Un model matematic care ajută la proiectarea răspândirii bolilor infecțioase și a bolilor infecțioase, cum ar fi gripa sezonieră, poate să nu fie cel mai bun mod de a prezice răspândirea unui nou coronavirus, mai ales în timpul unui blocaj care modifică intervenția normală a populației.
Modelul, numit R-zero sau numărul reproductiv de bază, estimează numărul mediu sensibil de persoane infectate de o singură persoană infectată. Acești trei factori principali sunt calculați pe baza perioadei infecțioase a bolii, a modului în care se răspândește boala și a numărului de persoane cu care o persoană infectată poate intra în contact.
Din punct de vedere istoric, dacă obiectul R este mai mare decât unul, infecțiile se pot răspândi și poate exista o epidemie sau o pandemie larg răspândită. COVID-19 pandemia a variat de la trei la doi ani.
Într-o scrisoare publicată în Controlul infecțiilor și epidemiologia spitalului, Dr. Arni SR Srinivasa Rao, modelator matematic la Universitatea din Georgia Medical College din Augusta, subliniază că, deși nu este niciodată posibil să se urmărească fiecare caz de boală infecțioasă, există bariere necesare pentru a atenua KOVID. Pandemia -19 a făcut dificilă prezicerea răspândirii bolii.
Dr. Arnie Rao este un model matematic la Universitatea din Augusta, Georgia Medical College. Credit: Kim Ratliff, Augusta University Photography
Rao și autorii săi propun să abordeze în schimb timpul, dinamica, impulsul, folosind un model numit media mai geometrică. Acest model folosește numărul de astăzi pentru a prezice numerele de mâine. De exemplu, numărul bolilor infecțioase din luna august de astăzi este împărțit la numărul de infecții preconizate mâine pentru a dezvolta o rată reproductivă mai precisă și actuală.
În timp ce această metodă geometrică nu poate prezice tendințele pe termen lung, ea poate prezice mai precis numerele de probabilitate pe termen scurt.
„Modelul R-no nu poate fi modificat pentru a ține cont de ratele de comunicare care se pot schimba de la o zi la alta când este instalat un bloc”, explică Rao. „În primele zile ale pandemiei, ne-am bazat pe aceste metode tradiționale pentru a prezice răspândirea acesteia, dar blockchain-urile schimbă relațiile oamenilor între ei”.
Deoarece pandemia COVID-19 este atât de diversă în diferite părți ale țării și ale lumii, nu poate exista o singură R-na. Locurile au niveluri diferite de infecție, la intervale de timp diferite – vor exista meciuri R mari în punctele fierbinți, cum ar fi New York și California. De asemenea, R-Naust nu a prezis al treilea val actual al pandemiei COVID-19.
„Diferenți factori schimbă în mod constant numerele de reproducere de bază la nivelul solului, așa că avem nevoie de un model mai bun”, spune Rao. Modelele bune vor atenua răspândirea COVID-19 și vor influența planificarea viitoare, spun autorii.
„Modelele matematice ar trebui utilizate cu precauție și a lor precizie ar trebui să fie atent monitorizate și cuantificate ”, scriu autorii. „Orice acțiune alternativă poate duce la interpretarea greșită și la gestionarea necorespunzătoare a bolii, care poate avea consecințe dezastruoase”.
Referință: „Cât de relevant este calculat numărul reproductiv de bază în timpul COVID-19, în special în timpul blocării?” Arni SR Srinivasa Rao, Stephen G. Krantz,
Michael B. Bonsol, Thomas Kurien, Siddappa N. Bayareddi, David A. Swanson, Ramesh Bhat și Kurapati Sudhakar, 14 decembrie 2020, Controlul infecțiilor și epidemiologia spitalului.
DOI: 10.1017 / ice.2020.1376
Printre coautori ai lui Rao se numără dr. Stephen Krantz, profesor de matematică și statistici la Universitatea din Washington, și dr. Michael Bonsall, profesor în cadrul Grupului de cercetare pentru ecologie matematică. Universitatea Oxford.