研究者は数学モデルを使用して、教室でのCOVID-19の蔓延をシミュレートします-ScienceDaily

by REVOLUSYNAPSE
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サイモンフレイザー大学の研究者は、COVID-19についてすべての生徒を積極的かつ頻繁に迅速に検査する方が、誰かが症状を発症して検査が陽性になったときにのみ開始される対策よりも、学校での大規模な感染クラスターの予防に効果的であると発見しました。 キャロライン・コリーン教授とポール・タッパー教授は、数学モデルを使用して、教室でのCOVID-19の蔓延をシミュレートし、本日、ジャーナルに研究結果を発表しました。 PLOS計算生物学。

シミュレーションでは、25人の生徒がいる教室では、感染した個人や環境の感染率を少し調整しただけでも、曝露後に0人から20人の生徒が感染する可能性があることが示されました。

「COVID-19パンデミック中に学校が再開したとき、感染の大きなクラスターがあった場所もあれば、感染がほとんどなかった場所もありました」と、SFU数学教授でカナダ150進化、感染、公衆衛生研究委員長のColijnは述べています。健康。 「私たちのシミュレーションでは、クラスターのサイズに影響を与える要因と、大きなクラスターを防ぐために使用できる介入について調査しました。」

研究者たちは、2つの異なるトランスミッション制御戦略の有効性をテストしました。

まず、生徒(または教師/スタッフ)が症状を発症すると、家にいるように言われ、PCRテストを使用してテストされます。テスト結果が陽性の場合は、教室に次のような管理手段が導入されます。家にいるために感染した個人の密接な接触。

2番目の戦略では、クラスのすべての生徒が、症状があるかどうかに関係なく、定期的に迅速なテストを使用してテストされます。 学生が陽性と判定された場合、それ以上の感染を防ぐための介入があります。

研究者らは、感染率が高いシナリオでは、最初の管理戦略で使用された介入は、陽性の検査結果の後に予防措置が実施されたが、大発生を防ぐには遅すぎることを発見した。 2番目の戦略のように、迅速検査を使用して全人口をスクリーニングし、症状が現れる前に感染をキャッチすることで、大規模な発生を防ぐことができました。

「誰かが症状を発症し、陽性と判定された後にのみ効果があった介入は、大きなクラスターを防ぐには遅すぎることがわかりました。無症候性の個人を定期的に監視するだけで、最悪の結果を防ぐことができました」とColijnは言います。

BCは9月に再開のステップ4に入ると予想されており、秋にCOVID-19が復活することへの懸念が残っているため、彼らの研究はタイムリーです。 アルバータ州とサスカチュワン州は秋に学校で迅速検査を展開する計画があり、ノバスコシアはさまざまな状況で迅速検査を長い間受け入れてきましたが、迅速検査の形でのCOVID-19の定期的なスクリーニングはBC州の学校では広く使用されていません。 。

Tupperは、学校での感染率とクラスターサイズに関するデータを使用して、感染率や教室ごとのCOVID-19の違いなど、学校でのCOVID-19に関する重要な未知数を推定したいと考えています。

「その後、マスクの使用、換気の改善、手洗いなど、実施されている予防措置に伝達がどのように依存するかを知ることができました」と彼は言います。 「これにより、症例が検出された後、どの介入が最も効果的であるかがわかります。」

研究結果は、人々が約20〜30人の同じグループと1日に複数時間を過ごす他の設定に適用できます。

「私たちの結果は教室のシミュレーションに基づいていますが、同じ考慮事項が職場などの他の設定、または介護施設などの共同生活設定にも当てはまります」とタッパー氏は述べ、以前の作業は通常の有効性を示していると述べています。介護施設の居住者を保護するための迅速なテスト。

タッパーの研究は、NSERC(カナダ)ディスカバリー助成金によってサポートされていました。 Colijnは、Genome BC助成金(COV142)と、カナダ連邦政府のCanada 150 ResearchChairsプログラムによってサポートされていました。 研究者たちはまた、ケベック州の学校のクラスターサイズに関するデータを提供してくれたCovidÉcolesQuébecに感謝します。



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