Auf wie viele andere wird eine infizierte Person die Infektion verbreiten? Bim / E + über Getty Images
Wenn Sie den Film 2011 gesehen haben “Ansteckung"Über eine weltweite Pandemie eines neuen Virus, dann haben Sie den Begriff" R0 "gehört.
Ausgesprochen "R naught", ist dies nicht nur in Hollywood erfundener Jargon. Es stellt ein wichtiges Konzept in der Epidemiologie dar und ist ein wesentlicher Bestandteil der öffentlichen Gesundheitsplanung während eines Ausbruchs, wie die derzeitige Coronavirus-Pandemie, die sich weltweit verbreitet, seit sie erstmals in China identifiziert wurde.
Wissenschaftler verwenden R0 - die Reproduktionsnummer - um die Intensität eines Ausbruchs einer Infektionskrankheit zu beschreiben. R0-Schätzungen waren ein wichtiger Bestandteil der Charakterisierung von Pandemien oder großen öffentlich bekannt gewordenen Ausbrüchen, einschließlich der 2003 SARS-Pandemie, der 2009 H1N1 Influenzapandemie und dem 2014 Ebola-Epidemie in Westafrika. Epidemiologen bemühen sich um SARS-CoV-2, das Virus, das COVID-19 verursacht.
Wie weit verbreitet sich eine Krankheit?
Die formale Definition des R0 einer Krankheit ist die Anzahl der Fälle, die eine infizierte Person im Durchschnitt während ihrer Infektionsperiode verursacht.
R0 beschreibt, wie viele Fälle einer Krankheit eine infizierte Person verursachen wird - in diesem imaginären Szenario ist R0 = 2. Das Gespräch, CC BY-ND
Der Begriff wird auf zwei verschiedene Arten verwendet.
Die Grundreproduktionszahl repräsentiert das maximale epidemische Potenzial eines Erregers. Es beschreibt, was passieren würde, wenn eine infektiöse Person in eine vollständig anfällige Gemeinschaft eintreten würde, und ist daher eine Schätzung, die auf einem idealisierten Szenario basiert.
Die effektive Reproduktionszahl hängt von der aktuellen Anfälligkeit der Bevölkerung ab. Dieses Maß für das Übertragungspotential ist wahrscheinlich niedriger als die Grundreproduktionszahl, basierend auf Faktoren wie der Frage, ob einige der Menschen gegen die Krankheit geimpft sind oder ob einige Menschen aufgrund einer vorherigen Exposition gegenüber dem Erreger Immunität haben. Daher ändert sich der effektive R0 im Laufe der Zeit und ist eine Schätzung, die auf einer realistischeren Situation innerhalb der Bevölkerung basiert.
Es ist wichtig zu erkennen, dass sowohl die Grundlegendes und effektives R0 sind situationsabhängig. Es wird durch die Eigenschaften des Erregers beeinflusst, wie z. B. wie ansteckend es ist. Es wird von der Wirtsbevölkerung beeinflusst - zum Beispiel, wie anfällig Menschen aufgrund ihres Ernährungszustands oder anderer Krankheiten sind, die das Immunsystem beeinträchtigen können. Und es wird von der Umwelt beeinflusst, einschließlich demografischer, sozioökonomischer und klimatischer Faktoren.
Zum Beispiel, R0 für Masern reicht von 12 bis 18, abhängig von Faktoren wie Bevölkerungsdichte und Lebenserwartung. Dies ist ein großer R0, hauptsächlich weil das Masernvirus hoch ansteckend ist.
Andererseits ist das Influenzavirus mit weniger infektiös sein R0 reicht von 2 bis 3. Influenza verursacht daher nicht die gleichen explosiven Ausbrüche wie Masern, bleibt jedoch aufgrund ihrer Fähigkeit, das menschliche Immunsystem zu mutieren und ihm auszuweichen, bestehen.
Was macht R0 für die öffentliche Gesundheit nützlich?
Der Demograf Alfred Lotka schlug die Reproduktionszahl in den 1920er Jahren als Maß für die Reproduktionsrate in einer bestimmten Population vor.
In den 1950s, Der Epidemiologe George MacDonald schlug vor Verwendung, um das Übertragungspotential von Malaria zu beschreiben. Er schlug vor, dass, wenn R0 kleiner als 1 ist, die Krankheit in einer Population aussterben wird, da eine infektiöse Person im Durchschnitt auf weniger als eine andere anfällige Person übertragen wird. Wenn andererseits R0 größer als 1 ist, breitet sich die Krankheit aus.
Wenn öffentliche Gesundheitsbehörden herausfinden, wie sie mit einem Ausbruch umgehen sollen, versuchen sie, R0 auf weniger als 1 zu senken. Dies ist schwierig für Krankheiten wie Masern mit einem hohen R0. Es ist Besonders herausfordernd für Masern in dicht besiedelten Regionen wie Indien und China, wo R0 höher ist, im Vergleich zu Orten, an denen die Menschen stärker verteilt sind.
NB: SARS-Pandemie im Jahr 2003Wissenschaftler schätzten den ursprünglichen R0 auf etwa 2.75. Ein oder zwei Monate später fiel der effektive R0 dank des enormen Aufwands für Interventionsstrategien, einschließlich Isolations- und Quarantäneaktivitäten, unter 1.
Die Pandemie hielt jedoch an. Während im Durchschnitt eine infektiöse Person auf weniger als eine anfällige Person übertragen wurde, wurde gelegentlich eine Person auf zehn oder sogar Hunderte anderer Fälle übertragen. Dieses Phänomen heißt Super Spreading. Während der SARS-Epidemie in Singapur, Hongkong und Peking dokumentierten Beamte mehrmals Super-Spreader-Ereignisse.
Menschen in Hongkong, die besorgt über die Ausbreitung des Coronavirus vom chinesischen Festland sind, tragen im Februar 2020 Gesichtsmasken. AP Foto / Vincent Yu
R0 für das Coronavirus SARS-CoV-2
Eine Reihe von Gruppen hat R0 für dieses neue Coronavirus geschätzt. Die Imperial College-Gruppe hat R0 geschätzt irgendwo zwischen 1.5 und 3.5. Die meisten Modellierungssimulationen, die zukünftige Fälle projizieren, verwenden R0s in diesem Bereich.
Diese Unterschiede sind nicht überraschend; Es besteht Unsicherheit über viele der Faktoren, die bei der Schätzung von R0 eine Rolle spielen, beispielsweise bei der Schätzung der Anzahl der Fälle, insbesondere zu Beginn eines Ausbruchs.
Basierend auf diesen aktuellen Schätzungen sind Prognosen über die künftige Anzahl von Coronavirus-Fällen mit einem hohen Maß an Unsicherheit behaftet und werden wahrscheinlich etwas ungenau sein.
Die Schwierigkeiten ergeben sich aus einer Reihe von Gründen.
Erstens sind die grundlegenden Eigenschaften dieses viralen Pathogens - wie die Infektionsperiode - noch unbekannt.
Zweitens wissen die Forscher nicht, wie viele leichte Fälle oder Infektionen, die nicht zu Symptomen führen, von der Überwachung übersehen wurden, verbreiten aber dennoch die Krankheit.
Drittens erholt sich die Mehrheit der Menschen, die an diesem neuen Coronavirus erkrankt sind, und ist dann wahrscheinlich immun gegen ein erneutes Auftreten. Es ist unklar, wie sich die sich ändernde Anfälligkeit der Bevölkerung auf die künftige Ausbreitung von Infektionen auswirken wird. Wenn das Virus in neue Regionen und Gemeinschaften eindringt, trifft es auf Menschen mit unterschiedlichen Gesundheitszuständen, die sich auf ihre Anfälligkeit für Krankheiten auswirken, sowie auf unterschiedliche soziale Strukturen, die sich beide auf seine Übertragbarkeit auswirken.
Schließlich, und wahrscheinlich der wichtigste Grund, kennt niemand die zukünftigen Auswirkungen der derzeitigen Maßnahmen zur Krankheitsbekämpfung. Die aktuellen Schätzungen von Epidemiologen zu R0 sagen nichts darüber aus, wie Maßnahmen wie Reisebeschränkungen, soziale Distanzierung und Selbstquarantäneanstrengungen beeinflusst die weitere Ausbreitung des Virus.
Über den Autor
Joseph Eisenberg, Professor und Lehrstuhl für Epidemiologie, University of Michigan
Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.
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