Коронавирус и другие пандемии.
6,848,768 32,268
 

  Danilov71 ( Слушатель )
28 апр 2020 14:18:46

Ректор МГУ спрогнозировал еще месяц до пика распространения коронавируса в России

новая дискуссия Новость  487

ЦитатаМосква. 28 апреля. INTERFAX.RU - Ректор МГУ Виктор Садовничий как математик предположил, что уйдет еще месяц на то, чтобы переломить кривую заболеваемости коронавирусом в России. Он сделал этот прогноз в эфире "России 24".
"Я не врач, но как математик понимаю процессы развития некоторых направлений в обществе. Думаю, мы победим - при условии соблюдения всех мероприятий, которые необходимы, чтобы предохраняться и сгладить пик эпидемии. Думаю, общество среагирует выработкой определенного процента иммунитета, и мы этот вирус дай бог забудем и пройдем", - заявил он.
Весенняя сессия и вступительные испытания в университете, по его словам, пройдут онлайн.
Итоги приемной кампании МГУ подведет 24 августа. Садовничий надеется, что учебный год начнется с 1 сентября в обычном формате.
Садовничий - специалист по дифференциальным уравнениям. Он много лет заведует кафедрой матанализа на мехмате.
Он также сообщил, что МГУ, новосибирской государственный научный центр "Вектор" Роспотребнадзора и Сибирское отделение Российской академии наук подпишут соглашение о создании консорциума по борьбе с новой коронавирусной инфекцией, созданием вакцины от нее и в целом по фундаментальным исследованиям. Подписание договора должно было состояться в 15:00 28 апреля в дистанционном формате.
По его словам, МГУ предоставит для вычислений биологов и вирусологов мощности своего суперкомпьютера "Ломоносов". Компьютер должен помочь в разработке вакцин и лекарств от коронавируса.

https://www.interfax.ru/russia/706435
хотелось бы - что бы это был самый большой эпик-фейл в его жизни
  • +0.11 / 13
  • АУ
ОТВЕТЫ (15)
 
 
  Uncle Ben ( Слушатель )
28 апр 2020 15:48:13

А что не понравилось?
-прогноз по кривой заболеваемости
-прогноз по иммунитету
-прогноз по поступлению и учебному году
-подписание договора
Все эти позиции находятся в его прямой компетенции вместе с факультетами Фундаментальной медициеы, ВМК и Вычислительного центра МГУ, ну и ректорских обязанностей.
  • +0.07 / 6
  • АУ
 
  xrvr ( Слушатель )
29 апр 2020 02:17:05

В России первые 100 зараженных появились 17-го марта.
С тех пор количество зараженных прет как сумасшедшее.


В Канаде первые 100 зараженных появились 11-го марта.
Хотя карантин мы ввели примерно на одну неделю раньше, чем в России, но разница на лицо.



Разницу в смертности, 2859 в Канаде, и 867 в России можно обьяснить 2 причинами.
В Канаде как минимум половина умерших, допустим 1500 человек, жили в домах для престарелых. Я так понимаю что в России такой проблемы нет.
Второе, очень возможно что советская прививка БЦЖ все таки до сих пор работает.
  • -0.14 / 23
  • АУ
 
 
  Explorer-2000 ( Слушатель )
29 апр 2020 02:44:36

В Онтарио 74%
  • -0.03 / 9
  • АУ
 
 
  Проходил мимо ( Слушатель )
29 апр 2020 03:58:52

Таки вопрос: в Канаде тест всем делают или только тем кто с признаками? В России уже под 50% бессимптомных.
  • +0.34 / 24
  • АУ
 
 
 
  Румпельштильцхен ( Слушатель )
29 апр 2020 08:24:08

Какой в России процент бессимптомных, мы можем узнать только по окончании вспышки инфекции. Потому как на момент выявления не ясно, это бессимптомное течение болезни или ещё только инкубационный период.
  • +0.12 / 10
  • АУ
 
 
  Sergey B. ( Слушатель )
29 апр 2020 05:27:22

3 млн тестов в России и 750 тыс в Канаде, как раз примерно объясняют разницу в 4 раза в количестве умерших, соответственно реально зараженных в Канаде получается раза в 2 больше чем в России.
  • +0.28 / 22
  • АУ
 
 
  Danilov71 ( Слушатель )
29 апр 2020 07:51:43

Третье, и самое главное.
Сравнивать надо не общее количество - а относительное. Зараженных и смертей на миллион населения.
И вот что мы видим:
Совокупное число установленных инфицированных на 1 млн человек

Совокупное число умерших на 1 млн человек
[img]data:image/png;base64,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
  • +0.17 / 12
  • АУ
 
 
 
  Danilov71 ( Слушатель )
29 апр 2020 07:57:49

Совокупное число умерших на 1 млн человек
  • +0.16 / 11
  • АУ
 
 
  Peter_DB ( Слушатель )
29 апр 2020 09:57:29

Почти уверен, что в Канаде нет мегаполисов уровня Москвы и Питера, а плотность населения крупных городов и, тем более, всего остального, сильно ниже чем у нас. Не на квадратный метр площади страны, а на квадратный метр площади жилой площади, если можно так выразиться. 
  • +0.20 / 13
  • АУ
 
 
  зарун ( Слушатель )
29 апр 2020 10:38:53

 
У вас существуют гласные/негласные указания  из Мин. Здрава Global News рекомендующие оставлять всех больных COVID-19 в домах для престарелых на местах.
В европейских стран признали, что ежедневные обновления количества новых инфекций и смертей, связанных с  пандемией коронавируса, не включают тех, кто живет в домах престарелых.https://www.presstv.com/Detail/2020/04/16/623192/Canada-coronavirus-pandemic-care-home
Скорее всего данная ситуация с не включением в общий список умерших от инфекции в домах для престарелых существует в Канаде.   Если же учитывать эту категорию больных, то реальная летальность в Канаде будет ещё выше.
  • +0.09 / 8
  • АУ
 
 
 
  Peter_DB ( Слушатель )
29 апр 2020 10:42:34

Мисс клик, сори!
  • +0.00 / 0
  • АУ
 
 
 
  Explorer-2000 ( Слушатель )
29 апр 2020 15:17:46


Всё наоборот совсем, умершие в домах престарелых составляют 74% умерших в Онтарио, есть список всех домов с количеством больных и умерших.
  • +0.09 / 6
  • АУ
 
 
 
 
  Serge Yakupov ( Слушатель )
29 апр 2020 16:50:56

А там есть общий состав?
Что бы было начальный состав, заболело, умерло?
  • +0.00 / 0
  • АУ
 
 
 
 
 
  Explorer-2000 ( Слушатель )
29 апр 2020 17:02:11

Есть кол-во мест, но не понятно это заполненные или просто сколко в наличии.
  • +0.00 / 0
  • АУ
 
 
 
 
  xrvr ( Слушатель )
29 апр 2020 16:51:19

Вот список только по Торонто на 27 апреля.

1532 зараженных пенсионеров,  206 обсл. персонал, 209 умерших.
  • +0.04 / 4
  • АУ