COVID-19: Computermodell schafft Prognose
Impfungen, Masken, Lockdowns, Durchbruchsinfektionen - Variablen lassen sich flexibel einsetzen
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COVID-19: Computermodell hilft Ausbreitung zu stoppen (Foto: pixabay.com, fernandozhiminaicela) |
Waterloo (pte010/09.02.2022/10:30)
Forscher der University of Waterloo http://uwaterloo.ca haben das erste Computermodell zur Simulation zahlreicher Variablen entwickelt, die die Ausbreitung von COVID-19 beeinflussen. Ziel ist es, die Ausbreitung von Varianten zu verlangsamen. Das Modell nutzt Rohdaten, die bereits eingesetzt werden, um Fallzahlen und Krankenhausaufenthalte vorherzusagen und fügt dann andere Faktoren wie Impfraten, den Einsatz von Masken, Lockdowns und die Anzahl der Durchbruchsinfektionen hinzu. Das Computermodell basiert auf den Erfahrungen mit COVID-19 in Ontario und Daten des "Ontario COVID-19 Science Advisory Table".
Früh zeigen, was kommt
Laut Expertin Anita Layton arbeiteten die Forscher an dem Modell, als die Delta-Variante in Ontario noch vorherrschend war. "Wir haben eine Variante simuliert, die ähnlich wie Omikron ist. Das Modell hilft dabei zu verstehen, welche Varianten als nächstes kommen werden." Das Team kann die Parameter des Berechnungsmodells verändern, um zu sehen, was beim Auftreten einer neuen Variante passieren würde. Es kann auch zeigen, was nötig wäre, um Varianten zu stoppen, die ansteckender sind als andere. Als Ergebnis kann das Modell zeigen, wie hoch die Impfquoten sein müssen oder welches Ausmaß von Restriktionen erforderlich ist, um eine neue Variante in Schach zu halten.
Forscher Mehrshad Sadria zufolge enthält das Modell die Impfung und verschiedene Arten von Impfstoffen, Verzögerungen bei der zweiten und dritten Dosis, die Auswirkungen von Auflagen und sogar den Wettbewerb zwischen verschiedenen Varianten. "Wir wollen, dass Entscheidungsträger und Interessenvertreter die sachdienlichsten Informationen haben, damit sie die besten Entscheidungen treffen können." Die Wissenschaftler planen nun die Weiterentwicklung des Modells, damit es noch mehr Faktoren berücksichtigt, die die Ausbreitung von COVID-19 in spezifischen Gemeinschaften beeinflusst.
Regionaler Einsatz sinnvoll
Ziel der Wissenschaftler ist es zu erforschen, wie Personen verschiedenen Alters betroffen sind und verschiedene Grade der Impfung zwischen und innerhalb von Altersgruppen untersuchen. "Wir wollen das Modell weiter verfeinern, damit wir uns auf spezifische Regionen von Ontario konzentrieren können. Das kann dann bei der Verteilung von Ressourcen hilfreich sein", unterstreicht Layton. Die Forschungsergebnisse wurden in "Scientific Reports" veröffentlicht.
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