Логотип StingRay

Социальные сети
FacebookInstagramRSSTwitterYouTubeВ контактеОдноклассники
FacebookInstagramRSSTwitterYouTubeВ контактеОдноклассники
Силуэт человека

Пандемия коронавируса SARS-CoV-2 (CoViD-2019), в том числе в России

Интернет сейчас пресыщен информацией о пандемии (то есть всемирной эпидемии) коронавируса SARS-CoV-2 (ранее известного как 2019-nCoV), вызывающего инфекцию CoViD-2019. Тем не менее, находясь в условиях самоизоляции, я не мог остаться в стороне и тоже решил собрать в одном месте кое-какие данные, которых в удобном мне виде не нашёл в других местах.

Сначала отмечу, что нынешний коронавирус называется очень странно, в том смысле, что почему-то коронавирусом (CoV) стали называть именно его, хотя коронавирусы – это целое семейство, и по приводимой ниже табличке видно, что мы уже с ними сталкивались, причём совсем недавно (атипичный SARS-CoV в 2002 – 2004 годах и ближневосточный MERS-CoV в 2012 – 2015 годах).

Также отмечу, что я не вирусолог (если не считать пару статей про компьютерные вирусы: «Борьба с рассылкой вирусов по электронной почте» и «История появления вируса «Собакин») и вообще дилетант в биологии, поэтому данную мою статью нужно читать только с принятием этого во внимание.

Данные под первыми тремя из этих подзаголовков (сравнение, изменение и динамику) планируется периодически обновлять.

Сравнение коронавируса SARS-CoV-2 с другими респираторными вирусами

В приводимое ниже сравнение попали только наиболее «громкие» вирусы первого 20-летия XXI века, вызывавшие ОРВИ (острые респираторные вирусные инфекции). Данные взяты из «Википедии» (преимущественно англоязычной) и с сайта Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) – почти у каждой ячейки таблицы есть всплывающая подсказка с точной ссылкой.

Год Вирус Инкубационный период, дн. Стран, шт. Заражённых, чел. Смертность, %
1999 – 2015 Сезонный грипп A/B 1 – 4 33   0,0088
2002 – 2004 Атипичный коронавирус SARS-CoV 2 – 10 29 8 096 9,5603
2009 – 2010 Свиной грипп H1N1 1 – 2 175 491 382 3,7545
2012 – 2015 Ближневосточный коронавирус MERS-CoV 2 – 14 24 1 329 39,5034
2013 – 2017 Птичий грипп H7N9 1 – 10 3 1 622 38,1628
2019 – 2020 Коронавирус SARS-CoV-2 1 – 14 188 142 557 268 2,1307

Основные наблюдения по сравнительной таблице:

  • у нынешнего SARS-CoV-2 не самый большой инкубационный период – примерно такой же (до 2-х недель) был у предыдущего ближневосточного MERS-CoV в 2012 – 2015 годах; но такой инкубационный период сильно «растягивает» выявление больных и остановку пандемии;
  • у нынешнего коронавируса – самое широкое распространение по планете :-(по количеству стран), хотя у свиного H1N1 оно было не сильно меньше (опять же, по количеству стран, но не по количеству заражённых);
  • у нынешнего вируса – самое большое количество заражённых :-(если не считать заражённых обычным сезонным гриппом – таких данных я не нашёл);
  • у нынешнего далеко не самая высокая смертность – у атипичного SARS-CoV она была в 4,49 раза выше, а у ближневосточного MERS-CoV в 2012 – 2015 годах и птичьего H7N9 в 2013 – 2017 годах так и вообще в ~18 раз выше!..

В пандемии CoViD-2019, вызванной вирусом SARS-CoV-2, нехорошим образом сошлись сразу такие особенности нового мутанта, как:

  • длительный инкубационный период (во время которого носитель является заразным),
  • бессимптомное течение болезни у многих (они могут заражать других, которые могут болеть тяжело)
  • относительно высокая смертность (которая, вопреки расхожему заблуждению, не «как у сезонного гриппа», а в 242 раз(а) больше), которая, к счастью, со временем снижается:

а также особенности современной цивилизации:

  • глобализация, в том числе
  • активные путешествия и туризм, а также
  • глобальное информационное пространство (Интернет и мобильная связь).

Изменение среднемировой смертности от коронавируса во времени

На представленном ниже графике показано изменение среднемировой смертности от коронавируса SARS-CoV-2 во времени, от даты регистрации первой смерти до 21.04.2021 включительно. Иногда я планирую обновлять (продлевать) этот график.

Очевидно, что до 25 января 2021 года смертность сильно снижалась. Это могло происходить вследствие:

  • изменения методик ведения статистики (в частности, определения первичной причины смерти);
  • мутаций вируса, в ходе которых снижается его вирулентность;
  • успехов человечества в борьбе с этой заразой, от мер профилактики до протоколов лечения;
  • формирования коллективного иммунитета у человечества.

После 25 января 2021 года смертность начала медленно расти. Наиболее вероятными причинами этого я вижу:

  • изменение методик ведения статистики, причём как с научной точки зрения, так и, возможно, с политической (многим очень понравилось пугать мир страшной болезнью и держать его в закрытом состоянии);
  • начало (относительно) массовой (к счастью, не всеобщей и не принудительной) вакцинации, которая, с точки зрения благих намерений (которыми вымощена дорога известно куда), должна была укрепить иммунитет и снизить если не заболеваемость, то хотя бы смертность, а де-факто превратилась в тяп-ляп на скорую руку и политэкономическую «войну вакцин».

С 4 марта 2021 года смертность прекратила расти и начала снова медленно снижаться. Успехи вакцинации! :-)

Динамика заражения коронавирусом SARS-CoV-2 в России

На представленном ниже графике изображены ежедневные изменения числа заражённых коронавирусом SARS-CoV-2 в России во времени, от даты регистрации первых заражённых до 21.04.2021 включительно. Иногда я планирую обновлять (продлевать) этот график.

Откровенно неправдоподобно выглядит то, что с 31 января 2020 года не регистрировалось ни одного нового заражения вплоть до 2 марта 2020 года (больше месяца!), когда появился 3-й заражённый.

По моему дилетантскому пониманию пик эпидемии у нас будет пройден тогда, когда график обретёт форму горы, по правому склону которой мы будем уверенно катиться вниз. Этот самый пик пришёлся на 11 мая 2020 года, после которого спад продолжался вплоть до 26 августа 2020 года («дно» эпидемии), когда началась 2-я волна (новая «гора»), обусловленная осенним холодом и сыростью.

Абсолютный рекорд ежедневного прироста заболевамости пришёлся на 2-ю волну, а именно на 9 октября 2020 года.

Постановление о карантине по коронавирусу

Ниже приводится текст типового постановления о карантине по коронавирусу SARS-CoV-2, на примере оного по городу Владимиру.

Постановление о карантине по коронавирусу в городе Владимире

Я, заместитель главного государственного санитарного врача по Владимирской области Ю. Б. Поцелуева, рассмотрев информацию в отношении гражданина Российской Федерации … года рождения, проживающего по адресу: г. Владимир, …; т[ел]…; документ удостоверяющий личность: паспорт серии … № … установил[а]:

… марта 2020 г. гражданин… прибыл из…

В связи с угрозой завоза и распространения новой коронавирусной инфекции, вызванной 2019-nCoV, представляющей опасность для окружающих, руководствуясь ст. 30, 33, 50, 51 федерального закона от 30.03.1999 № 52-ФЗ «О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения», постановлением правительства РФ от 01.12.2004 г. № 715 «Об утверждении перечня социально значимых заболеваний и перечня заболеваний представляющих опасность для окружающих» (в ред. постановлений правительства РФ от 13.07.2012 № 710, от 31.01.2020 № 66), СП 3.4.2318-08 «Санитарная охрана территории Российской Федерации», СП 3.1/3.2.3146-13 «Общие требования по профилактике инфекционных и паразитарных болезней», постановлением Главного государственного санитарного врача РФ от 31.01.2020 № 3 «О проведении дополнительных санитарно-противоэпидемических (профилактических) мероприятий по недопущению завоза и распространения новой коронавирусной инфекции, вызванной 2019-nCoV» постановляю:

гражданину … находиться в режиме изоляции в течение 14 дней с «…» марта 2020 г. по «…» марта 2020 г. под непрерывным медицинским наблюдением но месту проживания: г. Владимир, …, а именно не покидать указанное помещение (заклеить все вентиляционные каналы в квартире плотной бумагой), в том числе не посещать работу, учёбу, магазины, аптеки, никакие общественные места и массовые скопления людей, не пользоваться общественным транспортом, не контактировать с третьими лицами; также соблюдать санитарно-эпидемиологический режим, а именно, дважды в сутки измерять температуру тела и составлять температурный лист в письменной форме, при первых признаках заболевания (повышенная температура, кашель, затруднённое дыхание) позвонить в службу скорой помощи 103 или 112 и не допускать самолечения.

Невыполнение настоящего постановления влечёт за собой административную ответственность, предусмотренную:

  • ч. 1 ст. 19.4 КоАП РФ: неповиновение законному распоряжению или требованию должностного лица органа, осуществляющего государственный надзор (контроль), влечёт предупреждение или наложение административного штрафа на граждан в размере от 500 до 1000 рублей;
  • ч. 1 ст. 19.5 КоАП РФ: невыполнение в установленный срок законного постановления органа (должностного лица), осуществляющего государственный надзор (контроль), влечёт наложение административного штрафа на граждан в размере от 300 до 500 рублей;
  • ст. 6.3 КоАП РФ: нарушение законодательства в области обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения, выразившееся в нарушении действующих санитарных правил и гигиенических нормативов, невыполнении санитарно-гигиенических и противоэпидемических мероприятий, влечёт предупреждение или наложение административного штрафа на граждан в размере от 100 до 500 рублей.

Заместитель главного государственного санитарного врача по Владимирской области Ю. Б. Поцелуева.

Этот текст взят из сфотографированных оригиналов постановления:

Зачем нужен карантин (самоизоляция)?

Чтобы сплющить (уменьшить количество одновременных случаев заражения, прежде всего тяжёлых) и растянуть (во времени) эпидеми(ологи)ческую кривую, тем самым избежав коллапса системы здравоохранения:

Как сплющить эпидемическую кривую?

Эффективность медицинской маски

Согласно медицинской брошюре «Маски и респираторы в медицине: выбор и использование», выпущенной ещё в 2011-м году, медицинские маски (и их самодельные аналоги), которые рекомендуется использовать при необходимости межчеловеческих контактов в период эпидемии коронавируса SARS-CoV-2 (и любой другой, при которой возбудитель передаётся воздушно-капельным путём),

не сертифицированы, как средства индивидуальной защиты органов дыхания. Это обусловлено отсутствием в «медицинских масках» полосы обтюрации, обеспечивающей герметичное прилегание маски к лицу, вследствие чего загрязненный воздух при вдохе попадает в органы дыхания пользователя через неплотности прилегания, минуя фильтрующий корпус.

однако, как

показали в своих исследованиях учёные Нижегородского научно-исследовательского института гигиены и профессиональной патологии Минздравсоцразвития РФ… проникновение аэрозолей через медицинскую маску составляет более 34,0%…

то есть, нося такую маску, вы одной только ею снижаете вероятность своего заражения и заражения окружающих воздушно-капельным путём примерно в 3 раза (точнее, на 66%) – по мне, так это очень крутой показатель!..

Из личного опыта добавлю, что для меня, как человека с довольно слабым иммунитетом по отношению к возбудителям ОРВИ и ОРЗ, обычная медицинская маска стала настоящим спасением при семейной жизни. Раньше, когда дети из детсада/школы приносили какую-нибудь заразу (сами легко и быстро ею переболевали), я её тут же подхватывал и довольно долго (не менее 2-х недель) и тяжело болел (иногда не обходясь без врача и антибиотиков). И вот уже лет 5 как я, при первых признаках или даже подозрении на инфекцию, будь то у меня или остальных домочадцев, сразу надеваю медицинскую маску – она в подавляющем большинстве случаев не позволяет заболеть ни мне (если заразу в семью принёс не я), ни моим домочадцам (если я сам её принёс). По субъективным ощущениям я снизил внутрисемейную заболеваемость вообще и свою в частности от 66% и больше, под самый потолок.

Почему важно носить маски?

Эту инфографику я случайно увидел в одной Instagram-публикации. К сожалению, в ней не было указано, основана ли она на каких-либо исследованиях вроде нижегородского, так что может быть и плодом чьего-то воображения.

Сумасшедшие сограждане :-(

К сожалению, эпидемия коронавируса SARS-CoV-2 выявило невероятно большое количество сограждан 2-х крайностей:

  • одни думают, что «всё происходящее – искусственно нагнетаемая СМИ паника», а на самом деле «коронавирус не опаснее обычного гриппа» (и всех предыдущих респираторных вирусов) – для таких я и подготовил сравнение вирусов выше; есть и такие, которые вообще убеждены, что «никакого вируса нет и вовсе», но подобное отрицание реальности вообще не лечится;

    дополнительно плохо то, что такие сограждане могут по собственной глупости не только заразиться, тяжело болеть и даже умереть, но и заразить и довести до смерти других; в том числе это может быть по причине формального ношения медицинской маски, из которой торчит нос, а то и вообще которая прикрывает только подбородок (в английском языке к этого появилось даже специальное название – “chin diaper”, то есть «подгузник для подбородка»);

  • другие, наоборот, бегают с воплями «мы всё умрём» и скупают гречку с туалетной бумагой – таким я тоже не знаю, как помочь, и не поздно ли ещё;

    дополнительно плохо то, что такие сограждане могут по собственной глупости усиливать не только панику, связанную с самой эпидемией, но и сопутствующий экономический кризис, порождая искусственный дефицит товаров и рост цен на них.

Грустно, что у нас есть такие сограждане, и что их так много. :-( Нынешняя эпидемия коронавируса – это своего рода тренировка нашего общества на выживание, тренировка далеко не в самых страшных условиях… Но если даже в её условиях появляется такое количество сумасшедших сограждан, то трудно представить, сколько их будет, когда эпидемия или какая-то иная чрезвычайная ситуация будет более серьёзной, и какой вред они нанесут человечеству (возможно, больший, чем основная причина эпидемии/ситуации; возможно, даже фатальный).

24.03.2021 07:38:25 Станислав (IP) Цитата #31
Я ж давно говорю, что на ВОЗовские картинки смотришь только ты (зачем-то)…
Я ж давно объяснял, зачем я смотрю статистику ВОЗ – она единственная глобальная. Есть ещё глобальная у Johns Hopkins University, но его числа практически совпадают с ВОЗовскими. А у всех остальных (в том числе по приведённой тобой ссылке выше) данные локальные.
…Чиновники-локдауны (для оправдания убийств и грабежей)…
А вот такое прозвище чиновников «от медицины» (точнее, «от пандемиии») мне нравится!.. >:-D Даже при ВОЗовской средней смертности от ковида закрытие всего явно наносит совокупно большой вред, чем приносит пользу. :-(
24.03.2021 08:28:52 SPQR (IP) Цитата #32
А тебе не кажется странным, что любая локальная статистика оказывается от 10 до 100 раз ниже глобальной? Где же люди мрут с таким избытком, чтобы дополнить до гопкинсовых цифр?
24.03.2021 11:19:31 Станислав (IP) Цитата #33
…Тебе не кажется странным, что любая локальная статистика оказывается от 10 до 100 раз ниже глобальной?
Не кажется, потому что это неправда (см. ниже).
Где же люди мрут с таким избытком, чтобы дополнить до гопкинсовых цифр?

Таблица стран по убыванию смертности:

Country Cases Deaths Mortality
Yemen 3520 772 21.93%
Mexico 2195772 198036 9.02%
Syrian Arab Republic 17583 1175 6.68%
Sudan 31147 1986 6.38%
Egypt 196061 11637 5.94%
Ecuador 312851 16478 5.27%
Montserrat 20 1 5.00%
China 102566 4849 4.73%
Bolivia (Plurinational State of) 264634 12060 4.56%
Afghanistan 56177 2466 4.39%
Somalia 10214 441 4.32%
Liberia 2042 85 4.16%
Zimbabwe 36684 1514 4.13%
United Republic of Tanzania 509 21 4.13%
Comoros 3666 146 3.98%
Bulgaria 307890 12188 3.96%
Mali 9330 361 3.87%
Eswatini 17290 668 3.86%
Bosnia and Herzegovina 154627 5938 3.84%
Niger 4918 185 3.76%
Guatemala 188119 6710 3.57%
Chad 4427 157 3.55%
Tunisia 245923 8569 3.48%
Peru 1466326 50198 3.42%
Iran (Islamic Republic of) 1808422 61877 3.42%
South Africa 1538451 52196 3.39%
Nicaragua 5251 176 3.35%
Malawi 33270 1098 3.30%
Hungary 586123 18703 3.19%
Greece 238830 7531 3.15%
El Salvador 63344 1983 3.13%
Australia 29206 909 3.11%
Italy 3400877 105328 3.10%
Gambia 5255 161 3.06%
Fiji 67 2 2.99%
The United Kingdom 4301929 126172 2.93%
Lesotho 10538 309 2.93%
North Macedonia 119828 3503 2.92%
Germany 2674710 74964 2.80%
Antigua and Barbuda 1033 28 2.71%
Indonesia 1465928 39711 2.71%
Belgium 839238 22728 2.71%
Senegal 37920 1016 2.68%
Colombia 2337150 62028 2.65%
Democratic Republic of the Congo 27571 726 2.63%
Algeria 116255 3061 2.63%
Slovakia 350551 9190 2.62%
Belize 12400 316 2.55%
Mauritania 17630 447 2.54%
Romania 900858 22268 2.47%
Brazil 11998233 294042 2.45%
Angola 21757 530 2.44%
Honduras 182409 4443 2.44%
Argentina 2245771 54545 2.43%
Canada 933785 22676 2.43%
Chile 938094 22359 2.38%
Poland 2089869 49761 2.38%
Spain 3228803 73543 2.28%
Myanmar 142246 3204 2.25%
Croatia 258745 5808 2.24%
Guyana 9649 215 2.23%
Gibraltar 4270 94 2.20%
Pakistan 630471 13863 2.20%
France 4227202 92094 2.18%
Russian Federation 4474610 95818 2.14%
Jersey 3224 69 2.14%
Kosovo 82969 1766 2.13%
Republic of Moldova 216094 4588 2.12%
Bahamas 8923 188 2.11%
Slovenia 206317 4258 2.06%
Portugal 817778 16784 2.05%
Puerto Rico 104516 2096 2.01%
Sierra Leone 3948 79 2.00%
Liechtenstein 2713 54 1.99%
Ireland 231119 4588 1.99%
Haiti 12722 251 1.97%
Ukraine 1565732 30431 1.94%
Suriname 9066 176 1.94%
Japan 457754 8861 1.94%
Philippines 671792 12972 1.93%
Paraguay 194122 3730 1.92%
Latvia 97586 1828 1.87%
Armenia 185020 3384 1.83%
United States of America 29537163 537260 1.82%
San Marino 4388 79 1.80%
Morocco 491834 8769 1.78%
Trinidad and Tobago 7855 140 1.78%
Sweden 744272 13262 1.78%
Guam 7574 134 1.77%
Albania 121544 2145 1.76%
Iraq 798547 14036 1.76%
Isle of Man 1486 26 1.75%
Other 745 13 1.74%
Austria 513968 8859 1.72%
Panama 350991 6044 1.72%
Saudi Arabia 385424 6613 1.72%
Republic of Korea 99421 1704 1.71%
Guernsey 821 14 1.71%
Kyrgyzstan 87537 1490 1.70%
Czechia 1475538 25055 1.70%
Lithuania 210202 3501 1.67%
Kenya 122040 2023 1.66%
Libya 152510 2513 1.65%
Switzerland 581539 9467 1.63%
Sao Tome and Principe 2157 34 1.58%
Madagascar 22616 355 1.57%
Guinea-Bissau 3568 55 1.54%
Guadeloupe 11095 169 1.52%
Bermuda 789 12 1.52%
Bangladesh 573687 8720 1.52%
Cameroon 38988 588 1.51%
Jamaica 35896 536 1.49%
Equatorial Guinea 6780 101 1.49%
Brunei Darussalam 206 3 1.46%
Ethiopia 188902 2674 1.42%
Congo 9564 134 1.40%
Rwanda 20896 292 1.40%
India 11686796 160166 1.37%
Costa Rica 211903 2896 1.37%
Zambia 86535 1182 1.37%
Montenegro 85763 1169 1.36%
Azerbaijan 246974 3366 1.36%
Viet Nam 2575 35 1.36%
Netherlands 1207806 16290 1.35%
Georgia 278178 3714 1.34%
Saint Lucia 4132 55 1.33%
Benin 6818 90 1.32%
Malta 28319 373 1.32%
Lebanon 441014 5808 1.32%
Dominican Republic 249776 3275 1.31%
Botswana 37559 485 1.29%
Sint Maarten 2101 27 1.29%
Kazakhstan 283027 3586 1.27%
Northern Mariana Islands (Commonwealth of the) 158 2 1.27%
Central African Republic 5087 64 1.26%
Nigeria 161868 2030 1.25%
Monaco 2182 27 1.24%
Mauritius 812 10 1.23%
New Zealand 2112 26 1.23%
Luxembourg 59497 719 1.21%
Togo 8960 104 1.16%
Namibia 42653 494 1.16%
Burkina Faso 12559 145 1.15%
Mozambique 66306 747 1.13%
Finland 72073 808 1.12%
Jordan 544724 5985 1.10%
Barbados 3551 39 1.10%
Nepal 276056 3019 1.09%
Oman 151528 1629 1.08%
South Sudan 9890 106 1.07%
occupied Palestinian territory, including east Jerusalem 254006 2708 1.07%
Denmark 226277 2402 1.06%
Turkey 3035338 30178 0.99%
Venezuela (Bolivarian Republic of) 151123 1493 0.99%
Papua New Guinea 3758 37 0.98%
Andorra 11545 113 0.98%
Uruguay 81537 792 0.97%
Cabo Verde 16517 160 0.97%
Djibouti 6658 64 0.96%
Aruba 8771 82 0.93%
Serbia 555897 4966 0.89%
United States Virgin Islands 2824 25 0.89%
Uganda 40687 339 0.83%
Estonia 97456 809 0.83%
Ghana 89787 731 0.81%
Mayotte 19006 151 0.79%
Bonaire 1045 8 0.77%
Uzbekistan 81559 622 0.76%
French Polynesia 18587 141 0.76%
Norway 86939 649 0.75%
Israel 828090 6101 0.74%
Saint Martin 1633 12 0.73%
Turks and Caicos Islands 2294 16 0.70%
Belarus 311428 2166 0.70%
Tajikistan 13714 91 0.66%
British Virgin Islands 154 1 0.65%
Grenada 154 1 0.65%
Martinique 7264 47 0.65%
Sri Lanka 90514 551 0.61%
Gabon 18078 108 0.60%
Guinea 18945 113 0.60%
Réunion 14631 87 0.59%
Cuba 67476 397 0.59%
Saint Vincent and the Grenadines 1700 10 0.59%
Cyprus 42628 245 0.57%
Kuwait 220455 1233 0.56%
Côte d’Ivoire 40601 222 0.55%
French Guiana 16764 87 0.52%
Iceland 6119 29 0.47%
Seychelles 3798 16 0.42%
Cayman Islands 475 2 0.42%
Curaçao 5997 24 0.40%
Malaysia 334156 1238 0.37%
Bahrain 136741 502 0.37%
United Arab Emirates 442226 1445 0.33%
Thailand 28277 92 0.33%
Wallis and Futuna 327 1 0.31%
Maldives 22662 66 0.29%
Burundi 2628 6 0.23%
Eritrea 3118 7 0.22%
Cambodia 1788 4 0.22%
Qatar 174228 274 0.16%
Faroe Islands 661 1 0.15%
Saint Barthélemy 776 1 0.13%
Bhutan 869 1 0.12%
Mongolia 5186 5 0.10%
Singapore 60208 30 0.05%
American Samoa 0 0 0.00%
Anguilla 22 0 0.00%
Cook Islands 0 0 0.00%
Democratic People's Republic of Korea 0 0 0.00%
Dominica 157 0 0.00%
Falkland Islands (Malvinas) 51 0 0.00%
Greenland 31 0 0.00%
Holy See 26 0 0.00%
Kiribati 0 0 0.00%
Lao People's Democratic Republic 49 0 0.00%
Marshall Islands 4 0 0.00%
Micronesia (Federated States of) 0 0 0.00%
Nauru 0 0 0.00%
New Caledonia 116 0 0.00%
Niue 0 0 0.00%
Palau 0 0 0.00%
Pitcairn Islands 0 0 0.00%
Saba 6 0 0.00%
Saint Kitts and Nevis 44 0 0.00%
Saint Pierre and Miquelon 24 0 0.00%
Samoa 4 0 0.00%
Sint Eustatius 20 0 0.00%
Solomon Islands 18 0 0.00%
Timor-Leste 335 0 0.00%
Tokelau 0 0 0.00%
Tonga 0 0 0.00%
Turkmenistan 0 0 0.00%
Tuvalu 0 0 0.00%
Vanuatu 3 0 0.00%

Указанная «твоим» последним исследователем средняя смертность в 0,23% (и ниже) наблюдается только в следующих странах:

  • Burundi
  • Eritrea
  • Cambodia
  • Qatar
  • Faroe Islands
  • Saint Barthélemy
  • Bhutan
  • Mongolia
  • Singapore
  • American Samoa
  • Anguilla
  • Cook Islands
  • Democratic People's Republic of Korea
  • Dominica
  • Falkland Islands (Malvinas)
  • Greenland
  • Holy See
  • Kiribati
  • Lao People's Democratic Republic
  • Marshall Islands
  • Micronesia (Federated States of)
  • Nauru
  • New Caledonia
  • Niue
  • Palau
  • Pitcairn Islands
  • Saba
  • Saint Kitts and Nevis
  • Saint Pierre and Miquelon
  • Samoa
  • Sint Eustatius
  • Solomon Islands
  • Timor-Leste
  • Tokelau
  • Tonga
  • Turkmenistan
  • Tuvalu
  • Vanuatu

Весёлая компашка, не так ли? :-)

24.03.2021 11:42:58 SPQR (IP) Цитата #34
Видимо, отличаются самым высоким уровнем здравоохранения!
(на самом деле таблица просто некорректная, в той же Германии те же 0,2 примерно (в тех самых локальных исследованиях, а не минздравовской брехне))
24.03.2021 11:52:30 Станислав (IP) Цитата #35
Видимо, [перечисленные страны с низкой смертностью] отличаются самым высоким уровнем здравоохранения!
Да нет, просто коронавирус можно административно запрещать, как в Туркменистане. >:-D
…Таблица просто некорректная – в той же Германии те же 0,2[%] примерно (в тех самых локальных исследованиях, а не минздравовской брехне).
Таблица такая, какая есть по официальным данным (которую тебе почему-то удобно называть «минздравовской брехнёй»). А вот что по-настоящему некорректно, так это, как ты, делать глобальные выводы на основе слишком локальных исследований (типа, в таком-то ТСЖ такого-то немецкого города смертность составила 0,2%).
24.03.2021 13:35:59 SPQR (IP) Цитата #36
Так дело в том, что любые локальные (уровня городов/областей) исследования (за исключением, разве что, мифической Ухани) показывают на порядок-два меньшие результаты, чем то же на уровне стран (за исключением всяких странных околонулевых). То есть мы нигде конкретно не видим высокой смертности, это обязательно какая-то странная абстракция, где откуда-то вдруг образуется совершенно фантастический скачок.
24.03.2021 14:38:16 Станислав (IP) Цитата #37

Ну вот я тебе декомопозировал глобальную статистику до уровня стран – давай ссылку на источник, который позволит нам декомпозировать дальше, например,

CountryCasesDeathsMortality
Germany2674710749642.80%

чтобы по областям (а потом и городам) увидеть, где смертность 0,2%, а где больше, так что в среднем по Германии получается аж 2,8%.

25.03.2021 09:24:24 SPQR (IP) Цитата #38
И тут я наткнулся на языковой барьер… Нашёл разве что коховый.
25.03.2021 13:33:22 Станислав (IP) Цитата #39

Не нашёл там ни способа автоматически перевести страницу (она как-то так сделана, что встроенный переводчик Google Chrome не осилил), ни суммарных данных по регионам. Но по твоей наводке нашёл их на другой странице того же института:

















































































































BundeslandFälleTodesfälleMortalität
Brandenburg8469732673.86%
Thüringen8975432563.63%
Saarland310269212.97%
Hessen21003762292.97%
Schleswig-Holstein4781514182.97%
Rheinland-Pfalz11178132852.94%
Mecklenburg-Vorpommern287848372.91%
Bayern480909130892.72%
Niedersachsen18797147732.54%
Baden-Württemberg34967185922.46%
Nordrhein-Westfalen588901140292.38%
Hamburg5814813642.35%
Berlin14099630222.14%
Bremen200613981.98%
Sachsen2133478290.39%
Sachsen-Anhalt692822670.39%
Gesamt2713180754402.78%

Как ты можешь видеть, разброс смертности по регионам Германии есть, почти до 10 раз, но в среднем нет такого, чтобы везде в 10 раз меньше, чем в остальном мире.

25.03.2021 14:43:17 SPQR (IP) Цитата #40
Опять же странное распределение, нижние два резко (в 5 раз) ниже третьего и далее. Опять ощущение, что где-то нолик пририсовывают или стирают. Дальше надо методики подсчёта копать.
Все 1 2 3 4
Добавьте свой комментарий или войдите, чтобы подписаться/отписаться.
OpenId
Предпросмотр Улыбка Подмигивание Дразнит Оскал Смех Огорчение Сильное огорчение Шок Сумасшествие Равнодушие Молчание Крутизна Злость Бешенство Смущение Сожаление Влюблённость Ангел Демон Вопрос Восклицание Жирный Курсив Подчёркивание Зачёркивание Размер шрифта Гиперссылка Цитата
Загрузка…