2021/22. aasta gripiepideemia stsenaariumide hindamine Itaalias SARS-CoV-2 puhangu ajal

Abstraktne

Ülemaailmsed leevendusstrateegiad SARS-CoV-st põhjustatud ohuga võitlemiseks{1}} on märkimisväärselt vähendanud 2020/21. aasta hooajalise gripi raskust, mis võib kaasa tuua elanikkonna loomuliku immuunsuse vähenemise eelseisval 2021/22 gripihooajal. Et ennustada gripiviiruse levikut Itaalias ning ennetus- ja tõrjemeetmete mõju, esitame vanusepõhise struktureeritud vastuvõtliku-eksponeeritud-nakkusliku-eemaldatud (SEIR) mudeli, mis hõlmab sotsiaalsete segunemismustrite rolli ja vanusepõhise kihistumise mõju. vaktsineerimisstrateegiad ja mittefarmatseutilised sekkumised (NPI-d), nagu koolide sulgemine, osaline sulgemine, samuti isikukaitsevahendite kasutuselevõtt ja kätehügieeni praktika. Leiame, et standardse katvusega vaktsineerimiskampaaniad vähendaksid märkimisväärselt haiguse levikut mõõdukatel gripihooaegadel, muutes mittetulundusühingute kasutuselevõtu mittevajalikuks. Tõsiste hooajaliste epideemiate korral ei oleks standardne vaktsineerimisega hõlmatus epideemiaga võitlemisel siiski piisavalt tõhus, mis tähendab, et haiguse ohjeldamiseks on vaja kombineerida mittetulunduslike infektsioonide kasutuselevõttu. Teise võimalusena näitavad meie tulemused, et vaktsineerimisega hõlmatuse suurendamine vähendaks vajadust mittetulundusühingute kasutuselevõtuks, piirates seega mittetulundusühingute majanduslikku ja sotsiaalset mõju. Meie tulemused rõhutavad vajadust reageerida gripiepideemiale vaktsineerimisega hõlmatuse tugevdamisega.

Tistanche kasulikud omadused meestele - tugevdavad immuunsüsteemi

1. Sissejuhatus

Ülemaailmne võitlus raske ägeda respiratoorse sündroomi – koroonaviiruse-2 haiguse (SARS-CoV-2, enamasti tuntud kui COVID-19 [1]) põhjustatud ohuga on viinud Mittefarmatseutilised sekkumised (NPI-d), nagu osaline sulgemine, sotsiaalne distantseerumine (nt massikogunemiste vältimine, avalike meelelahutuskohtade ja koolide sulgemine), samuti isikukaitsevahendite (PPE) kasutuselevõtt ja sagedane kätehügieen. Need sekkumised mängivad rahvatervise ohutuses jätkuvalt üliolulist rolli, kuna tulevikus ilmnevad uued COVID{7}} variandid.

Tistanche kasulikud omadused meestele - tugevdavad immuunsüsteemi

Cistanche Enhance Immunity toodete vaatamiseks klõpsake siin

【Küsi lisa】 E-post:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Nende meetmete vastuvõtmine alates 2020. aasta esimestest kuudest on hooajal 2020/2021 põhjustanud hooajalise gripilaadsete haiguste (ILI) tõsiduse märkimisväärselt vähenemise [2–4], kusjuures tuvastatud arvud on sarnased aastatel 2020/2021 teatatud arvudega. - hooajalised perioodid. Sarnaselt COVID-ga{7}} on hooajaline gripp (gripp) väga nakkav hingamisteede haigus, mis levib peamiselt õhu kaudu (tilgad ja aerosoolid), mis võib põhjustada tõsiseid terviseprobleeme. Tavalisel aastal on ülemaailmne ILI esinemissagedus täiskasvanutel 5–10 protsenti ja laste puhul 20–30 protsenti, millest hinnanguliselt 3–5 miljonit on rasked, põhjustades umbes 250–500 ,000 gripiga seotud surmajuhtumid [5]. Kuigi COVID{20}} tõrjemeetmed aitasid hooajal 2020/21 gripi levikut takistada [6], võib ILI raskusastme vähenemine tähendada elanikkonna madalamat immuunsust hooajal 2021/22, kuna enamik inimesi on haigestunud. pole ILI-ga kokku puutunud üle aasta [7, 8]. See jätaks kõige haavatavamad inimesed tõsiste haiguste ohtu. Seda silmas pidades võib gripivastane vaktsineerimine mängida võtmerolli hooajalise gripi nakkuse leviku piiramisel, aga ka juba niigi surve all olevate tervishoiusüsteemide ülejõu käimise vältimisel [9, 10]. Hiljutised uuringud on näidanud, et COVID{30}} puhang on suurendanud gripi vastu vaktsineerimisest kinnipidamist, saavutades vaktsineerimiskampaania 2020/2021 suurima katvuse [11–13]. Lisaks on suur hulk uuringuid näidanud, et mittetulundusühingutel on märkimisväärne mõju õhus levivate epideemiate levikule [14–16]. COVID{37}} pandeemia jätkuva mõju ja gripiviiruse ettearvamatuse tõttu on õigeaegne uurida eelseisva hooaja 2021/22 gripiepideemia eeldatavaid stsenaariume, võttes arvesse praegu vastuvõetud Mittetulundusühingud ja gripi vastu vaktsineerimise strateegiad, et toetada nii individuaalsete otsuste tegemist kui ka poliitikakujundamist võitluses gripiepideemiatega. Andes ametiasutustele ennustusi ILI jaotumise kohta eri vanuseklasside lõikes, võimaldatakse neil võimalikule pandeemiapuhangule reageerimiseks välja töötada valmisolekuplaane [17, 18].

Nagu näitavad hiljutised uuringud (nt [19, 20]), võib epideemia dünaamika ning tõrje- ja ennetusmeetmete mõju modelleerimiseks mõeldud matemaatiliste lähenemisviiside väljatöötamine olla vahend erinevate rahvatervise meetmete tõhususe hindamiseks ja võrdlemiseks. haiguse tõrjeks ja seda võib pidada vajalikuks tavaks rahvatervise poliitikakujundajate jaoks väärtusliku teabe saamiseks [21]. Kuigi tegelike olukordade modelleerimisel on mõningaid piiranguid, on varasemate haiguste, nagu Ebola viirus [22], gripp [23, 24] ja COVID-19 [25–25, iseloomustamiseks kasutatud matemaatilisi mudeleid. 28]. Selle artikli eesmärk on uurida mitmesuguseid gripiepideemia stsenaariume hooajal 2021/22 Itaalias, võttes arvesse ühe- ja mitmekordsete tõrje- ja ennetusmeetmete mõju haiguse levikule erineva hooajalise raskusastmega. Epideemiastsenaariumide omadusi hinnatakse vanusepõhise deterministliku vastuvõtliku kokkupuute-nakkus-taastunud (SEIR) epidemioloogilise mudeli abil, mida on sobivalt laiendatud, et modelleerida õigesti vanusepõhist sotsiaalset segunemist ning tõrje- ja ennetusmeetmete mõju. Nende stsenaariumide uurimine on otsustava tähtsusega, et poliitikakujundajad saaksid järeldada rakendusmeetmete mõju ja hinnata, kas vaktsineerimiskampaaniate strateegiad tuleb rahvatervise koormuse edukaks vähendamiseks läbi vaadata. Artikkel on üles ehitatud järgmiselt: 2. osas kirjeldatakse SEIR-i epidemioloogilist mudelit ja uuritud stsenaariume. Tulemused on esitatud jaotises 3, millele järgneb arutelu jaotises 4. Lõpuks on kokkuvõtvad märkused tehtud 5. jaotises.

cistanche taime suurendav immuunsüsteem

2. Materjalid ja meetodid 2.1. Epideemia mudel

Töötame välja vanuse järgi struktureeritud deterministliku sektsiooni mudeli, mis põhineb tuntud SEIR mudelil [29, 30], mis võeti algselt kasutusele epideemia mudelina nakkushaiguse dünaamika kirjeldamiseks homogeenses ja hästi segarahvastik. Varem välja töötatud erinevatest lähenemisviisidest (nt [31, 32]) võib osalistel dünaamilistel süsteemidel põhinev matemaatiline modelleerimine sageli anda olulist teavet epideemia dünaamika kohta, eriti juhtudel, kui ennetamise ja ennetamise mõju osas on suur ebakindlus. tõrjemeetmed haiguse leviku tõkestamiseks. Laiendame klassikalist SEIR-mudelit vanuselise struktureerimise ja sotsiaalsete segunemismustrite (nt [33, 34]) kaasamise kaudu, leevendades seega homogeense segunemise eeldust elanikkonna vanuserühmade vahel. Vanuselise struktuuriga elanikkonna sotsiaalset segunemist meie mudelis kajastatakse realistliku segunemismustrite mudeli abil, mis arvutatakse Itaalia elanikkonna rutiinselt kogutavate sotsiaal-demograafiliste andmete põhjal [33] (vt jaotis 2.2). Jaotame elanikkonna nelja klassi: imikud (0–4-aastased), lapsed (5–14-aastased), täiskasvanud (15–64-aastased) ja eakad (� 65-aastased). 1. jaanuaril 2019 uuendatud Itaalia rahvaloenduse järgi on rahvastik jaotatud erinevate vanuseklasside vahel [35].

Meie mudel hõlmab liikumispiirangute mõju elanikkonna segunemisele, skaleerides vastavalt vanusepõhiseid kontaktmaatrikse (vt jaotis 2.2). Veelgi enam, mudel teeb vahet nakatunud isikute erineva raskusastmega haigusjuhtude vahel, võttes arvesse mõõdukaid juhtumeid, mis on määratletud kui nakatunud isikud, kes vajavad ravi üldarstide (GP) või erakorralise meditsiini osakonda (ER) ja eluohtlikke juhtumeid, mis nõuavad intensiivravi osakonda. (ICU) ravi. Uurime hooajalise gripi tunnuseid, eristamata gripiviiruse spetsiifilisi alatüüpe. Kuid nagu allpool kirjeldatud, arvutatakse mudeli parameetrid kahe gripiviiruse alatüübi, st H1N1 ja H3N2, epidemioloogiliste tunnuste keskmiste põhjal, mis on peamised hooajalist grippi põhjustavad alatüübid [36].

Eeldame populatsiooni, mis koosneb indiviididest, mis on jaotatud järgmiseks üksteist välistavaks seitsmeks osaks iga vanuseklassi i=1 kohta. . .,4, 1. Vastuvõtlikud (Si): isikud, kes on võimelised nakatuma grippi, 2. Kokkupuutuvad (Ei): vastuvõtlikud, kes on kokku puutunud nakkavate (eksponeeritud ja nakatunud) isikutega ja võivad nakatada, 3. Nakatunud (Ii): nakatunud isikud, 4. GP/ER-ravi saanud (Gi): nakatunud isikud, keda ravivad üldarstid või erakorralise meditsiini osakond, 5. ICU-ravi saanud (Ti): nakatunud isikud, kes vajavad intensiivravi intensiivravis, 6. Paranenud (Ri): eemaldatud isikud epideemia dünaamikast paranemise või vaktsineerimise teel, 7. Surnud (Di): gripi tõttu surnud isikud. Käsitleme suletud vanuseklasse ilma sündide ja loomulike surmadeta, nii et vanuseklassi i populatsiooniarv Ni on selle vanuseklassi kõigis sektsioonides olevate isendite summa aja jooksul t (st Ni ¼ Si ðtÞ þ Ei ðtÞ þ Ii ðtÞ þ Gi ðtÞ þ Ti ðtÞ þ Ri ðtÞ þ Di ðtÞ). Eeldame, et paranenud isikute uuesti nakatumise tõenäosus on kaduvväike, tagades tervenemisel eluaegse immuunsuse gripi vastu. Indiviidide üleminekuid erinevate sektsioonide vahel modelleeritakse seitsme tavalise diferentsiaalvõrrandi süsteemiga, mis kirjeldab populatsiooni arengut iga vanuseklassi i=1,. . .,4 aja jooksul t, st

kus suurtähed tähistavad ülaltoodud olekumuutujaid (Si, Ei, Ii, Gi, Ti, Ri, Di) ja Mij tähistab kontaktmaatriksit (vt jaotis 2.2), mis on määratletud kui keskmine igapäevaste kontaktide arv isik vanuseklassis I koos indiviidiga vanuseklassis j, kus i, j=1,. . .,4. Väikesed tähed tähistavad üleminekukiirusi ja erinevate sektsioonide vahel liikuvate isendite osakaalu, mis on määratletud järgmiselt: • i on haiguse edasikandumise tõenäosus (vt jaotis 2.4) I vanuseklassi vastuvõtliku inimese ja inimese vahelise ühekordse kontakti korral. nakkav isik (eksponeeritud või nakatunud). Eeldame, et kokkupuutunud isik võib viirust edasi anda varases staadiumis enne sümptomite tekkimist, mida kinnitavad epidemioloogilised uuringud (nt [36]); • pi on vastuvõtlikkus infektsioonile, võetud [37] 6. peatüki joonisest 2; • σ tähistab kiirust, millega indiviidid liiguvad kokkupuutelt nakatunuteni, samas kui on ülemineku kiirus nakatunute sektsioonist GP/ER-ravi, intensiivravi saanud või taastunud sektsioonidesse. Nende väärtused on seotud inkubatsiooniajaga tσ=σ−1 ja remissiooniajaga t=−1, mis eeldatakse olevat vastavalt 1,5 ja 4 päeva [38–40] ; • ai tähistab nakatunud isikute osa, keda ravivad üldarstid või erakorralise meditsiini osakond, samas kui bi on osa nakatunud isikutest, kes vajavad intensiivravi intensiivravis. Nende parameetrite võrdlusväärtused on võetud [41–44]; • ci on vaktsineerimisega hõlmatus, mis on määratletud kui vastuvõtlike inimeste osa, kes vaktsineeritakse. Vaktsineerimise ulatuse võrdlusväärtused, olen võetud [45] (vt punkt 2.3); • �i(t) on vaktsiini efektiivsuse areng ajas, mis on arvutatud punktis [46] esitatud tulemuste analüüsimise teel (vt jaotis 2.3); • μi on suremuskordaja, võrdlusväärtustega μref, võtsin [47]. Mudeli parameetrite võrdlusväärtused on näidatud tabelis 1. Tüüpiline varude voo diagramm, mis näitab, kuidas indiviidid läbi sektsioonide liiguvad, on näidatud joonisel 1. Väärtuste 1–7 integreerimine toimub standardse reaalväärtusega muutujakoefitsienti tavalise diferentsiaali abil. võrrandi lahendaja, mis põhineb LSODE Fortrani teegil ODEPACK++ [48]. Eeldame olekumuutujate jaoks järgmisi algtingimusi (st kell t=0): Si(0)=Ni−1000, Ii(0)=1000, while ülejäänud olekumuutujad on nullid. Käitame epideemia simulatsiooni 100 päeva jooksul, mida võib pidada tüüpiliseks hooajaliste gripiepideemiate kestuse perioodiks.

Joonis 1. Mudelskeem. Graafiline skeem, mis kujutab üksikisikute liikumist sektsioonide vahel

2.2. Kontaktmaatriks

Meie mudel hõlmab sotsiaalsete segunemismustrite mõju (vt valemid 1 ja 2), kasutades Itaalia elanikkonnaga seotud [33] esitatud kontaktmaatrikse. Maatriksid on arvuliselt skaleeritud vastavalt meie mudelis käsitletud vanusestruktuurile. Nagu on näidatud punktis [33], arvutatakse kontaktmaatriks Mij nelja kontaktmaatriksi lineaarse kombinatsioonina, mis on seotud eeldatavate segunemismustritega erinevates füüsilistes keskkondades (leibkond, kool, töökoht ja üldine kogukond), st.

kus K on lineaarse kombinatsiooni seadistuses määratud koefitsiendid [33] ja δK tähistab siin kasutusele võetud paranduskoefitsiente, et modelleerida mittetulundusühingute kasutuselevõttu (vt jaotis 2.4). Kuna NPI-de mõju epideemia dünaamikas on keskkonnaspetsiifiline, arvutame oma töö eesmärgil lineaarse kombinatsiooni koefitsiendid K, analüüsides [33] esitatud andmeid. Saadud koefitsiendid on H=0.29, S=0.17, W=0.24 ja G=0.3. Neid koefitsiente skaleeritakse vastavalt vastuvõetud NPI eeldatavale mõjule segamismustrites, nagu on kirjeldatud jaotises. 2.4. Joonisel 2 on näidatud erinevate sotsiaalsete seadistustega seotud kontaktmaatriksid koos selles töös vastu võetud üldise kontaktmaatriksiga.

Tabel 1. Mudeli parameetrid

Joonis 2. Kontaktmaatriksid. Itaalia elanikkonna kontaktmaatriksid erinevates sotsiaalsetes oludes (vt pealkirja iga paneeli kohal). Parempoolsem paneel näitab kogu kontaktmaatriksit, mis on saadud seadistusspetsiifiliste maatriksite lineaarse kombinatsioonina [33].

2.3. Vaktsineerimine

Gripivaktsineerimise efektiivsuse ajaline areng (�i(t), vt valemid 1 ja 6) arvutatakse, analüüsides artiklis [46] kirjeldatud kahe gripi alatüübi H3N2 ja H1N1 vaktsiini efektiivsuse keskmisi väärtusi. Üksikasjalikult modelleeris [46] gripi alatüübispetsiifilise vaktsiini efektiivsust aja järgi alates vaktsineerimisest igas vanuses ja eriti 65-aastaste ja vanemate isikute puhul (vt punktiirjooni joonisel 3). [46] esitatud andmete hõreduse tõttu oleme testinud erinevaid regressioonimudeleid, et leida parim sobivusfunktsioon, arvutades sobivuse mõõtmiseks kohandatud R-ruudu meetrika. Selle tulemusena arvutame välja kaks neljanda astme polünoomi sobitusfunktsiooni, mille väärtus on R2 ~0.99 (vt katkendjooni joonisel 3), mis on väljendatud järgmiselt:

Võttes arvesse käesolevas artiklis esitatud epideemiamudeli vanuselist struktuuri, eeldame, et alla 65-aastastel inimestel on sama vaktsiini efektiivsuse ajaline evolutsioon.

Joonis 3. Vaktsiini efektiivsuse ajaline areng. Punktid näitavad vaktsiini efektiivsuse ajalist arengut aja jooksul alates vaktsineerimisest igas vanuses ning 65-aastaste ja vanemate isikute puhul, nagu on kirjeldatud [46]. Katkendjooned tähistavad andmete vähimruutude sobitamise funktsioone neljandat järku polünoomidega.

2.4. Mudeli kalibreerimine ja stsenaariumide kirjeldus

Mudel on kalibreeritud Itaalias hooaja 2018/19 ILI juhtumite kumulatiivse arvu vanuselise jaotuse alusel, mis on esitatud [37] 6. peatükis (vt joonis 1). Protseduur kasutab katse-eksituse meetodil kalibreerimist, et järeldada ülekande tõenäosust ref, I, mis kordab nakatunud isikute koguarvu erinevates vanuseklassides epideemia lõpus. Saadud mudelit nimetatakse edaspidi võrdlusmudeliks. Nagu eelnevalt mainitud, on meie analüüsi eesmärk uurida mitmesuguseid stsenaariume, et järeldada tõrje- ja ennetusmeetmete mõju epideemia arengule, võttes arvesse hooajalise gripi erinevat raskusastet. Gripi võimalike esinemissageduste sesoonse raskusastme järgi määratlemiseks võtame arvesse [49] tehtud analüüsi, kes valis kirjanduse ülevaate ja ekspertrühma arvamuse põhjal välja kuus kõige tõenäolisemat stsenaariumi. mis sünteesivad gripipuhangu võimalikke tagajärgi. Kuuest punktis [49] valitud stsenaariumist eeldame, et võrdlusmudel, mis on kalibreeritud 2018/19 hooajalise gripi jaoks, on seotud stsenaariumiga B, mis on näidatud punktis [49] (vt joonis 2). Raskusastme osas eeldame, et võrdlusmudelit peetakse mõõdukaks aastaajaks. Vaatleme hooaja tõsiduse jaoks kahte täiendavat stsenaariumi, st kerget ja rasket hooaega, mis eeldatakse olevat seotud vastavalt stsenaariumitega A ja E [49]. Hooaja tõsidust modelleeritakse, muutes ülekande tõenäosust i ja suremust μi võrdlusväärtuste ref, I ja μref, I suhtes (vt tabel 1). Võttes arvesse punktis [49] esitatud stsenaariumide kliinilisi haigushoo ja surmajuhtumite määrasid, eeldame, et kerget hooaega iseloomustab pool leviku tõenäosusest ja sama suremus võrreldes võrdlusstsenaariumiga, st kerge, i.=0.5 ref, i ja μ kerge, i=μref, i. Eeldatakse, et rasket hooaega iseloomustab ülekandetõenäosus, mis on 50% suurem kui võrdlusstsenaariumi tõenäosus, samas kui suremuse määr on kolm korda suurem kui kontrollväärtus, st tõsine, i=1. 5 ref, i ja μraske, i=3 μref, i. Lisaks uurib meie analüüs stsenaariumide kogumit, mille eesmärk on uurida sotsiaalsete piirangute mõju rahvastiku segunemisele, skaleerides vastavalt seadistuses määratud kontaktmaatrikse (vt jaotis 2.2). Neid meetmeid kirjeldatakse järgmiselt: 1. koolide sulgemine: kontaktide vähenemine koolis 50%, st δS=0,5, 2. osaline sulgemine: kontaktide vähendamine koolis, tööl ja üldises kogukonnas. 20%, st δS=δW=δG=0.2. Kui pole teisiti täpsustatud, eeldatakse, et δK on võrdne ühikuväärtustega, kusjuures K=1,. . .,4. Lisaks uurime kahte täiendavat stsenaariumi, et järeldada erineva vaktsineerimiskatte (VC) mõju võrdlusjuhtumi puhul (ci=peakokk, mina, edaspidi standardne katvus, vt tabel 1), st: 1 . no VC: ci=0 for i=1,. . .,4; 2. Täiustatud VC: alla 65-aastaste isikute katvus 40%, ci=0.4 i=1,2,3 ja c4=chef,4 (vt tabel 1) . Lõpuks kaalume täiendavat stsenaariumi, et modelleerida isikukaitsevahendite kasutuselevõtu ja kätehügieeni praktika mõju, mis eeldatavasti mängivad olulist rolli õhu kaudu levivate haiguste leviku piiramisel (nt [15]). Sellega seoses täheldas [14] ILI esinemissageduse olulist, 75% vähenemist isikukaitsevahendite kasutuselevõtu ja kätehügieeni praktika tõttu. Seetõttu modelleeritakse nende meetmete mõju, vähendades ülekande tõenäosust 75% võrreldes võrdlusjuhtumiga, st isikukaitsevahendite hügieen, i=0.25 viide, i.

cistanche on kasulikud - tugevdab immuunsüsteemi

3. Tulemused

Selles jaotises esitame epideemia dünaamiliste simulatsioonide tulemused ülalkirjeldatud stsenaariumide kogumi jaoks (vt jaotis 2.4). Analüüsi eesmärk on järeldada tõrje- ja ennetusmeetmete tõhusust epideemiate leevendamisel. Epideemia leviku tulemuste iseloomustamiseks erinevates stsenaariumites keskendume aja arengule ning nakatunud ja surnud isendite kumulatiivsele arvule epideemiate lõppedes. Tasub meeles pidada, et epideemiate lõppu peetakse 100. päeval pärast epideemia algust. Selle lähenemisviisi peamine eelis on epideemia arengu suhtelise suundumuse analüüsimine erinevate stsenaariumide vahel, et selgitada välja erinevate NPI-de ja vaktsineerimiskampaaniate strateegiate mõju ning võrrelda iga meetme mõju haigestumiste arvu vähenemise osas. nakatunud ja surnud isikud.

3.1. Vaktsineerimise mõju

Joonisel 4 on näidatud nakatunud isendite koguarvu ajaline areng populatsiooni arvu suhtes kolme erineva stsenaariumi korral, mida iseloomustavad erinevad riskitegurid, võttes arvesse vaadeldava hooaja kolme erinevat tõsidust (vt jaotis 2.4). Esimesi päevi pärast epideemia puhangut iseloomustab nakatunute arvu suurenemine, mis suureneb koos hooaja raskusega ja väheneb vaktsineerimisega hõlmatuse suurenedes. Nakatunud indiviidide osa ajaline areng saavutab haripunkti erinevatel aegadel ja näitab erinevat vähenemiskiirust pärast piiki. Üksikasjalikumalt iseloomustab pehmeid aastaaegu (vt joonise 4 vasakpoolset paneeli) epideemia kitsas ajaline areng, mis kaob umbes 20 päeva pärast epideemia algusest, välja arvatud juhul, kui VC-d pole, kus nakatunute arv üksikisikutele kulub haripunkti saavutamiseks teiste stsenaariumide suhtes pikemat aega. Mõõdukate ja raskete aastaaegade korral (vt joonise 4 keskmist ja paremat paneeli) väheneb nakatunud isendite arv nullväärtuseni umbes 70–80 päeva pärast epideemia algusest. Seetõttu mõjutab vaktsineerimine rangelt epideemiate üldist ajalist arengut, mille tulemusel väheneb märgatavalt nii maksimaalne saabumise aeg kui ka nakatunud isikute arv.

Joonis 4. Vaktsineerimise mõju epideemia ajalisele arengule. Epideemiate ajaline areng erineva VC ja gripi raskusastme korral: (vasakul) kerge, (keskel) mõõdukas ja (paremal) raske hooaeg. Pange tähele, et y-telje skaleerimine on igal paneelil erinev ja legend on näidatud paremal paneelil.

Vaktsineerimise üldise mõju hindamiseks arvutame iga vanuseklassi kohta nakatunud ja surnud isikute kumulatiivse osa epideemia lõpus. Tabelis 2 on näidatud nakatunud ja surnud indiviidide osakaal muutuva VC ja hooaja raskusastmega igas vanuseklassis. Keskmistades nakatunud ja surnud indiviidide osakaalu igas vanuseklassis kolme hooaja raskusastme stsenaariumi jooksul, tooks vaktsineerimise puudumine kaasa nakatunud (surnud) isikute osakaalu suurenemise vanuses ~1,6 (~1,5) võrra. klass � 14 aastat, standardse VC puhul koefitsient ~2,4 (~2,2) 15–64-aastastel ja eakatel ~6,3 (~5,7). VC paranemine toob kaasa nakatunud (surnud) isikute osa vähenemise teguri ~24,8 (~20,7) võrra alla 5-aastaste isikute puhul, tegur ~35,7 (~36) 5–14-aastaste puhul koefitsient ~23,3 (~22,3) isikute puhul, kelle vanus on vahemikus 15–64 aastat, ja tegur ~1,6 (~1,7) eakatel võrreldes standardse VC-ga. Ootuspäraselt on standardvaktsineerimise mõju tugevam eakatele inimestele (vanus � 65 aastat), saavutades kolme hooaja tõsiduse stsenaariumi jooksul keskmiselt ~88% nakatunud ja surnud elanikkonnast võrreldes vaktsineerimata stsenaariumiga. nakatunud ja surnud mitteeakate isikute arvu vähenemine ulatub 15–64-aastaste inimeste puhul ~73%-ni ning imikute ja laste puhul ~55%-ni. Selle põhjuseks on eakate isikute suhteliselt suurem vaktsineerimisega hõlmatus (vt tabel 1). Veelgi enam, VC paranemine viib nakatunud ja vähenenud elanikkonna osakaalu edasise vähenemiseni kõigis vanuseklassides vahemikus ~ 92% kuni ~ 97%, võrreldes vaktsineerimata juhtudega. Arvutades kõigi vanuseklasside kumulatiivse osa, näitab kerge hooaja epideemia areng standardse VC-ga kõigis vanuseklassides sarnaseid tulemusi võrreldes suurema levialaga klassidega, kus nakatunud inimeste kumulatiivne osa on umbes ~0.{{{{101} 55}}8% ja ~0,06% vastavalt standardse ja täiustatud kattega (vt roosat ja sinist joont joonise 4 vasakpoolsel paneelil). Mõõdukatel aastaaegadel põhjustab standardne katvus nakatumise vähenemist ~ 87%, vähendades seega nakatunud isikute kumulatiivset osa ~ 67% -lt (katvuse puudumisel) ~ 8, 6% -ni kogu elanikkonnast. Katvust suurendades väheneb nakatunud fraktsioon kuni ~0,72%.

Rasketel aastaaegadel vähendab standardne katvus nakatumist ~ 47%. Üksikasjalikult väheneb nakatunud inimeste kumulatiivne osa ~ 84% -lt (katvuse puudumisel) ~ 44% -ni kogu elanikkonnast, samas kui tõhustatud leviala vähendab veelgi kuni ~ 6, 4%.

Tabel 2. Vaktsineerimise mõju nakatunud ja surnud isikute kumulatiivsele fraktsioonile.

3.2. Mittetulundusühingute mõju

Selles osas võrdleme üksikute mittetulundusühingute kasutuselevõtu mõju haiguste leviku pidurdamisel vaktsineerimisega mõõdukatel ja rasketel hooaegadel, võttes lisaks arvesse mittetulundusühingute ja vaktsineerimise koosmõju. Joonisel 5 on näidatud nakatunud isikute kogufraktsiooni ajaline areng mõõduka gripihooaja jooksul erinevate riskikapitali vahendite ja erinevate mittetulundusühingute vastuvõtmisel. Võrreldes epideemia erinevat arengut, mis on tingitud ühe NPI kasutuselevõtust (joonisel 5 igal paneelil on jooned), võib märgata, et nakatumise haripunkt saavutatakse erinevatel aegadel pärast epideemia algust ja üldist haiguse leviku kestus muutub erinevate stsenaariumide vahel. Standardne VC viib nakkuse tipu vähenemiseni infektsiooni tipuga sarnase väärtuseni juhul, kui lukustus ja isikukaitsevahendite kätehügieen ei ole kaetud (võrdle sinist ja helesinist joont vasakpoolsel paneelil punase joonega joonise 5 keskpaneelil).

Joonis 5. Mittetulundusühingute mõju mõõduka gripihooaja arengule erinevate riskifaktorite korral. Epideemiate ajaline areng mõõduka hooaja jooksul, sealhulgas erinevate NPI-de (read igas paneelis) ja (vasakul) mittevaktsineerimise, (keskel) standardse ja (paremal) suurendatud kattega vaktsineerimise mõju. Pange tähele, et y-telje skaleerimine on igal paneelil erinev ja legend on näidatud paremal paneelil

Tabel 3. Erinevate riskifaktorite NPI-de mõju nakatunud ja surnud isikute kumulatiivsele osakaalule mõõduka gripihooaja jooksul

Veelgi enam, VC parandamise mõju on sarnane tavapärase vaktsineerimise ja koolide sulgemise mõjuga (võrrelge helepunast joont keskpaneelil punase joonega joonise 5 parempoolses paneelis). Tabelis 3 on näidatud nakatunud ja surnud isikute vanuseline osa, kellel on erinevad NPI-d ja riskifaktorid mõõduka gripihooaja jooksul. Joonisel fig 6 on näidatud nakatunud isikute kogufraktsiooni ajaline areng raske gripihooaja jooksul erinevate VC-de ja erinevate NPI-de kasutuselevõtu korral. Sarnaselt saavutatakse joonisel 6 näidatud mõõduka gripihooaja puhul nakatumise kõrgaeg erinevatel aegadel pärast epideemiate algust ning haiguse üldine leviku kestus muutub erinevate stsenaariumide lõikes. Katvuse puudumisel (vt joonise 6 vasak paneel) vähendab isikukaitsevahendite, kätehügieeni ja osalise lukustamise rakendamine nakatumise tippu suuremal määral võrreldes standardse VC-ga (vt vasakut ja keskmist paneeli joonisel 6), vastupidiselt mõõduka gripihooaja puhul täheldatule. Veelgi enam, VC paranemise mõju on sarnane efektiga, mis tekib standardse vaktsineerimise ning isikukaitsevahendite ja kätehügieeni kasutamise kombineerimisel (võrrelge helesinist joont keskpaneelil punase joonega joonisel fig. 6). Lisaks näitavad joonised 5 ja 6, et mitte- ja standardse katvuse korral on mittetulundusühingud kasulikud epideemia haripunkti edasilükkamisel, samas kui täiustatud riskikapitali puhul ei mõjuta mittetulundusühingute kasutuselevõtt epideemiate ajastust. Tabel 4 näitab epideemiate leviku üldise vähenemise suurust erinevate NPI-de ja VC-dega erinevate vanuseklasside lõikes raske gripihooajal

Joonis 6. Mittetulundusühingute mõju raske gripihooaja arengule erinevate riskifaktorite korral. Epideemiate ajaline areng raskel hooajal, sealhulgas erinevate NPI-de (read igas paneelis) ja (vasakul) mittevaktsineerimise, (keskel) standardse ja (paremal) suurendatud kattega vaktsineerimise mõju. Pange tähele, et y-telje skaleerimine on igal paneelil erinev ja legend on näidatud paremal paneelil.

Tabel 4. NPI-de mõju erinevale vaktsineerimisele raske gripihooajal

4. Arutelu

Keskmistades keskmise (raske) gripihooaja kolme VC juhtumiga seotud tulemusi, vähendab koolide sulgemise mõju nakatunud ja surnud elanikkonna osakaalu ~2,3 (~1,5) võrra alla vanuste isikute puhul. 5 aastat, koefitsient ~2,8 (~1,7) 5–14-aastaste puhul, tegur ~ 1,7 (~1,4) isikute puhul, kelle vanus on vahemikus 15–64 aastat ja eakate vähenemine stsenaariumi korral ilma lapsendamata mittetulundusühingutest. Lisaks leevendab osaline sulgemine mõõdukate (raskete) hooajaliste gripiepideemiate levikut, vähendades nakatunud ja surnud isikute osakaalu ~73 (~12) võrra alla 5-aastaste isikute puhul, tegur ~107 (~23) 5–14-aastased, koefitsient ~28 (~10) isikute puhul, kelle vanus jääb vahemikku 15–64 aastat, ja faktor ~2,3 (~1,7) eakate seas, mis puudutab stsenaariumit ilma mittetulundusühingute vastuvõtmiseta.

Lõpuks vähendab isikukaitsevahendite kasutuselevõtt ja kätehügieeni järgimine mõõduka (raske) gripihooajal nakatunud ja surnud inimeste arvu ~1,7 (~1,2) võrra alla 4-aastaste isikute puhul, mis on ~14. (~7) 5–14-aastaste puhul, koefitsient ~13 (~8) isikute puhul vanuses 15–64 aastat ja eakate seas koefitsient ~3,5 (~2,3) ilma lapsendamata stsenaariumi puhul. mittetulundusühingutest. Seetõttu on iga vanuseklassi arvestades osaline sulgemine kõige tõhusam meede epideemia ohjeldamisel, eriti alla 64-aastaste isikute puhul. Seevastu isikukaitsevahendid ja kätehügieen on eakate inimeste jaoks kõige tõhusamad mittetulunduslikud vahendid kõikidel hooajalistel juhtudel. Arvestades kogu elanikkonda olenemata vanuseklassidest, näitavad meie tulemused, et isikukaitsevahendite kasutuselevõtt ja kätehügieeni praktika on kõige tõhusamad mittetulunduslikud vahendid nakkuste ja surmade vähendamisel mõõdukatel gripihooaegadel ilma vaktsineerimiseta, mis toob kaasa vähenemise. nakatunud (surnud) inimestest ~ 79% (~ 71%) stsenaariumi puhul ilma mittetulundusühingute ja vaktsineerimiseta. Seevastu koolide sulgemine vähendab nakatunud (surnud) juhtumeid ~22% (~3,5%).

Kuid nagu mainitud Set. 3.1, standardse katvuse vaktsineerimise mõju väheneb nakatunud (surnud) inimeste koguarvust ~87% (~95%), kui tegemist on ilma vaktsineerimise ja NPIta. Haiguse leviku vähenemine on seega suurem juhul, kui saavutatakse standardne vaktsineerimisega hõlmatus stsenaariumi puhul, kus vaktsineerimist ei tehta, ja NPI-de kasutuselevõtuga, olenemata KTK olemusest. Vaktsineerimisega hõlmatuse suurendamine vähendab veelgi haiguse levikut, piirates nakatunud (surnud) isikute juhtumeid kuni ~98% (~97%) nakatunute arvust juhtudel, kui vaktsineerimiskampaaniaid ei korraldata. Seetõttu muudavad mõõduka gripihooaja korral vähemalt standardkattega vaktsineerimiskampaaniad mittevajalikuks mittetulundusühingute kasutuselevõtu. Siiski saavutatakse mõlemal gripi raskusastmel nakatunud (surnud) isikute arvu edasine vähenemine kuni 99% (~100%), kui standardne vaktsineerimine kombineeritakse NPI-de kasutuselevõtuga, olenemata sellest, millist NPI-d kasutatakse.

Tõsiste gripihooaegade ja vaktsineerimata gripihooaegade puhul on sarnaselt mõõduka gripihooajaga nakatunute ja surnud inimeste koguarvu vähendamise seisukohalt kõige tõhusamad kaitsevahendid ja kätehügieen. Üksikasjalikumalt võib öelda, et isikukaitsevahendite kasutuselevõtt ja kätehügieeni praktika vähendavad nakatunud (surnud) inimeste arvu ~65% (~41%), samas kui osaline sulgemine vähendab kuni ~63% (~21%). stsenaariumi kohta ilma KTI-de vastuvõtmiseta. Need tulemused kinnitavad, et isikukaitsevahendid ja kätehügieen on väärtuslikud meetmed haiguse leviku vähendamiseks, ilma et oleks vaja massilist sekkumist, näiteks sulgemist. Nagu mainitud Set. 3.1 standardne vaktsineerimisega hõlmatus raske gripihooajal vähendab nakatunud (surnud) inimeste arvu ~47% (~69%), samas kui tõhustatud vaktsineerimine vähendab nakatunud (surnud) inimeste arvu ~92% (~84%). ). Seetõttu on raske gripihooaja korral vaktsineerimisega hõlmatuse suurendamine vajalik, et vältida NPI kasutuselevõttu. Lõpuks, kombineerides standardset (täiustatud) vaktsineerimist NPI-de kasutuselevõtuga, täheldame epideemia edasist vähenemist vahemikus ~ 77% (~ 95%) kuni ~ 99% (~ 99%) nakatunud isikute ja surnud isikute puhul vahemikus ~ 85% (~ 90%) kuni ~ 100% (~ 100%), olenemata vastuvõetud mittetulundusühingu iseloomust.

5. Järeldus

Selle artikli peamine eesmärk on püüda vastata küsimusele, kui tõhusad on praegu vastuvõetud rahvatervise strateegiad eelseisval hooajal 2021/22 erinevate gripistsenaariumite puhul. Nende stsenaariumide uurimine on vajalik, et hinnata mittetulundusühingute teadlikumat kasutuselevõttu ja võimalik, et praegu vastuvõetud vaktsineerimiskampaaniate läbivaatamist, et hoida ära epideemia levikut, rakendades asjakohaseid vaktsineerimiskampaaniaid ja sotsiaalseid sekkumisi.

cistanche taime suurendav immuunsüsteem

Sel eesmärgil oleme välja töötanud vanusepõhise SEIR-mudeli, mis hõlmab ennetus- ja kontrollimeetmete modelleerimist, samuti sotsiaalsete segunemismustrite mõju ja vaktsiini tõhususe ajalist arengut epideemia dünaamikas. Esitame põhjaliku esinemissageduse analüüsi kolme erineva hooajalise gripi raskusastme stsenaariumi kohta mitme hüpoteetilise valitsuse sekkumisstrateegia (st vaktsineerimine ja mittetulunduslikud tõkked) alusel. Selle uuringu tulemuste põhjal avaldaksid standardkattega vaktsineerimiskampaaniad mõõduka gripihooaja korral märkimisväärset mõju haiguse levikule, muutes mittevajalikuks mittevajalikuks tarvitamise. Vastupidi, NPI-d on vajalikud tõsiste hooajaliste epideemiate korral, kus standardne vaktsineerimisega hõlmatus ei oleks haiguse vastu võitlemisel piisavalt tõhus. Sellisel juhul tooks vaktsineerimise kombineerimine standardse katvuse ja mittetulundusainetega kaasa haiguse olulise ohjeldamise. Kuid meie tulemused näitavad, et vaktsineerimisega hõlmatuse suurendamine vähendaks vajadust mittetulundusühingute kasutuselevõtuks, piirates seega mittetulundusühingute majanduslikku ja sotsiaalset mõju. Võttes arvesse kõiki käesolevas dokumendis uuritud epideemiatulemusi, võib järeldada, et kuigi uuritud mittetulundusühingud on tõhusad nakkuste vähendamisel ja tervishoiukoormuse leevendamisel, on selge, et piisava katvusega vaktsineerimiskampaania on ainus viis epideemia ohjeldamiseks. See lähenemisviis kannatab teatud ebakindluse tõttu, mis võib mõjutada meie tulemust. Esiteks eeldab mudel elanikkonda, kellel ei ole rännet, sündi ega surma muudest põhjustest peale epideemia, ning eeldab taastumisel haiguse suhtes immuunsust. Mis puudutab sotsiaalset segunemist, siis mudel põhineb [33] pakutavatel keskkonnaspetsiifilistel sotsiaalse suhtluse maatriksitel, mis on seotud nelja sotsiaalse keskkonnaga (vt jaotist 2.2. Mittetulundusühingute kasutuselevõtt, mis piiravad sotsiaalset segunemist avalikkuse liikuvuse piirangute tõttu (st koolide sulgemine ja osaline sulgemine) on modelleeritud skaleerimise meetodi abil (vt jaotis 2.4).

See lähenemisviis võib aga olla lihtsustatud, kuna see ei võta arvesse üksikisikute järgimist sellistest piirangutest. Kinnitatud juhtumite kontaktide jälgimisega seotud andmetele juurde pääsedes ja laiaulatuslikke avalikke uuringuid tehes saab parandada käesolevas dokumendis kasutatud sotsiaalse segunemise mudelit. Veelgi enam, mudel ei võta arvesse stohhastilisi tegureid, mis võivad tugevalt mõjutada epideemia dünaamikat varases ja viimases staadiumis, kui nakatunud isikuid on vähe [23].

Viited

1. Organisatsioon WH. Koroonaviiruse haiguse (COVID-19) pandeemia. Saadaval aadressilt: https://www.who.int/ Emergences/diseases/novel-coronavirus-2019.

2. Soo R, Chiew CJ, Ma S, Pung R, Lee V. Vähenenud gripi esinemissagedus COVID{1}} kontrollimeetmete kohaselt, Singapur. Tekkivad nakkushaigused. 2020 04;26.

3. Zhang T, Wang Q, Xie Y, Peng Z, Zheng J, Qin Y jt. COVID{1}} puhangute ja sekkumiste mõju gripile Hiinas ja Ameerika Ühendriikides. Looduskommunikatsioonid. 2021 05;12.

4. Organisatsioon WH. FluNeti kokkuvõte. Maailma Terviseorganisatsioon; 2020. aastast: https://www.who.int/tools/ flunet/flunet-summary.

5. Organisatsioon WH. Ülemaailmne gripistrateegia 2019–2030. Maailma Terviseorganisatsioon; 2019. Saadaval aadressil https://www.who.int/publications/i/item/9789241515320.

6. Cowling B, Ali S, Ng T, Tsang T, Li J, Fong MW jt. COVID-i-19 ja gripi vastu suunatud mittefarmatseutiliste sekkumiste mõju hindamine Hongkongis: vaatlusuuring. Lanceti rahvatervis. 2020; 5:e279–e288.

7. Solomon D, Sherman A, Kanjilal S. Gripp COVID-19 ajastul. JAMA. 2020 08;324.

8. Lee Kyueun, Jalal Hawre, Raviotta Jonathan M, Krauland Mary G, Zimmerman Richard K, Burke Donald S jt, Estimating the Impact of Low Influenza Activity in 2020 on Population Immunity and Future Influenza Seasons in the United States, Open Forum Nakkushaigused, 9. köide, 1. väljaanne, jaanuar 2022, ofab607, https://doi.org/10.1093/ofid/ofab607 PMID: 35024374

9. Rondy M, el Omeiri N, Thompson M, Levˆeque A, Moren A, Sullivan S. Gripivaktsiinide tõhusus raskete gripihaiguste ennetamisel täiskasvanute seas: test-negatiivse disaini juhtumi-kontrolli uuringute süstemaatiline ülevaade ja metaanalüüs. Infektsiooni ajakiri. 2017 09;75.

10. Reina J. Gripivastane vaktsineerimine SARS-CoV ajal-2. Medicina Cl´ınica (ingliskeelne väljaanne). 2020 12;156.

11. Goldman RD et al.; Rahvusvaheline COVID{1}} Parental Attitude Study (COVIPAS) rühm. Valmisolek vaktsineerida lapsi gripi vastu pärast 2019. aasta koroonaviiruse pandeemiat. J Pediatr. 2021 jaanuar; 228:87–93.e2. https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2020.08.005 Epub 2020, 7. august. PMID: 32771480; PMCID: PMC7410815.

12. Bertoni L, Roncadori A, Gentili N, Danesi V, Massa I, Nanni O jt. Kuidas on COVID{1}} pandeemia muutnud Itaalia vähikeskuse tervishoiutöötaja suhtumist gripi vastu vaktsineerimisse? Hum Vaccin Immunother. 2021 okt;lk 1–6.

13. Di Pumpo M, Vetrugno G, Pascucci D, Carini E, Beccia V, Sguera A jt. Kas COVID{1}} on tõeline stiimul gripi vastu vaktsineerimiseks? Las numbrid räägivad enda eest. Vaktsiinid. 2021; 9 lõige 3. Saadaval aadressilt: https://www.mdpi.com/2076-393X/9/3/276.

14. Aiello AE, Perez V, Coulborn RM, Davis BM, Uddin M, Monto AS. Näomaskid, kätehügieen ja gripp noorte täiskasvanute seas: randomiseeritud sekkumisuuring. PLoS One. 2012 jaanuar; 7(1):e29744. https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0029744 PMID: 22295066

15. Howard J, Huang A, Li Z, Tufekci Z, Zdimal V, van der Westhuizen HM jt. Tõendite ülevaade COVID-i vastaste näomaskide kohta-19. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2021; 118 lõige 4. Saadaval aadressilt: https://www.pnas.org/content/118/4/e2014564118. https://doi.org/10.1073/pnas. 2014564118 PMID: 33431650

16. Nakhaeizadeh M, Eybpoosh S, Jahani Y, Ahmadi Gohari M, Haghdoost AA, White L jt. Mittefarmatseutiliste sekkumiste mõju COVID-i kontrollile-19 Iraanis: matemaatilise modelleerimise uuring. Int J Tervisepoliitika juht. 2021 juuni https://doi.org/10.34172/ijhpm.2021.48 PMID: 34273920

17. Gripipandeemiaks valmisoleku plaan. Maailma Terviseorganisatsioon; 2015–03. Saadaval aadressilt https://apps.who.int/iris/handle/10665/44123.

18. WHO ülemaailmne gripiks valmisoleku plaan: WHO roll ja soovitused riiklike meetmete võtmiseks enne pandeemiat ja selle ajal. Maailma Terviseorganisatsioon; 2005. Saadaval aadressil https://apps. WHO. int/iris/handle/10665/68998.

19. Egger M, Johnson L, Althaus C, Sch¨oni A, Salanti G, Low N jt. WHO juhiste väljatöötamine: aeg lisada ametlikult matemaatilise modelleerimise uuringute tõendid. F1000Uuring. 2017 08; 6:1584. https://doi.org/10.12688/f1000research.12367.2 PMID: 29552335

20. Panovska-Griffiths J, Kerr C, Waites W, Stuart R. In Mathematical Modeling as a tool for policy Decision making: Applications to the COVID{2}} pandemic; 2021. aasta.

21. Huang CY, Sun CT, Hsieh Jl, Lin H. SARS-i simuleerimine: väikese maailma epidemioloogiline modelleerimine ja rahvatervise poliitika hinnangud. Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2004 10;7.

22. Jiang S, Wang K, Li C, Hong G, Zhang X, Menglin Shan jt. Matemaatilised mudelid optimaalse Ebola viirushaiguse likvideerimise väljatöötamiseks. Translatsioonimeditsiini ajakiri. 2017 06;15.

23. Rizzo C, Lunelli A, Pugliese A, Bella A, Manfredi P, Tomba G jt. Gripipandeemia leviku ja kontrolli stsenaariumid Itaalias. Epidemioloogia ja nakkus. 2008 03; 136:1650–7. https://doi.org/10. 1017/S095026880800037X PMID: 18272019

24. Vargas-De-Le´on C. A-H1N1 gripi epideemiate tõrjestrateegiate modelleerimine: SIR-mudelid. Revista Mexicana de F´ısica S. 2012 01; 58:37–43.

25. Tang B, Wang X, Li Q, Bragazzi N, Tang S, Xiao Y jt. 2019-nCovi levikuriski hinnang ja selle mõju rahvatervise sekkumistele. Journal of Clinical Medicine. 2020 01. https://doi.org/10.3390/jcm9020462 PMID: 32046137

26. Tang B, Bragazzi N, Li Q, Tang S, Xiao Y, Wu J. Uue koroonaviiruse (2019-nCov) edasikandumise riski ajakohastatud hinnang. Nakkushaiguste modelleerimine. 2020 02;5.

27. Yang H, Lombardi Junior L, Castro F, Yang A. SARS CoV edasikandumise matemaatiline modelleerimine-2-Kaitsemeetmetega seotud isolatsiooni mõju hindamine S˜ao Paulo osariigis (Brasiilia) ja sulgemise mõju Hispaanias CoViD-i epideemia kohta-19. PLOS ÜKS. 2021 06; 16:e0252271.

28. Esposito D, Dipierro G, Sonnessa A, Santoro S, Pascazio S, Pluchinotta I. Andmepõhised epideemiateabe strateegiad, mis põhinevad digitaalsetel läheduse jälgimise tehnoloogiatel võitluses COVID-i vastu{2}} linnades. Jätkusuutlikkus. 2021 01; 13:644.

29. Foppa I. In: Kermack WO ja McKendrick AG: Põhiline panus epideemiate matemaatilisse teooriasse (1927); 2017. lk. 59–87.

30. Kermack WO, McKendrick AG. Kaastööd epideemiate matemaatilises teoorias-II. endeemilisuse probleem. Matemaatilise bioloogia bülletään. 1991; 53(1):57–87. Saadaval aadressilt: https://www. sciencedirect.com/science/article/pii/S0092824005800412.

31. Kerr CC, Stuart RM, Mistry D, Abeysuriya RG, Rosenfeld K, Hart GR jt. Covasim: agentidel põhinev COVID-19 dünaamika ja sekkumiste mudel. PLOS arvutusbioloogia. 2021 07; 17(7):1–32. Saadaval aadressil: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009149 PMID: 34310589

32. Omar OAM, Alnafisah Y, Elbarkouky RA, Ahmed HM. COVID-19 deterministlik ja stohhastiline modelleerimine optimeeritud igapäevase vaktsineerimisega Saudi Araabias. Tulemused Phys. 2021 sept; 28:104629. https://doi.org/ 10.1016/j.rinp.2021.104629 Epub 2021, 2. august. PMID: 34367890; PMCID: PMC8327613.

33. Fumanelli L, Ajelli M, Manfredi P, Vespignani A, Merler S. Inferring the Structure of Social Contacts from Demographic Data in the Analysis of Infectious Diseases Spread. PLoS-i arvutusbioloogia. 2012 09; 8:e1002673. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002673 PMID: 23028275

34. Prem K, Zandvoort Kv, Klepac P, Eggo RM, Davies NG, nakkushaiguste matemaatilise modelleerimise COVID{1}} töörühm C et al. Kontaktmaatriksite projitseerimine 177 geograafilises piirkonnas: värskendus ja võrdlus COVID-19 ajastu empiiriliste andmetega. PLOS arvutusbioloogia. 2021 07; 17(7):1–19. Saadaval aadressil: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009098 PMID: 34310590

35. Elanikkond vanuse, soo ja perekonnaseisu järgi 1. jaanuaril 2019; Saadaval aadressilt: https://demo. statt. see/.

36. A-tüüpi gripiviirused.; 2017. Saadaval aadressil: https://www.cdc.gov/flu/avianflu/influenza-a-virussubtypes.htm.

37. Calabr'o G et al. Tervisetehnoloogia hindamise (HTA) hindamine neljavalentse gripivastase vaktsiini kohta: Fluad Tetra; 2021. Saadaval aadressil: https://www.ijph.it/hta-vaccino-antinfluenzalequadrivalente-adiuvato-fluad-tetra.

38. Flahault A, Letrait S, Blin P, Hazout S, M´enar´es J, Valleron AJ. 1985. aasta gripiepideemia modelleerimine Prantsusmaal. Statistika meditsiinis. 1988 11; 7:1147–55. https://doi.org/10.1002/sim.4780071107 PMID: 3201040

39. Longini I, Nizam A, Xu S, Ungchusak K, Hanshaoworakul W, Cummings D jt. Sisaldab pandeemilist grippi allikas. Teadus (New York, NY). 2005 09; 309:1083–7. https://doi.org/10.1126/ science.1115717 PMID: 16079251

40. Ferguson N, Cummings D, Cauchemez S, Fraser C, Riley S, Meeyai A jt. Kagu-Aasias tekkiva gripipandeemia ohjeldamise strateegiad. Loodus. 2005 10; 437:209–14. https://doi.org/10. 1038/nature04017 PMID: 16079797

41. Meier CR, Napalkov PN, Wegmu¨ller Y, Jefferson T, Jick H. Rahvastikupõhine uuring gripiga seotud esinemissageduse, riskifaktorite, kliiniliste tüsistuste ja ravimite kasutamise kohta Ühendkuningriigis. Eur J Clin Microbiol Infect Dis. 2000 nov; 19(11):834–842.

42. Sessa A, Costa B, Bamfi F, Bettoncelli G, D'Ambrosio G. Gripilaadse haiguse ja kliinilise gripi esinemissagedus, looduslugu ja sellega seotud tagajärjed Itaalias. Pere praktika. 2001 detsember; 18(6):629–634.

43. Esposito S, Cantarutti L, Molteni C, Daleno C, Scala A, Tagliabue C jt. Gripi kliinilised ilmingud ja sotsiaalmajanduslik mõju tervete laste seas kogukonnas. Infektsiooni ajakiri. 2011 03; 62:379–87. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2011.02.015 PMID: 21414357

44. Perrotta D, Bella A, Rizzo C, Paolotti D. Osalev veebiseire kui täiendav tööriist Itaalia gripilaadsete haiguste seire valvearstidele. PLOS ÜKS. 2017 01; 12:e0169801. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169801 PMID: 28076411

45. Tervise ja heaolu territoriaalne infosüsteem. Saadaval aadressilt: https://www.istat.it/it/archivio/14562.

46. ​​Kissling E, Nunes B, Robertson C, Valenciano M, Reuss A, Larrauri A jt. I-MOVE mitmekeskuseline haigusjuhtude kontrolluuring 2010/11–2014/15: kas gripitüübi/alatüübi vaktsiini efektiivsus väheneb hooaja sees koos vaktsineerimisest möödunud aja pikenemisega? Euro Surveill. 2016 aprill; 21(16).

47. Rosano A, Bella A, Gesualdo F, Acampora A, Pezzotti P, Marchetti S jt. Gripi mõju uurimine ülemäärasele suremusele igas vanuses Itaalias viimastel hooaegadel (2013/14-2016/17 hooaega). Int J Infect Dis. 2019 nov; 88:127–134. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2019.08.003 PMID: 31401203

48. Allan B, Lefantzi S, Ray J. ODEPACK++: LSODE Fortrani teegi ümbertöötamine kasutamiseks CCA suure jõudlusega komponenttarkvara arhitektuuris; 2004. lk. 109–119.

49. Napoli C, Fabiani M, Rizzo C, Barral M, Oxford J, Cohen J jt. Inimese gripipandeemia stsenaariumide hindamine Euroopas. Euro Surveill. 2015 veebruar; 20(7):29–38. https://doi.org/10.2807/1560-7917. es2015.20.7.21038 PMID: 25719965