针对特定事件的干预措施,以最大程度地减少COVID-19传播

我们提供了在工作场所,活动和其他场所进行COVID-19传播的简单模型。我们使用来自报告的单事件,短期暴发的数据来估计事件的传播速率,联系人数量和营业额。我们使用这些变量来预测由于单个感染个体的存在而在各种事件下预计会发生多少新感染。然后,我们确定哪种类型的干预措施在减少感染数量方面将是最有效的:降低传播率(例如戴口罩),社会疏远(减少接触人数)或冒泡(保持接触小组人数少且一致) )。

COVID-19是一种全球大流行病,在全球范围内有超过2500万例。当前,治疗有限,并且没有批准的疫苗。诸如洗手,口罩,社交疏远和“社会泡沫”之类的干预措施被用来限制社区的传播,但为特定活动选择最佳干预措施具有挑战性。

在这里,我们提供了一个定量框架,以确定哪些干预措施可能会对哪些设置产生最大的影响。我们引入“事件R ”的概念,即由于事件中只有一个传染性个体而导致的新感染的预期数量。我们获得事件R之间的基本关系和四个参数:传播强度,暴露持续时间,个体接近程度和混合程度。我们使用小型爆发的报告在一系列设置中确定事件R和传播强度。我们确定了一些原则,这些原则可以指导距离最远的人,传播的口罩和其他障碍或社会泡沫是否最有效。我们概述了如何获取这些信息并将其用于通过减少COVID-19传播的原则性措施来重新开放经济。

全球性COVID-19大流行始于2019年底,并在世界范围内迅速蔓延,但由于非药物干预措施的广泛使用,包括边境和旅行限制,学校停课,自家e书,禁止群众集会以及许多其他措施,减缓了这种流行其他工作场所和场所关闭。这些措施在经济,社会和众多健康后果方面都极为昂贵。

许多管辖区已经恢复了经济和社会活动,尽管在没有针对严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的有意义的免疫水平的情况下恢复了经济和社会活动。这导致案件增加,通常与社区设置有关。

世界各地最近发生的COVID-19病例数上升,突显了迫切需要了解如何在最小化COVID-19传播风险的同时恢复经济和社会活动。尽管流感大流行规模巨大,但迄今仍不为人所知,迄今为止,全球有超过2500万例病例。

旨在降低COVID-19风险的拟议行动包括口罩,有机玻璃防护罩,行人流量管理,1-m或2-m距离疏导准则,许多场所的容量减少等。

现在,许多组织必须做出重新安排的尝试,同时试图降低COVID-19的风险,而几乎完全没有关于在其特定环境中哪种措施最有效的信息。

我们已经开发出一个概念框架和模型来解决围绕不同干预措施的有效性所带来的一些不确定性。我们建立在与传染性个体接触的人数,接触时间以及单位时间内传播风险之间的基本数学关系上。我们使用来自一组已报告的事件的数据来通知我们的模型,这些事件发生并得到了很好的表征。为了指导规划人员并提供一个可访问的框架,我们将重点放在特定事件上以及在不同干预措施下传播机会可能如何不同。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注