Від початку пандемії COVID-19, враховуючи інтенсивність поширення збудника, рівень захворюваності, важкість клінічного перебігу захворювання серед груп ризику, відсутність етіотропної терапії, вся надія на стабілізацію ситуації покладається на впровадження ефективних вакцин. 8 грудня 2020 р. вже ввійшло в історію, як переломний етап в боротьбі з пандемією COVID-19 – розпочата масова вакцинація проти COVID-19 у Великій Британії. 11 грудня 2020 р. Україна отримала від COVAX офіційне схвалення на отримання вакцини від COVID-19.

Станом на 22 грудня 2020 р. в Україні вже затверджений план вакцинації населення від COVID-19, згідно з яким передбачається вакцинувати протягом 2021-2022 рр. щонайменше 50% населення (20 млн. осіб). Однак наразі в країні залишається лише один спосіб протидії епідемії COVID-19 – посилення та реалізація карантинних та інших протиепідемічних заходів. За прогнозами дослідників проєкту «Форсайт COVID-19» покращення епідемічної ситуації з COVID-19 при відсутності вакцинації можна очікувати в Україні в квітні 2021 р. Впровадження ефективної вакцинації зможе прискорити процес виходу з цієї епідемії.

1.1. Ризик інтенсифікації епідемічного процесу вакцинокерованих інфекцій в умовах епідемії COVID-19 в Україні
Разом з COVID-19, з яким людство живе вже майже рік, не варто упускати з під уваги контроль епідемічного благополуччя за іншими, не менш небезпечними хворобами, проти яких в Україні проводиться планова вакцинація за віком (туберкульоз, дифтерія, кашлюк, правець, гепатит В, поліомієліт, кір, краснуха, епідемічний паротит, гемофільна інфекція типу b), що визначено Календарем щеплення. Починаючи з 2009 р., рівні охоплення щепленнями населення почали стрімко зменшуватися. Цьому сприяло багато чинників, серед яких визначальними були посилення неоднозначного ставлення населення до вакцинації, нестача імунобіологічних препаратів (вакцин) в окремі роки. Зазначені обставини спричинили загострення протягом останнього десятиріччя епідемічної ситуації з багатьох інфекційних хвороб, для яких існують засоби специфічної профілактики. Наразі до суттєвих чинників, що впливають на стан вакцинопрофілактики, додалася епідемія COVID-19, значно посилюючи цю багаторічну для України негативну ситуацію.

На сьогодні метою на глобальному рівні є ерадикація (повна ліквідація) поліомієліту та елімінація (припинення циркуляції ендемічного вірусу) кору. Для того, щоб цього досягти, у всіх країнах охоплення щепленнями цільових груп проти цих інфекцій повинно постійно підтримуватися на рівні ≥90% (основним критерієм для оцінки прийнято вважати рівень охоплення дітей віком до 1 року включно). В Україні в 2015 р. був зареєстрований спалах поліомієліту, у 2012 – 2014 рр. спостерігався епідемічний підйом захворюваності на кір, у 2017 – 2019 рр. мала місце безпрецедентна за масштабами в післявакцинальний період епідемія кору, причиною яких стали критично низькі рівні охопленням щепленнями проти цих інфекцій протягом тривалого періоду.

Рівні охоплення вакцинацією (у 1 рік) і ревакцинацією (у 6 років) дітей комбінованою вакциною проти кору, епідемічного паротиту та краснухи (КПК) згідно з Календарем щеплень за останнє десятиліття наведені на рис. 1, де показано недопустиме зниження цих показників у період 2009 – 2016 рр. Це призвело до втрати контролю над епідемічним процесом кору. Станом на 01.11.2020 р. в Україні зареєстровано 262 випадки кору, у той час, як за аналогічний період 2019 р. – 57 128. Спостерігається завершення епідемії кору за рахунок природного проепідемічування населення та вакцинальних заходів.

Рис. 1. Рівень охопленнями щепленнями проти кору, епідемічного паротиту та краснухи (КПК-1 та КПК-2) в Україні за період 2008–01.11.2020 рр., (%)

У той же час, виникає занепокоєння щодо досить низьких рівнів охоплення щепленнями КПК станом на 01.11.2020 р. (середній показник для КПК-1 становить 67%, для КПК-2 – 72,6%) та ризиків не досягти рівня ≥ 90% на кінець року (табл. 1). На окрему увагу заслуговують адміністративні регіони, де ці показники мають мінімальні значення (відповідно 52,2 – 60,0% і 54,9 – 66,8%). Такий стан призводить до поступового накопичення сприйнятливого до інфекції прошарку дітей та ризику нової епідемії через декілька років.

Таблиця 1. Регіони України з найнижчими рівнями охоплення
щепленнями вакциною КПК станом на 01.11.2020р.

КПК-1 ( 1 рік)		КПК-2 ( 6 років)
Україна	67,0%	Україна	72,6%
Закарпатська обл.	52,0%	Львівська обл.	54,9%
Харківська обл.	54,4%	Івано-Франківська обл.	62,1%
Львівська обл.	56,9%	Рівненська обл.	66,2%
Чернівецька обл.	58,8%	Вінницька обл.	65,9%
Херсонська обл.	60,9%	Запорізька обл.	66,8%

Схожою є ситуація з вакцинацією проти поліомієліту. На рисунку 2 наведені дані про охоплення 3 щепленнями дітей віком до 1 року (поліо-3) та 4 щепленнями – віком 18 міс. (поліо-4) згідно з Календарем щеплень протягом 2008–01.11.2020 рр. Накопичення прошарку невакцинованих дітей за роками (2009–2014 рр.) стало причиною спалаху поліомієліту в 2015 р. Для стабілізації ситуації було проведено 3 тури додаткової імунізації (2 – у 2015 р. і 1 – у 2016 р.) із загальною кількістю щеплень 6114514, які отримали діти віком від 2 міс. до 10 років. Це потребувало додаткових зусиль з боку системи охорони здоров’я України, міжнародних організацій тощо. Зазначимо, що Європейський регіон ВООЗ 21 червня 2002 р. був сертифікований як вільний від поліомієліту.

Це ставить перед країнами, що входять до його складу, зобов’язання підтримувати статус вільних від поліомієліту територій. Головною складовою стратегії підтримування цього статусу є належна вакцинація. У зв’язку з цим рівні планової вакцинації, які продовжували бути вкрай незадовільними протягом 2016 – 2019 рр. і є недостатніми на 01.11.2020 р., сприяють ризику погіршення епідемічної ситуації в будь-який час.

Рис. 2. Рівень охопленням щеплення проти поліомієліту (поліо-3 та поліо-4) в Україні за період 2008–01.11.2020 рр.

Рівні охоплення суттєво відрізняються за адміністративними регіонами і потребують особливої уваги там, де їх значення є найнижчими (табл. 2). В таблиці 2 наведені регіони, в яких відмічаються значно нижчі від середнього в Україні рівні вакцинації проти поліомієліту у дітей першого року життя станом на 01.11.2020 р.

Таблиця 2. Регіони з найнижчими рівнями охопленням щепленнями
проти поліомієліту станом на 01.11.2020 р.

Поліо-3 ( до 1 року)		Поліо-4 ( до 18 міс.)
Україна	66,1%	Україна	69,3%
Харківська обл.	56,3%	Закарпатська обл.	49,8%
Львівська обл.	54,2%	Львівська обл.	49,3%
Чернівецька обл.	54,8%	Одеська обл.	59,0%
Тернопільська обл.	59,1%	Херсонська обл.	59,0%
Одеська обл.	60,2%	Рівненська обл.	60,0%

Ще одним важливим показником для оцінки дієвості системи профілактики інфекційних хвороб шляхом вакцинації є показники рівня охоплення проти правця, дифтеріі та кашлюка (адсорбована вакцина проти кашлюка, дифтерії та правця – АКДП) 3 щепленнями дітей віком до 1 року (АКДП-3) та 4 щепленнями – дітей віком до 18 міс. (АКДП-4) (рис. 3). Наведені дані за 2008–01.11.2020 рр. дозволяють стверджувати, що в Україні ці показники є недостатніми для формування належного популяційного імунітету проти дифтерії та кашлюка.

Рис. 3. Рівень охопленням щеплення проти кашлюка, дифтерії та правця (АКДП-3 та АКДП-4) в Україні за період 2008 – 01.11.2020 рр., (%)

В таблиці 3 наведені регіони, в яких відмічаються значно нижчі від середнього в Україні рівні вакцинації проти кашлюка, дифтерії та правця у дітей першого та другого року життя станом на 01.11.2020 р.

Таблиця 3. Регіони України з найменшими рівнями охоплення щепленнями проти кашлюка, дифтерії та правця (АКДП-3 та АКДП-4) станом на 01.11.2020 р.

АКДП-3 (до 1 року)		АКДП-4 (до 18 міс.)
Україна	64,8%	Україна	66,4%
Закарпатська обл.	49,9%	Львівська обл.	49,8%
Чернівецька обл.	54,5%	Закарпатська обл.	46,4%
Львівська обл.	56,1%	Донецька обл.	53,2%
Харківська обл.	57,8%	Івано-Франківська обл.	56,5%
Тернопільська обл.	62,2%	Рівненська обл.	58,1%

Згідно зі формою звітності №1 «Звіт про окремі інфекції та паразитарні захворювання за листопад та 11 місяців 2019/2020 рр», наданою ДУ «Центром громадського здоров’я МОЗ України», станом на 01.11.2020 р. жодного випадку дифтерії в 2020 р. не було зареєстровано. У той же час, у 2019 р. було зареєстровано 21 випадок (0,05 на 100 000 населення). Також на 01.11.2020 р. майже вдвічі знизилася захворюваність на кашлюк (1039 зареєстрованих випадків проти 2063 випадків у 2019 р.). Ураховуючи подальше накопичення прошарку незахищених проти цих інфекційних хвороб, така ситуація обумовлена позитивним впливом карантинних заходів проти COVID-19, які діють і проти інших інфекцій із крапельним механізмом передачі збудника.

Треба зазначити, що загалом для всіх хвороб (за винятком грипу і ГРВІ), котрі реєструють у звітній формі №1, станом на 01.11.2020 р. в порівнянні з аналогічним періодом 2019 р., спостерігається тенденція до зниження. Однак таке, начебто, благополуччя є тимчасовим і дуже нестабільним, особливо щодо вакцинокерованих інфекцій. Тому проблема вакцинопрофілактики населення повинна розглядатися як одна з провідних у системі біологічної безпеки населення країни з відповідними рішеннями та діями.

1.2. Тенденції захворюваності на ГРВІ, грип та COVID-19 сезону 2020-2021 рр. в Україні

Аналізуючи захворюваність на грип і ГРВІ сезону 2020–2021 рр. за доступними даними, наданими на офіційному сайті ДУ «Центр громадського здоров’я МОЗ України», надзвичайно швидко відбувався приріст захворюваності на ці інфекції до 47-го тижня в усі регіонах України з перевищенням епідпорогу. З 49-го по 51-й тижні відмічається помітне зниження кількості зареєстрованих випадків ГРВІ та грипу (рис. 4). Всього від початку сезону (з 40-го по 51-й тижні 2020 р.) офіційно перехворіло 5,4% населення України (Інформаційний бюлетень «Грип та ГРВІ в Україні» 51 тиждень (14 – 20.12.2020)). За останні 49-51-ий тижні сезону 2020 – 2021 рр. не було виділено жодного штаму вірусу грипу. Тільки на 48- му тижні було визначено 4 віруси грипу від початку сезону, з котрих 3 штами відносилися до типу В і один типу А.

Рис. 4. Динаміка захворюваності на грип та ГРВІ
(Джерело: ДУ «Центр громадського здоров’я МОЗ України»)

Між кількістю зареєстрованих випадків ГРВІ та грипу і кількістю зареєстрованих випадків COVID-19 в Україні, як і в попередні періоди, продовжується відмічатися залежність, що підтверджується високим кореляційним зв’язком (рис. 5).

Рис. 5. Динаміка захворюваності на COVID-19 та грип і ГРВІ за тижнями 2020 р.
(в абсолютних значеннях)

В одному із висновків попереднього дослідження (Форсайт COVID-19: напередодні можливого повного локдауну) поясненням збільшення кількості випадків ГРВІ та грипу на фоні зростання реєстрованих випадків COVID-19 (40-47-й тижні 2020 р.) була недостатня діагностика випадків COVID-19, коли пацієнти з легким або середньої важкості перебігом захворювання офіційно реєструвалися як з діагнозом грип та ГРВІ. Виходячи з цього, логічно припустити, що одночасне зниження кількості випадків ГРВІ та грипу і випадків COVID-19 протягом 48-го – 51-го тижнів є свідченням тенденції до зниження захворюваності на COVID-19 в країні (рис. 6). Однак динаміка зниження кількості зареєстрованих випадків COVID-19, одночасне зростання кількості госпіталізованих з цим захворюванням (що зумовлено важкістю його клінічного перебігу, та збільшення летальності протягом 50 –го та до 51-го тижнів 2020 р., рис. 7) дають підставу припускати, що скоріше всього є велика прогалина в діагностиці випадків COVІD-19.

Рис. 6. Динаміка зареєстрованих випадків COVID-19 та кількості госпіталізацій пацієнтів із COVID-19 протягом 45–51-го тижнів 2020 р.

Рис. 7. Динаміка летальності при COVID-19 протягом 45 – 51-го тижнів 2020 р.
(в абсолютних числах)

Поясненням цьому з найбільшою ймовірністю є зменшення звернень за медичною допомогою хворих із легким перебігом захворювання, що сприяє зменшенню офіційних реєстрацій випадків як COVD-19, так і ГРВІ і грипу. За досить тривалий період епідемії COVID-19, що триває з березня 2020 р., населення країни вже спокійніше реагує на COVID-19. При підтвердженні діагнозу методом ПЛР в одного з членів сім’ї, інші, за умов легкого перебігу захворювання та необов’язковості отримання лікарняного, часто не звертаються за медичною допомогою. Крім того, додатковою причиною зниження зареєстрованої захворюваності на COVID-19 на 49-му тижні стали складні погодні умови (ожеледиця), котрі тривали до 4 діб практично по всій Україні, що значно ускладнило мобільність населення (як зниження інтенсивності контактів, так і звернення за медичною допомогою).

2. Стан мобільності населення України у порівнянні з іншими країнами Європи

Показники мобільності населення в європейських країнах станом на третю декаду грудня 2020 р. продовжують залишатися на рівні нижчому у порівнянні з початком року, що пов’язано з продовженням жорсткого режиму запровадження карантинних заходів. Нижче рівня 50% мають Італія та Іспанія. В межах від 50% до 80% коливається мобільність населення в Польщі, Румунії та Швеції. На фоні цієї динаміки показники мобільності в Україні залишаються значно вищими, що свідчить як про неналежне ставлення населення країни до обмежувальних заходів, так і про недостатній рівень реальних вимог з боку контролюючих органів за дотримання цих заходів. Середнє значення пішої і автомобільної мобільності в Україні за останні 2 тижні складає 120 % у порівнянні з початком року і коливається у діапазоні 110% – 130% (рис. 8). Передбачається, що під час новорічних свят і післясвяткових вихідних ці показники можуть мати тенденцію до більшого зростання, що негативно вплине на погіршення епідеміологічної ситуації.

Рис. 8. Динаміка мобільності населення в Україні та країнах Європи під час карантинних заходів

3. Аналіз територіальної нерівномірності поширення пандемії COVID-19 на території України та інших країн Європи

Пандемічна ситуація в країнах Європи після літнього етапу певної стабілізації знову почала погіршуватися з настанням осінньо-зимового періоду. Це пов’язано зі збільшенням ділових контактів населення країн Європи, особливо наприкінці 2020 року, підвищеною активністю населення під час Різдвяних свят та у передноворічний період, появою нових штамів коронавірусу, які мають швидші темпи поширення, зокрема у Великій Британії.

Протягом грудня 2020 року кількість щодобових випадків досягала 40 тисяч у Великій Британії, Німеччині та Росії (понад 30 тис.), Туреччині (понад 20 тис.). До групи країн з високим рівнем виявлення нових випадків відносяться Франція, Польща, Італія та Україна. У значній частині європейських країн триває режим локдауну: Велика Британія, Нідерланди, Німеччина, Польща, Греція дотримуються посиленого локдауну (рис. 9). Разом з тим, певний спад захворюваності відбувся в Іспанії. Порівняно низькими є показники кількості нових випадків у Балканських та Скандинавських країнах.

У Великій Британії, Росії та Сербії розпочались компанії з вакцинації населення. Країни Європейського Союзу зараз перебувають в очікуванні дозволу на застосування вакцин.

Рис. 9. Нові випадки зараження станом на кінець третьої декади грудня 2020 року

Порівняльна динаміка для регіону Східної Європи (Росії, України, Білорусі, Молдови та Казахстану) показує, що епідемічна ситуація в країнах цієї групи залишається складною. В Росії загальна кількість випадків наближається до 3 млн. В Україні на цьому тижні кількість зареєстрованих випадків захворювань перетнула психологічну позначку у 1 млн. Казахстан, Білорусь та Молдова мають схожі траєкторії розвитку епідеміологічної ситуації.

На рис. 10 наводиться інфографіка, побудована за даними видання FinancialTimes: (Financial Times analysis of data from the European Centre for Disease Prevention and Control, the Covid Tracking Project, the UK Government coronavirus dashboard, the Spanish Ministry of Health and the Swedish Public Health Agency. Data updated December242020 Interactive version: ft.com/covid19).

Рис. 10. Кумулятивна динаміка захворюваності в країнах Східної Європи

Динаміка нових випадків за середніми семиденними значеннями показує, що в Росії після певної стабілізації знову почалось зростання кількості нових випадків. Казахстан, Молдова та Білорусь показують стабільну динаміку нових випадків з невеликою тенденцією до зниження. В Україні з початку грудня спостерігається стійка тенденція до зниження числа нових випадків, яка стабілізувалась на рівні 10 тисяч на добу (рис. 11).

Рис. 11. Нові випадки в країнах Східної Європи (середнє значення за сім днів)

Кумулятивна динаміка захворюваності на 100 тис. населення в країнах Східної Європи залишається без істотних змін. Найбільші показники у цій групі має Молдова, де кількість випадків за останній місяць досягла 5000 на 100 тис. населення. За цим показником Молдова значно вирізняється у групі. Україна, Росія та Білорусь мають подібну динаміку за цим показником (1500 – 2500 випадків). Казахстан має найнижчий показник у групі на рівні 1000 випадків на 100 тисяч населення (рис. 12).

Рис. 12. Кумулятивна динаміка захворюваності на 100 тис. населення за країнами Східної Європи

У регіоні Центральної Європи, країн-сусідів України, до якого відносяться Польща, Румунія, Словаччина, Угорщина, Болгарія протягом останнього часу істотних змін не відбулось. Найбільша кількість нових випадків фіксується у Польщі, де більше 1,2 млн. випадків захворювання. Друге місце за зростанням динаміки нових випадків займає Румунія. За останній місяць для цієї групи характерна стабілізація числа нових випадків (рис. 13).

Рис. 13. Кумулятивна динаміка захворюваності в країнах Центральної Європи

Динаміка нових випадків за середніми семиденними значеннями показує, що у більшості країн регіону Центральної Європи відбувається зменшення цього показника. У Польщі він впав з 24 тис. до 10 тис. випадків на добу і став співставним з Україною. В той же час у Словаччині відбувається певне зростання кількості нових випадків. За цим показником Словаччина вже випереджає Болгарію та зрівнялась з Угорщиною. Це свідчить, що політика суцільного тестування населення, яку запровадив уряд Словаччини, дозволяє виявити приховану частину хворих людей і вийти на реальну статистику поширення COVID-19 (рис. 14).

Рис. 14. Нові випадки в країнах Центральної Європи (середнє значення за сім днів)

Відображення кумулятивних показників у розрахунку на 100 тис. населення в країнах Центральної Європи показує, що епідеміологічна ситуація у всіх країнах цього регіону дуже схожа за своєю динамікою. На даний час захворюваність у всіх країна регіону знаходиться у діапазоні 2500 – 3500 випадків на 100 тисяч населення (рис. 15).

Рис. 15. Кумулятивні випадки на 100 тис. населення в країнах Центральної Європи

В регіоні Західної Європи були розглянуті країни: Італія, Франція, Іспанія, Велика Британія, Німеччина. Незважаючи на стабілізацію ситуації у Франції, країна продовжує займати лідируючу позицію у групі з кількістю випадків у 2,5 млн. У грудні значно погіршилась ситуація у Великій Британії, де спостерігається зростання кількості нових випадків, що пов’язано з виявленням нового штаму коронавірусу. Також в цій групі змінилася ситуація в Італії та Іспанії. Зараз Італія випереджає Іспанію за кількістю захворювань. Німеччина, в якій ситуація характеризується збільшенням добового числа нових випадків, займає останнє місце в групі (рис. 16).

Рис. 16. Кумулятивна динаміка захворюваності в країнах Західної Європи

Динаміка нових випадків за середніми семиденними значеннями показує, що після стабілізації у листопаді – початку грудня за рахунок жорстких заходів під час локдауну в країнах цього регіону знову спостерігається тенденція до зростання захворюваності. Особливо високими темпами зростає кількість щодобових випадків у Великій Британії, де вона збільшилась з 15 до 40 тис. Побоювання щодо поширення нового штаму коронавірусу змусили багато країн Європи припинити авіасполучення з Об’єднаним Королівством.

Ускладнення ситуації у Великій Британії призвело до впровадження локдауну для понад 16 млн мешканців Англії та відмови від послаблень на Різдвяні свята через виявлення нового штаму коронавірусу, який виявився на 70% більш заразним, ніж звичайний. З новим штамом пов’язують стрімке зростання кількості заражень, що спостерігається у Великій Британії протягом останніх двох тижнів.

Високими темпами приросту захворюваності вирізняється також Німеччина. Певна тенденція до зменшення кількості випадків спостерігається тільки у Італії (рис. 17).

Рис. 17. Нові випадки в країнах Західної Європи (середнє значення за сім днів)

Відображення кумулятивних даних у розрахунку на 100 тис. населення в країнах Західної Європи показує, що найбільші відносні показники має Іспанія (майже 4000 випадків на 100 тис. населення), Франція, Італія, Велика Британії. Для Німеччини, де чисельність населення дуже висока, цей показник є дещо нижчим (рис. 18).

Рис. 18. Кумулятивні випадки на 100 тисяч населення в країнах Західної Європи

За кількістю випадків на 100 тис. населення за останні 14 днів показник України становить 374,0 станом на 24.12. 2020 і має тенденцію до зменшення. Це дозволяє Україні входити до групи країн Європи з помірними показниками захворюваності. Найвищий рівень захворюваності на 100 тис. населення за останні 14 днів фіксується в країнах з низькою кількістю населення: Литві, Грузії, Сербії, Словенії, Чорногорії. Достатньо високий рівень фіксується в Чехії, Словааччині, Данії, Швейцарії, Нідерландах, Швеції. Відносно стабільною ситуація є в Скандинавських країнах, Греції та Казахстані (рис. 19).

Рис. 19. Кількість випадків на 100 тис. населення в країнах Європи за останні 14 днів станом на 25.12. 2020

За показником зміни у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів до попередніх 7 днів зростання від 150% до 200% має Ірландія, від 100% до 150% - Франція, Німеччина, Велика Британія, Чехія, Росія, Норвегія. Україна, як і більшість Східно та Центрально-європейських країн має тенденцію до зменшення кількості нових випадків (рис. 20).

Рис. 20. Зміна у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів до попередніх 7 днів станом на 25.12.2020

Кількість випадків з летальним завершенням в Європі стабілізувалась на рівні 2,1%. Найбільша кількість летальних випадків фіксується в Італії, Росії, Німеччині, Великій Британії та Польщі. 89% всіх летальних випадків, за якими є інформація, - люди старші за 65 років. 56% всіх померлих - чоловіки. 96% всіх померлих, по яких є інформація, мали як мінімум одне супутнє захворювання, найчастіше серцево-судинне (83%).

Україна увійшла до групи європейських країн з підвищеним рівнем летальних випадків разом з Францією та Туреччиною (рис. 21).

Рис. 21. Щоденна кількість летальних випадків від COVID-19 станом на кінець третьої декади листопада 2020 року

Аналіз надлишкової смертності в країнах Європейського Союзу за даними EuroMOMO вказує на значне підвищення цього рівня у порівнянні з відповідними показниками 2018 та 2019 років, що співпадає з першою та другою хвилями захворювань на коронавірус. Підвищена надлишкова смертність спостерігається переважно серед людей у віці 45 років і старше.

Рис. 22. Щотижнева надлишкова смертність в країнах Європейського Союзу у 2020 р. у порівнянні з 2018 та 2019 роками (Джерело: The EuroMOMO)

В групі країн Східної Європи Росія має найгірші показники смертності, де середнє значення за сім днів кількості летальних випадків перевищує 550 осіб. За останній два тижні відбулась певна стабілізація ситуації в Україні на рівні середнього значення за сім днів – 200 осіб. В Молдові, Білорусі та Казахстані летальність має стабільно низькі добові показники (рис. 23).

Рис. 23. Нові летальні випадки в країнах Східної Європи (середнє значення за сім днів)

В групі країн Центральної Європи в Польщі, на фоні зниження захворюваності, також скорочуються добові показники кількості летальних випадків з 500 до 350 осіб. В той же час спостерігається зростання кількості летальних випадків в Угорщині та Словаччині. Ситуація в Болгарії залишається стабілізованою на рівні 100 – 150 летальних випадків на добу. Позитивна динаміка спостерігається тільки в Румунії, яка поступово знижує кількість летальних випадків до рівня Болгарії (рис. 24).

Рис. 24. Нові летальні випадки в країнах Центральної Європи (середнє значення за сім днів)

В країнах Західної Європи позитивна динаміка зменшення летальності спостерігається в Італії, Франції та Іспанії. В той же час в Німеччині спостерігається найвищий рівень летальності за весь час з початку епідемії (до 650 випадків), що виводить її на перше місце за добовою кількістю летальних випадків в регіоні. Також, на фоні зростання абсолютної кількості нових випадків захворювання, відбувається збільшення летальних випадків у Великій Британії (рис. 25).

Рис. 25. Нові летальні випадки в країнах Західної Європи (середнє значення за сім днів)

Згідно з рекомендаціями Ради ЄС про скоординований підхід до обмеження вільного пересування через коронавірус передбачено поділ країн на зелену, помаранчеву, червону та сіру зони відповідно до епідеміологічної ситуації. Щотижня держави-члени ЄС надають Європейському центру профілактики та контролю захворювань (ECDC) дані за наступними трьома критеріями:

кількість нових зареєстрованих випадків на 100 тисяч населення за останні 14 днів;
кількість тестів на 100 тисяч населення, проведених за останній тиждень;
відсоток позитивних тестів, проведених за останній тиждень.

На основі цих даних ECDC щотижнево публікує карту країн-членів ЄС з розбивкою по регіонах, аби допомогти державам-членам приймати рішення щодо обмежень. Регіони поділені на 4 зони:

зелену, якщо показник нових випадків за 14 днів нижчий від 25, а відсоток позитивних результатів тестів нижчий за 4%;
помаранчеву, якщо показник нових випадків за 14 днів нижчий від 50, але відсоток позитивних результатів тестів складає 4% або вище, або, якщо показник нових випадків за 14 днів становить від 25 до 150, а відсоток позитивних результатів тестів нижчий за 4%;
червону, якщо показник нових випадків за 14 днів становить 50 або вище, а рівень позитивності тестування складає 4% або вище, або якщо показник нових випадків за 14 днів перевищує 150;
сіру, якщо інформації недостатньо або показник тестування нижчий за 300.

За даними European Centre for Disease Prevention and Control станом на 24 грудня 2020 р. до червоної зони потрапила більшість країн Європейського Союзу. Помаранчева зона включає Ірландію, більшість регіонів Норвегії та Фінляндії, Грецію, Мадейру. До зеленої зони потрапила територія Гренландії та окремі регіони Норвегії (рис. 26).

Рис. 26. Поділ країн ЄС на зони відповідно до епідеміологічної ситуації станом на 24.12.2020 (Джерело: European Centre for Disease Prevention and Control)

4. Аналіз поширення епідемії COVID-19 і госпіталізації хворих в розрізі регіонів України

Відповідно до критеріїв Міністерства охорони здоров’я України до показників, за якими здійснюється послаблення протиепідемічних заходів відносяться: охоплення тестуванням, кількість нових випадків на 100 тисяч населення за останні 14 днів та завантаженість ліжок за останні 5 днів.

Станом на кінець третьої декади грудня 2020 року у всіх регіонах України перевищено рівень сорока нових випадків на 100 тис. населення за останні 14 днів. В середньому для України цей показник складає 373,9 випадки станом на 25.12.2020. Незважаючи на те що у порівнянні з початком грудня цей показник скоротився на 110 випадків, він все ще перевищує визначену норму майже в 10 разів. Понад 600 випадків реєструється у м. Києві та Запорізькій області. Понад 500 випадків спостерігається у Чернігівській, Київській, Миколаївській, Одеській областях. У діапазоні від 200 до 500 випадків знаходяться 14 областей. Менш ніж 200 випадків спостерігається у Івано-Франківській, Закарпатській, Вінницькій та Кіровоградській областях (рис. 27).

Рис. 27. Кількість нових випадків COVID-19 на 100 тис. населення за останні 14 днів

Станом на 25.12.2020 р. у зв’язку зі зменшенням реєстрації нових випадків та збільшенням ліжкофонду завантаженість ліжок дещо знизилась і ситуація у більшості областей України відповідає критерію завантаженості до 50% ліжок у ЗОЗ першої хвилі у відсотках за останні 5 днів. В середньому в Україні цей показник становить 28,7%, що значно нижче за порогове значення.

Складною ситуація залишається у Миколаївській та Одеській областях де навантаження становить відповідно 67% та 52%. Близькими до порогових значень залишаються показники у м. Києві, Чернігівській та Херсонській областях (рис. 28).

Рис. 28. Динаміка зміни показника завантаженості ліжок за останні 5 днів

Станом на кінець третьої декади грудня 2020 року у всіх регіонах України кількість тестувань відповідала критерію МОЗ. Проте рівень кількості тестування в більшості регіонів України значно нижчий за середньоєвропейський та має тенденцію до зниження. Виключення становить тільки м. Київ, де кількість тестувань становить 374,5 на 100 тис. населення. В середньому по Україні кількість тестувань становить 138,0 на 100 тис. населення і знизилась у порівнянні з третьою декадою листопада, коли даний показник становив 158,7. Коефіцієнт виявлення нових випадків складає 28% від загальної кількості тестів, що у кілька разів вище за рекомендований ВОЗ рівень у 5%. Це може бути причиною не виявлення нових випадків захворювання та заниження статистичних показників.

Порівняно високим показник тестування є у Одеській, Херсонській, Луганській, областях (вище за 150 на 100 тис.). Низьким рівень тестування вирізняється Дніпропетровська (82), Закарпатська (78,9), Івано-Франківська (78), Львівська (75) області (рис. 29).

Рис. 29. Кількість тестувань на 100 тис. населення.

На фоні зниження кількості нових випадків також має тенденцію до зниження за абсолютними та відносними показниками кількість нових летальних випадків, яка в середньому коливається близько 200 на добу.

Найвищий відсоток летальності – понад 2% спостерігається у Кіровоградській, Львівській, Луганській, Херсонській, Дніпропетровській, Закарпатській та Полтавській областях. Нижчою за 1,2% летальність є у Рівненській, Запорізькій та Черкаській областях.

5. Регіональні профілі України в контексті поширення епідемії COVID-19

У цьому розділі представлено дослідження поширення епідемії COVID-19 у розрізі регіонів України. Виходячи з суттєвої неоднорідності та нестаціонарності процесів поширення коронавірусу, їх стохастичної природи та високої волатильності, наявності так званих «важких хвостів» розподілів процесів поширення COVID-19, для виявлення стійких трендів було використано методи технічного аналізу часових рядів на основі базових п’яти індикаторів: «zigzag», «supertrend», «ivar», «АТР» та «коефіцієнт Хюрста», які застосовуються для відстеження основних тенденцій та виявлення «торгових сигналів» на фондових ринках [1-6]. Методика використання зазначених інструментів для аналізу даних про поширення епідемії COVID-19 наведена в попередніх дослідженнях (Форсайт COVID-19: напередодні можливого повного локдауну). Ставилося завдання виявлення та аналізу тренду кількості нових інфікованих хворих в областях України, м. Києві та країні в цілому з врахуванням волатильності досліджуваного процесу.

Наведемо результати досліджень.

1. Україна загалом (окрім тимчасово окупованих територій)

Рис. 30. Аналіз динаміки нових виявлених хворих в Україні на кінець грудня

З огляду на поведінку індикатора «supertrend» на рис. 30, із середини липня і до початку грудня спостерігався впевнений тренд на зростання кількості нових виявлених хворих. Значення індикатора сили тренду “ivar”, що наприкінці вересня знаходились над критичною позначкою 0.5, і свідчили про відсутність вираженого тренду, у жовтні стабільно є меншими за 0.5, у листопаді продовжили впевнене спадання, проте наприкінці листопада – на початку грудня значення індикатора “ivar” повернулись до значень кінця вересня і знаходяться над позначкою 0.5. Це показує, що тенденція на зростання кількості щоденних нових випадків COVID-19 згідно офіційної статистики змінилась на спадну тенденцію, проте станом на кінець грудня тренд не набрав сили. Значення індикатору волатильності в цілому протягом листопада та грудня ростуть. Незважаючи на високу волатильність, значення індикатора Хюрста спадають з кінця жовтня і стабілізувались близько позначки 0.45. Це свідчить про можливу антиперзистентність існуючої тенденції на поширення епідемії – з більшою ймовірністю, у найближчому майбутньому тренд на спадання кількості щоденних нових випадків COVID-19 може зупинитись.

Кількість людей, що безпосередньо хворіють на COVID-19 в Україні суттєво збільшилася протягом трьох останніх місяців. Зараз коронавірусну інфекцію намагаються подолати менше 350 тис. українців, що є меншим, ніж наприкінці листопада.

Приріст кількості активних хворих дещо вповільнився на початку листопада, проте знову тримається на позначках, значно вищих, ніж у жовтні (див. рис. 30а). При цьому значення синьої кривої на графіку з початку грудня тримається у коридорі від -8 до 2 тис. осіб. Значення індикатора волатильності у грудні вдвічі перевищувало значення листопада. Пік волатильності синьої кривої відбувся 16 грудня – у день, коли з лікарень країни виписали рекордно велику кількість людей, що одужали. Значення індикатора Хюрста також свідчать про злам наявної на кінець листопада тенденції, проте значення індикатора збільшується протягом другої половини грудня і наближається до критичної позначки 0.5 знизу.

Рис. 30а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Україні на кінець грудня

Показники, пов’язані з рівнем летальності Covid-19 дещо змінюються. На графік (див. рис. 30б) нанесено дані показника, що є відношенням кількості людей, які померли за добу, до суми кількості померлих і осіб, що одужали за цю добу. Більш формально, коефіцієнт адаптації до хвороби KA(t) за добу t визначається за формулою:

де R1(t) - це кількість людей, які померли за добу t, а R2(t) - це кількість людей, які одужали за добу t.

Легко бачити, що частка смертей у добовій кількості осіб, для яких COVID-19 залишився у минулому, з середини жовтня і до кінця грудня 2020 року почала зменшуватись, зокрема, за грудень майже у два рази з 0.027 до 0.014 (або у процентному відношенні з 2.7% до 1.4%). Таким чином, частка невиявлених хворих з порівняно легкими симптомами COVID-19, які видужали без спеціального лікування, у загальній сукупності могла зрости більш, ніж у двічі, що могло спричинити зменшення кількості нових виявлених випадків COVID-19 у офіційній статистиці при відносно стабільній середній кількості нових летальних випадків за добу. Це свідчить про поступову адаптацію суспільства до вразливого впливу хвороби.

Рис. 30б. Динаміка коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в Україні у часі

Дослідження поширення COVID-19 в областях України та в м. Києві

2.1. м. Київ

Рис. 31. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по м. Києву станом на кінець грудня

У Києві 10 грудня було зафіксовано найвище добове значення кількості нових виявлених хворих на COVID-19: 1899 за добу, після чого спостерігаємо незначний спад з переходом на ненаправлений рух графіка та відсутність сталих трендів. Показник волатильності (див. рис. 31) набув пікових значень 15 грудня, що пов’язано з різким зменшенням кількості зафіксованих випадків захворювання. Станом на 26 грудня у м. Києві загалом за період пандемії було зареєстровано понад 106 тис. випадків.

Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, поки не виглядає надто обнадійливим (див. рис. 31а). Кількість нових виявлених хворих як правило переважає кількість людей, що одужали, починаючи з середини липня і понині. Кількість активних хворих у місті збільшується. Однак волатильність (мінливість даних) цього процесу наразі висока, що дає надію на зміну тенденції.

Рис. 31а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по м. Київ станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України у м. Києві загалом 4 713 ліжок, виділених під COVID-19, з них 1 755 – зайняті хворими на COVID-19, ще 314 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях міста є 2 880 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 1 292 – зайняті. Загалом у місті є 463 апарати ШВЛ, 180 з них – зайняті хворими.

2.2. Вінницька область

Рис. 32. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Вінницькій області станом на кінець грудня

26 листопада добовий показник нових виявлених захворювань у Вінницькій області досяг свого пікового значення 386 осіб, після чого спостерігаємо незначний спад з переходом на ненаправлений рух графіка та відсутність сталих трендів. Волатильність цього процесу наразі висока (рис. 32), що свідчить про високу мінливість даних та дає додаткові сподівання на перехід до позитивних спадних тенденцій, або принаймні про вихід на плато.

Покращується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Вінницькій області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, зменшується, а після 2 грудня все частіше є взагалі від’ємною (кількість видужалих переважає кількість нових хворих), що свідчить про зниження кількості активних хворих в області.

Волатильність даного процесу знижується, тож будемо сподіватись на стійкість позитивних тенденцій.

Рис. 32а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Вінницькій області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України у Вінницькій області загалом 2 414 ліжок, виділених під COVID-19, з них 362 – зайняті хворими на COVID-19, ще 400 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 917 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 461– зайняті. Загалом в області є 260 апаратів ШВЛ, 46 з них – зайняті хворими.

2.3. Волинська область

Рис. 33. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Волинській області станом на кінець грудня

19 листопада добовий показник нових виявлених захворювань у Волинській області був найвищим (близько 500 осіб), після чого спостерігаємо спад на початку грудня, після чого перехід на ненаправлений рух графіка та відсутність сталих трендів. Волатильність цього процесу наразі висока (рис. 33), що свідчить про високу мінливість даних і дає додаткові сподівання на вихід на плато. Окрім того, покращується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Волинській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, зменшується, а від початку грудня переважно є взагалі від’ємною (кількість видужалих переважає кількість нових хворих), що свідчить про зниження кількості активних хворих в області.

Рис. 33а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Волинській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 532 ліжка виділено під COVID-19, з них 335 – зайняті хворими на COVID-19, ще 95 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 118 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 256 – зайняті. Загалом в області є 158 апаратів ШВЛ, 9 з них – зайняті хворими.

2.4. Дніпропетровська область

Рис. 34. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Дніпропетровській області станом на кінець грудня

27 листопада добовий показник нових виявлених захворювань у Дніпропетровській області був найвищим і складав 1 773 особи, після чого спостерігаємо стрімкий спад на початку грудня до значення 355 осіб 16 грудня, наразі спостерігаємо перехід на ненаправлений рух графіка та відсутність сталих трендів. Показник волатильності (див. рис. 34) набув пікових значень 10 грудня, що пов’язано з різким зменшенням кількості зафіксованих випадків захворювання. Висока мінливість даних може свідчити про злам негативних трендів та дає додаткові сподівання на перехід до позитивних спадних тенденцій, або принаймні про вихід на плато. Покращується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Дніпропетровській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від початку грудня переважно є від’ємною (кількість видужалих переважає кількість нових хворих), що свідчить про зниження кількості активних хворих в області.

Рис. 34а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Дніпропетровській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 4 813 ліжок виділено під COVID-19, з них 1 184 – зайняті хворими на COVID-19, ще 674 ліжка – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях міста є 2601 ліжко, забезпечене подачею кисню, з них 1 047– зайняті. Загалом в області є 485 апаратів ШВЛ, 51 з них – зайняті хворими.

2.5. Донецька область

Рис. 35. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Донецькій області станом на кінець грудня

Протягом грудня спостерігаємо високу мінливість даних добового показника нових виявлених захворювань у Донецькій області. Суттєві коливання в коридорі 500 – 800 осіб свідчать про відсутність тренду та ненаправленість графіка в грудні. Висока волатильність дає сподівання на подальший перехід до позитивних спадних тенденцій. Мінливість показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Донецькій області, також висока. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від початку грудня характеризується значними коливаннями в коридорі від -715 до 347 осіб, що також є свідченням нестабільності ситуації та відсутності будь-яких тенденцій.

Рис. 35а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Донецькій області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 3 667 ліжок виділено під COVID-19, з них 768 – зайняті хворими на COVID-19, ще 601 ліжко – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 977 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 745– зайняті. Загалом в області є 303 апарати ШВЛ, 25 з них – зайняті хворими.

2.6. Житомирська область

Рис. 36. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Житомирській області станом на кінець грудня

Наприкінці листопада графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам негативних тенденцій та перехід до спадного тренду. Аналіз графіка вказує на незначне спадання кількості нових захворювань та високу мінливість у значеннях. Суттєві коливання в коридорі 100 – 500 осіб можуть свідчити про нестійкість спадних тенденцій. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від початку грудня характеризується значними коливаннями в коридорі від -795 до 418 осіб, що також є свідченням нестабільності ситуації в області.

Рис. 36а.Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Житомирській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 686 ліжок виділено під COVID-19, з них 612 – зайняті хворими на COVID-19, ще 190 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 887 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 308– зайняті. Загалом в області є 185 апаратів ШВЛ, 24 з них – зайняті хворими.

2.7. Закарпатська область

Рис. 37. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Закарпатській області станом на кінець грудня

Після стрімкого зростання кількості нових випадків у жовтні та першій половині листопада, 18 листопада, коли графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, відбувся злам негативних тенденцій та перехід до спадного тренду. Висока мінливість даних у цей період обумовлена різкою зміною напрямку тренду. Покращується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Закарпатській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від початку грудня переважно є від’ємною (кількість видужалих переважає кількість нових хворих), що свідчить про зниження кількості активних хворих в області.

Рис. 37а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Закарпатській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 885 ліжок виділено під COVID-19, з них 477 – зайняті хворими на COVID-19, ще 147 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 082 ліжка з подачею кисню, з них 265 – зайняті. Загалом в області є 208 апаратів ШВЛ, 15 з них – зайняті хворими.

2.8. Запорізька область

Рис. 38. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Запорізькій області станом на кінець грудня

Від кінця листопада та протягом грудня добовий показник кількості нових захворювань тримається на рівні біля 1 000 осіб щодоби. Висока волатильність процесу вказує на можливу зміну напряму графіка в будь-який бік. Наразі спостерігаємо боковий рух графіка з високими щодобовими показниками. Динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, поки є негативною. Кількість нових захворювань переважає кількість видужалих осіб, тож кількість активних хворих в області зростає. Однак висока волатильність процесу дає надії на зміни напрямку графіка.

Рис. 38а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Запорізькій області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 792 ліжка виділено під COVID-19, з них 795 – зайняті хворими на COVID-19, ще 308 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 2 245 ліжок з подачею кисню, з них 754 – зайняті. Загалом в області є 453 апарати ШВЛ, 66 з них – зайняті хворими.

2.9. Івано-Франківська область

Рис. 39. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Івано-Франківській області станом на кінець грудня

Добовий показник нових виявлених захворювань у Івано-Франківській області наприкінці листопада досяг пікових значень понад 600 осіб щодоби, після чого спостерігаємо стрімкий спад на початку грудня до значення 103 особи 8 грудня, наразі спостерігаємо перехід на ненаправлений рух графіка та відсутність сталих трендів. Кількість нових захворювань коливається в межах 100 – 275 осіб щодоби. Показник волатильності (див. рис. 39) різко підвищився 7 грудня, що пов’язано з різким зменшенням кількості зафіксованих випадків захворювання. Після 7 грудня значно покращилась динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Івано-Франківській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, з 7 грудня є переважно від’ємною (кількість видужалих переважає кількість нових хворих), що, свідчить про зниження кількості активних хворих в області.

Рис. 39а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Івано-Франківській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 587 ліжок виділено під COVID-19, з них 704 – зайняті хворими на COVID-19, ще 212 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 584 ліжок з подачею кисню, з них 388 – зайняті. Загалом в області є 211 апаратів ШВЛ, 59 з них – зайняті хворими.

2.10. Київська область

Рис. 40. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Київській області станом на кінець грудня

Стрімке зростання добового показника нових виявлених захворювань в області фіксувалось з кінця вересня і до другої половини листопада. 24 листопада було зафіксовано найвище значення кількості нових захворювань в області – майже 1 100 чоловік протягом доби. Після цього графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам негативних тенденцій та перехід до спадного тренду. Аналіз графіка вказує на незначне спадання кількості нових захворювань та високу мінливість у значеннях. Суттєві коливання в коридорі 300 – 950 осіб можуть свідчити про нестійкість спадних тенденцій. Різниця між добовими показниками кількості нових хворих та людей, що одужали, від початку грудня характеризується значними коливаннями в коридорі від -500 до 500 осіб, що також є свідченням нестабільності ситуації в області.

Рис. 40а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Київській області станом кінець листопада

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 665 ліжок виділено під COVID-19, з них 848 – зайняті хворими на COVID-19, ще 191 ліжко – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 2 212 ліжок з подачею кисню, з них 828 – зайняті. Загалом в області є 206 апаратів ШВЛ, 40 з них – зайняті хворими.

2.11. Кіровоградська область

Рис. 41. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Кіровоградській області станом на кінець грудня

Негативні тенденції до зростання кількості нових захворювань в області, що спостерігалися протягом жовтня – листопада, завершилися піковими значеннями понад 200 осіб щодоби на початку грудня. 10 грудня відбувся злам тренду. Наразі спостерігаємо ненаправлений рух графіка з показниками, що коливаються в межах 50 – 150 осіб щодоби. Динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, поки є негативною. Кількість нових захворювань, як правило, переважає кількість видужалих осіб щодоби, тож кількість активних хворих в області зростає. Однак висока волатильність процесу дає надії на зміни напрямку графіка.

Рис. 41а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Кіровоградській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 050 ліжок виділено під COVID-19, з них 257 – зайняті хворими на COVID-19, ще 41 ліжко – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 502 ліжка з подачею кисню, з них 257– зайняті. Загалом в області є 55 апаратів ШВЛ, 20 з них – зайняті хворими.

2.12. Луганська область

Рис. 42. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Луганській області станом на кінець грудня

Протягом грудня продовжуємо спостерігати боковий рух графіка у коридорі від 20 до 200 нових виявлених хворих (див. рис. 42). Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб осцилює навколо нуля в широкому коридорі від -375 до 178 осіб.

Рис. 42а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Луганській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 432 ліжка виділено під COVID-19, з них 422 – зайняті хворими на COVID-19, ще 94 ліжка – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 648 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 320 – зайняті. Загалом в області є 156 апаратів ШВЛ, 23 з них – зайняті хворими.

2.13. Львівська область

Рис. 43. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Львівській області станом на кінець грудня

Стрімке зростання добового показника нових виявлених захворювань в області фіксувалось з кінця вересня і до кінця листопада, коли мали місце добові прирости хворих понад 800 осіб щодоби. 6 грудня графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам негативних тенденцій та перехід до спадного тренду. Аналіз графіка вказує на незначне спадання кількості нових захворювань до близько 500 осіб щодоби, та високу мінливість у значеннях. Суттєві коли вання значень можуть свідчити про нестійкість спадних тенденцій. Різниця між добовими показниками кількості нових хворих та людей, що одужали, від початку грудня характеризується значними коливаннями в коридорі від -700 до 200 осіб, однак, як правило, протягом грудня цей показник від’ємний. Тож кількість активних хворих в області зменшується.

Рис. 43а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Львівській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 3 645 ліжок виділено під COVID-19, з них 1 010 – зайняті хворими на COVID-19, ще 370 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 3 132 ліжка, забезпечених подачею кисню, з них 1 170 – зайняті. Загалом в області є 242 апарати ШВЛ, 46 з них – зайняті хворими.

2.14. Миколаївська область

Рис. 44. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Миколаївській області станом на кінець грудня

Протягом періоду з кінця серпня і до кінця листопада спостерігалось стрімке експоненційне зростання показника щодобової кількості нових виявлених хворих. На початку грудня відбувся злам тренду, протягом місяця спостерігаємо боковий рух графіка в коридорі 300 – 530 нових зафіксованих захворюваностей щодоби. Графік співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, не є обнадійливим. На початку грудня було зафіксовано рекордну кількість видужалих осіб, однак, як правило, протягом місяця добова кількість нових захворювань переважає кількість людей, що одужали за добу, що свідчить про зростання кількості нових активних хворих .

Рис. 44а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Миколаївській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 872 ліжка виділено під COVID-19, з них 732 – зайняті хворими на COVID-19, ще 461 ліжко – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 178 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 834 – зайняті. Загалом в області є 171 апарат ШВЛ, 18 з них – зайняті хворими.

2.15. Одеська область

Рис. 45. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Одеській області станом на кінець грудня

Протягом грудня спостерігаємо боковий рух графіка у коридорі від 628 до 1 200 нових виявлених хворих щодоби. Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб осцилює навколо нуля в широкому коридорі від -1 000 до 1 000 осіб.

Рис. 45а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Одеській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 3 645 ліжок виділено під COVID-19, з них 1 064 – зайняті хворими на COVID-19, ще 647 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 2 133 ліжка, забезпечених подачею кисню, з них 1 047– зайняті. Загалом в області є 332 апарати ШВЛ, 37 з них – зайняті хворими.

2.16. Полтавська область

Рис. 46. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Полтавській області станом на кінець грудня

Протягом листопада та на початку грудня спостерігалось зростання кількості нових хворих за добу, пікові значення в першій половині грудня складають більше 800 нових зафіксованих хворих за добу. 11 грудня графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам негативних тенденцій. Наразі після незначного спадання спостерігаємо боковий рух графіка з показниками, що коливаються навколо значення 500 осіб. Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб осцилює навколо нуля в широкому коридорі від -600 до 400 осіб.

Рис. 46а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Полтавській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 048 ліжок виділено під COVID-19, з них 441 – зайняті хворими на COVID-19, ще 292 ліжка – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 684 ліжка, забезпечених подачею кисню, з них 410– зайняті. Загалом в області є 302 апарати ШВЛ, 31 з них – зайняті хворими.

2.17. Рівненська область

Рис. 47. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Рівненській області станом на кінець грудня

Стрімке зростання добового показника нових виявлених захворювань в області фіксувалось з початку вересня і до другої половини листопада, коли значення кількості нових захворювань в області сягали понад 600 випадків протягом доби. Після цього графік індикатора «supertrend» перетнув графік добового показника кількості нових виявлених хворих, що свідчить про злам негативних тенденцій та перехід до спадного тренду. Аналіз графіка вказує на незначне спадання кількості нових захворювань та високу мінливість у значеннях, що коливаються в межах 300 – 500 нових хворих осіб щодоби. Різниця між добовими показниками кількості нових хворих та людей, що одужали, від початку грудня характеризується значними коливаннями навколо нуля в коридорі від -500 до 300 осіб.

Рис. 47а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Рівненській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 904 ліжка виділено під COVID-19, з них 519 – зайняті хворими на COVID-19, ще 99 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 896 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 260 – зайняті. Загалом в області є 118 апаратів ШВЛ, 19 з них – зайняті хворими.

2.18. Сумська область

Рис. 48. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Сумській області станом на кінець грудня

Наприкінці листопада добовий показник нових виявлених захворювань у Сумській області був найвищим і складав понад 1 000 осіб, після чого спостерігаємо стрімкий спад на початку грудня до значення 153 особи 16 грудня, наразі спостерігаємо перехід на ненаправлений рух графіка з показниками в коридорі 180 – 500 осіб щодоби. Висока мінливість даних може свідчити про злам негативних трендів та дає додаткові сподівання на перехід до позитивних спадних тенденцій, або принаймні про вихід на плато. Покращується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Сумській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від початку грудня є переважно від’ємною (кількість видужалих переважає кількість нових хворих), що свідчить про зниження кількості активних хворих в області.

Рис. 48а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Сумській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 571 ліжко виділено під COVID-19, з них 496 – зайняті хворими на COVID-19, ще 105 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 187 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 474 – зайняті. Загалом в області є 148 апаратів ШВЛ, 17 з них – зайняті хворими.

2.19 Тернопільська область

Рис. 49. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Тернопільській області станом на кінець грудня

Протягом грудня спостерігаємо боковий рух графіка з незначними спадними тенденціями. Значення кількості нових виявлених хворих щодоби коливається навколо позначки 250 осіб. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, від початку грудня, як правило, є від’ємною (кількість видужалих переважає кількість нових хворих), що свідчить про зниження кількості активних хворих в області.

Рис. 49а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Тернопільській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 931 ліжко виділено під COVID-19, з них 434 – зайняті хворими на COVID-19, ще 62 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 874 ліжка, забезпечених подачею кисню, з них 280– зайняті. Загалом в області є 200 апаратів ШВЛ, 7 з них – зайняті хворими.

2.20. Харківська область

Рис. 50. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Харківській області станом на кінець грудня

З другої декади листопада графік добового приросту хворих на COVID-19 демонструє тренд на спадання. Однак висока волатильність цього процесу може свідчити про можливість повернення негативних тенденцій (див. рис. 50). Кількість людей, що захворіли, протягом грудня переважно є меншою за кількість тих, хто одужав. Тож кількість активних хворих в області поступово зменшується.

Рис. 50а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Харківській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 4 698 ліжок виділено під COVID-19, з них 1 326 – зайняті хворими на COVID-19, ще 241 ліжко – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 2 308 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 1 118– зайняті. Загалом в області є 328 апаратів ШВЛ, 68 з них – зайняті хворими.

2.21. Херсонська область

Рис. 51. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Херсонській області станом на кінець грудня

Протягом грудня відсутні будь-які тренди, ненаправлений рух графіка добового показника кількості нових захворювань в області. Висока волатильність процесу вказує на можливість будь-якого розвитку подій надалі. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Херсонській області станом на кінець грудня не є обнадійливим, кількість активних хворих в області зростає.

Рис. 51а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Херсонській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 284 ліжка виділено під COVID-19, з них 547 – зайняті хворими на COVID-19, ще 371 ліжко – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 324 ліжка, забезпечених подачею кисню, з них 498 – зайняті. Загалом в області є 195 апаратів ШВЛ, 31 з них – зайняті хворими.

2.22. Хмельницька область

Рис. 52.Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Хмельницькій області станом на кінець грудня

Протягом листопада спостерігаємо відсутність направленої тенденції на графіку кількості нових хворих за добу з високими показниками до 800 осіб. З кінця листопада, коли графік індикатора «supertrend» перетнув синю криву графіка, спостерігаємо незначні спадні тенденції. Однак висока волатильність процесу свідчить про нестійкість ситуації. Кількість людей, що захворіли, протягом грудня переважно є меншою за кількість тих, хто одужав. Тож кількість активних хворих в області зменшується.

Рис. 52а.Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Хмельницькій області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 129 ліжок виділено під COVID-19, з них 697 – зайняті хворими на COVID-19, ще 190 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 645 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 511– зайняті. Загалом в області є 179 апаратів ШВЛ, 25 з них – зайняті хворими.

2.23. Черкаська область

Рис. 53. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Черкаській області станом на кінець грудня

Протягом листопада спостерігалося стрімке зростання добового приросту хворих на Covid-19 (рис. 53, 53а). Однак 28 листопада, коли графік індикатора «supertrend» перетнув синю криву графіка, відбувся злам тренду. Протягом грудня спостерігаємо незначні спадні тенденції від значень, що перевищували позначку 800 нових випадків захворювання щодоби наприкінці листопада, до близько 500 в другій половині грудня. Покращується динаміка показника співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Черкаській області. Різниця між новими хворими та людьми, що одужали, зменшується, хоча й переважно є додатною.

Рис. 53а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Черкаській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 2 153 ліжка виділено під COVID-19, з них 706 – зайняті хворими на COVID-19, ще 93 ліжка – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 592 ліжка, забезпечених подачею кисню, з них 623 – зайняті. Загалом в області є 171 апарат ШВЛ, 30 з них – зайняті хворими.

2.24. Чернівецька область

Рис. 54. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернівецькій області станом на кінець грудня

У листопаді після стрімкого зростання у жовтні спостерігався боковий рух графіка добового приросту кількості нових хворих. Протягом грудня спостерігаємо стрімке спадання добового показника нових захворювань від майже 500 осіб наприкінці листопада до близько 200 в другій половині грудня. Кількість нових хворих протягом грудня в основному значно менша від кількості людей, що одужали. Кількість активних хворих в області зменшується (див. рис. 54, 54а).

Рис. 54а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернівецькій області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 613 ліжок виділено під COVID-19, з них 467 – зайняті хворими на COVID-19, ще 137 ліжок – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 1 036 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 364 – зайняті. Загалом в області є 169 апаратів ШВЛ, 16 з них – зайняті хворими.

2.25. Чернігівська область

Рис. 55. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернігівській області станом на кінець грудня

Після стрімкого зростання у листопаді протягом грудня спостерігаємо боковий рух графіка добового показника кількості нових захворювань, з показниками до 600 осіб щодоби. Кількість нових хворих переважно перевищує кількість тих, хто одужав (див. рис. 55). Різниця між добовими показниками кількості нових хворих та людей, що одужали, від початку грудня характеризується значними коливаннями навколо нуля в коридорі від -600 до 250 осіб.

Рис. 55а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернігівській області станом на кінець грудня

Станом на 26 грудня за даними МОЗ України в області загалом 1 551 ліжко виділено під COVID-19, з них 574 – зайняті хворими на COVID-19, ще 132 ліжка – пацієнтами з підозрою на COVID-19. В лікарнях області є 680 ліжок, забезпечених подачею кисню, з них 430 – зайняті. Загалом в області є 169 апаратів ШВЛ, 20 з них – зайняті хворими.

6. Прогнозне моделювання поширення епідемії COVID-19 в Україні із застосуванням множини різних методів

6.1. Застосування методу подібності в математичному моделюванні

На першому кроці застосування цього методу виберемо країну (країни) – прототип, характер розвитку пандемії в якій (яких) є найбільш наближеним до характеру розвитку цього процесу в Україні. З цією метою застосуємо метод кореляційно-регресійного аналізу для порівняння головних показників України з відповідними показниками країн Європи. Країни для порівняння вибиралися виходячи з наступних показників:

Населення, обраної для порівняння країни в даному дослідженні має бути не меншим 15-20 млн. людей;
Густина населення має бути спів-мірною з густиною населення України.

В результаті застосування цих критеріїв для порівняння з Україною було обрано 14 країн Європи (Таблиця 4).

Таблиця 4. Застосування кореляційно-регресійного аналізу
для вибору країни (країн) прототипу

Країна	Коеф. кореляції за P1 (r_1.j)	Коеф. кореляції за P2 (r_2.j)	Коеф. кореляції за P3 (r_3.j)	Коеф. кореляції за P4 (r_4.j)	Коеф. для P5 (r5.j)	Індекс подібності (I_j)	Населення (млн)	Щільність населення (осіб/кв.км)	Кількість зроблених тестів (% від кількості населення)	Вразливість країни (% кількості смертельних випадків до кількості інфікованих)	Кількість лікарняних ліжок на 1000 населення
Ukraine							43,700	77,390	12,327	1,750	8,800
Romania	0,803	0,633	0,249	0,803	0,116	0,741	38,877	19,200	24,437	2,044	6,892
Austria	0,758	-0,225	0,050	0,620	0,893	0,687	15,542	9,000	16,419	1,642	7,370
Bosnia and Herzegovina	0,492	0,607	-0,235		0,716	0,680	20,854	3,300	35,679	0,753	3,500
Moldova	0,517	0,510	0,416		0,244	0,676	35,045	4,000	20,439	2,658	5,800
Serbia	0,036	0,697	0,000	0,658	0,182	0,633	36,894	6,800	9,073	1,655	5,609
Denmark	0,556	-0,222	0,713	0,042	0,477	0,532	28,022	5,800	7,608	1,661	2,500
France	0,729	-0,423	-0,562	0,650	0,577	0,504	25,042	65,300	24,232	0,761	5,980
Portugal	-0,341	-0,458	-0,049	0,801	0,366	0,449	31,357	10,200	16,550	3,535	3,390
Belarus	-0,869	0,122	-0,310		0,955	0,434	13,677	9,400	7,528	3,568	11,000
Italy	-0,665	-0,589	-0,487	0,684	0,992	0,416	12,578	60,500	35,352	2,423	3,180
Ireland	-0,629	-0,295	-0,188	0,446	0,823	0,414	17,656	4,900	26,584	2,698	2,960
Switzerland	-0,184	-0,386	-0,226	0,504	0,359	0,371	31,578	8,700	16,605	2,090	4,530
Sweden	-0,642	-0,681		0,563	0,390	0,302	30,644	10,100	20,904	0,907	2,220
Spain	-0,413	-0,391	-0,424	0,684	0,000	0,287	42,361	46,800	26,976	2,444	2,970

Було розглянуто наступні набори даних:

Кількість зареєстрованих за добу випадків COVID-19 (P1);
Кількість зареєстрованих за добу летальних випадків COVID-19 (P2);
Кількість зареєстрованих випадків одужання від COVID-19 (P3);
Коефіцієнт мобільності (P4);
Кількість зроблених тестів на 1000 осіб (P5).

Дослідження спрямовувалось на оцінювання подібності даних для України з даними 16 країн Європи, обраних для порівняння. Для показників P1 - P4 обраховано та пронормовано відповідні коефіцієнти кореляції r_i_,_j, де i=1..4; j=1..17; значення P5 нормовано відносно значення показника для України за формулою:

З використанням наявних даних і введених критеріїв P1-P5 було обраховано індекс подібності: (таблиця 4).

На основі використання обрахованого індексу подібності та групи таких показників, як населення країни, густина населення країни, територіальна наближеність країни Європи до України, визначено, що як країни прототипи можна обрати Румунію. На рис. 56-59 зображено графіки поширення хвороби для України та Румунії.

Рис. 56. Кількість зареєстрованих випадків COVID-19для України та країн-прототипів

Рис. 57. Кількість щоденних зареєстрованих випадків COVID-19 для України та країн-прототипів

Рис. 58. Кількість щоденних зареєстрованих смертельних випадків від COVID-19для України та країн-прототипів

Рис. 59. Кількість щоденних зареєстрованих видужалих від COVID-19 для України та країн-прототипів

Проаналізувавши динаміку показників за останній місяць, можна відмітити, що разом зі зменшенням кількості зареєстрованих випадків захворювань зростає показник вразливості країни до COVID-19 (рис. 60), а також має тенденцію до зростання частка видужалих по відношенню до щоденного приросту хворих (рис. 61).

Рис. 60. Динаміка вразливісті населення країни до COVID-19 (% кількості смертельних випадків до кількості інфікованих)

Рис. 61. Відношення щоденної кількості видужалих до кількості зареєстрованих випадків COVID-19 (%)

Враховуючи часову затримку поширення хвороби в Україні по відношенню до країни-прототипу Румунії, можемо передбачити на наступні 18 днів тенденцію поширення COVID-19 в Україні на рівні 8000-14000 нових інфікованих в день (рис. 62, табл. 5).

Рис. 62. Прогнозні дані для кількості зареєстрованих випадків COVID-19в Україні (з використанням країни-прототипу)

Таблиця 5. Прогнозні значення кількості інфікованих в Україні (синій колір)

Дата	Кількість інфікованих	Добова кількість інфікованих
01.12.2020	745123
02.12.2020	758264	13141
03.12.2020	772760	14496
04.12.2020	787891	15131
05.12.2020	801716	13825
06.12.2020	813306	11590
07.12.2020	821947	8641
08.12.2020	832758	10811
09.12.2020	845343	12585
10.12.2020	858714	13371
11.12.2020	872228	13514
12.12.2020	885039	12811
13.12.2020	894215	9176
14.12.2020	900666	6451
15.12.2020	909082	8416
16.12.2020	919704	10622
17.12.2020	931751	12047
18.12.2020	944381	12630
19.12.2020	956123	11742
20.12.2020	964448	8325
21.12.2020	970993	6545
22.12.2020	979506	8513
23.12.2020	989642	10136
24.12.2020	1001132	11490
25.12.2020	1012167	11035
26.12.2020	1019876	7709
27.12.2020	1026213	6337
28.12.2020	1039371	13157
29.12.2020	1052782	13411
30.12.2020	1066032	13250
31.12.2020	1078489	12457
01.01.2021	1091037	12548
02.01.2021	1100030	8993
03.01.2021	1106735	6705
04.01.2021	1119725	12990
05.01.2021	1132681	12956
06.01.2021	1145327	12647
07.01.2021	1157480	12153
08.01.2021	1169503	12022
09.01.2021	1177463	7961
10.01.2021	1183458	5994
11.01.2021	1195731	12273
12.01.2021	1209432	13702
13.01.2021	1220496	11064

Аналіз прогнозних значень попередніх часових періодів показав високу точність застосування даного методу (рис. 63). З 25.04.20 по 27.11.20 середня абсолютна відносна похибка прогнозування загальної кількості зареєстрованих випадків COVID-19 склала 1,57 %, а середня абсолютна різниця між прогнозованим значенням та даними МОЗ України – 3477 випадки. Найменша похибка спостерігалась під час прогнозного моделювання від 19.09.2020, яка склала 0,3%.

Рис. 63. Відносна похибка досліджень (%)

Таким чином, відповідно до методу подібності в математичному моделюванні, очікується, що на часовому відрізку (27.12.20 – 13.01.20) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні 8000 – 14000 осіб на день.

Проаналізуємо взаємозалежність кількості зроблених тестів ПЛР та кількості інфікованих людей на вірус SARS-CoV-2 на часовому відрізку (01.09.2020-22.12.2020) (рис. 64). Кореляційний аналіз цих двох рядів даних показує, що між ними існує тісний статистичний зв’язок. Наприклад, на проміжку з 10 жовтня по 22 грудня 2020 року коефіцієнт кореляції між ними сягає 0,847. З 15-19 листопада кількість зроблених ПЛР тестів набула тенденції до спадання, що відобразилось і на відповідному зменшенні кількості інфікованих. Так, під час ожеледиці в Україні з 6-го по 9-те грудня 2020 року суттєво ускладнився доступ людей до медичних закладів і лабораторій, що призвело до додаткового зменшення кількості протестованих і відповідного зниження статистичних даних стосовно кількості інфікованих.

Рис. 64. Динаміка показників кількості інфікованих на вірус SARS-CoV-2 та кількості зроблених тестів ПЛР (з 1 вересня по 22 грудня 2020 року)

Побудуємо модель залежності кількості інфікованих від кількості умовних значень ПЛР тестувань та здійснимо оцінку кількості хворих людей для України в чотирьох випадках:

тренд збільшення кількості тестів сповільнено відповідно до базового (актуального) тренду з коефіцієнтом 0,8 (model 1);
тренд збільшення кількості тестів збережено (model 2);
тренд збільшення кількості тестів пришвидшено відповідно до базового (актуального) тренду з коефіцієнтом 1,2 (model 3);
тренд кількості тестів побудовано на основі подібності з країною-прототипом (Румунія) (model Romania).

Результати моделювання наведемо на рис. 65, 66 та в табл. 6, 7.

Рис. 65. Умовні значення кількості проведених ПЛР тестів в Україні відповідно до моделей Model 1, Model 2, Model 3 і Model Romania (Джерело: Hasell, J., Mathieu, E., Beltekian, D. et al. A cross-country database of COVID-19 testing. Sci Data 7, 345 (2020))

Рис. 66. Кількість випадків COVID-19 в Україні на основі базового тренду ПЛР тестувань (Actual) та умовних трендів відповідно до Model 1, Model 2, Model 3 і Model Romania (Джерело: Hasell, J., Mathieu, E., Beltekian, D. et al. A cross-country database of COVID-19 testing. Sci Data 7, 345 (2020))

Таблиця 6. Умовні значення кількості проведених ПЛР тестів
відповідно до моделей Model 1, Model 2, Model 3 і Model Romania
(Джерело: Hasell, J., Mathieu, E., Beltekian, D. et al.
A cross-country database of COVID-19 testing. Sci Data 7, 345 (2020)

Дата	Україна
Дата	Кількість ПЛР тестів (Actual)	Умовна кількість ПЛР тестів (Model 1)	Умовна кількість ПЛР тестів (Model 2)	Умовна кількість ПЛР тестів (Model 3)	Умовна кількість ПЛР тестів (Model Romania)
20.10.2020	31543
21.10.2020	32729
22.10.2020	33901
23.10.2020	36457
24.10.2020	41430
25.10.2020	33255
26.10.2020	28779
27.10.2020	33361
28.10.2020	41947
29.10.2020	47162
30.10.2020	49557
31.10.2020	46007
01.11.2020	40588
02.11.2020	31662
03.11.2020	34818
04.11.2020	42278
05.11.2020	46856
06.11.2020	50506
07.11.2020	51258
08.11.2020	41466
09.11.2020	34393
10.11.2020	42966
11.11.2020	43908
12.11.2020	46933
13.11.2020	46813
14.11.2020	48054
15.11.2020	36000	35954	41297	46641	62082
16.11.2020	28685	29031	34445	39859	54728
17.11.2020	37770	38508	43993	49477	63774
18.11.2020	42862	43993	49548	55102	68828
19.11.2020	40585	42108	47733	53358	66512
20.11.2020	45957	47872	53568	59263	71845
21.11.2020	45508	47816	53582	59347	71357
22.11.2020	27998	30698	36534	42370	53808
23.11.2020	25253	28346	34252	40158	51025
24.11.2020	35425	38910	44887	50863	61158
25.11.2020	45438	49315	55362	61409	71132
26.11.2020	49323	53593	59710	65827	74978
27.11.2020	46005	50667	56855	63042	71621
28.11.2020	43458	48512	54770	61028	69036
29.11.2020	39233	44680	51008	57336	64772
30.11.2020	26290	32129	38528	44926	51790
01.12.2020	33817	40049	46517	52986	59278
02.12.2020	44445	51069	57608	64147	69867
03.12.2020	47172	54188	60798	67407	72555
04.12.2020	48028	55437	62117	68796	73373
05.12.2020	44538	52339	59089	65839	69844
06.12.2020	33308	41501	48322	55142	58575
07.12.2020	27881	36467	43358	50248	53109
08.12.2020	31018	39996	46957	53918	56207
09.12.2020	37522	46893	53924	60955	62673
10.12.2020	41279	51042	58144	65245	66391
11.12.2020	39519	49674	56846	64018	64592
12.12.2020	40967	51515	58757	65999	66001
13.12.2020	33593	44533	51846	59158	58588
14.12.2020	20493	31825	39208	46591	45449
15.12.2020	31963	43688	51141	58594	56881
16.12.2020	40740	52857	60381	67904	65619
17.12.2020	41733	54243	61837	69430	66573
18.12.2020	42340	55242	62906	70570	67141
19.12.2020	39258	52552	60287	68021	64020
20.12.2020	32234	45921	53726	61530	56958
21.12.2020	22149	36228	44103	51978	46834
22.12.2020	26341	40812	48758	56703	50987
23.12.2020	41219	56083	64099	72114	65826
24.12.2020	42132	57388	65474	73560	66700

Таблиця 7. Кількість випадків COVID-19 на основі базового тренду ПЛР тестувань
(Actual) та умовних трендів відповідно до моделей Model 1, Model 2,
Model 3 і Model Romania (Джерело: Hasell, J., Mathieu, E., Beltekian, D. et al.
A cross-country database of COVID-19 testing. Sci Data 7, 345 (2020))

Date	Ukraine
Date	Actual	Model 1	Model 2	Model 3	Model Romania
20.10.2020	5469
21.10.2020	6719
22.10.2020	7053
23.10.2020	7517
24.10.2020	7014
25.10.2020	6088
26.10.2020	5426
27.10.2020	6677
28.10.2020	7474
29.10.2020	7342
30.10.2020	8312
31.10.2020	8752
01.11.2020	7959
02.11.2020	6754
03.11.2020	8899
04.11.2020	9524
05.11.2020	9850
06.11.2020	9721
07.11.2020	10746
08.11.2020	9397
09.11.2020	8687
10.11.2020	10179
11.11.2020	10611
12.11.2020	11057
13.11.2020	11787
14.11.2020	12524
15.11.2020	10681	9046	10274	11501	15048
16.11.2020	9832	8356	9600	10843	14259
17.11.2020	11968	10651	11911	13171	16455
18.11.2020	12496	11338	12614	13890	17042
19.11.2020	13357	12358	13650	14942	17963
20.11.2020	14575	13734	15043	16351	19241
21.11.2020	14580	13898	15223	16547	19306
22.11.2020	12079	11556	12896	14237	16864
23.11.2020	10945	10581	11937	13294	15790
24.11.2020	12287	12082	13454	14827	17192
25.11.2020	13882	13835	15224	16613	18847
26.11.2020	15331	15443	16848	18253	20355
27.11.2020	16218	16489	17910	19332	21302
28.11.2020	16294	16724	18161	19599	21438
29.11.2020	12978	13567	15020	16474	18182
30.11.2020	9946	10693	12163	13633	15209
01.12.2020	12498	13404	14890	16376	17821
02.12.2020	13141	14206	15708	17210	18524
03.12.2020	14496	15720	17238	18756	19939
04.12.2020	15131	16514	18048	19582	20633
05.12.2020	13825	15366	16917	18467	19387
06.12.2020	11590	13290	14857	16424	17212
07.12.2020	8641	10500	12083	13666	14323
08.12.2020	10811	12829	14428	16027	16552
09.12.2020	12585	14762	16377	17992	18386
10.12.2020	13371	15706	17338	18969	19232
11.12.2020	13514	16008	17656	19303	19435
12.12.2020	12811	15464	17128	18791	18792
13.12.2020	9176	11988	13668	15347	15216
14.12.2020	6451	9422	11117	12813	12551
15.12.2020	8416	11545	13257	14969	14576
16.12.2020	10622	13910	15638	17367	16842
17.12.2020	12047	15494	17238	18983	18326
18.12.2020	12630	16236	17996	19757	18969
19.12.2020	11742	15507	17283	19060	18141
20.12.2020	8325	12248	14041	15834	14784
21.12.2020	6545	10627	12436	14245	13063
22.12.2020	8513	12754	14579	16404	15091
23.12.2020	10136	14536	16377	18218	16774
24.12.2020	11490	16049	17906	19763	18188

Таким чином, аналіз кореляційної взаємозалежності кількості зроблених тестів ПЛР та кількості інфікованих людей вірусом SARS-CoV-2 на часовому відрізку (01.09.2020-22.12.2020) дозволив виявити не зареєстровану (приховану) кількість інфікованих на вірус SARS-CoV-2. Виконане моделювання на основі застосування кореляційного аналізу і методу подібності вказує на те, що станом на третю декаду грудня 2020 року розрахункова кількість інфікованих осіб ймовірно коливалась би в діапазоні 16-20 тисяч на добу (замість 8-11 тисяч) за умови, якщо б кількість ПЛР тестів знаходилася б в діапазоні 57-74 тисяч на добу відповідно до умовних трендів: Model 1, Model 2, Model 3 та Model Romania.

6.3. Застосування рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM

Довірчий інтервал для прогнозунових виявлених хворих у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року побудуємо робастно за допомогою моделі лінійної регресії, SARIMA, методу градієнтного бустингу (XGB), із залученням рекурентних нейронних мереж із довгою короткостроковою пам’яттю (ДКЧП, англ. long short-term memory, LSTM). Робасність розуміється в такому сенсі: на першому кроці для кожної із моделей на кожен із 10 днів будуються прогнози із відповідними довірчими інтервалами із заданою статистичною точністю, де верхній селектор – це песимістичний прогноз, а нижній – оптимістичний. На другому кроці будуються шукані довірчі інтервали для кожного моменту часу як мінімальні за включенням інтервали, які містять довірчі інтервали із означених вище трьох прогнозних моделей. Прогноз виконувався на основі даних Національної служби здоров’я України [7,8]. На рисунках 67 та 68 представлено відповідні довірчі інтервали.

Довідково

У статистиці лінійна регресія – це метод моделювання взаємозв'язку між даними за допомогою лінійних функцій, де невідомі параметри моделі оцінюються за вхідними даними. При розрахунках параметрів моделі лінійної регресії зазвичай застосовується метод найменших квадратів (МНК) [9].

Модель SARIMA (або сезонна модель ARIMA) – модель і методологія аналізу нестаціонарних часових рядів із використанням сезонності (в нашому випадку це пов’язано зі специфікою реєстрації підозр та нових підтверджених хворих, людським фактором, специфікою роботи медичних статистиків тощо). Підхід Бокса-Дженкінса полягає в тому, що в першу чергу оцінюється стаціонарність часового ряду. Якщо ряд не є стаціонарним, то за допомогою низки тестів для нього шукаються одиничні корені та порядок інтегровності (як правило, обмежуються першим або другим порядком). Далі, якщо порядок інтегровності більший за нуль, ряд перетворюється на (слабко) «стаціонарний» [10,11].

Метод градієнтного бустингу використовується в галузі статистики та аналізу даних для прогнозних моделей. Структура дерева містить такі елементи: «листя» і «гілки». На ребрах («гілках») дерева ухвалення рішення записані атрибути, від яких залежить цільова функція, в «листі» записані значення цільової функції, а в інших вузлах — атрибути, за якими розрізняються випадки. Щоб класифікувати новий випадок, треба спуститися по дереву до листа і видати відповідне значення [12]. Для навчання та оптимізації структури використаємо відкриту бібліотеку XGBoost, в який, зокрема, реалізовано методи розумного штрафування дерев, пропорційного скорочування листових вузлів, Ньютонове підсилювання, а також, реалізований додатковий параметр рандомізації [13].

На відміну від решти алгоритмів машинного навчання, рекурентні нейронні мережі з довгою короткостроковою пам’яттю (в англомовній термінології LSTM) здатні автоматично виявляти характерні риси з часових послідовностей, обробляти багатовимірні дані, а також виводити послідовності змінної довжини, завдяки чому їх можна використовувати для інтервального прогнозування [14].

З використанням рекурентної нейронної мережі LSTM побудуємо два сценарії розвитку поширення хвороби у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року: оптимістичний і песимістичний.

Оптимістичний сценарій може відбутися за умови відсутності небажаних, непередбачуваних факторів негативного характеру. Розрахуємо прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року, з урахуванням осереднених значень за 7 днів (рис. 67, табл. 8).

Рис. 67. Оптимістичний сценарій: прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року

Таблиця 8. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року (оптимістичний сценарій)

Дата	Нижня межа	Верхня межа	Середнє
28.12.2020	4885	8001	6443
29.12.2020	5790	9117	7453
30.12.2020	7632	10749	9190
31.12.2020	7323	12371	9847
01.01.2021	7485	13866	10675
02.01.2021	4325	13679	9002
03.01.2021	3654	9710	6682
04.01.2021	3313	9662	6487
05.01.2021	6128	10323	8225
06.01.2021	8115	11513	9814

Зауважимо, що статистична похибка становить 0.03%.

Песимістичний сценарій побудовано з врахуванням ймовірних ризиків впливу, зовнішніх, негативних факторів, зокрема, частки невиявлених хворих з порівняно легкими симптомами у загальній сукупності нових хворих на COVID-19 та коефіцієнту адаптації до хвороби. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року наведено на рис. 68 і в табл. 9.

Рис. 68. Песимістичний сценарій: прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року

Таблиця 9. Прогнозні дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року (песимістичний сценарій)

Дата	Нижня межа	Верхня межа	Середнє
28.12.2020	6443	11133	8788
29.12.2020	7453	10189	8821
30.12.2020	9190	11604	10397
31.12.2020	9847	12306	11076
01.01.2021	10675	13456	12065
02.01.2021	9002	14756	11879
03.01.2021	6682	12686	9684
04.01.2021	6487	17407	11947
05.01.2021	8225	14923	11574
06.01.2021	9814	14380	12097

Зауважимо, що статистична похибка становить 0.03%.

Таким чином, на часовому відрізку (28.12.20 – 06.01.21) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні (3000 – 12000) осіб на день за оптимістичним сценарієм і (6000 – 18000) – за песимістичним.

6.4. Застосування багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання – 14

Результати короткострокового прогнозного моделювання кількості нових хворих на COVID-19, кількості нових летальних випадків, кількості нових осіб, що одужали, в Україні та показник летальності станом на 28.12.20 – 06.01.21, отриманого з використанням багатошарової нейронної мережі BackPropagationна основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання нейронної мережі – 14, представлено на рис. 69-72 та в табл. 10-13.

Рис. 69. Прогноз нових виявлених випадків COVID-19 у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 10. Прогнозні дані нових виявлених випадків COVID-19
у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року
на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
28.12.2020	4578
29.12.2020	5850
30.12.2020	7381
31.12.2020	8874
01.01.2021	7679
02.01.2021	6045
03.01.2021	3325
04.01.2021	1485
05.01.2021	2732
06.01.2021	4795

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 10.03%.

Рис. 70. Прогноз нових летальних випадків COVID-19 у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 11. Прогнозовані дані нових летальних випадків COVID-19
у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року
на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
28.12.2020	107
29.12.2020	189
30.12.2020	200
31.12.2020	191
01.01.2021	194
02.01.2021	135
03.01.2021	77
04.01.2021	117
05.01.2021	194
06.01.2021	196

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 21.86%.

Рис. 71. Прогноз нових випадків одужання осіб з COVID-19 у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 12. Прогнозовані дані нових випадків одужання осіб з COVID-19
у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року
на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
28.12.2020	11392
29.12.2020	17294
30.12.2020	20845
31.12.2020	23879
01.01.2021	20788
02.01.2021	16568
03.01.2021	11457
04.01.2021	11997
05.01.2021	22168
06.01.2021	23068

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 24.39%.

Рис. 72. Прогноз показника летальності від COVID-19 у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року на основі нейронної мережі Back Propagation

Таблиця 13. Прогнозовані дані показника летальності від COVID-19
у кінці грудня 2020 року – початку січня 2021 року
на основі нейронної мережі Back Propagation

Дата	Прогноз
28.12.2020	1,75
29.12.2020	1,75
30.12.2020	1,76
31.12.2020	1,77
01.01.2021	1,78
02.01.2021	1,78
03.01.2021	1,79
04.01.2021	1,8
05.01.2021	1,81
06.01.2021	1,81

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 0.52 %.

Таким чином, застосування багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» для прогнозного моделювання поширення COVID-19 в Україні на часовому відрізку (28.12.20-06.01.21) дозволило отримати наступні оціночні результати: кількість нових випадків може коливатися в діапазоні 4000-8000 на добу; кількість летальних випадків – в діапазоні 80 – 200 на добу; кількість одужань – 12000 – 24000 на добу; показник летальності може скласти 1,75 – 1,81.

7. Порівняння результатів прогнозування поширення COVID-19 в Україні, отриманих різними методами

Зведемо результати прогнозного моделювання процесу поширення пандемії COVID-19, отримані з використанням методу подібності в математичному моделюванні (розділ 6.1), рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM(розділ 6.3) і нейронної мережі Back Propagation (BPNN) (розділ 6.4), в єдину таблицю 14 і наведемо графіки цих прогнозів на рис. 73.

Таблиця 14. Порівняння прогнозних значень кількості інфікованих осіб за добу,
отриманих різними методами

Дата	BPNN, 14 точок даних для навчання	LSTM, оптимістичний сценарій	LSTM, песимістичний сценарій	Метод подібності в математичному моделюванні
27.12.2020				6337
28.12.2020	4578	6443	8788	13157
29.12.2020	5850	7453	8821	13411
30.12.2020	7381	9190	10397	13250
31.12.2020	8874	9847	11076	12457
01.01.2021	7679	10675	12065	12548
02.01.2021	6045	9002	11879	8993
03.01.2021	3325	6682	9684	6705
04.01.2021	1485	6487	11947	12990
05.01.2021	2732	8225	11574	12956
06.01.2021	4795	9814	12097	12647
07.01.2021				12153
08.01.2021				12022
09.01.2021				7961
10.01.2021				5994
11.01.2021				12273
12.01.2021				13702
13.01.2021				11064

Рис. 73. Порівняння прогнозованих значень кількості інфікованих осіб за добу, отриманих з використанням множини різних методів

Порівнюючи отримані з використанням різних методів результати прогнозного моделювання (рис. 73) бачимо, що на відрізку часу 28.12.2020 – 13.01.2021 кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні 3000 – 11500 осіб за добу за оптимістичним сценарієм і 8800 – 13500 – за песимістичним;кількість летальних випадків – в діапазоні 80 – 200 на добу; кількість одужань – 12000 – 24000 на добу. Динаміка коефіцієнту адаптації до хвороби KA(t) в Україні у часі повільно покращується (за останній місяць зменшився з 2.7% до 1.4%), що ймовірно зумовить утримання показника летальності в першій половині грудня 2020 в діапазоні 1.75 % – 1.81 % з тенденцією до зростання.

Висновки

Пандемічна ситуація в країнах Європи після літнього етапу певної стабілізації знову почала погіршуватися з настанням осінньо-зимового періоду. Це пов’язано зі збільшенням ділових контактів населення країн Європи, особливо наприкінці 2020 року, підвищеною активністю населення під час Різдвяних свят та у передноворічний період, появою нових видів коронавірусу, які мають швидші темпи поширення, зокрема у Великій Британії. До групи країн з високим рівнем виявлення нових випадків відносяться Франція, Польща, Італія. У значній частині європейських країн триває режим локдауну: Велика Британія, Нідерланди, Німеччина, Польща, Греція дотримуються посиленого локдауну. Разом з тим, певний спад захворюваності відбувся в Іспанії та Україні. Порівняно низькими є показники кількості нових випадків у Балканських та Скандинавських країнах. У Великій Британії, Росії та Сербії розпочались компанії з вакцинації населення. Країни Європейського Союзу зараз перебувають в очікуванні дозволу на застосування вакцин.
Показники мобільності населення європейських країн станом на третю декаду грудня 2020 р. знизилися і знаходяться на рівні 50%-80% у порівнянні з початком року, що пов’язано з запровадженням жорсткого режиму карантинних заходів. На фоні цієї динаміки показники мобільності в Україні залишаються значно вищими (110% – 130%), що свідчить як про неналежне ставлення населення країни до обмежувальних заходів, так і про недостатній рівень реальних вимог з боку контролюючих органів за дотримання цих заходів. Передбачається, що під час новорічних свят і післясвяткових вихідних ці показники можуть мати тенденцію до більшого зростання, що може негативно вплинути на погіршення епідеміологічної ситуації.
Не зважаючи на перевантаження системи охорони здоров’я України у зв’язку з епідемією COVID-19 та підготовкою до вакцинації проти цієї інфекції, термінової уваги потребує стан реалізації планової вакцинації населення згідно з діючим Календарем щеплень, щоб не допустити спалахів та епідемій інших інфекційних хвороб, які завдяки ефективності багаторічної вакцинації набули статусу вакцинокерованих. Тому проблема вакцинопрофілактики населення повинна розглядатися як одна з провідних у системі біологічної безпеки населення країни з відповідними рішеннями та діями.
Беручи до уваги тенденцію до зниження захворюваності на COVID-19, що спостерігається протягом 48–51-го тижнів 2020 р., тенденція до зростання кількості госпіталізованих пацієнтів за цей період та летальних випадків (50–51-й тижні) свідчить про неповну реєстрацію захворюваності на COVID-19 та про те, що в країні відсутній належний епідеміологічний нагляд за цією інфекцією.
Аналіз кореляційної взаємозалежності кількості зроблених тестів ПЛР та кількості інфікованих людей вірусом SARS-CoV-2 в Україні на часовому відрізку (01.09.2020-22.12.2020) дозволив виявити не зареєстровану (приховану) кількість інфікованих на вірус SARS-CoV-2. Виконане моделювання на основі застосування кореляційного аналізу і методу подібності вказує на те, що станом на третю декаду грудня 2020 року розрахункова кількість інфікованих осіб ймовірно коливалась би в діапазоні 16-20 тисяч на добу (замість 8-11 тисяч) за умови, якщо б кількість ПЛР тестів знаходилася б в діапазоні 57-74 тисяч на добу відповідно до умовних трендів: Model 1, Model 2 і Model 3 та Model Romania.
Відбувається поступова адаптація населення України до вразливого впливу хвороби. Динаміка коефіцієнту адаптації до COVID-19 в Україні протягом останнього місяця продемонструвала приблизно двократне покращення. Передбачається, що частка невиявлених хворих на COVID-19 з порівняно легкими симптомами, які видужали без спеціального лікування, могла скласти 100% по відношенню до зареєстрованих осіб, що вдвічі знижує офіційну статистику при порівняно стабільній середній кількості нових летальних випадків за добу.
Виконане прогнозне моделювання з використанням технічного аналізу часових рядів даних та методу подібності в математичному моделюванні, рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM і нейронної мережі Back Propagation (BPNN), з довжиною пам’яті для навчання мережі – 14 точок даних, показує, що в першій половині січня 2020 року кількість нових виявлених хворих найбільш ймовірно може коливатися в діапазоні 3000 – 11500 осіб за добу за оптимістичним сценарієм і 8800 – 13500 – за песимістичним; кількість летальних випадків – в діапазоні 80-200 на добу; кількість одужалих – 12000-24000 на добу. Показник летальності може утримуватися на рівні 1.75 % – 1.81 % з легкою тенденцією до зростання.
Протягом грудня 2020р. регіони України демонстрували спадні тенденції або принаймні відсутність трендів на зростання офіційно зареєстрованих випадків СOVID-19. Це може бути пов’язано з поступовою адаптацією населення України до хвороби, зниженням відчуття людей небезпеки наслідків захворювання на СОVID-19, що зменшує кількість звернень за медичною допомогою. Разом з тим, підвищена мобільність людей у передноворічні і святкові дні можуть погіршити зазначену тенденцію. Окрім того, різні регіони України мають свої певні відмінності. Зокрема:
- Житомирська, Закарпатська, Київська, Львівська, Рівненська, Черкаська області демонстрували незначні тенденції до спадання щодобового числа нових виявлених хворих.
- В Дніпропетровській, Івано-Франківській, Сумській, Харківській, Чернівецькій областях відбулося стрімке спадання кількості нових виявлених захворювань на COVID-19 в першій половині грудня з подальшим переходом на ненаправлений рух графіка. Ситуація не стійка і надалі може хитнутись в будь-який бік.
- В Київській, Вінницькій, Волинській, Донецькій, Запорізькій, Кіровоградській, Луганській, Миколаївській, Одеській, Полтавській, Тернопільській, Херсонській, Хмельницькій, Чернігівській областях спостерігається боковий рух графіка або ж відсутність будь-яких направлених тенденцій до зростання чи спадання кількості нових виявлених хворих. Ситуація в цих областях переважно характеризується значною мінливістю даних кожного дня, тож надалі направленість графіка може хитнутись в будь-який бік.
- У Волинській, Дніпропетровській, Закарпатській, Івано-Франківській, Сумській, Тернопільській, Харківській, Хмельницькій, Чернівецькій областях щодобові показники кількості осіб, що видужали, протягом грудня є переважно вищими від щодобової кількості нових виявлених хворих. Це свідчить про зменшення кількості активних хворих в цих областях та може вказувати на зниження подальших ризиків поширення COVID-19.
- Аналіз співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, у Вінницькій, Донецькій, Житомирській, Київській, Луганській, Львівській, Одеській, Полтавській, Рівненській, Чернігівській областях вказує на значні коливання «навколо нуля» щодобового показника «захворіли – вилікувались». Це може свідчити про те, що кількість активних хворих в цих областях принаймні не зростає, однак ситуація є хиткою і нестабільною.
- В м. Києві, в Запорізькій, Кіровоградській, Миколаївській, Херсонській областях кількість активних хворих зростає. В цих регіонах протягом грудня щодобова кількість нових випадків захворювання на COVID-19 є переважно вищою, ніж число осіб, які подолали хворобу.

Посилання

Peter Navarro, When the Market Moves, Will You Be Ready? McGraw-Hill Education, 2003.
Attilio Meucci, Risk and Asset Allocation. (Springer Finance) 1st ed. 2005. Corr. 3rd printing, 2009
Marcos Lopez de Prado, Advances in Financial Machine Learning. John Wiley & Sons, Inc, 2018.
Yu, Sunkyu; Piao, Xianji; Hong, Jiho; Park, Namkyoo (2015-09-16). "Bloch-like waves in random-walk potentials based on supersymmetry". Nature Communications. 6: 8269.
Hurst exponent evaluation and R/S-analysis (Python module for analysing random walks and evaluating the Hurst exponent)
Multifractal Detrended Fluctuation Analysis
Operational monitoring of the COVID-19 situation by the National Health Service of Ukraine (dashboard).
Апарат РНБО України. Система моніторингу поширення епідемії коронавірусу
Milos Hauskrecht, Linear Regression (Machine Learning). University of Pittsburgh, 2020.
Kissler, Stephen M., Christine Tedijanto, Edward Goldstein, Yonatan H. Grad, and Marc Lipsitch. "Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period." Science 368, no. 6493 (2020): 860-868.
Tseng, Fang-Mei, and Gwo-Hshiung Tzeng. "A fuzzy seasonal ARIMA model for forecasting." Fuzzy Sets and Systems 126, no. 3 (2002): 367-376.
Breiman, Leo; Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. ISBN978-0-412-04841-8.
XGBoost Library Documentation.
Sepp Hochreiter[en]; Jürgen Schmidhuber[en] (1997). Long short-term memory. Neural Computation[en] 9 (8): 1735–1780. PMID 9377276. doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735

Дослідження виконується за підтримки Національного фонду досліджень України (грант 2020.01/0283).

Науковий керівник проєкту: М.З. Згуровський.

Команда проєкту:

Світовий центр даних «Геоінформатика і сталий розвиток» КПІ ім. Ігоря Сікорського	Інститут епідеміології та інфекційних хвороб ім. Л.В. Громашевського НАМН України
Н.В. Горбань, К.В. Єфремов, Ю.П. Зайченко, П.О. Касьянов, О.П. Купенко, М.М. Перестюк, І.О. Пишнограєв, В.В. Путренко	В. І. Задорожна, Н.П. Винник


© World Data Center for Geoinformatics and Sustainable Development	© ДУ «Інститут епідеміології та інфекційних хвороб ім. Л.В. Громашевського НАМН України»
December 27, 2020

СВІТОВИЙ ЦЕНТР ДАНИХ

ФОРСАЙТ COVID-19

ФОРСАЙТ COVID-19: ПЕРЕБІГ ПАНДЕМІЇ НА ЗЛАМІ 2020-2021 РОКІВ

Шукаєте дані?

Хто ми є?

Контактна інформація