V odborném časopise Nature vyšel nový model, jehož autoři se na základě dat téměř sto milionů Američanů pokusili spočítat, která veřejná místa představují největší hrozbu pro šíření covidu-19. Autoři doporučují jeho využívání při pokusech o rozvolňování.
Protože proti covidu-19 stále ještě neexistuje spolehlivá léčba a očkování se teprve rozjíždí, většina vlád světa se pokouší epidemie krotit pomocí různých opatření, která mají snížit množství kontaktů mezi lidmi. Nakažený člověk, který ještě nemá příznaky, tak nakazí méně dalších lidí a najednou tak není tolik nemocných, což by zahltilo nemocnice.
Ukázalo se ale, že návrat k normálu je velmi složitý – pokud se virus v dané zemi nepodaří zlikvidovat úplně, tak je vzhledem k jeho vlastnostem snadné, aby se rychle vrátil zpět, zejména v době, kdy jsou pro to vhodné atmosférické podmínky.
V přenosu je stále spousta neznámých, ale řada faktorů je už dnes dobře popsaná a prozkoumaná – například role superpřenosů i to, že většinu nákaz šíří minimum lidí. Všechno tohle zahrnuli vědci do nového modelu, pro který využili data od 98 milionů Američanů. Ta se týkala údajů o jejich pohybu, pocházela (legálně) z geolokace jejich mobilních telefonů.
Co model ukazuje
Model řešil řadu problémů, zřejmě nejdůležitější je projekce toho, jaká místa jsou pro šíření covidu-19 nejrizikovější. Zdaleka nejhůř dopadly restaurace s obluhou a jen těsně za nimi fitness centra a kavárny. Jako velmi rizikové se ukázaly i hotely/ motely, kostely, lékařské ordinace nebo obchody s potravinami.
Naopak jako málo riziková byla identifikována místa, jako jsou benzinové pumpy, lékárny, večerky nebo autosalony.
Součástí modelu byla samozřejmě jen místa, kde se dá na mobilní geolokaci spolehnout, proto v něm například nejsou místa jako školy, kde je mnohdy povinné mobilní telefony vypínat.
Údaje nejsou stoprocentní ani v dalších ohledech. Vědci spojili získaná data s modelem SEIR, který umí popisovat chování viru v populaci – výsledkem je model, který ukazuje, kde jsou místa, na nichž může docházet nejvíce k přenosům infekce.
Model také předpovídá, že se infekce šíří různě rychle ve skupinách bohatých a chudých. Ti méně majetní mají větší pravděpodobnost nakazit se, protože se častěji podle jejich mobilních dat pohybují ve stísněných prostorách a také mají vzhledem k typu svých zaměstnání menší možnost omezovat svou mobilitu a množství sociálních kontaktů.
Autoři věří, že se model dá využít pro testování různých strategií spojených s uvolňováním opatření.
