики виникнення спалахів та епідемій. Особливе занепокоєння викликають кір та поліомієліт, для яких в глобальному масштабі реалізуються програми ерадикації/елімінації. Існує необхідність впровадження до Календаря профілактичних щеплень інактивованої поліомієлітної вакцини на всіх етапах вакцинації проти поліомієліту, як це практикується протягом декількох десятиріч у розвинутих країнах світу.
Аналіз даних щодо охоплення щепленнями дитячого населення показав відсутність уніфікованого підходу до корекції планів щеплень і періодичності її проведення, що значно ускладнює визначення дійсного обсягу цільових груп, що підлягають щепленням. Для швидкого та адекватного реагування щодо забезпечення епідемічного благополуччя в країні щодо вакцинокерованих інфекцій назріла необхідність у створенні електронної бази даних дітей, що народжуються, із реєстрацією проведених їм щеплень. Така система дозволила б оперативно оцінювати дійсну потребу у вакцинах, контролювати стан вакцинопрофілактики на всіх його етапах та значно підвищити ефективність охоплення щепленнями.
Масова вакцинація проти COVID-19 розпочалася 8 грудня 2020 р. у Великій Британії. На даний час за кількістю доз вакцини на 100 громадян у світі лідирують Ізраїль (90,22), ОАЕ (59,11), Велика Британія (28,57), США (20,08) та Чилі (16,78). Країни Європейського Союзу істотно відстають від лідерів вакцинації у світі. Середнє значення для Європейського Союзу становить 6,82. За загальною кількістю щеплень перше місце у Європі займає Великобританія, де приділили велику увагу компанії з вакцинацією на фоні збільшення кількості випадків від нового штаму коронавірусу. Майже одночасно було розгорнуто компанію з вакцинації у материковій Європі, де щеплення отримали від 1 до 2 млн. осіб. З деяким запізненням проходить процес вакцинації у Скандинавських країнах та Балканах. Україна розпочала вакцинацію лише 24 лютого 2021 року.
В країнах ЄС процес вакцинації населення відбувається з використанням переважно трьох видів вакцин: Pfizer-BioNTech, Moderna, AstraZeneca. В Туреччині вакцинація здійснюється із використанням вакцини Sinevac, в Росії – Sputnic-V. В Україні розпочато процес щеплення вакциною Covishield, виготовленою в Індії за ліцензією Oxford/AstraZeneca. Станом на 28.02.2021р. в Україні зареєстровано 2 вакцини проти COVID-19 для екстреного використання: Сovishield, виробництва Серум Інститут (Індія) та Сomirnaty™ виробництва Пфайзер. Станом на 28 лютого 2021 р. провакциновано лише 3141 осіб, переважно медичних працівників. За умови продовження таких низьких темпів вакцинації потрібно буде майже 8 місяців, щоб реалізувати 250 тис. доз вакцини для першого щеплення. Необхідно взяти до уваги, що термін придатності вакцини Сovishield становить 6 місяців. Ці обставини вимагають перегляду плану вакцинації, затвердженого МОЗ України. Згідно з рекомендаціями міжнародних організацій, у тому числі ВООЗ, доцільно зробити вакцинацію доступнішою, переважно безкоштовною, для бажаючих вакцинуватися, щоб максимально ефективно вплинути на зниження епідемічного процесу в країні.
Ставлення українського суспільства до щеплень проти COVID-19 залишається значною мірою невизначеним (рівень невизначеності коливається в діапазоні 55%-84%). Також спостерігається високий рівень невизначеності до доцільності застосування в Україні вакцини CoviShield (від 56% до 92%). Це пояснюється тим, що тривалість активного обговорення в інформаційному середовищі України питання доцільності застосування індійської вакцини CoviShield становить лише 7 діб (20.02.2021 – 26.02.2021). Найбільш позитивне суспільне ставлення (виходячи з надій українців на реальну доступність для них конкретних вакцин) віддається вакцині Oxford Uni – AstraZeneca, на другому місці за рівнем позитивного ставлення знаходиться вакцина Sinovac Biotech, на третьому місці – Moderna, четверте місце має найбільш поширена вакцина у світі Pfizer – BioNTech (у зв’язку з відсутністю у українців реальних надій отримати щеплення якраз цією вакциною), на останньому – вакцина Gamaleya Sputnik V. Значна перевага українців надається можливості безкоштовної вакцинації (53% інформаційних повідомлень позитивної тональності).
Епідеміологічна ситуація в регіонах України протягом січня та першої декади лютого поступово покращувалася порівняно з попереднім періодом. Більшість регіонів демонстрували спадні тенденції або принаймні відсутність трендів на зростання. Це може бути пов’язано як з наслідками тритижневого січневого карантину, так і з тим, що добова кількість тестувань продовжувала спадати з середини листопада до середини лютого, а отже легкі та безсимптомні випадки захворювання на COVID-19 мали шанс не бути зареєстрованими. Разом з тим, починаючи з другої половини лютого тенденція на спадання зареєстрованого рівня захворюваності припинилась і почала зворотній рух на зростання, особливо в Західних регіонах України. Є підстави вважати, що в найближчому майбутньому, без запобіжних заходів, можливе ускладнення епідемічної ситуації і в інших регіонах країни.
Ураховуючи погіршення епідемічної ситуації в європейських країнах, пов’язаної з інтенсифікацією циркуляції SARS-CoV-2 зі зміненими генетичними властивостями («британський варіант» та інші), що мають підвищену здатність до передачі, можна передбачати, що ускладнення епідемічної ситуації на Заході нашої країни може бути також пов’язано із завозом цього збудника. На жаль, в Україні відсутній молекулярно-генетичний моніторинг SARS-CoV-2, що неуможливлює своєчасне виявлення генетично змінених варіантів вірусу. Є підстави вважати, що в найближчому майбутньому, без запобіжних заходів, можливе ускладнення епідемічної ситуації і в інших регіонах країни.
Динаміка адаптації суспільства до хвороби за останній місяць погіршилася майже у 5 разів. Коефіцієнт адаптації KA(t) зріс з 0.008 до 0.04 (або у відсотковому відношенні з 0.8% до 4%). Це пояснюється поміж іншого і тим, що частка невиявлених хворих на COVID-19 у січні (після св’яткових днів) спричинила зростання коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в лютому 2021 року. Зазначена тенденція ймовірно може зумовити зростання показника летальності в першій половині березня 2021 в діапазоні 1.93 % – 1.95 % з наступною невеликою тенденцією до зниження.
Використання рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM (песимістичний і оптимістичний сценарії) та нейронної мережі Back Propagation (BPNN) дозволили отримати дані прогнозного моделювання поширення COVID-19 в Україні на часовому відрізку (26.02.2021-11.03.2021) з високою збіжністю. Відповідно до цих розрахунків на зазначеному відрізку часу передбачається, що кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні 4500 – 9000 осіб за добу за оптимістичним сценарієм і 5000 – 10000 – за песимістичним. Кількість летальних випадків на зазначеному відрізку часу може коливатися в діапазоні 40 – 140 на добу; кількість одужань – 1500 – 5500 на добу. Динаміка коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в Україні у часі повільно погіршується, що ймовірно зумовить зростання показника летальності в першій половині березня 2021 в діапазоні 1.93 % – 1.95 %.
Поширення епідемії COVID-19 в регіонах України протягом останнього місяця є суттєво нерівномірним. Зокрема:

а) В Івано-Франківській, Чернівецькій та Закарпатській областях кількість нових випадків стрімко наростає. Оновлені максимальні позначки минулого року по рівню захворюваності та стрімко зростає кількість госпіталізацій і навантаження на медичну систему, в тому числі зростає завантаження лікарняних ліжок з киснем. Згідно прогнозного моделювання, виконаного із застосуванням нейронної мережі типу багатошарового перцептрона, кількість нових виявлених хворих за добу протягом наступних двох тижнів для цих регіонів може зрости на третину від кількості осіб, що реєструється наприкінці лютого. У Закарпатській області очікується захворюваність в діапазоні (320 – 890) осіб на добу, в Івано-Франківській – (550 – 930), у Чернівецькій – (430 – 620).

б) Аналіз динаміки коефіцієнта адаптації по регіонах України виявив зростання частки летальних випадків практично у всіх областях, окрім Вінницької, Луганської, Рівненської, Сумської та Хмельницької областей. Особливо стрімкий тренд на зростання цього коефіцієнта спостерігається у Чернівецькій області, що може вказувати на те, що хвиля епідемії у цьому регіоні лише набирає силу і вимагає посилених запобіжних заходів.

в) Повертаються до тенденції на зростання кількості нових випадків захворювання на Covid-19 також місто Київ та Житомирська область. Ознаки майбутнього зростання можна спостерігати і в Київській області, Тернопільській та Волинській областях – зокрема в цих регіонах зростає кількість активних хворих, що випливає з аналізу динаміки співвідношення кількості щоденних нових хворих та кількості осіб, які одужують щодня.

г) У решті областей ситуація в цілому виглядає стабільною – загрозливих тенденцій поки що не очікується. У Дніпропетровській, Донецькій, Запорізькій, Кіровоградській, Луганській, Миколаївській, Одеській, Полтавській, Рівненській, Сумській, Херсонській, Хмельницькій, Черкаській та Чернігівській областях епідемічна ситуація переважно виглядає стабільною, з можливим незначним зростанням кількості активних хворих у регіонах. У Харківській та Львівській областях кількість нових хворих за добу коливається у доволі широких коридорах: для Харківської області до 250 осіб на добу, а для Львівської до 500. Кількість активних хворих у цих регіонах також повільно зростає.

Посилання

Інтегрована онлайн-платформа Advanced Analytics Світового центру даних «Геоінформатика та сталий розвиток», http://open.wdc.org.ua/.
М.З. Згуровський, Д.В. Ланде, А.О. Болдак, К.В. Єфремов, М.М. Перестюк Лінгвістичний аналіз даних Інтернет-медіа та соціальних мереж у задачах оцінювання суспільних перетворень // Кібернетика ти системний аналіз. – 2021. – Том 57 – № 2. – С. 69-80
Форсайт COVID-19: ставлення українського суспільства до щеплення проти COVID-19
4. Imperial College London YouGov Covid 19 Behaviour Tracker Data Hub, https://github.com/YouGov-Data/covid-19-tracker
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
А.О. Болдак, Н.В. Горбань, К.В. Єфремов, П.О. Касьянов, Д.В. Ланде, 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»
February 28, 2021

WORLD DATA CENTER

FORESIGHT COVID-19

ФОРСАЙТ COVID-19: ПЕРЕБІГ ЕПІДЕМІЇ COVID-19 НА ПОЧАТКУ ВАКЦИНАЦІЇ В УКРАЇНІ

Need some data?

Who are we?

Contact information