< Modélisation
لماذا هي حالات نشر فائقة حاسمة لفهم وباء الكوفيد-١٩ ?
تم تحديث النص 2020-06-23
وباء الكوفيد-١٩ ينتشر إلى حد كبير من خلال حالات الانتشار الفائقة. ومن المهم، لمنع حدوث فاشية جديدة، رصد وتحديد أكثر المواقع/الأحداث "القابلة للاشتعال" وبالتالي منع حدوث حالات الانتشار الفائق.
فعالية انتقال الكوفيد-١٩ من شخص إلى آخر متغير للغاية: غالبية الإصابات تنفجر دون ذرية، ولكن عدد قليل من الإصابات (10-20٪ ٪ من الأمراض المنقولة عن المرضى) مسؤولة عن عدد كبير من حالات التلوث (تصل إلى 80٪). وهذا يمكن أن يفسر لماذا في فرنسا تفشي الكبرى لم يحدث حتى مارس 2020، على الرغم من أن فيروس السارس-كوف-٢ التاجي كان متواجداً بشكل متقطع على الأراضي الفرنسية في وقت مبكر من ديسمبر 2019.
إن حدوث أحداث الـperspreader أمر ضروري لحدوث فاشية. ويمكن أن تكون هذه الحالات بيولوجية، إذا كان بعض الناس ينبعث منها جزيئات معدية أكثر من غيرها، والاجتماعية، في الأحداث التي تنطوي على أعداد كبيرة من الناس في نفس المكان. أنها تسمح الكوفيد-١٩ للانتقال من مستوى "الضوضاء الخلفية" إلى مرحلة الوباء. فهم والسيطرة على هذه الحالات فائقة الانتشار، والأماكن أو الأحداث المنبع أمر ضروري لمنع حدوث موجة ثانية محتملة دون الحاجة إلى اللجوء إلى تدابير متطرفة من حجر .
لفهم كيف الكوفيد-١٩ ينتشر، مع العلم معدل التكاثر (R0) لا يكفي. وهناك خاصية أخرى من سمات العدوى، عامل التشتت ك (كابا)، يجب أن تؤخذ في الاعتبار أيضا. وفي حين أن معدل الإنجاب يعكس متوسط العدوى على جميع الأفراد المصابين، فإن عامل التشتت يقيس مدى تغير هذا المعدل الإنجابي بين السكان.
عندما K عالية، يتطور الوباء تدريجيا وبشكل موحد، على طريقة وصمة عار النفط: هذا هو الوضع الملاحظ خلال وباء الأنفلونزا الإسبانية في عام 1918. كلما كان k أقرب إلى 0، لنفس R0، كلما كان عدد الأشخاص المصابين من قبل شخص مصاب أكثر، وكلما كان الوباء يمكن أن ينتشر من خلال أحداث الانتشار الفائق. على سبيل المثال، عندما k - 0.1 و R0 - 3، 73٪ من الأفراد تلوث أقل من شخص واحد، ولكن 6٪ تلوث أكثر من 8. ثم يتقدم الوباء بشكل متقطع، وهو ما يستجيب، من الناحية الإحصائية، للتوزيع السلبي ذي الحدين (بينما الأنفلونزا الموسمية أقرب إلى توزيع الأسماك، الذي يتم الوصول إليه عندما يميل k نحو اللانهاية). ولوحظت طريقة للنشر من خلال حالات الانتشار الفائق أثناء وباء سارس (R0-2؛ k - 0.16)، وبدرجة أقل، حالة فيروس كورونا المسبب لمتلازمة الشرق الأوسط التنفسية (R0 - 0.6؛ k - 0.25). تقديرات K أقل دقة من تقديرات R0 لأن k هو مقياس للتشتت في حين R0 هو متوسط. وهذا يعني أن هناك حاجة إلى العديد من حالات انتقال للحصول على تقدير جيد ك. في الوقت الراهن، وفقا للدراسات، قيمة k لـ الكوفيد-١٩ 0.1-0.4.
وفي ظل هذه الظروف، من الضروري إحصائياً أن تحدث بضع عشرات من الحالات في وقت واحد لتهيئة الظروف الملائمة للوباء. هذا هو المكان الذي تلعب فيه حالات الانتشار الفائق دورًا مهمًا: فجأة ، تصبح البيئة مواتية لانتشار الكوفيد-١٩ ، على الرغم من انخفاض العدوى في غالبية المصابين. هذه الخصوصية تفسر لماذا أهم الأسر في الكوفيد-١٩ لم تظهر دائما في المدن الكبرى (كما هو الحال مع التهابات توزيع الأسماك من نوع) ، ولكن أيضا في أماكن أقل سكانا (مثل مولهاوس أو كودونو) ، حيث حدث انتشار فائقة وقعت. وعلاوة على ذلك، وفقا للتوزيع السلبي الثنائي، بمجرد تركيب الأسرة المعيشية، فإن النمو في عدد الحالات ينفجر بسرعة، في غضون أجيال قليلة من المرضى المصابين. وتتنبأ النماذج الوبائية بأن تحقيق استقرار النمو الأسي لهذا الوباء يتطلب إمدادا مستمرا بحالات الانتشار الفائق. ولذلك، تشير هذه النتائج إلى أنه يمكن السيطرة على الوباء إلى حد كبير إذا تم القضاء على حالات الانتشار الفائقة التي تسبب انتقال العدوى.
بينما يسيطر عدد قليل من الفاشيات المعدية على انتقال فيروس السارس-كوف-٢ التاجي وفي حين أن معظمها يطفئ نفسه، فهذا يعني أنه من أجل تجنب تفشي جديد، من الأهمية بمكان معرفة ورصد أكثر الأماكن/الأحداث "القابلة للاشتعال" وبالتالي منع حدوث حالات الانتشار الفائق.
المصادر
الـ فيروس السارس-كوف-٢ التاجي ربما كان متواجدا بشكل متقطع في فرنسا في وقت مبكر من ديسمبر 2019.
Deslandes, A., Berti, V., Tandjaoui-Lambotte, Y., Alloui, C., Carbonnelle, E., Zahar, J. R., ... & Cohen, Y. (2020). SARS-CoV-2 was already spreading in France in late December 2019. International Journal of Antimicrobial Agents, 106006.وقدرت نسبة R0 للأنفلونزا الموسمية بـ 1.3 (بين 0.9 و 2.1).
Coburn, B. J., Wagner, B. G., & Blower, S. (2009). Modeling influenza epidemics and pandemics: insights into the future of swine flu (H1N1). BMC medicine, 7(1), 30.وقدر عامل التشتت K للسارس بـ 0.16 (90٪ فاصل الثقة 0.11-0.64).
Lloyd-Smith, J. O., Schreiber, S. J., Kopp, P. E., & Getz, W. M. (2005). Superspreading and the effect of individual variation on disease emergence. Nature, 438(7066), 355-359.وقدر عامل التشتت K لمتلازمة الشرق الأوسط التنفسية - 10.26.
Kucharski, A. J., & Althaus, C. (2015). The role of superspreading in Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) transmission. Euro surveillance, 20(25), pii-21167.وتشير دراسة أجريت في مايو 2020 عن مجموعات في هونغ كونغ (1037 شخصاً على أنها إيجابية) إلى أن 20% من حالات التلوث بالسارس-CoV-2 مسؤولة عن 80% من حالات العدوى المحلية. وتنتج حالات التعرض الاجتماعي حالات ثانوية أكثر من التفاعلات الأسرية أو العمل. ويقدر معامل التشتت K بـ 0.45 (95% CI: 0.30-0.72).
Adam, D., Wu, P., Wong, J., Lau, E., Tsang, T., Cauchemez, S., ... & Cowling, B. (2020). Clustering and superspreading potential of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infections in Hong Kong.دراسة بريطانية تقدر أن الكوفيد-١٩ أن قيم R0 حول 2-3، عامل التشتت ك حوالي 0.1 (الوسيط 0.1؛ فاصل الثقة 95٪: 0.05-0.2 لR0 - 2.5): وهذا يعني أن 10٪ من الأفراد هم المسؤولون عن 80٪ من حالات التلوث.
Endo, A., Abbott, S., Kucharski, A. J., & Funk, S. (2020). Estimating the overdispersion in COVID-19 transmission using outbreak sizes outside China. Wellcome Open Research, 5(67), 67.دراسة النمذجة السويسرية الكوفيد-١٩ حتى يناير 2020 يضع R0 بين 1.4 في 3.8 (متوسط إلى 2.2) و ك بين 0.014 و 6.95 (متوسط إلى 0.54). ولا تقدم البيانات المستمدة من الفاشية حتى كانون الثاني/يناير 2020 تقديراً أكثر دقة لـ k. تقديرات K أقل دقة من تقديرات R0 لأن k هو مقياس للتشتت في حين R0 هو متوسط.
Riou, J., & Althaus, C. L. (2020). Pattern of early human-to-human transmission of Wuhan 2019 novel coronavirus (2019-nCoV), December 2019 to January 2020. Eurosurveillance, 25(4), 2000058.استنادا إلى الجينوم من فيروس السارس-كوف-٢ التاجي ، قدر فريق أكسفورد أن الفيروس التاجي قد وصل إلى المملكة المتحدة وبدأ في الانتشار داخل حدود البلاد خلال ما لا يقل عن 1356 مقدمات ، وأن هذا العدد ربما تم التقليل من شأنه. وكانت المقدمات أساسا عن طريق المسافرين من إسبانيا (34 في المائة)، وفرنسا (29 في المائة) و 29 في المائة. إيطاليا (14 في المائة).
Pybus O., Andrew Rambaut, Louis du Plessis, Alexander E Zarebski, Moritz U G Kraemer, Jayna Raghwani, Bernardo Gutiérrez, Verity Hill, John McCrone, Rachel Colquhoun, Ben Jackson, Áine O’Toole, Jordan Ashworth, on behalf of the COG-UK consortium. (2020) Preliminary analysis of SARS-CoV-2 importation & establishment of UK transmission lineages. Preprint on virological.orgشروح حول العامل كابا وأهمية حالات الانتشار الفائقة.
Korsia-Meffre, S. (2020). COVID-19 : "La seule chose qui compte, c'est l'endroit où s'qu'elle tombe" ou comment éviter une éventuelle deuxième vague. Vidalوتبين هذه الدراسة أنه كلما ارتفع حجم الصوت (السعة)، كلما ارتفع عدد الجسيمات المنبعثة أثناء الكلام، حيث تتراوح بين 1 إلى 50 جسيمات في الثانية (0.06 إلى 3 جسيمات لكل سم3) لدرجات منخفضة إلى عالية، بغض النظر عن اللغة المنطوقة (الإنجليزية أو الإسبانية أو الماندرين أو العربية). بالإضافة إلى ذلك، فإن جزءاً صغيراً من الأفراد يتصرفون مثل "الانبعاثات الفائقة"، حيث يطلقون بشكل منهجي جسيمات أكثر بعشرة أضعاف من غيرها.
Asadi, S., Wexler, A. S., Cappa, C. D., Barreda, S., Bouvier, N. M., & Ristenpart, W. D. (2019). Aerosol emission and superemission during human speech increase with voice loudness. Scientific reports, 9(1), 1-10.المادة المقدمة في 27 أيار/مايو التي تُقدِّم تقييماً لحالات الانتشار الفائق في سياق انتشار الكوفيد-١٩ ويحدد العوامل الرئيسية لحالة الانتشار الفائق. إذا كان وباء الكوفيد-١٩ يتزايد ويتخطى بضع عشرات من الحالات، لذلك بدأت ديناميكيات الإرسال تظهر نمواً أسياً مستقراً، مع اقتراب معدل النمو من نموذج مع توزيع الأسماك التي لها نفس R0. ثم، بمجرد أن ينطلق الوباء، فإنه سوف يظهر أكثر تفجرا مما كان عليه عندما يتبع التوزيع قانون الأسماك. ومن أجل تحقيق استقرار النمو الأسي لهذا الوباء، يلزم توفير إمدادات مستمرة من حالات الانتشار الفائق. ولذلك، تشير هذه النتائج إلى أنه يمكن السيطرة على الوباء إلى حد كبير وأن العدد الفعلي لتكاثرات الـ Reff قد انخفض بشكل كبير عندما يتم القضاء على حالات الانتشار الفائقة التي تسبب انتقال العدوى.
Althouse, B. M., Wenger, E. A., Miller, J. C., Scarpino, S. V., Allard, A., Hébert-Dufresne, L., & Hu, H. (2020). Stochasticity and heterogeneity in the transmission dynamics of SARS-CoV-2. arXiv preprint arXiv:2005.13689.