Um sich während eines Grippeausbruchs zu treffen, zu begrüßen oder sich zurückzuziehen?

Um sich während eines Grippeausbruchs zu treffen, zu begrüßen oder sich zurückzuziehen?
Um sich während eines Grippeausbruchs zu treffen, zu begrüßen oder sich zurückzuziehen?
Anonim

Wenn Influenza-Pandemien eintreffen, kann das Gespenst der Krankheit, das sich durch persönlichen Kontakt ausbreitet, dazu führen, dass Schulen schließen, der Verkauf von Händedesinfektionsmitteln steigt und Reisende zu Hause bleiben. Aber ist es wirklich besser, soziale und geschäftliche Interaktionen mit unseren Nachbarn zu unterbrechen, als das Risiko einzugehen, krank zu werden?

"Infektionskrankheiten können bedeuten, Kompromisse zwischen den Risiken und Belohnungen einer Begegnung mit anderen einzugehen", sagt Eli Fenichel, ein Wissenschaftler der Arizona State University. „Es ist entscheidend, dass wir die Rolle klarer verstehen, die menschliche Entscheidungen bei der Übertragung von Krankheiten spielen."

Fenichel, Professor an der School of Life Sciences der ASU und Hauptautor, ist einer von fünf ASU-Wissenschaftlern in einer transdisziplinären Arbeitsgruppe, die ein besseres Modell zum Verständnis der Rolle des adaptiven menschlichen Verh altens bei der Ausbreitung von Krankheiten entwickelt hat. Die Arbeit der Gruppe erscheint diese Woche in der Online-Ausgabe der Zeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Mathematische Modelle werden häufig verwendet, um Krankheiten vorherzusagen und wissenschaftlich fundierte Ansätze zur Verbesserung der öffentlichen Gesundheit zu entwickeln. Obwohl Verh altensänderungen seit den Seuchen des Mittel alters eine primäre menschliche Abwehr gegen Krankheiten sind, haben Verh altensänderungen erst vor kurzem die Aufmerksamkeit von Epidemiologen auf sich gezogen, die mit der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und der Bereitstellung wissenschaftlicher Leitlinien für die öffentliche Gesundheitspolitik beauftragt sind.

In dieser PNAS-Studie weisen die Autoren darauf hin, dass traditionelle epidemiologische Modelle davon ausgehen, dass das Verh alten der Menschen angesichts eines Krankheitsrisikos konstant bleibt, und keine genaue Bewertung von Entscheidungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zulassen, die Verh altensänderungen oder „soziale Distanzierung“fördern „Politik.

Bei einem Ausbruch einer schweren Krankheit verlassen sich Epidemiologen auf eine Messung namens „R0“oder R-naught, um die Übertragbarkeit eines Virus oder eines anderen Krankheitserregers in einer Population zu quantifizieren und Impf- oder Behandlungsprogramme festzulegen. Nach dem Modell der Autoren ist R0 allein ein unzuverlässiges Maß, wenn das Krankheitsrisiko das menschliche Verh alten verändert.

Fenichel sagt, dass Menschen den zwischenmenschlichen Beziehungen unterschiedliche Werte beimessen, basierend auf einer Vielzahl von Überlegungen, und wie sie handeln, hängt von diesem Wert ab. „Verh altensbeschränkungen können als Steuer auf Interaktionen wirken und müssen berücksichtigt werden“, sagt Fenichel. "Zum Beispiel ist ein Vorschlag von Gesundheitsbeamten, sich mit der Faust zu schlagen, anstatt sich die Hand zu geben, in informellen Situationen gut. Aber wenn Sie ein Vorstellungsgespräch haben, kann dieses Verh alten kostspielig sein."

Außerdem bemerkt Co-Autor Carlos Castillo-Chavez: „Verschiedene Menschen aus verschiedenen Kulturen reagieren unterschiedlich auf Bedrohungen durch Krankheiten.Als Bürger eines globalen Dorfes müssen wir das kollektive Verh alten und die individuellen Entscheidungen, die Menschen treffen, wenn sie mit Krankheitsrisiken konfrontiert sind, besser verstehen." Castillo-Chavez ist Professor an der School of Human Evolution and Social Change am College of Liberal Arts and ASU Wissenschaften.

Das neue Modell berücksichtigt Kompromisse, die Menschen eingehen, wenn sie das Risiko der Exposition gegenüber Krankheiten gegenüber den Vorteilen der Interaktion mit anderen Menschen abwägen. Der Nutzen einer guten Gesundheit ist nur ein Teil eines Gesamtindexes der Zufriedenheit oder des „Nutzens“oder des „Wohlbefindens“. Dies gilt insbesondere dann, wenn die meisten Menschen keine dauerhaften Nebenwirkungen von einer Krankheit erwarten.

Wie wirkt sich das auf gesellschaftlicher Ebene aus? Bei einem simulierten Ausbruch senkt eine kleine Erhöhung des Preises für zwischenmenschliche Kontakte die Spitzenprävalenz der Krankheit leicht. Es infizieren sich etwas weniger Menschen und der soziale Nutzen wird erhöht. Ein weiterer Anstieg des Kontaktpreises, der dazu führt, dass Einzelpersonen noch weniger Kontakte knüpfen, kann verhindern, dass noch mehr Menschen krank werden; Dies kann jedoch den Gesamtnutzen für die Gesellschaft verringern.

"Unser Modell ermöglicht es uns, das Verh alten einzubeziehen und zeigt, wie Verh altensanreize die Dynamik einer Krankheit beeinflussen können", sagt Fenichel.

Die Forscher hoffen, dass ihr Modellierungsrahmen dazu beiträgt, effektivere und kostengünstigere Reaktionen der öffentlichen Gesundheit auf Infektionskrankheiten zu schaffen.

"Diese Arbeit sollte einen neuartigen Ansatz für die herausfordernde Aufgabe bieten, dynamisches Bevölkerungsverh alten in Übertragungsmodellen von Infektionskrankheiten zu erfassen", sagt Gerardo Chowell, ein mathematischer Epidemiologe an der School of Human Evolution and Social Change der ASU und Forscher am Fogarty Internationales Zentrum an den National Institutes of He alth.

Die Forschung für die PNAS-Veröffentlichung wurde von einer interdisziplinären Gruppe von Epidemiologen, Ökonomen, Ökologen und Mathematikern durchgeführt - alle Teil der SPIDER-Arbeitsgruppe (Synthesizing and Predicting Infectious Disease While Accounting for Endogenous Risk) am National Institute für Mathematische und Biologische Synthese (NIMBioS).

"Diese Arbeit weist darauf hin, wie wichtig es ist, individuelle Verh altensweisen auf der Grundlage persönlicher wirtschaftlicher Entscheidungen in die Analyse sozialer Reaktionen auf Krankheiten einzubeziehen", sagt NIMBioS-Direktor Louis Gross. „Der neue mathematische Rahmen der SPIDER-Arbeitsgruppe, der Feedback-Antworten zwischen Einzelpersonen und ihre Wahrnehmung von Krankheiten und wirtschaftlichen Risiken einbezieht, ist eine äußerst nützliche Methode, um die öffentliche Gesundheitspolitik mit einem Grad an Allgemeingültigkeit zu bewerten, der mit komplexeren Rechenmodellen nicht ohne weiteres verfügbar ist.“

Die anderen Mitglieder der SPIDER-Arbeitsgruppe, die das Papier mitverfasst haben, sind M. Graziano Ceddia von der University of Reading, Paula Andrea Gonzalez Parra von der University of Texas in El Paso, Graham J. Hickling von NIMBioS und the Center for Wildlife He alth an der University of Tennessee, Garth Holloway von der University of Reading, Richard D. Horan von der Michigan State University, Benjamin Morin von der Arizona State University, Charles Perrings von der Arizona State University, Michael Springborn von der University of California, Davis, Leticia Velazquez von der University of Texas at El Paso und Cristina Villalobos von der University of Texas-Pan American.

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