< Modélisation

CoVID-19 salgınını anlamak için süper yayılan durumlar neden çok önemlidir?

Metin güncellendi 2020-06-23


COVID-19 salgını büyük ölçüde süper yayılan durumlar yoluyla yayılır. Yeni bir salgını önlemek için, en "yanıcı" yerleri/olayları izlemek ve sınırlamak ve böylece süper yayılan durumların oluşmasını önlemek önemlidir.

COVID-19'un bir kişiden diğerine bulaşmasının etkinliği son derece değişkendir: enfeksiyonların çoğu yavrusuz sonuçlanır, ancak az sayıda enfeksiyon (%10-20) çok sayıda kontaminasyon vakasından (%80'e kadar) sorumludur. Bu fenomen, Fransa'da neden büyük salgın Mart 2020'ye kadar meydana gelmedi açıklayabilir, coronavirus rağmen Korona virüsü (SARS-CoV-2) Aralık 2019 gibi erken bir sürede Fransız topraklarında düzensiz bir şekilde mevcuttu.

Süperspreader olayların meydanagelmesi bir salgın oluşması için gereklidir. Bu durumlar biyolojik olabilir, bazı insanlar diğerlerinden daha bulaşıcı parçacıklar yayarlar, ve sosyal, olaylar sırasında çok sayıda konsantre kişiler aynı yerde. COVID-19'un "arka plan gürültüsü" seviyesinden salgın bir aşamaya geçmesine izin verirler. Bu süper propagator durumları, yerleri veya olayları akıntının yukarısına anlamak ve kontrol etmek, aşırı çevreleme önlemlerine başvurmak zorunda kalmadan olası bir ikinci dalganın oluşmasını önlemek için gereklidir.

COVID-19'un nasıl yayıldığını anlamak için üreme hızını (R0) bilmek yeterli değildir. Enfeksiyonların bir diğer özelliği olan dağılım faktörü k (kappa) da dikkate alınmalıdır. Üreme hızı tüm enfekte bireyler üzerinde ortalama bulaşıcılık yansıtır iken, dağılım faktörü nüfus içinde bu üreme oranının değişkenliğini ölçer.

K yüksek olduğunda, salgın yavaş yavaş ve düzgün bir yağ lekesi şekilde ilerler: Bu durum 1918 yılında İspanyol grip salgını sırasında gözlenen durumdur. K'ye ne kadar yakınsa, aynı R0 için sayı o kadar yüksektir kişiler enfekte bir kişi tarafından kontamine değişkendir, daha fazla salgın süper-yayma olayları yoluyla yayılabilir. Örneğin, k - 0.1 ve R0 - 3, bireylerin% 73 bir kişiden daha az kontamine, ancak% 6 8'den fazla kontamine. Salgın daha sonra zaman zaman istatiksel olarak negatif binom dağılımına yanıt verir (mevsimsel grip balık türü dağılıma daha yakın ken, k sonsuzluğa doğru yöneldiğinde ulaşılır). Sars salgını sırasında süper yayılan durumlar (R0 -2; k - 0,16) ve daha az bir dereceye kadar MERS (R0 - 0.6; k - 0.25) gibi bir yayılma modu gözlenmiştir. K tahminleri R0 tahminlerinden daha az doğrudur, çünkü K bir dağılım ölçüsüyken R0 ortalamadır. Bu birçok iletim durumlarda iyi bir k tahmini almak için gerekli olduğu anlamına gelir. Şimdilik, çalışmalara göre, COVID-19 için k değeri 0.1-0.4 civarında olacaktır.

Bu koşullar altında, istatistiksel olarak birkaç düzine vakanın aynı anda bir salgın için gerekli koşulları oluşturması gereklidir. Bu noktada süper yayılan durumlar önemli bir rol oynar: aniden, çevre enfekte insanların çoğunda düşük bulaşıcılık rağmen, COVID-19 yayılmasıiçin elverişli hale gelir. Bu özelliği, COVID-19'un en önemli salgınlarının neden büyük metropollerde (balık tipi dağılım enfeksiyonlarında olduğu gibi) sistematik olarak görünmediğini, aynı zamanda süper propagator olayının gerçekleştiği daha az nüfuslu yerlerde (örneğin Mulhouse veya Codogno) neden ortaya çıkmadığını açıklar. Ayrıca, negatif binom dağılımına göre, bir ev kurulduktan sonra, vaka sayısındaki büyüme, birkaç nesil enfekte hastada hızla patlar. Epidemiyolojik modeller, böyle bir salgının üstel büyümesini kurmak ve stabilize etmek için sürekli süper yayılan durumların tedarikini gerektirdiğini öngörmektedirler. Bu nedenle bu sonuçlar, bulaşmaya neden olan süper yayılım durumları ortadan kaldırılırsa salgının büyük ölçüde kontrol altına alınabileceğini düşündürmektedir.

Birkaç bulaşıcı salgınlar coronavirus bulaşması hakim iken Korona virüsü (SARS-CoV-2) çoğu kendilerini söndürürken, bu, yeni bir salgını önlemek için, en "yanıcı" yerleri/olayları bilmek ve izlemek ve böylece süper yayılan durumların oluşmasını önlemek için kritik öneme sahip olduğu anlamına gelir.


Facebook Twitter Linkedın

Kaynaklar

Coronavirüs Korona virüsü (SARS-CoV-2) muhtemelen Aralık 2019 gibi erken Fransa'da mevcuttu.

Deslandes, A., Berti, V., Tandjaoui-Lambotte, Y., Alloui, C., Carbonnelle, E., Zahar, J. R., ... Cohen, Y. (2020). Korona virüsü (SARS-CoV-2) Zaten Aralık 2019 sonlarında Fransa'da yayılıyor. Uluslararası Antimikrobiyal Ajanlar Dergisi, 106006.

Mevsimsel grip için R0 1.3 (0.9 ve 2.1 arasında) olarak tahmin edilmiştir.

Coburn, B. J., Wagner, B. G., Üfleyici, S. (2009). Grip salgınları ve salgınların modelilmesi: domuz gribinin (H1N1) geleceğine ilişkin içgörüler. BMC tıp, 7(1), 30.

SARS için k dağılım faktörü 0.16 (%90 güven aralığı 0.11-0.64) olarak tahmin edildi.

Lloyd-Smith, J. O., Schreiber, S. J., Kopp, P. E., Getz, W.M. (2005). Süperspreading ve hastalık ortaya çıkması üzerinde bireysel varyasyon etkisi. Tabiat, 438(7066), 355-359.

MERS-CoV için k dağılım faktörü 0.26 olarak tahmin edilebildi.

Kucharski, A. J., Althaus, C. (2015). Orta Doğu solunum koronavirüs sendromu (MERS-CoV) iletiminde süperspreading rolü. Euro gözetim, 20(25), pii-21167.

Hong Kong'daki kümeler üzerinde yapılan bir çalışmada (1037 kişiye karşılık gelen pozitif test) Mayıs 2020'de yapılan bir araştırmaya göre vakaların %20'si Korona virüsü (SARS-CoV-2) yerel iletimin %80'inden sorumludur. Sosyal maruziyetler aile veya iş etkileşimlerinden daha fazla ikincil vaka üretir. K dağılım faktörü 0.45 (%95 CI: 0.30-0.72) olarak tahmin edilmektedir.

Adam, D., Wu, P., Wong, J., Lau, E., Tsang, T., Cauchemez, S., ... - Cowling, B. (2020). Şiddetli akut solunum koronavirüs sendromunun kümeleme ve süperyayılma potansiyeli 2 ( Korona virüsü (SARS-CoV-2) ) Hong Kong enfeksiyonları.

CoVID-19 için yapılan bir araştırma, 2-3 civarındaki R0 değerleri için dağılım faktörü k'nin 0,1 civarında olduğunu tahmin eder (ortanca 0.1; güven aralığı %95: R0 için 0.05-0.2): bu, bireylerin %10'unun kontaminasyon vakalarının %80'inden sorumlu olduğu anlamına gelir.

Endo, A., Abbott, S., Kucharski, A. J., Funk, S. (2020). Covid-19 iletimindeki aşırı dağılım, Çin dışındaki salgın boyutlarını kullanarak tahmin ediyor. Wellcome Açık Araştırma, 5(67), 67.

CoVID-19'un Ocak 2020'ye kadar İsviçre'de yapılan bir modelleme çalışmasında R0 1,4 ile 3,8 (ortanca dan 2,2'ye) ve k 0,014 ile 6,95 (ortanca 0,54) arasında yer almıştır. Ocak 2020'ye kadar salgından elde edilen veriler k hakkında daha doğru bir tahmin sunmuyor. K tahminleri R0 tahminlerinden daha az doğrudur, çünkü K bir dağılım ölçüsüyken R0 ortalamadır.

Riou, J., Althaus, C.L. (2020). Wuhan 2019 romanı coronavirus'un (2019-nCoV), Aralık 2019-Ocak 2020 arası erken insandan insana bulaşmasının deseni. Eurosurveillance, 25(4), 2000058.

Coronavirus genomları dayanarak Korona virüsü (SARS-CoV-2) Oxford'dan bir ekip, coronavirus'un İngiltere'ye ulaştığını ve en az 1.356 tanıtım sırasında ülke sınırları içinde yayılmaya başladığını ve bu sayının muhtemelen hafife alındığını tahmin etti. Tanıtımlar çoğunlukla İspanya (%34), Fransa (%29) yolcuları aracılığıyla yapıldı. İtalya (%14).

Pybus O., Andrew Rambaut, Louis du Plessis, Alexander E Zarebski, Moritz U G Kraemer, Jayna Raghwani, Bernardo Gutiérrez, Verity Hill, John McCrone, Rachel Colquhoun, Ben Jackson, O'Toole, Jordan Ashworth, COG-UK konsorsiyumu adına. (2020) Ön analiz Korona virüsü (SARS-CoV-2) ithalat - İngiltere'de iletim lineages kurulması. virological.org'da ön baskı

Kappa parametresi ve süper yayılan durumların önemi ile ilgili açıklamalar.

Korsia-Meffre, S. (2020). COVID-19: "Önemli olan tek şey nereye düştüğüdür" ya da olası bir ikinci dalgadan nasıl kaçınılabilmektir. Vidal

Bu çalışma, konuşma dili (İngilizce, İspanyolca, Mandarin veya Arapça) ne olursa olsun, düşük ve yüksek genlikler için saniyede 1 ila 50 parçacık (cm3 başına 0,06 ila 3 parçacık) arasında değişen ses (genlik) hacmi ne kadar yüksek olursa o kadar yüksek olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak, bireylerin küçük bir kısmı gibi "süper yayıcılar" gibi, sistematik diğerlerinden on kat daha fazla parçacık serbest.

Asadi, S., Wexler, A. S., Cappa, C. D., Barreda, S., Bouvier, N. M., & Ristenpart, W. D. (2019). Aerosol emission and superemission during human speech increase with voice loudness. Scientific reports, 9(1), 1-10.

CoVID-19 salgınının yayılması bağlamında süper yayılan durumlar hakkında bir güncelleme sağlayan ve süper propagator durumun temel faktörlerini tanımlayan 27 Mayıs'ta sunulan makale. COVID-19 salgını büyür ve birkaç düzine olguyu aşarsa, iletim dinamiği istikrarlı bir üstel büyüme göstermeye başlar ve büyüme hızı aynı R0'a sahip Balık dağılımına sahip bir modelinkine yaklaşır. Sonra, salgın bir kez patlak verdikten sonra, dağıtım Balık bir yasa takip ettiğinden daha patlayıcı görünecektir. Böyle bir salgının üstel büyümesini kurmak ve stabilize etmek için, sürekli bir süper yayılım lı durum kaynağı gereklidir. Bu nedenle bu sonuçlar salgının büyük ölçüde kontrol edilebildiği ve transneden süper yayılan durumlar ortadan kaldırıldığında Reff reprodüksiyonlarının gerçek sayısının önemli ölçüde azaldığı na işaret edilmektedir.

Althouse, B.M., Wenger, E.A., Miller, J.C., Scarpino, S. V., Allard, A., Hébert-Dufresne, L., Hu, H. (2020). Iletim dinamiklerinde stochastisite ve heterojenlik Korona virüsü (SARS-CoV-2) . arXiv ön baskı arXiv:2005.13689.

Daha fazlası için

Ölümcüllük, ölüm, aşırı ölüm, R0, kappa: neden bahsediyoruz?

COVID-19 için süper propagator durumu nedir?

Sosyal mesafelenmenin amacı nedir?

COVID-19 salgını sırasında toplantılar neden tavsiye edilmez?

Bir gruptaki covid bir kişiyle tanışmanın, görülme oranını bilme riski nedir?

Etrafımda kaç kişi bulaşıcı COVID var?