Élet és halál matematikája: Hogyan alakítják a betegségmodellek a nemzeti leállásokat és más járványpolitikákat

Jacco Wallinga számítógépes szimulációi nagy tétű valóságellenőrzés előtt állnak. Wallinga matematikus és az Országos Közegészségügyi és Környezetvédelmi Intézet (RIVM) járványmodellezője, amely tanácsot ad a holland kormánynak abban, hogy milyen intézkedések - például az iskolák és vállalkozások bezárása - segítik az új koronavírus terjedésének ellenőrzését az ország.

Hollandia eddig lágyabb intézkedéscsomagot választott, mint a legtöbb nyugat-európai ország; későn zárta be iskoláit és éttermeit, és nem rendelt el teljes zárat. Március 16-i beszédében Mark Rutte miniszterelnök elutasította a „végtelen munkát a vírus visszaszorításáért” és „az ország teljes bezárását”. Ehelyett a vírus „ellenőrzött terjedését” választotta a legkevésbé súlyos betegség kockázatának kitett csoportok között, miközben ügyelt arra, hogy az egészségügyi rendszer ne legyen elárasztva a COVID-19 betegekkel. Felszólította a nyilvánosságot, hogy tartsa tiszteletben a RIVM szakértelmét abban, hogyan fűzze be ezt a tűt. Wallinga modelljei azt jósolják, hogy a kórházi kezelésre szoruló fertőzöttek száma, az ő legfontosabb mutatója a hét végére csökken. De ha a modellek tévesek, akkor az intenzív terápiás ágyak iránti kereslet meghaladhatja a kínálatot, mint tragikusan Olaszországban és Spanyolországban.

A COVID-19 nem az első olyan fertőző betegség, amelyet a tudósok modelleztek - az Ebola és a Zika nemrégiben példa erre -, de soha nem függött annyira munkájuktól. Egész városokat és országokat zároltak elhamarkodott előrejelzések alapján, amelyek gyakran még nem voltak szakértői vélemények. "Hirtelen nagyon láthatóvá vált, hogy a fertőző betegségekre adott válasz mennyire alapul a modelleken" - mondja Wallinga. A modellezők számára "ez hatalmas felelősség" - mondja Caitlin Rivers epidemiológus, a Johns Hopkins Egyetem Egészségbiztonsági Központja, aki társszerzője egy jelentést az Egyesült Államok járványkitörés-modellezésének jövőjéről, amelyet központja tegnap kiadott.

Összefüggő

A kutatók egy újabb világjárványt is nyomon követnek - a koronavírus félretájékoztatását

A WHO elindítja a négy legígéretesebb koronavírus-kezelés globális megatrialját

Az, hogy ezek a modellek mennyire befolyásolhatók, nyilvánvalóvá vált az elmúlt 2 hétben az Egyesült Királyságban. Részben a londoni Imperial College egyik csoportjának modellezési munkájára alapozva az Egyesült Királyság kormánya először kevesebb intézkedést hajtott végre, mint sok más ország - ellentétben azzal a stratégiával, amelyet Hollandia követ. Az egész városra kiterjedő bezárások és az iskolák bezárása - ahogy Kína eredetileg előírta - „az intézkedések feloldása után nagy második járványt eredményezne” - fejezte be közleményében a kormánynak tanácsot adó modellezők egy csoportja. A kevésbé szigorú kontrollok továbbra is csökkentenék a járvány csúcsát, és az esetleges visszapattanást kevésbé súlyossá tennék - jósolták.

Ám március 16-án az Imperial College csoport drámai módon átdolgozott modellt tett közzé, amely arra a következtetésre jutott - az Egyesült Királyság és Olaszország friss adatai alapján -, hogy egy csökkent csúcs is kétszer annyi intenzív terápiás ágyat fog betölteni, mint korábban becsülték, elsöprő kapacitással. Az egyetlen választási lehetőség - következtetésük szerint - az volt, hogy mindenre kiterjednek az ellenőrzési intézkedések. Legjobb esetben a szigorú intézkedéseket időnként rövid időre enyhíteni lehet - mondta a csoport (lásd az alábbi ábrát). Az Egyesült Királyság kormánya napokon belül elmozdult és szigorú zárlatot hirdetett.

A járványmodellezők elsőként ismerik el, hogy előrejelzéseik kikapcsolhatók. "Minden modell téves, de néhány hasznos" - mondta állítólag egyszer George Box statisztikus - ez a kifejezés közhelyévé vált a területen.

A sivár jövő modellezése

Az Egyesült Királyság ellenőrzési intézkedéseit egyszer-egyszer el lehet hagyni, javasolja egy modell, amíg az intenzív terápiás ágyak iránti igény nem éri el a küszöböt.

Heti ICU esetek

Szigorú ellenőrzési intézkedés időtartama

Tankönyv matematika

Nem arról van szó, hogy a modellezés mögött álló tudomány ellentmondásos. Wallinga jól megalapozott járványmodellt használ, amely a holland lakosságot négy csoportra vagy részre osztja a terepen: egészséges, beteg, gyógyult vagy halott. Az egyenletek meghatározzák, hogy hány ember mozog a rekeszek között a hetek és a hónapok múlásával. "A matematikai oldal elég tankönyv" - mondja. De a modell eredményei a kórokozó jellemzőitől és az érintett népességtől függően nagyon eltérőek.

Mivel a COVID-19-et okozó vírus új, a modellezőknek becslésekre van szükségük a modell legfontosabb paramétereihez. Ezek a becslések, különösen a járvány kezdeti napjaiban, szintén a modellezők munkájából származnak. Például január végéig több csoport nagyjából hasonló becsléseket tett közzé az egyes fertőzöttek által okozott új fertőzések számáról, ha nem hajtanak végre ellenőrzési intézkedéseket - az epidemiológusok paramétere R0. "Ez a hozzávetőleges konszenzus a pandémia korai szakaszában lehetőséget adott a modellezőknek arra, hogy figyelmeztessék az új kórokozó járványára és járványpotenciáljára kevesebb, mint 3 héttel azután, hogy a WHO [Egészségügyi Világszervezet] közzétette az első Betegségkitörésről szóló hírjelentést a járványról" - mondja. Maia Majumder, a Harvard Orvosi Egyetem számítási epidemiológusa, akinek csoportja elkészítette az egyik ilyen korai becslést.

Wallinga szerint csapata sok időt töltött a SARS-Cov-2, a COVID-19-et okozó vírus R0-értékének becslésével, és biztosnak tartja, hogy alig több mint kettő. Biztos abban is, hogy becslése szerint 3-6 nap telik el attól a pillanattól kezdve, hogy valaki megfertõzõdik, és mióta mások megfertõzik. A holland lakosság 2017-es felmérése alapján a RIVM csapata jó becslésekkel rendelkezik arról is, hogy a különböző életkorú emberek hány kapcsolattal rendelkeznek otthon, iskolában, munkahelyen és szabadidő alatt. Wallinga szerint a legkevésbé bízik abban, hogy az egyes korcsoportok mennyire hajlamosak a fertőzésekre, és abban, hogy milyen sebességgel terjednek a különböző korú emberek a vírusban. A legjobb becslések egy kutatásból származnak, amelyet Sencsenben, egy dél-kínai városban végeztek - mondja.

A területi modellek azt feltételezik, hogy a populáció homogén keveredésű, ésszerű feltételezés egy olyan kis ország számára, mint Hollandia. Más modellező csoportok nem rekeszeket használnak, hanem egyének millióinak napi interakcióit szimulálják. Az ilyen modellek jobban képesek ábrázolni a heterogén országokat, például az Egyesült Államokat vagy egész Európát. A WHO rendszeres felhívásokat szervez a COVID-19 modellezőihez a stratégiák és az eredmények összehasonlítása érdekében, Wallinga szerint: "Ez óriási segítséget jelent a politikai döntéshozók által nehezen kezelhető modellek közötti eltérések csökkentésében."

Ennek ellenére a modellek nagyon különböző képeket készíthetnek. Az Oxfordi Egyetem egy csoportja által tegnap közzétett, széles körben nyilvánosságra hozott, vitatott modellezési tanulmány szerint az Egyesült Királyságban megfigyelt halálesetek a jelenleg elfogadottól nagyon eltérő forgatókönyvvel magyarázhatók. Ahelyett, hogy a SARS-CoV-2 az utóbbi hetekben terjedne, és az emberek jelentős százalékában súlyos betegséget okozna, amint azt a legtöbb modell sugallja, a vírus január óta terjedhetett az Egyesült Királyságban, és már a lakosság felét is megfertőzhette., csak apró töredékekben okoz súlyos betegséget. Mindkét forgatókönyv egyformán elfogadható - mondja Sunetra Gupta, az elméleti epidemiológus, aki az oxfordi munkát vezette. "Úgy gondolom, hogy hiányzik az a gondolkodás, hogy ugyanolyan nagy lehetőség van arra, hogy sokan immuniak vagyunk" - mondja. Maga a modell nem tud válaszolni a kérdésre, mondja; csak az antitestek széles körű tesztelése lehetséges, és ezt sürgősen el kell végezni.

Adam Kucharski, a London School of Hygiene & Tropical Medicine modellezője szerint az Oxford-csoport új forgatókönyve valószínűtlen. A tudósok nem tudják pontosan, hogy hány embernél jelentkeznek nagyon enyhe tünetek, vagy egyáltalán nincsenek, mondja, de a Gyémánt Hercegnőtől - egy japán Jokohamában 2 hétig kikötött körutazási hajóról, amelynek nagy volt a COVID-19 kitörése - adatai, és hazatelepülési járatok és más források nagyon sok tünetmentes eset ellen érvelnek. "Jelenleg nem tudjuk, 50% -ban tünetmentes-e, vagy 20% vagy 10%" - mondja. "Nem hiszem, hogy a kérdés az: 50% -ban tünetmentes vagy 99,5% -os."

Lovagló tigrisek

Az amerikai járványkitörés-modellezés áttekintésében Rivers és munkatársai megjegyzik, hogy a kulcsfontosságú szereplők többsége akadémikus, akinek kevés szerepe van a politikában. Általában nem „vesznek részt a döntéshozatali folyamatokban ... egy új világ felé fordulnak, amikor vészhelyzet támad” - mondja. "Hatékonyabb lenne, ha a helyszínen tudnának lenni a kormánnyal, és egymás mellett dolgoznának a döntéshozókkal." Rivers az Országos Meteorológiai Szolgálathoz hasonló nemzeti fertőző betegség-előrejelző központ létrehozása mellett érvel. Ez lenne a modellek elsődleges forrása válságban, és erősítené a kitöréstudományt „békeidőben”.

A döntéshozók túlságosan támaszkodtak a COVID-19 modellekre - mondja Devi Sridhar, az Edinburghi Egyetem globális egészségügyi szakértője. "Nem igazán vagyok biztos abban, hogy az elméleti modellek a valós életben is játszanak-e." A politikusok számára pedig veszélyes bízni olyan modellekben, amelyek azt állítják, hogy megmutatják, hogyan lehet egy kevéssé tanulmányozott vírust kordában tartani - mondja William Hanage, a Harvard Egyetem epidemiológusa. "Olyan, mintha eldöntötted volna, hogy tigrissel kell lovagolnod" - mondja -, kivéve, ha nem tudod, hol van a tigris, mekkora vagy hány tigris van valójában. "

A modellek akkor a leghasznosabbak, ha azonosítanak valamit, ami nem nyilvánvaló - mondja Kucharski. Az egyik értékes funkció szerinte annak jelzése volt, hogy a repülőtereken végzett hőmérséklet-szűrés hiányozni fogja a legtöbb koronavírussal fertőzött embert.

Sok minden van, amit a modellek nem rögzítenek. Nem számíthatnak mondjuk egy gyorsabb, könnyebb teszt kidolgozására a fertőzött emberek azonosítására és elszigetelésére, vagy egy hatékony vírusellenesre, amely csökkenti a kórházi ágyak iránti igényt. "Ez a modellezés természete: Mi beletesszük, amit tudunk" - mondja Ira Longini, a Floridai Egyetem modellezője. A legtöbb modell nem veszi figyelembe a társadalmi elhatárolódás szorongását sem azt, hogy a lakosság betartja-e az otthon maradás parancsát. Hongkongból és Szingapúrból származó legfrissebb adatok arra utalnak, hogy a rendkívüli társadalmi távolságtartást nehéz tartani - mondja Gabriel Leung, a Hongkongi Egyetem modellezője. Mindkét város emelkedést mutat azokban az esetekben, amelyek szerinte legalább részben a „válaszfáradtságból” fakadnak. „Mi voltunk a poszter gyerekek, mert korán kezdtük. És elég nehézkesek lettünk - mondja Leung. Most: "Már 2 hónap van, és az emberek valóban nagyon fáradnak." Úgy gondolja, hogy mindkét város a „tartós helyi kitörés” szélén állhat.

A betegség lassításához szükséges hosszú leállások katasztrofális gazdasági hatásokkal is járhatnak, amelyek maguk is hatással lehetnek a közegészségügyre. „Háromirányú küzdelemről van szó - mondja Leung - az egészség védelme, a gazdaság védelme, valamint az emberek jólétének és érzelmi egészségének védelme között.”

A gazdasági esés nem járványügyi modellekkel foglalkozik, mondja Longini -, de ezen változtatni kell. "Valószínűleg össze kellene kapcsolnunk néhány gazdasági modellezővel, és meg kell próbálnunk ezt figyelembe venni" - mondja.