من قبل جوزيه جيلهيرمي تشاوي-بيرلينك *

مراجعة الأدبيات العلمية ولمحة عامة عن وضع البرازيل في العالم.

تم إعداد هذا النص بهدف تقديم ما يعرف بالمعرفة العلمية ، في الوقت الحاضر ، حول انتشار فيروس SARS-CoV-2¹. التاريخ هو النصف الثاني من مايو 2020. تحتوي المراجعات والمقالات العلمية المقدمة هنا ، كموضوع مشترك ، على الطرق المحتملة لانتشار الفيروس. بالإضافة إلى هذا الاستعراض للأدبيات العلمية ، أقدم لمحة عامة عن الوضع في البرازيل على المسرح العالمي ، بالإضافة إلى برنامج تعليمي موجز ومبسط حول النماذج في علم الأوبئة ، بهدف توفير الأدوات الأساسية لتفسير البيانات عن طريق أولئك الذين ليس لديهم حركة مرور في المنطقة. أخيرًا ، أترك بعض المراجع الببليوغرافية المحددة التي قد تكون ذات فائدة لمزيد من القراءة. مخطط النص أدناه.

جوانب انتقال SARS-CoV-2: الطرق الممكنة

الجهاز الهضمي والبرازي الفموي

سيبريانو وآخرون ، في التحليل التلوي الذي تم إجراؤه في بداية شهر مارس من العام الحالي ، يشير إلى أن التلوث البرازي الفموي يجب اعتباره طريقًا محتملاً لانتقال الفيروس (Cipriano et al. ، 2020). أفاد بان والمتعاونون (Pan et al. ، 2020) أنه في 17 مريضًا تم اختبارهم بحثًا عن SARS-CoV-2 في البراز ، كان 9 مريضًا لديهم أحمال فيروسية يمكن اكتشافها (ولكن أقل من تلك الموجودة في الممرات الهوائية). يوصي المؤلفون بالحرص على التعامل مع عينات البراز ، لكنهم لا يذكرون التلوث البرازي الفموي كطريق.

ماكديرموت والمتعاونون معه (McDermott et al.، 2020) ، من ناحية أخرى ، مع الأخذ في الاعتبار الانتشار المعروف لـ SARS-CoV-1 من خلال الهباء الجوي من التصريفات الصحية ، يعتبرون هذا طريقًا محتملاً للانتقال ، كونه مهمًا ، بشكل أساسي ، في البيئات المستشفيات وما في حكمها. تشكل التصريفات رذاذات بقطرات أصغر من 3 مم يمكن استنشاقها في المجاري التنفسية (القصيبات الطرفية). وبالتالي ، يقترح المؤلفون أنه يجب توجيه البحث إلى هذا الموضوع وأنه على الرغم من عدم وجود نتائج تتعارض مع الفرضية ، يجب مراعاة مسار الانتقال المحتمل هذا ويجب توخي العناية الواجبة بشكل وقائي (Wong et al. ، 2020).

فيما يتعلق بهذا الموضوع ، يقارن لي والمتعاونون معه (Li et al. ، 2020) CoVs مع فيروسات نوروفيروس (NoVs) ، التي تنتقل عن طريق الطعام. يشير المؤلفون إلى أن CoVs تظل معدية محتملة بعد أيام إلى أسابيع في الطعام ، لكن المؤلفين يفترضون أن هذا ليس طريقًا مناسبًا للعدوى. وجد دينج ومعاونوه ، في قرود الريسوس ، أن تلقيح العين يمكن أن يسبب أعراضًا رئوية خفيفة ، وأن التلقيح عبر الجهاز الهضمي لا يسبب العدوى (Deng et al. ، 2020).

يرتبط SARS-CoV-2 بمستقبلات الإنزيم المحول للأنجيوتنسين من النوع 2 لحقن مادته النووية في الخلايا المضيفة. وهكذا ، أظهر كل من Xiao et al. و Lamers et al أن الجهاز الهضمي ، مع وجود وفير من مستقبلات الإنزيم المحول للأنجيوتنسين من النوع 2 ، هو طريق لكل من التكاثر والعدوى بواسطة SARS-CoV-2 (Lamers et al. ، 2020 ؛ Xiao et al. ، 2020).

نظرًا لإمكانية انتقال العدوى عن طريق البراز الفموي ، في تحليل تلوي نُشر في 28 أبريل ، درس La Rosa والمتعاونون انتشار فيروس كورونا (بشكل عام) عن طريق الماء (La Rosa et al. ، 2020). يشير المؤلفون إلى أن فيروسات كورونا تبدو حساسة للغاية للعوامل المؤكسدة ، مثل الكلور ، ويتم تعطيلها بشكل كبير بشكل أسرع من الفيروسات الأخرى المعروفة بأنها قابلة للانتقال عبر الماء. يشير التحليل التلوي إلى أنه لا يوجد دليل على استمرار فيروس كورونا في الماء أو انتقاله عبر المياه الملوثة.

في الختام ، فإن الطريق البرازي الفموي هو احتمال مفتوح لانتقال SARS-CoV-2. ومع ذلك ، حتى الآن ، لا يوجد دليل على وجود حالات ناشئة عن هذا الطريق. من ناحية أخرى ، يجب أن يؤخذ في الاعتبار بجدية انتقال الهباء الجوي الناتج عن المياه الملوثة بالبراز المحتوي على SARS-CoV-2.

الأسطح ودرجات الحرارة

تتراوح مدة استمرار فيروس كورونا بشكل عام على الأسطح من 5 إلى 9 أيام (Fiorillo et al. ، 2020) ، ووقت استمرار فيروس SARS-CoV-2 أقصر قليلاً (اعتمادًا على نوع السطح ، على سبيل المثال ، يحتوي النحاس على إمكانية تعطيل الفيروسات في غضون 4 ساعات) (van Doremalen et al. ، 2020).

كريستوف باتجات وآخرون (تم نشر الإصدار في 1 مايو 2020 - bioRxiv preprint doi: https://doi.org/10.1101/2020.05.01.067769 - التثبيط الحراري لمتلازمة الجهاز التنفسي الحاد الوخيم Coronavirus 2) ، من خلال تقدير TCID₅₀ (إصابة 50٪ من زراعة الأنسجة) ، قم بتقديم البيانات التي تشير إلى أن SARS-CoV-2 قد تم تعطيله في 30 دقيقة عند 56 ^oج ، 15 دقيقة عند 65 ^oC و 3 دقائق عند 95 ^oC (لاحظ ، مع ذلك ، أن الحمض النووي الريبي الفيروسي يظل سليمًا في الجسيمات ، حتى معطلاً).

على الرغم من هذا الثبات الطويل للجسيمات الفيروسية على الأسطح (fomites²) ، لم يكن هناك حتى الآن دليل قائم على الملاحظة أو تجريبي على أن مسار التلوث هذا كان مسؤولاً عن الحالات في أماكن خارج المستشفيات (انظر قسم "الملخص" أدناه).

في الختام ، يبدو أن SARS-CoV-2 يمكن تعطيله عند درجات حرارة حوالي 60 ^oج إلى 70 ^oC لبضع عشرات من الدقائق ، ولا ينبغي للمرء أن يخلط بين استمرار الحمض النووي الريبي الفيروسي مع القدرة المعدية للجسيم.

الغبار الجوي

الهباء الجوي هو الاسم الذي يطلق على القطرات السائلة ذات الحجم الصغير جدًا (سيتم شرح ذلك بمزيد من التفصيل في النص أدناه).

"حتى اليوم ، من المدهش أن الأدبيات مترددة حول كيفية انتشار الإنفلونزا فيما يتعلق بنقل القطيرات مقابل انتقال الهواء [الهباء الجوي]. هذه المناقشة جديرة بالملاحظة ، حيث لا شك في أن الإنفلونزا شديدة العدوى وتنتقل عبر الهواء ؛ بعد مرافقي كطالب في الطب ، أشعر بالمراحل الأولى من الأنفلونزا. اقترحت على الرفيقين أن يستقلوا قطارًا ، لكنهم أصروا على ركوب السيارة. لم يكن هناك سعال أو عطس أو حتى كلام ، فقط تنفس نفس الهواء لمدة نصف ساعة وأصيب كلاهما بالأنفلونزا الشديدة بعد يومين. لذلك ، ستكون هناك مخاطر متغيرة حسب طول التعرض وتهوية المنطقة وكمية الفيروس المنتشر. بدون معرفة هذه المعلمات ، يمكن أن يكون خطر الإصابة مرتفعًا أو منخفضًا ". (Barr، 2020) - ترجمة مجانية.

وفقًا لـ (Hsiao et al. ، 2020) ، فإن التمايز الثنائي التفرع الذي أجرته منظمة الصحة العالمية بين "القطيرات" و "الهباء الجوي" ("القطيرات" و "المحمولة جواً") يسبب مشاكل تفسيرية كبيرة عند الإشارة إلى الطرق المحتملة لنشر مسببات الأمراض. يرجع التمايز إلى حجم الجسيمات ، حيث تكون القطرات أكبر و "مبللة" ، بينما تكون الهباء الجوي صغيرة ، وبسبب تبخر الماء الموجود أصلاً عند إطلاق المادة ، يكون جافًا. وبهذه الطريقة ، وبسبب الأحجام المختلفة ، تميل القطرات إلى السقوط بفعل الجاذبية ولديها وقت مكوث في الهواء أقصر بكثير من المواد الجسيمية الناتجة عن الهباء الجوي. من ناحية أخرى ، فإن استمرار مسببات الأمراض النشطة ، بشكل عام ، يميل إلى أن يكون أقل في الجسيمات الجافة منه في القطيرات ، وهذا الأخير هو الذي يستقر على الأسطح أو الأرضية نفسها ، بسبب السقوط ، بينما تظل الهباء الجوي معلقة في في الهواء لساعات أو أيام.

في مقال نُشر في 17 مارس ، أظهر فان دورمالين ومعاونوه أن متوسط ​​فترة استمرار فيروس SARS-CoV-2 في الهباء الجوي هو 3 ساعات ، مع خصائص مشابهة لتلك الموجودة في SARS-CoV-1 (van Doremalen et al. ، 2020) . كانت هذه المقالة موضوعًا للعديد من الاستشهادات ، سواء لرؤيتها كدليل على الحاجة إلى اتخاذ الاحتياطات ضد العدوى بواسطة الهباء الجوي وانتقادها فيما يتعلق بواقع انتشار SARS-CoV-2 من خلال هذا الطريق.

على سبيل المثال ، يسعى Peters وآخرون (Peters et al. ، 2020) إلى إعطاء صورة أكثر واقعية لمسألة التشابه بين التجربة التي أجراها van Doremalen et al. والجزيئات التي تم إنشاؤها في مواقف حقيقية من خلال التحدث أو السعال أو التنفس ، مشيرًا إلى أن هناك فرقًا كبيرًا جدًا بين التجربة باستخدام طبلة غولدبرغ (انظر الشكل 1 أدناه) وما هي نتيجة هذه الأنشطة البشرية. يعلق العديد من المؤلفين الآخرين على التمييز الضروري بين التجربة والطريق المحتمل للتلوث (هناك العديد من المقالات والرسائل في هذا الصدد ، لذلك أترك فقط DOI لمجلة New England Journal of Medicine مع سلسلة من هؤلاء لأولئك الذين هم مهتم: "استقرار واستمرارية SARS-CoV-2" - DOI: 10.1056 / NEJMc2007942).

لذلك يمكن تلخيص الانتقادات على مستويين: (1) لا يوجد تكافؤ بين ما يتم ملاحظته تجريبياً في أسطوانة غولدبرغ وما يحدث في بيئة التجارب غير الاصطناعية ؛ (2) مقدار المبلغ الذي يجب استثماره ، في حالة الندرة ، في معدات أكثر دقة لمنع تلوث الهباء الجوي دون أدلة أكثر صلابة حول جدوى هذا الطريق (من المهم ملاحظة أن مؤلفي المقالة الأصلية لم يقلوا أي شيء عن هذين العنصرين ). ضمن هذا المنظور ، في مقال التحليل التلوي من بداية أبريل / 2020 ، خلص تابولا إلى أنه لا يوجد دليل على افتراض أن الهباء الجوي هو طريق تلوث (تابولا ، جوي. "هل ينتقل السارس- CoV-2 عن طريق الجو ؟. "- مركز آسيا والمحيط الهادئ للرعاية الصحية المبنية على الأدلة).

ومع ذلك ، تم نشر العديد من المقالات الأخرى في الاتجاه المعاكس. يلفت Morawska & Cao الانتباه إلى انتشار الهباء الجوي كطريق مهم للعدوى ، خاصة في البيئات المحظورة (Morawska and Cao ، 2020). يتفق Hadei et al على أن الدليل على انتقال SARS-CoV-2 بواسطة الهباء الجوي ليس كاملاً ، لكن نتائج المراقبة موحية للغاية ، وبالتالي ، فهم يعتبرون أن الاستخدام الوقائي للأقنعة له ما يبرره (انظر القسم التالي) ( Hadei et al.، 2020). في مقال نشر مؤخرًا في 11 مايو ، Dancer et al.³ أصر مرة أخرى على أن مسار انتشار الهباء الجوي يجب اعتباره حقيقيًا ، مستشهدين بحادثتين على الأقل يجب أن يكون فيهما هذا النوع من الانتشار مسؤولاً عن الحالات التي نشأت (Dancer et al. ، 2020). بالإضافة إلى تقديم هذين الحدثين الرمزيين ، يشير المؤلفون إلى مشكلة التمييز الثنائي بين "القطرات" و "الهباء الجوي" ، كما أثيرت سابقًا في هذا القسم. لا يزال Galbadage et al. ضع في اعتبارك أن الانتشار عبر الهباء الجوي حقيقي بالنسبة لـ SARS-CoV-2 وأنه من بين التدابير الوقائية الأخرى التي تم وضعها بالفعل ، يعد استخدام الأقنعة أمرًا مهمًا (انظر القسم التالي) (Galbadage et al. ، 2020).

ملخص الموضوعات حول طرق انتقال SARS-CoV-2

يبدو لي أن التحليل التلوي الذي أجراه Brurberg ، في 7 مايو ، بمثابة ملخص للحالة الحالية للمعرفة حول طرق التلوث لـ SARS-CoV-2 ، وأنا أكتب استنتاج التحليل:

"تتبع الإرسال وطرق النقل المحتملة

تم تضمين ثماني دراسات تتبع الإرسال. خلصت جميع الدراسات إلى أن انتقال العدوى يحدث عادة بين الأشخاص الذين هم على اتصال وثيق ، ولكن تشير إحدى الدراسات إلى بعض الحالات التي قد يكون فيها الانتقال قد حدث من خلال الأسطح غير الحية الملوثة. يمكن اعتبار هذه النتائج بمثابة إشارة إلى أن SARSCoV-2 ينتقل في المجتمع عن طريق مزيج من القطرات والاتصال المباشر وغير المباشر. لم يتم تصميم الدراسات للتمييز بين طرق النقل المتعددة وهي غير حاسمة فيما يتعلق بالأهمية النسبية لطرق النقل المختلفة في المجتمع.. " (Brurberg، 2020) - ترجمة مجانية.

ماسكاراس

النهج التجريبي / الرصد

يمكن تقدير أن ما بين 50٪ و 80٪ من الأشخاص هم حاملون بدون أعراض لـ SARS-CoV-2 ، كما ذكر (إسبوزيتو وآخرون ، 2020) ، وأن الحمل الفيروسي الذي ينقله هؤلاء الأفراد يشبه الحمل الفيروسي المصاحب للأعراض. فرادى. وفقًا لهؤلاء المؤلفين ، كان يُعتقد في الأصل أن الانتقال لن يحدث إلا عن طريق الرذاذ الناجم عن السعال / العطس ، وهناك الآن دليل على أن (1) SARS-CoV-2 موجود ومن المحتمل أن يكون معديًا في الهباء الجوي (van Doremalen et al. ، 2020 ) ، (2) ينتج عن الحديث البسيط تفريغ الهباء الجوي (Anfinrud et al. ، 2020). بهذه الطريقة ، يقترح المؤلفون أن استخدام الأقنعة ، حتى لو كانت منخفضة الفعالية مثل تلك المصنوعة في المنزل ، سيتم اعتمادها كإجراء مكمل للعزلة الاجتماعية والرعاية الصحية. لا يزال في هذا الخط ، تشير الدراسة التي أجراها (He et al. ، 2020) إلى أن المرحلة الرئيسية للانتقال تحدث خلال فترة ما قبل الأعراض.

أندرسون وآخرون. ناقش مبدئيًا مشكلة التقسيم الثنائي بين "القطرات" و "الهباء الجوي" ، مما يؤدي إلى فصل اصطناعي بين الوسائل الممكنة لانتقال فيروس SARS-CoV-2 (أندرسون وآخرون ، 2020). بعد ذلك ، من منظور تحليل المخاطر (الذي يتعامل مع المعلومات العلمية غير الكاملة) ، يشير المؤلفون إلى ثلاثة خطوط من الأدلة فيما يتعلق بانتشار الفيروس عن طريق الهباء الجوي: (1) الحالات المبلغ عنها للأشخاص الذين لا يعانون من أعراض كانوا هم محور نقل التركيز إلى أفراد آخرين ؛ (2) عينات من SARS-CoV-1 و SARS-CoV-2 في الهباء الجوي في كل من المجموعات التجريبية في بيئات المستشفيات وفي التجارب ؛ (3) تنتشر ، عن طريق الهباء الجوي ، من مسببات الأمراض الأخرى. استنتج المؤلفون أن هناك حاجة ملحة لتحديد الطرق المحتملة لانتقال فيروس SARS-CoV-2 وأن استخدام "الواقيات المستنشقة" لديه أدلة كافية لاعتمادها.

Barr (Barr ، 2020) ، المقتبس في افتتاح القسم السابق ، لا يدافع فقط عن الاستخدام الواسع للأقنعة ، ولكنه يقترح أيضًا أن كل شخص يجب أن يكون لديه ثلاثة أقنعة للتناوب اليومي (بالنظر إلى أن المعلومات المتاحة حول استمرار السارس - CoV-2 في الأقنعة 3 أيام - (تشين وآخرون ، 2020)).

كيف نفهم التناقض الظاهري التالي؟ لا تتمتع الأقنعة الجراحية بكفاءة الترشيح لما يسمى بأجهزة التنفس (أقنعة تناسب الوجه جيدًا وبها مرشح - عادةً N95 ، مما يقلل بنسبة 95٪ من استنشاق الهباء الجوي الذي يزيد نصف قطره عن 3 مم) ، ولكن البلدان التي لديها اعتمد الاستخدام الواسع النطاق للأقنعة ، حتى تلك الجراحية أو المصنوعة منزليًا ، وسجل انخفاضًا حادًا في انتشار السارس- CoV-2. ما يقترحه Hsiao والمتعاونون معه هو أن الأقنعة ، حتى أبسطها وذات قدرة ترشيح منخفضة إلى منخفضة جدًا ، تلعب دورًا مهمًا في تقليل سرعة الهواء المطرود ، سواء أثناء السعال / العطس أو التحدث أو مجرد التنفس. مع هذا الانخفاض في السرعة ، يتم تقليل المدى الفوري للرذاذ والقطرات المطروحة بشكل ملحوظ.⁴ وبهذه الطريقة ، هناك انخفاض في احتمالية انتقال الفيروس (Hsiao et al. ، 2020).

النهج النظري

النموذج الأساسي المستخدم لدراسة انتشار الأوبئة هو نموذج مجموعة من الأفراد المعرضين للإصابة بالمرض في بؤرة الاهتمام ، ويُشار إليهم عمومًا بالحرف S ، وهي مجموعة من الأفراد المصابين ، يُشار إليهم عمومًا بـ I ، الذين ، مع حل المرض ، يتعافى ، يُشار إليه من قبل R. ينتقل الفرد الذي ينتمي إلى المجموعة S إلى المجموعة الأولى بسبب الاتصال بفرد من المجموعة الأولى (أي انتقال المرض) ، وينتقل فرد من المجموعة الأولى إلى المجموعة R بسبب وقت شفاء العدوى. هذا هو ما يسمى بنموذج SIR ، والذي يمكن أن يصبح معقدًا للغاية عن طريق إضافة "هياكل" إلى السكان - على سبيل المثال ، التقسيم إلى الأعمار ، إلى ناقلات بدون أعراض ، إلى أفراد يعانون من أمراض سابقة ، وما إلى ذلك - و / أو عن طريق الإضافة الفضاء كمتغير آخر - أي أن مواقع الأفراد تشارك في النموذج⁵. عندما لا يتم أخذ المساحة في الاعتبار بشكل صريح ، يُقال أن النموذج "مجزأ" ، وقد يكون لهذه الحلول حلول تحليلية (أي ، قد يكون من الممكن تحديد ، على سبيل المثال ، ما إذا كان سيتم استئصال المرض من السكان أو تبقى كمرض). مستوطنة) ، اعتمادًا على عدد المعادلات في النموذج. يقدم القسم الأخير من هذا النص تعليميًا موجزًا ​​حول النماذج في علم الأوبئة.

تتكون الدراسة التي أجراها Eikenberry والمتعاونون معه من 14 معادلة تفاضلية ونماذج لاستخدام الأقنعة بكفاءات مختلفة من قبل الأشخاص المصابين والمعرضين للأعراض والمعرضين للإصابة بدرجات مختلفة (Eikenberry et al.، 2020). يوضح الشكل 2 جزءًا من نتائج النموذج ، ويسلط الضوء على أن استخدام الأقنعة ، حتى لو لم يكن فعالًا للغاية وحتى لو لم يكن لجميع السكان ، لديه إمكانية كبيرة لتقليل كل من عدد الأشخاص في المستشفى والوفيات ، وهذا التأثير أكثر وضوحًا بمعدلات انتشار أقل (مثل تلك التي لوحظت بعد الأيام الأولى لتفشي المرض في كل منطقة). على سبيل المثال ، إذا كان 50٪ من السكان يستخدمون أقنعة بفاعلية 50٪ ، يتم تقدير انخفاض بنسبة 50٪ في الوفيات (بالنسبة لـ k = 0,5). لاحظ ، مع ذلك ، أنه بالنسبة لـ k = 1,5 ، يكون الانخفاض في ذروة المرضى في المستشفى ضئيلًا ولا يكاد يذكر في الانخفاض في إجمالي الوفيات.

هذه المعلمة ، k ، هي معدل انتقال المرض ، وتتم الإشارة إليها ، بشكل غير مباشر ، بمعدل النمو في عدد الحالات كل يوم (انظر قسم "شرح موجز ..." أدناه). العزلة الاجتماعية ، حتى الآن ، هي الإجراء الوحيد المعروف لتقليل قيمة k في جائحة SARS-CoV-2. وبهذه الطريقة ، فإن هذه الدراسة التي أجراها إيكنبيري والمتعاونون معه لا تسلط الضوء فقط على أهمية استخدام الأقنعة ، ولكن أيضًا الحجر الصحي الضروري أو التباعد الاجتماعي لاحتواء الوباء.

في نمذجة أخرى حول استخدام الأقنعة ، تم إجراؤها من خلال نموذج مجزأ ومن خلال نموذج ABM⁶، (Kai et al. ، 2020): "تشير نماذجنا SEIR و ABM إلى تأثير كبير على الاستخدام الشامل والمبكر للقناع. بدون هذا الاستخدام ، ولكن حتى مع استمرار التباعد الاجتماعي بعد انتهاء الإغلاق ، سيزداد معدل الإصابة وسيتأثر ما يقرب من نصف السكان ".

لاحظ ، إذن ، كيف تتوافق هذه النتائج النظرية مع ملاحظات (Hsiao et al. ، 2020) التي تم تقديمها مسبقًا والتوصيات المذكورة أعلاه لاستخدام الأقنعة من قبل عامة السكان.

في الختام ، تشير كل من الدراسات القائمة على الملاحظة والتجريبية والنظرية بقوة إلى أن استخدام الأقنعة هو عامل تكميلي له أهمية كبيرة لاحتواء انتشار SARS-CoV-2.

كيف حال البرازيل في الاسبوع الثاني من مايو؟⁷

من أجل الحصول على منظور ملائم للصورة العامة التي تم إدراج البرازيل فيها ، نحتاج إلى أن نكون واضحين أي الأسئلة نريد الإجابة عليها ، وأي مقارنات تبدو مناسبة.

مصادر البيانات: https://www.worldometers.info/coronavirus/#news ; https://data.humdata.org/dataset/novel-coronavirus-2019-ncov-cases

السؤال الأول: هل عدد الحالات المؤكدة في البرازيل مهم في السيناريو العالمي؟

الجواب على هذا السؤال هو نعم. البرازيل هي الدولة الثالثة أو الرابعة من حيث عدد الحالات المؤكدة⁸, مع 271.628 سجلاً ، أي ما يعادل 6٪ من حالات العالم. في المرتبة الثانية تأتي روسيا (299.941،6 حالة - 1.569.659٪) وفي المرتبة الأولى الولايات المتحدة (32،3،XNUMX حالة - XNUMX٪). الشكل XNUMX أ.

السؤال الثاني: هل عدد الوفيات الناجمة عن COVID-2 في البرازيل مهم في السيناريو العالمي؟

الجواب ، مرة أخرى ، نعم. تحتل البرازيل المرتبة الخامسة مع 5 حالة وفاة ، وهو ما يمثل ، مرة أخرى ، 17.971 ٪ من الإجمالي العالمي. الشكل 6 ب.

السؤال 3: هل معدل النمو في عدد الحالات في البرازيل ضمن المعدلات الملاحظة في البلدان الأخرى؟

في أول 50 يومًا من تفشي الوباء في البرازيل ، كان معدل النمو في متوسط ​​10 دول لديها حاليًا معظم الحالات (الولايات المتحدة الأمريكية ، روسيا ، البرازيل ، المملكة المتحدة ، إسبانيا ، إيطاليا ، فرنسا ، ألمانيا ، تركيا ، إيران) . منذ ذلك الحين ، مال هذا المعدل إلى الاستقرار حول 1,06 إلى 1,07 (نمو يومي بنسبة 6٪ إلى 7٪) ، والآن ، في اليوم الخامس والثمانين من تفشي الوباء في البرازيل ، نفس المعدل ، متجاوزًا معدل البلدان التسعة الأخرى المذكورة ( من حيث المقارنة ، كانت معدلات اليوم الخامس والثمانين لفرنسا والولايات المتحدة وروسيا أعلى من معدلات البرازيل ، لكنها كانت بالفعل في انخفاض واضح). الشكل 85 ج.

السؤال الرابع: هل معدل نمو الوفيات في البرازيل ضمن المعدلات الملاحظة في البلدان الأخرى؟

معدل نمو الوفيات هو الأعلى بين الدول العشر التي لديها أكبر عدد من الحالات اليوم ، بالإضافة إلى عدم إظهار الاتجاه التنازلي الذي لوحظ في أماكن أخرى. شخصية ثلاثية الأبعاد.

السؤال الخامس: هل نسبة الوفيات الناجمة عن كوفيد -5 بين المصابين في البرازيل ضمن النسب المئوية الملاحظة في البلدان الأخرى؟

نعم ، بالنسبة للفترة النسبية الحالية للوباء في البرازيل ، تبلغ نسبة الوفيات 6,5٪ ، وهي في المتوسط ​​من بين البلدان العشرة التي سجلت أعلى عدد من الحالات خلال هذه الفترة. الشكل 10.

السؤال 6: داخل أمريكا اللاتينية ، هل البرازيل هي الدولة التي بها أكبر عدد من الإصابات إذا تم إجراء تعديلات على إجمالي السكان والكثافة الديموغرافية لكل بلد في المنطقة؟

نعم. إذا تم التعبير عن ذلك في إجمالي عدد الحالات ، فإن البرازيل هي الدولة التي بها أكبر عدد من الحالات. إذا تم إجراء التعديل على إجمالي السكان (غير كافٍ ، كما هو موضح في البرنامج التعليمي) ، تصبح البرازيل خامس دولة من بين 5 دولة. إذا تم إجراء تعديل على الكثافة السكانية ، فإن البرازيل تأخذ المركز الأول مرة أخرى (هذا التعديل مناسب ، كما هو موضح في البرنامج التعليمي). الشكل 21.

كلوروكوينا

على الرغم من أن هذا النص ليس محورًا للمشكلات السريرية المتعلقة بـ SARS-CoV-2 والمرض الذي يسببه ، COVID-19 ، نظرًا للوضع الذي تجد الدولة نفسها فيه ، أعتقد أنه من المناسب معرفة ما لديك حول استخدام الكلوروكين لهذا المرض. وهكذا ، أقدم أدناه مقتطفين من المراجعات في المجلات العلمية ذات الشهرة الشديدة في المجال الطبي.

"يعالج الأطباء المرضى الذين يعانون من نقص لا مثيل له في البخل ، باستخدام عقاقير مثل الكلوروكين ، والهيدروكسي كلوروكين ، وأزيثروميسين ، ولوبينافير-ريتونافير ، ومثبطات إنترلوكين -6 خارج استخداماتهم المحددة والمعتمدة ، دون بروتوكولات الدراسة ، ومع القليل من الأدلة العلمية لدعم مطالبتهم.إدارة تتجاوز الاستقراء من الدراسات المختبر من خصائصه المضادة للفيروسات والمضادة للالتهابات. بصرف النظر عن الآثار الجانبية المحتملة للأدوية مثل مثبطات هيدروكسي كلوروكين وإنترلوكين 6 ، والتي تشمل عدم انتظام ضربات القلب القاتلة واحتمال تفاقم العدوى ، على التوالي ، فإن وصف الأدوية بناءً على تقارير الحالة لا يساعد كثيرًا في تقدم العلم أو قدرتنا على مكافحة فيروس كورونا المستقبلي تكرارات. ... في هذه الأوقات غير المؤكدة ، يقع الأطباء فريسة للأخطاء المعرفية ويعتمدون دون وعي على تجارب محدودة ، سواء كانت تخصهم أو غيرهم ، بدلاً من التحقيقات العلمية. "(Zagury-Orly and Schwartzstein ، 2020) - ترجمة مجانية.

"تم إعطاء هيدروكسي كلوروكين على نطاق واسع لمرضى كوفيد -19 دون دليل قوي يدعم استخدامه ... لقد فحصنا العلاقة بين استخدام هيدروكسي كلوروكين والتنبيب أو الوفاة في مركز طبي كبير في مدينة نيويورك. الاستنتاجات. في هذه الدراسة القائمة على الملاحظة التي شملت مرضى Covid-19 الذين تم إدخالهم إلى المستشفى المركزي ، لم يترافق تناول هيدروكسي كلوروكين مع انخفاض أو زيادة خطر نقطة النهاية المركبة للتنبيب أو الوفاة. هناك حاجة لتجارب سريرية معشاة ذات شواهد لاستخدام هيدروكسي كلوروكوين في مرضى كوفيد -19. (التمويل: المعاهد الوطنية للصحة) ". (Geleris et al.، 2020) محدث في 14 مايو - ترجمة مجانية.

برنامج تعليمي موجز (ومبسط) حول النماذج في علم الأوبئة

ما الذي يجب مراعاته قبل أن نبدأ في تحليل مباشر للبيانات؟

نحتاج أولاً إلى فهم الطريقة التي قد تتصرف بها البيانات من الوباء. هذا ، في جوهره ، هو وجود نموذج يتم على أساسه إجراء المقارنات / التنبؤات. ليس هدفنا ، في هذا النص ، تقديم عرض مفصل لهذا النوع من النمذجة ، ومع ذلك ، لكي تكون التحليلات منطقية ، من الضروري تقديم حد أدنى من الشرح لجزء من العملية.

كما ذكرنا سابقًا ، فإن النموذج البسيط لانتشار الأمراض المعدية له ثلاث حالات: حساس ، ومصاب ، ومتماثل للشفاء. نظرًا لأن الوباء يستمر عمومًا لفترة "قصيرة" نظرًا للتغيرات الديموغرافية في السكان ، يُعتبر أن إجمالي عدد السكان N لا يتغير ، أي أن مجموع S + I + R له قيمة ثابتة⁹. كما ذكرنا ، يصاب الفرد المعرض للإصابة بالعدوى من خلال الاتصال بشخص مصاب آخر. يتم عرض هذه العلاقات النوعية في الشكل 6. أدناه ، أكتب كيف يتعامل نموذج مجزأ (بسيط) مع التباين في عدد المصابين بمرور الوقت.

الوظيفة هي وظيفة يمكن أن تكون بسيطة أو معقدة ، لكنها لا تهمنا. لسنا مهتمين لأننا نقوم بتحليل المراحل الأولية لانتشار الوباء ، وهي الفترة التي يكون فيها عدد المصابين I صغيرًا مقارنة بإجمالي السكان ، ن. وهكذا ، بما أنني صغير ، فمن الواضح أن الحالات الناتجة عنه (مثل Recovered) هي أيضًا قيم صغيرة. مع هذا ، عمليا جميع السكان N في حالة حساسة. نظرًا لأنني صغير ، يمكن إهمال المنتج ، وبالتالي ، يمكن تقريب المعادلة ، للفترات الأولية من الانتشار ، من خلال:

وهذه المعادلة كحل لها:

يجري أنا₀ العدد الأولي للمصابين وأنا عدد المصابين في الوقت t. لاحظ أنه نظرًا لأننا نعمل بقيم طبيعية ، S ≅ N = 1 ، لذلك حذفت هذا المصطلح من المعادلة.

لنفترض أننا نقيس الوقت بالأيام: اليوم صفر ، اليوم الأول ، اليوم الثاني ، إلخ. إذا عرفنا عدد المصابين في يوم معين X وفي اليوم التالي ، X + 1 ، فيمكننا حساب النسبة:

كومو e هو ثابت و k ثابت آخر ، وهذه النسبة ثابتة أيضًا. من خلالها يمكننا تقدير شيئين: (1) ثابت k لمعدل نمو عدد الحالات. (2) كم من الوقت سيستغرق مضاعفة عدد الحالات لديك في يوم معين.

بالإضافة إلى هذين التقديرين المهمين اللذين يمكننا إجراؤهما ، هناك ميزة إضافية في تحديد النسبة بين عدد الحالات في اليوم بالنسبة إلى اليوم السابق: هذه القيمة (معطاة بواسطة e^k في المعادلة أعلاه) مستقل عن الحجم الإجمالي للسكان. أي ، إذا كنا نواجه بلدًا يبلغ عدد سكانه 200 مليون نسمة أو إذا كنا نواجه بلدًا يبلغ عدد سكانه 30 مليون نسمة ، فإن قيمة النسبة لا تعتمد على هذه الأرقام ، وبالتالي ، يمكننا مقارنة البلدان ذات السكان المختلفين. سنعود إلى هذا الموضوع لاحقًا.

منحنيات "إجمالي الحالات" و "عدد المصابين"

هناك جانب آخر يجب توضيحه قبل النظر إلى البيانات وهو السؤال عن مجموعة البيانات التي يتم تحليلها. في سياق انتشار مرض معد ، قد يرغب المرء في معرفة عدد الأفراد الذين أصيبوا بالفعل أو قد يرغب المرء في معرفة عدد الأفراد المصابين في لحظة معينة. وبالتالي ، فإن الحالة الأولى هي وظيفة تنمو دائمًا بمرور الوقت ، حيث يدخل الفرد المصاب في العد ولم يعد يتركه ، بغض النظر عن تعافيه. ستتوقف هذه الوظيفة عن النمو فقط عند إصابة السكان بالكامل.

من ناحية أخرى ، يختلف دور الأفراد المصابين في وقت معين. مع زيادة عدد المصابين والمتعافين ، يتناقص عدد المعرضين للإصابة بالحصبة. هذا يعني أن مصطلح F ، الذي نتجاهله للفترات الأولية للوباء ، سيصبح مهمًا في معادلة التباين في عدد الأشخاص المصابين. كما يمكن أن نرى ، فإن هذا المصطلح سلبي ، مما يعني أنه مع زيادة عدد المصابين وانخفاض في المعرضين للإصابة بالحصبة ، فإن المصطلح F ·I يصبح أكبر من المصطلح  k·س·I ثم يبدأ عدد المصابين في الانخفاض. وبالتالي ، على عكس الوظيفة "المصابة بالكامل" ، فإن وظيفة "عدد المصابين" لها قمة تليها انخفاض. يوضح الشكل 7 هاتين الوظيفتين.

الشكل 7. إجمالي المصابين (الخط الأسود) ، عدد المصابين (الخط الأزرق) بمرور الوقت. لاحظ أن إجمالي المصابين هو وظيفة متزايدة في حين أن عدد المصابين في لحظة معينة يصل إلى ذروته وينخفض. في الشكل الداخلي ، أوضح السبب سابقًا.

لذلك ، يشير تعبير "تسطيح المنحنى" إلى الوظيفة "عدد المصابين" (الخط الأزرق في الشكل 7).

ما الذي يتوافق مع تسطيح المنحنى هذا إذا كنا ننظر إلى وظيفة "التلوث الكلي" (الخط الأسود)؟ كما رأينا ، لن يتوقف إجمالي المصابين عن النمو حتى يصاب السكان بالكامل. ومع ذلك ، فإن المعدل الذي ينمو به هذا الإجمالي يُعزى إلى تباين الأشخاص المصابين. بهذه الطريقة ، من خلال النسبة الموضحة أعلاه ، يمكن تقدير احتواء الانتشار. كلما اقتربت النسبة من القيمة "1" ، فهذا يعني أن هناك حالات أقل وأقل من التلوث تظهر في السكان. وبالتالي ، فإن ما يتوافق مع "تسطيح المنحنى الأزرق" لعدد المصابين هو ، كدالة للعدد الإجمالي للأشخاص المصابين ، بنسبة قريبة من 1.

باستخدام السبب  للحصول على تقدير لما سيحدث في الأيام التالية

سنقوم الآن بتقديم جدول حتى يكون لديك فكرة عن تأثير قيم النسبة على ما يمكن توقعه في عدد الحالات في الأيام التالية لعملية حسابية معينة. هذا مهم لأنه ، كما قد يكون القراء قد قرأوا بالفعل في مكان آخر ، فإن النسبة ، التي يتم تقديمها غالبًا كنسبة مئوية من النمو ، على سبيل المثال ، "6٪ نمو" ، هي قيمة كما يبدو صغير. يمكن أن يعطي هذا انطباعًا خاطئًا بأن المرض ينتشر ببطء. دعنا نرى.

الجدول 1. عامل المضاعف كدالة للنسبة في عدد الحالات.

في العمود الأول من الجدول 1 ، لدينا قيم النسبة. في العمود الثاني ، كيف سيتم قراءة هذه القيم بالنسبة المئوية. لذلك ، على سبيل المثال ، النسبة 1,04 تعني نمو بنسبة 4٪. في الأعمدة الأخرى يوجد عامل المضاعف حسب عدد الأيام المشار إليه في السطر الثاني بعد حساب معين للنسبة. على سبيل المثال ، إذا تم تسجيل 8.000 حالة متراكمة في يوم معين وكانت النسبة المحسوبة 1,05 (5٪) ، فمن المتوقع أنه بعد 10 أيام سيكون هناك 13.040 حالة (ثمانية آلاف مرة واحدة وستين وستين).

لاحظ كيف تؤدي المعدلات التي تبدو منخفضة ، مثل 2٪ ، إلى قيم عالية بعد فترة أطول. في المثال أعلاه ، إذا كانت لدينا نسبة 1,02 ، فإن 8.000 حالة ستصبح 26.240 بعد 60 يومًا ، أي أنها ستتضاعف ثلاث مرات.

تتراوح النسب التي لوحظت في البرازيل بين 1,06 و 1,07 (مظللة في الجدول) ، كما يتضح من الشكل 3 ج. هذا يعني أنه كل 10 أيام أو نحو ذلك ، يتضاعف عدد الحالات ، وكذلك عدد الوفيات. وهكذا ، بين 17 مارس ، عندما تم تسجيل أول حالة وفاة بسبب COVID-19 في البلاد ، و 10 مايو ، كان هناك 10.000 حالة وفاة. بين اليوم العاشر واليوم الذي يتم فيه الانتهاء من هذا النص ، 10 مايو ، هناك 19 سجلًا للوفيات الناجمة عن COVID-17.971. في 19 يومًا ، حدثت 54 حالة وفاة ، وفي 10.000 أيام كان هناك 9 حالة وفاة أخرى ، أي أنه في تسعة أيام كان هناك ما يقرب من 7.970 ٪ من الوفيات الجديدة مقارنة بالأربعة والخمسين يومًا السابقة. هذا هو تأثير الانتشار بمعدل 80٪ إلى 6٪.

طرق مناسبة لتصور وتحليل البيانات

مسألة حجم السكان

كما ذكر أعلاه ، هناك مشكلة محتملة في تصور / تحليل البيانات بسبب الأحجام المختلفة للسكان المعنيين. على سبيل المثال ، يبلغ عدد سكان الأرجنتين 45 مليون نسمة ، بينما يبلغ عدد سكان البرازيل 210 مليون نسمة. وبالتالي ، لا يبدو من العدل إجراء مقارنة مباشرة بين قيم عدد الحالات أو عدد الوفيات في هذين البلدين. ومع ذلك ، كما أشرح أدناه ، فإن هذه المقارنات صحيحة في الواقع.

عندما تم تقديم الرسوم البيانية للبيانات حول حالة الوباء في البرازيل وفي العديد من البلدان ، قيل إن التصور / التحليل الذي يحتوي على عدد الحالات مقسومًا على حجم السكان هو الطريقة الأقل ملاءمة للمضي قدمًا. لماذا؟

تأمل النموذج الأساسي لانتشار الأمراض المعدية المذكورة أعلاه. في ذلك ، يعتمد مصطلح نمو عدد المصابين على المنتج S · I ، والذي يمثل المواجهة بين المعرضين للإصابة والمصابين. وهكذا ، كما هو واضح بالنسبة للأمراض المعدية ، هناك افتراض بوجود مواجهات بين الأفراد لانتشار المرض. عند محاولة تصحيح التشوه المحتمل لأحجام السكان عن طريق قسمة عدد الحالات على إجمالي عدد سكان البلد ، يُفترض أن جميع الأفراد في هذه المجموعة على اتصال ببعضهم البعض ، كما لو كانوا جميعًا في وعاء واحد. . وهذا ليس صحيحا.

بهذه الطريقة ، إذا كنت تريد إجراء نوع من التصحيح غير الدقيق للغاية للبيانات ، فإن الشيء الصحيح هو القسمة على الكثافة السكانية من البلد ، لأن هناك مؤشر "القرب" بين الأفراد. لهذا السبب ، يتم عرض البيانات المصححة للكثافة الديموغرافية في الشكل 5 للمقارنات بين بلدان أمريكا اللاتينية.

كما أشرت أعلاه ، فإن التشويه المزعوم في بيانات عبء الحالات الخام محتمل فقط في المراحل الأولى من الوباء. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن الأوبئة المحلية انتشرت في البداية في المراكز الحضرية الكبيرة ، وأن المدن الكبرى في العالم لها خصائص ديموغرافية متشابهة للغاية من حيث التنظيم الحضري والكثافة السكانية. وبالتالي ، فإن البيانات الأولية تعكس ، في هذه المراحل الأولية ، الإرسال في مراكز مماثلة ومراقبة هذه البيانات بشكل مباشر لا يضر بالاستنتاجات التي يمكن الوصول إليها في هذه المراحل.

الأداة العددية للأيام الأولى للوباء

عندما نلاحظ الشكلين 3C و 3 D ، اللذين يظهران نسب الإصابة والوفيات ، على التوالي ، نلاحظ أن الأيام الأولى يبدو أنها تتمتع بمعدلات انتشار عالية للغاية ، والتي تنخفض لاحقًا. تم العثور على النسب فوق 2 في عدة أيام وهذا يحدث في جميع البلدان.

التحليل الخاطئ هو افتراض أن الوباء يتم السيطرة عليه وبالتالي فإن المعدلات (الأسباب) تنخفض ، مما يغير الفيروس خصائص انتقاله ، وهذا هو سبب انخفاض المعدلات مرة أخرى.

المنظور الصحيح هو أن هذه المعدلات (النسب) المرتفعة في الأيام الأولى ليست أكثر من قطع أثرية رقمية تحدث بسبب عاملين: (1) عدد قليل من الحالات (2) الكشف عن الحالات التي كانت موجودة بالفعل في السكان ، ولكن لم تظهر نفسها بعد.

العامل (1) أعلاه يعني ما يلي. تخيل أن هناك ، في اليوم الثاني ، 10 حالات مؤكدة. في اليوم الثالث ، تظهر 8 حالات أخرى ، مما ينتج عنه نسبة 18/10 = 1,8. وهذا يعني أن هذا الرقم يخبرنا بشكل أساسي أن عدد الحالات سيتضاعف عمليًا من يوم إلى آخر. لكن هذا مجرد تأثير لوجود عدد قليل من الحالات المسجلة. هذه الحالات الثمانية نفسها من إجمالي 8 حالة سابقة ستؤدي إلى نسبة 100/108 = 100 ، وهي قيمة لا تزال عالية ، ولكنها أكثر جدوى. ويتم الجمع بين العامل (1,08) والعامل (1). يحدث انتشار الأمراض المعدية من خلال نوع ما من الاتصال ، وعند حساب معدلات النمو (كنسبة) ، تكمن الفكرة في أن الأفراد المصابين أدى إلى ظهور حالات جديدة. ومع ذلك ، في بداية الوباء ، لم يكن هذا ما يحدث. معظم الحالات التي تظهر في الأيام القليلة الأولى هي حالات كانت موجودة بالفعل في السكان ، ولكن لم يتم اكتشافها بعد. وبالتالي ، فإن هذه الحالات ليس بالضرورة أن يكون أصلها في الحالات المسجلة بالفعل ، وعندما "تظهر" ، فإنها تضخم معدلات نمو الوباء. لذلك ، كما يمكن رؤيته في الرسوم البيانية المقدمة ، فقط عندما تنتهي الأيام الأولى ويصبح العدد الإجمالي للحالات "كبيرًا" ، تبدأ الحسابات البسيطة للمعدلات ، مثل النسبة ، في جعلها منطقية للتنبؤ وتشخيص الجمهور سياسات.

البيانات بمقياس خطي ومقياس لوغاريتمي

يوضح الشكل 8 الوضع الافتراضي لانتشار مرض معدٍ في مكانين مختلفين (البلدان ، على سبيل المثال). تعرض اللوحة A البيانات على مقياس خطي ، بينما تعرض اللوحة B نفس هذه البيانات على مقياس لوغاريتمي. نظرًا لأنها نفس البيانات ، فإن المعلومات المقدمة من اللوحة A هي نفسها التي قدمتها اللوحة B. ومع ذلك ، بصريًا ، يختلف تأثير هذه اللوحات تمامًا.

الشكل 8. محاكاة المراحل الأولية لانتشار مرض معدٍ في موقعين مختلفين. (A) مقياس خطي؛ (B) مقياس لوغاريتمي. كان للمحاكاة نفس ثابت الانتشار (0,5 في اليوم) وفي الموقع الذي يمثله الخط الأزرق ، يوجد في البداية 1 مصاب ، بينما في الموقع الذي يمثله الخط البرتقالي ، هناك 10 مصابين في اللحظة الأولى.

نحن البشر نقيم السياقات بطريقة خطية. وبالتالي ، عند ملاحظة اللوحة "ب" ، يكون الشعور المتولد هو أن المرض يكون أكثر وضوحًا في البلد البرتقالي ، ولكنه "أكثر وضوحًا قليلاً". لكن بالنظر إلى اللوحة (أ) ، لديك فرق حقيقي بين البلد البرتقالي والبلد الأزرق: هناك عشرة أضعاف الحالات باللون البرتقالي منها باللون الأزرق. من ناحية أخرى ، وبسبب تحيز التقييم الخطي على وجه التحديد ، عندما ننظر إلى الجزء أ ، لدينا انطباع بأن المرض ينتشر بسرعة أكبر في البلد البرتقالي منه في البلد الأزرق. الآن ، عندما ننظر إلى البيانات على مقياس لوغاريتمي ، نرى أن معدلات التشتت هي نفسها في كلا البلدين.

كما يمكن استنتاجه من كل ما تم تقديمه بالفعل في هذا القسم ، فإن انتشار مرض معد في المراحل الأولى من الوباء له طبيعة مضاعفة. يعني هذا الحرف المضاعف ، على نطاق خطي ، أن بعض المواقع لديها نمو في عدد الحالات التي تصبح أعلى بكثير وبشكل تدريجي مقارنة بالمناطق الأخرى. ومع ذلك ، فإن وظيفة اللوغاريتم هي وظيفة تتعامل تمامًا مع الضرب ، وبالتالي ، على مقياس لوغاريتمي ، تصبح عملية الضرب خطية ، مما يسهل تصور المناطق المختلفة على الرغم من الاختلاف في عدد الحالات لكل منها. علاوة على ذلك ، تشير المنحنيات المتوازية على مقياس لوغاريتمي إلى أن العمليات لها نفس معدل النمو.

لهذه الأسباب ، يتم إعطاء الأفضلية لعرض البيانات على مقياس لوغاريتمي. ومع ذلك ، إذا لم تكن معتادًا على هذا النوع من التمثيل البياني ، فمن المستحسن أن تفعل كلاهما ، خطي ولوغاريتمي ، حتى تتمكن من الحفاظ على حدس حول مدى انتشار المرض في مواقع مختلفة (خطي) ومدى سرعة ذلك. ينتشر عبر مواقع مختلفة (لوغاريتمي).

على سبيل المثال ، أقوم بإعادة إنتاج الرسم البياني للعدد الإجمالي للأشخاص المصابين بعد تعديلهم وفقًا للكثافة السكانية في بلدان أمريكا اللاتينية ، على مقياس خطي (الشكل 9 ج) ، وفي الشكل 5 ب ، نفس البيانات على مقياس لوغاريتمي. لاحظ كيف ، في 9 ب ، يمكننا الحصول على تصور أفضل لمدى سرعة انتشار المرض في بلدان مختلفة ، وهو أمر غير ممكن في 9 أ.

الشكل 9. إجمالي الحالات المؤكدة مقسومًا على الكثافة السكانية لبلدان أمريكا اللاتينية. (أ) المقياس الخطي. (ب) المقياس اللوغاريتمي.

أنهي هنا هذا البرنامج التعليمي الموجز والمبسط حول نماذج المراحل الأولية لانتشار مرض معد ، وآمل أن يكون هذا البرنامج التعليمي مفيدًا لفهم أفضل للبيانات التي يتم تقديمها يوميًا حول الوباء الذي يسببه السارس- CoV-2.

* خوسيه جيلهيرمي تشوي بيرلينك هو أستاذ في قسم علم وظائف الأعضاء في معهد العلوم البيولوجية في جامعة جنوب المحيط الهادئ.

---

مراجع مراجعة مثيرة للاهتمام

(بار أون وآخرون ، 2020) - يقدمون ملخصًا رائعًا للجوانب الرئيسية للفيروس والمرض والوباء. هذا المقال يستحق التدقيق..

(مامون وآخرون ، 2020) - ملخص موجز آخر للنتائج الرئيسية فيما يتعلق بالوباء حتى الآن

(Fiorillo et al.، 2020) - زمن استمرار فيروس SARS-CoV-2 على الأسطح ودرجات الحرارة المختلفة.

(Chin et al.، 2020) - قابلية بقاء SARS-CoV-2 على أسطح مختلفة ودرجات حرارة مختلفة.

(Netz، 2020) - فيزياء القطرات والهباء الجوي. هذه المقالة تستحق المراجعة ، ولكن بعض الخلفية الرياضية مطلوبة.

مراجع ببليوغرافية

أندرسون إي إل ، وتورنهام بي ، وغريفين جونيور وكلارك سي سي (2020). النظر في انتقال الهباء الجوي لـ COVID-19 والصحة العامة. تحليل المخاطر. 40902-907.

أنفينرود ، ب. ، باكس ، سي ، ستادنيتسكي ، في ، وباكس ، أ. (2020). هل يمكن أن ينتقل SARS-CoV-2 عبر قطرات الكلام؟ Medrxiv IBAN: NO2020.04.02.20051177 XNUMX XNUMX XNUMX BIC/SWIFT: NDEANOKK

بار أون ، واي إم ، فلامهولز ، إيه ، فيليبس ، آر أند ميلو ، ر. (2020). SARS-CoV-2 (COVID-19) بالأرقام. Elife 9,.

بار ، gd (2020). أزمة كوفيد -19 والحاجة لأقنعة وجه مناسبة لعامة الناس. الصينية J. Med. الدقة. 328-31.

بربرغ ، كغ (2020). انتقال SARS-CoV-2 عبر الاتصال والقطرات ، التحديث الأول - مراجعة سريعة. ولا. إنست. الشفاء العام. مايو 71-17.

تشين و AWH و Chu و JTS و Perera و MRA و Hui و KPY و Yen و H.-L. و Chan و MCW و Peiris و M. and Poon و LLM (2020). استقرار SARS-CoV-2 في ظروف بيئية مختلفة. لانسيت ميكروب 0-4.

سيبريانو إم وروبيرتي إي وجياكالون أ. (2020). يمكن أن تكون عدوى الجهاز الهضمي محورًا جديدًا لتشخيص فيروس كورونا. علاج لنا 12,.

Dancer و SJ و Tang و JW و Marr و LC و Miller و S. و Morawska و L. و Jimenez و JL (2020). تحقيق التوازن في الجدل حول الهباء الجوي حول SARS-CoV-2. J. Hosp. تصيب.

Deng W و Bao L و Gao H و Qin C. (2020). يمكن أن يتسبب تلقيح الملتحمة العيني لـ SARS-CoV-2 في الإصابة بمرض COVID-19 الخفيف في قرود المكاك الريسوسية. bioRxiv ما قبل الطباعة,.

Eikenberry SE و Mancuso M و Iboi E و Phan T و Eikenberry K و Kuang Y و Kostelich E و Gumel AB (2020). للتخفي أو عدم الإخفاء: نمذجة احتمالية استخدام أقنعة الوجه من قبل عامة الناس للحد من جائحة COVID-19. تصيب. ديس. نموذج. 5293-308.

Esposito، S.، Principi، N.، Leung، CC and Migliori، GB (2020). الاستخدام الشامل لأقنعة الوجه للنجاح في مكافحة COVID-19: الأدلة والآثار المترتبة على سياسات الوقاية. يورو. تنفس. ج. IBAN: NO2001260 XNUMX XNUMX XNUMX BIC/SWIFT: NDEANOKK

Fiorillo L. و Cervino G. و Matarese M. و D'Amico C. و Surace G. و Paduano V. و Fiorillo MT و Moschella A. و La Bruna A. و Romano GL et al. (2020). الثبات السطحي لـ COVID-19: ملخص بيانات حديث وأهميته للإعدادات الطبية وطب الأسنان. كثافة العمليات. J. Environ. احتياط الصحة العامة 17، 3132.

Galbadage، T.، Peterson، BM and Gunasekera، RS (2020). هل ينتشر COVID-19 من خلال القطرات وحدها؟ أمام. الشفاء العام. 81-4.

Geleris J و Sun Y و Platt J و Zucker J و Baldwin M و Hripcsak G و Labella A و Manson DK و Kubin C و Barr RG وآخرون. (2020). دراسة رصدية لهيدروكسي كلوروكوين في المرضى المقيمين في المستشفى المصابين بفيروس Covid-19. N. ENGL. J. ميد. NEJMoa2012410.

Hadei M و Hopke PK و Jonidi A و Shahsavani A. (2020). خطاب حول الانتقال الجوي لـ SARS-CoV-2 بناءً على الأدلة الحالية. جودة الهباء الجوي. الدقة. 20911-914.

هي X. ، Lau EHY ، Wu P. ، Deng X. ، Wang J. ، Hao X. ، Lau YC ، Wong JY ، Guan Y. ، Tan X. ، et al. (2020). الديناميات الزمنية في تساقط الفيروس وانتقاله لـ COVID-19. نات. ميد.

هسياو ، T.-C ، Chuang ، H.-C ، Griffith ، SM ، Chen ، S.-J. ويونغ ، L.-H. (2020). COVID-19: وجهة نظر الهباء الجوي من انتهاء الصلاحية إلى الانتقال إلى آلية الفيروس. جودة الهباء الجوي. الدقة. 905-910.

Kai D و Goldstein G و Morgunov A و Nangalia V و Rotkirch A. (2020). يعد الإخفاء الشامل أمرًا ملحًا في جائحة COVID-19: نماذج SEIR والنماذج القائمة على الوكيل ، والتحقق التجريبي ، وتوصيات السياسة. arXiv.

لا روزا ، جي ، بونادونا ، إل ، لوسينتيني ، إل ، كينمو ، إس ، وسوفريديني ، إي. (2020). فيروس كورونا في البيئات المائية: طرق الحدوث والمثابرة والتركيز - مراجعة نطاق. الدقة المياه. 179، 115899.

Lamers ، MM ، Beumer ، J. ، van der Vaart ، J. ، Knoops ، K. ، Puschhof ، J. ، Breugem ، TI ، Ravelli ، RBG ، Paul van Schayck ، J. ، Mykytyn ، AZ ، Duimel ، HQ ، et آل. (2020). يصيب السارس- CoV-2 بشكل مثمر الخلايا المعوية البشرية. علم (80-.). 1669، eabc1669.

لي ، د. ، تشاو ، ماي و هسرن ، إم تي تي (2020). ما الذي يصنع الفيروس المنقول بالغذاء: مقارنة بين فيروسات كورونا وفيروسات نوروفيروس البشرية. بالعملة. رأي. علوم الغذاء. قبل-دليل، 108709.

مأمون م. ، منور ك. ، شيرين ت. ، فلورا إم إس ، قادري إف ، رين إل ، وانج ج. (2020). لقطة عن COVID-19: مراجعة. 1-16.

McDermott CV و Alicic RZ و Harden N. و Cox EJ و Scanlan JM (2020). ضع غطاءً عليه: هل الهباء الحيوي البرازي هو طريق انتقال لـ SARS-CoV-2؟ J. Hosp. تصيب. قبل-دليل,.

Morawska، L. and Cao، J. (2020). انتقال فيروس SARS-CoV-2 المحمول جواً: يجب أن يواجه العالم الواقع. بيئة. كثافة العمليات 139، 105730.

Netz ، RR (2020). العمر الافتراضي للقطرات المحتوية على فيريون التي تنتشر وتتبخر في الهواء. بيرس. ملحوظات.

Pan Y و Zhang D و Yang P و Poon LLM و Wang Q. (2020). الحمل الفيروسي لـ SARS-CoV-2 في العينات السريرية. عدوى لانسيت. ديس. 20411-412.

بيترز ، إيه ، بارنيكس ، بي ، أوتر ، جيه ، وبيتيت ، د. (2020). وضع بعض السياق لنقاش الهباء الجوي حول SARS-CoV-2. J. Hosp. تصيب. قبل-دليل,.

van Doremalen N و Bushmaker T و Morris DH و Holbrook MG و Gamble A و Williamson BN و Tamin A و Harcourt JL و Thornburg NJ و Gerber SI وآخرون. (2020). الهباء الجوي والاستقرار السطحي لـ SARS-CoV-2 مقارنةً بـ SARS-CoV-1. N. ENGL. J. ميد. 3821564-1567.

Wong، M.، Huang، J.، Lai، C.، Ng، R.، Chan، F. and Chan، PKS (2020). الكشف عن فيروس كورونا الجديد في عينات براز المرضى المصابين بـ COVID-19 المؤكدة: مراجعة منهجية وتحليل تلوي. لانسيت جاسترونتيرول. هيباتول. مسودة مللي,.

Xiao F و Tang M و Zheng X و Liu Y و Li X و Shan H. (2020). دليل على عدوى الجهاز الهضمي من SARS-CoV-2. طب أمراض الجهاز الهضمي 158، 1831-1833 هـ.

Zagury-Orly ، I. and Schwartzstein ، RM (2020). Covid-19 - تذكير بالسبب. N. ENGL. J. ميد. NEJMp2009405.

 

الملاحظات

[1] السارس: المتلازمة التنفسية الحادة الوخيمة. CoV-2: فيروس كورونا من النوع 2.

[2] fomite أو fomite هو أي جسم أو مادة غير حية قادرة على امتصاص ، والاحتفاظ ، ونقل الكائنات المعدية أو المعدية (من الجراثيم إلى الطفيليات) ، من فرد إلى آخر. - المصدر: wikipedia.pt.

[3] وتجدر الإشارة إلى أن ليديا موراوسكا ، المقتبسة في بداية هذه الفقرة ، هي إحدى مؤلفي هذه المقالة.

[4] يجادل المؤلفون أيضًا أنه بالنسبة لاحتمالية المستقبل للمادة المنبعثة ، يقلل القناع من نصف قطر الهواء ليكون مصدر إلهام لأنه يعمل كناشر مقلوب.

[5] هذه النماذج التي يصبح فيها الفضاء أحد المكونات ، بشكل عام ، يستحيل حلها بشكل تحليلي وتأتي نتائجها من المحاكاة العددية.

[6] "النمذجة القائمة على الوكيل" هي نموذج محاكاة رقمي يتضمن إزاحة الأفراد المحاكين.

[7] البيانات المقدمة هنا بيانياً تصل إلى 18 مايو. البيانات المقدمة تشير بدقة إلى 19 مايو.

[8] ينبع التردد بين المركزين الثالث والرابع من وقت تحديث البيانات من قبل دول مختلفة.

[9] لاحظ أنه ، لأغراض التبسيط ، يمكننا وضع الأفراد الذين يموتون كجزء من المتعافين ، دون تغيير ديناميكيات العملية ، حيث يظل إجمالي السكان ثابتًا.