Ako sa šíri koronavírus v mestách? Odborníci prezradili, kto je najviac ohrozený

španielsko, koronavírus
Šírenie koronavírusu v meste Foto: SITA/AP

Tím odborníkov vytvoril počítačový model, ktorý počas prvej vlny dokázal presne predpovedať šírenie koronavírusu v desiatich veľkých mestách na základe troch faktorov.

Sledovali parametre, kam ľudia počas dňa chodia, ako dlho tam zostávajú a koľko ďalších ľudí navštevuje rovnaké miesta v rovnakom čase.

„Vytvorili sme počítačový model na analyzovanie toho, koľko ľudí z rôzneho demografického prostredia a z rôznych štvrtí navštevuje rôzne miesta. Na základe toho vieme predpovedať pravdepodobnosť šírenia infekcie na hocijakom mieste a v hocijakom čase,“ povedal vedec Jure Leskovec z kalifornskej Stanford University.

Ohrozené skupiny

Štúdia, ktorú zverejnili v žurnále Nature, spája demografické dáta, epidemiologické odhady a anonymné informácie o polohe smartfónov. Potvrdila, že najviac sa vírus šíri v reštauráciách, fitness centrách či kaviarňach. Teda tam, kde sú ľudia blízko seba dlhšiu dobu.

Vedci tvrdia, že odborníci tak majú v rukách ďalší nástroj, ktorý im pomôže minimalizovať šírenie vírusu po otvorení prevádzok.

Spoluautor David Grusky vyzdvihol, že priniesli užitočné informácie o faktoroch, ktoré stoja za neprimeraným šírením infekcie v menšinách a u ľudí s nižšími príjmami.

„V minulosti sa predpokladalo, že tieto nerovnosti sú podmienené nerovným prístupom k zdravotnej starostlivosti, no náš model predpokladá, že dôležitá je aj mobilita,“ povedal.

Uviedol, že je ich povinnosťou pripraviť plány na elimináciu alebo zredukovanie rozdielov, ktoré vytvárajú súčasné postupy.

Podľa Leskovca ich zistenia „ponúkajú najsilnejší dôkaz o tom, že keď ľudia zostali počas jari doma a nevychádzali von, spomalila sa miera šírenia infekcie“.

Dáta o mobilite

Počas štúdie pozorovali mobilitu 98 miliónov Američanov v 10 najväčších metropolitných oblastiach. Zamerali sa na viac ako pol milióna prevádzok. Na základe populácie vybrali New York, Los Angeles, Chicago, Dallas, Washington, D.C., Houston, Atlantu, Miami, Philadelphiu a San Francisco.

Spoločnosť SafeGraph, ktorá zhromažďuje anonymizované údaje o polohe na základe mobilných aplikácií, poskytla vedcom dáta z 553-tisíc verejných miest, ktoré ľudia navštevujú každý deň.

Okrem iného uviedli aj rozlohu prevádzok a koľko času v nej ľudia trávili. Výskumníci analyzovali dáta zozbierané od 8. marca do 9. mája v dvoch etapách.

Miera prenosu vírusu

V prvej fáze poskytli dáta o mobilite a navrhli systém na vypočítanie dôležitej epidemiologickej premennej – rýchlosť prenosu vírusu za rôznych okolností.

V reálnom živote nie je možné popredu vedieť, kedy a kde sa infikovaná osoba stretne so zdravou a vytvorí sa tak potenciálna možnosť prenosu.

No vo svojom modeli vedci vytvorili a zdokonalili sériu rovníc na výpočet pravdepodobnosti prenosu infekcie na rôznych miestach a v rôznom čase.

Rovnice tak dokázali vyriešiť neznáme premenné, keďže im vedci poskytli dôležitý fakt – koľko infekcií hlásili úrady v každom meste počas každého dňa.

Model následne vylepšovali, až kým dokázal určiť rýchlosť prenosu vírusu v každom meste. Akonáhle získali mieru prenosu vo všetkých desiatich oblastiach, otestovali model v druhej fáze.

Tá spočívala v znásobení miery pre každé mesto v súvislosti s databázou vzorcov mobility s cieľom predpovedať nové prípady šírenia infekcie.

Zhoda s reálnou situáciou

Predpovede sa takmer úplne zhodovali so správami zdravotníckych úradov o nových prípadoch, vďaka čomu vedci získali istotu o presnosti modelu.

Po skombinovaní modelu s demografickými dátami zistili, že ľudia z menšín a s nižšími príjmami opúšťajú svoje domovy častejšie, a to pre prácu, a takisto nakupujú v menších a plnších prevádzkach.

Ľudia s vyššími zárobkami oproti tomu môžu pracovať z domu, využívať donášku domov a keď aj idú von, navštevujú väčšie prevádzky.

Štúdia napríklad odhalila, že pre ľudí inej ako bielej pleti je takmer dvojnásobne riskantnejšie nakupovať v potravinách ako pre belochov.

Ďalšie využitie

Tvorcovia modelu veria, že ich štúdia pomôže aj iným vedcom v ich výskumoch. „V princípe ho môže využiť ktokoľvek na lepšie pochopenie následkov rôznych foriem obmedzenia pohybu ľudí a zatvárania obchodov,“ povedal Leskovec.

Jeho tím v súčasnosti pracuje na jednoduchej verzii modelu, ktorá by mohla priniesť ľahšie a širšie využitie.

Ďalšie k téme

Zdieľať Zdieľať na Facebooku Odoslať na WhatsApp Odoslať článok emailom
Viac k osobe David GruskyJure Leskovec
Firmy a inštitúcie NatureSafeGraphStanford University