Учёные попытались спрогнозировать начало и конец эпидемии

Недавнее исследование, проведенное французскими исследователями, показывает, что различия в истории инфекции и характере распространения вируса являются важными факторами для прогнозирования временного течения локализованной эпидемии SARS-CoV-2. Команда опубликовала препринт своих результатов на сервере medRxiv.

 
  Пандемия коронавирусной болезни 2019 года (COVID-19) в настоящее время переживает свою вторую волну во всем мире. Важно знать, когда начинается национальная вспышка и когда она, как ожидается, закончится, чтобы руководящие принципы общественного здравоохранения и немедикаментозные вмешательства – были надлежащим образом реализованы для минимизации их экономического ущерба.

В текущем исследовании рассматривалась вспышка COVID-19 за пределами Китая, с тем чтобы можно было выявить некоторые случаи заболевания до начала сообщения о них из-за импорта. Скрытое вирусное распространение может также произойти до того, как будет наблюдаться более крупная эпидемия, как это было видно из данных секвенирования генома, полученных в штате Вашингтон, США. Группа также проанализировала период, в течение которого потребуются строгие меры контроля, чтобы снизить распространенность заболевания до уровня ниже требуемых пороговых значений. Чтобы точно предсказать окончание эпидемии, ее следует оценить, в том числе с учетом суперпоточных событий и других источников неоднородности.

Исследователи обнаружили, что медианная задержка от первого импортированного случая до наступления 100 смертей в день составляет 67 дней, что указывает на то, что в таком случае 93% вспышек будут продолжать распространяться до тех пор, пока они не достигнут этого порога. Воздействие сверхразветвленных событий привело к небольшому сокращению медианной задержки до 64 дней, но около 75% моделируемых вспышек вымерли, не достигнув точки, в которой 100 смертей произошли в день. В модели SEIRHD медианная задержка составляла 63 дня как для детерминированной, так и для стохастической реализации. Однако, как и ожидалось, эта модель не может должным образом захватить данные. Детерминированная немарковская модель также производила ту же самую медианную задержку.

Исследователи обнаружили, что продвижение блокировки на один месяц после начала эпидемической волны сократит время до исчезновения почти на 50%. Таким образом, чем раньше вмешательство, тем больше эффект.

Исследование подтверждает, что случаи заболевания могут быть обнаружены намного раньше самой ранней цепи передачи, связанной с эпидемией. Способность оценить период действия ограничений, необходимых для ликвидации эпидемии, может также помочь органам общественного здравоохранения разработать соответствующую политику и принять своевременные меры.

med-heal.ru