В недавнем исследовании, опубликованном в Applied Geography , исследователи изучили пространственную изменчивость в повышении осведомленности общественности об эффективности тестирования на коронавирусную болезнь 2019 (COVID-19).

Быстрая передача вируса с всплеском таких пандемий, как COVID-19, обычно происходила из-за невидимой передачи вируса бессимптомными пациентами. Медицинские учреждения полагаются на добровольный скрининг (VS) в больших масштабах для выявления (и изоляции) таких невидимых передатчиков и лиц с симптомами как можно раньше для смягчения последствий заболевания.

Повышение осведомленности общественности о рисках повысило эффективность стратегий предотвращения эпидемий, поскольку высокая осведомленность общественности может увеличить использование ресурсов тестирования и, следовательно, повысить спрос на ресурсы/наборы для тестирования. Однако на эффективность тестирования могут влиять пространственные потребности (SD) в ресурсах в разные периоды. Кроме того, SD можно повысить за счет осведомленности населения о рисках в различных регионах на основе пространственной близости к испытательным центрам и привлекательности передвижения людей.

Об исследовании

В настоящем исследовании изучалась пространственная изменчивость в повышении осведомленности населения для улучшения использования медицинских ресурсов и готовности противостоять пандемии тяжелого острого респираторного синдрома коронавируса 2 (SARS-CoV-2).

Пространственные имитационные модели были реализованы для интеграции динамики эпидемии и различных уровней осведомленности населения о рисках в пространстве и времени. Впоследствии было исследовано влияние близости ресурсов тестирования и привлекательности человеческого движения на тестирование SARS-CoV-2 на различных уровнях общественной осведомленности.

Данные из региона Тайбэй, густонаселенного социально-экономического и столичного центра Тайваня (площадь 1363 квадратных километра и население 6 миллионов человек), использовались для оценки осуществимости интегрированной модели. Единицы пространственного анализа включали 543 ВАЗ (зоны анализа трафика, средний размер ВАЗ и численность населения которых составляли 2,5 квадратных километра и 12 500 человек соответственно).

Тридцать станций тестирования SARS-CoV-2 в больницах, которые были созданы CECC (Центральный эпидемический командный центр), использовались для представления объектов снабжения ресурсами, все из которых предоставляли тесты RT-PCR (полимеразная цепная реакция в реальном времени). Среднесуточный объем движения людей среди ВАЗ был оценен с помощью TRTS-IV (модель спроса на системы скоростного транспорта Тайбэя, четвертая версия), а оценки были проведены DORTS (департаментом систем скоростного транспорта) правительства Тайбэя в 2015 году.

Интегрированная модель состояла из трех компонентов. В первом компоненте использовалась модифицированная компартментальная модель SEPIA для имитации пространственно-временного развития эпидемии. Второй компонент обрабатывал динамические потребности в ресурсах для тестирования на COVID-19, интегрируя вероятных заказчиков и готовность к тестированию.

В третьем компоненте использовалась модель 2SFCA (двухступенчатая плавающая область водосбора) для оценки SA (пространственной доступности) для проверки ресурсов в каждом месте на основе динамического спроса. Все компоненты неоднократно взаимодействовали, и коэволюция во времени отражала эффекты тестирования поведения против эпидемий.

Показатели ICR (увеличение уровня отлова) и DIP (уменьшение доли инфицирования) были оценены для определения улучшения использования ресурсов и снижения эпидемии соответственно. Кроме того, было исследовано влияние географических факторов на индекс местной выгоды путем измерения привлекательности и близости каждого места.

Полученные результаты

Повышение осведомленности общественности повысило готовность к тестированию, что привело к частичному удовлетворению требований в пиковые периоды пандемии; однако нехватка ресурсов для тестирования не привела к значительному повышению тяжести COVID-19. Увеличение готовности к тестированию или осведомленности общественности не могло заметно увеличить использование ресурсов после того, как использование ресурсов достигло высокого уровня.

Следовательно, наблюдался дисбаланс между спросом на ресурсы и использованием ресурсов. Пиковое значение доли лиц с тяжелыми симптомами резко снизилось, хотя время эпидемического пика наступало раньше в случае повышения осведомленности населения.

Таким образом, повышенный спрос, вызванный растущей готовностью к тестированию, не может быть полностью удовлетворен в случае высокого уровня осведомленности общественности. В случае низкой осведомленности общественности сосредоточение внимания на непривлекательных районах (таких как городские окраины или жилые районы) может увеличить пользу от тестирования, и готовность к тестированию показала аналогичные временные закономерности.

Наоборот, в случае высокой осведомленности населения расстояние до станций тестирования было более важным для увеличения выгод от тестирования; выделение дополнительных ресурсов тестирования в места, удаленные от станций тестирования, может улучшить результаты тестирования. Готовность к тестированию повышалась раньше во время эпидемии и становилась выше в часы пик.

Значения DIP и ICR для большинства ВАЗ постепенно увеличивались по мере повышения осведомленности населения. Однако было обнаружено, что значения для некоторых ВАЗ по-прежнему остаются низкими, что указывает на то, что в этих регионах трудно улучшить использование ресурсов и уменьшить эпидемию. Диапазон ICR в целом был шире, чем у DIP, с большими различиями между ними в повышении осведомленности общественности.

Полученные данные показали, что значения ICR паттерна демонстрируют большую пространственную неоднородность, чем значения DIP, и что повышение осведомленности общественности увеличивает различия между ними. В целом, значения DIP и ICR не коррелировали и были непостоянны между TAZ в случае высокой осведомленности населения. Привлекательность доминировала над пространственными различиями, возникающими из-за географических переменных.

В целом, результаты исследования выявили пространственную изменчивость в повышении осведомленности общественности о рисках для скрининга на COVID-19. Полученные данные могут помочь органам здравоохранения в распределении ресурсов и разработке стратегий тестирования против вирусных вспышек на основе уровня осведомленности населения.