SVJETSKA ZDRAVSTVENA ORGANIZACIJA (WHO) i vodeći europski te američki epidemiolozi zadnjih su nekoliko mjeseci naglašavali važnost socijalnog distanciranja i nošenja zaštitnih maski kako bi se suzbilo širenje covida-19. Ova strategija uspjela je na nekim područjima tijekom ljetnih mjeseci smanjiti broj zaraženih, no pokazuje se da dolaskom zime i praznika ove mjere vjerojatno neće biti dovoljne.
Kako bi predvidjela širenje koronavirusa tijekom praznika, američka savezna država Colorado simulirala je nekoliko mogućih scenarija. Najvažnija varijabla bila je "kontrola prijenosa", koja se definira kao "razina smanjenja kontakata između zaraženih osoba i ranjivih skupina u usporedbi s ponašanjem prije pandemije". Ova varijabla uzima u obzir širok spektar mjera, poput nošenja zaštitnih maski, fizičkog distanciranja i praćenja kontakata.
Model je na temelju podataka do 4. studenog i tadašnjeg trenda kontrole prijenosa od 62% predvidio da će do kraja godine od covida-19 umrijeti 8500 stanovnika Colorada. No 20. studenog je taj isti model, ali s kontrolom prijenosa od 65%, smanjio projekciju na 6560.
Model je prikazao i najbolji te najgori scenarij. Primjerice, ako u Coloradu prije i tijekom sezone praznika dođe do povećanja druženja i ostvarivanja kontakata, u toj državi do kraja godine može umrijeti 17.500 osoba. S druge strane, ako građani Colorada u narednim tjednima poboljšaju kontrolu prijenosa i povise je na 80%, smrtno bi moglo stradati oko 5500 ljudi.
Problemi s modelima
Ova predviđanja se mogu u Sjedinjenim Državama preslikati i na nacionalnu razinu, piše Scientific American. Znanstvenici s Instituta za zdravstvenu metriku i evaluaciju (IHME) su nedavno u članku objavljenom u časopisu Nature Medicine prikazali pet scenarija na temelju mjera za socijalno distanciranje i nošenja zaštitnih maski.
Rezultati pokazuju da bi univerzalna upotreba maski (95 posto građana nosi masku u javnosti) zajedno s lockdownom u slučaju da broj dnevnih smrtnih slučajeva prijeđe osam na milijun stanovnika "moglo biti dovoljno da se stišaju najgore pojave žarišta".
Političari, epidemiolozi i zdravstvene organizacije već mjesecima prate razne modele kako bi predvidjeli potrebe bolnica; u tu su svrhu izvorno i razvijeni IHME modeli. No modeli vrlo rijetko mogu ponuditi apsolutne odgovore. Na početku pandemije stručnjaci za javno zdravstvo u SAD-u pozivali su građane da shvate ovaj virus ozbiljno i citirali modele koji su predviđali da bi u Sjedinjenim Državama od covida-19 moglo umrijeti između više desetaka tisuća i dva milijuna ljudi – što je zapravo jako širok raspon.
Zbog ovakvih raspona unutar različitih modela, kao i odstupanja između predviđanja i stvarnih brojeva umrlih, mnogi su stručnjaci počeli kritizirati modele, što je navelo javnost da s oprezom prihvaća njihova predviđanja.
Određena razina neizvjesnosti ne znači da ništa ne znamo
Rebecca Morrison, docentica računarstva na Sveučilištu Colorado Boulder, kazala je kako se određeni stupanj nesigurnosti očekuje kod bilo kojeg modela. Model prema definiciji ide za pojednostavljivanjem situacije, tome i služi. Epidemiolozi koji ih koriste moraju donositi odluke i ovisiti o pretpostavkama na temelju raznih čimbenika kao što su pojedinačno ponašanje, način širenja bolesti ili postotak imunog stanovništva, objasnila je Morrison.
Idealno je da ove pretpostavke odražavaju stalno promjenjivu stvarnost na terenu, kazao je Ali Mokdad iz IHME-a i dodao kako modeli i trebaju biti dinamični.
"Stalno ažuriramo svoje modele, ubacujemo nove podatke, a zatim preispitujemo odnose", rekao je.
Modeli mogu biti itekako korisni, unatoč određenoj razini neizvjesnosti, što je pokazala američka država Vermont koja za sada pokazuje dobre rezultate u borbi s pandemijom.
Michael Pieciak, državni povjerenik za financijsku regulaciju koji je u Vermontu vodio modeliranje pandemije, pripisao je velik dio uspjeha suradnji s raznim stručnjacima i korištenju modela.
"Vermont nije donosio svoje odluke samo na temelju podataka, već i na redovitom praćenju modela", rekao je Pieciak.
Što kažu modeli – kako spriječiti budući lockdown?
Nedavna analiza modela koji su pratili 131 zemlju ukazala je da su umjereno stroga ograničenja ipak u određenoj mjeri usporila prijenos SARS-CoV-2.
Stručnjaci su ustanovili da bi se zabranom javnih događanja i okupljanja više od 10 ljudi nakon mjesec dana od uvođenja ovih mjera reprodukcijski broj R (broj zdravih ljudi koje zarazi jedna zaražena osoba) mogao smanjiti za čak 29%.
Epidemiolog Harish Nair sa Sveučilišta Edinburgh navodi kako se odabir mjera ograničenja može uskladiti s lokalnim trendom pandemije. Na primjer, ako je u vašoj zemlji R 1,5, onda vlasti mogu koristiti kombinaciju manje ozbiljnih mjera, dok ako je R veći od 2, onda bi se trebao uvesti lockdown.
"Stvar je u tome da će sve dok je R iznad 1 rasti broj slučajeva", objasnio je.