ทำนายCOVID-19 : การใช้แบบจำลองในเคนยาจะเป็นอย่างไร

ทำนายCOVID-19 : การใช้แบบจำลองในเคนยาจะเป็นอย่างไร

เนื่องจากรัฐบาลเคนยายังคงค้นหาผู้ติดเชื้อ COVID-19 เพิ่มขึ้น ตรวจคนจำนวนมากขึ้น และติดตามผู้ที่สัมผัสกับผู้ติดเชื้อ จำนวนผู้ติดเชื้อCOVID -19 ในเคนยาคาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลง เพื่อให้รัฐบาลประสบความสำเร็จในการจัดการกับโรคระบาด รัฐบาล จำเป็นต้องเข้าใจว่าไวรัสที่เป็นสาเหตุของโรคติดต่อได้อย่างไร และมาตรการบรรเทาผลกระทบนั้นได้ผลหรือไม่ เนื่องจากต้องใช้เวลาในการรับข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริง แบบจำลองโรคติดเชื้อจึงเป็นแนวทางที่มีประโยชน์ในการช่วยเจ้าหน้าที่ใน

การเตรียมตัวและรับมือ พวกเขาให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่อาจเกิดขึ้น

โดยพื้นฐานแล้ว แบบจำลองสามารถช่วยขัดขวางการแพร่กระจายของไวรัสได้โดยการคาดคะเนว่ามีแนวโน้มที่การแพร่เชื้อจะเกิดขึ้นที่ใด และการสื่อสารสาธารณะเกี่ยวกับความเสี่ยง จากนั้นจึงสามารถควบคุมได้

รับข่าวสารที่เป็นอิสระ เป็นอิสระ และอิงตามหลักฐานสิ่งสำคัญคือต้องสร้างสิ่งเหล่านี้อย่างรวดเร็ว COVID-19 คาดว่าจะมีอัตราการเสียชีวิตอย่างหยาบ (จำนวนผู้เสียชีวิตที่รายงานหารด้วยกรณีที่รายงาน) อยู่ระหว่าง 3% ถึง 4% สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าแตกต่างกันในบางประเทศ ความคลาดเคลื่อนอาจเกิดขึ้นเนื่องจากไม่มีการรายงานกรณีหรือเนื่องจากขาดการทดสอบ

ตามความรู้ของฉัน ยังไม่ชัดเจนว่ารัฐบาลเคนยาใช้แบบจำลองใด โปรโตคอลการแบ่งปันข้อมูลของพวกเขาขาดความโปร่งใส ดังนั้นจึงมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับสถานะของโรคภายในประเทศ

มีแบบจำลองโรคติดเชื้อต่าง ๆ หนึ่งในนั้นคือแบบจำลอง SEIR แบบจำลองนี้อธิบายโดยนักคณิตศาสตร์เป็นครั้งแรกในปี พ.ศ. 2512 โดยดูที่ปัจจัย 4 ประการ ได้แก่ คนที่อ่อนแอ สัมผัสเชื้อ ติดเชื้อ หายแล้ว เป็นส่วนขยายของแบบจำลอง SIR (อ่อนแอ ติดเชื้อ หายแล้ว) แบบคลาสสิก ซึ่งพัฒนาขึ้นในปี 1927 แบบจำลอง SEIR เพิ่มส่วนที่สี่: บุคคลที่สัมผัสเชื้อซึ่งติดเชื้อแต่ยังไม่ติดเชื้อ

แบบจำลองนี้เพิ่งใช้กับ COVID-19 ในเมืองอู่ฮั่น ซึ่งเป็นเมืองที่เกิดโรคครั้งแรกของจีน ช่วย ร่าง การแทรกแซงที่จำเป็นเพื่อลดจำนวนผู้ที่เสี่ยงต่อการติดเชื้อไวรัส แบบจำลอง SEIR ยังใช้ในการทำนายการแทรกแซงระหว่างการระบาดใหญ่ของไข้หวัดใหญ่ 2009 ในสหรัฐอเมริกา

นอกจากนี้ยังตรวจสอบว่าผู้คนเคลื่อนไหวได้เร็วเพียงใดจาก

การสัมผัสจากผู้สัมผัส จากผู้ติดเชื้อ และจากผู้ติดเชื้อจนหายดี สนับสนุนการเตรียมพร้อมด้านสาธารณสุขและการวางแผนรับมือโดยปรับปรุงการเฝ้าระวัง โดยบ่งชี้ว่ามีความเป็นไปได้เพียงใดที่จะควบคุมไวรัส และควรให้ความสำคัญกับทรัพยากรใดเมื่อการระบาดเริ่มต้นขึ้น

นี่เป็นแบบจำลองที่ได้รับความนิยมสำหรับการระบาดใหญ่ เนื่องจากให้สถานการณ์จริงเกี่ยวกับรูปแบบการแพร่กระจายของโรค ในขณะเดียวกันก็คาดการณ์ประสิทธิผลของการแทรกแซงต่างๆ

ในการสร้างแบบจำลอง SEIR ที่คาดการณ์ความเสี่ยงและการแพร่กระจาย จำเป็นต้องมีข้อมูลบางส่วน

S หมายถึง อ่อนแอ:เนื่องจากไวรัสเป็นชนิดใหม่ เราจึงถือว่าทุกคนในครัวเรือนของเคนยามีความอ่อนไหว ทำให้พวกเขาเสี่ยงต่อการติดเชื้อ

E สำหรับสัมผัส:นี่คือประชากรที่อาจสัมผัสและฟักตัวของโรค แต่อาจไม่แสดงอาการ – เรียกอีกอย่างว่าไม่แสดงอาการ

I สำหรับผู้ติดเชื้อ:จากนั้นเราต้องหาว่าผู้ติดเชื้อสามารถแพร่เชื้อได้กี่คน สิ่งนี้เรียกว่าหมายเลขการสืบพันธุ์พื้นฐาน ซึ่งรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนวันที่พวกเขาติดเชื้อ จำนวนผู้ติดเชื้อที่สัมผัสในช่วงเวลาหนึ่ง และอัตราที่ผู้คนจะติดเชื้อ การแพร่ระบาดจะดำเนินต่อไปหากจำนวนการสืบพันธุ์พื้นฐานสูงกว่าหนึ่ง กล่าวอีกนัยหนึ่งแต่ละคนแพร่เชื้อให้ผู้อื่นมากกว่าหนึ่งคน

การศึกษาล่าสุดในอู่ฮั่นประเมินว่าจำนวนการสืบพันธุ์ของ COVID-19 คือ 3.58 ซึ่งหมายความว่า โดยเฉลี่ยแล้ว ผู้ติดเชื้อ 1 คนสามารถแพร่เชื้อไปยังผู้อื่นได้ 4 คน เนื่องจากประชากรของเคนยาขาดภูมิคุ้มกันต่อ COVID-19 ในระยะนี้ เราจึงสันนิษฐานว่าน่าจะเป็นเช่นเดียวกัน

R สำหรับการรักษาหายหรือนำออก:การรักษาผู้ป่วยในโรงพยาบาลและการบังคับใช้ข้อจำกัดต่างๆ จะชะลอการแพร่กระจายของโรค นำไปสู่การฟื้นตัวและเป็นไปได้ที่จะเกิด “ภูมิต้านทานฝูง” หรือการดื้อยาในประชากร

ข้อมูลจากโมเดล SEIR สามารถรองรับโดยแผนที่เพื่อระบุ “ฮอตสปอต” เมื่อประกอบเข้ากับกรณีรายวัน การเสียชีวิต และการรักษาแล้ว พื้นที่เหล่านี้จะเน้นไปที่ความเสี่ยงของการแพร่กระจายสูงหรือมีแนวโน้ม พวกเขาสามารถแจ้งการตัดสินใจว่าควรมีการแทรกแซงที่ใดและในระดับใด

ความท้าทาย

ในเคนยา กระทรวงสาธารณสุขมีหน้าที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้ป่วยโควิด-19 ทีมเฝ้าระวังและตอบโต้โรคแบบบูรณาการรวบรวมข้อมูลการเฝ้าระวังและห้องปฏิบัติการตามกรณีที่เป็นไปได้และการติดตามผู้สัมผัส คณะกรรมการรับมือเหตุฉุกเฉินแห่งชาติเกี่ยวกับโคโรนาไวรัสได้รับคำสั่งให้ประสานงานโดยรวม

อย่างไรก็ตาม ในช่วงที่เกิดโรคระบาด มีความท้าทายอย่างมากในการรวบรวมแบบจำลองเหล่านี้ เช่น ข้อมูลที่ขาดหายไป

ในกรณีของเคนยา จำนวนผู้ป่วยที่ติดเชื้อจริงอาจแตกต่างจากจำนวนผู้ป่วยที่รายงาน เนื่องจากระบบการเฝ้าระวังที่อ่อนแอ การติดตามผู้สัมผัสที่ไม่ดีและการตรวจจับผู้ป่วยที่ใช้งานอยู่ การทดสอบที่ช้าและการวินิจฉัยทางคลินิก นอกจากนี้ยังมีความท้าทายเพิ่มเติมในกรณีของการระบาดใหญ่นี้ สำหรับผู้ที่ไม่แสดงอาการ

ข้อมูลที่หายากมีอยู่เฉพาะในหมวดหมู่ที่ติดเชื้อและกู้คืนเท่านั้น มีความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับการตรวจทางเซรุ่มวิทยา สิ่งเหล่านี้พบแอนติบอดีในเลือด ซึ่งเป็นโมเลกุลที่สร้างโดยระบบภูมิคุ้มกันเพื่อตอบสนองต่อการโจมตีของเชื้อโรค และจะวัดว่าไวรัสแพร่กระจายไปมากน้อยเพียงใดและจำนวนคนที่ฟื้นตัว

เมื่อเราได้รับข้อมูลนี้ แบบจำลองสามารถมีบทบาทสำคัญในการควบคุมการแพร่ระบาด โดยแจ้งการตัดสินใจที่สำคัญ

credit: vwgrouplitigation.com
redemptionreg.com
idiotcollective.com
careyrockland.com
southernflattrackleague.com
mantasdemudanzas.com
newyorklovesmountains.org
painkillerawareness.org
sissidebeauregard.com
chucklebrain.com
axisbanklogin.net
coloquiosdelapuntadelamona.org
klasaa.net