В настоящее время в США зарегистрировано более 10 миллионов подтвержденных случаев и более 240000 раненых, связанных с COVID-19.S. Исследователи из Университета штата Луизиана применили вычислительные модели для изучения показателей инфицирования в связи с мерами социального дистанцирования. Их статья «Влияние мер по смягчению последствий на распространение COVID-19 в наиболее пострадавших штатах США».S., был недавно опубликован в PLOS ONE.
Это исследование собирает данные для каждого штата в U.S. и рассчитывает изменение уровня инфицирования до и после введения мер социальной дистанции прошлой весной.
"Мы исследуем изменение уровня инфицирования в результате усилий по смягчению последствий и прогнозируем количество смертей и инфекций до сентября 2020 года в некоторых из наиболее пострадавших штатов: Нью-Йорк, Нью-Джерси, Мичиган, Массачусетс, Иллинойс и Луизиана," сказала соавтор Хуана Морено, факультет физики ЛГУ & Астрономия и Центр вычислений & Доцент кафедры технологий.
Многие из текущих моделей прогнозирования развития COVID-19, особенно после мер по смягчению последствий, частично основываются на экстраполяциях данных, собранных в других странах. Однако понимание последствий усилий по смягчению последствий на основе местных данных важно, поскольку данные, экстраполированные из других областей, могут быть ненадежными. Поскольку государства и страны применяют меры социального дистанцирования разной степени, влияние на борьбу с пандемией просто не может переноситься между регионами.
"Взаимодействие между людьми сложно и часто трудно моделировать на индивидуальном уровне. Задача аналогична изучению большого ансамбля частиц, где наблюдение за движением каждой частицы практически невозможно. Приближение среднего поля часто используется для изучения больших популяций путем грубого преобразования отдельных или микроскопических деталей в популяцию или макроскопических усредненных величин," сказал ведущий автор Ка-Мин Там, факультет физики ЛГУ & Доцент кафедры астрономии.
Благодаря текущим усилиям по смягчению последствий, пять из этих шести штатов, за исключением Иллинойса, снизили свою базовую численность воспроизводства до значения меньше единицы, что остановило экспоненциальный рост пандемии.
"Уровень инфицирования является важным показателем развития эпидемии. Если он больше единицы, количество заражений растет в геометрической прогрессии," сказал Николас Уокер, физический факультет ЛГУ & Выпускник астрономии и нынешний постдокторант. "Мы обнаружили, что уровень инфицирования существенно снижается за счет мер социального дистанцирования. Практически во всех штатах к концу апреля уровень заражения упал ниже единицы."
Анализ, проведенный исследователями, ясно показывает снижение уровня инфицирования после таких мер государственной политики, как социальное дистанцирование и приказы сидеть дома.
"В настоящее время мы работаем над последствиями открытия и тем, как политика открытия в разных штатах повлияла на количество погибших," Морено сказал. "Наш текущий анализ показывает, что использование маски для лица является наиболее важной политикой для снижения количества смертей."