Отслеживание тенденций COVID-19 в сильно пострадавших штатах

Tracking COVID-19 trends in hard-hit states0

Николас Уокер, ЛГУ

Исследователи из Университета штата Луизиана применили вычислительные модели для изучения уровня инфицирования в связи с мерами социального дистанцирования.

Newswise — в настоящее время в США насчитывается более 10 миллионов подтвержденных случаев заболевания и более 240 000 жертв, приписываемых COVID-19, исследователи из Университета штата Луизиана применили вычислительные модели для изучения уровня инфицирования в связи с мерами социального дистанцирования. Их статья «влияние мер по смягчению последствий на распространение COVID-19 в сильно пострадавших штатах США» была недавно опубликована в журнале PLOS ONE.

Это исследование собирает данные по каждому штату в США и вычисляет изменение уровня инфицирования до и после введения мер социальной дистанции прошлой весной.

«Мы исследуем изменение уровня инфицирования из-за усилий по смягчению последствий и подсчета смертности и инфицирования в рамках проекта до сентября 2020 года для некоторых наиболее сильно пострадавших штатов: Нью-Йорка, Нью-Джерси, Мичигана, Массачусетса, Иллинойса и Луизианы», — сказала соавтор Хуана Морено, доцент кафедры физики и астрономии ЛГУ и Центра вычислений и технологий.

Многие из существующих прогнозных моделей развития COVID-19, особенно после принятия мер по смягчению последствий, частично опираются на экстраполяцию данных, собранных в других странах. Однако понимание последствий усилий по смягчению последствий на основе местных данных имеет важное значение, поскольку данные, экстраполированные из других областей, могут быть ненадежными. Поскольку государства и страны применяют различные меры социального дистанцирования, последствия борьбы с пандемией просто не могут быть переведены между регионами.

«Взаимодействие между людьми сложно и часто трудно моделировать на индивидуальном уровне. Задача аналогична исследованию большого ансамбля частиц, где наблюдение за движением каждой частицы практически невозможно. Аппроксимация среднего поля часто используется для изучения больших популяций путем грубого зерения отдельных или микроскопических деталей к популяции или макроскопическому усредненному количеству»,-сказал ведущий автор Ка-Минг там, доцент кафедры физики и астрономии ЛГУ.

Благодаря нынешним усилиям по смягчению последствий пять из этих шести штатов, за исключением Иллинойса, сократили свое базовое воспроизводственное число до величины менее единицы, остановив экспоненциальный рост пандемии.

«Уровень инфицирования является важным показателем эволюции эпидемии. Если он больше единицы, то число инфекций растет экспоненциально», — говорит Николас Уокер, выпускник факультета физики и астрономии ЛГУ и нынешний аспирант. «Мы обнаружили, что уровень заражения существенно подавляется мерами социального дистанцирования. Почти во всех штатах уровень заражения к концу апреля упал ниже единицы.»

Анализ, проведенный исследователями, ясно показывает снижение уровня инфицирования после принятия мер государственной политики, таких как социальное дистанцирование и приказы оставаться дома.

«В настоящее время мы работаем над последствиями повторного открытия и тем, как политика повторного открытия в разных штатах повлияла на число погибших», — сказал Морено. «Наш текущий анализ показывает, что мандат маски для лица является наиболее важной политикой для снижения числа смертей.»

###

СМ. ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Коронавирус-2