Covid19, ang iyong lipunan at ikaw - mula sa pananaw ng Data Science. Pagsasalin ng isang artikulo nina Jeremy Howard at Rachel Thomas (fast.ai)

Hello, Habr! Ipinakita ko sa iyong pansin ang isang pagsasalin ng artikulo “Covid-19, ang iyong komunidad, at ikaw — isang pananaw sa data science” ni Jeremy Howard at Rachel Thomas.

Mula sa tagasalin

Sa Russia, ang problema ng Covid-19 ay hindi masyadong talamak sa ngayon, ngunit ito ay nagkakahalaga ng pag-unawa na sa Italya dalawang linggo na ang nakakaraan ang sitwasyon ay hindi masyadong kritikal. At mas mabuting ipaalam nang maaga sa publiko kaysa magsisi sa huli. Sa Europa, hindi sineseryoso ng maraming tao ang problemang ito, at sa gayon ay inilalagay sa panganib ang maraming iba pang mga tao - tulad ng nakikita ngayon sa Espanya (ang mabilis na pagtaas ng bilang ng mga kaso).

Artikulo

Kami ay mga data scientist, ang aming trabaho ay pag-aralan at bigyang-kahulugan ang data. At ang data sa covid-19 ay sanhi ng pag-aalala. Ang mga pinaka-mahina na grupo sa ating lipunan, ang mga matatanda at mga taong mababa ang kita, ay nasa pinakamalaking panganib, ngunit upang makontrol ang pagkalat at epekto ng sakit dapat nating baguhin ang lahat ng ating nakagawiang pag-uugali. Hugasan nang mabuti at madalas ang iyong mga kamay, iwasan ang maraming tao, kanselahin ang mga nakaplanong kaganapan at iwasang hawakan ang iyong mukha. Sa post na ito, ipapaliwanag namin kung bakit kami nag-aalala—at kung bakit ka dapat mag-alala, din. Ang Corona sa Maikling ni Ethan Alley (presidente ng isang non-profit na gumagawa ng mga teknolohiya upang mabawasan ang panganib ng mga pandemya) ay isang mahusay na artikulo na nagbubuod ng lahat ng pangunahing impormasyon.

Kailangan natin ng gumaganang sistema ng pangangalagang pangkalusugan.

Ilang taon lamang ang nakalipas, isa sa amin (Rachel) ang na-diagnose na may impeksyon sa utak na pumapatay ng halos isang-kapat ng mga taong nakakuha nito; pangatlo ang dumaranas ng panghabambuhay na kapansanan sa pag-iisip. Marami ang natitira sa habambuhay na pinsala sa kanilang paningin at pandinig. Dumating si Rachel sa paradahan ng ospital sa napakaseryosong kondisyon, ngunit masuwerte siya at natanggap ang atensyon, diagnosis at paggamot na kailangan niya. Hanggang kamakailan lamang, si Rachel ay ganap na malusog. Malaki ang posibilidad na ang mabilis na pag-access sa emergency room ay nagligtas sa kanyang buhay.

Ngayon, pag-usapan natin ang tungkol sa covid-19 at kung ano ang maaaring mangyari sa mga tao sa mga katulad na sitwasyon sa mga darating na linggo at buwan. Ang bilang ng mga taong nahawaan ng covid-19 ay dumoble kada 3-6 na araw. Sa rate ng pagdodoble bawat 3 araw, ang bilang ng mga nahawaang tao ay maaaring tumaas ng 100 beses sa loob ng XNUMX linggo (sa totoo lang hindi ito ganoon kasimple, ngunit huwag tayong madala sa mga detalye). Isa sa 10 ang mga nahawaang tao ay nangangailangan ng maraming linggo ng pagpapaospital, at marami ang nangangailangan ng oxygen. Sa kabila ng katotohanan na ito ay simula pa lamang ng pagkalat ng virus, mayroon nang mga rehiyon kung saan walang mga bakanteng kama sa mga ospital - at ang mga tao ay hindi makakatanggap ng kinakailangang paggamot (hindi lamang para sa coronavirus, kundi pati na rin para sa iba pang mga sakit, halimbawa. , ang mahahalagang therapy, kung saan kailangan ni Rachel). Halimbawa, sa Italya, kung saan isang linggo lamang ang nakalipas idineklara ng administrasyon na kontrolado ang sitwasyon, ngayon ay humigit-kumulang 16 milyong tao ang naka-lock sa bahay (Update: 6 na oras pagkatapos ng post na ito, ikinulong ng Italy ang buong bansa), at mga katulad na tolda. ay itinatayo upang kahit papaano ay makayanan ang daloy ng mga pasyente:

Covid19, ang iyong lipunan at ikaw - mula sa pananaw ng Data Science. Pagsasalin ng isang artikulo nina Jeremy Howard at Rachel Thomas (fast.ai)
Medikal na tolda sa Italya.
Dr. Antonio Pesenti, pinuno ng departamento ng rehiyon na responsable para sa mga sitwasyon ng krisis sa hilagang Italya, sinabi niya: "Wala kaming pagpipilian kundi ayusin ang masinsinang pangangalaga sa mga koridor, sa mga operating room, sa mga ward... Isa sa mga pinakamahusay na sistema ng kalusugan - sa Lombardy - ay nasa bingit ng pagbagsak."

Hindi ito tulad ng trangkaso

Ang dami ng namamatay sa trangkaso ay tinatantya sa 0.1%. Mark Lipstitch, direktor ng Center for the Dynamics of Infectious Diseases sa Harvard sinusuri ang namamatay mula sa coronavirus ay 1-2%. Pinakabagong epidemiological modeling natagpuan ang rate ng pagkamatay na 1.6% noong Pebrero sa China, 16 na beses na mas mataas kaysa sa trangkaso (maaaring hindi tumpak ang pagtatantya na ito, dahil tumataas ang mga pagkamatay kapag nabigo ang mga sistema ng pangangalagang pangkalusugan). Positibong pagtatasa: 10 beses na mas maraming tao ang mamamatay sa coronavirus ngayong taon kaysa sa trangkaso (at pagtataya Elena Grewal, dating direktor ng Data Science sa Airbnb, ay nagpapakita na sa isang pinakamasamang sitwasyon, 100 beses na mas maraming tao ang maaaring mamatay). At hindi nito isinasaalang-alang ang napakalaking epekto sa sistemang medikal, tulad ng inilarawan sa itaas. Naiintindihan na ang ilang mga tao ay nagsisikap na kumbinsihin ang kanilang sarili na ang sitwasyong ito ay hindi bago at ang sakit ay halos kapareho ng trangkaso - dahil talagang ayaw nilang tanggapin ang isang hindi pamilyar na katotohanan.

Ang aming mga utak ay hindi idinisenyo upang madaling maunawaan ang exponential na pagtaas sa bilang ng mga taong nagkakasakit. Samakatuwid, dapat nating pag-aralan ang sitwasyong ito bilang mga siyentipiko, nang hindi gumagamit ng intuwisyon.

Covid19, ang iyong lipunan at ikaw - mula sa pananaw ng Data Science. Pagsasalin ng isang artikulo nina Jeremy Howard at Rachel Thomas (fast.ai)
Ano ang magiging hitsura nito sa loob ng dalawang linggo? Dalawang buwan?

Sa karaniwan, ang bawat taong may trangkaso ay nakakahawa ng humigit-kumulang 1.3 tao. Ito ay tinatawag na "R0" na trangkaso. Kung ang R0 ay mas mababa sa 1.0, ang impeksiyon ay hindi kumakalat at humihinto. Sa mas mataas na halaga, kumakalat ang impeksiyon. Ang Coronavirus ay kasalukuyang may R0 na 2-3 sa labas ng China. Ang pagkakaiba ay maaaring mukhang maliit, ngunit pagkatapos ng 20 "henerasyon" ng mga nahawaang tao na dumaan sa impeksyon, 0 katao ang mahawahan ng R1.3 146, at 0 milyon na may R2.5 36! (Ito ay, siyempre, napaka-approximate at ang pagkalkula na ito ay binabalewala ang maraming mga kadahilanan, ngunit ito ay isang makatwirang paglalarawan ng kamag-anak na pagkakaiba sa pagitan ng coronavirus at trangkaso, lahat ng iba pang mga bagay ay pantay-pantay).

Tandaan na ang R0 ay hindi isang pangunahing parameter ng sakit. Ito ay nakadepende sa tugon at maaaring magbago sa paglipas ng panahon. Kapansin-pansin na sa China ang R0 ng coronavirus ay bumaba nang malaki - at ngayon ay papalapit na sa 1.0! Paano? - tanong mo. Sa pamamagitan ng paglalapat ng lahat ng kinakailangang hakbang sa isang sukat na mahirap isipin sa isang bansa tulad ng, halimbawa, sa Estados Unidos: sa pamamagitan ng ganap na pagsasara ng mga megacity at pagbuo ng isang sistema ng pagsubok na nagpapahintulot sa pagsubaybay sa kalagayan ng higit sa isang milyong tao sa isang linggo.

Mayroong maraming pagkalito sa social media (kabilang ang mga sikat na profile tulad ng Elon Musk) tungkol sa pagkakaiba sa pagitan ng logistical at exponential growth. Logistic growth ay tumutukoy sa epidemic spread pattern ng form S. Exponential growth, siyempre, ay hindi maaaring magpatuloy magpakailanman - pagkatapos ay magkakaroon ng mas maraming mga nahawaang tao kaysa sa buong populasyon ng Earth! Kaya bilang isang resulta, ang rate ng impeksyon ay dapat palaging bumagal, na humahantong sa amin sa isang hugis ng S (kilala bilang isang sigmoid) ng paglaki sa paglipas ng panahon. Kasabay nito, ang pagbaba sa taas ay hindi nangyayari nang walang kabuluhan - hindi ito magic. Pangunahing dahilan:

  • Napakalaki at epektibong aksyon ng lipunan.
  • Ang isang mataas na bilang ng mga nahawaang tao, na humahantong sa isang mababang bilang ng mga potensyal na biktima dahil sa kakulangan ng malusog na tao.

Kaya walang lohika sa pag-asa sa paglago ng logistik bilang isang paraan upang makontrol ang pandemya.

Ang isa pang dahilan kung bakit mahirap malaman ang epekto ng coronavirus sa iyong lokal na komunidad ay ang malaking pagkaantala sa pagitan ng impeksyon at pag-ospital - karaniwan ay humigit-kumulang 11 araw. Ito ay maaaring mukhang isang maikling panahon, ngunit sa oras na mapansin mo na ang mga ospital ay masikip, ang impeksyon ay aabot sa isang antas kung saan magkakaroon ng 5-10 beses na mas maraming tao ang nahawahan.

Tandaan na may ilang maagang tagapagpahiwatig na ang epekto sa iyong rehiyon ay maaaring medyo nakadepende sa klima. Sa artikulong "Pagsusuri ng temperatura at latitude para mahulaan ang potensyal na pagkalat at seasonality para sa COVID-19" Sinasabi nito na ang sakit ay kumalat sa mga mapagtimpi na klima (sa kasamaang palad para sa amin, ang temperatura sa San Francisco, kung saan kami nakatira, ay nasa saklaw na ito; ang mga pangunahing sentro ng Europa, kabilang ang London, ay nahuhulog din doon).

"Huwag mag-panic. Ang "Kalmado" ay hindi nakakatulong

Ang isa sa mga pinakakaraniwang tugon sa mga panawagan na maging mapagbantay sa social media ay "Huwag mag-panic" o "manatiling kalmado." Hindi ito nakakatulong, para sabihin ang pinakamaliit. Walang nag-isip na ang gulat ay ang pinakamahusay na paraan sa labas ng sitwasyon. Sa ilang kadahilanan, gayunpaman, ang "manatiling kalmado" ay isang napakapopular na tugon sa ilang mga lupon (ngunit hindi sa mga epidemiologist, na ang trabaho ay subaybayan ang mga naturang bagay). Marahil ang "manatiling kalmado" ay tumutulong sa isang tao na bigyang-katwiran ang kanilang sariling kawalan ng pagkilos o pakiramdam na mas mataas kaysa sa mga taong iniisip nila sa isang estado ng gulat.

Ngunit ang "manatiling kalmado" ay madaling humantong sa pagkabigo sa paghahanda at pagtugon. Sa China, 10 milyong tao ang inihiwalay at dalawang bagong ospital ang itinayo noong sila ay nasa estado ng US ngayon. Masyadong matagal ang paghihintay ng Italy at ngayong araw lang (Linggo ng Marso 8) inihayag nila ang 1492 na bagong impeksyon at 133 ang nasawi, sa kabila ng 16 milyong katao ang naka-lock. Batay sa pinakamahusay na impormasyon na makumpirma namin sa ngayon, 2-3 linggo lang ang nakalipas ay nasa katulad na sitwasyon ang Italy sa US at England ngayon (sa mga tuntunin ng mga istatistika ng impeksyon).
Tandaan na halos lahat ng nauugnay sa coronavirus ay nasa himpapawid. Hindi natin alam ang rate ng impeksyon o pagkamatay, hindi natin alam kung gaano katagal ito nabubuhay sa mga ibabaw, hindi natin alam kung ito ay nabubuhay o kung paano ito kumakalat sa mainit na klima. Ang mayroon lang kami ay ang aming pinakamahusay na hula batay sa pinakamahusay na impormasyon na maaari naming makuha sa aming mga kamay. At tandaan na karamihan sa impormasyong ito ay nasa China, sa Chinese. Ngayon ang pinakamahusay na paraan upang maunawaan ang karanasang Tsino ay basahin ang ulat WHO-China Joint Mission sa Coronavirus Disease 2019, batay sa pinagsamang pag-aaral ng 25 eksperto mula sa China, Germany, Japan, Korea, Nigeria, Russia, Singapore, USA at WHO.

Kapag may ilang kawalang-katiyakan - na marahil ay walang pandaigdigang pandemya at na marahil ang lahat ay lilipas lamang nang walang pagbagsak ng sistema ng ospital - hindi ito nangangahulugan na ang tamang desisyon ay walang gagawin. Ito ay magiging masyadong speculative at suboptimal sa anumang senaryo. Mukhang hindi rin malamang na ang mga bansa tulad ng Italy at China ay magsasara ng malalaking bahagi ng kanilang mga ekonomiya nang walang magandang dahilan. At hindi ito tumutugma sa nakikita natin sa mga nahawaang lugar kung saan ang sistemang medikal ay hindi makayanan (halimbawa, sa Italya, 462 tent ang ginagamit para sa pre-examination, at ang mga pasyente ng intensive care ay inilipat mula sa mga kontaminadong lugar).

Sa halip, ang maalalahanin, makatwirang sagot ay sundin ang mga hakbang na inirerekomenda ng mga eksperto upang maiwasan ang pagkalat ng impeksiyon:

  • Iwasan ang maraming tao.
  • Kanselahin ang mga kaganapan.
  • Magtrabaho nang malayuan (kung maaari).
  • Maghugas ng kamay sa pagpasok at paglabas ng bahay—at madalas kapag nasa labas ng bahay.
  • Iwasang hawakan ang iyong mukha, lalo na sa labas ng bahay (hindi madali!).
  • Disimpektahin ang mga ibabaw at bag (ang virus ay malamang na mabuhay hanggang 9 na araw sa mga ibabaw, bagama't hindi ito tiyak na kilala).

Ito ay hindi lamang nag-aalala sa iyo

Kung ikaw ay wala pang 50 taong gulang at wala kang mga panganib na kadahilanan tulad ng mahinang immune system, sakit sa cardiovascular, paninigarilyo o iba pang mga malalang sakit, maaari kang mag-relax: malamang na hindi ka mamatay mula sa coronavirus. Ngunit kung ano ang iyong reaksyon ay napakahalaga pa rin. Malaki pa rin ang posibilidad na ikaw ay mahawaan - at kung ikaw ay nahawahan, malaki rin ang tsansa na ikaw ay makahawa sa iba. Sa karaniwan, ang bawat nahawaang tao ay nakakahawa ng higit sa dalawang tao, at sila ay nakakahawa bago lumitaw ang mga sintomas. Kung mayroon kang mga magulang na iyong inaalagaan o mga lolo't lola at plano mong gumugol ng oras sa kanila, maaari mong malaman sa ibang pagkakataon na nahawaan mo sila ng coronavirus. At ito ay isang mahirap na pasanin na mananatili habang buhay.

Kahit na wala kang pakikipag-ugnayan sa mga taong mahigit sa 50, malamang na mas marami kang kasamahan at kakilala na may mga malalang sakit kaysa sa iyong napagtanto. Mga palabas sa pananaliksikna kakaunti ang nagsasalita tungkol sa kanilang kalusugan sa trabaho dahil sa takot sa diskriminasyon. Pareho tayong nasa panganib, ngunit maaaring hindi ito alam ng maraming taong nakakasalamuha natin.

At, siyempre, nalalapat ito hindi lamang sa mga tao sa paligid mo. Ito rin ay isang napakahalagang isyu sa etika. Ang sinumang nagsisikap na pabagalin ang pagkalat ng virus ay tumutulong sa buong komunidad na bawasan ang pagkalat nito. Tulad ng isinulat ni Zeynep Tufekci: sa Scientific American: "Ang paghahanda para sa halos tiyak na pandaigdigang pagkalat ng virus... ay isa sa mga pinakakapaki-pakinabang sa lipunan, altruistikong bagay na maaari mong gawin." Nagpatuloy siya:

Dapat tayong maghanda - hindi dahil personal tayong nakakaramdam ng panganib, kundi para mabawasan din ang panganib para sa bawat isa sa atin. Dapat tayong maghanda hindi dahil malapit na ang katapusan ng mundo, kundi dahil mababago natin ang bawat aspeto ng panganib na kinakaharap natin bilang isang lipunan. Totoo, kailangan mong maghanda dahil kailangan ito ng iyong mga kapitbahay - lalo na ang iyong mga matatandang kapitbahay, iyong mga kapitbahay na nagtatrabaho sa mga ospital, iyong mga kapitbahay na may malalang sakit at iyong mga kapitbahay na hindi maihanda ang kanilang sarili dahil sa kakulangan ng oras o mapagkukunan.

Personal kaming naapektuhan nito. Ang pinakamalaki at pinakamahalagang kursong nagawa namin sa fast.ai, na kumakatawan sa pagtatapos ng mga taon ng aming trabaho, ay nakatakdang magsimula sa Unibersidad ng San Francisco sa isang linggo. Noong nakaraang Miyerkules (Marso 4) napagpasyahan naming ihatid ang buong kurso online. Isa kami sa mga unang kursong lilipatan Online. Bakit natin ginawa ito? Dahil sa unang bahagi ng nakaraang linggo napagtanto namin na sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng kursong ito ay hindi namin direktang hinihikayat ang mass gathering ng daan-daang tao sa isang nakapaloob na espasyo, maraming beses sa loob ng ilang linggo. Ang pagtitipon ng mga grupo ng mga tao sa isang nakapaloob na espasyo ay ang pinakamasamang bagay na maaari mong gawin sa sitwasyong ito. Nadama namin na obligado kaming pigilan ito. Napakahirap ng desisyong ito. Ang aking oras na nagtatrabaho sa mga mag-aaral ay isa sa aking pinakadakilang kagalakan at pinaka-produktibong oras bawat taon. At ang aming mga mag-aaral ay lilipad mula sa buong mundo para sa kursong ito - hindi namin nais na biguin sila.

Ngunit alam namin na ito ang tamang desisyon dahil kung hindi ay malamang na mapataas namin ang pagkalat ng sakit sa aming komunidad.

Dapat nating patagin ang kurba

Napakahalaga nito dahil kung babawasan natin ang pagkalat ng impeksyon sa isang komunidad, bibigyan natin ng oras ang mga ospital sa komunidad na iyon upang makayanan ang parehong mga nahawaang pasyente at ang mga regular na pasyente na kailangan nilang gamutin. Ito ay tinatawag na "flattening the curve" at malinaw na ipinapakita sa diagram na ito:

Covid19, ang iyong lipunan at ikaw - mula sa pananaw ng Data Science. Pagsasalin ng isang artikulo nina Jeremy Howard at Rachel Thomas (fast.ai)

Farzad Mostashari, dating National Coordinator for Health IT, ay nagpaliwanag: "May mga bagong kaso araw-araw na walang kasaysayan ng paglalakbay o koneksyon sa mga kilalang kaso, at alam namin na ang mga ito ay dulo lamang ng malaking bato ng yelo dahil sa mga pagkaantala sa pagsubok. Nangangahulugan ito na ang bilang ng mga nahawaang tao ay tataas nang malaki sa susunod na dalawang linggo... Ang pagsisikap na magpataw ng maliliit na paghihigpit sa harap ng exponential spread ay tulad ng pagtutuon ng pansin sa mga spark kapag nasusunog ang isang bahay. Kapag nangyari ito, kailangang baguhin ang diskarte sa pagpapagaan ng mga pag-iingat upang mapabagal ang pagkalat at mabawasan ang epekto sa kalusugan ng publiko." Kung maaari nating bawasan ang pagkalat nang labis na kaya ng ating mga ospital ang strain, kung gayon ang mga tao ay magkakaroon ng access sa paggamot. Ngunit kung napakaraming taong may sakit, marami sa mga nangangailangan ng ospital ay hindi makakakuha nito.

Narito kung ano ang hitsura nito sa mga tuntunin ng matematika ayon kay Liz Specht:

Sa US mayroong 1000 na kama sa ospital bawat 2.8 tao. Sa populasyon na 330 milyon, nakakakuha tayo ng halos isang milyong upuan. Karaniwan 65% ng mga lugar na ito ay inookupahan. Nag-iiwan ito sa amin ng 330 libong libreng mga kama sa ospital sa buong bansa (marahil ay bahagyang mas kaunti sa panahong ito, na isinasaalang-alang ang mga pana-panahong sakit). Kunin natin ang mga numero mula sa Italya bilang batayan at ipagpalagay na 10% ng mga kaso ay nangangailangan ng ospital. (Tandaan na para sa maraming pasyente, ang pagpapaospital ay tumatagal ng mga linggo—sa madaling salita, magiging napakabagal ng turnover habang napupuno ang mga kama ng mga pasyenteng may coronavirus). Ayon sa pagtatantya na ito, sa Mayo 8, lahat ng walang laman na kama sa mga ospital sa US ay mapupuno. (Siyempre, hindi nito sinasabi kung gaano kahusay ang mga kama sa ospital upang ihiwalay ang mga pasyente na may mataas na nakakahawang virus.) Kung nagkamali tayo tungkol sa bilang ng mga seryosong kaso, binabago lamang nito ang oras na kailangan para mapuno ang mga kama sa ospital, sa pamamagitan ng 6 na araw sa bawat direksyon. Kung 20% ​​ng mga kaso ay nangangailangan ng ospital, mauubos ang espasyo ~Mayo 2. Kung 5% lang - ~May 14. 2.5% ang nagdadala sa atin sa ika-20 ng Mayo. Siyempre, ipinapalagay nito na walang agarang pangangailangan para sa mga kama sa ospital (hindi para sa coronavirus), na kaduda-dudang. Ang sistema ng pangangalagang pangkalusugan ay labis na kargado, mga kakulangan sa reseta, atbp., ang mga taong may malalang sakit, na karaniwang nagsasarili at organisado sa sarili, ay maaaring magkasakit nang malubha, na nangangailangan ng masinsinang pangangalagang medikal at pagpapaospital.

Ang pagkakaiba ay nasa reaksyon ng lipunan

Gaya ng napag-usapan na natin, hindi eksakto ang matematika na ito—ipinakita na ng China na posibleng bawasan ang pagkalat sa pamamagitan ng mga pang-emergency na hakbang. Ang isa pang magandang halimbawa ng matagumpay na pagtugon ay ang Vietnam, kung saan, bukod sa iba pang mga bagay, ang isang pambansang patalastas (na may kaakit-akit na kanta!) ay mabilis na nagpakilos sa lipunan at nakumbinsi ang mga tao na baguhin ang kanilang pag-uugali sa isang bagay na mas katanggap-tanggap sa sitwasyong ito.

Ito ay hindi lamang isang hypothetical na sitwasyon, tulad ng malinaw na nakikita noong 1918 Spanish Flu. Sa US, dalawang lungsod ang nagpakita ng magkaibang mga tugon sa pandemya: Ang Philadelphia ay nagsagawa ng isang nakaplanong parada ng 200.000 katao upang makalikom ng pondo para sa digmaan; Kinansela ang lahat ng pampublikong kaganapan. At ito ang hitsura ng mga istatistika sa mga pagkamatay sa bawat lungsod, tulad ng ipinapakita sa Paglilitis ng National Academy of Sciences:

Covid19, ang iyong lipunan at ikaw - mula sa pananaw ng Data Science. Pagsasalin ng isang artikulo nina Jeremy Howard at Rachel Thomas (fast.ai)
Iba't ibang reaksyon sa Spanish Flu noong 1918

Ang sitwasyon sa Philadelphia ay mabilis na nawalan ng kontrol hanggang sa punto kung saan wala man lang kabaong o morge para sa paglilibing ng napakaraming patay.

Richard Besser, na naging direktor ng Centers for Disease Prevention and Control noong 1 H1N2009 pandemic, claimsna sa Estados Unidos, "ang iyong panganib ng pinsala at ang kakayahang protektahan ang iyong sarili at ang iyong pamilya ay nakasalalay sa kita, pag-access sa pangangalagang pangkalusugan, katayuan sa imigrasyon, at iba pang mga parameter." Ipinapahiwatig nito na:

Ang mga matatanda at may kapansanan ay nasa mas mataas na panganib kapag ang kanilang pang-araw-araw na ritmo at mga sistema ng suporta ay hindi gumagana nang maayos. Ang mga walang access sa pangangalagang pangkalusugan, kabilang ang mga nayon at lokal na komunidad, ay maaapektuhan din ng problema ng distansya sa pinakamalapit na mga sentro. Ang mga taong naninirahan sa mga saradong lugar—mga panlipunang pabahay, mga kulungan, mga silungan, o kahit na mga walang tirahan—ay maaaring mahawa sa mga alon, gaya ng nakita na natin sa estado ng Washington. At ang mga kahinaan ng mga manggagawang mababa ang sahod na may mga manggagawang walang legal na katayuan at hindi matatag na mga iskedyul ay malalantad sa panahon ng krisis na ito. Tanungin ang 60 porsiyento ng US hourly workforce kung gaano kadali para sa kanila na magbakasyon o magpahinga.

Ang American Bureau of Job Statistics ay nagpapakita na wala pang isang ikatlo ang mga taong nasa mababang antas ng suweldo ay may bayad na bakasyon sa sakit.

Covid19, ang iyong lipunan at ikaw - mula sa pananaw ng Data Science. Pagsasalin ng isang artikulo nina Jeremy Howard at Rachel Thomas (fast.ai)
Karamihan sa mga Amerikanong mababa ang kita ay walang bayad na sick leave, kaya kailangan nilang pumasok sa trabaho.

Wala kaming maaasahang impormasyon sa Covid-19 sa US

Isa sa pinakamalaking problema sa US ay ang kakulangan ng mga inspeksyon; at ang mga resulta ng mga pagsusuri na isinagawa ay hindi nai-publish nang maayos, na nangangahulugan na hindi natin alam kung ano ang tunay na nangyayari. Ipinaliwanag ni Scott Gottlieb, ang dating pinuno ng Food and Drug Administration, na ang pagsusuri ay mas mahusay sa Seattle, kaya mayroon kaming impormasyon tungkol sa mga impeksyon sa lugar na iyon: "Ang dahilan kung bakit alam namin ang tungkol dito maagang mga impeksyon sa covid-19 sa Seattle - ang malapit na atensyon ng mga independyenteng mananaliksik. Wala pang ganoong kumpletong pagsubaybay sa ibang mga lungsod. Kaya ang iba pang mga hot spot sa US ay maaaring hindi matagpuan sa ngayon." Ayon kay Ang AtlanticNangako si Bise Presidente Mike Pence na humigit-kumulang 1.5 milyong mga pagsubok ang magagamit ngayong linggo, ngunit sa buong US, 2000 katao lamang ang nasubok hanggang sa kasalukuyan. Batay sa trabaho mula sa Ang COVID Tracking ProjectRobinson Meyer at Alexis Madrigal ng The Atlantic ay nagsabi:

Ang impormasyong nakolekta namin ay nagmumungkahi na ang pagtugon ng America sa covid-19 at ang impeksyong dulot nito ay napakabagal, lalo na kung ikukumpara sa iba pang mauunlad na bansa. Kinumpirma ng Centers for Disease Control and Prevention 8 araw na ang nakakaraan na ang virus ay kumakalat sa loob ng komunidad ng mga Amerikano - na ito ay nakakahawa sa mga Amerikano na hindi naglakbay sa ibang bansa o nakipag-ugnayan sa sinumang nagkaroon. Sa South Korea, higit sa 66.650 katao ang nasuri sa unang linggo pagkatapos ng unang impeksyon sa tahanan - at sa lalong madaling panahon natutunan na subukan ang 10.000 katao sa isang araw.

Bahagi ng problema ay umabot na ito sa antas ng pulitika. Sa partikular, malinaw na sinabi ni Donald Trump na nais niyang panatilihing mababa ang "mga numero" (iyon ay, ang bilang ng mga nahawaang tao sa US). (Kung gusto mong matuto nang higit pa sa paksang ito, basahin ang artikulo sa Data Science Ethics "Ang Problema sa Mga Sukatan ay isang Pangunahing Problema para sa AI"). Pinuno ng Artificial Intelligence sa Google, Jeff Dean, nagsulat tweet tungkol sa problema ng political disinformation:

Noong nagtrabaho ako sa WHO, bahagi ako ng internasyonal na programa ng AIDS - ngayon ay UNAIDS - na nilikha upang labanan ang pandemya ng AIDS. Ang mga kawani, mga doktor at mga siyentipiko, ay ganap na nakatuon sa paglutas ng problemang ito. Sa panahon ng krisis, kailangan ang malinaw at tumpak na impormasyon upang matulungan ang lahat na gumawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa kung paano kumilos (bansa, estado, lokal na pamahalaan, mga kumpanya, non-profit, paaralan, pamilya at indibidwal). Gamit ang tamang impormasyon at mga hakbang upang makinig sa pinakamahusay na mga eksperto at siyentipiko, malalampasan natin ang mga hamon gaya ng HIV/AIDS o COVID-19. Sa disinformation na dulot ng mga interes sa pulitika, may tunay na banta ng pagpapalala ng mga bagay sa pamamagitan ng hindi pagtugon nang mabilis at tiyak sa panahon ng lumalagong pandemya at sa pamamagitan ng aktibong paghikayat sa pag-uugali na nagpapalaganap ng sakit. Napakasakit panoorin ang sitwasyong ito.

Mukhang hindi naman gustong baguhin ng mga pulitiko ang mga bagay pagdating sa transparency. Kalihim ng Kalusugan Alex Azar ayon kay Wired "nagsimulang magsalita tungkol sa mga pagsusuri na ginagawa ng mga medikal na manggagawa upang maunawaan kung ang isang pasyente ay nahawaan ng bagong coronavirus. Ang kakulangan ng mga pagsusuring ito ay nangangahulugan ng isang mapanganib na agwat sa epidemiological na impormasyon tungkol sa pagkalat at bangis ng sakit sa Estados Unidos, na pinalala ng kakulangan ng transparency ng gobyerno. Sinusubukang sabihin ni Azar na ang mga bagong pagsubok ay iniutos na at ang tanging bagay na nawawala ay ang kontrol sa kalidad upang makuha ang mga ito." Ngunit, nagpapatuloy sila:

Pagkatapos ay biglang pinutol ni Trump si Azar. "Ngunit sa palagay ko, at ito ay mahalaga, na sinumang tao na nangangailangan ng pagsusulit ngayon o kahapon ay nakakuha ng pagsusulit na iyon. Nandito sila, mayroon silang mga pagsubok at mahusay ang mga pagsubok. Ang sinumang nangangailangan ng pagsusulit ay nakakakuha ng pagsubok, "sabi ni Trump. Hindi yan totoo. Sinabi ni Bise Presidente Mike Pence sa mga mamamahayag na ang pangangailangan para sa mga pagsubok sa U.S. ay higit sa suplay.

Ang ibang mga bansa ay mas mabilis at mas makabuluhan ang reaksyon kaysa sa Estados Unidos. Maraming bansa sa Timog-silangang Asya ang mahusay na gumaganap, kabilang ang Taiwan, kung saan ang R0 ay umabot sa 0.3, at Singapore, na iminungkahi na mabilang Modelo ng Pagtugon sa COVID-19. Ngunit ito ay hindi lamang Asia ngayon; sa France, halimbawa, ang anumang pagtitipon ng higit sa 1000 katao ay ipinagbabawal, at ang mga paaralan ay sarado sa tatlong zone.

Konklusyon

Ang Covid-19 ay isang mahalagang isyung panlipunan, at magagawa natin—at dapat—magtrabaho upang mabawasan ang pagkalat ng sakit. Ibig sabihin:

  • Iwasan ang malaking pulutong ng mga tao
  • Kanselahin ang mga kaganapan
  • Magtrabaho mula sa bahay kung maaari
  • Maghugas ng kamay sa pagpasok at paglabas ng bahay—at madalas kapag nasa labas ng bahay.
  • Iwasang hawakan ang iyong mukha, lalo na sa labas ng bahay

Tandaan: Dahil kinakailangan na i-publish ang artikulong ito nang maaga hangga't maaari, hindi kami naging maingat sa pagsasama-sama ng listahan ng mga pagsipi at gawa kung saan kami nakabatay.

Mangyaring ipaalam sa amin kung may napalampas kami.

Salamat kina Sylvain Gugger at Alexis Gallagher para sa feedback at komento.

Pinagmulan: www.habr.com

Magdagdag ng komento