diff --git a/words/words.md b/words/words.md index 691356b..8d0f405 100644 --- a/words/words.md +++ b/words/words.md @@ -2,144 +2,150 @@
- What Happens Next? + Что будет дальше?
- COVID-19 Futures, Explained With Playable Simulations + Варианты развития COVID-19, объяснённые на игровых симуляциях.
- 🕐 30 min play/read + 🕐 Время чтения/игры: 30 минут  ·  - by + Marcel Salathé - (epidemiologist) + (эпидемиолог) & Nicky Case - (art/code) + (арт/код)
-"The only thing to fear is fear itself" was stupid advice. -Sure, don't hoard toilet paper – but if policymakers fear fear itself, they'll downplay real dangers to avoid "mass panic". Fear's not the problem, it's how we *channel* our fear. Fear gives us energy to deal with dangers now, and prepare for dangers later. +"Единственное, чего нам следует бояться, это страха" -- это глупый совет. -Honestly, we (Marcel, epidemiologist + Nicky, art/code) are worried. We bet you are, too! That's why we've channelled our fear into making these **playable simulations**, so that *you* can channel your fear into understanding: +Конечно не надо скупать туалетную бумагу, но если власти боятся самого страха, они будут преуменьшать опасности, чтобы "избежать паники". Проблема не в страхе, а в том, куда мы его *направляем*. Страх даёт нам энергию бороться с опасностями и приготовиться к будущим угрозам. -* **The Last Few Months** (epidemiology 101, SEIR model, R & R0) -* **The Next Few Months** (lockdowns, contact tracing, masks) -* **The Next Few Years** (loss of immunity? no vaccine?) +Если честно, мы (Marcel, эпидемиолог, и Nicky, арт/код) беспокоимся. Бьёмся об заклад, вы тоже! Поэтому мы направили наш страх на то, чтобы сделать эти **игровые симуляции**, чтобы *вы* могли направить свой страх на понимание: -This guide (published May 1st, 2020. click this footnote!→[^timestamp]) is meant to give you hope *and* fear. To beat COVID-19 **in a way that also protects our mental & financial health**, we need optimism to create plans, and pessimism to create backup plans. As Gladys Bronwyn Stern once said, *“The optimist invents the airplane and the pessimist the parachute.”* +* **Последние несколько месяцев** (эпидемиологический ликбез, модель SEIR, R и R0) +* **Следующие несколько месяцев** (карантин, отслеживание контактов, маски) +* **Следующие несколько лет** (утрата иммунитета? отсутствие вакцины?) -[^timestamp]: These footnotes will have sources, links, or bonus commentary. Like this commentary! +Эта статья (опубликована 01.05.2020. Кликните на ссылку!→[^timestamp]) даст вам надежду *и* страх. Чтобы победить COVID-19 **и сохранить здоровье и финансовое положение**, нам нужны оптимизм, чтобы придумать план, и пессимизм, чтобы придумать "План Б". Как сказала Глэдис Бронвис Стерн:*“Оптимист придумал самолёт, пессимист — парашют.”* + +[^timestamp]: Эти сноски содержат источники, ссылки или бонусные комментарии. Как здесь! - **This guide was published on May 1st, 2020.** Many details will become outdated, but we're confident this guide will cover 95% of possible futures, and that Epidemiology 101 will remain forever useful. + **Эта статья была опубликована 01.05.2020.** Многие детали устареют, но мы уверены, что эта статья покрывает 95% вариантов развития событий, а эпидемиологический ликбез будет полезен всегда. -So, buckle in: we're about to experience some turbulence. +Пристегните ремни: мы входим в зону турбулентности!
-
The Last Few Months
+
Последние несколько месяцев
-Pilots use flight simulators to learn how not to crash planes. +Пилоты используют симуляторы полёта, чтобы понять, как не разбить самолёт. -**Epidemiologists use epidemic simulators to learn how not to crash humanity.** +**Эпидемиологи используют симуляторы эпидемии, чтобы понять, как не разбить человечество.** -So, let's make a very, *very* simple "epidemic flight simulator"! In this simulation, Infectious people can turn Susceptible people into more Infectious people: +Давайте сделаем очень, *очень* простой "эпидемический симулятор полёта"! В этой симуляции Заразные люди могут превратить Уязвимых людей в Заразных: ![](pics/spread.png) -It's estimated that, *at the start* of a COVID-19 outbreak, the virus jumps from an to an every 4 days, *on average*.[^serial_interval] (remember, there's a lot of variation) +Оценивают, что *в начале* вспышки COVID-19 вирус переходил с на каждые 4 дня*в среднем*.[^serial_interval] (хотя данные варьируются) -[^serial_interval]: “The mean [serial] interval was 3.96 days (95% CI 3.53–4.39 days)”. [Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L](https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/6/20-0357_article) (Disclaimer: Early release articles are not considered as final versions) +[^serial_interval]: “Средний [серийный] интервал составил 3.96 days (95% CI 3.53–4.39 days)”. [Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L](https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/6/20-0357_article) (Дисклеймер: статьи с ранним доступом могут отличаться от финальной версии) -If we simulate "double every 4 days" *and nothing else*, on a population starting with just 0.001% , what happens? +Если мы симулируем сценарий *только* удвоения каждые 4 дня, начиная со всего 0.001% , что случится? -**Click "Start" to play the simulation! You can re-play it later with different settings:** (technical caveats: [^caveats]) +**Нажмите "Start"! Вы сможете перезапустить игру с другими настройками:** (технические оговорки: [^caveats]) -[^caveats]: **Remember: all these simulations are super simplified, for educational purposes.** +[^caveats]: **Помните: все эти симуляции упрощённые и нужны для образовательных целей.** - One simplification: When you tell this simulation "Infect 1 new person every X days", it's actually increasing # of infected by 1/X each day. Same for future settings in these simulations – "Recover every X days" is actually reducing # of infected by 1/X each day. + Одно упрощение: Когда вы говорите симуляции "Инфицировать 1 человека каждые X дней", на самом деле она увеличивает количество заражённых на 1/X каждый день. В следующих симуляциях появится настройка: "Период болезни X дней", она аналогично уменьшает количество заражённых на 1/X каждый день. - Those *aren't* exactly the same, but it's close enough, and for educational purposes it's less opaque than setting the transmission/recovery rates directly. + Это *не* одно и то же, но довольно близко, и для образовательных целей это понятнее, чем устанавливать показатели передачи вируса и выздоровления напрямую.
-This is the **exponential growth curve.** Starts small, then explodes. "Oh it's just a flu" to "Oh right, flus don't create *mass graves in rich cities*". +Это **кривая экспоненциального роста.** Начинается медленно, а потом взлетает. От "Да это просто грипп" до "Действительно, грипп не выливается в*массовые захоронения в богатых городах*". ![](pics/exponential.png) -But, this simulation is wrong. Exponential growth, thankfully, can't go on forever. One thing that stops a virus from spreading is if others *already* have the virus: +Но эта симуляция неправильная. Экспоненциальный рост, к нашему счастью, не может продолжаться вечно. Одна из причин, которые мешают вирусу распространяться, это то, что у других *уже* есть вирус. + ![](pics/susceptibles.png) -The more s there are, the faster s become s, **but the fewer s there are, the *slower* s become s.** +Чем больше вокруг , тем быстрее превращаются в , **но чем меньше вокруг , тем *медленнее* становятся .** + +Как это меняет рост эпидемии? Давайте выясним: -How's this change the growth of an epidemic? Let's find out:
-This is the "S-shaped" **logistic growth curve.** Starts small, explodes, then slows down again. +Это S-образная **логистическая кривая.** Она медленно растёт, взлетает, а потом снова замедляется. -But, this simulation is *still* wrong. We're missing the fact that Infectious people eventually stop being infectious, either by 1) recovering, 2) "recovering" with lung damage, or 3) dying. +Но эта симуляция *опять* неправильная. Мы упускаем то, что + Заразные люди рано или поздно перестают быть заразными потому что 1) выздоравливают, 2) "выздоравливают" с непоправимым ущербом для лёгких, или 3) умирают. -For simplicity's sake, let's pretend that all Infectious people become Recovered. (Just remember that in reality, some are dead.) s can't be infected again, and let's pretend – *for now!* – that they stay immune for life. +Для простоты, давайте считать, что все + Заразные люди становятся Выздоровевшими. (Просто помните, что на самом деле некоторые из них мертвы.) не могут быть заражены снова, и давайте – *пока!* – считать, что иммунитет сохраняется на всю жизнь. -With COVID-19, it's estimated you're Infectious for 10 days, *on average*.[^infectiousness] That means some folks will recover before 10 days, some after. **Here's what that looks like, with a simulation *starting* with 100% :** +В случае COVID-19 оценивают, что человек Заразен *в среднем* 10 дней.[^infectiousness] Это значит, что некоторые выздоровеют быстрее 10 дней, а некоторые медленнее. **Вот как это выглядит, если симуляция начинается с 100% :** -[^infectiousness]: “The median communicable period \[...\] was 9.5 days.” [Hu, Z., Song, C., Xu, C. et al](https://link.springer.com/article/10.1007/s11427-020-1661-4) Yes, we know "median" is not the same as "average". For simplified educational purposes, close enough. +[^infectiousness]: “The median communicable period \[...\] was 9.5 days.” [Hu, Z., Song, C., Xu, C. et al](https://link.springer.com/article/10.1007/s11427-020-1661-4) Да, мы знаем, что "медиана" -- это не то же самое, что "среднее", но для образовательного упрощения это достаточно близко.
-This is the opposite of exponential growth, the **exponential decay curve.** +Это противоположность экспоненциального роста, **кривая экспоненциального затухания.** + +Что случится, если мы запустим S-образный логистический рост *с* выздоровлением? -Now, what happens if you simulate S-shaped logistic growth *with* recovery? ![](pics/graphs_q.png) -Let's find out. +Давайте выясним. -Red curve is *current* cases , -Gray curve is *total* cases (current + recovered ), -starts at just 0.001% : +Красная кривая -- это *текущие* больные , +Серая кривая -- это *общее количество* случаев (текущие больные и выздоровевшие ), +Начиная со всего 0.001% :
-And *that's* where that famous curve comes from! It's not a bell curve, it's not even a "log-normal" curve. It has no name. But you've seen it a zillion times, and beseeched to flatten. +*Именно отсюда* берётся та самая знаменитая кривая! Это не гауссов колокол, и даже не "логнормальная" кривая. У неё нет имени. Но вы видели её миллион раз и просили её сгладить. -This is the the **SIR Model**,[^sir] +Это **модель SIR**,[^sir] (**S**usceptible **I**nfectious **R**ecovered) -the *second*-most important idea in Epidemiology 101: + *вторая* по важности идея в эпидемиологическом ликбезе: -[^sir]: For more technical explanations of the SIR Model, see [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-sir.html#) and [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SIR_model) +[^sir]: Для более подробного объяснения модели SIR, смотри [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-sir.html#) и [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SIR_model) ![](pics/sir.png) -**NOTE: The simulations that inform policy are way, *way* more sophisticated than this!** But the SIR Model can still explain the same general findings, even if missing the nuances. +**ВНИМАНИЕ: Симуляции, которые используются в планировании политики сильно, *сильно* сложнее, чем наша!** Но модель SIR всё равно может объяснить общие закономерности, даже если она и упускает нюансы. -Actually, let's add one more nuance: before an becomes an , they first become Exposed. This is when they have the virus but can't pass it on yet – infect*ed* but not yet infect*ious*. +На самом деле, давайте добавим один нюанс: перед тем как человек из превращается в , он вначале становится Латентно инфицированным. Это значит, что у него есть вирус, но он его не может передать – *заражённый*, но ещё не *заразный*. ![](pics/seir.png) -(This variant is called the **SEIR Model**[^seir], where the "E" stands for "Exposed". Note this *isn't* the everyday meaning of "exposed", when you may or may not have the virus. In this technical definition, "Exposed" means you definitely have it. Science terminology is bad.) +(Это вариант называется **модель SEIR**[^seir], где "E" значит "Exposed", Латентно инфицированный.) -[^seir]: For more technical explanations of the SEIR Model, see [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-seir.html) and [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SEIR_model) +[^seir]: Больше технических деталей по модели SEIR смотри на [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-seir.html) и [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SEIR_model) -For COVID-19, it's estimated that you're infected-but-not-yet-infectious for 3 days, *on average*.[^latent] What happens if we add that to the simulation? +Для COVID-19 оценивается, что человек остаётся заражённым-но-пока-не-заразным 3 дня *в среднем*. [^latent] Что случится, если мы добавим это в симуляцию? [^latent]: “Assuming an incubation period distribution of mean 5.2 days from a separate study of early COVID-19 cases, we inferred that infectiousness started from 2.3 days (95% CI, 0.8–3.0 days) before symptom onset” (translation: Assuming symptoms start at 5 days, infectiousness starts 2 days before = Infectiousness starts at 3 days) [He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al.](https://www.nature.com/articles/s41591-020-0869-5) @@ -706,4 +712,4 @@ So what does this mean for YOU, right now? Don't downplay fear to build up hope. Our fear should *team up* with our hope, like the inventors of airplanes & parachutes. Preparing for horrible futures is how we *create* a hopeful future. -The only thing to fear is the idea that the only thing to fear is fear itself. \ No newline at end of file +The only thing to fear is the idea that the only thing to fear is fear itself.