[Pełny plik PDF raportu jest dostępny poniżej]
Modelowanie w epidemiologii może służyć jako użyteczna alternatywa dla rzeczywistości, ponieważ często nie można zaobserwować i zarejestrować wszystkich rzeczywistych interakcji w wysoce złożonych systemach. Próbując zredukować system do serii równań lub rozkładów opartych na prawdopodobieństwie, możliwe jest uzyskanie wyników, które mogą odzwierciedlać, w użytecznym zakresie, to, co może się zdarzyć w określonych warunkach w naturze. Jest to znacznie tańsze i szybsze niż prowadzenie badania obserwacyjnego o długim czasie trwania w różnych warunkach epidemiologicznych.
Atrakcyjność przekształcania lat masowych badań równoległych w kilka sekund obliczeń o dużej mocy obliczeniowej jest oczywista. Jednakże, będąc całkowicie zależnym zarówno od projektu programu, jak i parametrów wejściowych, które program ma obliczyć, wyniki modeli są bardziej podobne do obrazu namalowanego przez ludzi niż do kinowego zapisu zjawiska naturalnego. Podobnie jak dwuwymiarowy obraz, może on zapewnić użyteczne przybliżenie rzeczywistości, jeśli artysta tak chce i jest wystarczająco utalentowany. Alternatywnie, może on zapewnić obraz, który prowadzi widza do zobaczenia rzeczy, które nie występują w naturze, wyolbrzymiając pewne aspekty, a jednocześnie minimalizując inne, które celowo lub przypadkowo mogą wywołać emocje lub reakcje, których bezpośrednia obserwacja może nie wywołać. Podczas gdy dostarcza ważnych spostrzeżeń, jest w najlepszym razie szorstką imitacją.
Modelowanie chorób u ludzi staje się jeszcze bardziej skomplikowane, gdy ma na celu przewidywanie rzadkich zdarzeń na poziomie populacji, ponieważ warunki i reakcje, które promują lub łagodzą choroby, zmieniają się znacznie w czasie. Choroby zakaźne wcześniej zabijały około połowę wszystkich dzieci przed ukończeniem 10. roku życia, ale śmiertelność jest obecnie stosunkowo rzadka w bogatszych krajach, głównie ze względu na zmiany w higienie, warunkach życia, odżywianiu i pojawieniu się antybiotyków. Masowe zdarzenia śmiertelności, takie jak Black Death, prawdopodobnie z powodu bakterii Yersinia pestis, są obecnie niezwykle mało prawdopodobne, ponieważ warunki środowiskowe, które je promowały, są mniej powszechne, a infekcję można łatwo leczyć za pomocą powszechnych antybiotyków. Poleganie na takich wydarzeniach historycznych w celu przewidzenia prawdopodobieństwa obecnych zagrożeń dla zdrowia byłoby jak przewidywanie bezpieczeństwa współczesnych podróży lotniczych na podstawie osiągów oryginalnych projektów samolotów braci Wright.
Już od początku wybuchu epidemii Covid-19, a nawet kilka lat wcześniej, w międzynarodowej służbie zdrowia publicznego kładziono większy nacisk na ryzyko wybuchów epidemii i pandemii. Choć może się to wydawać niespójne w świetle ogólnej, stałej globalnej redukcji śmiertelności z powodu chorób zakaźnych w ciągu ostatnich 30 roku, obawy te doprowadziły do próśb o bezprecedensowe finansowanie i poważnej reorientacji kilku międzynarodowych agencji ochrony zdrowia. Raport opublikowany w 2024 r. przez projekt REPPARE na Uniwersytecie w Leeds, Racjonalna polityka zamiast paniki, wykazano, że ryzyko zostało błędnie przedstawione w raportach kilku kluczowych międzynarodowych agencji zaangażowanych w rozwój polityki zapobiegania, gotowości i reagowania na pandemię (PPPR). Istotnym powodem było nieuwzględnienie postępów w opiece zdrowotnej i postępów technologicznych w celu wykrywania i rejestrowania ognisk chorób.
Wraz z zakończeniem ostrej fazy pandemii Covid-19 wiele krajów dokonuje przeglądu swojej reakcji w zakresie zdrowia publicznego oraz priorytetu i sposobu, w jaki należy podchodzić do ryzyka przyszłej pandemii. Państwa członkowskie Światowej Organizacji Zdrowia kontynuują dyskusje na temat proponowanego Porozumienie w sprawie pandemii i akceptacja ostatnie zmiany do Międzynarodowych Przepisów Zdrowotnych. Jednocześnie utworzono już kilka nowych instytucji PPPR, w tym nową Fundusz Pandemiczny, Międzynarodowa Sieć Nadzoru PatogenówI Platforma medycznych środków zaradczych, które aktualizują swoje analizy inwestycyjne i wymagania finansowe.
Modelowanie predykcyjne firmy Metabiota, obecnie przejętej przez Ginkgo Bioworks, wniósł znaczący wkład do dyskusji na temat ryzyka pandemii i potrzeby zwiększonego finansowania. Stanowił jedno z dwóch głównych źródeł oceny ryzyka w Niezależnym Panelu Wysokiego Szczebla G20 (HLIP) raport w czerwcu 2021 r., co miało wpływ na poinformowanie Grupy Narodów G20 wsparcie dla programu PPPR WHO. REPPARE omówione wcześniej obawy dotyczące interpretacji wyników modelu na podstawie artykułu autorstwa Łąki i in. (2023) w tym Metabiota (Ginkgo Bioworks) autorstwo. Ginkgo Bioworks dostarczyło teraz bardziej szczegółowy raport do Królewskiej Komisji Nowej Zelandii ds. COVID-19 Wyciągnięte wnioski – Szacowana przyszła śmiertelność spowodowana patogenami o potencjale epidemicznym i pandemicznym – zwany dalej raportem Bioworks.
Raport Bioworks ma na celu przewidywanie zagrożenia dla zdrowia ludzkiego epidemiami i pandemiami. Ryzyko jest szacowane za pomocą epidemiologii obliczeniowej i symulacji modelowania zdarzeń ekstremalnych w celu oszacowania śmiertelności z powodu epidemii i pandemii „o niskiej częstotliwości i wysokiej ciężkości” z powodu chorób układu oddechowego, w szczególności grypy pandemicznej, nowych koronawirusów i wirusowych gorączek krwotocznych (VHF).
Względną częstotliwość i wielkość przewidywanych ognisk można zobaczyć na poniższym wykresie z raportu Bioworks. Podczas gdy prawie wszystkie zdarzenia charakteryzują się stosunkowo niską śmiertelnością, jak wszystkie współczesne pandemie o potwierdzonym naturalnym pochodzeniu, głównym motorem średniorocznych „oczekiwanych” zgonów są rzadkie, ale masowe zdarzenia o rozmiarach, jakich świat nie widział od czasu rozwoju współczesnej medycyny.
Raport Bioworks stwierdza, że średnio 2.5 miliona zgonów rocznie można przypisać tym ostrym wybuchom chorób układu oddechowego (1.6 miliona w przypadku samej grypy pandemicznej). Wielu uzna te wyniki za nieprawdopodobne. Od stulecia nie odnotowano takiej śmiertelności z powodu grypy rocznie, a tylko dwa razy w ubiegłym stuleciu, w latach 1957-8 i 1968-9 wskaźnik śmiertelności osiągnął poziom, który model sugeruje jako średni. WHO uważa, że Covid-19, jeśli zostanie uwzględniony jako naturalna epidemia, ma odnotowaną śmiertelność na poziomie nieco ponad siedmiu milionów w ciągu trzech lat.
W przypadku VHF raport szacuje średnią na 26,000 19,000 na świecie i 2014 XNUMX w Afryce Subsaharyjskiej. Jest to więcej niż odnotowano wcześniej w jakimkolwiek roku. Największa w niedawnej historii epidemia eboli w XNUMX r. spowodowała zaledwie Zgonów 11,325Przewiduje się, że gorączka krwotoczna będzie powodować ponad 100,000 25 zgonów co 48 lat, przy prawdopodobieństwie XNUMX%, co mogło nie mieć miejsca w historii ludzkości.
Do takich wyników prowadzą dwa główne niedopatrzenia. Po pierwsze, model pomija zmiany w społeczeństwie i medycynie, jakie zaszły w ciągu ostatnich kilkuset lat, a które spowodowały wzrost średniej światowej długość życia wzrost z poniżej 30 lat do ponad 70, a w niektórych bogatszych krajach ponad 80 lat (patrz poniżej). Tak więc infekcje bakteryjne, takie jak dżuma (Y. pestis), a choroby takie jak cholera i tyfus związane z niską higieną mają częstość nawrotów i skalę odpowiadającą masowym historycznym wybuchom epidemii. Grypa hiszpanka w latach 1918-19 spowodowała znaczną śmiertelność z powodu wtórne infekcje bakteryjne, których nawrót jest znacznie mniej prawdopodobny od czasu wprowadzenia nowoczesnych antybiotyków.
Po drugie, model nie uwzględnia pojawienia się nowoczesnej diagnostyki, takiej jak PCR, testy antygenowe i serologiczne w punkcie opieki oraz sekwencjonowanie genetyczne, a także ulepszonej zdolności rejestrowania i przekazywania takich informacji. Zatem zakłada się, że wzrost liczby zgłoszeń odzwierciedla rzeczywisty wzrost częstości występowania ognisk, a nie w dużej mierze odzwierciedla ulepszoną zdolność wykrywania. Model zakłada zatem kontynuację tego wzrostu w przyszłych latach.
W obliczu ogromnych zmian w medycynie na przestrzeni ostatnich 100 lat i ciągłego, stałego spadek w przypadku śmiertelności z powodu chorób zakaźnych założenia leżące u podstaw przewidywań modelu wydają się nieprawdopodobne. Podczas gdy przyszłe postępy w medycynie są trudne do zmierzenia, wydaje się rozsądne założyć, że postęp w praktykach higienicznych, żywieniu, mieszkalnictwie, diagnostyce, antybiotykach i szczepionkach w ciągu ostatniego stulecia będzie kontynuowany z dalszym łagodzeniem ryzyka w przyszłych latach. Podczas gdy oporność na środki przeciwdrobnoustrojowe może wystąpić, jest to problem głównie w przypadku zakażeń endemicznych, a nie epidemii, a postęp w zakresie środków zaradczych przeciwdrobnoustrojowych będzie kontynuowany.
Modelowanie tego typu stało się niezwykle wpływowe w rozwoju polityki. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej, kuszące jest myślenie, że dokładność predykcyjna wzrasta. Jednak model z nierealistycznymi założeniami i parametrami wejściowymi po prostu osiąga nieprawdopodobny wynik w krótszym czasie.
Jako ćwiczenie akademickie, modelowanie może pomóc w stawianiu pytań, na które odpowiedzi można uzyskać poprzez poważne badania. Jednak gdy jest niewłaściwie stosowane i nadmiernie podkreślane jako wytyczne dla polityki, ryzykuje odciągnięciem zasobów finansowych i ludzkich od rzeczywistych obciążeń chorobowych na pozorne. Spowoduje to zwiększoną śmiertelność, ponieważ skutki obecnych endemicznych chorób zakaźnych o dużym obciążeniu, takich jak malaria gruźlica, pozostają w dużym stopniu zależne od dostępności oficjalnej pomocy rozwojowej (ODA, czyli „pomocy zagranicznej”). ODA na wsparcie żywieniowe, fundamentalne dla poprawy wyników zdrowotnych, spadło o 20% w ciągu ostatnich czterech lat. Na podstawie przewidywań, w tym tej omawianej tutaj, odpowiednik prawie 50% ODA sprzed pandemii COVID jest proponowany do przygotowania i reagowania na pandemię. To zmniejszy niezbędne interwencje w innych miejscach.
Postęp technologiczny przyczynił się do zmniejszenia liczby chorób zakaźnych, w tym śmiertelności pandemicznej. Nadużywanie technologii poprzez niewłaściwe wykorzystanie modeli może zniweczyć wiele z tych ważnych osiągnięć. Analogicznie, nie oceniamy prawdopodobieństwa przetrwania transatlantyckiej podróży lotniczej na podstawie prawdopodobieństwa rozdarcia płóciennych pokrowców na skrzydła. Nie powinniśmy również oceniać prawdopodobieństwa przetrwania przyszłych pandemii na podstawie ery medycyny średniowiecznej.
Uwagi:
Pełny raport można znaleźć na stronie: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality
Raporty REPPARE dotyczące ryzyka pandemii i finansowania działań na rzecz gotowości na pandemię i reagowania na nią znajdują się pod adresem: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare
Opublikowane pod a Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Licencja międzynarodowa
W przypadku przedruków ustaw link kanoniczny z powrotem na oryginał Instytut Brownstone Artykuł i autor.
