Studie legt nahe, dass die R-Rate zur Verfolgung einer Pandemie zugunsten von „Nowcasts“fallen gelassen werden sollte

Studie legt nahe, dass die R-Rate zur Verfolgung einer Pandemie zugunsten von „Nowcasts“fallen gelassen werden sollte
Studie legt nahe, dass die R-Rate zur Verfolgung einer Pandemie zugunsten von „Nowcasts“fallen gelassen werden sollte
Anonim

Als die COVID-19-Pandemie im Jahr 2020 auftauchte, wurde die R-Rate zu einer bekannten Abkürzung für die Reproduktion der Krankheit. Eine neue Studie legt jedoch nahe, dass es Zeit für „A Farewell to R“ist, zugunsten eines anderen Ansatzes, der auf der Wachstumsrate von Infektionen und nicht auf Ansteckungsgefahr basiert.

Die im Journal of the Royal Society Interface veröffentlichte und von Forschern der University of Cambridge geleitete Studie basiert auf Zeitreihenmodellen, die mit klassischen statistischen Methoden entwickelt wurden. Die Modelle produzieren Nowcasts und Prognosen der täglichen Zahl neuer Fälle und Todesfälle, die sich bereits bei der Vorhersage neuer COVID-19-Wellen und -Spitzen in Deutschland, Florida und mehreren Bundesstaaten Indiens als erfolgreich erwiesen haben.

Die Studie wurde gemeinsam von Andrew Harvey und Paul Kattuman verfasst, deren Zeitreihenmodell, das als Harvey-Kattuman-Modell bekannt ist und den Verlauf von Epidemien widerspiegelt, letztes Jahr in einem in Harvard Data Science Review veröffentlichten Artikel vorgestellt wurde.

"Der grundlegende R-Satz verliert schnell an Nützlichkeit, sobald eine Pandemie beginnt", sagte Kattuman von der Cambridge Judge Business School. „Die grundlegende R-Rate betrachtet die Anzahl der Infektionen, die voraussichtlich von einer einzigen infektiösen Person in einer vollständig anfälligen Bevölkerung verursacht werden, und diese ändert sich, wenn sich die Immunität aufbaut und Maßnahmen wie soziale Distanzierung verhängt werden.“

In späteren Stadien einer Pandemie schlussfolgern die Forscher, dass die Verwendung der effektiven R-Rate, die diese Faktoren berücksichtigt, ebenfalls nicht der beste Weg ist: Der Fokus sollte nicht auf der Ansteckungsgefahr liegen, sondern auf der Wachstumsrate von neue Fälle und Todesfälle, die zusammen mit ihrem vorhergesagten Zeitverlauf untersucht werden, damit ein Verlauf vorhergesagt werden kann.

"Dies sind die Zahlen, die den politischen Entscheidungsträgern wirklich dabei helfen, die entscheidenden Entscheidungen zu treffen, die hoffentlich Leben retten und überfüllte Krankenhäuser verhindern werden, wenn sich eine Pandemie ausbreitet – die, wie wir bei COVID-19 gesehen haben, über Monate hinweg auftreten kann und sogar Jahren", sagte Kattuman. "Die durch dieses Zeitreihenmodell generierten Daten haben sich bereits in Ländern auf der ganzen Welt als genau und effektiv erwiesen."

Die Studie untersucht Wellen und Spitzen bei der Verfolgung einer Epidemie und stellt fest, dass nach dem Höhepunkt einer Epidemie die täglichen Fälle zu sinken beginnen, da die politischen Entscheidungsträger versuchen, zu verhindern, dass sich neue Spitzen in Wellen verwandeln. Die Überwachung von Wellen und Spitzen wirft verschiedene Probleme auf, vor allem, weil eine Welle für eine ganze Nation oder ein relativ großes geografisches Gebiet gilt, während eine Spitze lokal begrenzt ist.

Daher kann ein lokalisierter Ausbruch in einem Land mit niedrigen nationalen Infektionszahlen zu einem Anstieg der nationalen R-Rate führen, wie es im Juni 2020 in der Region Westfalen in Deutschland nach einem Ausbruch in einem Fleischverarbeitungsbetrieb der Fall war.Diese Art von Sprung weist jedoch nicht darauf hin, dass sich die Art und Weise, wie sich die Infektion ausbreitet, plötzlich geändert hat, und hat daher nur wenige Auswirkungen auf die allgemeine Politik.

Das Harvey-Kattuman-Modell wurde in zwei Tracker adaptiert. Die beiden Cambridge-Akademiker arbeiteten mit dem National Institute of Economic and Social Research zusammen, um einen britischen Tracker zu erstellen, der zweiwöchentlich vom National Institute of Economic and Social Research veröffentlicht wird. Darüber hinaus produzieren sie einen Indien-Tracker, der vom Centre for He alth Leadership and Excellence der Cambridge Judge Business School veröffentlicht wird. Pandemieverlaufsprognosen auf Distriktebene, die das Modell verwenden, werden von politischen Entscheidungsträgern im Bereich der öffentlichen Gesundheit in drei Bundesstaaten Indiens – Punjab, Tamil Nadu und Kerala – verwendet, um Regionen mit hohem Risiko zu identifizieren und Maßnahmen zur Eindämmung und Lockerung festzulegen.

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