Журнал клинических исследований и биоэтики

Абстрактный

Влияние симптоматической скорости на распространение COVID-19, оцененное с помощью гибкой компартментной модели

Хироо Омори

Для COVID-19 многие инфицированные люди проявляют симптомы после окончания латентного периода и должны быть изолированы от общества. После окончания периода изоляции они становятся выздоровевшими людьми, имеющими иммунитет, и возвращаются в общество. Таким образом, они способны заражать восприимчивых людей только в течение латентного периода. Однако некоторые инфицированные люди остаются бессимптомными в течение периода выздоровления, который включает латентный период. Они заразны, но не изолированы, они остаются в обществе и продолжают заражать восприимчивых людей в течение периода выздоровления, вызывая увеличение числа инфицированных людей, хотя они становятся выздоровевшими людьми, которые также имеют иммунитет в обществе после окончания периода выздоровления. Число «симптоматических и изолированных» инфицированных людей и/или «бессимптомных и остающихся» инфицированных людей контролируется частотой симптомов. Таким образом, частота симптомов влияет на число инфекционных людей, продолжающих заражать восприимчивых людей в обществе. В то же время частота симптомов влияет на число изолированных людей и, как следствие, на число выздоровевших людей и население, исключая людей, содержащихся в изоляции. Поскольку на частоту контактов между инфицированными и восприимчивыми лицами влияет как число выздоровевших лиц, вернувшихся в сообщество, так и численность населения, исключая лиц, содержащихся в изоляции, частота симптомов также влияет на частоту контактов. А именно, частота симптомов влияет не только на число инфицированных лиц, но и на частоту контактов. Эта частота симптомов может меняться в зависимости от характеристик вируса и/или состояния здоровья инфицированных лиц. Однако частота симптомов может быть изменена в середине периода инфекции политическими и медицинскими вмешательствами, поскольку частота симптомов фактически означает частоту изоляции, а частота изоляции и/или число изолированных лиц могут определяться некоторыми политическими и/или медицинскими вмешательствами, вызванными, например, возможностями больничной помощи. Таким образом, оценка влияния частоты симптомов может предоставить справочные материалы для политических и/или медицинских мер. Влияние вакцинации и изоляции с помощью ПЦР также изучалось для случаев с различными частотами симптомов. Результаты оценки с помощью гибкой модели отсеков, которая представляет собой модель, включающую показатель симптоматики как член в уравнении расчета и способную оценить влияние изолированных/выздоровевших лиц на распространение COVID-19, показывают, что небольшая разница в показателе симптоматики приводит к большой разнице в количестве инфицированных лиц и продолжительности инфекции. Тесты вакцинации и полимеразной цепной реакции (ПЦР) оказались эффективными в снижении количества инфицированных лиц для случаев с любыми показателями симптоматики