Az elmúlt hetekben a csapból is folyt már a ’laposítani a görbét’ felkiáltás, minden önjelölt vírus-szakértő ezt a tanácsot harsogta. Mindenki ismeri már az ábrát is a magas és keskeny és az alacsony de cserébe széles grafikonokkal. Számos cikk hivatkozott az 1918-as spanyolnátha járvány kapcsán készült tanulmányokra, amelyek megvizsgálták, hogy miként alakult a halálozás a különböző amerikai városokban attól függően, hogy mikor és milyen korlátozásokat léptettek életbe. Számos cikkben előkerült a hivatkozás, hogy Philadelphia, aki későn és kevesebb korlátozást léptetett életbe, az 8-szor akkora halálozási csúcsot produkált, mint St.Louis.

Nem tudom, hogy hány újságíró vette a fáradtságot, hogy megkeresse és elolvassa az eredeti tanulmányokat (kettő van, ez és ez), én mindenesetre kíváncsi voltam és megtettem. Vannak azért érdekes részletek, amelyek nem kaptak akkora sajtónyilvánosságot, mint a fenti – hatásvadász – példa.

Három fő momentumra szeretném itt most felhívni a figyelmet.

1. ’The impact of controls on the shape of the epidemics seen was much more major than the effect on overall mortality.’

Azaz a járványügyi intézkedések a tanulmány szerint elsősorban a járvány lefutására (a halálozások időbeli eloszlására) voltak hatással, és kisebb hatásuk volt összességében a teljes halálozási darabszámra vonatkozóan. (azaz az egy hétre eső legmagasabb halálozási szám sokkal kisebb lett, de az összes elhunyt számában nem volt akkora eltérés.)

Ez valójában kevéssé meglepő, hiszen a lecsökkentett társadalmi érintkezés vitathatatlanul képes csökkenteni a fertőzés terjedését, ám megállítani nem képes. Így a fertőzés ha lassabban is, de terjed egészen addig, ameddig el nem fogynak a fertőzésre fogékony egyedek – vagy meg nem jelenik egy védőoltás, ami 1918-19-ben nem következett be.

Mit is jelent tehát a fenti mondat? Azt, hogy a fertőzés lefutását inkább csak lassítani tudjuk, azaz időben el tudjuk húzni, de az összes halálozást kevésbé befolyásolja. Ezt a tanulmány maga is elismeri az alábbiakban:

’Cities that introduced measures early in their epidemics achieved moderate but significant reductions in overall mortality. Larger reductions in peak mortality were achieved by extending the epidemic for longer.’

Azaz az intézkedések mérsékelt, de érdemi csökkenést eredményeztek az össz-halálozásokban. Ennél jelentősebb csökkenést produkáltak az intézkedések a halálozási csúcs csökkentésében azáltal, hogy időben elnyújtották a fertőzés lefutását. (Ez utóbbit mutatja a fenti ábra is.)

’Cities in which multiple interventions were implemented at an early phase of the epidemic also showed a trend toward lower cumulative excess mortality, but the difference was smaller (≈20%) and less statistically significant than that for peak death rates.’

A tanulmány 20%-os csökkenést mutat ki a járványügyi intézkedéseknek köszönhetően az összesített halálozásban. Ugyanakkor elismeri, hogy ez statisztikailag kevésbé szignifikáns, mint amilyen magyarázó erővel bír a halálozási csúcs csökkentésével kapcsolatban.

Tehát a ’laposítani a görbét’ csökkenti ugyan az egy hétre eső halálozási számokat, de azon az áron, hogy időben hosszabb lesz (ez evidens) és a teljes halálozást csak mérsékelten képes csökkenteni. Ehhez persze tegyük hozzá, hogy ma ez a hatás nagyobb lehet, mint 1918-ban volt, hiszen akkor nem volt sem antibiotikum (a bakteriális felülfertőződések kezelésére), sem lélegeztetőgépek. Így akkoriban az egészségügyi ellátórendszer túlterhelődésének elvileg nem volt akkora negatív következménye, nem volt szignifikáns eltérés a halálozási rátákban túlterhelt és nem túlterhelt kórházak között. Ma komolyabb eltérést okozhat a halálozási rátákban, ha nem jut mindenkinek lélegeztetőgép. Így ma a járvány lassítása komolyabban lehet képes csökkenteni az összesített halálozást, mint 100 éve.

Ám ezzel együtt is látni kell, hogy a járvány fékezésének ára az, hogy hosszabb ideig tart a járvány, azaz hosszabb ideig kell elviselni a leállás okozta gazdasági lefagyást is.

Jöjjön a második tanulság.

2. Our theoretical analysis demonstrates that, in the cities that saw double-peaked autumn epidemics, control measures may have been, if anything, too effective, stopping transmission so effectively that substantial numbers of susceptible individuals remained in the population when controls were lifted. This remaining susceptible pool allowed transmission to restart, leading to another epidemic peak and (in some cases) to the resumption of interventions. Conversely, cities in which transmission had been continuing for longer before interventions were introduced saw much smaller or no second epidemic peaks, because insufficient susceptible people remained to restart transmission. The theory of imperfect interventions tells us there is an optimal middle ground, i.e., interventions tuned to give a single peak of minimal size.

A fenti állítás azt mondja, hogy amennyiben túl intenzív a vírus terjedésének fékezésére foganatosított intézkedés vagy intézkedések, akkor a korlátozások feloldását követően még sok olyan személy marad a társadalomban, akik nem fertőződtek meg, és ezáltal nem szereztek immunitást a vírussal szemben, tehát továbbra is fogékonyak a fertőzésre. Ez a fertőzésre fogékony réteg pedig táptalajt biztosít a járvány újbóli fellángolására.

A tanulmány – mint korábban jómagam is – arra hívja fel a figyelmet, hogy a járvány fékezésére vonatkozó intézkedéseknek van egy optimális mértéke: az ami nem engedi túlfutni a fertőzést, és megóvja az egészségügyi ellátórendszert az átmeneti túlterhelődéstől, de közben hagyja a lehető leggyorsabban terjedni a vírust, egyfelől azért, hogy minél többen essenek át a fertőzésen, és szerezzenek ezáltal immunitást. Másrészt – és erről a tanulmány nem szól – hogy ezzel rövidítsük a járvány lefutását, és ezáltal a gazdasági károkat okozó korlátozások időtartamát.

Nem célravezetőek tehát a túlságosan intenzív korlátozó intézkedések, mert túlfékezik a járvány terjedését. (Vajon Magyarországon nem éppen ez történik?)

Végül következzen a harmadik tanulság, ami részben összefügg a másodikkal.

3. ’There was a statistically significant inverse correlation of the height of the first and second peaks (Spearman ρ = −0.53, P = 0.03), so that cities that had low peaks during the first wave were at greater risk of a large second wave. Cities that had lower peak mortality rates during the first wave also tended to experience their second waves after a shorter interval of time, ≈6–8 weeks after the first peak vs. 10–14 weeks for cities with higher peak mortality rates.’

Azaz ahol magasabb volt a halálozás az első hullámban, ott kisebb valószínűséggel következett be egy második hullám, vagy legalábbis annak mértéke kisebb volt. Ez az előző pont alapján nem meglepő, hiszen ha abból indulunk ki, hogy mindenhol a társadalomnak ugyanakkora része fogékony a fertőzésre, akkor elvileg ha valahol kevesebb az elhunytak száma, az azt jelenti, hogy kevesebben is fertőződtek meg, tehát relatíve még többen vannak azok, akik fogékonyak még a fertőzésre, mert nem estek át rajta és nem szereztek még immunitást. Ezzel szemben ha valahol már magasabb az elhunytak száma, pontosabban a teljes népességhez viszonyított aránya, ott jó eséllyel magasabb már a társadalom átfertőződöttsége, tehát többen estek már át a fertőzésen, és szereztek ezáltal immunitást, így kisebb a még nem immunis, fertőzésre fogékony népesség. Ez azt jelenti, hogy egy esetleges második hullám épp azokat fogja majd sújtani, akik most az alacsony halálozási számaiknak örülnek.

Lehet, hogy ma az olaszok és a spanyolok tűnnek a leginkább sújtott társadalmaknak, de ők legalább közelebb járnak ahhoz, hogy tényleg túl legyenek rajta. Ellenben Magyarország és a többi alacsony halálozási számot mutató kelet-európai állam fokozott veszélynek van kitéve egy második hullámban. 

Ez a harmadik pont egyúttal meg is magyarázza az 1. pontban tapasztaltakat, miszerint az intézkedéseknek az összesített halálozásra miért van kisebb hatása. Azért, mert valójában az intézkedések csak lassítani tudják a fertőzés terjedését, de a végső halálozási szám leginkább a népesség fertőzésre fogékony részének méretétől függ. Lehet, hogy valahol ez gyorsan bekövetkezik, míg máshol lassabban, de a halálozás összesített mennyiségét nem nagyon tudjuk befolyásolni. Amit megnyerünk az első hullámban, azt elveszítjük a következőben. A járványt nem lehet megúszni, lassan vagy gyorsan, egy hullámban vagy kettőben, de a vírus mindenképpen elragadja az áldozatait.

Az igazsághoz hozzátartozik, hogy aki időt nyer életet nyer, és ebben is más a mai helyzet, mint a 100 évvel ezelőtti. Ha ugyanis valaki nem most veszíti életét, akkor lehet esélye, hogy őszre, esetleg jövő tavaszra lesz vakcina.

Ugyanakkor az is igaz, hogy a fentiek alapján az intézkedéseink az összesített halálozást elvileg csak mértékelten képesek csökkenteni, miközben azok megnyújtják a járványidőszakot, azaz hosszabb időn keresztül kell alkalmaznunk őket.

Így a kérdés továbbra is megválaszolatlan, hogy mekkora árat érdemes fizetni a halálozás bizonyos fokú csökkentése érdekében?

Összegezve tehát:

• a korlátozások inkább csak lassítani tudják a járványt, de a halálozásokat csökkenteni kevésbé képesek
• a túl intenzív korlátozások nem célravezetőek, mert túlfékezik a járvány terjedését
• ilyen esetben pedig az alacsony első hullámos halálozást erősebb második hullám követi

Források:

Public health interventions and epidemic intensity during the 1918 influenza pandemic; Richard J. Hatchett, Carter E. Mecher, and Marc Lipsitch

https://www.pnas.org/content/104/18/7582

The effect of public health measures on the 1918 influenza pandemic in U.S. cities; Martin C. J. Bootsma and Neil M. Ferguson

https://www.pnas.org/content/104/18/7588