Тестване на отговорите чрез базирана на агенти изчислителна епидемиология (TRACE)

Начало | За TRACE | TRACE интерактивно табло | Повече информация



СЛЕД

СЛЕД (Тестване на отговори чрез базирана на агенти изчислителна епидемиология) е съвместно усилие на изследователи от The Brookings Institution и Вашингтонския университет в Сейнт Луис за създаване на сложен изчислителен симулационен модел, който да информира политическите отговори на пандемията COVID-19 в Съединените щати. Резултатите от нашия първоначален анализ с модела и интерактивно табло за управление, което позволява директно ангажиране с изходите на симулацията, са представени на тази страница.

Ключови резултати

По-долу обобщаваме шест ключови резултата от нашия първоначален анализ с модела TRACE. Допълнителни подробности, свързани с всеки резултат, могат да бъдат достъпни от хипервръзките във всеки раздел.





1. Потискането е постижима цел

Нашият модел предполага, че съществуват стратегии за интервенция, които могат да успеят потискат разпространението на COVID-19, като същевременно се отменят мерките за масово социално дистанциране, които в момента се прилагат в голяма част от Съединените щати. Потискането означава не просто изравняване на кривата чрез разпространение на инфекции във времето, но и непрекъснато ограничаване, което предотвратява продължително разпространение и голям брой нови случаи. Основна цел на TRACE е да идентифицира политики, които дават истинско потискане на епидемията, като същевременно постепенно облекчават социалното дистанциране.

Фигура 1



Фигура 1. Облекчаването на социалното дистанциране с настоящия национален капацитет за тестване и проследяване на контакти изравнява кривата (синя крива). По-постепенното облекчаване на социалното дистанциране, съчетано с разширено тестване и политики за карантина, може да доведе до истинско потискане (зелена крива). При липса на нови инфекции от другаде и трите сценария показват, че случаите в крайна сметка намаляват до нула, но кумулативната тежест на заболяването е много по-висока за червената и синята криви.

Начинът, по който политиките за тестване и проследяване са проектирани и приложени, може да има голямо значение за успеха при ограничаване на разпространението на епидемията. Тези избори включват:

нашите русалки са различни
  • колко теста от всеки тип (PCR и серологични) са налични на ден,
  • колко са точни,
  • на които са дадени,
  • какви действия се предприемат въз основа на резултатите,
  • и колко капацитет има за ежедневно проследяване на контакти.

Като цяло симулирахме широк спектър от сценарии за прилагане на политики (общо 10 000 различни опции). Нашите симулации предполагат, че има множество начини за използване на тестване и проследяване за частично или пълно заместване на подслон на място и други мерки за социално дистанциране.



Повече информация

2. Политиката трябва да бъде устойчива на несигурност

Като цяло има два вида несигурност, пред която са изправени политиците, които използват модели като вход при вземането на решения:

  1. Епидемиологична несигурност за основната биология на коронавируса COVID-19 и как се разпространява
  2. Несигурност на модела : дори за един набор от епидемиологични предположения, може да има редица възможни прогнозирани резултати за една политика (отчасти поради случаен случай, отразяващ естествените вариации във времето и пространството в реалния свят, и отчасти поради избора на моделиране)

Конкретните политически избори, които са най-ефективни, зависят отчасти от основните аспекти на епидемиологията, много от които остават несигурни. Те включват:



  • изходната репродуктивна честота на заболяването,
  • степента, до която асимптоматичните случаи са способни да заразят други,
  • колко фонов имунитет вече е създаден в населението,
  • и колко заразни лица има в началото на новата политика

Симулирахме как действат политиките в широк спектър от възможни епидемиологични сценарии, вариращи от най-неблагоприятни до най-благоприятни. (Вижте тук за повече подробности и дефиниции).

фигура 2

Фигура 2. Една и съща политика може да доведе до множество резултати в зависимост от основните епидемиологични параметри.



ДА СЕ здрав Политическата реакция трябва да вземе предвид тази несигурност и да бъде проектирана да работи добре дори в най-лошия прогнозиран сценарий. (Във всички останали диаграми с резултати по-долу приемаме симулирани най-неблагоприятните епидемиологични параметри).

Повече информация

3. Придържането е критично

Както в реалния свят, агентите в нашия модел могат да изберат да игнорират заповедите за социално дистанциране или карантина. За политиките, които симулирахме, успехът или провалът често зависят критично от това как хората реагират.

фигура 3

Фигура 3. Ниското придържане може да подкопае всяка политика. Тук е показана политика, която успешно потиска епидемията, когато придържането е високо, но се справя лошо, когато придържането спадне. Следователно основна цел на политиката трябва да бъде да насърчи придържането чрез последователни, широко разпространени съобщения и да направи самоизолацията финансово и логистично осъществима за всеки американец, ако това стане необходимо.

Повече информация

декември 2021 пълнолуние

4. Постепенно отслабвайте социалното дистанциране

Ефективният брой на възпроизвеждане на епидемия ( Р ) зависи отчасти от средния брой близки контакти, които хората имат всеки ден. Най-ефективните политики продължават да минимизират тези контакти, дори когато други части на икономиката се отварят отново.

фигура 4

Фигура 4. С ограничен капацитет за тестване и проследяване на заразени лица, поддържането на временно затваряне на училища и дистанционна работа за приблизително 33% от работниците стриктно превъзхожда релаксиращото социално дистанциране наведнъж.

Изчакването за освобождаване на социалното дистанциране, докато броят на активните инфекции спадне значително подобрява шанса следващите политики за тестване и проследяване да бъдат успешни.

Повече информация

5. С ограничен капацитет за тестване, не давайте приоритет на симптоматиката

Сегашният ни капацитет за тестване вероятно е недостатъчен за потискане на епидемията, ако продължим да насочваме тестове към симптоматични индивиди. Нашите симулации предвиждат, че освен ако не удвоим броя на наличните ежедневни PCR тестове, по-ефективна стратегия е да приемем, че симптоматични индивиди са заразени и да ги помолим да се самоизолират за две седмици, запазвайки тестове за потенциални асимптоматични носители и приоритетни популации (възрастни хора , здравни работници, правоприлагащи органи и др.) Този резултат е в съответствие с обажданията от Пол Ромър да спрем да тестваме грешните хора, но откриваме, че тази стратегия все още може да работи без масово тестване на милиони американци на ден.

фигура 5

какво са високосни години

Фигура 5. Когато капацитетът за тестване е нисък, приоритизирането на тестовете за контакти със симптоматични случаи и искането на симптоматични лица да се самоизолират значително превъзхожда тестването на тези със симптоми.

Повече информация

6. Масовите серологични изследвания могат да помогнат... но само ако тестовете са точни

Една обещаваща стратегия включва комбиниране на PCR тестване със серологични (антитела) тестове. Чрез идентифициране на лица, които несъзнателно са били изложени на вируса и освобождаването им от заповеди за социално дистанциране / карантина, ние потенциално можем да освободим по-ограничения капацитет за PCR тестове и да сведем до минимум прекъсването, като позволим на тези с потенциален имунитет да се върнат към икономически дейности.

Въпреки това, стана ясно, че много съществуващи серологични тестове страдат от високи нива на фалшиво положителни резултати. Разчитането на тези тестове като част от национална стратегия може да има обратен ефект, като изчисти хората като имунизирани, които всъщност са податливи или заразени.

фигура 6

Фигура 6. Силно неточните серологични тестове могат да подкопаят успешните политики, като освободят податливите индивиди от социалното дистанциране твърде рано.

Начало | За TRACE | TRACE интерактивно табло | Повече информация