Zespół modelowania epidemii COVID-19 w ICM UW w sierpniu 2020 opracował kilka scenariuszy, przedstawiających możliwy rozwój wypadków po otwarciu szkół pierwszego września 2020 roku. Zadanie predykcyjne w tym wypadku było obciążone duża niepewnością, ze względu na nieznaną transmisyjność wirusa wśród osób ze szkolnych grup wiekowych – brakuje jednoznacznych danych epidemiologicznych na ten temat. Postanowiono zatem założyć trzy poziomy transmisyjności wirusa wśród dzieci i młodzieży szkolnej (10%, 30% i 50%) tak, aby wobec każdego z nich sprawdzić skuteczność wybranych obostrzeń administracyjnych. Poziom transmisyjności odnosi się do prawdopodobieństwa zakażania się dorosłych przy braku stosowania środków zapobiegawczych (np. maseczek czy dystansu społecznego)*. Prawdopodobieństwo zakażania się dorosłych zostało skalibrowane względem danych z wcześniejszych etapów epidemii, kiedy to szkoły były zamknięte.
Poniżej przedstawiamy dwa przebiegi liczby nowych stwierdzonych przypadków, dla transmisyjności 30% oraz 50%. Transmisyjność na poziomie 10% nie powoduje istotnych wzrostów liczby przypadków wobec liczb notowanych w sierpniu (epidemia pozostaje w tzw. reżimie podkrytycznym). W niniejszej symulacji wszystkie przedszkola pozostają zamknięte, a transmisyjności w innych kontekstach tj. gospodarstwa domowe, kontakty uliczne czy zakłady pracy, pozostają na poziomie sierpniowym. Jak widać, predykcja „50%” prowadzi do dużej liczby nowych przypadków i osiąga maksimum w połowie grudnia. Należy jednak zaznaczyć, iż takie predykcje z wysokim szczytem epidemicznym raczej się nie spełniają – zanim dojdzie do kulminacji społeczeństwo samoczynnie lub poprzez obostrzenia formalne spowolni lub zatrzyma narosty zakażeń.
Rys 1. Liczba stwierdzonych przypadków w zależności od transmisyjności – przypadki przebiegów swobodnych.
Pobierz wykres w pełnej rozdzielczości
Symulacja obostrzeń regionalnych i dynamicznych (lockdown szkół):
Biorąc za punkt startowy symulacje z powyżej przedstawionymi założeniami, zostały przeprowadzone symulacje następujących postępowań restrykcyjnych: jeśli w danym powiecie zarejestruje się 6 nowych przypadków na 10 tys. mieszkańców w okresie dwutygodniowym – szkoły w tym powiecie zamykane są na 2 tygodnie. Otwarcie szkół następuje po upłynięciu 2 tygodni oraz przy spełnionym warunku liczby nowych zakażeń poniżej 4 nowych przypadków na 10 tys mieszkańców w okresie dwutygodniowym. Jak widać z symulacji, taki mechanizm restrykcji umożliwia zatrzymanie tempa wzrostu liczby nowych przypadków, nawet przy wysokiej transmisyjności w szkołach, minimalizując jednocześnie sumaryczny czas zamknięcia placówek edukacyjnych. Liczba powiatów z okresowo zamkniętymi szkołami zmienia się w czasie oraz zależy także od transmisyjności wirusa (Rys 3.).
Rys 2. Scenariusze epidemii swobodnie przebiegających oraz z dynamicznymi obostrzeniami regionalnymi (lockdown szkół). Dla uwypuklenia wpływu dynamicznego zamykania i otwierania szkół na liczbę nowych przypadków prezentujemy wykres, gdzie dane dotyczące nowych przypadków zostały obcięte powyżej 15000 przypadków/dzień.
Pobierz wykres w pełnej rozdzielczości
W niniejszych analizach zostały pokazane przebiegi symulacji dla dwóch wartości parametru opisującego transmisyjność w szkołach. Jest to parametr trudny obecnie do oszacowania. Nawet jeśli widać oczywistą korelację w czasie pomiędzy otwarciem szkół a zwiększeniem tempa narostów, to siła bezpośredniego wpływu transmisyjności u uczniów nie jest możliwa do określenia bezpośrednio przez dostępne dane. Bezspornie, otwarcie szkół uruchomiło także wiele towarzyszących procesów społecznych takich jak wspólne dojazdy do szkół, zajęcia pozalekcyjne, szkolne spotkania towarzyskie i obecnie trudno oszacować, jaka jest rzeczywista proporcja pomiędzy tymi czynnikami. W naszym modelu wszystkie te efekty zostały ujęte w jednej wielkości opisującej transmisyjność wirusa w szkołach. W naszych prognozach badaliśmy także rozwój epidemii dla założonej 10% transmisji wśród uczniów – nie powodował on jednak wyraźnych wzrostów zakażeń. Wartości prawdopodobieństwa transmisji, które pojawiają się w analizie 10%, 30%, 50% nie są oczywiście tym samym co liczba przypadków stwierdzonych w kontekście szkolnym, w odpowiednich przypadkach.
Rys 3. Liczba powiatów zamykanych w trakcie obowiązujących restrykcji dynamicznych.
Pobierz wykres w pełnej rozdzielczości
*Szczegółowy wpływ wag poszczególnych kontekstów zakażania jest opisany w naszym artykule Rakowski,F.;Gruziel,M.;Bieniasz-Krzywiec,L.&Radomski,J.P Influenza epidemic simulation spread for Poland – a large scale, individual-based model study, Physica A, 2010, 389(16) pp 3149_3165. Przykładowo jeśli transmisyjność w kontekście bieżącym wynosi 33% wobec kontekstu odniesienia to oznacza, że aby prawdopodobieństwo zakażenia było takie samo jak w kontekście odniesienia to czas ekspozycji na wirusa w kontekście bieżącym musi być trzy razy większy niż w kontekście odniesienia.
