Те, кто следит за мной в Фейсбуке, вероятно, уже привыкли к еженедельным “ковид-обзорам”, где я наглядно показывал, как сильно вакцинированные страны уверенно обгоняют плоховакцинированные по росту заболеваемости. Но время идёт, и я стал замечать, что графики по “индийскому” штамму, пройдя максимум, достаточно “ровненько” загибаются, образуя, как и в случае с индией в мае, почти правильный “колокольчик”. С предыдущими “волнами” такого не было – многие из них во многих странах были очень причудливых форм.  Некоторая “воспроизводимость” формы “дельта-колокольчика”  навела меня на мысль как  было бы правильно сравнивать прохождение “волны” через разные страны, к примеру более или менее вакцинированные.  Приступим.

Идеальное сравнение.

В идеале хорошо бы дождаться полного окончания “волны” и сравнить её высоту и “площадь” (на графике дневных заражений от времени) с эталоном, например с Индией, у которой получилась прямо каноническая “волна” при практическом отсутствии вакцинации (2,5% полностью вакцинированных на момент максимума – ничто). Основная характеристика – площадь – это по сути суммарное число заразившихся на миллион населения. При примерно равных площадях хорошо бы иметь и высоту поменьше, для пресловутого “сглаживания кривой”, которым нам все уши прожужжали в прошлом году… Ресурс ourworldindata.org позволяет не считать площади вручную, а просто переключаться одной кнопкой с дифференциального представления (“7-day rolling average”) на интегральное, нарастающим итогом (“Cumulative”), где простым наведением мышки на нужную точку графика легко посмотреть суммарное число заражений и вычесть начальное из конечного.

Экспресс-тест.

Но у “идеального” сравнения есть проблема – нужно дождаться почти полного спада, а нам не терпится. Учитывая похожесть кривых, я решил, что, в качестве первого приближения, можно сравнивать их частичные площади, известные к настоящему моменту. Смотрим на картинку.

Алгоритм такой – пусть страна Х уже прошла пик (это обязательно) и упала ниже него, и сейчас там заболеваемость N% от пикового значения. Тогда на “эталонном”, индийском, пике находим дату, в которую Индия прошла те самые N% от своего пика, и сравниваем эти площади.

Переходим к практике

 

Я делал оценки по данным на 1 августа 2021. К этому моменту более-менее отчётливо успели “загнуться” из сильно отвакцинированных стран Англия, Мальта, Кипр и Голландия.

А вот “эталонный” пик Индии, с которым я всё буду сравнивать. Уже сразу видно, что он сильно ниже, но вот что с площадью?

А вот так я выяснял суммарное число заражённых на заданное число на интегральном (кумулятивном) графике.

Ну и вот что получилось, свёл всё в таблицу.

Результаты для вакцинированных стран с эпидемиологической точки зрения неутешительны. Высота пика ВЕЗДЕ выше эталонной. Грубо в 2-3 раза.  Это и сразу было видно.  Но и площадь, т.е. суммарное число заразившихся за волну, в среднем такое же, а то и больше. В двух странах меньше всего на 15-30%, зато в двух других больше на 80-185% (!).

Дисклеймер

Я принципиально рассматриваю именно  (и только) заражаемость, а не смертность, ибо именно на мифах о “коллективном иммунитете” и “заразности непривитых” строится фашистская политика обязательной вакцинации и дискриминации непривитых. Все мои публикации призваны доказать, что (конкретно для ковида-19) :

• непривитые общественно не опасны,  заражают других не больше, а, скорее, меньше, чем привитые
• вакцинация как минимум не останавливает заражение (эпидемию), а иногда её и усиливает  (это не значит, что вакцины сами по себе “заразны”, причина в  социальных ограничениях и политике в отношении привитых, которые становятся суперраспространителями за счёт смягчения симптомов)
• теория вакцинного “коллективного иммунитета” – ложь с самого начала и нигде не работает.

Обращаю внимание (!), что мои публикации НЕ отвечают на вопросы:

• уменьшает ли вакцинация риск тяжёлого течения болезни. Возможно, что уменьшает.
• стоит ли вакцинироваться конкретному читателю. Вероятно, для групп риска по ковиду риск осложнений от ковида превышает риски вакцины, но детали каждый должен оценивать сам лично для себя .