Заради светкавичното разпространение на новия коронавирус през февруари и март 2020-а много правителства въведоха стриктни карантинни мерки. Благодарение на наистина големите обществени усилия тези държави успяха да забавят успешно пандемията.

Комбинирайки разнообразни подходи, страни като Словения и Нова Зеландия успяха да заличат вируса в рамките на своите граници. Други държави, като Великобритания, постигнаха значителен прогрес по отношение на ограничаването на разпространението на заболяването.

Тези карантинни мерки обаче доведоха до значителни икономически и социални загуби – особено в страните, където бяха наложени стриктни правила за социално дистанциране. Правителствата, както и хората като цяло, вече са склонни да премахнат тези ограничения и да се възвърнат към нормалния ритъм на живот.

С разхлабването на мерките обаче редица изследователи предупредиха за потенциална втора вълна на COVID-19.

Втората вълна на испанския грип през 1918-1920 бе особено опустошителна, както и тази на H1N1 през 2009-2010. Какво можем да направим, за да избегнем втора вълна на COVID-19?

(public domain)

За да продължи да се разпространява, вирусът се нуждае от податливи на заболяването хора, от заразени носители, както и от успешно пренасяне. За по-голямо удобство тези фактори са обединени в една стойност, наречена R, която представлява средния брой нови случаи, предизвикани от един заразен човек.

Ако стойността на R е над 1, това означава, че броят на случаи се увеличава. Ако падне под 1, значи намалява. Преди налагането на карантинните мерки R имаше стойност между 2 и 4.

Страни като Китай, Южна Корея, Нова Зеландия и Великобритания, както и повечето европейски държави, успяха да сведат R под 1. На други места, като Швеция и Русия, R остава близо до или над 1, което означава, че броят на случаите се увеличава.

Взаимоотношението между поведението на населението и стойността на R е сложно. Все пак обаче можем да използваме тази концепция, за да илюстрираме как би изглеждала една втора вълна.

Подробности за симулацията могат да бъдат прочетени тук. Източник: Адам Клечовски

Ето как изглежда една вълна на епидемията. На най-горната графика виждаме времевата зависимост моделираната репродукционна стойност, докато на долната – предполагаемия брой случаи. Първоначалната стойност на R е 2.7 и тя пада до 0.8 благодарение на взетите мерки.

Докато има заразени хора, които и такива, които са по-податливи на заболяването, вирусът може да се разпространява. Насъбраните до момента доказателства показват, че първата вълна на епидемията е довела до изграждането на твърде малко имунитет сред населението – много под нивата на стадния.

Освен това сред световното население има определени места, където вирусът не само оцелява, но и продължава да се разпространява. Разпространението му в домовете за възрастни съставлява огромен процент от случаите в много държави.

С облекчаването на мерките хората започват да си взаимодействат много повече. Това би могло да доведе до увеличение на стойността на R. Критично е обаче тя да е 1 или по-малко, както показва диаграмата по-долу.

За повече подробности кликнете тук. Източник: Адам Клечовски

По-горе може да видите една вълна от епидемията, както и повторна поява на случаи заради облекчаване на мерките. Първоначалната стойност на R в най-горната графика е 2.7. Тя пада до 0.8 заради карантинните мерки, но се връща до 1 след облекчаване на мерките.

Дори една съвсем умерена промяна в стойността на R (например 1.2) може да доведе до множество нови случаи и да предизвика втора вълна. Това само показва колко важно е да мерките за контрол да са адекватни.

Повече подробности можете да видите тук. Източник: Адам Клечовски

По-горе е изобразена една потенциална втора вълна. Първоначалната стойност на R (най-горната графика) е 2.7 и пада до 0.8 заради карантинните мерки, но се покачва до 1.2 заради облекчаването им.

Появата на втора вълна ще доведе до повторно налагане на карантинни мерки, както може да се види по-долу. Ако досега обаче обществото се е съобразяваше с ограниченията по един впечатляващо прилежен начин, то изтощението, породено от първата карантина, ще направи повторното спазване на карантинни мерки много трудно.

Повече подробности можете да видите тук. Източник: Адам Клечовски

По-горе можете да видите сценарии с множество периоди на поява на заразата и карантинни мерки. Стойността на R (най-горната графика) периодично се увеличава до 1.2 с облекчаване на мерките и пада до 0.8 при налагането им.

Епидемията би могла да продължи и през есента и зимата, когато сезонният грип като цяло преобладава. Макар и да изглежда, че вирусът SARS-CoV-2 не се влияе особено от времето, здравната система може да се претовари, ако COVID-19 и грипът ни засегнат едновременно.

Добрата новина е, че превантивните мерки срещу SARS-CoV-2 (като носенето на маски и миенето на ръце), може и да намалят разпространението на грипа.

На последно място, вирусът би могъл да мутира в по-заразен щам. Подобна мутация вероятно е направила втората средна вълна на испанския грип толкова смъртоносна.

Ако нещо сходно се случи с вируса SARS-CoV-2, последвалата епидемия ще бъде много по-силна от сегашната дори и стойността на R да е само 4 (в сравнение с 10-12 на заушката и 12-18 на варицелата). Масовото разпространение на заушката и варицелата се контролира единствено благодарение на ваксинацята.

Повече подробности можете да видите тук. Източник: Адам Клечовски

 

По-горе можете да видите една по-голяма есенна вълна. Стойността на R (най-горната графика) се увеличава до 4 за кратък период през ноември. Забележете променения брой на нови случаи в сравнение с другите графики.

За в бъдеще правителствата ще трябва да балансират особено деликатно между нуждите на икономиката и социалния живот и предотвратяването на разпространението на вируса. Ключови елементи от стратегията са: тестове, проследяване и ограничение, както и реакции на местно ниво.

Епидемиологичните модели и концепции като тази за R могат да спомогнат за установяването на това къде, как, кога и за колко дълго дадено правителство трябва да се намеси, за да предотврати втората вълна.

Автор: Адам Клечовски, професор по математика и статистика към университета на Стратклайд, за The Conversation. Статията е публикувана тук под лиценза Creative Commons.