Медицинская карта
Плохой врач лечит болезнь, хороший - причину болезни.
  • гепатит
  • Недели беременности

    Беременность по неделям

  • Сколько живут с диагнозом рак
  • Как рыбий жир может уменьшить воспаление

Моделирование показывает, что сверхраспространяющиеся события подтолкнули к фазе экспоненциального роста COVID-19

2020-10-31 13:52:57

Трое исследователей, двое из Польской академии наук, а другой из Варшавского университета, нашли доказательства, свидетельствующие о том, что события сверхраспространения подтолкнули фазу экспоненциального роста COVID-19. В своей статье, опубликованной в журнале Royal Society Open Science , Марек Кочаньчик, Фредерик Грабовски и Томаш Липняцки описывают факторы, которые вошли в их компьютерное моделирование пандемии, и то, что они показали.


В начале нынешней пандемии мало что было известно о вирусе SARS-CoV-2 , о том, как он может распространяться и насколько смертоносен. Ученые всего мира начали интенсивно изучать вирус, чтобы узнать о нем больше и определить, насколько серьезной может быть вспышка. На самом раннем этапе пандемии, когда она еще не распространилась за пределы Китая, некоторые исследователи предположили, что репродуктивное число (число людей, которые может заразить один человек, инфицированный вирусом) для вируса составляло 3,8 - число, которое предположил, что вирус, скорее всего, приведет к глобальной пандемии. В своей новой работе с использованием компьютерного моделирования, исследователи из Польши обнаружили, что число воспроизводств могло достигать 11 в прошлом марте и апреле, но их моделирование также показало, что такая высокая частота была возможна только в случае событий сверхраспространения.


События супераспространения - это те, в которых один или несколько инфицированных людей посещают мероприятие с большим количеством неинфицированных людей и в процессе заражают несколько других людей. Пандемия начнется очень медленно, но ускорится, если произойдет сверхраспространение - например, если инфицированные люди будут посещать футбольные матчи или концерты.


Чтобы прийти к таким выводам, исследователи изучили реальные данные в компьютерном моделировании, предназначенном для демонстрации развития пандемии. Он показал, что было бы легко недооценить репродуктивную численность на ранних стадиях пандемии, потому что вероятность распространения вируса во время суперраспространения была бы мала, поскольку было инфицировано очень мало людей. Но после того, как одно такое событие привело к большему количеству инфекций, и больше этих людей посетило другие мероприятия по сверхраспространению, скорость передачи резко возрастет. Исследователи отмечают, что история пандемии в реальном мире подтвердила их моделирование. Когда страны, такие как Испания и Италия, отменили крупные собрания (мероприятия по сверхраспространению), распространение пандемии резко замедлилось - даже при отсутствии блокировки.

Оставьте комментарии и отзывы!

Используйте нормальные имена. Ваш комментарий будет опубликован после проверки.

(обязательно)