Соціально-економічний статус впливає на прогнози COVID-19: що виявило дослідження

Міжнародна команда дослідників розробила новий підхід до моделювання епідемій, що може змінити підхід науковців та політиків до прогнозування поширення інфекційних хвороб.

Джерело:

Деталі:

Дослідження, яке очолював доктор Нікола Перра, старший викладач прикладної математики, і яке було опубліковане в журналі Science Advances, представляє нову методику, яка враховує фактори соціально-економічного статусу (SES), такі як дохід, освіта та етнічна приналежність, у моделях епідемій.

"Моделі епідемій зазвичай зосереджені на вікових контактних патернах, але це лише частина картини", зазначив доктор Перра. "Наша нова методика визнає, що інші фактори, як-от дохід та освіта, відіграють важливу роль у тому, як люди взаємодіють і реагують на заходи громадського здоров'я. Включаючи ці змінні SES, ми створюємо реалістичніші моделі, що краще відображають реальні результати епідемій."

Доктор Перра та його колеги розробили нову методику, використовуючи "узагальнені контактні матриці", які дозволяють розподіляти контакти за кількома вимірами, включаючи SES. Це забезпечує більш детальне і реалістичне зображення поширення хвороб серед різних груп населення, особливо тих, що мають соціально-економічні недоліки.

Дослідження демонструє, що неврахування цих змінних може призвести до значних перекручень у прогнозах поширення епідемій, що підриває ефективність стратегій громадського здоров'я та політичних рішень.

Методика команди поєднує математичні моделі та емпіричні дані. Дослідження показало, що ігнорування факторів SES може призвести до недооцінки ключових параметрів, таких як базове репродуктивне число (R0), що визначає середню кількість вторинних інфекцій від одного зараженого.

На основі синтетичних даних та реальних даних з Угорщини, зібраних під час пандемії COVID-19, дослідники показали, що включення SES змінних забезпечує точніші оцінки навантаження хвороби та виявляє суттєві відмінності у впливі на різні соціально-економічні групи.

"Пандемія COVID-19 стала нагадуванням, що навантаження інфекційних хвороб нерівномірно розподіляється серед населення," сказав доктор Перра. "Соціально-економічні фактори мали вирішальний вплив на те, як різні групи постраждали, і все ж більшість моделей, на які ми покладаємося, досі не враховують ці критично важливі аспекти. Наша методика виводить ці змінні на перший план, дозволяючи отримати більш комплексні та практичні дані."

Дослідники показали, що їхня методика може оцінювати варіації у дотриманні немедикаментозних заходів, таких як соціальне дистанціювання та носіння масок, серед різних груп SES. Вони виявили, що неврахування цих факторів у моделях не лише викривляє поширення хвороб, але й приховує ефективність заходів громадського здоров'я.

Аналіз угорських даних підкреслив, що SES-залежні відмінності у контактних патернах можуть призвести до значних розбіжностей у наслідках хвороби між групами, що підкреслює необхідність цільових втручань.

"Наші висновки свідчать про те, що майбутні опитування контактів повинні виходити за межі традиційних змінних, таких як вік, і включати більш складні дані про соціально-економічний статус," додав доктор Перра. "Включення цих факторів може значно покращити точність епідемічних моделей і, як наслідок, ефективність політики охорони здоров'я."

Довідково:

Це дослідження, проведене у співпраці з Адріаною Манною (Центральноєвропейський університет), доктором Лоренцо Д'Аміко (Фонд ISI), доктором Мікеле Тіццоні (Університет Тренто) та доктором Мартоном Карсаї (Центральноєвропейський університет та Інститут математики ім. Реньї), підкреслює необхідність більш комплексних епідемічних моделей для боротьби з наслідками COVID-19 і підготовки до майбутніх пандемій.

• #COVID19
• #дослідження
• #карта