Стратегию растягивания пика по-английски называют flattening the curve, то есть «сглаживание кривой», и наглядно она представлена на графике на рисунке 12. На нем видно, что за время, выигранное благодаря сдерживающим мерам, государства успевают нарастить мощность систем здравоохранения. Если кривую прироста числа заболевших не сглаживать, большое число инфицированных оказываются в больницах одновременно — и никаких ресурсов здравоохранения на них не хватит. Что происходит, когда этот предсказанный математикой сценарий реализуется в жизни, весь мир наблюдал на примере Италии, где врачи выбирали, кого из пациентов интубировать и дать шанс на выживание, а кому отказать и обречь тем самым на мучительную смерть{61}.
Главным орудием, благодаря которому властям почти всех стран удалось сгладить кривую и даже временно остановить развитие эпидемии, как раз и был карантин. Однако его жесткость очень сильно варьировала. В Италии, например, он был максимально суровым, жители не могли выходить из дома, не работало почти ничего, кроме экстренных служб. Граждане других государств, где запреты были не столь глобальными, смотрели видеоролики с итальянцами, поющими по вечерам на балконах, с ужасом, но и некоторой радостью — мол, у нас не так. Впрочем, в самой Италии против радикальных мер никто особенно не возражал: когда на улицах стоят холодильники с телами погибших, особой мотивации ругать правительство за чрезмерные ограничения нет. В странах, где ситуация развивалась не столь драматично, протестующих было больше: пока среди близких знакомых никто от коронавируса не погиб, в него предпочитают не верить и ругают власти за ненужные ограничения
Рис. 12. Если государства не применяют меры сдерживания, количество инфицированных растет очень быстро — в том числе количество пациентов, которым необходим уход в стационаре в общих палатах и палатах интенсивной терапии. Больничные койки стремительно заполняются, и новых больных становится некуда класть — не говоря уже о том, что «заканчиваются» врачи, которые должны лечить этих людей. Результат — рост числа смертей, причем не только среди заразившихся эпидемическим заболеванием: люди с другими патологиями также не могут получить необходимую помощь из-за коллапса систем здравоохранения. Когда сдерживающие меры используются, количество инфицированных увеличивается относительно медленно. В результате обеспечивается оборот коек — то есть к моменту поступления новых пациентов старые успевают выздороветь (или умереть) и освободить койки. Кроме того, за выигранное благодаря мерам время государства могут нарастить мощность систем здравоохранения, например развернув новые больницы и подтянув кадровые резервы медперсонала
Потому что карантин — это неудобно, а раз катастрофы не случилось, значит, меры были избыточными. Так рассуждает большинство. Это характерный баг нашего мышления: мы гораздо больше боимся сделать что-то, чем не сделать. Психологи называют такое когнитивное искажение недооценкой бездействия (omission bias)[353], и на самом деле это не баг, а эволюционная норма, возникшая и закрепившаяся за миллионы лет выживания в мире, где решения приходится принимать в условиях отсутствия полной информации. Просчитать последствия того, что могло бы произойти, но не произошло, бывает сложно даже экономистам, что уж говорить об обычных гражданах.
Помимо сглаживания кривой, карантины, как уже было сказано, должны были затормозить распространение эпидемии. Для оценки того, насколько хорошо это удается, в эпидемиологии используют так называемое эффективное репродуктивное число Reff. Оно показывает, сколько людей в конкретной популяции в среднем заражает один носитель, и измеряется от 0 до (теоретически) бесконечности. Если Reff больше единицы, то есть один носитель передает вирус более чем одному человеку, эпидемия распространяется. Если Reff меньше единицы, эпидемия угасает. Динамика эпидемии для двух разных Reff показана на рисунке 13.
Рис. 13. Когда Reff заболевания равен единице, каждый инфицированный в среднем заражает одного человека. Когда Reff меньше единицы, те, кто подхватил патоген, заражают меньше одного человека, и общее количество инфицированных со временем уменьшается. Если Reff больше единицы, заразившиеся инфицируют в среднем больше одного человека, и число новых случаев заражения увеличивается
Важно не путать эффективное репродуктивное число Reff с базовым репродуктивным числом R0. R0 — это среднее количество людей, которых заражает один носитель в наивной популяции, то есть популяции, граждане которой вообще не имеют иммунитета к данному заболеванию и не принимают никаких мер, чтобы от него защититься. Reff — среднее количество людей, которых заражает один носитель в популяции, где есть как неиммунные и беспечные граждане, так и те, кто так или иначе защищен от заражения. В отличие от Reff, базовое репродуктивное число для каждой инфекции постоянно. Например, для сезонного гриппа R0 составляет около 1,5, для кори — 12–18, для свинки — 11–14{62}. Используя сдерживающие меры, можно сделать так, что даже болезни с большим R0 перестанут распространяться. То есть их базовое репродуктивное число останется неизменным, а Reff упадет. Этого можно добиться разными путями, самый эффективный из которых — массовая вакцинация. Если у большей части людей в популяции будет иммунитет к вирусу, патоген не сможет ни на кого перескочить, даже если он не будет физически истреблен, как, например, вирус оспы. Той же корью до появления прививки практически обязательно болел каждый ребенок (и около 2,6 млн детей ежегодно умирало от нее[354]); после того как появилась вакцина, отмечаются лишь локальные вспышки среди непривитых. Когда вирус извели карантином, не дав возникающим цепочкам заражения развиться, но иммунитет к нему есть лишь у малого процента, повторные вспышки более чем вероятны. Особенно если в обществе резко снимаются все ограничения.
Точной оценки, каково R0 для новой коронавирусной инфекции, пока нет, но большинство исследователей сходятся на том, что оно лежит в диапазоне от 2 до 2,5. Для сравнения: R0 знаменитой «испанки» оценивают от 2,2 до 2,9. Учитывая, что изначально у людей не было иммунитета к уханьскому коронавирусу, Reff было равно R0. Иными словами, COVID-19 довольно-таки заразное заболевание. Вводя карантины и всевозможные ограничительные меры вроде обязательного ношения масок в людных местах, государства пытались сбить Reff ниже единицы. Длительное — обычно дольше 10 дней — застывание Reff на этом значении было критерием отмены карантина и ослабления прочих ограничений.
Сбивать Reff можно двумя путями. Первый — ввести сверхжесткий карантин и быстро загасить динамику распространения вируса до Reff<1. Второй путь — не столь жестко замораживать социальную жизнь, но держать ограничения достаточно долго, чтобы Reff опустилось ниже единицы. И тут возникает вопрос, до каких значений сбивать Reff. Достаточно ли, скажем, 0,8 или лучше подстраховаться и добиться уверенного плато на 0,3? Очевидно, что жесткий карантин и меньшие значения Reff надежнее в смысле быстрого избавления от вируса, но такая стратегия заодно очень эффективно убивает экономику (и грозит быстрым откатом после снятия ограничений). Как показал пример Латинской Америки, когда значительной части жителей страны в буквальном смысле нечего есть, они не будут соблюдать карантин, каким бы номинально строгим он ни был. В бедных странах, где у жителей нет накоплений (или они закончились из-за длительного локдауна), люди вынуждены выходить из дома, чтобы заработать на еду. Идея, что все прекрасно могут работать в хоум-офисе, иллюзорна: подобная роскошь есть только у «белых воротничков» и творческой интеллигенции, а рабочие на заводах, водители, фермеры, продавцы, врачи, сотрудники скотобоен и так далее должны физически ходить на работу. Поэтому так важно не перейти тонкую грань, когда погоня за минимизацией нагрузки на здравоохранение в итоге убьет больше людей из-за краха экономики.
У жесткого карантина есть еще одно неочевидное следствие: быстро сократив число носителей вируса до незначительного уровня, государства теряют мотивацию развивать системы тестирования и отслеживания контактных. Разумеется, можно рассуждать, что их можно создавать превентивно, но это, увы, лишь стремление выдавать желаемое за действительное. Как мы знаем, даже эпидемии SARS и MERS с их устрашающей летальностью оказались недостаточным стимулом для разработки и внедрения схем отслеживания новых заболевших — и это стоило человечеству десятков тысяч жизней в нынешнюю эпидемию. Есть и еще одна причина, почему в обществах, где почти никто не переболел, сохраняется опасность внезапного и резкого роста числа заболевших. Как мы подробно обсудим в следующей главе, в современном мире большинство популяций высокогетерогенны, то есть разные категории людей рискуют заразиться вирусом в разной степени. И чем быстрее переболеют наиболее подверженные заражению (не тяжелому течению, а именно заражению!) группы, тем быстрее затормозится эпидемия. Безусловно, в идеале хорошо бы, чтобы они не заразились, а получили безопасный иммунитет путем вакцинирования или хотя бы были защищены вакциной от тяжелого течения. Но в реальности, как мы видим, создание вакцины требует гораздо больше времени, чем необходимо для реализации такого сценария.