Опубликовано : Окт 06, 2020

Исследования подчеркивают необходимость бдительности в отношении COVID-19 в сплоченных сообществах

Исследование подчеркивает необходимость бдительности в отношении COVID-19 в сплоченных сообществах
Вид с воздуха на средневековую деревню Брам, архитектура и крыши на юге Франции Фото: Shutterstock

Небольшие, сплоченные сообщества подвержены высокому риску быстрых и интенсивных вспышек COVID, особенно если они еще не испытали вспышек COVID-19, показывает новое исследование Оксфордского университета и Северо-Восточного университета в Бостоне.

В статье, опубликованной сегодня в журнале Nature Medicine, показано, что то, достигают ли вспышки COVID быстрого и драматического пика или же они являются продолжительными и затяжными, более тесно связаны с планировкой города и социальные структуры, чем размер и плотность города. Традиционные модели эпидемии основаны на одном населении, но в действительности большие города состоят из множества связанных сообществ. Это позволяет вспышке распространяться по городскому населению от сообщества к сообществу, что приводит к длительной устойчивой эпидемии.

Места с более высокой плотностью населения, едиными центрами городов и деловых районов и большим количеством связей между различными сообществами, вероятно, пострадают от более крупных эпидемий. Это могло бы в некоторой степени проиллюстрировать механизм, почему вспышки в крупных городах, таких как Нью-Йорк, Лондон и Мадрид, имели гораздо большее количество случаев по сравнению с большим количеством сельских районов. И потенциально объяснить, почему общежития в университетах оказались настолько уязвимыми для быстрых вспышек.

Доктор Мориц Кремер, научный сотрудник Оксфордской программы по пандемической геномике и научный сотрудник Бранко Вайсса на факультете зоологии Оксфордского университета, сказал: «Меры общественного здравоохранения часто направлены на» сглаживание кривой «, но это исследование показывает, что эта кривая будет выглядеть следующим образом: сильно отличается от города к городу, от города к городу или даже от района к району. Меры следует разрабатывать с учетом этой точки зрения, например думать о том, как вмешательство сокращает круг контактов среднего человека в каждом месте. Наше исследование также показывает, что традиционная мудрость в области общественного здравоохранения, согласно которой после того, как местная передача началась, новые завозные болезни извне больше не являются приоритетом для борьбы, нуждается в переоценке. Если болезнь продолжает распространяться в сообществах, которые не находятся в в разгар вспышки это приведет к увеличению масштабов эпидемии «.

В документ включена карта интенсивности риска, охватывающая 310 городов по всему миру, с указанием тех, кто подвержен риску более коротких, более подавляющих пиков, таких как Новосибирск, Россия и Улан-Батор, Монголия, и тех, которые могут иметь более продолжительные вспышки, включая Мадрид, Испания и Коломбо, Шри-Ланка.

Профессор Сэмюэл Скарпино из Лаборатории новых эпидемий Северо-Восточного университета в Бостоне сказал: «Это исследование на основе данных дает четкое объяснение некоторых основных анекдотов пандемии COVID-19. Например, свадьба в деревне в штате Мэн. был связан со 170 случаями и семью смертельными случаями. Гипотеза этой статьи о том, что ранее не пораженная территория при однократном введении COVID-19 может привести к быстрому пику в случаях, когда люди имели высокие уровни контактов в социальных единицах, таких как домохозяйства, в домах престарелых и тюрьмах объясняется такая картина вспышек. Поэтому небольшие сообщества с широкими связями, которые не сталкивались с COVID-19, должны быть более бдительными в отношении соблюдения мер общественного здравоохранения, а не меньше «.

В документе «Перенаселенность и форма эпидемий COVID-19» использовались ежедневные эпидемиологические данные с высокой пространственной разрешающей способностью из китайских городов и итальянских провинций, данные о климате и населении, а также данные о реакции на местные вмешательства, измеренные по данным о мобильности людей из Baidu Inc и COVID-19 Aggregated Mobility Research Dataset ранее в этом году. Это было использовано для определения факторов передачи и создания модели для прогнозирования риска вспышек с высоким пиком на основе аналогичных данных из 310 городов по всему миру.

Spread the love

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *