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Estratégias para aplainar a curva COVID-19

O primeiro exemplo do coronavirus novo, COVID-19, nos Estados Unidos era ao fim de janeiro. Em meados de março, o “social que afasta-se” tinha incorporado o léxico público. Os povos alteraram suas rotinas e mudanças sugeridas, incitadas ou exigidas das jurisdições locais significadas retardar a propagação da doença.

Ao fim de junho, contudo, os responsáveis da Saúde e as tomadas públicos da notícia falavam aproximadamente uma segunda onda. Em julho, muitos estados eram de pausa ou de inversão seus planos para reabrir quando, pela segunda vez, os sistemas do hospital se preocuparam sobre ser executado fora da sala.

Que poderíamos nós ter feito melhor?

No papel da picareta de um “editor” publicado hoje no caos do jornal do instituto americano da física, a universidade de Washington em pesquisadores de St Louis no laboratório de Rajan Chakrabarty, professor adjunto no Ministério da engenharia de Energia, ambiental e química na escola de McKelvey da engenharia, modelou a interacção entre a duração e a intensidade de afastar-se social.

Encontraram uma lei de retornos de diminuição, mostrando que uns períodos mais longos de se afastar social não são sempre mais bem sucedidos quando se trata de retardar a propagação e que toda a estratégia que envolver se afastar social exige outras etapas fosse tandem recolhido.

A sabedoria popular era, o mais intenso e a longo prazo afastar-se social, mais você limitará a propagação da doença. Mas isso é verdadeiro se você tem se afastar social executado com traçado, isolamento e teste do contacto. Sem aqueles, você causará uma segunda onda.”

Rajan Chakrabarty, professor adjunto, Ministério da engenharia de Energia, ambiental e química, escola de McKelvey da engenharia

Payton adicionado Beeler, um estudante doutoral do segundo ano no laboratório de Chakrabarty, que igualmente trabalhou com Pai Liu, um companheiro pos-doctoral: “O que nós encontramos somos que se social se afastar é a única medida tomada, deve ser executado extremamente com cuidado para que seus benefícios sejam realizados inteiramente.”

Seu modelo suscetível, expor, contaminado e recuperado da dinâmica (SEIR) usou os dados recolhidos pela Universidade Johns Hopkins entre o 18 de março e 29 de março, um período marcou por um impulso rápido nos casos COVID-19 e pelo início de afastar-se social na maioria de estados de E.U.

Calibrar seu modelo que usa estes conjunto de dados permitiu que os autores analisassem os resultados imparciais que não tinham sido afectados ainda se afastar em grande escala no lugar.

Original a este projecto era o uso da estratificação da idade; os detalhes incluídos modelo no quanto pessoa de grupos de idade diferentes interage e como esse afectam a propagação da transmissão.

Não importa o que a estratégia eles olhou, uma coisa era clara, Chakrabarty disse: “Afastar-se do social tinha sido executado mais cedo, nós provavelmente faria um trabalho melhor.”

“Dobrar a curva que usa afastar-se social apenas é análoga a retardar a parte dianteira de um incêndio violento raging sem extinguir as brasas de incandescência.”

Os pesquisadores encontraram que, sobre o a curto prazo, mais se afastar e menos procura do hospital vão em conjunto -; mas somente até duas semanas. Após o esse, afastar-se gastado tempo não beneficia a procura do hospital tanto quanto; a sociedade teria que aumentar o tempo afastando-se social a fim considerar exponencial uma diminuição linear na procura do hospital.

Assim o retorno de diminuição: A sociedade consideraria que benefícios menores e menores ao hospital para exigir mais por muito tempo gastou afastar-se social.

Se o social que se afasta “apenas” deve ser executada mais por muito tempo de duas semanas, um moderado fechou, disse entre 50% a 70%, poderia ser mais eficaz para a sociedade do que um mais restrito termina fechado em render a redução a maior em procuras médicas.

Uma outra estratégia para aplainar a curva envolve actuar intermitentemente, alternando entre o social restrito que afasta-se e nenhum que afasta-se para aliviar a tensão em hospitais -; e também algumas das outras tensões na economia e no bem estar impor afastar-se mais a longo prazo.

De acordo com o modelo, afastar-se o mais eficiente a nenhuma relação afastando-se é 5 a 1; um dia de nenhum afastar-se por cada cinco dias em casa. Teve a sociedade actuou desta maneira, a carga do hospital poderia ter sido reduzida por 80%, Chakrabarty disse. Excedendo esta relação, o modelo mostrou um retorno de diminuição.

Crìtica, os pesquisadores notam que a política se afastando social como uma aproximação do inteiro--governo não poderia ser bem sucedida sem a aplicação de teste difundido, traçado do contacto e isolamento daqueles encontrados para ser contaminado.

“E você tem que fazê-la agressivelmente,” Chakrabarty disse. “Se você não faz, o que você está indo fazer, o momento onde você levanta se afastar social, é causa uma segunda onda.”

Isso é porque os povos que estão saindo de suas HOME após se ter afastado são, ostensibly, toda suscetíveis a COVID-19.

“Dobrar a curva que usa afastar-se social apenas é análoga a retardar a parte dianteira de um incêndio violento raging sem extinguir as brasas de incandescência,” disse Chakrabarty, cuja outra linha de pesquisa se centra sobre os impactos dos incêndios violentos no clima e na saúde.

“Estão esperando para começar seus próprios incêndios uma vez que o vento os leva afastado.”

O modelo não pôde informar as estratégias que vão para a frente porque usou os dados recolhidos em março, antes que todo o se afastar social em grande escala estêve executado. Mas Chakrabarty disse que pode poder informar nossas acções se nós nos encontramos em uma situação similar no futuro.

A “próxima vez, nós devemos actuar mais rápidos e para ser mais agressivo quando se trata do traçado do contacto e o teste e o isolamento,” Chakrabarty disse. “Ou então este trabalho era para nada.”

Source:
Journal reference:

Liu, P., et al. (2020) Dynamic interplay between social distancing duration and intensity in reducing COVID-19 US hospitalizations: A “law of diminishing returns”. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. doi.org/10.1063/5.0013871.