Rozdział 6 Analiza wyników, wnioski i dyskusja
6.1 Podsumowanie
Wirus SARS-CoV-2 i powodowana przez niego choroba COVID-19 znacząco wpłynęła na życie społeczne ludzi na całym świecie. Użytkownicy Internetu największe zainteresowanie jego tematyką przejawiali na początku roku 2020, kiedy to Azja przewyższała w liczbie zakażeń Europę, aczkolwiek w miarę wzrostu liczb nowych zakażeń i zgonów popularność haseł/artykułów związanych z nim i zdrowiem również przybierała na sile. Możliwe, że wpływ na to mogły mieć przyrastające statystyki związane z COVID-19, co dodatkowo przyciągnęło uwagę mediów, jak i różne ogłaszane badania mające na celu pozbycie się zagrożenia ze strony nowego szczepu koronawirusa, np. opatentowanie szczepionki. Tematyka związana z dezynfekcją rąk nie cieszyła się zainteresowaniem, mimo że ogólna powiązana z higieną osobistą wykazywała wzrost popularności w miarę zwiększania się liczb nowych przypadków zakażeń i zgonów, jednakże w mniejszym stopniu niż tematyka szczepionki. Do podobnych wniosków doszli Kurian i in., analizując pojęcia związane z SARS-CoV-2/COVID-19 i zdrowiem z użyciem narzędzia Google Trends dla Stanów Zjednoczonych (Kurian et al., 2020). W tym zakresie jednak potrzebne jest dalsze uświadamianie społeczeństwa na temat COVID-19, ale i innych chorób zakaźnych, ze szczególnym naciskiem na skuteczność różnych, łatwo dostępnych i nieprzysparzających trudności metod efektywnie ograniczających transmisję patogenów, jak np. częste mycie rąk czy zasłanianie ust i nosa.
Przeprowadzone analizy potwierdziły, że chwilowy współczynnik reprodukcji wirusa \(R(t)\) podczas okresu letniego nie zmieniał się istotnie, a dla niektórych krajów w znacznej części okresu był mniejszy od 1, co według jego podstawowej interpretacji sugeruje na skuteczną minimalizację transmisji wirusa w populacji z racji tego, że średnio jedna osoba zakaża mniej niż jedną osobę. W krzywych epidemicznych w większości rozpatrywanych w niniejszej pracy krajach już od maja 2020 r. dało się zauważyć mniejszy przyrost liczb nowych zakażeń i zgonów, które uprzednio sukcesywnie wzrastały od kwietnia. Pod tym względem stabilna również pozostawała Polska i znaczna część jej województw. Zbliżone do pierwszej fali zakażeń na początku sezonu wiosenno-letnim gwałtowne przyrosty liczb nowych zakażeń i zgonów obserwowano również już od początku sezonu jesienno-zimowego – przede wszystkim w październiku i listopadzie – z widocznym spadkiem w okresie przedświątecznym w grudniu. Na minimalizację współczynnika \(R(t)\) w lecie, pomimo zmniejszenia dystansu społecznego, zniesienia części obostrzeń i nakazu zasłaniania ust i nosa w większości krajów, wpływ mogło mieć wiele czynników. Mandal i Panwar sugerują, że na szansę zakażenia się nowym typem koronawirusa przeważający wpływ może mieć temperatura, jako że więcej przypadków zakażenia obserwowano w krajach położonych na wyższych szerokościach geograficznych, a więc o niskich średnich dobowych temperaturach (Mandal & Panwar, 2020). Do podobnych wniosków doszli Monto i in. (Monto et al., 2020), którzy na podstawie analizy czterech innych występujących w naturze szczepów koronawirusa potwierdzają czynnik sezonowości w transmisji przenoszenia, przy czym minimalizacja ta była największa właśnie w okresie letnim. Woods i in. dodatkowo podkreślają wpływ aktywności fizycznej na stymulację układu odpornościowego człowieka, a jej brak może w znacznym stopniu przyczynić się do obniżenia wydolności tlenowej organizmu, co w połączeniu z hospitalizacją skutkować może ciężkim przebiegiem choroby COVID-19 (Woods et al., 2020).
Rozkład zmarłych z powodu COVID-19 pacjentów był lewoskośny (zarówno dla mężczyzn, jak i kobiet), co potwierdza zwiększające się ryzyko zgonu postępujące wraz z wiekiem, co było najbardziej zauważalne począwszy od grupy wiekowej 60–69. Do takich samych spostrzeżeń doszła CDC (CDC, 2021b).
Analiza niepożądanych objawów poszczepiennych (NOP) wśród mieszkańców Polski do 31.03.2021 r. wykazała, że więcej kobiet niż mężczyzn szczepi się przeciwko COVID-19; kobiety również częściej niż mężczyźni doznawały NOP, aczkolwiek znosiły je łagodniej niż mężczyźni, którzy też częściej niż kobiety umierali w przeciągu 4 tygodni od dnia aplikacji szczepionki. Jak zaznacza Nordahl, różnice te mogą wynikać z uwarunkowań płciowych – spekuluje się, że kobiety wytwarzają silniejszą odpowiedź immunologiczną niż mężczyźni, w związku z czym reakcja na przyjęcie szczepionki może być bardziej zauważalna. Możliwym wyjaśnieniem jest też decyzja zgłoszenia NOP do danego organu wśród płci, co z kolei wynikać może już z uwarunkowań psychologicznych (Nordahl, 2021). Większa część kobiet zaszczepionych niż mężczyzn wynikać może z podziału społeczeństwa na grupy, które miały pierwszeństwo do otrzymania dawki szczepionki. Ungar wyjaśnia, że znaczna część kobiet niż mężczyzn zasila sektory zdrowia i edukacji, a właśnie ci pracownicy w Polsce, jak i innych krajach świata byli priorytetyzowani. Tu również istotną rolę odgrywać mogą czynniki psychologiczne, takie jak zabieganie kobiet jako matek o zdrowie i bezpieczeństwo swoich dzieci (Ungar, 2021).
Zaprezentowane zostały dwa narzędzia epidemiologiczne do estymacji chwilowego współczynnika reprodukcji wirusa \(R(t)\), który stanowi niezwykle istotną miarę w monitorowaniu aktualnej sytuacji epidemicznej na danym obszarze, jak i podejmowaniu właściwych decyzji co do ograniczeń i wdrażanych technik leczenia: filtr Kalmana i metoda oparta na rozkładzie \(SI\) z pakietu EpiEstim w R. Mimo że metody te różnią się stopniem złożoności (filtr Kalmana podlega ograniczonej liczbie parametrów, z czego metoda z EpiEstim wymaga określeniu rozkładu interwału seryjnego), w przypadku danych epidemicznych związanych z COVID-19 dla różnych krajów świata odznaczały się one dużą zbieżnością, z czego największą uzyskano, uśredniając dane z filtra Kalmana w oknie 7-dniowym, co też stosowane jest w metodzie z EpiEstim. Często skuteczne monitorowanie sytuacji epidemicznej wymaga podjęcia szybkich, zdecydowanych, a przede wszystkim najlepiej zautomatyzowanych kroków, a mnogość narzędzi służących do estymacji \(R(t)\) i możliwie wynikłe problemy podczas użytkowania ich często stanowi barierę. Pomimo różnych technik zastosowanych w filtrze Kalmana i EpiEstim w R, ocena sytuacji epidemicznej na podstawie obu tych narzędzi doprowadziła do podobnych wniosków, co potwierdza ich skuteczność w monitorowaniu epidemii.
W ocenie sytuacji epidemicznej ważne znaczenie ma też analiza danych historycznych, którą można realizować z użyciem technik wizualizacji danych. W pracy przedstawiono automatyzację takiego procesu dzięki zastosowanej metodzie “web–scraping” w języku Python, dzięki której w kilka sekund można wydobyć dane z witryny zawierającej statystyki o COVID-19 dla krajów świata. Dostarczone programowi Kibana dane z uprzednio przygotowaną tablicą z wynikami (ang. dashboard) zostały w efektywny sposób zwizualizowane, a sam program dostarcza również narzędzia do analizy danych, co również przyspiesza i usprawnia analizę danych epidemicznych. Dobór właściwych narzędzi w przypadku dziedziny analizującej różne rodzaje danych, jaką jest epidemiologia, stanowi jeden z pierwszych celów, które powinien zrealizować badacz-epidemiolog, których zwieńczeniem finalnie powinien być możliwie w pełni zautomatyzowany, pozbawiony błędów proces zapewniający wyniki, których istotę da się przełożyć na stabilizację sytuacji epidemicznej. Nie jest jednak możliwa idealna ocena sytuacji epidemicznej ze względu na ograniczenia, jakim musi sprostać epidemiologia. Przede wszystkim częstym wątpliwościom zostają poddane pochodzenie i wiarygodność zbiorów danych. Nierozsądnym wydaje się bowiem pełne zawierzenie danym, których końcowa analiza doprowadza do wniosków niezgodnych ze stanem faktycznym. Dlatego też tu, oprócz sprawnego użycia narzędzi i wyrachowanego zmysłu analitycznego, niezbędne jest zachowanie ostrożnego podejścia do wniosków przekładających się na ewaluację działań.