#Наука и технологии
Математическое моделирование может служить основой для правительственных подходов к контролю распространения COVID-19.
По мере того, как мир переживает первые 100 дней пандемии, число новых ежедневных случаев заболевания в некоторых странах продолжает расти.
К настоящему моменту число подтвержденных случаев заболевания во всем мире
-
достигло 9 миллионов,
-
из них летально закончились более 469 тысяч случаев,
-
ежедневный «прирост» заражений сохраняется на уровне 160 тысяч.
По данным ВОЗ, уровень инфицирования был и остается самым высоким среди афроамериканцев и коренных народов в Соединенных Штатах из-за хронического структурного и экономического неравенства.
Прогноз тревожный
Ожидается, что за первой волной пандемии последует новая, которая может оказаться еще более смертоносной, чем нынешняя.
Сейчас у людей есть время подготовиться к ней, и математическое моделирование может
-
быть полезно для прогнозирования эволюции болезни,
-
помочь уменьшить распространение инфекции,
-
быть применено при выстраивании системы профилактики.
Вторая волна
Популяционный иммунитет, способный остановить новую волну заражений, возникает, когда 60-70% населения переболели вирусной инфекцией и стали из-за этого невосприимчивы к возбудителю. Позволить такому количеству людей в мире заболеть сейчас, одномоментно, значит устроить глобальную катастрофу - миллионы людей умрут, так как медицина не справится с таким вызовом.
Безопасный способ обеспечить популяционный иммунитет может только вакцина и ее введение большей части населения. До тех пор, пока препарат не будет создан, мы можем бороться с пандемией только через поведение:
-
физическое дистанцирование,
-
использование масок,
-
этикет кашля и чихания,
-
интенсивное мытье рук.
Все это мы уже проходили – на карантине и/или в условиях самоизоляции некоторое время жили люди во всех странах.
Но физическое дистанцирование имеет экономические и психические последствия.
Растущее разочарование
Люди устали от ограничений. Плюс обрушившийся на мир экономический кризис.
Результат настораживает:
-
В Бразилии толпы людей протестовали против приказов губернаторов штатов оставаться дома. Аналогичные протесты прошли в Испании, Германии и Аргентине.
-
В штате Онтарио, едва был ослаблен карантин по случаю празднования Дня матери – резко выросло число случаев заболевания коронавирусной пневмонией.
-
В настоящее время массовые протесты против полицейского произвола в адрес чернокожих американцев внимательно изучаются не только силовиками, но и медиками, чтобы понять повлекут ли они за собой всплеск пандемии.
-
Недавно мы стали свидетелями новых вспышек заболевания, о которых сообщалось в Южной Корее, Китае, Германии и Сингапуре.
Вторая волна потенциально готова захлестнуть мир - с растущим разочарованием и хромающей экономикой мы рискуем получить мощную вторую волну коронавирусных инфекций уже в ближайшее время.
Пример тому есть в недавней истории:
-
Вторая волна гриппа 1918 года, по-видимому, была вызвана путешествующими солдатами, вероятной мутацией вируса и потому, что правительства не желали вводить физические меры дистанцирования во время Первой мировой войны.
-
Общественное недовольство было главной причиной протестов Лиги против масок в Сан-Франциско в ответ на раннее и обязательное использование масок в 1918 году. Социальные волнения привели к непоследовательной политике в период с октября 1918 по январь 1919 года, вызвав почти 45 000 случаев гриппа, которые унесли жизни более 3 тысяч человек в Сан-Франциско.
Польза моделирования
Стремясь предотвратить вторую волну пандемии правительственные учреждения разных стран принимают решения, основываясь на результатах передовых моделей и симуляций.
Например, канцлер Германии Ангела Меркель устроила публичные обсуждения, как контролировать вторую волну и политику блокировки в Германии, и представила результаты, основанные на расчете коэффициента воспроизводства (также известного как R).
Но что это такое?
-
R представляет, сколько людей в среднем заразит один человек с болезнью.
-
R0 - базовая скорость заражения для COVID-19, была рассчитана как от двух до трех.
-
Это означает, что без иммунитета или вмешательства каждый инфицированный человек заразит в среднем двух-трех других. Это привело бы к экспоненциальному росту заболевания.
-
R0 — это теоретическое число, которое вычисляется с использованием комбинации ежедневных реальных данных и имитационных моделей, предсказывающих распространение пандемии.
-
Рt болезни динамична и зависит от внешних факторов, таких как вакцинация, изоляция или погода.
Отслеживание Rt важно, когда мы хотим ослабить ограничения, так как
-
Rt больше единицы означает, что число случаев растет,
-
когда РТ меньше 1, болезнь начинает исчезать,
-
даже небольшое увеличение выше 1 приведет к экспоненциальному увеличению числа случаев.
Классификация населения
-
Восприимчивые люди (S)— это те, кто еще не заразился этой болезнью.
-
Те, кто уже заразился (I), могут передать вирус другим восприимчивым людям.
-
Те, кто не может продолжать распространять болезнь (R), потому что они выздоровели (или умерли), исключаются из исследования.
Эти модели S-I-R и их моделирование могут использоваться правительствами для определения того, какие меры вмешательства и политику они должны осуществлять. Моделирование может измерять воздействие вмешательства, сравнивать два вмешательства или то, как сроки их введения влияют на результат.
Важно скрупулезно отслеживать контакты
В дополнение к моделям и моделированию правительства должны делать огромные инвестиции в отслеживание контактов.
Отслеживание контактов может остановить цепочку передачи инфекции, идентифицируя людей, которые нуждаются в самоизоляции, чтобы уменьшить вероятность заражения.
Новая норма
Когда карантин закончится, нам нужно будет вернуться на рабочие места, в школы, к общественной жизни, начать пользоваться общественным транспортом.
Без надлежащего отслеживания контактов или точных моделей вирус может оказать более сильное воздействие на вторую волну.К сожалению, большинство инфекций происходит в помещении, и около 40-60 % инфицированных людей не имеют симптомов в течение четырех-пяти дней.
Ученые, занимающиеся математическим моделированием,
- изучают различные методы получения информации о распространении вируса в помещениях: офисных зданиях, школах и центрах ухода за престарелыми.
- строят внутренние модели, используя такие факторы, как разная плотность людей, занятий, пол, возраст, предсимптомная передача и отслеживание контактов.
Эти модели позволяют им изучать различные сценарии, различные уровни заражения и факторы окружающей среды, такие как пешеходный поток, комнатная температура и влажность.
Зная, что большинство инфекций происходит внутри помещений, инструменты математического моделирования могут помочь правительствам, руководителям организаций вновь ввести строгие меры изоляции или экспериментировать с различными вариантами, чтобы снизить вероятность заражения внутри помещений.
До сих пор был заражен небольшой процент населения, и до тех пор, пока вакцина не будет доступна, вторая волна может быть очень опасной.
- Комментарии