Давайте перенесемся в Санкт-Петербург, город, где я родился, в самую крупную инфекционную больницу в Европе – больницу имени Боткина. Посмотрим, сколько в самой крупной инфекционной больнице койко-мест.

Итак, 1210 мест! Теперь представим себе, что все-все койко-места там заполнены больными, выздоравливающими и умирающими от злого вируса. Узнаем численность населения Санкт-Петербурга на момент написания этих строк.

А теперь посмотрим, сколько же это в процентах от населения и стоит ли паниковать.

Если 1210 коек самой крупной в Европе инфекционной больницы забить до отказа зараженными, то это будет 0,02 % населения города. Сотые доли процента, при условии, что мы набили крупнейшую больницу целиком. Но доктор из больницы Боткина или из свежесозданного ковидария видит, что поток пациентов за последний месяц увеличился, и значительно. Он видит абсолютное число заболевших или процент относительно прошлых месяцев, но совершенно не может представить себе, какой процент населения заболевает. Ему кажется, что рост 200 % – это повод паниковать.

Теперь небольшой секрет: если вы посмотрите статьи о чуме, то наиболее распространенная фраза будет такой: «чума в Средние века выкосила пол-Европы. В среднем считается, что погибло до 70 % населения Европы».

Вас не смущает, что при оценке чумы всегда прибегают к оценке того, сколько процентов населения погибло, а при оценке инфодемии коронавируса – никогда? Пишут только, насколько вырос процент смертности по сравнению с прошлым годом. Потому что если сказать правду, на сколько процентов уменьшилось население той или иной страны за полгода пандемии, то выглядеть будет все не так страшно.

Приведу пример. Предположим, есть две инфекционные больницы. Одна на 10 койко-мест в городе Верхнеблюйске, где живет 1000 человек, а другая на 500 койко-мест в Санкт-Петербурге, где живет 5 000 000 человек.

В первом городе в палате обычно валяется один вечно покусанный клещом местный бомж Гердыч, и тут раз! – и за неделю заполняются все 10 коек. То есть поток заболевших в больнице Верхнеблюйска возрос в 10 раз. В городе на Неве обычно лежит 25 человек, и вдруг заполняемость подпрыгивает аж в 20 раз – и все 500 коек заняты.

Новости будут выглядеть так: число заболевших за месяц инфекционными заболеваниями выросло в 10 и в 20 раз соответственно. Страшно звучит? Однако позволяет ли такая относительная оценка сделать выводы об угрозе?

В первом случае заболело на 9 человек больше обычного: 10 человек против 1 из 1000 населения – это 1 % по сравнению с обычным 0,1 % населения за день. Рост заболевших составил 0,9 % населения города в день.

А во втором 0,0005 % обычно было и 0,01 % стало, то есть изменение числа больных среди всего населения города составило 0,0095 %. Постарайтесь абстрагироваться от оценки, много это или мало, и сосредоточьтесь на выводе: формально в Петербурге поток больных вырос по сравнению с прошлым месяцем в 20 раз, а в Верхнеблюйске в 10. Однако для огромного Санкт-Петербурга – это прирост 0,0095 % населения, а для маленького Верхнеблюйска – целых 0,9 %. Ощущаете разницу? Рост заболевших по сравнению с прошлым месяцем страшнее там, где он в 20 раз, а с точки зрения того, какую часть населения поразила болезнь, страшнее там, где всего в 10. Именно поэтому нам не говорят, какой же процент населения унесла «чума XXI века – коронавирус». И никакого права называться чумой он не имеет (нет, не благодаря самоотверженным мерам правительств. Они не работают).

К чему приводит такой подход к оценке? К тому, что врачи дают интервью, а СМИ еще больше сгущают краски. Почему СМИ это делают, вы уже прочитали на страницах этой книги. Я помню, как летом меня буквально забросали ссылками: «Рост смертности превысил на 51 % показания по сравнению с 2019 годом». 51 %, конечно, звучит угрожающе, однако что это за цифры в абсолютных показателях для нашей страны? Как результат, на момент написания этой книги, когда летом уже был отменен карантин и масочный режим, согласно данным Росстата, общая смертность (это все вместе: и ковид, и те, кто умер, не дождавшись помощи из-за мер против ковида) – 946,5 тысячи в 2020 году. Аналогичный показатель за прошлый 2019 год составлял 918,5 тысячи, так что вроде бы меньше, и намного. Однако в 2018 году за аналогичный период смертность составила 946,8 тысячи человек. То есть несмотря на отсутствие коронавируса, беспрецендентных мер сдерживания, масочного режима, самоизоляции и тому подобного, смертность в 2018 году была выше, чем в 2020-м. Как так получилось? На каком основании СМИ приписывают разницу между уровнями смертности в 2019 и 2020 полугодиях? Как мне кажется, причина в том, что при относительно большой численности населения нашей страны изменения смертности в таких масштабах не дают возможности связывать их с чем-то конкретным.

Население России составляет около 146 000 000.

В 2019 году за полгода умерло по всевозможным причинам 918 000 – это 0,629 % от количества всех жителей.

В 2020 году за полгода – 946 000, это 0,649 %.

Иными словами, динамика изменений составила 0,0019 % от количества населения страны. Уверен, что эта цифра слишком мала, чтобы можно было точно приписать ей какую-либо причину. А учитывая, что в 2018 году умерших было больше, чем в 2020-м, я очень сомневаюсь, что такие изменения – дело рук пресловутого вируса. Это то, что я бы назвал статистическим шумом, частью случайной величины.

(Пример-антагонист: убыль населения в результате факторов военных действий 1941–1945 годов составила 41 979 417 человек. Почти 42 миллиона человек – это весомая цифра, и найти причину такой убыли населения более чем реально. Если бы сегодня из 146 миллионов мы потеряли 42 миллиона, это бы ощутил каждый и без СМИ.)

Ниже я даю ссылку на данные Росстата с архивом, чтобы желающие могли сами скачать все данные и проверить меня. Надеюсь, доступ не будет закрыт правительством.

http://freshlife28.ru/rosstat

Как-то в своем инстаграм-аккаунте я попросил отписаться тех людей, у которых ближайший родственник, муж, жена, ребенок, отец или мать заболели или, не дай бог, погибли от этого вируса. Почему не сказал – про знакомых? Почему именно ближайший родственник? По одной простой причине.