По мнению группы исследователей под руководством Penn State, стратегическое увеличение возможностей тестирования за счет ускорения или большей доступности диагностических тестов может снизить зависимость от дорогостоящих профилактических мероприятий, таких как дистанцирование и отключение. Команда разработала свою математическую модель, чтобы поддержать правительство и чиновников здравоохранения в реализации программ тестирования и изоляции для контроля распространения SARS-CoV-2 при одновременном снижении зависимости от социально и экономически дорогостоящих вмешательств.
"Глобальное распространение SARS-CoV-2 и стратегии, используемые для борьбы с ним, дорого обходятся обществу; например, закрытие второстепенных предприятий и заказы на то, чтобы не выходить из дома, являются мощными инструментами для контроля над распространением пандемии вируса, но со временем они становятся неустойчивыми," сказала Катриона Ши, выпускник кафедры биологических наук, Университет штата Пенсильвания. "Понимание эффективности комбинированных вмешательств в области общественного здравоохранения является первым ключевым шагом в определении экономически эффективных способов борьбы с пандемией, особенно в регионах с низким уровнем вакцинации и по мере того, как мы продолжаем видеть новые и потенциально более опасные варианты вируса. появляться."
Команда использовала математическую модель передачи SARS-CoV-2 для измерения результатов общественного здравоохранения при различных сценариях вмешательства, включая тестирование и изоляцию, а также нефармацевтические вмешательства (NPI), такие как маскировка, дистанцирование и изоляция. Их результаты появились сегодня (окт. 28) в журнале PLOS Computational Biology.
"В нашей работе конкретно рассматривается влияние сочетания нескольких вмешательств в области общественного здравоохранения," сказала Эмили Хауертон, аспирантка факультета биологии Пенсильванского университета. "Хотя эти вмешательства хорошо изучены по отдельности, понимание совокупной эффективности этих вмешательств важно для планирования и принятия ответных мер на пандемию."
В их модели система тестирования команды включала три компонента: администрирование теста, задержки тестирования и чувствительность теста. Исследователи смоделировали количество тестов, которые проводятся каждый день. Они определили задержки тестирования как среднее время после проведения теста, которое требуется для получения результатов теста и последующего выделения тех, у кого поставлен положительный диагноз. Они определили чувствительность теста как процент активно заразившихся людей, правильно идентифицированных диагностическим тестом. Поскольку NPI снижают вероятность новых инфекций, предотвращая передачу, они моделируются таким образом, чтобы уменьшить передачу на определенную величину, которую команда называет «интенсивностью NPI».’
Результаты команды показывают, что частое проведение тестов, короткие задержки с тестированием и более интенсивные нефармацевтические вмешательства снижают бремя инфекции SARS-CoV-2.
"Когда доступно мало тестов или длительные задержки, необходимо продолжать использовать относительно сильные НПИ, чтобы снизить нагрузку на общественное здравоохранение до приемлемого уровня," сказала Эмили Хауертон, аспирантка факультета биологии Пенсильванского университета. "И наоборот, самые низкие уровни NPI возможны только тогда, когда проводится много тестов, а задержки тестирования короткие. Снижение зависимости от НПИ во многом зависит от способности программы тестирования выявлять и изолировать незарегистрированные бессимптомные инфекции."
Исследователи обнаружили, что при относительно длительных задержках тестирования – например, пять дней – тестирование дополнительных 5% населения каждый день дает не более 1.Снижение на 5% минимально достаточной интенсивности НПИ, необходимой для достижения того же уровня контроля над пандемией. Напротив, когда тесты являются быстрыми, увеличение количества введенных тестов на 5% дает до 12.Снижение интенсивности NPI на 6%, что означает, что такие вмешательства, как дистанцирование и изоляция, могут быть смягчены в большей степени.
"Поскольку экспресс-тесты быстрее изолируют инфекции и, таким образом, имеют больший эффект на снижение общей передачи, мы ожидаем, что увеличение использования экспресс-тестов окажет наибольшее влияние на минимально достаточную интенсивность NPI," сказал Хауертон.
В качестве примера, сказал Хауертон, рассмотрим политику, направленную на снижение интенсивности NPI с 30% до 20% без увеличения общего бремени инфекции. Этого можно добиться, уменьшив задержку тестирования на 1.6 дней, за счет увеличения ежедневного тестирования на 22% населения в день или за счет меньшего комбинированного улучшения обоих факторов.
"Изменения в НКО, такие как интенсивность распоряжений на дому, должны координироваться с увеличением числа тестирований для обеспечения контроля над эпидемией," она сказала. "В противном случае даже небольшое увеличение этих NPI может привести к резкому увеличению числа инфекций, госпитализаций и смертей."
Ши отметил, что модель команды обеспечивает основу для принятия решений с множеством не менее эффективных вариантов уменьшения таких негативных результатов.
"Главное," она сказала, "более высокий уровень иммунитета среди населения – например, благодаря вакцинации – снижает потребность в тестировании и НПИ; поэтому мы призываем всех как можно скорее пройти вакцинацию."