COVID-mudelid Näitavad, Kuidas Vältida Tulevasi Lukustusi

Mudelid võivad aidata poliitikat teavitada kõigest alates mandaadist kuni sotsiaalse distantseerumiseni.

Kui COVID-19 juhtumid tõusevad kogu Ameerika Ühendriikides rekordtasemele, on rahvatervise nõustajad Anthony Fauci ja Deborah Birx nõudnud lähenemist, mis rõhutab intensiivset sotsiaalset distantseerumist ja maski laialdast kasutamist, ning paljud riigid püüavad viiruse levikut aeglustada ilma täieliku lukustuse poole pöördumine. See strateegia aitas mõnel riigil leevendada suve jooksul haiguspuhanguid. Kuid kui talv ja suuremad pühad on saabumas, kas sellistest meetmetest piisab?

Teadlased on juba hakanud pandeemia kulgu prognoosides lisama sotsiaalse distantseerumise ja maski kasutamise erinevaid astmeid. Mudelid on pandeemia käigus muutunud keerukamaks ja reageerivamaks. Need kõik näitavad suure kindlusega, et maskeerimine ja distantseerimine päästavad elusid. Ja üha enam panevad nad numbri selle kohta, kuidas selline käitumine määrab, kui palju inimesi elab või sureb.

COVID-i edastamise ennustamiseks pühade ajal simuleerib Colorado mitmeid stsenaariume. Kõige olulisemat muutujat nimetatakse ülekandekontrolliks, mis on määratletud kui „nakatunud ja vastuvõtlike isikute vaheliste tõhusate kontaktide protsentuaalne vähenemine võrreldes pandeemiaeelse käitumisega“. See meede hõlmab paljusid käitumuslikke ja poliitilisi muudatusi, sealhulgas maskide kandmine, füüsiline distantseerumine, õues liikumine ja kontaktide jälgimine. 4. novembril prognoositi 4. novembril, tuginedes osariigi tollasele trajektoorile 62-protsendilise ülekandekontrolliga, et COVID-i tõttu on aasta lõpuks surnud 8 500 Colorado elanikku; 20. novembril vähendas mudel 65-protsendilise ülekandekontrolliga selle prognoosi 6 560-ni. Kuid kui sotsiaalsed kontaktid suurenevad ja suhtlus on enne pühade algust ja pühade ajal riskantsem, oli mudel varem hinnanud 17, 500 viirus- sellega seotud surmad osariigis 31. detsembriks. Kui aga Colorado elanikud parandavad lähinädalatel ülekandekontrolli, et jõuda 80 protsendini (suvel saavutatud tase), prognoositakse kumulatiivseteks surmajuhtumiteks 5, 500.

Sellised ennustused trendid ka riiklikult. Värskes loodusmeditsiini artiklis kirjutas Washingtoni ülikooli tervishoiu mõõdikute ja hindamise instituudi (IHME) prognoosimeeskond viis stsenaariumi, mis põhinesid sotsiaalse distantseerimise mandaatidel ja maskeerimisel. Nende järeldused viitavad sellele, et universaalne maskide kasutamine (määratletud kui 95 protsenti avalikus kohas näokatteid kandvatest inimestest) koos riikidega, mis sulgevad tegevuse, kui nende arv ületab kaheksa surma päevas miljoni inimese kohta, „võiks olla piisav epideemia taastekke halvimate tagajärgede leevendamiseks paljudes osariikides. " Võrreldes stsenaariumiga, kus 49 protsenti inimestest kannab maske avalikus kohas ja seiskamine jätkub ülalnimetatud surmade künnisel, arvasid autorid, et universaalne maskeerimine võib ajavahemikus 22. september 2020 kuni veebruari 2021 lõpuni päästa ligi 130 000 inimelu.

Määramatusega tegelemine

Juba mitu kuud on tervishoiusüsteemid ning osariigi ja kohaliku tasandi poliitikakujundajad teinud modelleerijatega koostööd haiglate vajaduste ennetamiseks; IHME mudelid töötati algselt välja selleks otstarbeks. Kuid absoluutsete vastuste mudelite otsimisega kaasnevad omad väljakutsed. Pandeemia alguses, kui rahvatervise eksperdid kutsusid kodanikke romaani koronaviirust tõsiselt võtma, tsiteerisid nad prognoose, mille hinnangul võib USA surra kümnetest tuhandetest kuni üle kahe miljoni. Erinevate mudelite lai valik, samuti ennustuste ja tegelike surmade lahknevused viisid eksperdid mudeleid kritiseerima ja tegid modelleerimisprotsessi enda suhtes avalikkuse ettevaatlikuks. Tõepoolest, teadlased vaidlustasid IHME uusima mudeli, et püüda ennustada nii kaugele tulevikku. IHME programmi direktor Christopher Murray ütles oktoobris toimunud pressiteabelehel, et ehkki mudeli keskmine viga on pikaajaliste prognooside puhul umbes 20 protsenti, on see siiski parem kui enamikus teistes avalikes mudelites. "Kindlasti kasvab tulevikku minnes ebakindlus," märkis Murray. Kuid "põhipunkt on see, et tulemas on tohutu talvine tõus ja meie mudelid on seda juba mitu kuud näidanud."

Iga üks mudel võib osutuda konkreetseks otstarbeks enam-vähem sobivaks. Kuid alati on oodata teatavat ebakindlust, selgitab Colorado Boulderi ülikooli arvutiteaduse dotsent Rebecca Morrison. Ta on varem modelleerinud keemilisi reaktsioone, samuti ökoloogilisi ja epidemioloogilisi stsenaariume. Definitsiooni järgi püüavad mudelid tema sõnul maailma lihtsustada; muidu poleks neist meile kasu. Neid kasutavad epidemioloogid peavad tegema valikuid ja sõltuma eeldustest mitmesuguste tegurite kohta, näiteks individuaalse käitumise, haiguse leviku või selle kohta, kui suur osa elanikkonnast on immuunne.

Ideaalis peegeldavad need eeldused pidevalt muutuvat reaalsust kohapeal, ütleb Ali Mokdad, IHME tervisemõõdikuteaduste professor ja Washingtoni ülikooli rahvastiku tervise strateegiaametnik. Näiteks põhineb tema sõnul IHME meeskond ühel eeldusel, et sotsiaalsed distantseerumisvolitused võetakse kuue nädala jooksul uuesti kasutusele kogukondades, kus igapäevane surm ulatub kaheksa inimeseni miljoni kohta, kui enamik valitsusi on tegelikult sulgenud. Kuid kuna inimese käitumine muutub (ja kuna meie teadmised on seda põhjustava viiruse COVID-19 ja SARS-CoV-2 kohta piiratud), peavad Mokdadi sõnul mudelid olema dünaamilised. "Kui teie mudel eeldab, et suhe püsib kogu [aja jooksul], on see probleem," ütleb ta. "Uuendame pidevalt oma mudelit, sealhulgas uusi andmeid, kui need meile tulevad, ja siis hindame iga kord ümber, mida näeme ja mis on suhe."

Selline nõtkus võib olla Vermonti laialt kiidetud pandeemia vastuse võtmeks. Michael Pieciak, kes on riigi rahanduse reguleerimise volinik ning on võtnud pandeemia analüüsi ja modelleerimise eestvedaja, panustab suure osa sellest edust valmisolekusse kasutada riigi andmeid ning töötada paindlikult sise- ja välisekspertidega. Tema sõnul pole Vermont pühendunud mitte ainult andmepõhiste otsuste langetamisele, vaid ka selle mudelite regulaarsele uurimisele ja hindamisele. "Sa tahad saada võimalikult ausat ülevaadet [andmetest] ja jätkata [mudeli] viimistlemist, et edasi liikuda," ütleb Pieciak.

Hoolimata kogu sellest ebakindlusest, viitab hiljutine 131 riigi analüüs, et mõõdukalt ranged piirangud, mida rakendatakse eraldi ja koos, on SARS-CoV-2 ülekandumist erineval määral aeglustanud. Teadlased leidsid näiteks, et avalike ürituste ja enam kui 10 inimese kokkutulekute keelustamine võib vähendada reproduktsiooninumbrit R (hinnanguliselt ühe nakkushaiguse nakatunud inimeste arvu) kuus pärast rakendamist koguni 29 protsenti. Lisage segule töökoha sulgurid ja R väheneks umbes 38 protsenti. Kuid artikli vanem autor, Harish Nair, Edinburghi ülikooli globaalse tervise professor, ütleb, milliste sekkumiste valimine sõltub sellest, kus epideemia trajektooril [asukoht on]. Näiteks kui teie R on 1,5, võite kasutada kergemate meetmete kombinatsiooni - kui see on aga üle 2, peaksite kasutama lukustust. " Seda seetõttu, et seni, kuni R püsib üle 1, kasvab juhtumite arv.

Kuna kogukonna levik on nüüd kogu riigis laialt levinud ja R enamikus osariikides üle 1, on ennetamine tõenäoliselt lauast väljas. Kuid valitsused, kes kasutavad teadust distantseerimise ja maski kasutamise kohta, võivad selle mõju summutada. Kuna osariigi ja kohalikud ametiasutused püüavad vältida nii sulgemist kui ka haiglate ülekoormust, kasutavad paljud uute piirangute suunamiseks tegelikult kontakti jälitamisest saadud spetsiifikat - näiteks paljusid juhtumeid, mis tulenevad väikestest erakogunemistest. "Meil on praegu väga raske ja raske aeg," ütleb Mokdad. "Me peame tõesti olema valmis ja peame andma oma osa."

Koroonaviiruse puhangu kohta lugege lähemalt siit Scientific American. Ja lugege meie rahvusvahelise ajakirjade võrgustiku kajastusi siit.