A magyar kormány nem közöl a szennyvízadatok elemzésére alapozott országos idősoros adatokat, pedig ezek nagymértékben szolgálhatnák azt, hogy honfitársaink ebből és ne a halottak számából lássák: hol tart hazánkban a járvány. A kormányzati adatközlés életeket menthetne meg. Ezért számítja és közli a CRCB csapata önkéntes munkában az NNK adataira alapozva a járvány lefutását jelző országos összesített adatokat.
2022. február 17.
Ötödik hullám: nem csökkent a járvány erőssége
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2022. február 9.
Túl a fordulóponton? Csökkent a J mutató értéke
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2022. február 3.
Még nincs fordulópont: tovább emelkedik a J mutató értéke
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2022. január 25.
Ötödik hullám: gyorsuló ütemben emelkedik a CRCB által számolt J mutató értéke
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2022. január 17.
Ötödik hullám: újra emelkedik a CRCB által számolt J mutató értéke és nagyon magas szintet ér el
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2022. január 11.
Ötödik hullám: kismértékben csökkent a CRCB által számolt J mutató értéke, de még mindig nagyon magas szintet ér el
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2022. január 4.
Itt az ötödik hullám: újra nőtt a CRCB által számolt J mutató értéke:
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2021. december 29.
Ismét nőtt a CRCB által számolt J mutató értéke
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2021. december 23.
A 49. és 50. héten jelentősen csökkent a CRCB által számolt J mutató értéke
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2021. december 6.
A 48. héten újra nőtt és újabb rekordot döntött a CRCB által számolt J mutató értéke
A CRCB elemzése (pdf)
Az elemzés adatai (xlsx)
2021. november 30.
Kismértékben csökkent, de még mindig magas szinten áll a CRCB által számolt J mutató értéke
A CRCB elemzése (pdf)
2021. november 24.
Csökkent, de még mindig magas szinten áll a CRCB által számolt J mutató értéke.
A CRCB elemzése (pdf)
2021. november 16.
Tovább nőtt a CRCB által számolt J mutató értéke. Még soha nem volt olyan intenzív a járvány Magyarországon, mint november első két hetében.
A CRCB elemzése (pdf)
2021. november 10.
2020 nyara óta egyszer sem volt olyan magas a CRCB által számolt súlyozott J mutató értéke, mint az utóbbi két hétben
A CRCB elemzése (pdf)
2021. június 8.
Emelkedett a J mutató értéke
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. június 1.
Vége a járvány harmadik hullámának: a J mutató jóval a tavaly június végi szint alá csökkent
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. május 25.
Stagnál a J mutató értéke
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. május 20.
Tovább csökkent a J mutató értéke
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. május 12.
Az utóbbi két hétben jelentős mértékben ingadozott a J mutató értéke
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
A kiszámíthatatlan és korrupt állam a sikeres járványkezelést is akadályozza
Adattábla, számítások és eredmények (zip)
Ajánlott hivatkozás:
Tóth I. J. 2021. A kiszámíthatatlan és korrupt állam a sikeres járványkezelést is akadályozza. Adattábla, számítások és eredmények. Budapest: CRCB. https://bit.ly/3eKjEOl
***
2021. május 4.
Jelentősen nőtt a járvány erőssége a CRCB által számított J mutató szerint 2021. április 26. és május 2. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. április 29. /April 29, 2021
Data Concealment and Mortality in Covid-19 Pandemic. An Illustrative Figure and a Hypothesis (pdf)
***
2021. április 26.
Jelentősen csökkent a járvány erőssége a CRCB által számított J mutató szerint
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. április 19.
Kissé csökkent a járvány erőssége a CRCB által számított J mutató szerint 2021. április 12-18. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. április 14.
Nem változott a járvány erőssége a CRCB által számított J mutató szerint 2021. április 5-11. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. április 6.
Tovább csökkent a járvány erőssége a CRCB által számított J mutató szerint 2021. március 29. és április 4. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. március 29.
A járvány változatlan magas szintjét jelzi a CRCB által számított J mutató 2021. március 22. és március 28. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
Jó becslése-e a CRCB J mutatója az NNK idősorának?
Technikai elemzés és adatok (zip)
****
2021. március 24.
Adateltitkolás, ökonometria és a kommunista diktatúra (pdf)
A számítások alapadatai, xlsx és dta file-ok (zip)
****
2021. március 23.
Jelentősen csökkent a járvány erőssége 2021. március 15. és március 21. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. március 18.
Trendforduló? Némileg csökkent a járvány erőssége 2021. március 8. és március 14. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
***
2021. március 8.
Eddig még nem látott szintre erősödött a járvány március 1. és március 7. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. március 2.
Tovább nőtt a járvány erőssége 2021. február 22. és február 28. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. február 25.
Továbbra is magas szinten a járvány 2021. február 15. és február 21. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. február 17.
Jelentősen erősödöttt a járvány 2021. február 8. és 2021. február 14. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. február 10.
Trendforduló? Tovább nőtt a járvány erőssége 2021. február 1. és 2021. február 7. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. február 4.
Alacsony szint és gyenge erősödés 2021. január 25. és 2021. január 31. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. január 28.
Jelentősen gyengült a járvány 2021. január 18. és 2021. január 24. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. január 20.
Kismértékben erősödött a járvány 2021. január 11. és 2021. január 17. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. január 12.
Tovább csökkent a járvány 2021. január 4. és 2021. január 10. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2021. január 6.
Csökkent a járvány erőssége 2020. december 28. és 2021. január 3. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. december 28.
Némileg csökkent a járvány erőssége december 21. és december 27. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. december 22.
Kismértékben nőtt a járvány erőssége december 14. és december 20. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. december 16.
Tovább csökkent a járvány erőssége december 7. és december 13. között
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. december 8.
Kismértékben csökkent a járvány erőssége.
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. december 2.
Megállt a járvány lanyhulása.
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. november 25.
A következő hetekben a járvány lanyhulása várható.
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. november 16.
A koronavírus járvány lefutásának előrejelzése a szennyvízadatok elemzése alapján
A CRCB elemzése (pdf)
****
2020. november 7.
A koronavírus járvány halálos áldozatainak tényleges és becsült száma Magyarországon 2020. szeptember 1. – november 15.
A CRCB elemzése (pdf)
***
2020. április 20.
Két előrejelző modell. Érdemes rájuk nézni:
1. https://research.physcon.uni-obuda.hu/COVID19MagyarEpi/
2. http://rocs.hu-berlin.de/corona/docs/forecast/results_by_country/
Két csodálatos animáció a járvány terjedéséről és a terjedés elleni kormányzati lépések lehetséges hatásairól:
3. https://www.youtube.com/watch?v=gxAaO2rsdIs&feature=youtu.be
4. https://www.youtube.com/watch?v=54XLXg4fYsc&feature=youtu.be
Koronavírus-kisokos: hasznos tippek & tudományos magyarázatok közérthetően a koronavírus járványról:
5. https://koronavirus-kisokos.eu/
Egy nagyon hasznos és szép honlap az 1001 orvostól:
6. https://www.covid1001.hu/
***
2020. április 14.
A tesztelés és a fertőzöttek hivatalos száma. Hogyan függ össze az elvégzett tesztek száma és a fertőzöttek hivatalos száma?
A CRCB elemzése (pdf)
***
2020. április 8.
Magyarországon 2020. április 6-án mindössze 11 fővel nőtt a fertőzöttek hivatalos száma, miközben előtte való nap 55 fővel az utána való nap pedig 73 fővel.
Mi állhat ennek hátterében?
A CRCB elemzése (pdf)
***
2020. március 31.
1. Ábra: Fertőzöttek regisztrált száma Olaszországban és az USA-ban attól a naptól fogva, hogy a fertőzöttek száma meghaladta a tíz főt
2. Ábra: Növekedési tényező [gf=ΔN(t)/ΔN(t-1)] Olaszországban, az USA-ban és Magyarországon attól a naptól fogva, hogy a fertőzöttek száma meghaladta a tíz főt.
Ha gf=1 akkor megállt az új esetek számának növekvő tendenciája ha gf < 1 akkor az új esetek száma csökkenni kezdett.
3. Ábra: Növekedési tényező [gf=ΔN(t)/ΔN(t-1)] háromnapos mozgó átlaga Olaszországban, az USA-ban és Magyarországon attól a naptól fogva, hogy a fertőzöttek száma meghaladta a tíz főt.
***
2020. március 30.
1. ábra: Fertőzöttek regisztrált száma
A fertőzöttek regisztrált számának növekedési üteme minden országban lassul, így Magyarországon is (1.ábra). A magyar adatoknál a növekedési ütem továbbra is alatta marad a cseh, lengyel, német és osztrák adatoknak. A rendelkezésre álló hivatalos statisztikák alapján a halálozási ráta Magyarországon a legmagasabb, 3,2%, míg Romániában 2,4%, Bulgáriában 2,3%, Ausztriában 1% és Németországban 0,9% (2. ábra). Ezek a különbségek azonban félrevezetőek mivel a feltárási ráta (δt = No,t / Na,t , ahol No a fertőzöttek regisztált száma, Na a fertőzöttek tényleges száma és No,t < Na,t minden t időpontra és 0 ≤ δt < 1) feltehetően nagymértékben eltér ezekben az országokban. Magyarország viszonylag kevés tesztet végez, és feltehetően más okokból is sok fertőzött rejtve marad. Arányaiban több, mint a többi országban. A járvánnyal összefüggő magyarországi halálozási rátáról, ennek nemzetközi összehasonlításáról így legközelebb 2022-ben, a 2020-as és a 2021-es hazai és nemzetközi halálozási statisztikák ismeretében lehet képet kapni.
2. ábra: A fertőzésben meghaltak száma 100,000 regisztrált fertőzöttre átszámítva
A járvány terjedési sebességében, és e sebesség változásában fontos információt nyújt az új fertőzöttek számának dinamikája. A növekedési tényező egy adott napon az új fertőzöttek számának és az ezt megelőző napon az új fertőzöttek számának arányát fejezi ki: ΔN(t)/ΔN(t-1), ahol ΔN(t) az adott t napi új fertőzöttek regisztrált száma, és ΔN(t-1) a megelőző napi új fertőzöttek regisztrált száma. Ausztria, Csehország, Franciaország, Hollandia, Lengyelország, Németország, Norvégia, Olaszország, Spanyolország, Svájc, Szlovákia, és Magyarország adatai alapján a napi medián növekedési tényező 1,32 azaz jellemzően minden nap 32%-kal nőtt a mai napig az új esetek száma ezen országokban. Az átlag 1,51 volt, 0,54-es szórás mellett (N=98). A növekedési tényező és logaritmusának hisztogramját a 3a. és 3b. ábrán mutatjuk.
3a. ábra: A növekedési tényező hisztogramja 3b. ábra: A növekedési tényező logaritmusának hisztogramja
A növekedési tényező időben csökkenő tendenciájú (4. ábra) egyre kisebb szórás mellett. Ez természetes is mivel az időszak elején még nagyon kicsi volt a fertőzöttek regisztrált száma, nem jártatódott még be a fertőzöttek számbavételére vonatkozó procedúra (adott napon feltárt esetek számbavétele a következő napi statisztikákban jelenhetett meg), így az első napokban az esetszámok jelentős ütemű és volatilis növekedése még nem a járvány terjedésével, hanem éppen a tesztelés elkezdésével függhet össze.
3. ábra: A növekedési tényező alakulása attól a naptól fogva, hogy a fertőzöttek regisztrált száma elérte, vagy meghaladta a tíz főt, a vízszintes tengelyen a számok három napos periódusokat jelentenek. Például a vízszintes tengelyen a 10 a kiinduló naptól számított 31., 32. és 33. napjának átlagos növekedési ütemét mutatja.
4. ábra: Növekedési tényező [ΔN(t)/ΔN(t-1)] három napos mozgóátlaga attól a naptól számítva, mikor a fertőzöttek száma elérte, vagy meghaladta a 10 főt Ausztriában, Csehországban, Franciaországban, Hollandiában, Lengyelországban, Németországban, Norvégiában, Olaszországban, Spanyolországban, Svájcban, Szlovákiában, és Magyarországon
A 4. ábrán ugyanezt országonként ábrázoljuk. Az ábra Ausztria, Csehország, Franciaország, Hollandia, Lengyelország, Németország, Norvégia, Olaszország, Spanyolország, Svájc, Szlovákia, és Magyarország adatait tartalmazza úgy, hogy csak Magyarországot különböztettük meg piros színnel a többi országtól. Ebből látszik, hogy a növekedési tényező magyar adatai nem térnek el számottevően a többi országétól. Magyarországon, ahogy a többi országban is az új esetek növekvő ütemének lassulása figyelhető meg. Ez reménykeltő, de amit mindjárt hozzá kell tenni, hogy itt nem az új esetek számának csökkenéséről van szó, hanem arról, hogy az új esetek száma nő, de egyre kissebb ütemben. Ebben nagy hasonlóság figyelhető meg az országok között. Ennek illusztrálására az eddigi magyar, olasz és francia adatokat külön ábrázoltuk (5. ábra).
5. ábra: A növekedési tényező [ΔN(t)/ΔN(t-1)] három napos mozgóátlaga attól a naptól számítva, mikor a fertőzöttek száma elérte, vagy meghaladta a 10 főt Franciaországban, Olaszországban és Magyarországon.
Az eddigi adatok alapján nincs számottevő különbség a növekedési tényező magyar és a többi országra jellemző átlaga között (6. ábra).
6. ábra: A növekedési tényező átlaga és terjedelme Magyarországon és a többi országban.
Ezt, valamint a csökkenő tendenciára vonatkozó megfigyelést támasztja alá, ha a növedési tényező időbeli alakulását is figyelembe vesszük (1. táblázat). A táblázatból jól látszik az, hogy a mostanáig rendelkezésre álló adatok alapján az idő előrehehaladtával a növekedési tényező csökkenése figyelhető meg.
1. táblázat: A növekedési tényező logaritmusának becslése
***
2020. március 26. 17:00
Minden orvosnak, nővérnek, szociális munkásnak, egészségügyi dolgozónak védőfelszerelelést kell biztosítani. Ez feltétlen szükséges a járvány terjedésének lelassításához. Ebben tud segíteni a Zipf törvény ismerete és használata a CRCB kutatói szerint (pdf).
A CRCB mini-elemzése olvasaható a g7.hu-n is.
A Zipf törvény hatását bemutató excel file, amelyben mindenki beállíthatja a neki tetsző paramétereket (xlsx)
***
2020. március 24. 14:25
Magyarországon 187 COVID-19 fertőzött van és a hivatalos adatok szerint már kilencen haltak meg a járvány következtében. Az eddigi hivatalos adatok alapján a magyarországi halálozási ráta viszonylag magas (4%). Ha az eddig publikált fertőzöttségi és halálozási adatokat vesszük figyelembe, akkor a magyar adat inkább az olaszországihoz áll közelebb (9%), mint az ausztriai, vagy csehországi adathoz.
Az első fertőzöttet húsz nappal ezelőtt, március 4-én jelentették be hivatalosan Magyarországon. Ilyen rövid időtávon rendelkezésre álló és ilyen kevés fertőzöttre vonatkozó adatokból nem lehet messzemenő következtetést levonni. Ellenben egyre inkább úgy tűnik, hogy a fertőzöttek regisztrált számának közlésére vonatkozó magyar procedúra, illetve a fertőzöttek számbévele eltérhet a környező országokétól. Miközben attól a naptól számított 14. napon, hogy a fertőzöttek regisztrált száma elérte a tíz főt, Ausztriában, Csehországban és Lengyelországban 464-655 fő között mozog a fertőzöttek hivatalos száma, addig Magyarországon 187 fertőzöttről számolt be az országos tisztifőorvos.
Ahogy tegnap erre felhívtuk a figyelmet, a fertőzöttek regisztrált számának magyarországi növekedése egyre inkább letér Ausztria és a V4-ek trendjéről, miközben ezen országok trendjei közötti különbségek minimálisak. Ez a tendencia folytatódott ma is.
A járvány során számolni kell a látenciával: a ténylegesen fertőzöttek számának minden időpontban nagyobbnak kell lennie a fertőzöttek regisztrált (hivatalosan közölt) számánál. Legyen No a fertőzöttek regisztált száma és Na a fertőzöttek tényleges száma. Ekkor No,t < Na,t minden t időpontra. Legyen továbbá δt = No,t / Na,t a feltárási ráta (0 ≤ δt < 1), ami tudósít arról is, hogy mennyire tudja egy országban az egészségügyi intézményrendszer feltárni/megszámolni a járványban ténylegesen fertőzöttek számát egy t időpontban. Minél jobb egy ország egészségügyi intézményrendszere, minél több erőforrás áll rendelkezésére, minél inkább bízik az adott ország lakossága ebben az egészségügyi intézményrendszerben, annál magasabb lehet δt értéke. Ez az érték sok egyéb tényezőtől függhet még, és országonként eltérő lehet. Kézenfekvő, hogy δt értéke egy országban függ a lakosság tesztelésének intenzitásától is, attól, hogy az országban mennyi tesztet végeztek t időpontig. Minél többet, annál magasabb lehet – más feltételeket azonosnak véve - δt értéke.
A Magyarországra vonatkozó zavarba ejtően magas halálozási ráta értelmezésekor két lehetőség kínálkozik:
1. Vagy a feltárási ráta jóval alacsonyabb Magyarországon mint a környező országokban, például Ausztriában, tehát δt, Ausztria > δt, Magyarország és ekkor a meglehetősen eltérő halálozási ráta adatok félrevezetők. Ha Magyarországon is az osztrák feltárási rátával számolnánk, akkor a ténylegesen fertőzöttek számát azonosnak véve a fertőzöttek regisztrált száma Magyaroszágon 550 körölire lenne tehető. Ha az osztrák halálozás rátával számolnánk, azaz azt tételeznék fel, hogy a járvány eddigi halálozási rátája megegyezik Ausztriában és Magyarországon, akkor Magyarországon ma 1742 főnek kellene lennie a fertőzöttek hivatalos számának.
2. Vagy a két ország feltárási rátája hasonló, azaz δt, Ausztria ≈ δt, Magyarország ekkor meg el kellene fogadnunk azt, hogy a halálozási ráta érvényessége (validity) is megegyezik a két országban. Ebből következően a két halálozási ráta elvileg összehasonlítható. Az eddigi adatok alapján a magyar halálozási ráta közel tízszerese lenne az osztráknak. Ekkor a miértekre kellene minél előbb megnyugtató választ adni a halálos áldozatok kórtörténetének, demográfiai adatainak stb. elemzése alapján.
A bejegyzésben felhasznált adatok (xlsx)
***
2020. március 23.
Magyarországot a V4 országok között a legkevésbé érinti a járvány a regisztrált fertözöttek számára vonatkozó hivatalos adatok szerint. Vagy nem?
Az ábrán a V4 országoknak és Ausztriának a fertözöttek számára vonatkozó adatait láthatjuk attól a naptól fogva (ez a kiindulópont minden ország esetében) amikor a fertőzöttek száma elérte, vagy meghaladta a tíz főt. Az ábrából jól látszik, hogy az első öt napban még együtt haladt az öt országban a fertőzöttek növekedését leíró görbe, aztán a magyar adatok egyre inkább elszakadnak a többi négy országétól, miközben ezek továbbra is nagyjából ugyanazt a tendenciát követik. Mi lehet ennek oka?
Ha a magyar adatok a V4-ekben és Ausztriában érvényesülő tendenciát követték volna, akkor
a járvány egyes napjaiban a fertőzöttek száma az alábbiak szerint alakult volna (a V4 országok és Ausztria legkisebb és legnagyobb értékeivel számolva, lásd az alábbi táblázatot). Hozzá kell tennünk, hogy egy ilyen összehasonítás lehetséges, nem hibás, mivel a járvány első szakaszában az adott ország népessége nem játszik szerepet abban, hogy a járvány kiindulása utáni x napon mennyi fertözött volt, illetve mennyi fertőzött várható. Ezek a különbségek csak a járvány második, un. “telítődési” szakaszában lesznek fontosak. De ettől a szakasztól még nagyon messze vagyunk. Szóval, ha a magyar adatok követnék a V4-es országok és Ausztria adatait, akkor az alábbiak lettek volna /lennének attól a naptól fogva, hogy a fertözöttek száma elérte, vagy meghaladta a tíz főt:
Adatok forrása: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/ és
https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries
Mi lehet ennek az oka? Kevés adat áll rendelkezésre még e kérdés megválaszolásához, de néhány feltevéssel/hipotézissel már most is élhetünk:
1. A társadalmi távolságtartás (iskolák bezárása, szórakozóhelyek nyitvatartásának korlátozása, nagyobb rendezvények megtiltása, stb.) intézkedései valamint a “Maradj otthon!” kampány hatására a társadalmi kapcsolatok erősebbben hatottak az emberek viselkedésére Magyarországon, mint a többi V4 országan, vagy Ausztriában.
2. De az is lehet, hogy ugyanazon, vagy akár gyengébb erősségű döntések (Magyarországon nincs részleges kijárási tilalom, míg máshol, Ausztriában, Csehországban már van, lásd itt) Magyarországon jóval nagyobb hatásfokkal csökkentették a személyes társadalmi kapcsolatokat.
3. A magyar állampolgárok sokkal fegyelmezettebbek mint az osztrákok, csehek, szlovákok, vagy lengyelek. Jobban, erősebben bíznak a magyar kormányban, mint a többi ország polgárai a saját kormányaikban és ebből kifolyóan hatékonyabban tudnak fellépni a járvány terjedése ellen.
4. De az is lehet, hogy az egészségügyi előírásokat tartják be jobban és szélesebb körben (pl. rendszeres kézmosás), mint a többi országok polgárai.
Teljesen más magyarázattípus lehet az, ha a regisztrált fertőzöttek számára vonatkozó hivatalos adatok érvényességének (validity) és megbízhatóságának (reliability) különbségeit állítjuk a középpontba. Az érvényesség azt jelenti ebben az esetben, hogy a regisztrált fertőzöttek hivatalos adatai mennyire tükrözik a valós helyzetet (mindenkit, akit nyilvánvalóan lehetne / kellene regisztrálni, azokat a hatóságok ténylegesen regisztrálják-e). Vagy másképpen: vannak-e szisztematikus különbségek az egyes országok között, amelyek a fertőzöttek hivatalos regisztrációjára vonatkoznak (egy országban pl. olyan fertőzötteket is “észrevesznek”, regisztrálnak, akik egy másik országban “nem láthatók”, kimaradnak a regisztráltak köréből). A fertőzöttek regisztrációja soha sem lehet teljesen pontos. A tökéletes pontosság (accuracy) ebben az esetben nem megvalósítható. Milyen torzító tényezőkkel kell számolni, ha a regisztrált fertőzöttek hivatalos adataira tekintünk? Az alábbiakra gondolunk:
5. Egy ország egészségügyi rendszerének fizikai kapacitásai annyira rosszak, hogy a lakosság bizalma megrendült ezekben. Ezért azok sem jelentik be a fertőzésgyanút a koronavírus fertőzésre utaló tünetek megjelenése után háziorvosuknak, akik amúgy fertőzöttek. Abban reménykednek, hogy náluk a fertőzés enyhe lefolyású lesz és az esetek többségében talán így is van. Lehet, hogy ez a viselkedés erősebb Magyarországon, mint a többi országban?
6. Egy ország kevés COVID-19 tesztet végez, a klinikai kutatások eredményeinek ellentmondó tesztelési protokollt használ és ezért ezen ország számára azok a fertőzöttek rendre láthatatlanok lesznek, amelyeket egy, a lakosságarányban többet tesztelő, a a klinikai kutatások eredményeinek megfelelő tesztelési protokollt használó ország hatósága már megfigyelnek. Ez a minta torzítás (sampling bias) aztán egy idő után egyre nyilvánvalóbb lesz, egyre láthatóbbá válik. Minél kevesebb teszter végez egy ország, annál nagyobb a nem regisztrált fertőzöttek / regisztrált fertőzöttek arány. Magyarország lakosságarányosan sokkal kevesebb tesztet végez, mint a többi visegrádi ország (itt és itt). Kevesebbet (30,8 teszt 100.000 főre) mint Románia (42,7), vagy Szlovákia (50,1). Lehet, hogy ebből fakadnak a regisztrált fertőzöttek számának alakulásában mutatkozó különbségek?
Egyszerű ennek az igazsága: “Amit nem figyelünk meg, az nincs.”
7. A regisztrált fertőzöttek számának figyelembe vétele természetesen függ az állami intézményrendszer jóságától, integritásának fokától. Az általában gyengébben (pl. inkonzisztens procedúrákkal) működő hivatalok nem képesek magas megbízhatóság (reliablity) mellett adatokat produkálni. Sorozatosan és rendszeresen “mellélőnek”. Eképzelhető, hogy most olyan stádumban van egy ország intézményrendszere, hogy egy másik országhoz képest rendszeresen alábecsli a regisztrált fertőzöttek számára vonatkozó adatokat. Aztán egy idő múlva meg felül fogja becsülni ezeket. Lehet, hogy ez erősebben érvényesül Magyarországon, mint a többi országban?
8. Elképzelhető ezen túl az is, hogy egy ország kormánya félelmében az adatok meghamisítása mellett dönt (pl. szándákosan úgy alakítja ki a számbavételi procedúrát, hogy így nem vesz figyelembe egyes fertőzötteket, nem számolja bele őket a statisztikába, és ha következetes, akkor a fertőzésben meghaltak számát is lefelé módosítja, stb.). Egy ilyen magatartás valószínűsége rendkívül kicsi.
Visszatérve a járvány terjedésének a magyar adatokban és a másik négy ország adataiban mutatkozó különbségeire, azt gondoljuk, hogy az 1-7 pontokban említett okok érvényesülését nem lehet a priori kizárni. Logikai úton a 8. magyarázatlehetőséget sem lehet elvetni. Ennek lehetőségére egyébként több történeti példa is figyelmeztet (pl. a szovjet hatóságok magatartása a csernobili atomkatasztrófát követően). A fenti magyarázatok cáfoláta, vagy megerősítése csak az adatok, az adatfelvételi procedúrák, a tesztelések száma és a megfigyelt esetek száma közötti összefüggések részletes elemzése után lehetséges.
***
2020. március 21.
Az eddigi adatokból sajnos úgy tűnik, hogy Magyarországon is tíz naponta fog tízszereződni a
regisztrált fertőzöttek száma. A ténylegesen fertőzöttek száma ennél jóval több lehet a látencia miatt. Az ábra szerint a regisztrált fertőzöttek száma tízszereződik kb. tíznaponként. A magyar kormány felelőssége az, hogy időben hozza-e meg azokat az intézkedéseket amelyek a járvány terjedését lassítani tudják. Ezek között most az alábbiak a legfontosabbak:
# a betegekkel, idősekkel közveltenül érintkező egészségügyi és a szociális dolgozó mindegyikének haladéktalan ellátása védőfelszereléssel (védőruházat és FFP3-as maszk). Ez a feltétel akkor teljesül, ha egy egészségügyi és szociális dolgozó sem mondhatja azt, hogy számára nem biztosították megfelelő védőfelszerelést.
# az egyszer használatos védőfelszereléses rendszeres pótlása, hogy az egészségügyi és szociális dolgozók a munkájukat folyamatosan és biztonságosan végezhessék;
# a koronavírus tesztek számának haladéktalan megtöbbszörözése. Lakosságarányosan legalább annyi teszt elvégzése, mint Ausztriában (lásd itt);
# a koronavírus járvány területi adatainak haladéktalan publikálása;
# a koronavírus járvány során hozott intézkedései hátterét adó tudományos elemzések, szakértői vélemények haladéktalan publikálása, hogy ezeket a tudományos, szakértői közvélemény meg tudja vitatni. A nyitvánosság, a nyílt tudományos vita fontosságát húzzák alá szövetséges kormányoknak a II. világháború alatt hozott döntéseinek tudományos elemzése (lásd itt). A magyar kormány vegye figyelembe a tudományos elemzések eredményeit.
# élő és on-line sajtótájékoztatók a sajtó számára, hogy a sajtó képviselői közvetlenül feltehessék a kérdéseiket a járvány elhárításán dolgozó kormányzati munkacsoport számára. (Ez nem lehetetlen. Lengyelországban például a PiS kormány már két hete így, ilyen módon tájékoztatja a sajtót.)
# a társadalmi távolságtartást célzó újabb intézkedéseinek bevezetése (pl. részleges kijárási tilalom a járványban leginkább érintett városok, körzetek esetében, szórakozóhelyek teljes bezárása);
***
2020. március 21.
Reménykeltő, hogy Olaszországban csökken az új fertőzöttek számának aránya az összes fertőzött számához képest: [(f(t) - f(t-1))/f(t)] ahol f(t) a fertőzöttek kumulatív száma az első regisztrált fertőzött bejelentésétől számított t-edik napon.
Az olasz és spanyol helyzetre vonatkozó két ábra (pdf)
***
2020. március 20.
A COVID-19 járvány halálos áldozatainak száma meredeken emelkedik az európai országokban tíz naponta tízszereződik a világban (halottak száma attól a naptól számítva, amikor a halottak száma elérte, vagy meghaladta a tíz főt). A járvány természetéből következően sajnos ez Magyarországon sem lesz másként. A kérdés, hogy mennyire lehet lassítani. A magyar kormány milyen hatékony, tényekre, elemzésekre alapozott intézkedéseket fog hozni, amelyek a járvány terjedésének lassítását, az emberi életek védelmét szolgálják.
***
2020. március 19.
A CRCB igazgatójának cikke a g7.hu portálon:
Együttműködés. Önzetlenség. Készüljünk a legrosszabbra!
https://g7.hu/kozelet/20200319/egyuttmukodes-onzetlenseg-keszuljunk-a-legrosszabbra/
***
2020. március 15.
Az ábrán a koronavírussal fertőzöttek számának alakulása látható a visegrádi országokban és Ausztriában attól a naptól fogva, hogy az adott országban meghaladta a fertőzöttek száma a 10 főt. Az ábra vízszintes tengelyén a napok száma látható ettől, a kiinduló naptól számítva. Ez a kiinduló nap nem feltétlen ugyanaz a naptári nap, mivel az egyes országokban más-más napokon léphette át a fertőzöttek száma a 10 főt. Az ábra függőleges tengelyén pedig a fertőzöttek számának tízes alapú logaritmusa látható. Itt az 1 azt jelenti, hogy 10 fertőzött volt, a 2 azt, hogy 100 fertőzött volt (10*10=100), és 3 azt, hogy 1000 fertőzött (10*10*10=1000). Ausztria trendje a leghosszabb, mert itt haladta meg először (2020. február 20-án) a fertőzöttek száma a tízet. Az ábrán jól látszik, hogy Ausztria, Magyarország, Lengyelország, Csehország esetében a fertőzöttek számának alakulása szinte azonos trendet követ. Ez azt is jelenti például Magyarország esetében, ha a magyar trend nem változik, és továbbra is követi az osztrák trendet, akkor a fertőzöttek száma tíz nap múlva 500 fő körül lesz Magyarországon. Természetesen sok tényezőtől függ ez: például az elvégzett koronavírus tesztek száma, az egészségügyi dolgozók számára megfelelő védőfelszerelés biztosítása, a társadalmi érintkezés csökkentésére irányuló kormányzati lépések (tömegközlekedés leállítása, templomok plázák bezárása, külföldről érkezetteknek otthoni karantén előírása és a karantén betartásának ellenőrzése, stb. ) a higéniai előrások, gyakori kézmosás betartása is közrejátszik ebben. Dél-Koreai tapasztalatok arra mutatnak, hogy Magyarországon haladéktalanul szükség lenne az egész lakosság számára elérhető gyorsteszt feltételeinek megteremtésére és a lakosság tesztelésére.
***
2020. március 15.
A CRCB igazgatójának cikke a g7.hu portálon:
A COVID-19, függvények és kormányzati lépések
https://g7.hu/adat/20200311/a-covid-19-fuggvenyek-es-kormanyzati-lepesek/
***
2020. március 15.
A CRCB közleménye
A koronavírus járvány okozta rendkívüli helyzetben a CRCB úgy gondolja, hogy minden adatelemzéssel, statisztikával, folyamatok modellezésével, társadalomkutatással foglalkozó magyar kutatónak ki kell állnia a magyar állampolgárok mellett.
Adatok közlésével, újságcikkek írásával, elemzések készítésével arra kell törekednünk, hogy elősegítsük a magyar állampolgárok tisztánlátását. Azt, hogy a magyar állampolgárok minél frissebb, nemzetközi adatokra, elemzésekre épülő információkkal rendelkezzenek a járványról, a járvány elleni fellépés hatékony eszközeiről.
Ezért itt, a CRCB honlapján rövid kommentek kíséretében a járvánnyal kapcsolatos ábrákat mini-elemzéseket, cikkeket közlünk a lakosság tájékoztatása érdekében.