Kiểm tra các can thiệp-2 của SARS-CoV trong các trường đại học dân cư bằng cách sử dụng mạng thực nghiệm

mục tiêu

Các trường đại học đã sử dụng các mô hình-2 của SARS-CoV để kiểm tra các chiến lược mở cửa lại khuôn viên trường. Mặc dù các nghiên cứu này đã khám phá các kỹ thuật lập mô hình khác nhau, nhưng không có nghiên cứu nào sử dụng dữ liệu thực nghiệm.

phương pháp

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng một mạng lưới gần gũi theo kinh nghiệm của các sinh viên năm nhất đại học thu được bằng cách sử dụng Bluetooth của điện thoại thông minh để mô phỏng sự lây lan của vi-rút. Chúng tôi điều tra vai trò của tiêm chủng, xét nghiệm, cách ly, đeo khẩu trang và giãn cách xã hội trước những thách thức trong việc triển khai và việc tuân thủ không hoàn hảo.

Kết quả

Chúng tôi cho thấy rằng xét nghiệm thường xuyên có thể làm giảm đáng kể sự lây lan của vi-rút nếu mức độ miễn dịch thấp, nhưng tác dụng của nó sẽ bị hạn chế nếu khả năng miễn dịch phổ biến hơn. Hơn nữa, việc đeo khẩu trang và giãn cách xã hội ở mức độ vừa phải có thể giúp giảm thêm tỷ lệ mắc bệnh tích lũy, nhưng lợi ích của chúng sẽ giảm nhanh chóng khi khả năng miễn dịch và tần suất xét nghiệm tăng lên. Tuy nhiên, nếu khả năng miễn dịch do tiêm chủng không hoàn hảo hoặc suy giảm theo thời gian, thì các tình huống không được nghiên cứu ở đây, xét nghiệm thường xuyên và các biện pháp can thiệp khác có thể đóng vai trò trung tâm hơn.

Mức độ miễn dịch thấp có thể làm tăng nguy cơ mắc các bệnh khác nhau, bao gồm cảm lạnh, cúm, ung thư, bệnh tim mạch, bệnh tự miễn, v.v. Những người có hệ thống miễn dịch suy yếu cũng dễ bị nhiễm các vi khuẩn như vi khuẩn, vi rút và nấm. Nếu sức đề kháng bệnh tật của cơ thể thấp hơn đáng kể, cá nhân cũng có thể gặp các triệu chứng như mệt mỏi kéo dài và dai dẳng, sụt cân, yếu cơ và dễ bị nhiễm trùng. Do đó, chúng tôi thường chú ý đến việc cải thiện khả năng miễn dịch cá nhân. Chúng tôi thấy rằng Cistanche Deserticola có thể tăng cường khả năng miễn dịch. Tro thịt chứa nhiều thành phần hoạt tính sinh học khác nhau, chẳng hạn như polysacarit, hai loại nấm, Huang Li, v.v. Những thành phần này có thể được sử dụng cho thịt Kích thích các tế bào khác nhau của hệ thống miễn dịch và tăng hoạt động miễn dịch của chúng.

Nhấp vào bổ sung cistanche Deserticola

kết luận

Phát hiện của chúng tôi cho thấy rằng mặc dù xét nghiệm và cách ly thường xuyên là những công cụ mạnh mẽ, nhưng chúng có những lợi ích hạn chế nếu khả năng miễn dịch cao hoặc các biện pháp can thiệp khác được áp dụng rộng rãi. Nếu các trường đại học có thể đạt được mức độ tiêm chủng, đeo khẩu trang và giãn cách xã hội ở mức độ vừa phải, thì họ có thể giảm tần suất xét nghiệm xuống 4 tuần một lần.

1. Giới thiệu

Khi SARS-CoV-2 leo thang thành đại dịch vào đầu năm 2020, các trường đại học và cao đẳng trên khắp thế giới buộc phải nhanh chóng chuyển hướng sang hướng dẫn ảo. Các trường học phải vật lộn để thích nghi với trạng thái bình thường mới, cho học sinh về nhà trong khuôn viên khu dân cư và thậm chí toàn bộ thành phố đã bị phong tỏa để ngăn chặn sự lây lan của SARS-CoV-2. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc chuyển đổi nhanh chóng sang hình thức giảng dạy ảo đã làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng xã hội và giáo dục đã tồn tại từ trước, dẫn đến tình trạng học tập sa sút và khiến học sinh cảm thấy không có động lực (Shin và Hickey, 2021). Khi đại dịch tiếp tục kéo dài đến mùa hè, các trường đại học phải đối mặt với một lựa chọn khó khăn: mở lại khuôn viên trường với một số quay trở lại hình thức giảng dạy trực tiếp truyền thống để mang lại trải nghiệm giáo dục phong phú hoặc tiếp tục giảng dạy hoàn toàn trực tuyến để bảo vệ sức khỏe của sinh viên.

Vào mùa thu năm 2020, ban giám hiệu các trường đại học trên khắp thế giới đã sử dụng mô phỏng để hiểu cách các giao thức y tế công cộng nâng cao có thể giảm thiểu sự lây lan của SARS-CoV-2 trong khuôn viên của họ. Những nghiên cứu này đã kiểm tra các kỹ thuật phòng ngừa khác nhau và đưa ra các giả định khác nhau về việc tuân thủ các chính sách được đề xuất của họ (Brook và cộng sự, 2020; Chang và cộng sự, 2020; Christensen và cộng sự, 2020; Elbanna và cộng sự, 2020; Ghaffarzadegan và cộng sự, 2020; Goyal và cộng sự, 2021; Gressman và Peck, 2020; Lopman và cộng sự, 2021; Paltiel và cộng sự, 2020). Tuy nhiên, mặc dù các kỹ thuật lập mô hình khác nhau đã được sử dụng, từ các mô hình trộn đồng nhất ngăn đến các mạng tiếp xúc đến các mô hình dựa trên tác nhân, những nghiên cứu này chỉ sử dụng dữ liệu mô phỏng.

Khi xem xét các nghiên cứu lập mô hình COVID-19 trong môi trường đại học, Christensen và cộng sự. ủng hộ việc thực hiện nhiều nghiên cứu hơn bằng cách sử dụng dữ liệu trộn theo kinh nghiệm (Christensen và cộng sự, 2020). Ở đây, chúng tôi đảm nhận trách nhiệm đó và xem xét cách sử dụng mạng liên lạc trong thế giới thực của sinh viên trong khuôn viên trường đại học, được xác định chắc chắn bằng dữ liệu Bluetooth của điện thoại thông minh, thay đổi hiểu biết của chúng tôi về vai trò của các biện pháp can thiệp khác nhau trong việc giảm thiểu SARS-CoV-2. Khi các trường đại học tìm cách mở cửa trở lại vào mùa thu năm 2021, họ sẽ cần phải điều hướng trong một môi trường thay đổi nhanh chóng và đối mặt với cả các biến thể dễ lây truyền hơn và mức độ bao phủ vắc-xin thấp hơn mong đợi. Các trường đại học sẽ cần xác định một cách tiếp cận phù hợp cho nhóm sinh viên cụ thể của họ, một cách tiếp cận có khả năng liên quan đến sự tương tác phức tạp của các biện pháp can thiệp, từ tiêm chủng đến xét nghiệm lặp lại và cách ly đến các biện pháp can thiệp phi dược phẩm, như đeo khẩu trang và giãn cách xã hội.

Nghiên cứu này nhằm trang bị cho các trường đại học những thông tin và công cụ cần thiết để điều hướng quá trình ra quyết định phức tạp này. Mặc dù chúng tôi trình bày một loạt các tình huống ở đây, nghiên cứu của chúng tôi đóng vai trò là khuôn khổ để các trường đại học khám phá tính hiệu quả của các chiến lược can thiệp khác nhau trong môi trường độc đáo của họ. Mã tài liệu đầy đủ của chúng tôi, cùng với dữ liệu có sẵn công khai được sử dụng cho nghiên cứu này, cho phép các trường đại học chỉ định các giá trị tham số của họ để kiểm tra các tình huống không được xem xét trong nghiên cứu của chúng tôi. Các quản trị viên cũng như các quan chức y tế công cộng có thể sử dụng khuôn khổ linh hoạt của chúng tôi để giúp xây dựng các chính sách dựa trên bằng chứng nhằm giảm thiểu sự lây lan của COVID-19 trong khuôn viên trường đại học.

2. Phương pháp

2.1. mạng lân cận

Chúng tôi sử dụng mạng tương tác lân cận từ Nghiên cứu Mạng Copenhagen (CNS), đã tuyển sinh sinh viên từ Đại học Kỹ thuật Đan Mạch. Cụ thể, chúng tôi chỉ tập trung vào dữ liệu độ gần Bluetooth thu được từ 706 sinh viên, được công khai vào tháng 12 năm 2019 (Sapiezynski et al., 2019). Điện thoại thông minh cho mượn đã được cấp cho những người tham gia nghiên cứu đồng ý sử dụng thiết bị này làm điện thoại chính của họ trong suốt thời gian nghiên cứu. Các thiết bị được định cấu hình để có thể phát hiện Bluetooth mọi lúc và quét các thiết bị lân cận cứ sau 5 phút, ghi lại ID thiết bị, dấu thời gian và chỉ báo về cường độ tín hiệu nhận được (RSSI), tương quan gần đúng với khoảng cách vật lý. Dữ liệu lân cận Bluetooth có sẵn trong 28 ngày kể từ tháng 2 năm 2014. Để lập mô hình một học kỳ đại học điển hình, chúng tôi lặp lại dữ liệu CNS bốn lần, do đó mô phỏng tổng cộng 16 tuần dữ liệu tương tác.

2.2. mô hình dịch bệnh

Để mô hình hóa sự lây lan của SARS-CoV-2, chúng tôi sử dụng mô hình riêng lẻ ngẫu nhiên về thời gian riêng biệt nhạy cảm-tiếp xúc-lây nhiễm-phục hồi (SEIR), với các trạng thái riêng biệt cho các trường hợp có triệu chứng và không có triệu chứng. Mỗi ngày, các cá nhân chuyển sang ngăn tiếp theo hoặc ở lại ngăn hiện tại của họ theo xác suất. Mỗi tương tác giữa người với người được coi là một sự kiện độc lập, sao cho khả năng bị phơi nhiễm tăng tuyến tính với số lần tương tác với một cá nhân lây nhiễm. Chúng tôi cho phép lây truyền trước khi có triệu chứng, vì có khoảng thời gian hai ngày giữa khả năng lây nhiễm và khởi phát triệu chứng, cũng như lây truyền hoàn toàn không có triệu chứng đối với các trường hợp không có triệu chứng. Các giá trị tham số được tóm tắt trong Bảng 1. Chúng tôi điều tra các kịch bản truyền tải thấp, trung bình và cao, gần tương ứng với các giá trị R{{10}} là 1,5, 3.0 và 4,5, tương ứng. Chúng tôi khám phá nhiều giá trị vì các ước tính của R0 rất khác nhau giữa các nghiên cứu và bối cảnh (Alimohamadi và cộng sự, 2020). Phần bổ sung và Hình 5 hiển thị các chi tiết bổ sung về mô hình lây truyền SARS-CoV-2 của chúng tôi.

Ngoài lây nhiễm qua mạng liên hệ, chúng tôi cho phép mỗi cá nhân phát triển lây nhiễm do tiếp xúc với bên ngoài (ví dụ: trong cộng đồng rộng lớn hơn), bất kể tương tác mạng liên hệ của họ. Chúng tôi khám phá mức độ lây truyền cộng đồng cao và thấp để kiểm tra tác động của mức độ phổ biến của cộng đồng và các mức độ hòa nhập khác nhau giữa khuôn viên trường và cộng đồng. Do khả năng tiếp tục lây lan trong cộng đồng khi không có tỷ lệ tiêm chủng cao (Trung tâm lập mô hình kịch bản COVID-19, 2021) và khả năng lây truyền của các biến thể mới ngày càng tăng (Davies và cộng sự, 2021), chúng tôi tập trung vào một bối cảnh với mức độ lây truyền cộng đồng cao hơn. Các kết quả thu được cho kịch bản lây truyền cộng đồng cao được trình bày trong phần sau và những kết quả cho kịch bản lây truyền cộng đồng thấp của chúng tôi được đưa ra trong phần bổ sung.

2.3. miễn dịch ban đầu

Mặc dù nhiều quốc gia đã phê duyệt vắc xin chống lại SARSCoV-2 và đang gấp rút cung cấp vắc xin này cho người dân của họ, Hội đồng Quan hệ Đối ngoại ước tính rằng sẽ mất nhiều năm để phần lớn dân số thế giới được miễn dịch với vi rút (Felter , 2021). Do đó, chúng tôi khám phá nhiều tình huống tiêm chủng khác nhau, từ không tiêm chủng cho đến 80 phần trăm học sinh được tiêm chủng, do bị nhiễm trùng trước đó hoặc do tiêm chủng. Để đơn giản, chúng tôi giả sử khả năng miễn dịch hoàn hảo trong mô hình của mình.

2.4. Thử nghiệm và cách ly

Chúng tôi xem xét xét nghiệm triệu chứng và xét nghiệm theo lịch trình trong các mô phỏng của mình và cho rằng cả hai đều được thực hiện thông qua phản ứng chuỗi polymerase (PCR). Xét nghiệm triệu chứng xảy ra khi học sinh tìm kiếm xét nghiệm sau khi trải qua các triệu chứng. Để tính đến những người có thể gặp các triệu chứng giống như cúm không liên quan đến COVID, một phần nhỏ những người không lây nhiễm cũng có mặt để xét nghiệm triệu chứng mỗi ngày. Theo lịch xét nghiệm, mọi thành viên trong cộng đồng dân cư đều được xét nghiệm thường xuyên để xác định các ca bệnh bổ sung mà nếu không thì sẽ không bị phát hiện. Các cá nhân được kiểm tra định kỳ nên thời gian giữa các lần kiểm tra là không đổi đối với mỗi học sinh, mặc dù một phần nhỏ dân số được đặt là không tuân thủ mỗi ngày. Cả hai loại thử nghiệm đều kết hợp độ nhạy phụ thuộc vào thời gian; Độ nhạy của xét nghiệm -2 SARS-CoV có mối tương quan cao với tải lượng vi rút, tải lượng này thay đổi trong suốt quá trình lây nhiễm.

Để giải thích cho điều này, chúng tôi sử dụng độ nhạy thử nghiệm theo kinh nghiệm thu được từ dữ liệu tăm bông mũi họng của Wikramaratna et al. (Wikramaratna và cộng sự, 2020). Vì mô hình của họ chỉ bao gồm thời gian sau khi khởi phát triệu chứng, nên chúng tôi tính độ nhạy của xét nghiệm trước khi có triệu chứng, phản ánh độ nhạy sau khi có triệu chứng sao cho độ nhạy hai ngày trước khi khởi phát triệu chứng giống như hai ngày sau khi khởi phát triệu chứng. Điều này phù hợp với tài liệu chỉ ra rằng tải lượng vi rút đạt đỉnh khi khởi phát triệu chứng, với tải lượng tương tự trước và sau khởi phát triệu chứng (Johansson và cộng sự, 2021). Các chi tiết bổ sung được cung cấp trong phần bổ sung và Hình 6. Sau khi xét nghiệm dương tính, các cá nhân được cách ly. Đối với mỗi bộ giá trị tham số, chúng tôi kiểm tra tần suất kiểm tra theo lịch trình là ba, bảy, 14 và 28 ngày cũng như tần suất kiểm tra không theo lịch trình.

2.5. Đeo khẩu trang và giãn cách xã hội

Chúng tôi cũng xem xét một bối cảnh trong đó hành vi của học sinh dẫn đến tốc độ lây truyền cụ thể của từng cá nhân. Chúng tôi chỉ định một tỷ lệ dân số sẽ đeo khẩu trang và chỉ định ngẫu nhiên một nhóm nhỏ dân số tuân thủ giãn cách xã hội. Cả hai biện pháp can thiệp đều được thực hiện dưới dạng giảm tốc độ truyền và những mức giảm này được giả định là tuyến tính. Vì đồng tính luyến ái, xu hướng mọi người kết giao với những người mà họ cho là giống mình thường xuất hiện trong các mạng xã hội (McPherson và cộng sự, 2001), nên chúng tôi đã đưa ra giả thuyết rằng các nhóm bạn có thể chia sẻ quan điểm tương tự về COVID-19 và các nỗ lực giảm thiểu liên quan. Do đó, chúng tôi xem xét cả nhiệm vụ đeo khẩu trang theo cụm và không theo cụm trên toàn mạng, một kịch bản không thể nghiên cứu bằng các mô hình dịch tễ học tiêu chuẩn. Để tạo các cụm người dùng khẩu trang, chúng tôi tạo một mạng lưới liên hệ có trọng số cho toàn bộ thời gian nghiên cứu và chọn ngẫu nhiên một nhóm những người đeo khẩu trang ban đầu một cách thống nhất. Sau đó, chúng tôi "lây lan" việc đeo khẩu trang cho những người tiếp xúc với họ, nơi những người hàng xóm có nhiều tương tác hơn có xác suất đeo khẩu trang cao hơn. Quá trình này được lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được tỷ lệ người đeo khẩu trang mong muốn. Thông tin chi tiết được cung cấp trong thông tin bổ sung.

3. Kết quả

Sau khi xóa các thiết bị không tham gia và quét trống khỏi dữ liệu Bluetooth, vẫn còn 2.426.279 lượt ping Bluetooth (44,3 phần trăm của tất cả các lượt ping) và 692 người dùng (98,0 phần trăm của tất cả người dùng), cho biết rằng 14 người dùng không có sự kiện lân cận có sự tham gia của những người tham gia nghiên cứu khác. Các mạng lân cận cho mỗi 28 ngày được xem xét trong nghiên cứu này được thể hiện trong Hình 3 trong phần bổ sung. Các mạng có một thành phần được kết nối lớn vào các ngày trong tuần khi sinh viên có khả năng hoạt động trong khuôn viên trường và tham gia các lớp học. Vào cuối tuần, các mạng được kết nối lỏng lẻo hơn, với ít người dùng tương tác với những người cùng tham gia nghiên cứu hơn, như thể hiện trong cột đầu tiên và cột cuối cùng trong Hình 3.

Tỷ lệ mắc bệnh cho kịch bản lây truyền trung bình (R{{0}} ≈ 3.0) với các mức độ miễn dịch khác nhau của quần thể ngay từ đầu được thể hiện trong Hình 1. Bất kể mức độ tiêm chủng, tỷ lệ mắc bệnh ngày càng tăng tần suất xét nghiệm đã làm giảm số ca nhiễm bệnh quan sát được trong học kỳ, mặc dù tác động tương đối nhỏ nếu 60 − 80 phần trăm dân số được miễn dịch. Trong trường hợp không tiêm chủng, xét nghiệm ba ngày một lần dẫn đến trung bình 42,7% học sinh bị nhiễm bệnh vào cuối học kỳ, trong khi xét nghiệm cứ sau bảy, 14 và 28 ngày dẫn đến 47,5% , 56,2% và 61,6% học sinh bị nhiễm bệnh , tương ứng (không có thử nghiệm theo lịch trình: 66,1 phần trăm). Tuy nhiên, với 80 phần trăm đã được chủng ngừa, việc kiểm tra ba ngày một lần dẫn đến trung bình 12,3 phần trăm học sinh bị nhiễm bệnh vào cuối học kỳ, nếu không có lịch kiểm tra thì trung bình có 15,8 phần trăm học sinh bị nhiễm bệnh. Do đó, trong khi việc tăng cường xét nghiệm và cách ly sau đó đã ảnh hưởng đến số ca nhiễm bệnh đối với một mức độ tiêm chủng nhất định, thì cuối cùng việc tăng khả năng miễn dịch của quần thể dẫn đến tỷ lệ mắc bệnh giảm tương xứng hoặc nhiều hơn. Tỷ lệ mắc các kịch bản truyền tải thấp (R0 ≈ 1,5) và cao (R0 ≈ 4,5) của chúng tôi được thể hiện trong phần bổ sung (xem Hình 9 và 10).

Khi không tiêm chủng, thời gian trung bình cần thiết để lây nhiễm cho 10 phần trăm học sinh là 24 ngày mà không cần xét nghiệm hay cách ly, trong khi chỉ xét nghiệm bốn tuần một lần thì thời gian này đã tăng lên 25 ngày và xét nghiệm hai lần mỗi tuần dẫn đến 10 phần trăm học sinh bị nhiễm bệnh. bị nhiễm trung bình vào ngày 30 (Hình 1). Tuy nhiên, khi 20% dân số được miễn dịch, việc xét nghiệm ba ngày một lần có thể kéo dài thời gian này thêm 11 ngày và với 40% dân số được miễn dịch, việc xét nghiệm thường xuyên có thể khiến bệnh lây nhiễm lan rộng hơn nữa, do đó khiến các trường đại học có thêm hai tuần. Những phát hiện này chứng minh rằng khi kết hợp với xét nghiệm thường xuyên, ngay cả mức độ miễn dịch khiêm tốn cũng có thể giúp các trường đại học làm phẳng đường cong, cuối cùng là tiết kiệm tài nguyên và giảm chi phí cho các nỗ lực giảm thiểu.

Số lượng xét nghiệm dương tính và số người bị cách ly lần lượt được hiển thị trong Hình 7 và 8. Các chỉ số này cho phép các trường đại học ước tính các nguồn lực cần thiết để giảm thiểu sự lây lan của COVID-19 trong cộng đồng sinh viên của họ xét về nguồn lực đã chi cho các biện pháp can thiệp và chi phí cơ hội bị mất. Chẳng hạn, số lượng sinh viên bị cách ly trong học kỳ cũng tương ứng với số ngày nghỉ học, cho phép các trường đại học định lượng cả nguồn lực cần thiết để cách ly sinh viên và các cơ hội giáo dục bị mất do cách ly. Thông tin chi tiết được cung cấp trong phần bổ sung.\

Kết quả thu được đối với các kịch bản đeo khẩu trang và giãn cách xã hội của chúng tôi trong điều kiện lây truyền vừa phải (R0 ≈ 3.0) được trình bày trong Hình 2, biểu thị tỷ lệ phần trăm trung bình của số học sinh bị nhiễm bệnh vào cuối của học kỳ. Thử nghiệm có hiệu quả nhất trong việc giảm tỷ lệ mắc tích lũy ở mức độ miễn dịch thấp và mức độ đeo khẩu trang và giãn cách xã hội từ thấp đến trung bình. Khi việc đeo khẩu trang và thực hiện giãn cách xã hội trở nên phổ biến, việc xét nghiệm thường xuyên hơn chỉ giúp giảm một chút tỷ lệ mắc tích lũy do vi rút đã được kiểm soát tốt. Tương tự như vậy, khả năng miễn dịch ban đầu ở một bộ phận nhỏ dân số đã làm giảm tác động của việc xét nghiệm thường xuyên. Không có khả năng miễn dịch, xét nghiệm ba ngày một lần mang lại lợi ích đáng kể khi tỷ lệ đeo khẩu trang và giãn cách xã hội dưới 60%. Tuy nhiên, với 20% và 40% miễn dịch, xét nghiệm ba ngày một lần chỉ mang lại lợi ích đáng kể khi tỷ lệ đeo khẩu trang và giãn cách xã hội lần lượt dưới 40% và 30%. Hơi ngạc nhiên là hiệu quả giảm đi rất ít hoặc không xảy ra khi nhóm người đeo khẩu trang trên mạng lưới tiếp xúc, có lẽ do tính chất kết nối cao của mạng lưới (xem Hình 11). Nếu các trường đại học có thể đạt được mức độ miễn dịch, đeo khẩu trang và/hoặc giãn cách xã hội ở mức độ vừa phải, thì các mô phỏng của chúng tôi chứng minh rằng họ có thể xét nghiệm ít thường xuyên hơn với ít hoặc không có thay đổi về tỷ lệ mắc bệnh tích lũy.

Để so sánh hiệu quả của xét nghiệm và cách ly, đeo khẩu trang, giãn cách xã hội và miễn dịch, chúng tôi đã tiến hành phân tích hồi quy dựa trên tỷ lệ mắc tích lũy trên tất cả các mô phỏng lây truyền vừa phải của chúng tôi (R0 ≈ 3.{{3} }). Tỷ lệ tích lũy giảm 3,95 hoặc 0,57 trên 100 học sinh cho mỗi lần tăng tần suất kiểm tra trong một tuần. Cứ tăng 10% tỷ lệ dân số tuân thủ giãn cách xã hội thì tỷ lệ mắc tích lũy sẽ giảm 4,47 hoặc 0,65 trên 100 học sinh. Tương tự như vậy, cứ mỗi 10% tăng tỷ lệ đeo khẩu trang sẽ làm giảm tỷ lệ mắc tích lũy xuống 5,76 hoặc 0,83 trên 100 học sinh. Cuối cùng, cứ mỗi 10 phần trăm tăng tỷ lệ với khả năng miễn dịch sẽ làm giảm tỷ lệ mắc bệnh tích lũy xuống 17,08 hoặc 2,47 trên 100 học sinh. Do đó, mặc dù việc kiểm tra có thể dễ dàng thực thi đối với các trường đại học, nhưng nó giúp giảm số ca nhiễm nhỏ hơn nhiều so với việc đeo khẩu trang và giãn cách xã hội. Đúng như dự đoán, việc tăng khả năng miễn dịch của quần thể dẫn đến giảm tỷ lệ mắc bệnh tích lũy nhiều nhất.

4. Thảo luận

Mặc dù năm vừa qua đã mang đến cho chúng ta nhiều hứa hẹn về vắc-xin hiệu quả và hiểu rõ hơn về động lực học của SARS-CoV-2, nhưng các trường học vẫn đang phải đối mặt với một tương lai không chắc chắn. Với việc triển khai vắc xin gặp nhiều khó khăn ở một số khu vực trên thế giới và căng thẳng tài chính do số lượng đăng ký giảm, nhiều trường đại học tự hỏi làm thế nào họ có thể trở lại trạng thái bình thường và họ có thể thực hiện những bước nào để đẩy nhanh quá trình (St. Amour, 2020). Các Mục tiêu Phát triển Bền vững của Liên Hợp Quốc năm 2015 nhằm đảm bảo cả cuộc sống khỏe mạnh và giáo dục chất lượng toàn diện và công bằng (Liên Hợp Quốc, 2015). Để tiếp tục tiến tới những mục tiêu này, điều quan trọng là phải xác định cách các trường học có thể mở cửa trở lại một cách an toàn, từ đó cho phép họ cung cấp nền giáo dục chất lượng đồng thời nâng cao phúc lợi.

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã nỗ lực giúp các trường đại học vượt qua những thách thức khi mở cửa trở lại bằng cách kiểm tra hiệu quả của xét nghiệm (tức là sàng lọc) thường xuyên theo lịch trình trong cộng đồng sinh viên nội trú kết hợp với các mức độ tiêm chủng khác nhau. Chúng tôi nhận thấy rằng mặc dù xét nghiệm phải là một phần không thể thiếu trong chiến lược giảm thiểu của mọi trường đại học, nhưng mức độ miễn dịch vừa phải, đeo khẩu trang và giãn cách xã hội có thể cho phép các trường đại học tự do xét nghiệm ít thường xuyên hơn. Do đó, nếu các trường cao đẳng có thể đạt được tỷ lệ tiêm chủng cao, họ có thể nới lỏng việc kiểm tra chỉ một hoặc hai lần mỗi tháng, tiết kiệm các nguồn lực quý giá. Mặc dù trọng tâm của chúng tôi là môi trường đại học, các phương pháp và kết quả của chúng tôi có thể được áp dụng cho các môi trường dân cư khác

Trái ngược với các nghiên cứu trước đây, chúng tôi đã sử dụng mạng lưới liên hệ trong thế giới thực làm cơ sở cho các mô phỏng của mình, cho phép chúng tôi nắm bắt được hành vi xã hội không đồng nhất cơ bản của sinh viên đại học, hành vi này chắc chắn sẽ làm thay đổi cách thức lây lan của vi-rút. Ngoài ra, nhiều nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực này chỉ chiếm một số lượng nhỏ các trở ngại thực hiện và các vấn đề tuân thủ. Chúng tôi cho phép lây nhiễm từ bên ngoài, tỷ lệ cơ bản của bệnh giống cúm, độ nhạy của xét nghiệm phụ thuộc vào thời gian và độ trễ của kết quả xét nghiệm, cũng như việc học sinh không tuân thủ trong suốt quá trình xét nghiệm và cách ly.

Dữ liệu về khoảng cách mà chúng tôi sử dụng đã được thu thập từ rất lâu trước khi xảy ra đại dịch khi học sinh không hạn chế tương tác với người khác. Do đó, dữ liệu của chúng tôi đại diện cho trường hợp xấu nhất là học sinh không giảm tiếp xúc với người khác. Tuy nhiên, khi sinh viên giảm tiếp xúc với những người khác, họ đang thực hành một cách hiệu quả một hình thức cách ly xã hội. Do đó, những kiểu tiếp xúc trước đại dịch này là cần thiết để nghiên cứu tác động của các biện pháp can thiệp tạo khoảng cách xã hội, một mục tiêu của nghiên cứu này

Mặc dù vắc-xin không mang lại khả năng miễn dịch hoàn hảo, nhưng vắc-xin mRNA hiện đang được sử dụng có hiệu quả cao trong việc giảm nhiễm trùng và có vẻ hiệu quả trong việc giảm lây truyền giữa những người bị nhiễm bệnh (Haas et al., 2021). Mặc dù chúng tôi giả định khả năng miễn dịch hoàn hảo trong các mô phỏng của mình, nhưng mức độ miễn dịch quần thể của chúng tôi có thể được ánh xạ tới mức độ miễn dịch hiệu quả để giải thích cho khả năng miễn dịch không hoàn hảo và dẫn đến nhiễm trùng đột phá.

Mặc dù mô hình của chúng tôi kết hợp nhiều thách thức mà chúng tôi mong đợi các trường đại học phải đối mặt trong khuôn viên trường, nhưng chúng tôi không lập mô hình theo dõi liên hệ một cách rõ ràng. Mặc dù theo dõi người tiếp xúc có thể là một công cụ hiệu quả khi được triển khai một cách thích hợp (Cencetti và cộng sự, 2021; Ferretti và cộng sự, 2020), đây thường là một công việc sử dụng nhiều tài nguyên, một công việc yêu cầu quyền truy cập thông tin về các mối liên hệ xã hội, sinh viên đại học có thể truy cập được do dự để cấp. Chúng tôi cũng không ước tính số lượng kết quả bất lợi có thể xảy ra, mặc dù các trường hợp tử vong và nhập viện có thể được tính gần đúng từ kết quả của chúng tôi nếu các giả định bổ sung được đưa ra. Cuối cùng, chúng tôi đã không kết hợp bất kỳ sự thay đổi theo mùa nào trong quá trình lây truyền SARS-CoV-2, mặc dù nghiên cứu mới cho thấy rằng ở các vùng khí hậu ôn đới, mức độ lây truyền vào mùa đông khi các trường học đang trong giờ học cao hơn đáng kể so với mùa hè (Gavenciak ˇ et al., 2021). Vì vậy, các trường đại học nên xem xét các điều kiện khí hậu cụ thể của họ khi xem xét gánh nặng bệnh tật mà họ có thể gặp phải.

Mặc dù nghiên cứu này cung cấp những hiểu biết mới về cách tiêm chủng, xét nghiệm lặp lại, cách ly và các chiến lược khác có thể làm giảm sự lây lan của SARS-CoV-2 trong khuôn viên trường đại học, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là không có phương pháp nào phù hợp với mọi người tất cả các cách tiếp cận (Bradley và cộng sự, 2020).

Các trường thành công nhất sẽ điều chỉnh cách tiếp cận của họ cho phù hợp với tình hình cụ thể của họ và thích nghi khi hoàn cảnh thay đổi. Thật vậy, chiến lược thuận lợi nhất có thể là một cách tiếp cận linh hoạt, một cách tiếp cận trong đó tần suất thử nghiệm được điều chỉnh dựa trên động lực truyền dẫn hiện tại, một cách tiếp cận vẫn chưa được nghiên cứu nghiêm túc.

Kinh phí

Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi học bổng Khoa thống kê sinh học của Đại học Harvard và học bổng của Chính phủ Hoa Kỳ (cho HH). Tài trợ bổ sung được cung cấp bởi Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh (cấp MInD: U01 CK000585 cho RK) và Viện Y tế Quốc gia (NIAID R01 trao AI138901 cho JPO). Các nguồn tài trợ không có vai trò gì trong thiết kế nghiên cứu, phân tích dữ liệu, giải thích dữ liệu hoặc viết báo cáo.

phê duyệt đạo đức

Giải phóng mặt bằng đạo đức y tế riêng biệt là không bắt buộc.

Chia sẻ dữ liệu

Dữ liệu mạng lân cận từ Nghiên cứu mạng Copenhagen thuộc phạm vi công cộng (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7267433). Tất cả các mô hình và mã cho dự án này được viết bằng phiên bản 3.7 của ngôn ngữ lập trình Python đều có sẵn thông qua GitHub (https://github.com/onnela-lab/covid-campus).

người đóng góp

HH và JPO có toàn quyền truy cập vào tất cả dữ liệu trong nghiên cứu. JPO đã lên ý tưởng và giám sát nghiên cứu. HH, RK và JPO đã đóng góp vào phương pháp luận, điều tra và trực quan hóa. HH đã soạn thảo bản thảo với sự sửa đổi quan trọng của RK và JPO. Tất cả các tác giả đã đọc và phê duyệt phiên bản cuối cùng.

Tuyên bố về lợi ích cạnh tranh

Các tác giả tuyên bố rằng họ không có lợi ích tài chính cạnh tranh hoặc mối quan hệ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến công việc được báo cáo trong bài báo này.

Sự nhìn nhận

Chúng tôi cảm ơn Marc Lipsitch vì phản hồi của anh ấy về dự án này. Chúng tôi cũng cảm ơn Giang T. Nguyen và Max Wang vì đã đọc bản thảo một cách có phê bình.

tài liệu bổ sung

Có thể tìm thấy tài liệu bổ sung liên quan đến bài viết này, trong phiên bản trực tuyến, tại doi:10.1016/j.ijid.2021.10.008

For more information:1950477648nn@gmail.com