2020. február 7.

Anders Gunderson és Liana Woskie, HGHI

kitörés esetén az a kérdés, hogy egy új kórokozó milyen gyorsan terjed egy esetről sokra, a puzzle-tudósok alapvető darabja. A kérdés megválaszolásához a szakértők olyan modelleket használnak, amelyek becsléseket nyújtanak, különböző információforrásokból kiindulva. Ennek a komplex modellezési folyamatnak az eredménye egy alapvető reprodukciós szám vagy R0, amely átlagosan azt mondja nekünk, hogy hány ember fertőzhet meg egy fertőzött személyt.

mi az R-naught?
R-naught (R0) egy olyan érték, amely kiszámítható a fertőző betegségekre. Ez átlagosan azt jelenti, hogy hány embertől lehet elvárni, hogy egyetlen fertőzött személy továbbítsa ezt a betegséget. Más szavakkal, ez egy fertőző betegség átlagos “elterjedhetőségének” kiszámítása.

miért hasznos?
R0 értékes betekintést nyújt a lehetséges terjedését a betegség, hogy a helyi, állami, valamint a nemzeti kormányok, valamint a közegészségügyi hatóságok segítségével tényező a döntéshozatalban, hogy a legjobban ellenőrizzék a . Továbbá, mivel különféle betegségekre kiszámítható, lehetővé teszi számunkra, hogy kontextualizáljuk a kitörést azokkal, amelyeket korábban láttunk, például SARS, MERS, Ebola, AIDS, szezonális influenza, 2009 H1N1 influenzajárvány stb.

hogyan számítják ki?
három fő tényező kiszámításához használt R0. Ezek a betegség fertőző periódusa, az átvitel módja, valamint az érintkezési sebesség. Egy kicsit mélyebbre merülünk.

fertőző időszak
Ez az az időtartam, amelyet a fertőzött személy képes továbbítani ezt a fertőzést egy másik embernek — mennyi ideig fertőző a betegségben szenvedő személy. A hosszabb fertőző időszakok magasabb R0 értékeket jelentenek.

átviteli mód
így terjed a betegség. A levegőben terjedő fertőzések, mint például az influenza, gyorsabban terjednek, mint azok, amelyek fizikai érintkezést igényelnek, mint például a HIV vagy az Ebola. Ezért a levegőben terjedő fertőzések általában magasabb R0 értékeket mutatnak.

kapcsolati ráta
Ez arra utal, hogy hány emberrel várható a betegségben szenvedő személy érintkezése. Ez a változó nem specifikus olyan betegségre, mint az első kettő. Inkább számos tényező befolyásolja, beleértve a helymeghatározást és a közegészségügyi intézkedéseket, például karanténokat vagy utazási tilalmakat. Ez a tényező jelentősen módosítható.

bizonytalansági források az R0-ban a 2019-es Ncov kitörésben

fertőző időszak
Ez a változó viszonylag rögzített egy adott fertőzésre – de személyenként kissé változhat. Például egy fiatalabb, egyébként egészséges ember kevesebb ideig fertőző lehet, mint egy idősebb, egészségi állapotú személy. Abban az esetben, 2019-nCoV, van becslések a fertőző időszak alapján a kezdeti esetekben, de ezek az értékek továbbra is becslések. Ez azt is felveti, hogy az R0 átlagos, és azok az értékek, amelyekből kiszámítják, beleértve a fertőző időszakot is, szintén átlagok, ami azt jelenti, hogy jelentős változékonyság lehet. Például, ha vannak nagy R0-es szuperspreaderek, ezt ellensúlyozza a lakosság nagy része, amely valójában alacsony R0-vel rendelkezik.

átviteli mód
Ez a változó egy adott fertőzésre is viszonylag rögzített,de a fertőző időszakhoz hasonlóan nem tudjuk pontosan, hogyan terjed a 2019-nCoV. Számos korai vizsgálatok arra utalnak, hogy nagy a levegőben cseppek, mint mi lehet előállított, a köhögés, a fertőzött személy, továbbítja a betegség, de ott már zavart, hogy az emberek a 2019-nCoV fertőző előtt kialakuló tünetek. Például a New England Journal of Medicine-ben január 30-án közzétett cikk, amely a 2019-nCoV tünetmentes átvitelére vonatkozó dokumentált bizonyítékokat hibás információkra alapozta. Még mindig tanulunk a vírusról, és az eddig előállított R0 értékeket csak a rendelkezésre álló információk alapján lehet kiszámítani.

kapcsolati ráta
Ez az, ahol a dolgok kezdenek, hogy egy kicsit bonyolultabb. A fertőzött beteg érintkezési sebessége személyenként nagymértékben változhat, és számos változótól függ, beleértve a földrajzot, az utazási mintákat, a karanténokat vagy az utazási tilalmakat, valamint az egészségügyi rendszer azon képességét, hogy hatékonyan azonosítsa és elszigetelje a fertőzött betegeket, hogy néhányat megnevezzen. Ez az érték, ellentétben a fertőző időszakkal vagy az átviteli móddal, nagyon módosítható. A magasabb érintkezési arány magasabb R0 értékeket jelent, de ezeket a tényezőket a kitörés összefüggései alapján kell megbecsülni. A 2019-nCoV esetében a Lancet-ben egy nemrégiben megjelent tanulmány a napi utazási mennyiségeket becsülte meg, és becsléseik elkészítéséhez közegészségügyi beavatkozásokat, például karanténokat számolt el.

R0 2019-nCoV összefüggésben

R0 gyakran ábrázolják mellett a betegség halálozási arány, mint például ebben NYT interaktív (Lapozzunk lefelé), vagy ez a vizualizáció. Ez egy hasznos módja annak, hogy képet kapjunk mind a betegség “elterjedhetőségéről”, mind pedig arról, hogy mennyire halálos a többiekhez képest, de nem gond nélkül. Ebben a szakaszban, a halálozási arány a 2019-nCoV nem lehet pontosan kiszámítani, mert nem tudjuk, hogy az igaz száma összesen esetben – ezért a becslés alapján, amit tudunk, mint most, ugyanúgy, mint az R0. Tehát az ilyen grafikonok bizonyos kontextust biztosítanak arra vonatkozóan, hogy hol áll a 2019-nCoV más fertőző betegségekhez képest, de meg kell jegyeznünk, hogy egyszerűen látva, hogy a 2019-nCoV nem tűnik annyira halálos vagy kenhető, nem jelenti azt, hogy a járvány valósága így fog játszani.

mit jelent ez az egész?
ez rávilágít a járványok eredendő összetettségére és változékonyságára. Az R0 értékek hasznosak lehetnek a kitörés súlyosságának mérésében, de a magas R0 érték nem garantálja a világméretű elterjedést vagy a világjárványt. Ez egy átlagos érték kiszámítása, amely az átlagok becslésein alapul. A korai R0-értékek előállítása során azokat körültekintően és útmutatással kell körbejárni, hogyan kell értelmezni őket. Az R0 becslései körül nyilvános riasztást láttunk ezzel a jelenlegi kitöréssel, amelyet pontosan el kell kerülni.