Grippeausbrüche modelliert durch neue Studie von Unterrichtsplänen

Grippeausbrüche modelliert durch neue Studie von Unterrichtsplänen
Grippeausbrüche modelliert durch neue Studie von Unterrichtsplänen
Anonim

Klassenlisten in Kombination mit der Theorie der menschlichen Vernetzung können ein klareres Bild davon vermitteln, wie sich Infektionskrankheiten wie die Influenza in einer geschlossenen Gruppe von Menschen und sogar in der gesamten Bevölkerung ausbreiten können. Marcel Salathé von der Penn State University, ein Assistenzprofessor für Biologie, und Timo Smieszek, ein Postdoktorand, haben eine kostengünstige, aber effektive Methode zur Bestimmung entwickelt, die Stundenplandaten für eine Gemeinschaft von Schülern, Lehrern und Mitarbeitern verwendet wie man Strategien zur Krankheitsbekämpfung darauf ausrichtet, welche Personen die Infektion am wahrscheinlichsten verbreiten.

Die Ergebnisse der Studie werden diese Woche als "Editor's Pick" in BioMed Centrals Open-Access-Online-Journal BMC Medicine hervorgehoben. Die Zeitschrift veröffentlicht auch einen Kommentar zu der Studie, der von Gerardo Chowell, Mitglied des Redaktionsausschusses von BMC Medicine und außerordentlicher Professor an der Arizona State University, und Cecile Viboud verfasst wurde. Sowohl Chowell als auch Viboud sind Forscher für Epidemiologie und Bevölkerungsstudien an den U.S. National Institutes of He alth.

Die neuen Ergebnisse des Teams bauen auf früheren Forschungen in Salathés Labor auf, die sich mit der Herausforderung befassten, die Anzahl der krankheitsverbreitenden persönlichen Interaktionen innerhalb einer geschlossenen Gruppe von Menschen zu zählen. „Theoretisch wissen wir, dass Menschen mit vielen anderen Menschen in Kontakt kommen, dass die Interaktionen unterschiedlich lang sind und dass jeder Kontakt eine Gelegenheit für die Ausbreitung einer Krankheit über kleine Tröpfchen ist, die sich von der Nase oder dem Mund einer Person zur anderen ausbreiten.“sagte Salathé.„Aber es ist sehr mühsam und unzuverlässig, die Leute zu fragen: ‚Mit wie vielen verschiedenen Menschen hatten Sie heute Kontakt und wie lange?' Wir wussten, dass wir die Anzahl der persönlichen Kontakte systematisch ermitteln mussten."

In einer Forschungsstudie aus dem Jahr 2010 baten Salathé und sein Team Freiwillige an einer High School, einen Schultag damit zu verbringen, streichholzschachtelgroße Sensorgeräte – sogenannte Motes – an Lanyards um den Hals zu tragen. Wie ein Mobiltelefon war jeder Partikel mit seiner eigenen eindeutigen Tracking-Nummer ausgestattet, und jeder Partikel war darauf programmiert, in 20-Sekunden-Intervallen Funksignale zu senden und zu empfangen, um die Anwesenheit anderer Partikel in der Nähe aufzuzeichnen. Die Freiwilligen wurden dann gebeten, einfach ihrem Tag nachzugehen, indem sie am Unterricht teilnahmen, durch die Hallen gingen und sich mit anderen Leuten unterhielten. Am Ende des Tages sammelte das Team von Salathé die Partikel und zeichnete auf, wie viele Interaktionen von Partikel zu Partikel stattgefunden hatten und wie lange jede Interaktion gedauert hatte.

Jetzt haben Salathé und Smieszek in ihrer neuen Studie mögliche krankheitsverbreitende Wechselwirkungen mit einem anderen System untersucht und aufgezeichnet.„Der Einsatz von Motes ist teuer und mühsam“, erklärt Smieszek. „Wir wussten, dass wir, um größere und zahlreichere Studien in der realen Welt durchführen zu können, einen einfacheren Weg finden mussten, um Daten darüber zu erh alten, wie Menschen in Gemeinschaften interagieren. Hier kamen Unterrichtspläne ins Spiel.“Die Teammitglieder sammelten Daten aus Klassenlisten und formulierten einen „Kolokationsrang“– die kumulierte Zeit, in der jede Person potenziell anderen Personen ausgesetzt ist – für alle Schüler, Lehrer und Mitarbeiter an einer weiterführenden Schule. Diese Kollokationsränge wurden aus Informationen über jede Klasse berechnet, die an der Schule unterrichtet wurde – welcher Lehrer die Klasse unterrichtete, der Raum, in dem die Klasse unterrichtet wurde, die Unterrichtszeit der Klasse und die Anzahl der Schüler, die in der Klasse eingeschrieben waren. „Wie zu erwarten war, hatten Schüler viel mehr potenzielle Belastungen als Lehrer, während Hausmeister und Büroangestellte, die dazu neigen, ohne viele enge Interaktionen alleine zu arbeiten, noch weniger hatten“, sagte Smieszek.

Die Teammitglieder verglichen dann ihre neuen Stundenplandaten mit einem Computermodell, das sie aus der früheren Motes-Studie entwickelt hatten. Salathé erklärte, dass die Motes-Studie als äußerst zuverlässiges Modell für Interaktionen in der realen Welt dienen kann, gegen die andere Salathé sagten. „Auf der anderen Seite sind Klassenzimmerdaten etwas unschärfer, weil sie keine Informationen über Interaktionen zwischen den Klassen, Toilettenpausen und mögliche Abwesenheiten liefern. Wir haben jedoch festgestellt, dass beim Vergleich der Ergebnisse aus beiden idealerweise alle Personen geimpft sein sollten gegen eine Infektionskrankheit", sagte Salathé. „Aber eine 100-prozentige Impfung ist oft nicht realistisch, deshalb verlassen wir uns stattdessen auf die ‚Herdenimmunität‘– eine Immunität auf Bevölkerungsebene, die eintritt, wenn eine kritische Masse geimpft wurde.“Die Teammitglieder hoffen auch, dass ein ähnliches System entwickelt werden könnte, um andere Krankheitsnetzwerke zu untersuchen; zum Beispiel Universitäten, Arbeitsplätze oder sogar Gemeinschaften im Allgemeinen.

"Eines der größten Hindernisse für Forscher, die die Ausbreitung von Infektionskrankheiten untersuchen, besteht darin, herauszufinden, wie Netzwerke strukturiert sind und welche Personen am stärksten gefährdet sind", fügte Smieszek hinzu."Methoden, die sich auf Netzwerkinformationen stützen, die durch Motes oder Umfragen gesammelt werden können, sind teuer und erfordern viel Koordination von Freiwilligen. Unsere Methode ist sowohl billig als auch einfach und zuverlässig und spiegelt echte Muster wider."

Die Forschung wurde durch ein Stipendium des Deutschen Akademischen Austauschdienstes (DAAD), ein Branco-Weiss-Stipendium und die National Science Foundation finanziert.

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