Verfolgen von COVID-19-Trends in schwer getroffenen Staaten mit Hilfe von Rechenmodellen.

0

Gegenwärtig gibt es über 10 Millionen bestätigte Fälle und mehr als 240.000 Todesopfer, die COVID-19 in den USA zugeschrieben werden. Forscher der LSU haben Computermodelle angewandt, um die Infektionsraten im Zusammenhang mit sozialen Distanzierungsmaßnahmen zu untersuchen. Ihr Papier mit dem Titel “Wirkung von Maßnahmen zur Eindämmung der Ausbreitung von COVID-19 in schwer betroffenen US-Bundesstaaten” wurde kürzlich in PLOS ONE veröffentlicht.

Diese Forschungsarbeit stellt die Daten für jeden Bundesstaat der USA zusammen und berechnet die Veränderung der Infektionsrate vor und nach der Verhängung sozialer Abstandsmaßnahmen im letzten Frühjahr.

“Wir untersuchen die Veränderung der Infektionsrate aufgrund von Eindämmungsbemühungen und projizieren Todesfälle und Infektionszahlen bis September 2020 für einige der am stärksten betroffenen Bundesstaaten: New York, New Jersey, Michigan, Massachusetts, Illinois und Louisiana”, sagte Koautorin Juana Moreno, LSU-Abteilung für Physik & Astronomie und außerordentliche Professorin des Center for Computation & Technology.

Viele der derzeitigen Vorhersagemodelle für die Entwicklung von COVID-19, insbesondere nach den Bemühungen um eine Eindämmung des Klimawandels, beruhen teilweise auf Extrapolationen von Daten, die in anderen Ländern gesammelt wurden. Es ist jedoch wichtig, die Auswirkungen von Eindämmungsbemühungen auf der Grundlage lokaler Daten zu verstehen, da aus anderen Gebieten extrapolierte Daten möglicherweise nicht zuverlässig sind. Da Staaten und Länder in unterschiedlichem Maße Maßnahmen zur sozialen Distanzierung ergriffen haben, lassen sich die Auswirkungen auf die Bekämpfung der Pandemie einfach nicht zwischen den Regionen übertragen.

“Die Interaktionen zwischen den Menschen sind kompliziert und auf der individuellen Ebene oft schwer zu modellieren. Die Herausforderung ist ähnlich wie bei der Untersuchung eines großen Ensembles von Partikeln, bei der die Überwachung der Bewegung jedes einzelnen Partikels praktisch unmöglich ist. Die mittlere Feldapproximation wird oft verwendet, um große Populationen durch grobe Körnung des Individuums oder mikroskopische Details zur Population oder makroskopische, gemittelte Menge zu untersuchen”, sagte Hauptautor Ka-Ming Tam, LSU Department of Physics & Astronomy research assistant professor.

Mit den gegenwärtigen Eindämmungsbemühungen haben fünf dieser sechs Staaten mit Ausnahme von Illinois ihre Basisreproduktionszahl auf einen Wert von weniger als eins reduziert und damit das exponentielle Wachstum der Pandemie gestoppt.

“Die Infektionsrate ist ein wichtiger Indikator für die Entwicklung einer Epidemie. Wenn sie größer als eins ist, steigt die Zahl der Infektionen exponentiell an”, sagte Nicholas Walker, Alumnus der LSU-Abteilung für Physik und Astronomie und derzeitiger Postdoc-Stipendiat. “Wir stellten fest, dass die Infektionsrate durch soziale Distanzierungsmaßnahmen erheblich unterdrückt wird. In fast allen Bundesstaaten war die Infektionsrate bis Ende April unter eins gesunken”.

Die Analysen der Forscher zeigen deutlich einen Rückgang der Infektionsrate infolge staatlicher Maßnahmen wie sozialer Distanzierung und Heimunterbringung.

“Wir arbeiten derzeit an den Auswirkungen der Wiedereröffnung und daran, wie sich die Wiedereröffnungspolitik in verschiedenen Staaten auf die Zahl der Todesopfer ausgewirkt hat”, sagte Moreno. “Unsere derzeitige Analyse legt nahe, dass das Gesichtsmaskenmandat die wichtigste Politik zur Senkung der Zahl der Todesopfer ist”.

Referenz: “Auswirkungen von Minderungsmaßnahmen auf die Verbreitung von COVID-19 in den schwer betroffenen Bundesstaaten der USA” von Ka-Ming Tam, Nicholas Walker und Juana Moreno, 3. November 2020, PLOS ONE.
DOI: 10.1371/journal.pone.0240877.

Share.

Leave A Reply