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
9 – 22 лютого 2021 р.
«Прогноз РГ-37»

8.02.2021

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.

 

У новому документі «Прогноз РГ-37»:

• здійснено аналіз первинних статистичних даних розвитку епідемії в Україні;

• порівняно статистичні дані з попереднім прогнозом «Прогноз РГ-36»;

• представлено прогноз розвитку епідемії на наступний період 9 – 22 лютого 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 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.
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. Отримане суттєве оновлення щодо січня, ймовірно, ще буде істотно оновлюватись, а отже поки що не дає змоги зробити висновки щодо надлишкової смертності у перший місяць року.

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. Спостерігається зменшення числа випадків хвороби та незначне збільшення числа оприлюднених летальних випадків, значна частина яких доводиться на давні дати подій (див., наприклад, дані для Чернігівської обл.).

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

За два тижні частка позитивних зразків тестів знизилась з 23% до 20%, а відношення числа виявлених хворих до числа проведених тестів знизилось з 21% до 18%, проте у останні пару днів темпи зниження суттєво уповільнились (рис. 3) на тлі загрозливої епідемічної динаміки у деяких областях на заході України (мова передусім про Закарпатську, Івано-Франківську та Вінницьку області, див. рис. 6, 7, 10, 11). Обсяги тестування незначно зросли після тривалого падіння (рис. 4).

Рис.3. Відношення числа нових хворих і числа позитивних тестів до числа всіх тестів та їх 7-денні усереднення. Блідими тонами відмічено державні свята та періоди посилених карантинних обмежень.

Рис.4. Обсяги тестування. Щоденна сумарна кількість ПЛР-тестів і сумарна кількість залишків непротестованих зразків у лабораторіях

Число нових госпіталізацій лишається стабільним (рис. 5)

Рис. 5. Щоденне число госпіталізацій та його 7-денне усереднення.

Оперативна регіональна епідемічна динаміка та показники тестування показані на рис. 5 – 10. Покращення частки позитивних тестів та, як наслідок, зменшення числа виявлених хворих спостерігалось майже всюди. Найбільш помітний виняток становить Івано-Франківська область. У Чернігівській обл. спостерігався черговий сплеск оприлюднень летальних випадків. Число оприлюднених летальних випадків лишалось високим і в інших регіонах, що, втім, не призвело до суттєвого виходу загальнонаціональної спостережуваної летальності з усталеного діапазону 1,5-2% (рис. 12).

Рис.6. Захворюваність у регіонах, абсолютні значення

Рис.7. Захворюваність у регіонах, відносні значення

Рис.8. Летальні випадки у регіонах, абсолютні значення

Рис.9. Летальні випадки у регіонах, відносні значення

Рис.10. Обсяги тестування у регіонах

Рис.11. Частка позитивних зразків у регіонах

Частка летальних випадків серед нових хворих незначно зростала у останні тижні, демонструючи перевищення 2% (рис.12). Летальність у лікарнях показана на рис. 13. 

Рис.12. Частка нових хворих, для яких хвороба мала летальні наслідки, та динаміка наповнення даних про неї.

Рис.13. Частка нових госпіталізованих хворих, для яких хвороба мала летальні наслідки.

Частку випадків хвороби з відомим результатом наведено на рис.14. 

Рис.14. Частка хворих із відомим результатом хвороби за датами їх реєстрації та динаміка наповнення даних про неї

Середній вік смерті оновив максимум (рис.15). 

Рис.15. Середній вік за категоріями інфікованих. До даних застосовано зважене 7-денне середнє

Частка тих хворих, яким не виповнилося 18 років, суттєво зросла на тлі відкриття шкіл (рис.16).

Рис.16. 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)

На рис. 17 показано абсолютну величину перевищення смертності в Україні над середнім рівнем у 2015-2019 роках. На рис. 18 представлені регіональні графіки.

Відповідні табличні дані наведені у табл. 1 «Прогнозу РГ-36».

Є підстави вважати, що якість реєстрації смертності від COVID-19 залежить від регіонів. Якщо це так, тоді Харківська обл. серед найгірших у реєстрації смертності від нового вірусу, а Чернівецька разом з Києвом – серед найкращих. Надлишкова смертність обчислювалась як відхилення від середнього рівня смертності за 2015-2019 роки.

Рис. 17. Смертність від COVID-19 та надлишкова смертність в Україні. Нульовий рівень – середній рівень смертності у 2015-2019 роках.

Рис. 18. Смертність від COVID-19 та надлишкова смертність у регіонах України. Нульовий рівень – середній рівень смертності у 2015-2019 роках.

За офіційною статистикою, на 8 лютого середня кількість осіб, що одужують склала в середньому 7404 особи на день. Середня за тиждень кількість нових інфікованих на 8.02.2021 р. становить 3644 нових інфікованих на день для України, що приблизно на 700 випадків менше середнього показника 14 днів тому. Середня за тиждень кількість нових летальних випадків на 8.02.2021 р. становить 125 нових летальних випадків на добу, що на 25 менше, ніж два тижні тому.

Рис.19. 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.19 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.19 (правий графік) демонструє нові випадки, показані на дати проведеного тестування, нові одужання, показані на дати одужання/виписки, та нові летальні випадки, показані на дату настання смерті. Дані на дату настання події є більш правильними і не мають нерегулярних скачків, що пов’язані із затримками внесення даних в реєстр. Але дані на момент події змінюються ретроспективно, через це значення на кінцях інтервалу будуть зазнавати змін у майбутньому.  Зокрема варто звернути увагу, що суттєве збільшення кількості летальних випадків за офіційною статистикою на рисунку зліва не відображається на даних приведених до дати події. Це означає, що збільшення кількості смертей є результатом неоднорідного заповнення реєстру, а не реального збільшення летальних випадків. Більш детально це можна побачити наклавши один на одного графіки кількості нових летальних випадків на рис. 20. Видно, що дані по летальним випадкам, що публікуються щоденно,  на теперішній момент не відображають реальної динаміки. Локальні різкі збільшення кількості померлих відбуваються через особливості наповнення реєстру, а не через зміну епідеміологічних процесів.

Рис.20. Кількість нових летальних випадків на дату публікації та на дату настання смерті. Для відображення використовувалося рухоме середнє з вікном 7 днів.

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. 

Гарним індикатором щодо реальної кількості нових виявлень на момент тестування може бути кількість тестів з позитивним результатом. Загальна кількість позитивних тестів стає відомою раніше, ніж інформація по кожному випадку окремо буде внесена в реєстр. Графік на рис. 21 показує співвідношення між кількістю позитивних тестів та кількістю нових виявлень на дату тестування.

Рис.21. Порівняння кількості нових виявлень на момент публікації та на момент тестування із кількістю позитивних тестів.

Порівняння кількості нових виявлень із масштабованою кількістю позитивних тестів на рис. 21 демонструє, що кількість позитивних тестів дуже добре апроксимує кількість нових виявлень на момент тестування. Важливість цієї інформації в тому, що кількість позитивних тестів не зазнає ретроспективних змін і стає відомою раніше, на відміну від кількості нових виявлень. Відхилення кількості нових виявлень (чорна крива) від кількості позитивних тестувань (синя крива) показує період затримки, коли кількість виявлень ще буде зазнавати змін. Виходячи із наведених результатів можна з високою ймовірністю стверджувати про те, що дані по новим виявленням, що старші тиждень зазнавати суттєвих ретроспективних змін вже не будуть. Реальна кількість нових виявлень досягла приблизно 4 тис. випадків на день і стабілізувалася. Затримки між тестуванням і оприлюдненням результатів зменшуються і крива офіційної статистики досить точно слідує реальній кількості нових виявлень із затримкою у кілька днів (рис.21).

Рис.22. 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

З графіку на рис. 22 видно, що середня затримка оприлюднення нових виявлень поступово зменшується і на теперішній момент складає близько 3-4 дні, що цілком узгоджується з даними представленими на рис. 19,21, згідно якого не слід очікувати великих об’ємів даних, що старіші за тиждень і ще не внесені в реєстр. Одночасно можна бачити, що дані по летальним випадкам вносяться із максимальними за весь період спостережень затримками. Середні затримки оприлюднення смертельних випадків коливаються навколо значення 10 днів. Саме з цими коливаннями пов’язано зростання кількості нових смертей останнім часом в офіційній статистиці. 

Еволюцію внесення даних до реєстру показано на рис.23–25. З рисунку 25 видно, що за останній тиждень ще продовжували надходити відомості про смерті що настали в грудні, та, навіть, у листопаді.

Рис.23. Еволюція ретроспективних змін кількості нових підтверджених випадків станом на різні моменти часу, приведені до дат тестування. Дані наведено після рухомого семиденного усереднення

Рис.24. Еволюція ретроспективних змін кількості нових одужань станом на різні моменти часу, приведені до дат одужання/виписки. Дані наведено після рухомого семиденного усереднення

Рис.25. Еволюція ретроспективних змін кількості нових летальних випадків станом на різні моменти часу, приведені до дат настання смерті. Дані наведено після рухомого семиденного усереднення

Рис.23–25 дають уявлення про те, як можуть змінюватися дані ретроспективно і наскільки вони відповідають даним, які щоденно оголошуються. На рис.23 показано ретроспективні зміни кількості нових випадків, що можуть уточнюватися протягом 1-го тижня. Дані про одужання можуть змінюватися (рис.24) 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 – 1 тиждень, 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.26 (а,б).

Рис.26а. Еволюція в часі затримок оприлюднення кількості нових випадків. Висота стовпчиків показує кількість оприлюднених нових випадків. Кольором позначено розподіл цих випадків за попередніми датами

Рис.26б. Еволюція в часі затримок оприлюднення кількості нових летальних випадків. Висота стовпчиків показує кількість оприлюднених нових випадків. Кольором позначено розподіл цих випадків за попередніми датами

На рис. 27 показний такий же розподіл затримок, як і на рис. 26б, але для кожного регіону окремо. З діаграм випливає, що структура затримок та їх еволюція в часі може дуже сильно відрізнятися для різних регіонів.

Білий тон у діаграмі з часткою для Чернігівської області відповідає відсутності оприлюднених летальних випадків протягом 7 днів.

Рис.27. Еволюція в часі затримок оприлюднення кількості нових летальних випадків для регіонів України. Висота стовпчиків показує кількість оприлюднених нових випадків. Кольором позначено розподіл цих випадків за попередніми датами

2. Порівняння з прогнозом від 25.01.2021 р.

Рис.28. Порівняння прогнозних розрахунків від 25.01.2021 із даними спостережень по 08.02.2021

На рис. 28 показано порівняння прогнозних кривих від 25.01.2021 із даними на момент оприлюднення. В цілому, спостереження за цей період відповідають прогнозним очікуванням.

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

За допомогою методів статистичного аналізу та модель часових рядів Facebook Prophet було досліджено динаміку щоденної кількості нових хворих 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.

Було побудовано 2 види моделей.

Модель 1. Фігурувала у попередніх звітах як спрощена модель. Описує одразу усі дані спостережень за 2020-2021 рр. як тижневі коливання навколо основного тренду. Така модель показала не дуже високу точність, порівняно з попередніми тижнями — її відносна похибка прогнозу на останній тиждень складає 17,4%. Аналогічні моделі були побудовані й по більше 60 країнах світу, по них були зроблені прогнози на тиждень вперед, тренди цих прогнозів були апроксимовані прямою, нахил цієї прямої був використаний для обчислення радіусів кіл картограми біля столиць країн, для яких був зроблений прогноз. Усі дані нанесені на карту світу. Колір кіл означає знак нахилу: зростання кількості нових хворих на коронавірус – червоний, зменшення – синій. Карта – інтерактивна, можна змінювати масштаб, керувати шарами (вмикати/вимикати сині та червоні кола).

Модель 2. Основна модель, яка використовувалась у звітах протягом жовтня-січня і яка будувалась тільки для хвилі, що має місце з липня 2020 р. Ця модель ретельно враховує усі свята і псевдосвята (аномальні дати на кшталт державних свят, теплих днів без опадів, усі дати зміни карантинних умов, у т.ч. дати карантину вихідного дня та усі дати січневого «локдауну»). Ця модель за даними 6.07-1.02 дала прогноз на 9.02-15.02 із сумарною відносною похибкою за останні 7 днів – 12,7% (рис. 29).

Рис. 29. Останні 9 тижнів спостережень кількості нових хворих в Україні (чорні крапки) та тиждень прогнозу і прогнози за моделями Facebook Prophet, побудовані в період 21.12.2020 р. - 8.02.2021 р.

Оскільки, через серію святкових днів, дані за останні тижні демонструють значні аномалії в динаміці, тому для перевірки брались до уваги лише 7 останніх днів, що покращує точність моделі, але погіршує її прогнозні можливості, отже більш менш впевнений прогноз можна робити лише на 7 днів – до 15.02.2021 р. (табл. 1).

Таблиця 1. Прогноз кількості нових підтверджених випадків хворих на COVID-19 в Україні за моделлю з урахуванням впливу аномальних дат

Аналіз щодо кількості нових підтверджених випадків захворювань показав наступне:

• Порівняння даних спостережень з попередніми прогнозами показує, що процес зменшення кількості нових хворих продовжується, але динаміка зазнає значних аномалій.

• За побудованою моделлю для України має місце значний вплив свят та інших аномальних дат і така ж ситуація має й в інших країнах Європи.

• Побудована картограма показує, що наявна в Україні тенденція зменшення тренду у прогнозі кількості нових хворих, зробленому за моделлю FB Prophet, є загальноєвропейською – більшість країн Європи, особливо в її західній та східній частинах, мають тенденцію до зниження тренду. Більший нахил в бік зменшення мають ті країни, які нещодавно пережили більші хвилі зростання кількості нових хворих (Великобританія, Іспанія, Португалія тощо). Україна відноситься до найбільшої групи країн Європи, де нахил тренду прогнозних даних є незначним, а отже, найближчим часом може змінитись в будь-який бік. Однак, загальна тенденція по Україні – спадна, натомість, у ряді країн (Греція, Албанія, Молдова, Болгарія, Словаччина, Сербія, Бельгія, Фінляндія) тенденція більше схожа на зростання. А у Франції, Греції, Молдові та в Албанії наявне більш чітке зростання і можливе формування нової хвилі.

• Значні аномалії в динаміці кількості нових хворих, які спостерігаються в Україні протягом січня–лютого, на жаль, не дають впевненості у зроблених прогнозах, тому рекомендується їх використовувати з обережністю.

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 2 наведено середні прогнозні результати прогнозів для областей України на період до 15 та 22 лютого. Прогнози не враховують впливу зміни кількості тестувань, кількості підозр і зміни 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 2 наведено прогнозні середні рівні виявлення нових інфікованих на день і діапазон їхніх значень на 15 та 22 лютого 2021 року. Наведено також оцінку середнього за тиждень значення репродуктивного числа для кожного регіону, що використовувалося для обчислення прогнозу.

Таблиця 2. Прогнозні значення нових інфікованих за день для регіонів України на 15.02.2021 та на 22.02.2021 р. та поточна оцінка репродуктивного числа

Згідно із розглянутими сценаріями, регіонами з найбільшою очікуваною кількістю інфікованих є Вінницька, Закарпатська, Івано-Франківська, Львівська, Чернівецька області та місто Київ.

Для України в цілому отримаємо такі прогнозні числові показники:

Репродуктивне число – 0.94 (середнє за останній тиждень, має тенденцію до збільшення)

Середня кількість нових інфекцій за день на 15.02.21: [2962-4078] при середньому значенні 3588.

Середня кількість нових летальних випадків за день на 15.02.21: [92-150] при середньому значенні 122.

Середня кількість нових інфекцій за день на 22.02.21: [1980-4719] при середньому значенні 3272.

Середня кількість нових летальних випадків за день на 22.02.21: [82-139] при середньому значенні 113.

Рис.30. Зміна в часі репродуктивного числа згідно з калібруванням математичної моделі SEIR-U

На рис.30 показано зміну в часі репродуктивного числа для України в цілому, отриману в результаті калібрування математичної моделі на статистичних даних. Тонкими лініями показано оцінки репродуктивного числа для різних областей. На цей момент середньотижневе значення склало 0.94. При прогнозуванні тенденція до зміни репродуктивного числа не враховувалася. Прогнозні сценарії обчислювалися зі сталим середньотижневим значенням репродуктивного числа.

Рис.31. Прогнозні значення кількості нових випадків для України з урахуванням тижневої мінливості. Крапками позначено дані спостережень станом на 8.02.2021 р., лінією – модельні обчислення для періоду калібрування (25.03.20–8.02.21) та для прогнозного періоду

Таблиця 3. Прогнозні значення кількості нових випадків за результатами обчислень статистичною моделлю Prophet і компартментною моделлю SEIR-U

Таблиця 3 демонструє порівняння прогнозних значень кількості нових випадків на період до 115-го та до 22-го лютого, обчислених за допомогою двох незалежних моделей – статистичної моделі Facebook Prophet і компартментної моделі SEIR-U. Компартментна модель більш стійка до аномальних статистичних значень тому що оперує з осередненими в часі даними. В той же час через це модель SEIR-U не може описати спостережувану високу тижневу амплітуду коливань. 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 останні два тижні продовжили зниження, хоча швидкість зниження кількості нових випадків впала майже до нуля. Середня кількість нових виявлень знизилась до 3644 на день. Дані, що приведені до дати настання події свідчать, що кількість летальних випадків продовжує зменшуватися, незважаючи на локальне збільшення кількості летальних випадків в офіційній статистиці, що викликане затримками наповнення реєстру (рис.20, 22, 27). Зростання кількості нових виявлень спостерігається у п’яти регіонах України: Івано-Франківській, Закарпатській, Хмельницькій, Чернівецькій та Вінницькій області. Найскладніша ситуація в Івано-Фраківській області, 11% всіх виявлень в України припадають на цю область, тому динаміка в Івано-Франківській області почала суттєво впливати на динаміку всієї країни. Репродуктивне число в Івано-Франківській області склало 1.21 і має незначну тенденцію до зниження. Репродуктивне число для України склало 0.94 і має незначну тенденцію до збільшення. Подальший розвиток динаміки в Україні буде залежати від динаміки в західних регіонах. Згідно з прогнозними обчисленнями, середня кількість нових випадків дорівнюватиме 3318 (Prophet) і 3588 (SEIR-U) протягом тижня 9 – 15 лютого та 3272 (SEIR-U) протягом тижня 16 – 22 лютого (таблиця 3). Докладніше прогноз представлено у таблицях 1–3 і на рис.29–31.
2. Затримки оприлюднення даних по новим виявленням останніми тижнями зменшувались (рис. 22, 26а). В той же час затримки внесення летальних випадків були дуже великими, нестабільними і різними для регіонів (рис. 22, 26б, 27). Щоденна кількість позитивних тестів гарно апроксимує кількість нових виявлень на момент тестування. Інформація про обсяги тестування оприлюднюється раніше і не зазнає ретроспективних змін, тому може бути використана для отримання оцінки реальної кількості офіційно виявлених інфікованих без впливу затримок оприлюднення (рис. 21). 
3. Спостережувана летальність незначно зросла і почала перевищувати  2% від кількостінових виявлень (рис.12). Середній вік смерті досяг нового максимуму (рис.15). На тлі відкриття шкіл збільшилась частка дітей серед виявлених хворих (рис. 16).
4. Аналіз загальної смертності в регіонах (рис. 18) свідчить на користь того, що, що ступінь недооцінки смертності від коронавірусу може відрізнятись у різних регіонах України. В такому разі Харківська обл. серед найгірших у реєстрації смертності від нового вірусу, а Чернівецька разом з Києвом – серед найкращих. Слід зауважити, що надлишкова смертність обчислюється з похибкою, що залежить від способу визначення базового рівня смертності.