Koronavirüsün Seyrini Tahmin Etme Matematiği

[™ Admin]

Koronavirüsün Seyrini Tahmin Etme Matematiği

Epidemiyologlar, politika yapıcıların Covid-19 salgınının önüne geçmelerine yardımcı olmak için karmaşık modeller kullanıyorlar.

Fakat denklemlerden kararlara sıçramak çok uzun zaman alıyor.

Son birkaç gün içinde New York'un hastaneleri tanınmaz hale geldi. Yeni koronavirüs hastalığına yakalanan binlerce hasta acil servislere ve yoğun bakım ünitelerine girdiler. Seattle'da 3.000 mil uzaklıktan Lisa Brandenburg sahnelerin ortaya çıkmasını izlerken - izolasyon koğuşları lobilerde bir araya geldi, Covid-19 hastalarını geçici çöp torbası önlüklerinde, hemşireler dışarıda sokakta boşta duran buzdolabında durduramadı - kendini durduramadı düşünmekten: “Bu biz olabiliriz.”

Modeller yanlışsa, olabilir.

Geçtiğimiz haftaya kadar, Seattle ABD'deki Covid-19 salgınının merkezi olmuştu. ABD'li sağlık görevlileri, ülkenin Ocak ayındaki ilk vakasını ve bir ay sonra ilk ölümünü doğruladı. Washington Üniversitesi Tıp Hastaneleri ve Klinikleri Başkanı olarak Brandenburg, her yıl yarım milyondan fazla hastayı tedavi eden bölgenin en büyük sağlık ağını yönetmektedir. Mart ayı başlarında, o ve birçok halk sağlığı otoritesi, Fred Hutchinson Kanser Araştırma Merkezi'ndeki hesaplama biyologları tarafından üretilen acil bir raporla sarsıldı. Genetik veri analizi virüsün haftalarca Seattle bölgesinde sessizce dolaştığını ve en az 500 ila 600 kişiyi enfekte ettiğini gösterdi. Şehir bir saatli bomba idi.

Seattle belediye başkanı sivil olağanüstü hal ilan etti. Yöneticiler okulları kapatmaya başladılar. Kral ve Snohomish ilçeleri 250'den fazla kişinin toplanmasını yasakladı. Space Needle karardı. Seattlelılar daha fazlasını yapmaları gerekip gerekmediğini merak ettiler ve valiye eyalet çapında bir barınma kararı vermeleri için dilekçe verdiler. Ancak Brandenburg çok acımasız sorularla kaldı: Kaç kişi hastaneye kaldırılacak? Kaç tanesi kritik bakım gerektirecek? Ne zaman görünmeye başlayacaklar? Yaptıklarında yeterince vantilatörümüz olacak mı?

Bu cevapları kesin olarak bilmenin bir yolu yok. Ancak Brandenburg gibi hastane yöneticileri eğitimli bir tahminde bulunmak zorunda. Yeterli ventilatör satın almaya ve yeterince yoğun bakım hemşireleri kiralamaya ve Covid-19 hastalarını hackleme, nefes nefese kalma ve boğulma dalgasına hazır olmak için yeterli hastane yatağını temizlemeye çalışmanın tek yolu budur.

İşte Chris Murray ve bilgisayar simülasyonları devreye giriyor.

Murray, Washington Üniversitesi Sağlık Metrikleri ve Değerlendirme Enstitüsü'nün direktörüdür. 500'e yakın istatistikçi, bilgisayar bilimcisi ve personel üzerinde epidemiyolog bulunan IHME, veri sıkıcı bir güç merkezidir. Her yıl, dünyanın her 195 ülkesinde ve bölgesinde akla gelebilecek her hastalık ve yaralanmanın insidansını ve etkisini ölçen endişe verici derecede kapsamlı bir rapor olan Global Hastalık Yükü çalışmasını yayınlamaktadır.

Şubat ayında Murray ve birkaç düzine IHME çalışanı dikkatlerini tam zamanlı olarak Covid-19'un ABD'yi nasıl vuracağını tahmin etmeye yöneltti. Özellikle, UW Tıp sisteminden başlayarak hastanelerin gelecek krize hazırlanmasına yardımcı olmaya çalışıyorlardı. Brandenburg, işbirliğinin kelimenin tam anlamıyla hayat kurtarıcı olabileceğini söyledi. “Hastalarda artış olabileceğini bilmek bir şey” diyor. “Bunu daha somut hale getirebilirseniz - aslında böyle görünecek - o zaman en kötüsünü planlayabilme açısından çok daha iyi bir yerdeyiz.”

Ama bu büyük bir şey. Bir salgın sırasında gerçek verileri bulmak zordur. Çinli araştırmacılar, Covid-19'un Hubei'de yayılmasıyla ilgili bulgularının sadece bazılarını yayınladılar. Amerika Birleşik Devletleri'nde virüs için devam eden test felaketi, hiçbir araştırmacının bile güvenilir bir paydaya sahip olmadığı, hastalığın ne kadar hızlı yayıldığını çözmek için makul bir başlangıç noktası olacak toplam enfeksiyon sayısı anlamına gelir. 2009 yılında H1N1 grip salgını başladığından beri, dünya çapındaki araştırmacılar giderek matematiksel modellere, ne kadar az veri bulabilecekleri bilgisine sahip bilgisayar simülasyonlarına ve bazı gerekçeli çıkarımlara güveniyorlardı. Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri ve Ulusal Sağlık Enstitüleri gibi federal kurumların yanı sıra birçok üniversitede modelleme ekipleri bulunmaktadır.

Dünya'nın değişen ikliminin simülasyonlarında veya bir şehirde nükleer bomba patladığında ne olduğu gibi, burada amaç gelecek hakkında - bir dizi belirsizlik içinde - bilinçli bir tahmin yapmaktır. Bir veri insanlara ilk kez girdiğinde gerçekleşen veriler seyrek olduğunda, modeller varsayımlar, belirsizlikler ve sonuçlar açısından büyük ölçüde değişebilir. Ancak valiler ve görev gücü, modellerini hala podyumların arkasından çıkarıyor, giderek ünlü model laboratuvarları basın ve sosyal medyanın içerik fabrikalarına düzenli raporlar yayınlıyor ve politika yapıcılar hala karar vermek için modelleri kullanıyor. Covid-19 örneğinde, bu modellere cevap vermek, binlerce veya milyonlarca küresel ölüm geçiş ücreti arasındaki fark olabilir. Modeller kusurludur, ancak doğru kullanırsanız, kör uçuştan daha iyidirler.

Hesaplamalı bir modelin temel matematiği, biri açıkladıktan sonra açıkça görünen bir şeydir. Epidemiyologlar bir popülasyonu, ne tür hayali insanlar üzerinde çalıştıklarına göre ayırıcı bir yaklaşım olan “bölmelere” ayırırlar. Temel bir versiyon, üç takımdan oluşan bir SIR modelidir: enfeksiyona yatkın, enfekte ve iyileşmiş veya çıkarılmış (yani canlı ve bağışıklık veya ölü). Bazı modeller, “maruz kalan” ama henüz enfekte olmayan insanlar için E-SEIR'e düşer. Daha sonra modelciler, hastalığın nasıl yayıldığı hakkında ne düşündüklerine dayanarak oyunun kuralları hakkında kararlar alırlar. Bunlar, enfekte olmuş bir kişinin iyileşme veya ölümle tahtadan çıkarılmadan önce kaç kişiyi enfekte ettiği, enfekte olmuş bir kişinin diğerini enfekte etmesinin ne kadar sürdüğü (aralık üretim süresi olarak da bilinir), demografik grupların iyileştiği veya öldüğü gibi değişkenlerdir ve hangi oranda. Bunlara ve daha fazlasına en iyi tahmin edilen bir sayı atayın, birkaç sanal krank çevirin ve çalışmasına izin verin.

“Başlangıçta, herkes duyarlıdır ve az sayıda enfekte insanınız vardır. Duyarlı insanları enfekte ediyorlar ve enfekte olanlarda üstel bir artış görüyorsunuz ”diyor Boston Üniversitesi Halk Sağlığı Okulu'nda bulaşıcı bir hastalık epidemiyoloğu olan Helen Jenkins. Şimdiye kadar, çok korkunç.

Nüfusun bu fraksiyonlarından herhangi birinin ne kadar büyük olduğu ve bir bölmeden diğerine ne kadar hızlı hareket ettikleri varsayımı derhal önemli olmaya başlar. “Bir nüfusun sadece yüzde 5'inin iyileştiğini ve bağışık olduğunu keşfedersek, bu yine de nüfusun yüzde 95'ine duyarlı olduğumuz anlamına gelir. Ve ilerledikçe, daha büyük alevlenme riskimiz var ”diyor Jenkins. “Nüfusun yüzde 50'sinin enfekte olduğunu keşfedersek - çoğunun asemptomatik olduğunu ve onları bilmiyorduk - o zaman daha iyi bir konumdayız.”

Bir sonraki soru şu: İnsanlar hastalığı ne kadar iyi iletiyor? Buna “üreme numarası” veya R0 denir ve mikropların kişiden kişiye ne kadar kolay sıçradığına bağlıdır - belirtiler gösterip göstermeseler de. Ayrıca, enfekte olanlardan birinin kaç kişiyle temas ettiği ve ne kadar süre bulaşıcı olduğu da önemlidir. (Bu yüzden sosyal distancing yardımcı olur; temas oranını azaltır.) Ayrıca “seri aralık”, enfekte olmuş bir kişinin başka birine bulaşması için geçen süreyi veya duyarlı bir kişinin enfekte olması için geçen ortalama süreyi de isteyebilirsiniz. ya da enfekte olmuş bir kişi iyileşmiş (ya da ölür) olur. Bu “raporlama gecikmesi”.

Ve R0 gerçekten sadece bir salgının başlangıcında, patojen yeni olduğunda ve nüfusun çoğu House Susceptible olduğunda önemlidir. Nüfus fraksiyonları değiştikçe, epidemiyologlar başka bir sayıya geçer: Etkili Üreme Numarası veya Rt, ki bu hala enfekte olan olası insan sayısıdır, ancak zamanla esneyebilir ve değişebilir.

Rakamlarla uğraşmanın nasıl çok karmaşık bir matematiği çok hızlı bir şekilde üretebileceğini görebilirsiniz. (İyi bir modelci, nihai sonuçların nasıl değiştiğini görmek için duyarlılık analizleri yaparak bazı sayıları çok daha büyük ve çok daha küçük hale getirecektir.)

Bu sorunlar felakete yol açma, en kötü senaryo sunma eğilimindedir. Şimdi, bu gerçekten iyi, çünkü kıyamet kehanetleri insanları harekete geçirebilir. Ne yazık ki, bu işlem işe yarıyorsa, modeli en başından beri yanlışmış gibi gösterir. Bu matematiksel kehanetlerin gerçekten değerli olabilmesinin tek yolu, tahminlerin gerçekleşmemesini sağlamak için insanları işe koymaya çalışmaktır - bu noktada herhangi bir kredi almak çok zordur.

Perşembe günü bir Beyaz Saray brifinginde konuşan Coronavirus Görev Gücü'nün yanıt koordinatörü Deborah Birx, New York valisi Andrew Cuomo'nun ventilatörler ve sağlık hizmetleri için koruyucu ekipman satın almak için federal yardım almak için yalvarmasına rağmen basını bu modelleri çok ciddiye almaya karşı korudu. işçiler. Birx, “Modellerin tahminleri zemindeki gerçeğe uymuyor,” dedi.

Twitter'da bir başlıkta Birx'e yanıt veren Harvard bulaşıcı hastalık epidemiyoloğu Marc Lipsitch, Birx'in federal hükümetin iki gün önce sorduğu laboratuvarındaki çalışmalardan bahsettiğini söyledi. Bir ön baskıda (hakemli değil), ekibi, sosyal mesafeli önlemlerin sıkılaştırılmasını veya gevşetilmesini ve aynı zamanda Covid-19 enfeksiyonlarında potansiyel grip benzeri mevsimsel değişimi simüle etmek için ince ayarlı bir SEIR modeli kullanmıştı. Esasen R0 değişiyordu. Modelde, sıkı sosyal mesafeye bir son vermek (aşı veya tedavi gibi bir şey olmadan) enfeksiyonların 1000 kişi başına yaklaşık iki kritik vakanın zirvesine çıkmasına izin verdi - ki bu 660.000 Amerikalı ciddi şekilde hastalanıyor olabilir veya ölüyor. Ve Nisan'dan Temmuz'a kadar süren en sıkı kilitleme tipi önlemlerle bile, ekibinin modeli hastalığın sonbaharda geri döndüğünü buluyor.

Unutmayın, sosyal mesafenin asıl amacı salgını yavaşlatmak, hasta insanların sayısını sağlık sisteminin ele alabileceği ve durdurabileceği azami seviyenin altında tutmaktır, böylece bilim adamları tedaviler üzerinde çalışabilirler. Lipsitch ekibi haklıysa, Covid-19'un karakteristikleri, belki de 2022 yılına kadar katı sosyal mesafe ve viral diriliş arasında döngüsel bir akı gerektirebilir. Her şey yolunda giderse, Lipsitch yazdı - hastaların büyük testleri ve karantinaları ve agresif sosyal mesafe - sayıları düşük tutmak ve belki zaman çizelgesini kısaltmak mümkün olacaktır. Ancak, Lipsitch Twitter'da, devam eden hiçbir şey görmediğini söyledi.

Peki, tüm bunları göz ardı ederken, Birx, modelin en Panglossian'ın her şey yolunda tahmininin doğru olacağını varsaymak için bir politika belirlemesi yaptı mı? Harvard Halk Sağlığı Okulu'nda bulaşıcı bir hastalık epidemiyoloğu ve Lipsitch ile başyazar olan Yonatan Grad, Cuma günü düzenlediği basın toplantısında konuşan “Bu benim yorumum hakkındaki izlenimimdi” dedi.

Birx ayrıca, Imperial College London'daki ölüm model koronavirüsün yıl çıkmadan önce 500.000 İngiliz'i öldürebileceğini öngören hastalık modelleyicileri tarafından bu ayın başında yayınlanan etkili bir raporu da hedef aldı. Bu tüyler ürpertici tahminler Boris Johnson’ın İngiltere hükümetini arkanıza yaslanıp Britanya Adalarını ele geçirme bağışıklığının beklenmesi planından çıkardı.

Hükümetin hiçbir şey yapmaması halinde 2.2 milyon Amerikan ölümünü de öngören rapor Başkan Donald Trump'ın dikkatini çekti. Kısa bir süre sonra, Beyaz Saray 15 günlük bir sosyal uzaklaştırma mücadelesi başlattı ve Amerikalıları bir vatanseverlik eylemi olarak evde kalmaya teşvik etti. Sonra ABD ekonomisi sarsıldı ve Trump bu rotada kalmaktan endişelendi. İmparatorluk araştırmacılarından biri olan Neil Ferguson, geçen Perşembe günü İngiltere parlamentosuna İngiliz ölümünün 20.000'in altına düştüğünü öngören yeni tahminler getirdiğinde, Trump’ın görev gücü görünen geri çekilme sırasında ele geçirildi. Perşembe basın toplantısında Birx “Yarım milyon ila 20.000,” dedi. “Bu düzenlemeyi anlamak için buna çok ayrıntılı bir şekilde bakıyoruz.”

Ferguson dışında tahminlerini veya modelini gerçekten geri çekmiyordu. Daha sonra kendi tweetler dizisinde açıkladığı gibi, yeni sayılar iki şeyden kaynaklandı: İngiltere hükümetinin sosyal uzaklaştırma önlemlerini uygulaması ve Avrupa'dan gelen salgının ilk başta olduğundan daha hızlı ilerlediğini gösteren biraz daha yüksek bir R0 inanıyor — bu yüzden daha hafif belirtilerle herkesten daha fazla insan enfekte oluyor. Ferguson, bunun sosyal uzaklaşma önlemlerinin önemine daha az değil, daha fazla kanıt vermesi gerektiğini söyledi.

Açıkçası, Ferguson yeni verilerle sunulduğunda iyi bir bilim insanının yapacağı şeyi yapıyordu: modeli güncelleme. Ancak bu revizyonlar politik açıdan zor bir anda geldi. Sadece günler önce, İngiliz medyası insanlara belki de endişelenmeleri gerekmediğini söylemeye başlamıştı. Yeni bir çalışma, ülkenin yarısının zaten koronavirüsü kaptığını ve buna zaten bağışık olduğunu söyledi. Aslında bu, çalışmanın söylediği gibi değil. Ancak manşetlere aynı anda vuran iki şey, virüsün sonuçta o kadar da endişe verici olmadığı algısını yarattı.

Oxford'daki bir grup araştırmacı tarafından üretilen bu diğer çalışma, herhangi bir sosyal mesafe müdahalesi öncesinde İtalya ve İngiltere'de meydana gelen gözlemlenen ölümlerin sayısını inceledi. Bilim adamları daha sonra hangi varsayımsal-varsayımsal vurgu- koşullarının hızla yükselen ölüm geçişlerine yol açabileceğini araştırmaya çalıştılar. Bulunan akla yatkın bir açıklama, İmparatorluk grubunun modellerinin tam olarak önerdiği şeydir: Virüs İngiltere'de yayılmaya başladı ve önemli bir oranda insan arasında ciddi semptomlara neden oluyor. Ancak, modellerine göre, SARS-CoV-2'nin Ocak ayından bu yana dolaşan ve muhtemelen nüfusun yarısını enfekte edebileceği de aynı derecede makul. Bu senaryonun çalışması için, çoğu insan hastalığın hafif bir versiyonunu alacaktı - enfekte olanların sadece küçük bir kısmı hastaneye giderdi. Başka bir deyişle, ilk senaryoda, salgın başlıyor. İkincisi, zaten nüfus içinde süpürüldü.

İkinci senaryo ise, Oxford çalışmasına öncülük eden teorik epidemiyolog Sunetra Gupta, “bu harika bir haber olurdu”, çünkü bu İngiltere nüfusunun önemli bir kısmının zaten bağışık olduğu anlamına gelir. Bununla birlikte, Gupta’nın modelinin ima ettiği senaryolardan sadece biri olsa da, Ferguson’un Imperial College'daki çalışmalarıyla çelişiyor gibi göründüğü gerçeği, yorumcular ve bazı medyalar için çelişkili (ve dolayısıyla güvenilir olmayan) bir hikaye anlatmak için yeterliydi.

Açık olmak gerekirse, bazı insanlar, muhtemelen çok sayıda insan, virüsü teşhis edilmeden iletiyor gibi görünüyor. Onlar Evi Enfekte Ediyorlar. Ocak ayında, Çin'in salgının merkezi olan Wuhan'ı terk etmeye çalışan insanlara dayattığı katı seyahat tedbirlerinin hastalığın yayılmasını yavaşlattığını gösteren araştırmacılardan anlaşılıyor. Bu, cep telefonu uygulamalarından çizilen konum verilerinde gösterilir; hastalığın kapsamı insanların seyahat kalıplarını izledi. Wuhan kilitlendiğinde, bu yayılma neredeyse tamamen durdu. Dünyanın hazırlanması için zaman aldı - Birleşik Devletler de dahil olmak üzere dünyanın hangi büyük kesimlerinin boşa harcandığını.

Akıllı bir çalışma, Çin nüfusunun Ocak ayında kaç teşhisi konmamış veya “belgelenmemiş” vakayı tam olarak tahmin etmek için karmaşık bir model kullanmaya çalıştı. Araştırmacılar - bazıları Imperial College'da ve diğerleri ABD'de - enfekte olmuş nüfusu teşhis ve teşhis konulmamış iki gruba ayırdı. (Ya da, bu özel çalışmanın dilinde, “belgelenmiş” ve “belgelenmemiş”). Araştırmalar ve uygulama tabanlı bir veri toplama projesi sayesinde, ABD ekibi, herhangi bir zamanda kaç kişinin etrafta dolaştığını solunum virüsü; hesaplamaları bu sayının yüzde 10'dan fazla olduğunu görüyor.

Bunu bir tür temel olarak kullanarak ve Wuhan da dahil olmak üzere 375 Çin şehri arasında seyahat için konum verileriyle birleştiren araştırmacılar, genel enfeksiyonların sayısı ve nerede meydana geldiklerinde, kaç teşhis konmamış enfeksiyonun olması gerektiğine karar vermek için çeşitli modeller denedi. dışarıda. Sonuç çarpıcıydı. Enfeksiyonların sadece yüzde 14'ü teşhis edildi, yazdılar. Enfekte insanların yüzde 86'sı virüsün yürüyen hasta, gizli vericileriydi. “Belgelenmemiş enfekte insanlar yaklaşık olarak bulaşıcıydı. Ancak, çok daha fazlası olduğu için, salgının baskın itici güçleri, ”diyor Columbia Üniversitesi Halk Sağlığı Okulu İklim ve Sağlık Programı direktörü Jeffrey Shaman. “Bu virüs bir toplumda başarılı bir şekilde ilerlemek için bu belgesiz vakalara ihtiyaç duyuyor. Vakaları tanımlıyorsanız, daha iyi bir başa çıkacaksınız. ”

Şimdilik bunu anlamanın tek bir yolu var: testler. Spesifik olarak, bu, virüse karşı antikorlarını içerecek olan enfekte insanlardan kan toplamak anlamına gelir. Gupta da bu sonuca vardı. Gupta, “Motivasyonumuz, kavramsal olarak gördüğümüzün altında yatan aşırı varyasyonu keşfetmekti” diyor. “Gördüğümüz sadece buzdağının görünen kısmı. Ve yüzeyin altında görmenin tek yolu oraya gidip bu antikorları aramak. ”

Ortak çalışanlarından biri, virüse maruz kalan ve bu nedenle şimdi bağışıklığı olan bilim insanlarına söyleyebilecek bu serolojik testlerden birini zaten geliştirdi. Hafta sonu boyunca, araştırmacılar önceki iki ay boyunca sağlıklı İngilizlerden toplanan kan örneklerini test etmeye başladı. (Gupta, gizlilik nedeniyle örneklerin nereden geldiğini söylemeyi reddetti.) İngiltere nüfusunun gerçekte ne kadar savunmasız olduğuna dair daha iyi bir tabloya sahip olmalarının sadece birkaç hafta olabileceğini söylüyor. Ama o zamana kadar, en azından İngiltere'de, iki modelin hikayesi olmaya devam edecek.

ABD'deki bu ilk 80.000'den fazla vakanın vereceği yeni veri yığını göz önüne alındığında, modellerin daha sonra tahmin etmeye çalışacağı bir şey, sosyal mesafe ve yerinde barınma önlemlerinin ne zaman sona erebileceğidir. “Zaman çizelgesini yapmıyorsunuz. Virüs zaman çizelgesini oluşturuyor, ”diyor CNN'ye Ulusal Alerji ve Enfeksiyon Hastalıkları Enstitüsü başkanı Anthony Fauci. Peki bu zaman çizelgesini nasıl belirleyecek? Çocukların hastalığın yayıcıları olarak rolü hala net değildir. Hafif semptomları olan yetişkinlerin rolü de değildir.

Jenkins, “Gerçekleşmesi gereken önemli şeylerden biri, nüfusun büyük bir kısmını antikorlar için test eden seroloji testleridir” diyor. Bu veriler, bir kişinin enfekte olup olmadığını - semptomları olup olmadığını gösterir. Nüfus geneli, bu size duyarlı ve iyileşmiş insan sayısı hakkında daha fazla kesinlik kazandırabilir. Testler, bir kişi virüsü kasıldıktan sonra sadece bir hafta kadar işe yarıyor, ancak İngiltere'nin zaten 3,5 milyon kan testi satın alması ve Hollanda'daki araştırmacılar kan bankası bağışlarını test etmeye başlaması için yeterince değerli.

“Modelleme bundan nasıl çıkacağımız ve daha uzun vadede neye benzediğimiz için kesinlikle önemli olacak. Ancak Batı Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yerler için, bilimsel kanıt özellikle karmaşık değildir. Yakında harekete geçerseniz, daha sıkı bir tepki ile erken ölümleri sınırlarsınız ve ilk aşamayı daha çabuk geçirirsiniz ”diyor Jenkins. Bu, modellere daha az dayanıyor ve daha çok farklı ABD şehirlerinin 1918 grip salgınına yanıt vermek için kullandığı “ilaç dışı müdahaleler” hakkındaki 2007 makalesi gibi araştırmalara dayanıyor. Daha hızlı kilitlenen yerler, ölüm oranlarının beklediklerinin yarısı kadar yüksekti - ve bu çalışmanın yazarlarından biri, geçen hafta Beyaz Saray'la dolaşan Marc Lipsitch'di.

Bu kağıt bir modelden çok daha net, özellikle Covid-19 hakkında çok şey bilinmediği zaman. Jenkins, “Modellemenin en büyük tehlikelerinden biri, bir modelin oldukça hızlı bir şekilde karmaşık hale gelebilmesidir” diyor. “Ve sadece içine giren veriler kadar iyi.”

Tek engel de bu değil. Model yapıcıların politika yapıcılara ulaşma kanalları net değildir. ABD'deki valiler yerinde barınma emirlerini ve kritik bakım yataklarının inşasını haklı çıkarmak için modeller üretse de, federal koronavirüs müdahalesinin temsilcisi Birx gibi siyasi liderler için onları reddetmek kadar kolaydır. Johns Hopkins'teki Sağlık Güvenliği Merkezi'nden bir rapor dikkat çekiyor.

İklim değişikliği modellerinde olduğu gibi, epidemiyolojik modellerde bir dizi olası geleceğin sunumu siyasi muhalefet için bir kaldıraç sağlar. Washington Post'un muhafazakar yorumcuları ve müttefikleri olan The Washington Post, sosyal uzaklaşma emirlerini ve tıbbi yardım zevkini derin bir devlet planının parçası olarak giderek daha fazla tanımlıyor. Cuma günkü radyo programında ultra muhafazakar provokatör Rush Limbaugh, “Bilmediğimiz bir grup sağlık uzmanına ertelenecek bir başkan seçmedik. Ve onların sağlık uzmanı olduklarını bile nasıl biliyoruz? ”

Başkan bu duyguları paylaşıyor gibi görünüyor. Vali Andrew Cuomo on binlerce ventilatör için model projeksiyonları talebinde bulunduktan sonra, başkan televizyon kişiliği Sean Hannity'ye “40.000 veya 30.000 ventilatöre ihtiyacınız olduğuna inanmıyorum” dedi. Bu görüşü “bir his” e dayandırdı. Ya da belki cumhurbaşkanı böyle hissetmiyordur; iki gün sonra Ford ve GM'nin seri üretim ventilatörlere başlaması gerektiğini tweetledi ve bunu gerçekleştirmek için kullanabileceği yasayı istemekle tehdit etti. Olabilir.

Yine de Lisa Brandenburg, modelleri her gün bir his üzerine alacaktı. Washington Üniversitesi Tıp hastaneleri ilk onaylanmış Covid-19 hastasını 7 Mart'ta aldı. Üç gün sonra Murray ve Sağlık Ölçümleri ve Değerlendirme Enstitüsü'ne ulaştı. Ertesi Salı günü ekibi üç senaryo için ilk projeksiyon turunu gerçekleştirdi: en iyi, orta ve en kötü durum. En kötü durum kötüydü. Modellere göre, UWM'nin 7 Nisan'a gelmesi gereken artış sırasında günde 950 Covid hastası daha barındırması gerekecekti.

Bu yüzden Brandenburg’un ekibi işe koyuldu. Zaten daha fazla maske, eldiven, yüz siperi ve vantilatör siparişi vermeye başlamışlardı. Arabaya doğru test istasyonu açmışlardı. Şimdi, tüm elektif ameliyatları iptal ederek ve mümkün olduğunca fazla yatağı temizlemeye çalışarak bir dalgalanma planı uygulamaya taşındılar. Potansiyel Covid-19 hastalarını bakım arayan diğerlerinden uzak tutmak için hastanelerin acil servis bölümlerinin dışında düğün partisi triyaj çadırları inşa ettiler. Son beş yıl içinde emekli olan yoğun bakım hemşirelerini çağırdılar. Hemşirelerde, solunum terapistlerinde ve diğer departmanlardan teknisyenlerde karıştırmaya başladılar ve onları kritik bakımın özellikleri konusunda eğitdiler.

Murray’in ekibi Brandenburg’a gömüldü ve onlara yeni veriler geldikçe günlük olarak güncellenen projeksiyonlar sağladı. Geçen haftanın sonlarından itibaren en son modellerde işler değişmeye başladı ve ilk kez daha iyiydi. Eğri düzleşiyor. En kötü durumdaki yeni senaryoda, hasta sayısı IHME’nin ilk raporuna göre yüzde 20 azaldı. Zirve şu an 10 gün sonra, 17 Nisan'da.

UWM’nin dört hastanesinde, Covid-19 vakaları da azaldı. Geçen haftanın sonunda, doktorlar ve hemşireler, birkaç gün önce yaklaşık 75'ten 60'a kadar 60'ın üzerinde Covid-19 hastasına bakıyordu. Brandenburg, “Sosyal mesafeye yardım ediyor gibi görünüyor” diyor.

Tahminlerin her zaman daha da kötüsü değişebileceğini biliyor. Ve hala hazırlanıyorlar. Ancak ilk kez, o grafiklere bakarak, belki de Seattle'ın ne zaman bir sonraki İspanya, bir sonraki İtalya, bir sonraki New York olacağına dair bir soru olmadığını düşünüyor. “İlk defa, 'Tamam, belki de tüm planlarımızı yerinde tutacağız' gibi hissediyorum” diyor.

Diğer hastane yöneticileri ve yerel halk sağlığı yetkilileri de dikkat etmelidir. IHME'nin Seattle'daki hastaneler için yaptığı işten söz ettikten sonra, ABD'deki diğer sağlık hizmeti sağlayıcıları Murray e-postaları göndermeye başladılar ve kendi hazırlık planlarıyla ilgili yardım istediler. Bireysel talepler biriktikçe, ekibi geçen hafta çalışmalarıyla halka açılmaya karar vererek, ülkenin hastane yatakları, yoğun bakım üniteleri ve ventilatörlerin önümüzdeki birkaç ay içinde nasıl duracağı konusunda etkileşimli devlet projeksiyonları sağladı. .

Yeni koronavirüs, farklı bölgelere farklı hızlarda yayılacaktır - nüfus yoğunluğuna, geçiş modellerine ve insanların hangi sosyal uzaklaşma önlemlerinin mevcut olduğuna ne kadar iyi bağlı olduklarına bağlı olarak. Murray’in umudu, yerel politika yapıcıların modelleri kendi dalgalarının ne zaman tepkili olabileceği konusunda daha ayrıntılı bir görüş elde etmek için kullanabilmeleridir. Murray, “En kötü haftalarının ne zaman olacağını anlamalarına ve buna göre hazırlanmalarına yardımcı olmak istiyoruz” diyor Murray. Ekibi, her Pazartesi modellerini güncellemeyi, en son ölüm sayılarını çekmeyi ve eyalet çapında sosyal uzaklaşma politikalarındaki değişiklikleri düzeltmeyi planlıyor. Washington'un bir başarı hikayesi olup olmayacağını söylemek için henüz çok erken. Ama en azından şu anda, bir aykırı gibi görünüyor.

IHME’nin modellerine göre, 41 eyalet şu anda olduğundan daha fazla hastane yatağına ihtiyaç duyacaktır. On iki devletin YBÜ yatak sayısını yüzde 50 veya daha fazla artırması gerekecektir. Modeller, önümüzdeki dört ay boyunca bu eksikliklerin 81.000 Amerikalının ölümüne katkıda bulunacağını ve günlük ölüm sayısının Nisan ortasına kadar kısa sürede zirve yapacağını öngörüyor.

Bu tahmin bile cömerttir. Epidemiyologların Twitter'da işaret ettiği gibi, Murray'in modelleri henüz sıkı evde kalma emirleri yerine getirmeyen devletlerin önümüzdeki hafta New York'ta olanların ışığında bunu yapacaklarını ve Birçok halk sağlığı uzmanının şüpheli Amerikalı olduğu Wuhan düzeyinde kilitlenmeler başarabilir. Gerçekten de, çoğunlukla muhafazakâr eğilimli ve şimdiye kadar dava sayısının düşük kaldığı birçok devlet bu adımları atmaya direnmiştir. Covid-19'dan önce bile, bilim adamları politika yapıcıların uyarılarına dikkat etmelerini sağlamakta zorlandılar. Şimdi bu uyarıları özelleştirmek için yeterli veri alamıyorlar ve politikacılar bilim adamlarının ne kadar az emin olduklarını baltalamak için çalışıyorlar. Zaten bir trajedi olan felakete dönüşerek felakete doğru ilerledi. Ve hepsi tahmin edilebilirdi.

Kaynak: Wired