Związek między odpornością poinfekcyjną i poszczepienną a dynamiką zakażeń

Uwarunkowania społeczno-ekonomiczne szczepień

Wykorzystano analizę korelacyjną, regresje liniowe w modelu pełnym i selektywną, wielowymiarową przestrzenną typu DBSCAN w ramach modelu wyjaśniającego poziom wyszczepienia p/COVID-19 w Polsce z dokładnością do powiatu. Poza główną zmienną zależną będącą procentowym udziałem osób zaszczepionych pełnym schematem w przeliczeniu na liczbę mieszkańców w danym powiecie, uwzględniono wyjaśniające predyktory społeczne, polityczne, demograficzne, ekonomiczne i epidemiologiczne.

Nierówności społeczno-ekonomiczne i peryferyjność w dostępie podażowym i popytowym do ochrony zdrowia a geografia szczepień przeciw COVID-19 w Polsce

Uzyskane wyniki sugerują, że bariery systemowe (organizacyjne) wydają się być ważnym i czynnikiem decydującym o zróżnicowaniu poziomu wyszczepienie. Model z wykorzystaniem zaledwie kilku kluczowych zmiennych społeczno-epidemiologicznych wyjaśnia aż >75% zmienności w poziomie wyszczepienia między powiatami. Analiza korelacji cząstkowych czy przestrzennych nie pozwala na stwierdzenie związków przyczynowo-skutkowych jednak możemy zadać pytania, które można dalej weryfikować innymi metodami badawczymi: 1) Poparcie PiS (33% poziom wyjaśnionej zmienności poziomu wyszczepienia w powiatach) – Jak zinterpretować wpływ poziomu oraz charakteru dostępu do zasobów (kadrowy, infrastrukturalny, etc.) oraz kapitału (społecznego, politycznego, etc.) na organizację szczepień, czy akceptację szczepień przez mieszkańców? 2) Gęstość zaludnienia  i  wielkość populacji (22%) – Czy ludność zamieszkująca duże ośrodki miejskie i gęsto zaludnione obszary musi być uprzywilejowana poprzez lepszą dostępność do punktów szczepień? 3) Udział populacji senioralnej (2%) – Dlaczego wyludniające się obszary z największym odsetkiem osób starszych (najbardziej przecież zagrożonych ciężkim przejściem COVID-19) szczepią się wolniej? 4) Dostęp do ochrony zdrowia (3%) – Dlaczego tam gdzie jest mniejsza liczebność kadry medycznej mniej ludzi się szczepi? 5) Dochód (6%) – Jaki jest krańcowy koszt pozyskania kandydata do szczepienia w bogatym, a jaki w biednym obszarze?

Większość dotychczasowych badań społecznych  skupiało się na poziomie akceptacji szczepień a w mniejszym stopniu na nierównościach w dostępności do opieki medyczne. Zidentyfikowane obszary peryferyjne, które słabiej sobie radzą z kampanią szczepień, należy wzmocnić przede wszystkie zwiększając transfery doświadczonej kadry medycznej, w celu ograniczenia wykluczenia w dostępie do usług medycznych.

Dynamika zakażeń a nierówności w dostępie do ochrony zdrowia

Poziom immunizacji jest istoty w predykcji rozwoju zakażeń. Podażowy i popytowy dostęp do ochrony zdrowia jest bardzo ważną zmienną pośredniczącą w dynamice zakażeń.

Access to healthcare as an important moderating variable for understanding geography of immunity levels for COVID-19 – preliminary insights from Poland


Projekcje przyszłości rozprzestrzeniania się SARS-CoV-2

W sumie to niewiele wiemy jak będzie wyglądała przyszłość i rozwój epidemii. Mamy dobre modele amerykańskie i brytyjskie oraz kilka zabawek polskich o czym było w poprzednich postach.

Zakładając prosty model SEIR dla Polski oraz parametry: czas inkubacji: 4.5 dni, czas trwania infekcji/czas do izolacji: 6.5 dni, średnia dzienna liczba kontaktów kończących się zakażeniem: 0.39 oraz 40 zakażonych z zagranicy. W takim wypadku stopa reprodukcji wynosi 2.5.

Załóżmy, że klimat (pogoda) ma wpływ na zakażalność i niech będzie ona mniejsza latem np. przez podatność wirusa na wysokie temperatury i inną strukturę kontaktów fizycznych) i niech liniowo zmniejsza się zakaźność docelowo do 50% latem.

Załóżmy, że dystansowanie społeczne również wpływa na zakażalność (w naszym przypadku np. o 30%).

Taki wybór czynników korygujących (klimat i dystansowanie) dobrze dopasowuje się do przebiegu rejestrowanych zakażeń w Polsce (do 22.03). Należy zwrócić uwagę, że modelu mamy rzeczywiste zakażenia, a w rejestrach mamy tylko wyłapane przypadki (raz że z opóźnieniem, dwa że zapewne znaczne niedoszacowane np. przez małą liczbę wykonanych testów i przypadki asymptomatyczne).

Scenariusz bez słabnącego dystansowania. To I(czerwony) – zapadalność surowa z modelu; To IPL(zielony) – rejestrowane nowe przypadku w Polsce od 04.03; cli (żółty) – współczynnik modyfikacyjny klimatu, dis (bordowy) – współczynnik modyfikujący roli dystansowania.

Dla takiego prostego modelu i układu parametrów oraz warunków początkowych można uzyskać nie tylko spłaszczenie krzywej epidemicznej, ale również przeniesienie głównego piku zakażeń na jesień (może coś nauka wymyśli do tego czasu).

Jednak, czy da się zatrzymać gospodarkę na pół roku? W inny scenariuszu, w którym luzujemy stopniowo społeczne dystansowanie po świętach Wielkanocnych, niestety nawet latem przyrost liczby zakażeń może nie nastąpić i może dojść do masowej epidemii.

Scenariusz ze słabnącym dystansowaniem. To I(czerwony) – zapadalność surowa z modelu; To IPL(zielony) – rejestrowane nowe przypadku w Polsce od 04.03; cli (żółty) – współczynnik modyfikacyjny klimatu, dis (bordowy) – współczynnik modyfikujący roli dystansowania.

Oczywiści to tylko prosty model i nie wiadomo gdzie w przestrzeni fazowej parametrów jesteśmy i jakie ją inne czynniki wpływające na rozwój epidemii. Jednak jeśli nie znajdziemy szczepionki, czy farmakoterapii/farmakoprofilaktyki lub wirus nie zmutuje (oczywiście w stronę łagodniejszą) to w większości scenariuszy będzie w Polsce źle.

ASF za 4 lata w Niemczech, za 3 lata w Wielkopolsce

Ostatnie nasze predykcje zostały szeroko cytowowane w mediach. Poza jednym artykułem, wszystkie zawierają jakieś (na szczęście niewielkie) błędy, bądź nadinterperacje, ale przekaz poszedł w swiat:)

https://www.agropolska.pl/produkcja-zwierzeca/trzoda-chlewna/asf-dotrze-do-niemiec-za-cztery-lata,1437.html

https://www.topagrar.pl/articles/afrykanski-pomor-swin-asf/asf-za-trzy-lata-w-wielkopolsce/

http://warchlaki.com.pl/2018/06/19/asf-moze-byc-w-niemczech-w-ciagu-4-lat/

https://www.cenyrolnicze.pl/wiadomosci/asf/12634-asf-w-niemczech-juz-za-cztery-lata

https://www.euromeatnews.com/Article-Harsh-prediction:-Germany-will-be-hit-by-ASF-in-a-few-years/1459

http://www.maskinbladet.dk/svinebrug/artikel/svinepesten-kan-vaere-i-tyskland-om-fire-ar

http://www.jawina.de/tag/afrikanische-schweinepest-asp/

https://www.pigprogress.net/Health/Articles/2018/6/African-Swine-Fever-can-be-in-Germany-in-4-years-298425E/

https://twitter.com/ina_toppari/status/1007060422392889344

http://magyarmezogazdasag.hu/2018/07/02/negy-even-belul-az-afrikai-sertespestis-eljut-nemetorszagba

https://www.boerderij.nl/Varkenshouderij/Nieuws/2018/6/AVP-binnen-4-jaar-in-Duitsland-298834E/

https://www.agrotrend.hu/hireink/evente-200-km-t-is-megtehet-a-veszelyes-betegseg

https://landbrugsavisen.dk/svin/tyskland-kan-rammes-af-afrikansk-svinepest-om-fire-år

http://www.vet.info.pl/asf-moze-dosiegnac-niemiec-w-ciagu-4-lat,2239

Paradoks transformacji technologicznej w służbie zdrowia o ograniczonych zasobach

Nawiązując do poprzedniego postu Mołdawia otrzymała ok 2 miliony EUR na zmianę wytycznych metod mitygacji konsekwencji zakażeń HPV. Wcześniej zajmowaliśmy się kosztową efektywnością szczepień, a teraz zajeliśmy się badaniami przesiewowymi. Podstawowym celem naszych analiz było sprawdzenie na ile droższe, ale o wyższej specyficzności testy cytologiczne Pap (w stosunku do obecnie stosowanej metody Romanowskiego) będą obciążeniem dla budżetu Mołdawii. Niestety operacyjne koszty związane z nową technologią w perspektywie 10-20 lat nie tylko przewyższą koszty leczenie chorób wywoływanych przez HPV, ale koszty prewencji osiągną 0,5% wszystkich wydatków państwowych na służbę zdrowia. Nie ulega wątpliwości, że transformacja Romanowski->Pap jest kosztowo-efektywna, ale nie jest wystraczająco wydajna. Pozostaje pytanie czy Mołdawię stać na taką zmianę?

Plakat na ten temat zaprezentowaliśmy na konferencji Mat-bio w Sydney:

math_biop

a nasz udział współfinansował projekt ENJECT– zajmujący się właśnie konsekwencjami zmian technologicznych w służbie zdrowia.