Перегляд повідомлення

Робоча група з математичного моделювання проблем, пов’язаних з епідемією коронавірусу SARS-CoV-2 в Україні,
базова установа – Інститут проблем математичних машин і систем НАН України

Створена Розпорядженням Президії НАН України від 3 квітня 2020 р. № 198

 

Прогноз
розвитку епідемії COVID-19 в Україні в період
28 грудня 2020 р. – 11 січня 2021 р.
«Прогноз РГ-34»

28.12.2020

З початку квітня 2020 р. міжвідомча Робоча група (РГ) представників Національної академії наук України, Київського національного університету імені Тараса Шевченка, Вінницького національного технічного університету та Національної академії медичних наук України – з урахуванням світового досвіду математичного моделювання розвитку епідемії COVID-19, на основі статистичних даних про динаміку епідемії в Україні та країнах Європи – створювала і тестувала математичну модель SEIR–U. За результатами проведеного моделювання Робоча група підготувала документи «Прогноз розвитку епідемії коронавірусу SARS-CoV-2 в Україні».

Президія НАН України офіційно представила прогнози до державних органів. На ці прогнози надавав посилання Кабінет Міністрів України під час брифінгів. Прогноз готується за підтримки Дитячого фонду ООН (ЮНІСЕФ).

 

У новому документі «Прогноз РГ-34»:

• здійснено аналіз первинних статистичних даних розвитку епідемії в Україні;

• порівняно статистичні дані з попереднім прогнозом «Прогноз РГ-33»;

• представлено прогноз розвитку епідемії на наступний період 28 грудня 2020 року – 11 січня 2021 року за допомогою двох незалежних моделей;

• проаналізовано динаміку поширення епідемії в регіонах України.

 

 

1. Аналіз статистичних даних щодо розвитку епідемії COVID-19 в Україні.

Робоча група використовує для аналізу такі джерела даних:

1. Дані щоденних звітів Міністерства охорони здоров’я (МОЗ) України. Дані про кількість нових виявлень, одужань, летальних випадків і підозр для кожної області України оприлюднюються на щоденних брифінгах МОЗ України, а також на сайті Ради національної безпеки і оборони (РНБО) України.
2. Первинні дані Центру громадського здоров’я Міністерства охорони здоров’я (ЦГЗ МОЗ) України. Опис структури даних та їх інтерпретацію наведено у документі «Прогноз РГ-9» від 26.06.2020 р. Регулярний доступ до первинних даних було отримано завдяки співпраці з ЮНІСЕФ.
3. Дані щодо обсягів ПЛР- та ІФА-тестування по кожній лабораторії України. Дані надає ЦГЗ МОЗ України, вони містять інформацію про загальну кількість проведених тестів, кількість позитивних тестів і ретестувань.
4. Дані Національної служби здоров’я України (НСЗУ) оновлюються щодня та містять дані про госпіталізації по кожній лікарні України.
5. Дані про загальну смертність з усіх причин і дані щодо мобільності населення з ресурсу «Економіка карантину».
6. Статистичні дані щодо країн світу: Worldometer, Financial Times, Ourworldindata.

Щоденну статистику смертності з усіх причин наведено на рис.1. Останнє оновлення не враховує даних, які надходять до Міністерства юстиції України з приблизною щомісячною періодичністю. Наявні дані з високою долею вірогідності вказують на епідемічне плато, що розпочалось у кінці жовтня та тривало щонайменше до другої декади листопада.

Рис.1. Динаміка смертності з усіх причин із декількома тижневими приростами (дані Мін’юсту, доступні на сайті «Економіка карантину»: https://q.rating.zone/)

Число нових випадків хвороби, число позитивних тестів, число летальних випадків та їх 7-денні усереднення наведено на рис.2. Число нових випадків хвороби уповільнило зниження. Число підтверджених летальних випадків незначно знизилося.

Рис.2. Основні епідемічні показники та їх 7-денні усереднення. Летальні випадки позначено за правою шкалою

Основні епідемічні параметри (кількість підтверджених і летальних випадків протягом тижня на 100 тис. населення) для регіонів наведено на діаграмі розсіювання в контексті попереднього тижня (рис.3). У Чернігівській області продовжується активне оприлюднення летальних випадків. Загалом, в усіх регіонах спостерігається видиме поліпшення епідемічної ситуації як за випадками хвороби, так і за летальними випадками. Помітний виняток становлять Полтавська, Черкаська, Чернігівська та Луганська області, де протягом останнього тижня суттєво збільшилось або число летальних випадків, або число нових хворих.

Рис.3. Епідемічна динаміка у регіонах протягом останніх двох тижнів

Рис.4. Відношення числа нових хворих і числа позитивних тестів до числа всіх тестів та їх 7-денні усереднення

Рис.5. Обсяги тестування. Щоденна сумарна кількість ПЛР-тестів і сумарна кількість залишків непротестованих зразків у лабораторіях

За останній тиждень (21–27 грудня) зроблено 203954 ПЛР-тести і виявлено 59381 нового інфікованого. Кількість ПЛР-тестів, витрачена на одного нового інфікованого, становить у середньому 3.4 ПЛР-тесту на одне нове виявлення, що на 5% менше від аналогічного показника минулого тижня та відповідає середньому відсотку виявлення 29.1% для України загалом.

На рис.6 наведено епідемічні показники від МОЗ та статистику пошуку у Google за темами «Нюх», «Смак» та «Киснева сатурація», що можуть розглядатись як випереджальні епідемічні індикатори, з огляду на спостереження, що хворі з COVID-19 роблять пошукові запити, пов’язані з їхніми симптомами, методами діагностики та лікування. Серед розглянутих показників статистики пошукових запитів найкращим індикатором є частота пошуку на тему «Нюх», інші ж можна розглядати як допоміжні. Хоча частота запитів на тему «Смак» має високе фонове значення, але помітно, що вона також може передувати хвилі епідемічного зростання. Зниження активності пошуку на розглянуті теми може також відбуватися з огляду на гіпотезу «пошукового насичення», коли частота пошуку може знижуватися за сталого епідемічного стану через те, що хворі можуть менше цікавитися в інтернеті запитами щодо своєї хвороби, бо стають обізнанішими або мають більше можливостей отримувати інформацію з інших джерел.

Рис.6. Частота пошуку у Google на теми «Нюх», «Смак» та «Киснева сатурація» (усереднені дані); число нових випадків хвороби та летальних випадків за даними МОЗ (просте 7-денне середнє). Усі дані пропорційно скориговано так, аби максимальне значення точно дорівнювало 100

Частка летальних випадків серед нових хворих демонструє консервативну динаміку, лишаючись у діапазоні 1,5–2% (рис.7).

Рис.7. Частка нових хворих, для яких хвороба мала летальні наслідки, та динаміка наповнення даних про неї

Частку випадків хвороби з відомим результатом наведено на рис.8.

Рис.8. Частка хворих із відомим результатом хвороби за датами їх реєстрації та динаміка наповнення даних про неї

Середній вік нових хворих, госпіталізованих нових хворих і вік смерті сягнули максимуму за весь час спостережень на тлі скорочення обсягів тестування (рис.9).

Рис.9. Середній вік за категоріями інфікованих. До даних застосовано зважене 7-денне середнє

Частка хворих похилого віку суттєво зросла при відносній стійкості частки неповнолітніх хворих (рис.10). 

Рис.10. Частка неповнолітніх осіб, осіб віком від 60-ти років і старше, осіб віком від 70-ти років і старше серед нових хворих відповідно, а також частка летальних випадків (застосовано 7-денне усереднення)

У таблиці 1 показано порівняння прогнозу щодо регіональної смертності з усіх причин, опублікованого у документі «Прогноз РГ-32», та фактичних даних, оприлюднених Державною службою статистики України 22 грудня.

 

Таблиця 1. Прогноз загальної смертності на жовтень з «Прогнозу РГ-32» та фактичні дані Державної служби статистики України

Примітка: *Розрахунки для України проведено без врахування Донецької та Луганської областей, що демонструють аномальну демографічну динаміку

Результати прогнозування виявилися дещо гіршими за очікування, що, зокрема, зумовлено затримками в оприлюдненні даних про летальні випадки. У зв’язку з цим особлива ситуація склалась у Чернігівській області, де, за останніми актуальними даними, у жовтні трапилося 85 летальних випадків (і ця цифра, ймовірно, ще зміниться), проте два тижні тому було відомо лише про 37 з них. Після уточнення даних значущість кореляції між числом летальних випадків та надлишковою смертністю покращилася приблизно вдесятеро.

Нахил регресії відносного числа летальних випадків на відносну надлишкову смертність (коефіцієнт недооцінки смертності, асоційованої з COVID-19), де обидві величини розділені на середню загальну смертність у регіонах на місяць у 2015–2019 роках (детальніший опис наведено у «Прогнозі РГ-30»), впав до 1,85 на тлі зменшення коефіцієнта кореляції до 0,69. Водночас, монотонне зростання коефіцієнта кореляції демонструють дані за кількамісячні періоди, що починаються з березня (див. таблицю 2). Оскільки таке зростання у жовтні супроводжувалося зниженням коефіцієнта недооцінки смертності (з 3,06 до 2,86), асоційованої з COVID-19, то виявлення летальних випадків у жовтні, ймовірно, дещо покращилося. Разом з тим, погіршення помісячної відповідності між цими двома типами смертності на тлі високої відповідності за періоди тривалістю в декілька місяців свідчать про ймовірне погіршення якості статистичних даних (епідемічних та/або демографічних).

 

Таблиця 2. Результати регресії для двох типів регіональної смертності – надлишкової та підтверджених летальних випадків від COVID-19

Внесок жовтня у регіональну діаграму розсіювання для двох типів смертності за весь час від початку пандемії в Україні показано на рис.11. На даних, що включають жовтень, нахил регресійної прямої зменшився, але точки розташувалися трохи ближче до неї з огляду на зростання коефіцієнта кореляції.

Рис.11. Регіональна діаграма розсіювання для двох типів щомісячної відносної смертності, побудована для двох періодів часу. Стрілками наведено зміну протягом жовтня

Відоме видання The Economist відслідковує надлишкову смертність у деяких країнах світу. Можна помітити, що в розвинутих країнах величина надлишкової смертності приблизно збігається з числом виявлених летальних випадків від COVID-19 (рис.12). Такі країни розташовані недалеко від нанесеної помаранчевої прямої, яка відповідає точній рівності між цими двома типами смертності. У країнах, що розвиваються, частка виявленої смертності до надлишкової буває різною, але інколи вона суттєво просідає. Крім України, відношення 1/3 характерне також для Перу, Мексики й Еквадору. У Росії частка становить 15–20%.

Рис.12. Порівняння смертності від коронавірусу та надлишкової смертності у країнах світу, що відслідковує «The Economist». Дані для України наведено з урахуванням отриманих у цій роботі оцінок

За офіційною статистикою, на 28 грудня середня кількість осіб, що одужують, не змінилася за тиждень і склала в середньому 11352 людини на день. Середня за тиждень кількість нових інфікованих на 28.12.2020 р. становить 8483 нових інфікованих на день для України, що приблизно на 1500 випадків менше середнього показника 7 днів тому. Середня за тиждень кількість нових летальних випадків на 28.12.2020 р. становить 169 нових летальних випадків на добу, що на 34 менше, ніж тиждень тому.

Рис.13. Кількість нових зареєстрованих випадків за день із даними на момент публікації (ліворуч) та на момент настання події (дати тестування, дати одужання/виписки та дати смерті) (праворуч). Для відображення використовувалося рухоме середнє з вікном 7 днів

Рис.13 демонструє динаміку зміни кількості нових інфікованих, нових одужалих і нових летальних випадків за день згідно зі щоденними звітами МОЗ України для України загалом, що показані на момент публікації інформації (лівий графік), та ці ж дані, приведені до дат настання події (правий графік). Рис.13 (правий графік) демонструє нові випадки, показані на дати проведеного ПЛР-тестування, нові одужання, показані на дати одужання/виписки, та нові летальні випадки, показані на дату настання смерті. Із рис.13 (правий графік) видно, що досі в жоден день середня кількість осіб, які одужують, насправді не перевищила кількості нових інфекцій. Велика кількість осіб, які одужують, з’являється на графіку рис.13 (ліворуч) унаслідок нерегулярного внесення даних. 

Офіційні оприлюднені статистичні дані можна почасти пояснити на основі аналізу затримок оприлюднення інформації. Відомо, що нові випадки інфікування, нові смерті та нові одужання, що оголошуються щодня, насправді не всі настають у попередній день. В окремих випадках можуть траплятися значні затримки між датою фактичного настання події (тестування, виписки, госпіталізації, смерті) та датою внесення цієї інформації в базу та її оприлюднення. Еволюцію внесення даних до реєстру показано на рис.14–17. Рис.14 демонструє порівняння даних щодо нових випадків на дату оголошення, на дату тестування та масштабована кількість позитивних тестів. Видно, що кількість позитивних тестів добре описує динаміку кількості нових випадків на момент проведення тестів. Їх можна використовувати як оцінку кількості випадків на дату тестування, адже кількість позитивних тестів стає відомою значно раніше.

Рис.14. Порівняння кількості нових випадків на момент оголошення, кількості нових випадків на дату тестування і масштабованої кількості позитивних тестів на дату проведення тесту

Рис.15. Еволюція ретроспективних змін кількості нових підтверджених випадків станом на різні моменти часу, приведені до дат тестування. Дані наведено після рухомого семиденного усереднення

Рис.16. Еволюція ретроспективних змін кількості нових одужань станом на різні моменти часу, приведені до дат одужання/виписки. Дані наведено після рухомого семиденного усереднення

Рис.17. Еволюція ретроспективних змін кількості нових летальних випадків станом на різні моменти часу, приведені до дат настання смерті. Дані наведено після рухомого семиденного усереднення

Рис.13–16 дають уявлення про те, як можуть змінюватися дані ретроспективно і наскільки вони відповідають даним, які щоденно оголошуються. На рис.14 показано ретроспективні зміни кількості нових випадків, що можуть уточнюватися протягом 2-х–3-х тижнів. Дані про одужання можуть змінюватися (рис.15) протягом кількох місяців. Кількість летальних випадків може зазнавати значних ретроспективних змін протягом приблизно одного місяця. Загалом, можна виокремити характерні масштаби часу наповнення реєстру: для нових випадків – 2 тижні, для летальних випадків – 1 місяць, для нових одужань – 2 місяці. Це періоди, після яких більш-менш точно стає відома реальна кількість подій, що настали в конкретну дату.

Структура затримки в оприлюдненні нових випадків хвороби та нових летальних випадків показано на рис.18 (а,б).

Рис.18а. Еволюція в часі затримок оприлюднення кількості нових випадків. Висота стовпчиків показує кількість оприлюднених нових випадків. Кольором позначено розподіл цих випадків за попередніми датами

Рис.18б. Еволюція в часі затримок оприлюднення кількості нових летальних випадків. Висота стовпчиків показує кількість оприлюднених нових випадків. Кольором позначено розподіл цих випадків за попередніми датами

Рис.19. Середні затримки оприлюднення в часі даних про нові виявлення, летальні випадки, госпіталізації та одужання/виписки. Затримки обчислювались як різниця між датою оприлюднення (внесення відповідної інформації в базу даних) і датою фактичного настання події

Рис.20. Середні затримки оприлюднення в часі даних про нові виявлення, летальні випадки, госпіталізації та одужання/виписки для деяких регіонів України. Затримки обчислювались як різниця між датою оприлюднення (внесення відповідної інформації в базу даних) і датою фактичного настання події

2. Порівняння з прогнозом  від 21.12.2020 р.

 

Таблиця 3. Порівняння прогнозних значень моделі SEIR-U кількості нових інфекцій від 21.12.2020 р. для кожної області України зі спостережуваними середніми за тиждень значеннями. Дані подаються усередненими за тиждень

У таблиці 3 наведено прогнозні інтервали, обчислені в «Прогнозі РГ-33» від 21.12.2020 р. для кожної області України, та дані спостережень на 28.12.2020. р., усереднені за тиждень. Із таблиці видно, що загалом дані відповідають середнім очікуванням. Серед найбільш уражених регіонів перевищення очікувань не відбулося. Покращився прогноз для десяти областей і погіршився для двох. По Україні загалом середня кількість нових випадків лежить нижче середини прогнозованого інтервалу.

 

 

3. Прогноз розвитку епідемії в Україні з використанням статистичної моделі часових рядів Facebook Prophet.

За допомогою методів статистичного аналізу було досліджено динаміку щоденної кількості нових хворих із липня 2020 року для виявлення закономірностей поширення епідемії, для дослідження впливу свят і псевдосвят (аномальних дат на кшталт державних свят, теплих днів без опадів тощо), впливу тижневої та інших видів сезонної мінливості і виявлення їхнього характеру.

Аналізувалися дані щодо нових виявлень на день і нових летальних випадків для України загалом, коли спостерігалося невпинне зростання з 7-денною періодичністю – з 6 липня 2020 року. Було використано найсучаснішу модель Facebook Prophet, яка демонструє високу ефективність для моделювання часових рядів, що містять аномальні дати, різні види сезонності та лінійну чи нелінійну динаміку впливу різних складових моделі.

Як і раніше, як аномальні дати (свята і псевдосвята) розглядалися дати державних свят, дати потенційного зростання кількості відпочивальників (коли було дуже тепло і не було опадів) та дати послаблення карантину за відкритими даними датасету Google-платформи «COVID-19 Open Data». Як і в останні 2 тижні, було додано 620-денну періодичність, з розрахунку, що чверть періоду припадає на ділянку між найбільшим і сусіднім піками 26 червня і 28 листопада (155 днів), яка дозволила вдвічі зменшити похибку. Крім того, як і минулого тижня, враховувалися дні «карантину вихідного дня». Було побудовано модель, яка за даними 6.07–14.12 дала прогноз на 29.12–11.01 із сумарною відносною похибкою за останні 14 днів – 7,48% (рис.21). Оскільки ряд демонструє стабільну динаміку на зниження, для перевірки, як і до проходження піку, аналізувалися вже не 7, а 14 останніх днів, що забезпечує вищу точність моделі, але певна аномальність минулого тижня, коли тижневий пік фіксувався у четвер, 24 грудня, а не у п’ятницю, як у більшість тижнів до того, не дає високої впевненості в подальшому прогнозі. Отже, більш-менш упевнений прогноз робимо знову лише на 7 днів – до 04.01.2021 р. (таблиця 4).

Рис.21. Щоденна кількість нових підтверджених випадків хворих на COVID-19 в Україні з 6 липня 2020 р.: чорні крапки – дані спостережень до 28.12.2020 р., синя лінія – результат моделювання і прогнозування на 2 тижні до 11.01.2020 р. за моделлю на основі Facebook Prophet

 

Таблиця 4. Прогноз кількості нових підтверджених випадків хворих на COVID-19 в Україні за моделлю з урахуванням впливу аномальних дат

Щодо нових підтверджених випадків порівняно прогноз на 2 тижні, зроблений раніше за допомогою моделі Facebook Prophet, і новий прогноз (рис.22).

Рис.22. Останні 7 тижнів спостережень і 2 тижні прогнозу

Аналіз щодо кількості нових підтверджених випадків захворювань показав таке:

• порівняння даних спостережень із прогнозом минулого тижня показує, що процес зменшення кількості нових хворих продовжується з тією ж динамікою, що передбачає модель, але певна аномальність минулого тижня, коли тижневий пік мав місце у четвер, 24 грудня, а не у п’ятницю, як у більшість тижнів до того, не дає високої впевненості у подальшому прогнозі, отже, в наступний тиждень можливе як подальше уповільнення за прогнозованими значеннями, так і старт нової хвилі, що може бути обумовлено підвищенням контактів у передноворічний період;

• за побудованою моделлю із тривалою періодичністю для України знову спостерігається незначний вплив свят та інших аномальних дат, на відміну від моделі без такої періодичності; як показало проведене моделювання за даними станом на 20.12.2020 р., значний вплив має місце лише в декількох інших країнах – Ізраїлі, Індонезії, Індії, де модель з урахуванням свят і псевдосвят має похибку меншу, ніж модель без урахування таких аномальних дат, і при цьому така похибка становить в останній тиждень менше від 5–20%; в Україні ж спрощена модель з урахуванням аномальних дат дає похибку 14,6% (ефективніша модель – 7,48%), а без їх урахування – 15,0%;

• доволі стрімке зниження прогнозованих значень кількості нових хворих, на жаль, не дає впевненості у тому, що така динаміка збережеться ще декілька тижнів, оскільки ряд спостережень є замалим для таких прогнозів, тому рекомендується використовувати підготовлений прогноз обережно.

Обчислення за допомогою моделі Facebook Prophet і аналіз отриманих результатів виконали завідувач кафедри системного аналізу та інформаційних технологій (САІТ) Вінницького національного технічного університету (ВНТУ) доктор технічних наук, професор В.Б. Мокін і аспірант кафедри САІТ ВНТУ А.В. Лосенко.

 

 

4. Прогноз розвитку епідемії в Україні з використанням компартментної моделі.

У таблиці 5 наведено середні результати прогнозів для областей України на період до 4 та до 11 січня. Прогнози не враховують впливу зміни кількості тестувань, кількості підозр і рішень щодо змін карантинних обмежень. При обчисленнях вважалося, що репродуктивне число та коефіцієнт летальності залишаються сталими впродовж прогностичного періоду. Репродуктивне число й коефіцієнт летальності обчислювалися з алгоритму калібрування математичної моделі, а для прогнозного сценарію використовувалися середні значення за останній тиждень.

Для врахування можливої зміни кількості контактів у часі було додатково розглянуто два сценарії для кожної області: з поступовим збільшенням рівня контактності на 25% та зменшенням на 25%. Зміна відбувалася поступово протягом тижня. У таблиці 5 наведено прогнозні середні рівні виявлення нових інфікованих на день і діапазон їхніх значень на 4 січня 2021 року. Наведено також оцінку середнього за тиждень значення репродуктивного числа для кожного регіону, що використовувалося для обчислення прогнозу.

 

Таблиця 5. Прогнозні значення нових інфікованих за день для регіонів України на 04.01.2021 та на 11.01.2021 р. та поточна оцінка репродуктивного числа

Згідно із розглянутими сценаріями, регіонами з найбільшою очікуваною кількістю інфікованих є Дніпропетровська, Запорізька, Київська, Одеська області та місто Київ.

Для України загалом отримаємо такі прогнозні числові показники:
Репродуктивне число – 0.88 (середнє за останній тиждень, має нейтральну тенденцію)
Середня кількість нових інфекцій за день на 04.01.21: [6519-9827] при середньому значенні 8225.
Середня кількість нових летальних випадків за день на 04.01.21: [120-178] при середньому значенні 149.
Середня кількість нових інфекцій за день на 11.01.21: [4236-10455] при середньому значенні 7285.
Середня кількість нових летальних випадків за день на 11.01.21: [96-166] при середньому значенні 131.

Рис.23. Зміна в часі репродуктивного числа згідно з калібруванням математичної моделі SEIR-U

На рис.23 показано зміну в часі репродуктивного числа для України загалом, отриману в результаті калібрування математичної моделі на статистичних даних. Тонкими лініями показано оцінки репродуктивного числа для різних областей. На цей момент середньотижневе значення склало 0.88. Репродуктивне число стало меншим одиниці у всіх регіонах України, крім Луганської області. При прогнозуванні тенденція до зміни репродуктивного числа не враховувалася. Прогнозні сценарії обчислювалися зі сталим середньотижневим значенням репродуктивного числа.

Рис.24. Прогнозні значення кількості нових випадків для України з урахуванням тижневої мінливості. Крапками позначено дані спостережень станом на 14.12.2020 р., лінією – модельні обчислення для періоду калібрування (25.03–28.12) та для прогнозного періоду

 

Таблиця 6. Прогнозні значення кількості нових випадків за результатами обчислень статистичною моделлю Prophet і компартментною моделлю SEIR-U

Таблиця 6 демонструє порівняння прогнозних значень кількості нових випадків на період до 11 січня, обчислених за допомогою двох незалежних моделей – статистичної моделі Facebook Prophet і компартментної моделі SEIR-U. Загалом, модель Prophet передбачає дещо стрімкіше згасання і більші амплітуди тижневих коливань, ніж компартментна модель, порівняння їх прогнозів представлено на рис.24. Слід зазначити, що похибка передбачень значно зростає зі збільшенням інтервалу прогнозування, тому до отриманих результатів необхідно ставитись обережно.

ВИСНОВКИ
1. Показники поширення епідемії в Україні за останній тиждень продовжують зниження зі сталими темпами. Репродуктивне число незначно зменшилось і склало 0.88. Репродуктивне число стало меншим за одиницю для всіх регіонів України, крім Луганської області. Необхідно відзначити вплив додаткового вихідного дня на минулому тижні, що традиційно занижує статистику. Відсоток виявлення за новими випадками майже не змінився і склав 29%. Згідно з обчисленнями, середня кількість нових випадків дорівнюватиме 7292 (Prophet) і 8225 (SEIR-U) протягом тижня 29 грудня – 4 січня та 6173 (Prophet) і 7285 (SEIR-U) протягом тижня 5 – 11 січня (таблиця 6). Докладніше прогноз представлено у таблицях 4–6 і на рис.21–24.
2. Спостережувана летальність демонструє сталу динаміку та лишається в діапазоні 1,5–2%. Водночас, оприлюднення даних про летальні випадки сильно відрізняється у регіонах. Крім того, середній вік хворих, госпіталізованих пацієнтів і вік смерті сягнули максимальних значень.
3. Порівняння епідемічних та демографічних даних вказує на покращення частки виявлення надлишкової смертності у щоденній епідемічній статистиці МОЗ. Коефіцієнт недооцінки смертності, асоційованої з COVID-19, знизився з 3,06 за даними по вересень до 2,86 за даними по жовтень. Отже, за період від початку пандемії в Україні до кінця жовтня число смертей, асоційованих із COVID-19, оцінюється у 24,2 тис. Досвід розвинутих країн світу демонструє, що цю смертність можна ідентифікувати як смертність при коронавірусній інфекції.
4. Відсоток виявлення нових інфікованих за допомогою ПЛР-тестів за останній тиждень майже не змінився і склав 29%. Відсоток позитивних тестів стабілізувався на рівні 32%.
5. Традиційно у період свят збір та аналіз статичної інформації ускладнюється. Збільшуються затримки наповнення реєстру і похибки. Святкові дні приводять до зменшення кількості нових випадів, що вносяться до офіційної статистики. Оскільки попереду чекає тривалий період свят і впровадження нових карантинних обмежень, то до прогнозів та статистичних даних у цей період потрібно ставитися ще обережніше.