Tartalomjegyzék:

Hogyan Lehet Megakadályozni Az éttermeket A COVID Fertőzések Vezetésében
Hogyan Lehet Megakadályozni Az éttermeket A COVID Fertőzések Vezetésében
Videó: Hogyan Lehet Megakadályozni Az éttermeket A COVID Fertőzések Vezetésében
Videó: Rekordot döntött a 24 órán belül regisztrált koronavírus-fertőzések száma 2023, Február
Anonim

A mobiltelefon-adatok azt sugallják, hogy az éttermek, edzőtermek és kávézók COVID hotspotok lehetnek, és stratégiákat tárnak fel a terjedés korlátozására.

Hogyan lehet megállítani az éttermeket a COVID fertőzések vezetésétől
Hogyan lehet megállítani az éttermeket a COVID fertőzések vezetésétől

Világszerte a városokban a koronavírus kitörése összekapcsolódott az éttermekkel, kávézókkal és edzőtermekkel. Most egy új modell, amely mobiltelefon-adatokat használ az emberek mozgásának feltérképezésére, azt sugallja, hogy ezek a helyszínek számíthatnak a legtöbb COVID-19 fertőzésre az amerikai városokban.

A Nature-ben ma közzétett modell azt is feltárja, hogy a helyszínek kihasználtságának csökkentése jelentősen csökkentheti-e a fertőzések számát.

A modell „konkrét utalásokat tartalmaz arra vonatkozóan, hogy melyek lehetnek költséghatékony intézkedések a betegség terjedésének megfékezésére, ugyanakkor korlátozhatják a gazdaság kárt” - mondja Thiemo Fetzer, a coventryi Warwicki Egyetem közgazdásza. „Ez a politika kedvező pontja.”.

Mobilitási adatok

Annak előrejelzésére, hogy az emberek mozgása hogyan befolyásolhatja a vírusfertőzést, a kutatócsoport bevezette a mobiltelefonos alkalmazásokból származó anonimizált helyadatokat egy egyszerű epidemiológiai modellbe, amely megbecsülte a betegség terjedésének gyorsaságát. A SafeGraph, a coloradói Denverben székhellyel rendelkező társaság által gyűjtött helyadatok az Egyesült Államok 10 legnagyobb városából származnak, beleértve az illinoisi Chicago-t is; New York; és Philadelphia, Pennsylvania. Feltérképezte, hogyan költöztek az emberek 57 000 városrészből be- és kihelyezésre érdekes helyekre, például éttermekbe, templomokba, edzőtermekbe, szállodákba, autókereskedőkbe és sportcikkekbe 2 hónapig, márciustól kezdődően.

Amikor a csapat március 8. és április 15. között összehasonlította a modell Chicagó környéki fertőzéseinek számát a városokban hivatalosan regisztrált fertőzések számával egy hónappal később, azt találták, hogy a modell pontosan megjósolta a megerősített esetszámokat.

„Hűségesen képesek vagyunk megbecsülni a 100 millió ember közötti kapcsolati hálózatot a nap minden órájára. Ez a titkos összetevő, amely nálunk van”- mondja Leskovec.

Helyszín forró pontok

A csapat ezt követően a modellt különböző forgatókönyvek szimulálására használta, például egyes helyszínek újranyitását, míg másokat bezárva. Megállapították, hogy az éttermek teljes kapacitással történő megnyitása okozta a fertőzések legnagyobb mértékű növekedését, majd tornatermek, kávézók, szállodák és motelek következtek. Ha Chicago május 1-jén újranyitotta volna az éttermeket, abban a hónapban közel 600 000 további fertőzés történt volna, míg az edzőtermek megnyitása 149 000 további fertőzést okozott volna. Ha az összes helyszín nyitva lenne, a modell előrejelzése szerint további 3,3 millió eset lett volna.

Ha azonban az összes helyszín 30% -ra korlátozza a foglaltságot, a modell becslése szerint a további fertőzések száma 1,1 millióra csökken. Ha a foglaltság 20% ​​-ra korlátozódik, az új fertőzések több mint 80% -kal csökkennek, mintegy 650 000 esetre.

"A tanulmány rávilágít arra, hogy a népesség mobilitásáról szóló valós idejű nagy adatok hogyan képesek megjósolni az átviteli dinamikát a térbeli részletesség soha nem látott szintjén" - mondja Neil Ferguson, a londoni Imperial College epidemiológusa.

A mobilitási adatok arra is utalnak, hogy a szegényebb környékről érkező emberek miért kapják nagyobb eséllyel a COVID-19-et: mivel kevésbé képesek otthon dolgozni, és az alapvető szükségletekért felkeresett üzletek gyakran nagyobb tömegűek, mint más területeken. A szegényebb környéken található átlagos élelmiszerbolt óránként 59% -kal több látogatót számlált négyzetméterenként, a látogatók átlagosan 17% -kal maradtak tovább, mint az e területeken kívüli üzletekben. Leskovec szerint az ezeken a területeken élő embereknek valószínűleg korlátozott lehetőségeik vannak a kevésbé zsúfolt üzletek felkeresésére, és ennek következtében a bevásárló kirándulás kétszer olyan kockázatos, mint egy gazdagabb környékről érkező ember számára.

Christopher Dye, az Oxfordi Egyetem epidemiológusa szerint azonban ezeket a mobilitási mintákat valós adatokkal kell érvényesíteni. „Ez egy epidemiológiai hipotézis, amelyet még tesztelni kell. De ez egy hipotézis, amelyet érdemes tesztelni - mondja.

Globális trend

Általánosságban elmondható, hogy Fetzer szerint a modellező tanulmány nagyban megerősíti a világszerte folytatott kapcsolattartó vizsgálatokból tanultakat, amelyek az éttermeket, tornateremeket, kórusgyakorlatokat, idősek otthonait és más zsúfolt beltéri helyszíneket szuperszóró események helyszínének nevezték, ahol sok ember tartózkodik. fertőzött egy időben.

A múlt hónapban a Fetzer jelentést tett közzé, amely bemutatja, hogy az Egyesült Királyság kormányának Eat Out to Help Out elnevezésű programja, amelyben az éttermi ételeket augusztus folyamán támogatták, az éttermi látogatások hatalmas növekedéséhez vezetett, és az új COVID-19 fertőzések akár 17% -át is eredményezte. abban a hónapban.

De az éttermek nem biztos, hogy mindenhol forró pontok. A Németországból származó kapcsolattartó adatok azt találták, hogy az éttermek nem voltak az elsődleges fertőzésforrások ebben az országban - mondja Moritz Kraemer, aki az Egyesült Királyság Oxfordi Egyetemének fertőző betegségeit modellezi. Ennek oka lehet, hogy a fertőzés forrását nehéz lehet azonosítani az érintkezés nyomon követésére szolgáló adatok felhasználásával. Bár a modell által a városokban elért összes fertőzési arány előrejelzését valós adatokkal igazolták, Kraemer szerint részletesebb kapcsolatfelvételi adatokra lesz szükség annak teszteléséhez, hogy a modell helyesen azonosította-e a fertőzések tényleges helyét.

Leskovec szerint minden modellben van némi hiba. De mivel számos jóslata igazodik a megfigyelési adatokhoz, hozzáteszi, nincs ok azt gondolni, hogy kisebb méretben nem működne.

Ha kiderül, hogy a modell pontosan megjósolja az adott helyszínek látogatásának kockázatát, az egészségügyi tisztviselők felhasználhatják a társadalmi-távolságtartó politikák finomhangolására - mondja Ferguson.

A téma által népszerű