Tarptautinė tyrėjų komanda sukūrė naujovišką epidemijos modeliavimo metodą, galintį pakeisti tai, kaip mokslininkai ir politikos formuotojai prognozuoja infekcinių ligų plitimą. Tyrimui, kuriam vadovavo taikomosios matematikos skaitytojas daktaras Nicola Perra, paskelbtas m Mokslo pažanga pristato naują sistemą, kuri į epidemijos modelius įtraukia socialinio ir ekonominio statuso (SES) veiksnius, tokius kaip pajamos, išsilavinimas ir etninė priklausomybė.
„Epidemijos modeliai paprastai orientuojasi į amžiumi suskirstytus kontaktų modelius, bet tai tik dalis vaizdo“, – sakė daktarė Perra.
„Mūsų naujoje sistemoje pripažįstama, kad kiti veiksniai, pvz., pajamos ir išsilavinimas, vaidina svarbų vaidmenį žmonių sąveikai ir reagavimui į visuomenės sveikatos priemones. Įtraukę šiuos SES kintamuosius galime sukurti realistiškesnius modelius, geriau atspindinčius realų pasaulį. epidemijos pasekmės“.
Daktaras Perra ir jo bendradarbiai išsprendė šią svarbią priežiūrą naudodami sistemą, kuri naudoja „apibendrintas kontaktų matricas“, kad stratifikuotų kontaktus įvairiais aspektais, įskaitant SES. Tai leidžia išsamiau ir tikroviškiau parodyti, kaip ligos plinta įvairiose gyventojų grupėse, ypač tose, kurios susiduria su socialine ir ekonomine padėtimi.
Tyrimas parodo, kaip neatsižvelgus į šiuos kintamuosius, epidemijos prognozės gali būti klaidingai pateiktos, o tai kenkia visuomenės sveikatos strategijoms ir politiniams sprendimams.
Grupės metodas remiasi tiek formaliais matematiniais išvedžiojimais, tiek empiriniais duomenimis. Jų tyrimas rodo, kad SES matmenų ignoravimas gali lemti pagrindinių parametrų, pvz., pagrindinio reprodukcinio skaičiaus (R) įvertinimą.0), kuris matuoja vidutinį antrinių infekcijų, sukeltų vieno užsikrėtusio asmens, skaičių.
Naudodami sintetinius duomenis ir realaus pasaulio duomenis iš Vengrijos, surinktų per COVID-19 pandemiją, mokslininkai parodo, kaip SES rodiklių įtraukimas leidžia tiksliau įvertinti ligų naštą ir atskleidžia esminius skirtingų socialinių ir ekonominių grupių rezultatų skirtumus.
„COVID-19 pandemija buvo ryškus priminimas, kad infekcinių ligų našta nevienodai tenka visiems gyventojams“, – sakė dr. Perra.
„Socialiniai ir ekonominiai veiksniai turėjo lemiamą reikšmę, kaip buvo paveiktos skirtingos grupės, tačiau dauguma epidemijų modelių, kuriais šiandien remiamės, vis dar nesugeba aiškiai įtraukti šių kritinių aspektų. Mūsų sistema iškelia šiuos kintamuosius į priekį, todėl galima gauti išsamesnių ir veiksmingesnių įžvalgų. “.
Tyrėjai parodė, kaip jų sistema galėtų kiekybiškai įvertinti nefarmacinių intervencijų (NPI), tokių kaip socialinis atsiribojimas ir kaukių dėvėjimas, skirtumus įvairiose SES grupėse. Jie nustatė, kad šių veiksnių nepaisymas modeliuose ne tik klaidingai parodo ligų plitimą, bet ir užtemdo visuomenės sveikatos priemonių veiksmingumą.
Vengrijos duomenų analizė dar labiau išryškino, kaip SES sąlygoti kontaktų modelių nevienalytiškumas gali lemti didelius ligų baigčių skirtumus tarp grupių, o tai pabrėžia tikslingesnių intervencijų poreikį.
„Mūsų išvados rodo, kad būsimos kontaktų apklausos turėtų apimti daugiau nei tradicinius kintamuosius, tokius kaip amžius, ir apimti daugiau niuansų socialinių ir ekonominių duomenų“, – pridūrė dr. Perra. „Įtraukus šiuos veiksnius būtų galima žymiai pagerinti epidemijų modelių tikslumą ir, kartu, sveikatos politikos veiksmingumą.
Tyrimas pabrėžia, kad skubiai reikia išsamesnių epidemijų modeliavimo sistemų, nes visuomenė ir toliau kovoja su užsitęsusiu COVID-19 poveikiu ir ruošiasi būsimoms pandemijoms. Išplėsdamas įprastą dėmesį į amžių ir kontekstą, šis naujas požiūris atveria duris išsamesniam ligų plitimo supratimui ir siūlo galingą priemonę sveikatos nelygybės problemoms spręsti.
Šis darbas buvo atliktas bendradarbiaujant su Adriana Manna (Vidurio Europos universitetas), dr. Lorenzo D'Amico (ISI fondas), dr. Michele Tizzoni (Trento universitetas) ir dr. Mártonu Karsai (Vidurio Europos universitetas ir Rényi matematikos institutas). ).