Цифры не лгут. 71 факт, важный для понимания всего на свете
Шрифт:
Фонд Билла и Мелинды Гейтс сообщил о 44-кратной выгоде, направив и опубликовав письмо Уоррену Баффету, самому крупному стороннему донору. Даже его должна была впечатлить такая рентабельность! Но сделать предстоит еще немало, пусть даже несколько поколений прогресса и привели к тому, что в странах с высоким доходом вакцинация стала практически всеобщей, на уровне 96 %, да и в странах с низким доходом тоже достигнуты огромные успехи: охват вакцинацией увеличился с 50 % (2000) до 80 % (2016).
Самое трудное – полностью устранить угрозу инфекционных заболеваний. Вероятно, лучшей иллюстрацией этих трудностей может служить полиомиелит: заболеваемость во всем мире снизилась с приблизительно 400 000 случаев (1985) до менее 100 случаев (2000), однако в 2016-м было зарегистрировано 37 случаев полиомиелита в регионах с высоким уровнем насилия (север Нигерии, Афганистан и Пакистан). И как мы недавно убедились
Почему так трудно предсказать масштаб текущей пандемии?
Я пишу эти строки в конце марта 2020 г., когда у нас на глазах пандемия COVID-19 в Европе и Северной Америке растет по экспоненте. И вместо очередных оценок или прогнозов (которые все равно мгновенно устаревают) я решил рассказать о неопределенностях, затрудняющих оценку и интерпретацию статистики в столь напряженной обстановке.
Страхи, вызванные пандемией вируса, связаны с относительно высокой смертностью. Но, пока инфекция распространяется, вычислить уровень смертности невозможно – это трудно сделать даже после окончания пандемии. Наиболее общепринятый эпидемиологический подход – определить показатель летальности, разделив количество подтвержденных смертей, связанных с вирусом, на общее количество случаев болезни. Числитель этой дроби (свидетельства о смерти с указанием причины) очевиден и в большинстве стран вполне надежен. Но на выбор знаменателя влияют многочисленные неопределенности. Что считать «случаями»? Только лабораторно подтвержденные болезни? Все случаи с характерными симптомами (включая людей, которых не тестировали, но у которых наблюдались эти симптомы)? Или общее количество заболевших, включая бессимптомных? Количество проведенных тестов известно с большой точностью, но для оценки общего числа заболевших нужно либо проводить серологические исследования среди населения, дождавшись окончания пандемии (выявляя антитела в крови), либо использовать различные уравнения роста для моделирования хода пандемии, либо предполагать наиболее вероятные коэффициенты (x инфицированных на y умерших).
Подробное исследование смертности во время недавней пандемии гриппа – она началась в США в январе 2009 г., в не- которых регионах продолжалась до августа 2010 г. и была вызвана новым штаммом H1N 1 с уникальной комбинацией генов вируса гриппа – иллюстрирует влияние этих неопределенностей. В числителе всегда бралось количество подтвержденных смертей, а в знаменателе – три разные категории, в зависимости от определения «случая»: число лабораторно подтвержденных случаев, оценка числа симптоматических случаев и оценка числа заболевших (на основе серологических тестов или предположений относительно распространенности бессимптомных случаев). В результате разница оказалась чрезвычайно велика: от менее одной смерти до более чем 10 000 смертей на 100 000 человек.
Как и предполагалось, учет лишь лабораторно подтвержденных случаев показывает самый высокий риск (обычно от 100 до 5000 смертей); при «симптоматическом» подходе этот показатель находится в диапазоне от 5 до 50 смертей, а если в качестве знаменателя использовать предполагаемую оценку числа инфицированных, то смертность снижается до 1–10 человек на 100 000. В первом случае смертность получается в 500 раз выше, чем в последнем!
В 2020 г. при пандемии COVID-19 (вызванной коронавирусом SARS-CoV-2) мы столкнулись с теми же неопределенностями. Например, к 30 марта 2020 г. официальная китайская статистика сообщала о 50 006 случаях заражения в Ухане, эпицентре пандемии, где пик, по всей видимости, уже миновал и умерло 2547 человек. Независимых подтверждений этих данных не было, а 17 апреля число смертей, согласно китайской статистике, увеличилось на 50 % – до 3869, а число заболевших – всего на 325. В первом случае летальность составляет 5 %, а во втором – 7,7 %, но реальных цифр мы, скорее всего, никогда не узнаем. Как бы то ни было, знаменатель дроби включал только лабораторно подтвержденные случаи (или лабораторно подтвержденные и «симптоматические»): население Уханя составляет 11,1 млн человек, и 50 000 заболевших означает, что заразилось меньше 0,5 % населения города – необычайно мало, если сравнивать с числом инфицированных при ежегодной эпидемии гриппа.
Если мы не знаем общего числа зараженных, то можем получить более точную оценку, применяя демографический показатель смертности, то есть число смертей по той
Как и с любой другой пандемией, мы должны подождать окончания пандемии COVID-19, чтобы получить ясную картину ее масштабов. Только тогда мы сможем сделать достоверные подсчеты – или, поскольку мы никогда не узнаем общее количество инфицированных в каждой стране и во всем мире, предложить наиболее точную оценку – и сравнить получившуюся смертность, причем разброс может получиться не меньший, чем для цифр пандемии гриппа в 2009 г.
Это один из главных уроков алгебры: даже если вы точно знаете числитель, но не можете со сравнимой точностью определить знаменатель, точное соотношение вычислить невозможно. Полностью избавиться от неопределенностей не получится, но к тому времени, когда вы прочтете эти строки, мы уже будем гораздо лучше понимать масштаб и интенсивность последней пандемии, чем в тот момент, когда я их писал. Не сомневаюсь, что вы их прочтете – и с вами все будет в порядке.
А мы все выше
Как и многие другие исследования, связанные с природой человека, изучение роста началось в XVIII в. во Франции, где с 1759 по 1777 г. Филипп Гено де Монбейяр каждые шесть месяцев измерял рост сына – с рождения до восемнадцатилетия, а граф де Бюффон в 1777 г. опубликовал таблицу с данными роста мальчика в приложении к своей знаменитой «Естественной истории». Но сын Монбейяра был высоким для своего времени (рост восемнадцатилетнего юноши соответствовал среднему росту современного голландца), а систематические масштабные данные о росте людей, а также развитии детей и подростков мы получили только в 1830-х гг. благодаря Эдуарду Малле и Адольфу Кетле.
С тех пор мы изучили все аспекты роста человека, от ожидаемого увеличения по мере взросления и связи с весом до влияния таких факторов, как питание и генетика, а также разницы в периодах быстрого роста у мальчиков и девочек. В результате мы знаем – с высокой точностью – ожидаемый рост (и вес) в любом возрасте. Если молодая американская мать придет на прием к педиатру с двухлетним мальчиком, рост которого составляет 93 см, ей скажут, что ее сын выше, чем 90 % мальчиков в его возрасте.
Если вас интересует оценка долговременных изменений, а также сравнение между странами, то одним из лучших результатов современных систематических исследований стала тщательно задокументированная история увеличения среднего роста людей. Низкорослость (задержка развития, приводящая к низкому росту у маленьких детей) все еще встречается во многих бедных странах, но в целом масштаб этой проблемы уменьшился – в основном благодаря быстрому улучшению ситуации в Китае – с приблизительно 40 % (1990) до 22 % (2020), и увеличение роста было мировой тенденцией на протяжении всего XX в.
Главным фактором стало улучшение здоровья и полноценное питание, прежде всего увеличение потребления высококачественного животного белка (молоко и молочные продукты, мясо, яйца), а высокий рост ассоциируется с удивительно большим числом преимуществ. Это не только увеличение ожидаемой продолжительности жизни, но и уменьшение риска сердечно-сосудистых заболеваний, а также усиление когнитивных способностей, больший доход на протяжении жизни и более высокий социальный статус. Корреляция между ростом и доходами впервые была задокументирована в 1915 г. и с тех пор неоднократно подтверждалась для разных групп, от индийских шахтеров до шведских руководителей предприятий. Более того, последнее исследование показало, что чем больше активы фирмы, тем выше рост ее руководителей!