Отвъд кривата: Блогът на д-р Питър Лури COVID-19

център

Това е гостуващ пост от старши сътрудник по политиката на CSPI Ашли Хиксън. Вижте всички публикации отвъд кривата.

Поздравителна полза от коронавирусната пандемия е как тя подчертава, че всички сме в това лепкаво положение заедно. За да „изравним кривата“, всички ние трябва да действаме съгласувано, като носим маски, измиваме ръцете, спазваме препоръките за социално дистанциране и като цяло свеждаме до минимум контактите с другите. В епидемиологията това понятие за взаимозависимост е капсулирано в концепцията за „стаден имунитет“. Когато по-голямата част от населението е имунизирано срещу инфекциозно заболяване, това осигурява непряка защита - или имунитет на стадото - дори на тези, които не са имунизирани срещу болестта. По същество, след като популационният имунитет достигне определено ниво, шансовете ви да срещнете някой, който е заразен, намаляват значително. В зависимост от това колко инфекциозна е болестта, обикновено 70% до 90% от населението трябва да бъде имунизирано, за да се установи имунитетът на стадото. Но нивата на антителата, които измерват предишната експозиция на вируса, са само около 25% в Ню Йорк и значително по-ниски почти навсякъде другаде. И това предполага, че наличието на антитела гарантира имунитет - нещо, което все още не е доказано. По този начин по-голямата част от населението остава податливо на инфекция.

Предвид големия дял на все още податливи индивиди, не е изненадващо, че огнищата на COVID-19 продължават в градове като Чикаго, Хюстън, Лос Анджелис, Маями и Финикс. Тези мрачни събития рисуват картина на огнище, което не се съдържа и все още се разпространява бързо.

Как епидемиолозите изобразяват потенциала за разпространение на инфекциозно заболяване? Тук ще се обърнем към технически термин, за който може би сте чували (и със сигурност ще го направите): основното възпроизвеждащо число, обозначено като R0 (произнася се „R нищо“). Тази мярка описва вероятното въздействие на една инфекция - броят на хората, на които заразен човек вероятно ще предаде болестта, ако никой не е имунизиран. Това е един от най-фундаменталните показатели при изследването на огнищата на инфекциозни заболявания. Така че, ако всеки човек разпространи инфекцията на двама души и всеки цикъл на инфекцията отнема седмица, след около месец 16 души са заразени (разбира се, през този период някои от 16-те ще се възстановят).

За да разберете, от теоретична гледна точка, как се изчислява R0, помислете за един заразен човек, който се е заразил с болест в началото на огнището, когато никой не е имунизиран. За да изчислим колко хора ще зарази това лице, първо трябва да разберем колко дълго е заразен (2 до 14 дни за COVID-19, според Центровете за контрол и превенция на заболяванията) и да го умножим по броя на хората, които те среща на ден. Броят на срещнатите контакти може да бъде изчислен на индивидуално (чрез проследяване на контакти) или на ниво популация. И накрая, умножаваме това по вероятността от инфекция за всяка среща, защото, за щастие, голямата част от срещите не водят до инфекция. Това ни дава броя на хората, заразени от първо лице. Presto! Това е самото R0. (На практика R0 се изчислява, използвайки сложно математическо моделиране с няколко допълнителни входа, но това илюстрира концепциите зад мярката).

За да помогне за контекстуализацията на R0, пандемията от испански грип от 1918 г., която уби 50 милиона души по света, имаше R0, който се оценява на между 1,4 и 2,8. Очаква се сезонният грип да има R0 от приблизително 1,3. Въпреки че оценките на R0 за COVID-19 варират, често се цитира диапазон от 2 до 3.

Но обикновено, малко след началото на огнището, някои хора стават имунизирани, така че R може да варира във времето. Тук идва ефективното репродуктивно число, или Rt (t означава време). Този брой описва дали огнищата нарастват, остават стабилни или намаляват. Стойност на Rt по-голяма от 1 показва, че епидемията продължава да расте, стойността на Rt 1 показва, че огнището е стабилно (като всеки случай разпространява болестта на един човек), а Rt по-малко от 1 означава, че огнището е в отслабва и при равни условия ще угасне.

В допълнение към R0 и Rt, дисперсионният фактор или „k“ също е важен при оценката на огнището. K възприема идеята, че някои хора ще разпространят инфекцията на много хора, докато други няма да я разпространят на никой друг, в зависимост от социалното дистанциране и множество други смекчаващи фактори като носенето на маска. Например, изследванията показват, че хората, заразени с COVID-19, са най-заразни за кратък период от време; ако заразен човек навлезе във високорискова среда през този период, може да настъпи супер разпространяващо се събитие. Други взаимодействия, дори от същия индивид, ще доведат до по-нисък риск. Така че k улавя ниво на сложност, което не се съдържа в R0 или Rt: всички експозиции не са създадени равни. Като цяло разпределението на заразността зависи от вируса, характеристиките на потенциалния разпространител и обстоятелствата, при които се разпространяват инфекциите, включително усилията за смекчаване на предаването.

Имаме примери за това в страната от огнища, свързани с малки социални събития. Тези събирания, като библейски учебни групи или тържества за рожден ден, често са по-склонни да се провеждат на закрито, създавайки среда, в която вирусът може лесно да се разпространява от човек на човек. В Тексас семейство организира рожден ден за общо 25 гости на 30 май. Един единствен роднина, несъзнателно заразен с вируса, който причинява COVID-19, разпространява болестта на седем членове на семейството (много по-голяма от типичната стойност за R0); от тази среща бяха заразени десет роднини, които не присъстваха на партито. В цялата страна гръцките къщи за братство и общество, заедно със залите за пребиваване, са станали мястото на огнищата на COVID-19 в университети, включително Оклахома Щат и Университета на Северна Каролина в Чапъл Хил. Избухването в лагер за сън в Грузия миналия месец доведе до 260 деца и служители, заразяващи вируса по-малко от седмица, след като прекараха време заедно наблизо. Този пример е най-голямото документирано супер разпространяващо се събитие сред децата в страната и дава пауза за безпокойство около предстоящата учебна година.

За разлика от R0, изчислението за k е твърде ангажирано, за да се обсъжда тук. Достатъчно е да се каже, че той улавя хетерогенността с вероятност за предаване в дадена популация. Ако малък брой лица са отговорни за голям брой предавания, стойността на k ще бъде близка до нулата. Докато продължаваме да оценяваме как се разпространява тази болест, k ще бъде критична мярка, която трябва да се вземе предвид при вземането на решения за възобновяване на училищата и бизнеса.

Изследователско проучване, моделиращо огнищата на COVID-19 в различни страни, открива, че k е около 0,1, което предполага, че само 10% от заразените лица могат да бъдат свързани с 80% от предаванията. Това дава лъч надежда: ако се съсредоточим върху потенциални свръхразпространяващи се събития като хмм, закрити политически митинги, можем да имаме непропорционално въздействие върху хода на пандемията.