Под руководством Лорен Гарднер в Университете Джонса Хопкинса в сотрудничестве с Алекса Зложитро и Дэвид Рейем в Сиднее разработана интерактивная карта отображающая вспышки коронавируса в режиме реального времени.
Реализация модели
Эта работа опирается на модель, которая объединяет динамику вспышек и принятия решений для смягчения заболеваний в начале вспышки. Учитывается пограничный контроль, досмотр пассажиров по прибытии в аэропортах, который используется для выявления инфицированных или подверженных риску лиц и для оценки 2019 -nCoV. Параметры пандемии определяются на основе инкубационного периода в 5 дней. Эффективная скорость контакта соответствует репродуктивным числом вируса – 2 (один человек заражает двух), данная скорость взята как средняя величина, данная оценкой Imperial College в Лондоне, которая сообщила диапазон между 1,5 и 3,5, и недавней NEJM публикацией, по оценкам которой данный параметр дан как 2,2. Предполагается что первые случаи 2019-nCoV присутствуют только в Ухане, и нет пограничного контроля. Результаты модели, представленные основаны на среднем 250 прогонов.
Результаты
Фактическое число 2019-nCoV случаев в Китае, вероятно, гораздо выше, чем сообщалось до настоящего времени. В частности, по оценкам ученых, около 58000 человек было заражено 2019-nCoV и носило кумулятивный характер в Китае уже на в конец января (по состоянию на 11 февраля, сообщенные случаи составляют 43108 только выявленных больных). Тем не менее, существенно большее число предполагаемых случаев заболеваний может быть мягким (или бессимптомным), не требующих обращений за медицинской помощью. Кроме того, на основе этого анализа, ученые считают, что вспышка началась в ноябре, и там уже были сотни случаев заболевания людей 2019-nCoV в Ухане. Оценочные данные подтвержденных случаев в январе представлены на рисунке ниже.
В дополнение к выводу о текущем размере вспышки, модель обеспечивает ожидаемое число завозных случаев, прибывающих в каждом аэропорту, на глобальном уровне на основе конечных туристических путешественников. Риск импорта на уровень страны показан на карте на рисунке ниже, с более темными оттенками, приравнивается к более высокому риску завоза, а красный контур, указывает страны со случаями заражения по состоянию на 31 января.
Рисунок ниже показывает оценочное число завозных случаев, прибывающих в каждой стране / регионе, по сравнению с фактическим числом сообщило 2019-nCoV в каждой стране. Результаты моделирования основывались на количестве авиаперелетов и зарегистрированных случаев за пределами материковой части Китая на самой начальной стадии эпидемии.
Рисунок ниже иллюстрирует множество городов в США, подвергающийся наибольшему риску на основе ожидаемого количества прибывающих туристов.
Ограничения
Есть несколько ограничений данной модели, которые следует отметить в отношении этих оценок.
Существует неопределенность в отношении передачи 2019-nCoV. Инкубационный период может быть меньше и известно о длительности периода выздоровления, который может быть больше, чем пять дней, указанных в данном анализе. Передача инфекции от бессимптомных лиц в течение инкубационного периода, усреднено. В связи с этим, вероятно, число зарегистрированных случаев за пределами Китая будет расти, особенно в городах подверженных большему риску, данному в этом анализе.
Модель учитывает только пассажирские авиаперевозки, а также исключает мобильность внутри и между городами через другие виды транспорта. Таким образом, распространение риск между регионами, связанными с помощью альтернативных способов передвижения занижен. Это наиболее применимо к распространению в Китае, который мы недооцениваем.
Никакие местные механизмы контроля ( вакцины, закрытие школ, карантин) в пределах городов не учитывается.
Тем не менее данные, полученные из этого анализа достаточно точно показывают наиболее подверженные заражению регионы мира. Также ученые продолжают работу над анализом, учитывая каждый случай и применяя новые поступающие к ним данные.