Hampir 300.000 kematian dapat dicegah, tergantung pada seberapa parah tindakan isolasi menjadi – ScienceDaily

Hampir 300.000 kematian dapat dicegah, tergantung pada seberapa parah tindakan isolasi menjadi – ScienceDaily

[ad_1]

Musim panas ini, ketika bar, restoran, dan toko mulai dibuka kembali di seluruh Amerika Serikat, orang-orang keluar meskipun ancaman COVID-19 terus berlanjut.

Akibatnya, banyak daerah, termasuk wilayah St. Louis, mengalami peningkatan kasus di bulan Juli.

Menggunakan pemodelan matematika, penelitian interdisipliner baru dari lab Arye Nehorai, Profesor Teknik Elektro Eugene & Martha Lohman di Preston M.Green Department of Electrical & Systems Engineering di Washington University di St. Louis, menentukan tindakan terbaik saat itu menyangkut berjalan di garis antara stabilitas ekonomi dan hasil kesehatan terbaik.

Kelompok – yang juga termasuk David Schwartzman, kandidat PhD ekonomi bisnis di Olin Business School, dan Uri Goldsztejn, kandidat PhD di bidang teknik biomedis di McKelvey School of Engineering – mempublikasikan temuan mereka pada 22 Desember di PLOS ONE.

Model tersebut menunjukkan bahwa dari skenario yang mereka pertimbangkan, masyarakat dapat memaksimalkan produktivitas ekonomi dan meminimalkan penularan penyakit jika, sampai vaksin tersedia, sebagian besar lansia tetap di rumah sementara orang yang lebih muda secara bertahap kembali bekerja.

“Kami telah mengembangkan model prediksi untuk COVID-19 yang mempertimbangkan, untuk pertama kalinya, efek penggabungannya pada hasil ekonomi dan kesehatan untuk kebijakan karantina yang berbeda,” kata Nehorai. “Anda dapat memiliki kebijakan karantina optimal yang meminimalkan efek pada kesehatan dan ekonomi.”

Karya tersebut merupakan versi yang diperluas dari model Rentan, Terkena, Menular, Sembuh (SEIR), alat matematika yang umum digunakan untuk memprediksi penyebaran infeksi. Model dinamis ini memungkinkan orang untuk dipindahkan antar kelompok yang dikenal sebagai kompartemen, dan untuk setiap kompartemen mempengaruhi yang lain secara bergantian.

Pada dasarnya, model ini membagi populasi menjadi empat kompartemen: Mereka yang rentan, terpapar, menular dan pulih. Dalam inovasi model tradisional ini, tim Nehorai menyertakan orang-orang yang terinfeksi tetapi juga tanpa gejala, dengan mempertimbangkan pemahaman paling mutakhir tentang bagaimana penularan dapat bekerja secara berbeda di antara mereka serta bagaimana perilaku mereka mungkin berbeda dari orang-orang dengan gejala. Ini ternyata sangat berpengaruh pada hasil model.

Orang-orang kemudian dibagi ke dalam “sub-kompartemen” yang berbeda, misalnya usia (senior adalah mereka yang lebih tua dari 60), atau berdasarkan produktivitas. Ini adalah ukuran kemampuan seseorang untuk bekerja dari rumah dalam kasus tindakan karantina. Untuk melakukan ini, mereka memandang gelar perguruan tinggi sebagai proxy untuk siapa yang dapat terus bekerja selama masa karantina.

Kemudian mereka mulai bekerja, mengembangkan persamaan yang memodelkan cara orang berpindah dari satu kompartemen ke kompartemen lain. Gerakan dipengaruhi oleh kebijakan serta keputusan yang dibuat individu.

Menariknya, model tersebut menyertakan angka kematian dinamis – angka yang menyusut seiring waktu. “Kami memiliki angka kematian yang menyebabkan peningkatan dalam pengetahuan medis dari waktu ke waktu,” kata Uri Goldsztejn, kandidat PhD di bidang teknik biomedis. “Dan kita melihatnya sekarang; angka kematian telah turun.”

“Misalnya,” kata Goldsztejn, “jika ekonomi sedang menurun, ada lebih banyak insentif untuk meninggalkan karantina,” yang mungkin muncul dalam model saat orang-orang berpindah dari kompartemen terisolasi ke kompartemen yang rentan. Di sisi lain, perpindahan dari penyakit menular ke pemulihan tidak didasarkan pada tindakan seseorang dan dapat lebih ditentukan oleh tingkat pemulihan atau kematian. Selain itu, para peneliti memodelkan tingkat kematian menurun dari waktu ke waktu, karena pengetahuan medis tentang cara mengobati COVID-19 menjadi lebih baik dari waktu ke waktu.

Tim melihat tiga skenario, menurut Schwartzman. Dalam ketiga skenario, jangka waktu yang diberikan adalah 76 minggu – pada saat diasumsikan vaksin akan tersedia – dan sebagian besar lansia tetap dikarantina sampai saat itu.

  • Jika tindakan isolasi ketat dipertahankan selama ini.
  • Jika, setelah kurva diratakan, terjadi relaksasi cepat tindakan isolasi oleh orang yang lebih muda ke gerakan normal.
  • Jika, setelah kurva diratakan, tindakan isolasi perlahan-lahan dicabut untuk orang yang lebih muda.

“Skenario ketiga adalah kasus yang paling baik dalam hal kerusakan ekonomi dan kesehatan,” katanya. “Karena dalam skenario relaksasi cepat, ada penyebaran penyakit lain dan pembatasan akan diberlakukan kembali.”

Secara spesifik, mereka menemukan dalam skenario pertama, ada 235.724 kematian dan ekonomi menyusut 34%.

Dalam skenario kedua, di mana terjadi pelonggaran tindakan isolasi yang cepat, wabah kedua terjadi dengan total 525.558 kematian, dan ekonomi menyusut sebesar 32,2%.

Dengan relaksasi bertahap, seperti skenario ketiga, ada 262.917 kematian, dan ekonomi menyusut 29,8%.

“Kami ingin menunjukkan adanya pengorbanan,” kata Nehorai. “Dan kami ingin menemukan, secara matematis, di mana sweet spotnya?” Seperti banyak hal lainnya, “sweet spot” tidak berada pada titik ekstrem – penguncian total atau menjalankan seolah-olah tidak ada virus.

Penemuan kunci lainnya adalah tidak seorang pun perlu terkejut mendengarnya: “Kepekaan orang terhadap penyakit menular terkait dengan tindakan pencegahan yang mereka ambil,” kata Nehorai. “Masih penting untuk menggunakan tindakan pencegahan – masker, jarak sosial, menghindari keramaian dan mencuci tangan.”

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel

Author Image
adminProzen