Aby prognozowanie pandemii było skuteczne, należy poprawnie szacować odsetek osób, które faktycznie przeszły zakażenie - mówi dr Franciszek Rakowski z ICM UW. Eksperci z tej instytucji oceniają, że na początku marca takie osoby stanowiły w Polsce już 25-33 proc. społeczeństwa.
Nad prognozami przebiegu epidemii w Polsce pracuje m.in. zespół ekspertów z Interdyscyplinarnego Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW pod kierunkiem dr. Franciszka Rakowskiego z Zespołu Modelu Epidemiologicznego. Na stronie https://covid-19.icm.edu.pl/ dostępne są m.in. wyniki symulacji modelu epidemiologicznego, który opisuje rozwój epidemii COVID-19 w Polsce i umożliwia przewidywanie potencjalnych ścieżek dalszego jej rozwoju, jak też badanie różnych scenariuszy i efektów kolejnych restrykcji.
Modele rozprzestrzeniania się koronwirusa tworzone są przez ICM UW od roku (od marca 2020 r.). Jak ICM UW udoskonalał przez ten czas model prognozowania pandemii? Dr Franciszek Rakowski wyjaśnia, że model prognozowania pandemii koronawirusa zbudowano w oparciu o model rozprzestrzeniania się grypy. Z czasem został on dostosowany do procesu wprowadzania przez rząd obostrzeń, np. zamykania szkół, zakładów pracy, wprowadzania regionalnych przepisów. Uwzględniono również sam mechanizm kwarantanny i izolacji domowej, a także przebieg procesu szczepienia i nabywania odporności w różnych grupach wiekowych. Naukowcy tworzący modele aktualizowali je również w związku z pojawieniem się wariantu brytyjskiego koronawirusa i faktem, że zaczął on wypierać "klasyczny" wariant.
"Największy wpływ na nasze predykcje miała jednak niepewność związana z tzw. dark figure - odsetkiem osób, które rzeczywiście przechorowały zakażenie koronawirusem" - zaznacza naukowiec.
Dodaje, że czynnik ten jest ważny w modelowaniu przebiegu pandemii aż z dwóch względów. Po pierwsze dlatego, że każda osoba przechodząca zakażenie - w czasie swojej infekcji zakaża innych. Jeśli takie osoby nie są zarejestrowane - konsekwencji ich infekcji nie można uwzględnić w modelu przebiegu epidemii. Po drugie już po przejściu choroby takie osoby nie są podatne na kolejne zakażenia. Także to ma wpływ na dynamikę szerzenia się epidemii i również powinno być ujęte w modelu.
Na świecie zakłada się, że aby obliczyć tę "ciemną liczbę" zakażeń, liczbę oficjalnie zarejestrowanych przypadków trzeba pomnożyć o wskaźnik, który wynosi, według różnych szacunków, między 4 a 8 - podkreśla dr Rakowski.
