Naučnici smatraju da najveći broj zaraženih ne pokazuje simptome COVID-19

Pandemija COVID-19 i dalje se širi, sa 2.028.107 miliona slučajeva zaraze i 129.186 smrtnih slučajeva prijavljenih širom svijeta. Kako bi usporili širenje i smanjili smrtnost, vlade širom svijeta uvele su mjere socijalnog distanciranja. Kada se takve mjere ukinu, očekuje se da će “linija epidemije” ponovo početi da raste ukoliko ne budu dostupne vakcine.

Kako se većina testiranja odvija u bolnicama u Velikoj Britaniji i mnogim drugim zemljama, do sada potvrđeni slučajevi uglavnom obuhvataju ljude koji pokazuju simptome. Ali da bi precizno predvidjeli posljedice ukidanja ograničenja, potrebno je ustanoviti koliko osoba s COVID-19 ne pokazuje simptome i u kojoj mjeri su zarazni.

Najnovija studija objavljena u časopisu British Medical Journal, pokazala je da 78% ljudi koji pate od COVID-19 nemaju simptome.

Nalazi su u skladu s istraživanjima jednog talijanskog sela u epicentru izbijanja, koja pokazuju da je 50% -75% bilo asimptomatsko, ali je predstavljalo “strašan izvor” zaraze. Nedavna islandska studija pokazala je i da oko 50% onih koji su na testirani pozitivno na COVID-19, bilo asimptomatsko.

U međuvremenu, u izveštaju SZO utvrđeno je da je „80% infekcija blagih ili asimptomatskih, 15% teških infekcija i 5% kritičnih infekcija“. Iako ne znamo koliki je udio od tih 80% bio potpuno asimptomatski, ili kako se tačno broje slučajevi, to opet ukazuje da većina slučajeva ne ide u bolnicu i na testiranje.

Nova studija BMJ naizgled se razlikuje od nalaza studija iz ranijih pandemija, koja su sugerisala da je potpuno asimptomatski udio COVID-19 mali: 17,9% na krstarenju Diamond Princess i 33,3% u Japanu koji su evakuirani iz Wuhan

Novo istraživanje zasnovano je na prikupljenim podacima koje su kineske vlasti počele svakodnevno objavljivati od 1. aprila o broju novih slučajeva koronavirusa u toj zemlji koji su bez simptoma. Izvještaj navodi da je “ukupno 130 od 166 novih infekcija (78%) identificirano u 24 sata do popodneva srijede 1. aprila bilo asimptomatsko”. Kažu da je 36 simptomatskih slučajeva “uključivalo dolaske iz inostranstva”, citirajući kinesku Nacionalnu zdravstvenu komisiju.

Novi podaci o BMJ izuzetno su važni jer većina novih informacija i otkrića koja se svakodnevno objavljuju širom svijeta potiče od potencijalno malog udjela ljudi koji su pokazali simptome, zatražili bolničku pomoć i testirani pozitivno. Ovo se razlikuje od prethodnih epidemija poput SARS-a, gdje je većina infekcija bila simptomatska i bilo ih lakše pratiti.

Konačno, testiranje antitijela, koje još uvijek nije neminovno, moći će nam reći koliko je ljudi već imalo COVID-19. To će dati bolju aproksimaciju ukupnog broja infekcija, što će biti važno pri donošenju odluka o ukidanju mjera socijalnog distanciranja.

Na primjer, ako testiranje antitijela sugerira da je veliki dio populacije već imao COVID-19, manja je vjerojatnoća da će slučajevi bez simptoma i dijagnoze nastaviti širiti infekciju nakon uklanjanja ograničenja. Ali ako se samo mali dio stanovništva zarazio, tada ukidanje mjera društvenog distanciranja možda mora biti odgođeno dok se strategije vakcinacije ne budu spremne primijeniti.

Podešavanje modela

Matematičko modeliranje omogućava nam da razvijemo okvir u kojem ćemo oponašati stvarnost koristeći formularne izraze i parametre na osnovu onoga što znamo o širenju virusa. Modeli se mogu pročistiti kako bi se replicirali poznati aspekti – na primjer broj prijavljenih infekcija i smrtnih slučajeva uslijed COVID-19. Takvi se modeli tada mogu koristiti za predviđanje budućnosti.

U idealnom slučaju, matematički model širenja zaraznih bolesti trebao bi se temeljiti na parametrima koji uključuju populaciju osjetljivih ljudi, onih koji su izloženi virusu, one zaražene virusom i one koji su se od virusa oporavili. Skupina zaražena virusom može se dalje podijeliti u asimptomatske i simptomatske skupine stanovništva koje se mogu zasebno modelirati. Ali trenutno postoje velike nesigurnosti oko ovih brojeva.

Nove informacije bit će ključne za rješavanje nekih od ovih nesigurnosti i za razvoj snažnijih i pouzdanijih okvira za modeliranje. To je zato što, iako modeliranje ima snažnu prediktivnu snagu, ono je jednako dobro koliko i podaci koje koristi.

Podaci koji se trenutno koriste odnose se na ljude koji su pozitivno testirani na infekcije COVID-19. A ako su asimptomatske infekcije veliki udio infekcija COVID-19, kako se čini da nedavne procjene sugeriraju, jedan broj parametara modela treba pročistiti i ponovno razmotriti. Nije poznato koliko sadašnjih modela su asimptomatski, ali moglo bi se razlikovati od novopredloženih 78%.

Povećavanje tog broja značajno bi umanjilo stopu smrtnosti slučajeva – udio umrlih po broju infekcija. To je zato što je, iako je broj smrtnih slučajeva povezanih sa COVID-19 očigledno nadgledan, ovaj novi dokaz pokazuje da postoji mnogo više infekcija nego što smo mislili, u velikom postotku bez simptoma.

Na raspolaganju je i vrlo malo informacija za procjenu parametra modela koji opisuje vrijeme koje je potrebno da neka infekcija napreduje od asimptomatske do simptomatske. Jedno istraživanje iz Singapura pokazalo je da se progresija dešava u roku od jednog do tri dana. Potvrđivanje toga značajno će promijeniti predviđanja modela.

Iako nova studija ukazuje na to da je veliki dio ljudi možda već imao COVID-19, to se ne može sa sigurnošću reći. U konačnici, za potvrdu je potrebno masovno testiranje na antitijela.

Tek tada se može razmišljati o opuštajućim mjerama socijalnog distanciranja.