Nowy Jork i Kalifornia "mogły już osiągnąć odporność stadną"

Prof. Last z Wydziału Oprogramowania i Inżynierii Systemów Informacyjnych BGU od 20 lat zajmuje się analizą danych medycznych. Jego ostatnie odkrycia opierają się na modelu SIR Dynamics Infection, który jest używany do określania scenariuszy COVID-19.

W ramach tego modelu populacja jest przypisywana do przedziałów z etykietami: S, I lub R (wrażliwi, zakaźni lub ozdrowieńcy). Dzięki takim modelom, można obserwować, jak różne interwencje dotyczące zdrowia publicznego mogą wpływać na rozprzestrzenianie się epidemii - i na przykład wybrać najbardziej efektywną metodę wykorzystania ograniczonej liczby szczepionek w danej populacji.

Zgodnie z modelem SIR, pod koniec czerwca stan Nowy Jork był bliski osiągnięcia odporności stadnej, określanej przez współczynnik reprodukcji wirusa mniejszy od 1. Biorąc pod uwagę stały spadek zgłaszanych współczynników umieralności od tego czasu, podstawowy współczynnik reprodukcji przy obecnych ograniczeniach dystansowania społecznego wyniósł 1,14. Podstawowy współczynnik reprodukcji to średnia liczba wtórnych infekcji, które zakażona osoba spowoduje w całkowicie podatnej populacji.

W tym czasie w Nowym Jorku odnotowano około 400 000 potwierdzonych przypadków, co wskazuje na 2,4 miliona (6 razy więcej) rzeczywistych zakażeń (wyliczone na podstawie wyników testów serologicznych przeprowadzonych w tym stanie). Prof. Last mówi, że wyniki te są podobne do jego szacunków dla Kalifornii i Izraela.

"Wydaje się, że w Kalifornii odporność stadna została osiągnięta około 15 lipca, a nieco ponad 10 proc. tamtejszej populacji (4,05 mln) jest zakażonych" - wyjaśnia. "Oznacza to, że podstawowy współczynnik reprodukcji R0 przy obecnych ograniczeniach wynosi tylko 1,1" - dodaje.