2020. április 7. keddHerman
Kolozsvár >> Más város
kolozsvári események >> Más város

Magyari Tivadar: a romániai lakosság sebezhető a megtévesztő információkkal szemben

Kulcsár Árpád Kulcsár Árpád 2020. március 13. 10:58, utolsó frissítés: 16:09

Hogyan modellezhető statisztikailag a koronavírus terjedése? Hogyan segíthet a statisztika és a szociológia a leküzdésben? Mennyire jelezhető előre a társdalomban megjelenő pánik?


Magyari Tivadart szociológusi és statisztikusi minőségében kérdeztük a koronavírus-járványról.

Melyek a legfontosabb olyan számítások, amikkel egy járvány természete statisztikailag leírható?

- Körülbelül tucatnyi mérőszámot szoktunk használni, de ennek a mostani járványnak az esetében egyelőre egy-két fontos számmal lehet dolgozni, mert egy új fertőző betegségről van szó, amiről sok mindent nem tudunk még. Az egyik fontos mérőszámot így nevezzük: alap szaporodási ráta. Ez megmutatja, hogy a betegek mekkora valószínűséggel, átlagosan hány másik embert fertőznek meg akkor, ha minden megelőző intézkedés (például védőoltás, elkülönítés) hiányzik. A valószínűséget a fertőzéssel szemben valamilyen módon védett emberek aránya adja meg. Például a védőoltással megelőzhető betegségek esetén: ha a lakosság fele be van oltva, akkor a valószínűség felére csökken, mert egy fertőzött személy 1000 embertársa közül csak 500 ember körében tud valamennyi fertőzést okozni, hiszen a másik 500 be van oltva.

Forrás: informationisbeautiful.net (március 11-i adatok alapján)Forrás: informationisbeautiful.net (március 11-i adatok alapján)


Az új koronavírus által fertőzött egy beteg várhatóan 2,3 embert fertőz meg, ha nincs semmilyen óvintézkedés – az Egészségügyi Világszervezet 2020. március 9-i becsült értéke szerint. Ez nagy szám, de hasonlítsuk össze más, ismert és jól ellenőrzött betegségekkel! Például ez az érték a kanyaró esetében a legnagyobb: ott egy beteg várhatóan másik 17,8 embert betegít meg, és ez összefüggésben van a kanyaró terjedési módjával, de ez már orvosi kérdés, nem az én területem. A szokásos influenza estén ez az érték 2 és 3 között mozog.

Az alap szaporodási ráta száma nem alkalmas arra, hogy hosszú távon, tehát néhány héten túl előre jelezze a fertőzés terjedési sebességét, de két nagyon fontos hozadéka van. Az egyik az, hogy jelzi azt, hogy a fertőzések száma éppen növekszik, stagnál vagy már csökken. Könnyen kiszámítható, hogy ennek a mérőszámnak 1 alá kell esnie, hogy a betegségek számának csökkenése következzen: hiszen ez azt jelenti, hogy a fertőzött emberek átlagban már kevesebb mint 1 másik embert betegítenek meg, tehát sok eset már nem „csinál” újabb betegeket. Ennek a mérőszámnak a másik hozadéka az, hogy nagyon jól tudja jelezni már a járvány kezdetén az óvintézkedések hatékonyságát. Mivel az alap szaporodási rátát az óvintézkedések hiánya mellett számoljuk, minden óvintézkedés ennek értékét csökkenti, tehát így lehet ezek hatékonyságának mércéje is.

Mit lehet most tudni a betegség halálozási rátájáról?

- Ez a szám, ugye, megmutatja, hogy megbetegedettek hány százaléka hal meg úgy, hogy halála összefüggésbe hozható a fertőzéssel. Az új koronavírus által okozott megbetegedések esetén a halálozási ráta értékét 2020. március 12-én 3,7-re becsülték. Ez az adat most még változik (habár kezd „beállni”). A változásnak két oka van. Az egyik ok, hogy a halálos esetek számát a megbetegedések összességéhez viszonyítjuk. Ám ez a kór sok embernél nem, vagy alig mutat tüneteket – ráadásul az enyhébb esetekben összetéveszthetők más betegségek tüneteivel – tehát nem tudni, hogy végül pontosan mennyi megbetegedés van összesen.

Így a szám a diagnosztizált esetekre vonatkoztatható, és minél pontosabban fognak majd diagnosztizálni ebben a betegségben, azaz minél több beteget valóban fel is jegyeznek és jelentenek az országos statisztikai szolgálatoknak, annál több lehet az összlétszám, és ahhoz viszonyítva eshet a halálozási ráta értéke. A szám változásának másik oka, hogy földrajzi különbségek vannak az egyes országok egészségügyi rendszereinek fejlődésében, hatékonyságában. Amint különböző országokban terjed a betegség, a helyi ráták közösen adnak majd egy középértéket.

Forrás: informationisbeautiful.net (március 11-i adatok alapján)Forrás: informationisbeautiful.net (március 11-i adatok alapján)


Az már biztos, hogy ebben a fertőzésben is a halálozási ráta korspecifikus: különböző korosztályok eltérően érintettek. Eddigi adatok alapján az Egészségügyi Világszervezet a 55-60 éves korig az átlagon aluli (tehát 3,7 százalék alatti) halálozási kockázattal számol, 60 év körül és valamivel afelett átlagossal, viszont a 80 év fölötti korcsoportban a ráta hirtelen majdnem 15 százalékra nő. A halálozási ráta amúgy nagyon nagy ennek a betegségnek az esetében: 37-szerese a influenzáénak (ahol 0,1): ez az egyik oka annak, hogy lehetőleg komolyan veszik ezt az új világjárványt.

Forrás: informationisbeautiful.net (a kínai esetek alapján készült)Forrás: informationisbeautiful.net (a kínai esetek alapján készült)


Ezek a statisztikai mutatók, amiket például Kínában számítottak ki, mennyire érvényesek? Mert például a sajtóhírekből úgy tűnik, hogy Olaszországban magasabb a szám, mint Kínában, és hogy erre önmagában az elöregedő társadalom nem ad választ.

- Igen, Olaszországban az utóbbi napokban 5 százalékos halálozási ráta mérhető. Sőt nőhet, mert ez nyers adat, abban az értelemben, hogy a csak a diagnosztizáltak és jelenleg is betegek jelentik a számítási alapot. Ezek egy kis része még meghalhat. Önmagában valóban nem ad választ az, hogy ez egy „öregebb” társadalom, bár a sajtóban ez terjedt el. A szakmában a korcsoportok arányaival, súlyával amúgy is számolunk, és az adatokat ennek megfelelően kalibrálja a statisztika. A magyarázat abban van, röviden és egyszerűsítve mondva: magas prevalencia esetén (vagyis amikor sűrűn fordul elő adott övezetben a betegség), nő az észrevétlenül maradó, nem regisztrált betegek száma, már csak azért is, mert a túlterhelt egészségügyi rendszer kénytelen szelektálni és a súlyos esetek felé fordulni. Ha a könnyű lefolyású, de nem regisztrált eseteket is bevennénk a számításokba, akkor közeledne az olaszországi halálozási ráta a 3,7-es értékhez. Egyébként ezt alátámasztani látszik az, hogy a kínai Vuhanban, ahol közismerten magas volt a betegek aránya, sokáig szintén 5 százalék feletti volt halálozási ráta.


Mennyire lehet előre jelezni ennek a járványnak a lefolyását, kimenetelét?

- Ez is azért nehéz, mert új típusú járvány, sok tényező ismeretlen, és számos adat naponta változik. Amit ma tehet a szakstatisztika, az a jelenlegi folyamatok minél jobb megfigyelése, feldolgozása. Viszont nagyon fontos minden korábbi, más, de hasonló biológiai módon, hasonló társadalmi hálókban terjedő fertőzés tapasztalatainak felhasználása. Ha ez a járvány szezonális lesz, és nyárra levonul, de ősszel netán visszatér, akkor szükséges lesz minden mostani tapasztalatunkra: a hétköznapira is, a tudományosra is. Az immunológiának védőoltást kellene találnia, ha lehet, a szociológiának, statisztikának, valószínűségi modellezésnek pedig a folyamat átlátását, előreláthatóságát kellene biztosítania: ahogy lehet.

Fel tud-e állítani a statisztika különféle lehetséges jövőbeli forgatókönyveket, amikkel segítheti az egészségügyi hatóságokat? Például, hogy milyen ritmust követ a járvány terjedése, mennyi időközönként duplázódik meg a betegek száma, mikor tetőzik a járvány, milyen sebességgel terjed.

- A járványok sebességét, lefutását leginkább a SIR elnevezésű módszerrel modellezzük. Mivel rengeteg tényező hat és ezeket majdnem képtelenség összhatásukban mérni, a modell magát a lakosságot bontja részekre („kompartimentálja”, ezért a kompartimentális társadalomkutatási módszerek köréről van szó), és ezen részek arányának változásait tekintik. A SIR elnevezés onnan jön, hogy három lakossági kategóriának az egymáshoz képesti arányának alakulását vesszük, azok napi változásait tekintve.

Az első kategória a fertőzésre hajlamosak csoportja („Susceptible”, innen az S betű a rövidítésben). A második a fertőzöttek csoportja („Infectiv”), a harmadik pedig azok köre, akik nem betegednek már meg („Removed”), mert például immunisak, már meggyógyultak. Ezen csoportok között áramlik az emberek száma, és modellezhető, olykor bonyolult matematikai módszerekkel, hogy adott populációban hogyan alakul, mikor lankad a járvány: mikor, hol, mitől nagyobb az S kategória aránya, és mikor például az R kategória aránya.

Ami közérthetőbb ebből a szakmán kívüliek számára, az viszont a járványok általános természetéhez tartozik, így várható ebben az új esetben is: bizonyos távon a fertőzések számának exponenciális növekedése várható, de utána a folyamat csökkenésre vált: tehát végül is logisztikus lefutású. Az iskolában tanultuk: exponenciális növekedés azt jelenti, hogy minél nagyobb egy érték, azzal arányos mértékben növekedik. Például duplázódik: kettőből négy lesz, négyből nyolc, nyolcból tizenhat, és így tovább. Logisztikus folyamat esetén az exponenciális növekedés kifullad, és csökkenésbe megy át. Igen: egy idő után a járványok kifulladnak, mert a vírus terjedése akadozik, egyrészt az emberi óvintézkedések révén, másrészt pedig statisztikailag összetevődni látszik az egyéni immunrendszerünk: nő az előbb említett „removed” (R) lakosságrész aránya, és a vírus egyre kevesebb célt talál.

Még kevés adat szolgál fogódzóként, de ami van, abból az egészségügyi hatóságok április közepére, végére teszik a járvány tetőzését és a mai ismeretek alapján elnyúló folyamattal számolnak.

Az óvintézkedésekkel, mint a karantén, a kapcsolatok korlátozása mennyire csökkennek a megbetegedések?

- Általános tapasztalata a szakstatisztikának, hogy az óvintézkedések révén ellenőrzés alatt lehet tartani a járványt, és nagyon sok életet lehet megmenteni. Viszont igaz az is, hogy nagyságrendekkel nem csökkentik a fertőzéseket, már csak a társadalom bonyolultsága, a kapcsolati hálók természete miatt sem.

Ha egy fertőzött vagy annak gyanítható ember, aki ma karanténba kerül, az utóbbi napokban munkába járt, bevásárolt, bankban volt, iskolában volt szülői értekezleten, munkahelyen volt, buszon utazott: valaki mást megfertőzhetett. Ha most karanténba kerül, akkor a következő két hétben jó esetben nem fertőz meg már többé senkit. Ha semmi nem történne, továbbra is járna-kelne a világban, akkor legnagyobb valószínűséggel 2,3 embert fertőzne meg betegsége során – mert most ennyi ennek a járványnak az alap szaporodási rátája. Tehát maga helyett még 2-3 beteget „teremtene”. Elkülönítésével ez a szám nagyot csökken.

Óvintézkedések hatása a járványok lefolyására. Forrás: informationisbeautiful.netÓvintézkedések hatása a járványok lefolyására. Forrás: informationisbeautiful.net


Viszont nincs szó arról sajnos, hogy ezek az intézkedések minden alkalommal feleznék, netán negyedelnék a megbetegedések számát. Ezért is kommunikálják a hatóságok a lakosságnak, hogy járvány biztos lesz, csak a méreteit kell nekünk valamelyest kordában tartani. Tehát a megtett lépések valóban csökkentik a betegek számát, és ezzel a súlyos, életveszélyes esetek számát is, de a statisztika tapasztalata szerint egy másik, nagyobb hozadékuk van: lassítják a fertőzés terjedését, késleltetik a járvány lefutását. Ettől az egészségügyi rendszerek időben egyenletesen terheltek, és nem hirtelen.

Egy fékeveszett járvány rövid csúcsidővel meghaladja adott egészségügyi rendszer képességeit, és ez azt jelenti, hogy számos súlyos esetre nem lenne kapacitás (például lélegeztető gép): ez történt Vuhanban, de hasonló volt Verona környékén is – innen is az 5 százalékra emelkedő halálozási ráta ott. Tehát az óvintézkedések életeket mentenek meg.

A járványokkal kapcsolatos számítások mennyire az orvostudomány, mennyire a szociológia és statisztika területei? Utóbbi kettő hogyan tud segíteni a leküzdésben?

- Például az, hogy ennek az új járványnak van-e szezonalitása (az, hogy meleg évszak eljövetelével leáll, esetleg ősszel támad újra): ez egy orvosi kérdés. Jövőre már statisztikai téma is, mert számolni tudunk az időjárási tényezővel. A szakstatisztika nem feltétlenül az orvostudomány része, de sok kutató orvos szakosodik ezen a területen is. A járványtani modellezésekben pedig oroszlánrésze van matematikusoknak, informatikusoknak. A járvány folyamat, matematikailag leginkább egy sztochasztikus folyamat. Minél jobban ismerjük, annál pontosabb döntéseket lehet megalapozni.

Az emberek viselkedése, például a pánik, az egyes szokások mennyire jelezhetők előre? Ha felelős pozícióban lenne erre nézve, mit javasolna a hatóságoknak, hogyan kerülhetnék el?

- Mivel a tömeges viselkedési formákat, a pánikot is körülbelül ötven-hatvan éve tanulmányozzák elég jól, sokat tudunk róla. Egyébként nem tekintjük pániknak azt, amikor az emberek közül most sokan, talán sorban állva egy kiló liszt helyett tízet vásárolnak, amit nem tettek volna meg a járványról szóló hírek nélkül. Ezt én okos elővigyázatosságnak látom. Pánik az lenne, ha egymás kezéből tépnék ki és a szakad zsákokból fehér felhőkben szállna a liszt, egymást taposnák. Vagy kitörnének a karanténból. Ami a legfontosabb, az az állandó, részletes, de egyszerű hatósági kommunikáció. A higgadt, központi államigazgatást képviselő kommunikátoroknak át kell venniük a kommunikáció monopóliumát: minél jobban ki kell tölteni a csatornákat. Kínában cenzúra van. Demokráciában túl kell beszélni egymást: a hülyéket a tanultaknak túl kell beszélni. A romániai lakosság sebezhető a megtévesztő információkkal: nagyon sok hírtévé működik, viszonylag kis piacon, és ezek hiteles kommunikáció hiányában a versenyük során képesek teljesen alternatív valóságokat terjeszteni. Ezt láttuk például nyáron az elrabolt és meggyilkolt lányok esetével kapcsolatban is. Viszont a központi, állami kommunikációt jellegüknél fogva a hírtévék is átveszik.

A statisztika és szociológia akár segíthetne a járvány más aspektusainak előrejelzésében is? Ergó, abban, hogy mennyire járulhat hozzá egy gazdasági recesszióhoz vagy a klímacélokhoz való közelebb kerüléshez?

- A gazdasági statisztika is, hasonlóan a járványtanhoz, új helyzettel szembesül, de sok egyértelmű adattal is dolgozik, és természeténél fogva mások a lehetőségei: könnyebben felgöngyölíthető, mérhető, hogy mit jelenthet, hova vezethet a közlekedés kiesése, termelés kiesése az egyes ágazatokban, területeken, még ha számos ismeretlen is van. Az lehet, hogy nehéz megmondani, hogy a cipőgyártó, ha két hétig otthon marad, és nem megy be a cipőgyárba, akkor megfertőződik-e az új vírussal, ha igen, ő maga kit fertőz még meg, milyen súlyos eset lesz. De azt könnyebben meg lehet mondani, hogy addig, amíg otthon ül, hány cipőt nem tud elkészíteni.

És végül: miben látja az okát, hogy mintha Európa kevésbé tudná megfékezni a járványt, mint Kína? Épp most jelentették be, hogy ők már túl vannak a nehezén.

- Korai még erre választ keresni. Kínában sem biztos, hogy véget ért, de a járványok jellemzője, hogy amikor az említett szaporodási ráta az 1-es érték alá esik, és csökken a betegek száma, akkor az eredeti nagy mobilizáltság mellett egyre könnyebben és hatékonyabban látja el a rendszer a betegeket. Az óvintézkedések pedig ilyenkor egyre hatékonyabbnak bizonyulnak. A diákjaimnak az mondtam, hogy ez olyan, mint amikor egy nagy tűzvészhez sok tűzoltót vezényelnek ki, és ők a végén, amikor már kisebb a tűz, mert fogy az éghető anyag, sokan lévén, már játszva elbánnak vele. Egy ilyen járvány vége óriási fellélegzés. Ennek irodalmi tükrözése Albert Camus A pestis című regényében van. A betegség megjelenését a patkányok tömeges pusztulása jelzi, mindenki tőlük iszonyodik, a járvány végét pedig az, hogy egészséges, életben maradó patkányok jelennek meg a városban, és ezeknek a meg nem döglő patkányoknak örülnek az emberek: valósággal szeretik őket.

Nyitókép: MTI/AP/Newsis/Kim Szun Vung

Ha tetszett a cikk, lájkold a Transindexet!

ÉletmódRSS