Лидеры и должностные лица, которые в настоящее время принимают важные решения в отношении мер реагирования на COVID-19, могут принять это во внимание "сплющивание" кривая эпидемии не обязательно приведет к необходимости применения решительных мер социального дистанцирования в течение гораздо более длительного периода времени: наши эпидемиологические имитационные модели показывают, что вмешательства в области общественного здравоохранения могут делать больше, чем просто "сплющивать" кривая эпидемии COVID-19. Эти меры, в частности интенсивное выявление случаев и строгое соблюдение изоляции и карантина, потенциально могут "сокращаться" кривая, приводящая к гораздо меньшему количеству случаев и смертей в целом, с минимальным продлением или без увеличения продолжительности эпидемии.
Что мы подразумеваем под "сглаживание кривой"?
"Сглаживание кривой" быстро стал сплоченным лозунгом в борьбе с COVID-19, популяризированным СМИ и лидерами во всем мире. COVID-19 "сглаживание кривой" инфографика, которая, кажется, впервые появилась в The Economist 29 февраля 2020 года, вошла в наше коллективное сознание. Повсеместно распространенные версии этой инфографики изображают "сплющивание" кривой как сокращение пикового числа случаев, тем самым помогая предотвратить перегрузку системы здравоохранения. Но они также предполагают тревожные последствия: "сплющивание" примерно вдвое увеличивает продолжительность эпидемии, а общее бремя заболеваний остается прежним. Это означает, что меры по социальному дистанцированию и ведение дел с их разрушительными экономическими и социальными последствиями, возможно, потребуется продлить вдвое дольше, если мы сделаем все возможное, чтобы "сгладить кривую." Однако, похоже, нет эмпирических оснований для идеи, что "сглаживание кривой" удлиняет эпидемию, что мы и хотели исследовать с помощью нашего моделирования.
Стохастическая модель индивидуального контакта
Чтобы лучше понять влияние вмешательств общественного здравоохранения на кривую эпидемии COVID-19, мы построили стохастическую модель индивидуальных контактов – i.е. модель, которая включает в себя большую часть случайности и непредсказуемости реальной жизни на индивидуальном уровне, например случайных встреч или контактов с потенциально заразными незнакомцами. Это позволило нам смоделировать распространение в гипотетической популяции в 100 000 человек при различных стратегиях вмешательства. Модель позволяет настраивать несколько параметров, относящихся к эпидемиологии вируса и конкретным вмешательствам, в отличие от более простых моделей.
Наша модель относит каждого члена гипотетической популяции к одному из семи отсеков. Пунктирные стрелки обозначают межличностные взаимодействия, в результате которых может происходить передача инфекции. Сплошными стрелками отмечены возможные переходы между отсеками.
Мы смоделировали сценарии вмешательства, варьируя количество раз, когда люди в различных отсеках взаимодействуют друг с другом. Базовый случай предполагает 3 инфицированных человека в первый день, в среднем 10 межличностных взаимодействий в день, 5% вероятность заражения после взаимодействия с инфекционными людьми, 3% лиц с симптомами самоизоляции (с 2.5 взаимодействий в день) в каждый день болезни, вместимость больницы составляет 400 коек, а летальность удваивается для случаев, превышающих этот предел, которые требуют госпитализации.
Наши шесть сценариев вмешательства выглядели так:
При всех наших сценариях вмешательства кривая эпидемии COVID-19 существенно сглаживается И сокращается, при этом в целом наблюдается гораздо меньше случаев и смертей. В большинстве сценариев количество случаев, требующих госпитализации, на короткое время превышает предполагаемую вместимость больницы, но в разные моменты времени.
Сценарий 1 демонстрирует, что умеренное соблюдение правил самоизоляции существенно ослабляет эпидемию и снижает смертность примерно на треть. Сценарий 2, который, возможно, напоминает выявление крайних случаев и принудительное применение самоизоляции и карантина в Южной Корее и Сингапуре, приводит к почти полному подавлению эпидемии без второго пика числа случаев, или "отскок."
Сценарий 3, который сочетает в себе усиление самоизоляции и социального дистанцирования и, возможно, аналогичен принятым на сегодняшний день ответам Австралии, приводит к сокращению случаев заболевания и смерти примерно на треть. Отскок в случаях, который намного превышает первоначальный подавленный пик, происходит примерно на 90-й день.
Среди "карантин" сценарии, сценарии 4 и 5 демонстрируют аналогичный отскок в случаях, который откладывается в зависимости от продолжительности блокировки. Небольшой и очень отсроченный отскок происходит в Сценарии 6, который сочетает в себе блокировку и последующее высокое соответствие с самоизоляцией.
Наши результаты в целом согласуются с результатами, полученными моделистами из Имперского колледжа с использованием сценариев для Великобритании и США.S..
Что дальше?
Наша работа иллюстрирует сложность прогнозирования потенциального воздействия вмешательств общественного здравоохранения на течение эпидемии COVID-19, и важно отметить, что наша модель была разработана очень быстро в то время, когда у нас нет надежных данных для информирования. многие наши предположения. Однако, что обнадеживает, наше моделирование убедительно показывает, что мы можем "уменьшить кривую" и сократить случаи COVID-19 и смертность с помощью решительных действий общественного здравоохранения, не продлевая кошмар изоляции и социального дистанцирования. Мы продолжим совершенствовать нашу модель, и она будет свободно доступна для использования, тестирования и дальнейшего развития другими, чтобы гарантировать, что действия политики основаны на наилучших возможных доказательствах (мы подробно описали модель на веб-сайте Тима и создали код доступно на Github).