Bevezetés
Amikor
vírusmortalitás szerint sorba rendeztem az országokat, azt vettem észre, hogy
ez a sorrend igen hasonló a robot densityhez (tízezer feldolgozóipari munkásra
jutó ipari robotok száma), amit az ipar 4.0-at tanulmányozva ismertem
meg. Kérdés, hogy a robotsűrűség, mint az AI egyik indikátora miként segíthet a
nagytömegű, pontos és gyors tesztelésben, a kontaktok felderítésében, az
adathalmazok összekapcsolásában.
Aggasztó,
hogy a későbbiekben a
"vírus-vírusvilágjárvány-karantén-gazdasági válság-tömeges
munkanélküliség-erőszakos cselekmények" sorozat megismétlődhet és még
nagyobb károkat okozhat, ha időben nem sikerül a
megfelelő következtetéseket a szakmának
(gazdaságpolitika) levonni 2020 első félévéből.
Jelen írásban Aaron Miller és mtsai (2020) tanulmánya alapján különválasztom az elmúlt hét évtizedben kötelező BCG oltásban részesült népesség országait és megvizsgálom, hogy milyen tényezők magyarázhatják az eltérő virusmortalitást esetükben. Ezt követően ugyanezekkel a magyarázóváltozókkal megnézem további nyolc BCG-ben részesült lakosságú országot, majd összegzem a tapasztalatokat.
Jelen írásban Aaron Miller és mtsai (2020) tanulmánya alapján különválasztom az elmúlt hét évtizedben kötelező BCG oltásban részesült népesség országait és megvizsgálom, hogy milyen tényezők magyarázhatják az eltérő virusmortalitást esetükben. Ezt követően ugyanezekkel a magyarázóváltozókkal megnézem további nyolc BCG-ben részesült lakosságú országot, majd összegzem a tapasztalatokat.
I. A BCG
oltásban jellemzően nem részesültek országok népessége
Nyolc országban (mérsékelt égövi, 10 millió főnél népesebb országok, ahol nem volt kötelező BCG oltás), 2020. május 29-ig 241 ezer ember halt meg koronavírusban (a világ összes vírushalottjainak 2/3-a). Három tényező magyarázhatja az 1 millió főre jutó halottak számát: a) 80+, azaz a 80 éven felüliek részaránya, b) RD, a robotsűrűség, ami nagytömegű gyors, pontos tesztelést tesz lehetővé, c) ÁGY, a 100 ezer főre jutó kórházi ágyszám, amelynek fele az, ami a vírus-betegek gyógyítására fordítható egészségügyi kapacitást mutatja. Ha a vírus által jobban veszélyeztetett idősek (80+) számából kivonjuk a gyógyítást segítő eszközöket (robotsűrűség + ágyak fele), akkor a különbségként adódó potenciális áldozatok és az egy millió főre jutó tényleges vírushalottak száma erős (R2=97%) kapcsolatot mutat. (Az adatok 2017 évre vonatkoznak, a nyolc ország súlya a nominális világ-GDP-ben 40% feletti volt.)
II. BCG
oltásban részesült országok tapasztalata
Az eddigiekben csak a nem-BCG országokat
elemeztük. Azt találtuk, hogy a 80 éven felüliek és a (robotsűrűség + kórházi
ágyak) különbsége jól illeszkedik a virusmortalitáshoz az EU 7 országa és az
USA esetén. A jó illeszkedés ugyan nem jelent oksági kapcsolatot, de ha egy
másik sokaság esetén is hasonlót tapasztalunk, akkor ez növeli a bizalmunkat,
hogy jó magyarázóváltozókat találtunk.
A BCG országok esetén a kapcsolat csaknem olyan szoros (R2=0,95), mint a nem-BCG országoknál. A vírusmortalitás sokkal magasabb a nem-BCG országoknál (102-580 között), mint a BCG országok esetén (0,3-182 között). Vagyis az ábra bal szélén (-200-nál) a BCG ország vírusmortalitása 25-szöröse, míg az ábra jobb oldalán (+100-nél) kb. 2,5-szerese a virusmortalitási hányad.
A BCG országok esetén a kapcsolat csaknem olyan szoros (R2=0,95), mint a nem-BCG országoknál. A vírusmortalitás sokkal magasabb a nem-BCG országoknál (102-580 között), mint a BCG országok esetén (0,3-182 között). Vagyis az ábra bal szélén (-200-nál) a BCG ország vírusmortalitása 25-szöröse, míg az ábra jobb oldalán (+100-nél) kb. 2,5-szerese a virusmortalitási hányad.
A BCG országok adatai néhány további
érdekességet rejtenek:
a) Az időskorúak, a robotsűrűség és a
kórházi ágyak száma alapján megalapozottnak tűnik, hogy a kínai halottak száma
5000 körüli lehetett, és az 1 millió főre jutó halottaké 3. Tajvanban a
fajlagos érték ennek tizede (0,3), mivel a sokkal magasabb időskori arányt (2,5
vs 1,6) bőségesen ellentételezi a sokkal magasabb robotsűrűség (197 vs 97) és a
kórházi ágyak nagyobb száma (698 vs 420).
b) Nem meglepő az sem, hogy a magyar/szlovák
egybevetésben közel 11-szerese a magyar halottak fajlagos száma a
szlovákokénak, mivel a szlovákoknál jelentősen kisebb az idősek aránya és
csaknem háromszoros a robotsűrűség, ami a magyar magasabb kórházi ágyszám nem
tud kiegyenlíteni.
c) Nem helytálló a svédmodellt azzal
ostorozni, hogy egybevetik a dán adatokkal, az előző ún. nem-BCG-s ország volt,
az utóbbi BCG-s ország. Ha Dániában sem vették volna át 40 éven át a BCG
oltások kötelező gyakorlatát, akkor 100×Idős-(RD+ágy/2)=60 nem
37,64×exp(0,0144×60)=99 halottat eredményezett volna millió főként, hanem
1,02×60+261,34=323-at. Ez ugyan még mindig pont 100 halottal kisebb, mint a
svédországi 423 fő. Ennek alapvető oka az, hogy a svédeknél a 80 felettiek
aránya 5,1 százalék szemben a dánok 4,2 százalékával (ez 90 többlethalottat
magyaráz a dánokhoz képest, amit csökkent a magasabb robotsűrűség 10-zel, és
növel a kevesebb ágyszám fele 20-szal. Ezzel kijön a 100 halottat érintő
eltérés, a valóságos nagy eltérést (423 vs 99) döntően a BCG-nek köszönheti
Dánia.
III.
Következtetések
A vírusjárvány eltérő mortalitását
döntőrészt az magyarázza, hogy az elmúlt hét évtizedben milyen hosszan és
szisztematikusan oltottak BCG-vel. A csoportokon belüli különbségeket mindkét
csoportnál ugyanaz a három tényező magyarázza: idősek részaránya – (robotok +
kórházi ágyak). Gazdasági szempontból a legfontosabb elem az, hogy a 3+1
magyarázóváltozó 95-97%-ban magyarázza az eltéréseket, így a karantén eltérő
intenzitásának nincs magyarázóértéke, vagyis Svédország gyakorlata egyetlen
többlethalott nélkül őrizte meg a mozgásszabadságot. Amennyiben más országok is
ezt tették volna, úgy nem kellene az országoknak 10% körüli GDP csökkenést
elszenvedniük. A tapasztalat így a következő évekre vonatkozóan az, hogy a
mesterséges intelligenciára és megfelelő kórházi kapacitásra támaszkodva célszerű
megküzdeni a keletkező új vírusokkal és nem karanténba zártan mesterséges
gazdasági válságot előidézni, ami munkanélküliségen és csökkenő jövedelmeken
keresztül tovább rontja az életben maradás esélyeit. Svédország jól
teljesített, a többieknek van mit tanulniuk tőlük.
Budapest, 2020. június 2.