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Número da reprodução de COVID-19 e como se relaciona às protecções sanitárias públicas

Um estudo novo publicou nos relatórios do medRxiv* do server da pré-impressão em maio de 2020 o uso de um modelo dinâmico de SEIR identificar ao longo do tempo variações no número reprodutivo de SARS-CoV-2, usando técnicas de aprendizagem da máquina. Isto podia ajudar a modelar e prever os resultados de várias soluções da saúde pública.

O número reprodutivo

O número reprodutivo transformou-se o termo o mais discutido na pandemia COVID-19 actual. Este número, representado como o R0, refere o número de infecções novas que um indivíduo contaminado pode causar em uma população suscetível. Usou-se para justificar e explicar porque os lockdowns, estratégias se afastando, e outras sociais da mitigação são necessários manter a contagem e o número de mortes do caso baixos nesta pandemia.

Se o R0 está acima de 1, as raças de cada infecção mais, e a manifestação continuarão a crescer. Quando cai abaixo de 1, a manifestação continuará mas em uma taxa de mortalidade mais baixa, desde que menos de 1 caso contaminado segue a definição de um caso mais adiantado pela morte ou pela recuperação.

Devido às mudanças no país, na cultura, no tipo de cálculo, e na fase da manifestação, o R0 foi relatado com valores altamente de deferimento. Mesmo que seja importante, parece complicado chegar em um valor preciso, calculado devido às limitações dos dados e em irregularidades do relatório. Além disso, a observação directa do R0 parece impossível.

O primeiro relatou que o R0 era de Wuhan, em 2,2, em conseqüência do traçado do contacto directo. Esta transformou-se suspeito devido ao volume de casos, conduzindo à divisão dos sistemas de saúde e de facilidades de teste inadequadas nessa fase, assim como definições em desenvolvimento do caso. Mesmo hoje, a escolha modelo, começando circunstâncias, e outras suposições dão forma ao cálculo final, que conduziu a uma vasta gama dos valores R0 de 2.2-3.6 a 4.1-6.5.

O modelo de SEIR

O estudo actual usa o modelo de SEIR. Este é um modelo do compartimento, comum em estudos epidemiológicos. Mostra como a doença progride com as interacções entre 4 compartimentos, a saber, suscetíveis, expor, infeccioso, e recuperado. É baseado em três parâmetros, nas taxas em que os povos suscetíveis se tornam expor (β), no expor tornado infeccioso (α), e no infeccioso tornado recuperado (γ). Os últimos dois são associados inversa com o período lactente e o período infeccioso, respectivamente.

O período lactente é o tempo em que um indivíduo expor não é ainda infeccioso, e o período infeccioso é a duração em que uma pessoa contaminada pode contaminar outro. Estes podem diferir de 2-6 dias e de 3-18 dias.

Este modelo captura o aspecto o mais crucial de um modelo epidemiológico, isto é, a transição de suscetível ao estado expor. Isto mudará com o tamanho das populações suscetíveis e infecciosas e a taxa de contacto entre elas, assim como será inversamente proporcional ao período de contacto.

O debate do lockdown

No prazo de 45 dias do primeiros relatou o caso COVID-19 em Europa, o 24 de janeiro de 2020, a pandemia tinha afectado todos os 27 países da União Europeia, tendo por resultado um lockdown europeia de todas as beiras externos. Dentro das próximas duas semanas, muitos limitações e lockdowns locais de curso seguiram, com uma diminuição de 95% na viagem aérea entre países de UE. Isto acendeu o desacordo imenso baseado primeiramente em uma falta do consenso a respeito de como este sucederia em reduzir o número de novos casos.

Encontrando o número dinâmico da reprodução

O estudo actual visou encontrar correlações entre lockdowns e mudar condições da manifestação. Usa um modelo dinâmico de SEIR para reflectir taxas em mudança do contacto sob parâmetros do lockdown. O modelo permite o cálculo do R0 preciso em circunstâncias diferentes e o tempo de atraso entre qualquer protecção sanitária pública e seu efeito na propagação da manifestação. Este último é um parâmetro essencial em decidir como relaxar lockdowns em uma maneira posta em fase, assim como fornecer avaliações do risco cada plano de acção.

R (t), o número reprodutivo eficaz, é um parâmetro importante neste modelo porque reflecte a mudança em R0 (o número básico da reprodução) com estratégias do tempo e da mitigação. O R0 através de Europa é 4,5, sendo o mais alto na Espanha, o França, e a Alemanha em quase 6,0, e o mais baixo em Estónia, Eslovênia, e em Malta ao redor de 1,4.

O número reprodutivo eficaz actual Rt é muito mais baixo, com um valor médio da UE de 0,72, sendo o mais alto em Eslováquia, Suécia, e em Bulgária ao redor de 1,1 e mais baixo em Áustria, em Chipre, e em França aproximadamente 0,3. A redução relativa no número da reprodução é a mais substancial na Suécia, na Hungria, e na Dinamarca, variando de 0,58 a 0,44.

O tempo de atraso das limitações da viagem aérea à redução no número reprodutivo eficaz varia de 1 dia em França e em Luxemburgo a 30 dias em Malta, com um meio da UE de 13 dias.

O modelo de SEIR mostra que a imunidade do rebanho é aproximadamente infecção alcançada de 78% se o número reprodutivo é 4,5.

Vantagens do modelo dinâmico de SEIR

O modelo dinâmico usado aqui permite uma taxa em mudança do contacto, assim ajudando a prever os estados estáveis provisórios que são longe do equilíbrio final da imunidade do rebanho. Estes podem mostrar mudanças maciças e do rapid uma vez que as limitações e o social de curso que afastam regulamentos são relaxado, mas podem ser estudados com este modelo.

O número reprodutivo eficaz em mudança pode igualmente medir a força de protecções sanitárias públicas ajudar políticas da forma a conter a pandemia.

Igualmente joga muita luz no efeito das intervenções da saúde pública, especialmente limitações de curso, onde França reagiu o mais rápido e a Suécia o mais menos. O tempo de atraso a todo o efeito perceptível na curva da transmissão é igualmente menos em França, em um dia, e mais lento na Suécia, em 21 dias.

A aprendizagem de máquina é explorada igualmente pelos pesquisadores para avaliar o volume de dados enorme da pandemia e examinar tendências e correlações. Isto rendeu o número eficaz da reprodução na UE, por exemplo. Isto é mais alto do que o número cotado pela Organização Mundial de Saúde (WHO) baseada em um estudo adiantado do traçado do contacto em Wuhan, em 2,2 mas comparável à figura actualmente mencionada de 5,7 para a epidemia de Wuhan.

Retirando o lockdown

Os pesquisadores postularam três grupos de circunstâncias; um em que o número reprodutivo actual Rt é constante no número reprodutivo eficaz R (t); e os outros dois que refletem o efeito de uma mudança do Rt ao R0 básico do número da reprodução para esse país, sobre um mês ou sobre 3 meses.

A Suécia não reforçou o lockdown imperativo, e seu número reprodutivo está ainda acima de 1, entre os poucos países em Europa que estão em uma situação similar. Contudo, a situação sueco provavelmente não mudará se as recomendações moderados actuais são removidas, ao contrário do ponto íngreme projetado em alguns outros países como Áustria após a remoção do lockdown. As mentiras da diferença na vontade do indivíduo de tomar a responsabilidade para sua saúde.

Os pesquisadores concluem, “nosso modelo dinâmico fornece a flexibilidade simular os efeitos e os espaços temporais de várias estratégias do controle e de saída da manifestação para informar a tomada de decisão política e para identificar as soluções que minimizam o impacto de COVID-19 na saúde global.”

Observação *Important

o medRxiv publica os relatórios científicos preliminares que par-não são revistos e, não devem conseqüentemente ser considerados como conclusivos, guia a prática clínica/comportamento saúde-relacionado, ou tratado como a informação estabelecida.

Journal reference:
Dr. Liji Thomas

Written by

Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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