Virus “ubija” zabrana javnih događaja, a najviše se prenosi kada ima više od 10 ljudi i otvaranjem škola: Istraživanje o tome kako različite mere utiču na širenje koronavirusa

0
Fotigrafije: Profimedia, Profimedia

Analize mera u 131 zemlji potvrđuje da će kombinovane mere verovatno smanjiti R broj (ili reprodukcijski broj – koji je ključna mera prenosa virusa) više nego pojedinačne mere. Autori su razmotrili četiri moguće kombinacije mera, s paketom koji obuhvata najmanje mera (zabrana javnih događaja i okupljanja više od deset ljudi) koji su smanjili R broj za 29 odsto 28. dana, povećavajući se na 52 odsto sa najopsežnijim paketom mera sličnih karantinu.

Autori upozoravaju da njihova studija nije mogla da uzme u obzir druge potencijalno uticajne faktore, poput nošenja maski i nepoštovanja mera.

U analizi se navodi da su pojedinačne mere (uključujući zatvaranje škola, neodlazak na posao, zabrana javnih događaja, zabrana okupljanja više od deset ljudi, ostanak kod kuće i ograničenja kretanja) povezane sa smanjenjem prenosa SARS-CoV-2 ali kombinovane mere su efikasnije u smanjenju prenosa, prema studiji objavljenoj u časopisu The Lancet Infectious Diseases.

Studija procenjuje efekat pojedinačnih mera i četiri kombinacije mera (u rasponu od zabrane događaja i okupljanja više od deset ljudi do restriktivnije kombinacije mera nalik “zaključavanju”) na R broj do 28 dana nakon uvođenja.

Vrednost R iznad 1 ukazuje na rast epidemije, dok vrednost R ispod 1 ukazuje na opadanje.

Koristeći podatke iz 131 zemlje, studija pruža pregled efekata mera na nivou stanovništva, ali ne uzima u obzir druge potencijalno uticajne faktore koji imaju uticaj na R broj, između ostalog, usklađenost sa intervencijama, promene u ponašanju stanovništva (npr. nošenje maski za lice), subnacionalne razlike u R broju ili efekti praćenja i izolacije kontakata.

Profesor Heriš Ner, sa Univerziteta u Edinburgu, kaže: “Otkrili smo da je kombinovanje različitih mera pokazalo najveći efekat na smanjenje prenosa COVID-19. Kako virus ponovo oživljava, kreatori politika će morati da razmotre kombinacije mera za smanjenje R broja. Naša studija pokazuje koje mere uvesti ili ukinuti i kada očekivati da se vide njihovi efekti, ali to će zavisiti i od lokalnog konteksta – R broja u bilo kom trenutku, lokalnih zdravstvenih kapaciteta i socijalnih i ekonomskih uticaj mera”.

Kada se posmatraju mere pojedinačno, zabrana javnih događaja povezana je sa najvećim smanjenjem R (smanjenje od 24% nakon 28 dana), što će, ukazuju autori, verovatno sprečiti superprenošenje, a često je to bilo i prvo mera koja se uvodila u zemljama. Mere koje su najjače povezane sa povećanjem R broja bile su ukidanje zabrana okupljanja više od deset ljudi i ponovno otvaranje škola (25% i 24% nakon 28 dana). Iako je ponovo otvaranje škola povezano sa povećanjem vrednosti R za 24% do 28. dana, autori upozoravaju da nisu mogli da uračunaju različite mere predostrožnosti koje su neke zemlje primenile za ponovno otvaranje škola (npr. ograničavanje veličine odeljenja, mera distance, rutinsko dubinsko čišćenje, pranje ruku, maske za lice i merenje temperature po dolasku), koje su od suštinskog značaja za sigurnije ponovno otvaranje škole i treba ih uzeti u obzir prilikom tumačenja ovog nalaza.

Prilikom ponovnog otvaranja škole, profesor Ner dodaje: “Pronašli smo porast R nakon ponovnog otvaranja škola, ali nije jasno da li se to povećanje može pripisati određenim starosnim grupama, gde mogu postojati značajne razlike u pridržavanju mera socijalne distance u učionicama i izvan njih. Štaviše, potrebno je više podataka da bi se razumela specifična uloga škola u povećanom prenosu SARS-CoV-2 putem traženja kontakata”.

Studije su otkrile da bi mere, uključujući zatvaranje škole, socijalno distanciranje i karantin (kombinacija svih mera), mogle značajno smanjiti R broj na blizu ili ispod 1, ali ovo je prva studija koja je proučavala efekte na R broj nakon relaksacije mera.

U ovoj studiji, podaci o dnevnim procenama R na nivou zemlje povezani su sa podacima o tome koje mere su te zemlje imale od 1. januara 2020. do 20. jula 2020.

Pronalažen je trend smanjenja u vremenskom periodu u R broju nakon uvođenja pet pojedinačnih mera, sa smanjenjem R broja 28 dana nakon zabrane javnih događaja (24%), zatvaranja škola (15%), nedolaska na posao (13%), ograničenja kretanja (7%) i boravka kod kuće (3%). Međutim, kada je svaka od ovih mera uvedena pojedinačno, jedina koja je imala statistički značajan efekat na R broj bila je zabrana javnih događaja.

Najmanje sveobuhvatan paket mera (zabrane javnih događaja i okupljanja više od deset ljudi) smanjio je R broj za 29odsto 28. dana. Drugi paket (nedolazak na posao plus zabrana javnih događaja i okupljanja više od deset ljudi) smanjio je R za 38 odsto 28. dana. Treći paket (nedolazak na posao, zabrana javnih događaja i okupljanja više od deset ljudi i unutrašnja ograničenja kretanja) smanjio je R za 42 odtso 28. dana. Najopsežniji paket (zatvaranje škole i radnih mesta, zabrana javnih događaja i skupova sa više od deset ljudi, ograničenje kretanja unutar zemlje i ostanak kod kuće) smanjio je za 52 odsto.

Efekat uvođenja mera nije bio neposredan; trebalo je u proseku 8 dana nakon uvođenja mere da se vidi 60% njenog efekta na smanjenje R broja.

Autori su takođe razmatrali uticaj popuštanja mera. Utvrđen je trend porasta R broja ublažavanja pet mera, uz porast nakon 28 dana za ukidanje zabrana javnih skupova više od deset ljudi (25%), zatvaranja škola (24%), zabrane javnih događaja 21 %), ograničenja kretanja (13%) i zahtevi da se ostane kod kuće (11%). Međutim, povećanje je bilo značajno samo zbog ponovnog otvaranja škole i ukidanja zabrana javnih skupova više od deset ljudi.

Slično, efekat ukidanja mera nije bio neposredan; trebalo je u proseku 17 dana da se vidi 60% njegovog efekta na povećanje R broja.

Autori primećuju da su neki od najvećih efekata na R broj primetili kod mera koje se lakše mogu primeniti zakonom, poput ponovnog otvaranja škole i uvođenja zabrane javnih događaja. Oni sugerišu da bi efekat ovih mera mogao biti zato što su njihovi efekti neposredniji i što je lakše obezbediti poštovanje propisa. Na primer, kada se škole ponovo otvore, većina dece se vrati, a promene su trenutne, u poređenju sa recimo ukidanjem ograničenja kretanja ili zahtevom da se ostane kod kuće, jer postoji potreba za promenom ponašanja stanovništva, koja zahteva vreme i ne može biti merena u skupovima podataka koje su koristili.

Autori sugerišu da nisko poštovanje zabrana okupljanja više od deset ili više od 100 ljudi može biti mogući razlog zašto nisu ustanovili značajno smanjenje prenosa nakon uvođenja ove mere. Pored toga, primećuju da u ovoj meri nisu mogli da razlikuju okupljanja u zatvorenom i na otvorenom zbog nedostatka podataka.