İsviçre Federal Malzeme Bilimi ve Teknolojisi Laboratuvarları (Empa) araştırmacıları, İsviçre ve İskoçya'daki Covid pandemisinden elde edilen verileri kullanarak, enfeksiyon oranının zirveye ulaştığı anları çok daha doğru bir şekilde tahmin edebilen bir model geliştirdi. Enstitü yaptığı açıklamada modelin sunduğu yenilikleri paylaştı.
Klasik R değeri yerine üreme matrisi
R sayısı, enfekte bir kişinin ortalama olarak kaç kişiye bulaştırdığını tanımlar. R değeri 1’in üzerinde olduğunda vaka sayıları üstel olarak artarken, 1’in altına düştüğünde azalır. Ancak araştırmacılara göre bu sayı gerçeği basitleştirilmiş bir şekilde sunmaktadır. Gerçekte, her kişi aynı sayıda insana hastalığı bulaştırmaz.
Çok fazla teması olan süper bulaştırıcılar, orantısız bir şekilde daha fazla kişiyi enfekte ederken, bazı kişiler neredeyse hiç kimseye bulaştırmaz. İşte bu farklılıklar yeni modelde üreme matrisi ile dikkate alınıyor.
Toplum yaş gruplarına göre bölündü
Empa araştırmacıları, yeni modelde toplumu yaş gruplarına göre kategorize etti. 10 ile 25 yaş arasındaki kişilerin en fazla temasa sahip olduğu belirlendi.
Araştırmacılara göre, R değeri pandeminin başlangıcında enfeksiyon oranını tahmin etmek için faydalı olsa da, salgının zirve noktası genellikle R değeri kullanan model hesaplamalarına kıyasla daha düşük seviyede gerçekleşiyor.
Süper bulaştırıcıların azlığı yayılmayı yavaşlatıyor
Bunun temel nedeni, toplumda süper bulaştırıcıların sayısının nispeten düşük olmasıdır. Bu kişiler enfekte olduğunda, hastalığın yayılması yavaşlar. Geleneksel modeller, bu tür bir yavaşlamayı hesaba katmadığından, hastalığın seyrini tam olarak öngöremeyebilir.
Ivan Lunati liderliğindeki araştırma ekibi, yeni modeli Journal of the Royal Society Interface dergisinde bilim dünyasına sundu. Model, İsviçre ve İskoçya gibi nispeten küçük ülkeler için iyi sonuçlar verirken, araştırmacılar büyük ülkelerde uygulanmasının daha zor olabileceğini kabul ediyor. Bunun nedeni, modelin enfeksiyonların ve süper bulaştırıcıların ülke genelinde eşit şekilde dağıldığını varsaymasıdır. Daha büyük ülkeler için modelin, nüfusun coğrafi dağılımı ve bölgeler arasındaki temasları dikkate alacak şekilde uyarlanması gerekmektedir.