Utjecaj niske stope gripe na infekcije gripom sljedeće sezone

Uvod:

Intervencije za suzbijanje širenja COVID-19 tokom sezone gripa 2020-2021 su u suštini eliminisale grip tokom te sezone. S obzirom na opadanje titra antitela tokom vremena, budući rezidualni imunitet populacije protiv gripa će biti smanjen. Implikacije za narednu sezonu gripa 2021-2022 nisu poznate.

Metode:

Model gripe zasnovan na agensima implementiran u simulacijsku platformu Okvir za rekonstrukciju epidemiološke dinamike korišten je za procjenu slučajeva i hospitalizacija tokom 2 uzastopne sezone gripe. Uticaj smanjenog rezidualnog imuniteta usled zaštitnih mera u prvoj sezoni procenjen je na različitim nivoima sličnosti (unakrsni imunitet) između sojeva gripa tokom godišnjih doba.

Gripa je česta zarazna bolest. Njegovi glavni simptomi uključuju groznicu, kašalj, curenje iz nosa i umor, itd., pa čak i smrt u teškim slučajevima. S obzirom na ovu bolest, općenito se vjeruje da je poboljšanje imuniteta najefikasniji način za prevenciju.

Dakle, kakva je veza između gripa i imuniteta? Imunitet se odnosi na sposobnost ljudskog tijela da se odupre invaziji bolesti, uključujući prirodni imunitet i stečeni imunitet. U svakodnevnom životu možemo poboljšati svoj imunitet na mnogo načina, čime se smanjuje rizik od zaraze bolestima. Na primjer, redovno vježbanje, dobar san i prehrambene navike i redovna vakcinacija.

Virus gripa će izazvati imunološki odgovor tijela, a imuni sistem će izvršiti odgovor antitijela na virus gripe, čime će virus eliminirati. Iako je imunološki sistem svakoga različit, istraživanja pokazuju da dobre zdravstvene navike, zajedno s određenim nutrijentima, mogu pomoći u jačanju vašeg imunološkog sistema. Na primjer, vitamin C i vitamin D su veoma važni za jačanje ljudskog imuniteta, a imunitet se može poboljšati konzumiranjem ishrane bogate ovim nutrijentima.

Osim toga, održavanje dobrog stava je takođe jedan od važnih faktora za poboljšanje imuniteta. Ljudi koji su raspoloženi imaju veću vjerovatnoću da se odupru bolestima. Stoga, aktivno suočavanje s poteškoćama i pritiscima u životu i održavanje dobrog stava također može pomoći poboljšanju imuniteta.

Ukratko, postoji bliska veza između gripe i imuniteta. Dobre zdravstvene navike, redovna vakcinacija, unos nutrijenata bogatih vitaminom C i vitaminom D, te održavanje dobrog stava, sve to može pomoći u poboljšanju imuniteta organizma kako bi se bolje spriječilo i odoljelo gripu. Živimo zajedno zdrav i aktivan život, održavajmo adekvatan san i pravilnu tjelovježbu kako bismo imali jači imuni sistem! Sa ove tačke gledišta, moramo poboljšati imunitet. Cistanche može značajno poboljšati imunitet. Mesni pepeo sadrži razne biološki aktivne sastojke, kao što su polisaharidi, dve pečurke, huangli itd. Ovi sastojci mogu stimulisati imuni sistem. Različite vrste ćelija povećavaju njihovu imunološku aktivnost.

Kliknite na zdravstvene prednosti cistanchea

Rezultati:

Kada je unakrsni imunitet između sojeva prve i druge sezone bio nizak, smanjenje prve sezone imalo je ograničen utjecaj na slučajeve druge sezone. Visok nivo unakrsnog imuniteta rezultirao je većim uticajem na drugu sezonu. Ovaj uticaj je modifikovan transmisivnošću sojeva u 2 godišnja doba. Model je procijenio moguće povećanje od 13,52 posto -46,95 posto u slučajevima u odnosu na normalnu sezonu kada sojevi imaju istu prenosivost i 40 posto -50 posto unakrsni imunitet u sezoni nakon vrlo niske.

Zaključci:

S obzirom na laganu sezonu gripe 2020-2021, broj slučajeva može porasti za čak 50 posto u 2021-2022, iako bi povećanje moglo biti mnogo manje, ovisno o unakrsnom imunitetu od prošlih infekcija i prenosivosti sojeva. Povećana pokrivenost vakcinama ili kontinuirane intervencije za smanjenje prijenosa mogle bi smanjiti ovu visoku sezonu. Mala djeca mogu imati veći rizik u 2021. −2022. zbog ograničene izloženosti infekciji u prethodnoj godini.

UVOD

SZO je 11. marta 2020. godine proglasila pandemiju od korona virusa 2019. (COVID-19). U SAD-u su otkriveni slučajevi početkom 2020. godine, što je rezultiralo raširenim intervencijama za smanjenje širenja virusa, uključujući zatvaranje škola i mjere za smanjenje društvenih interakcija. Ove intervencije su uticale ne samo na prenošenje COVID-19 već i na prijenos drugih bolesti koje se šire istim mehanizmima. Značajno smanjena aktivnost gripa je dokumentovana na mnogim lokacijama nakon uvođenja intervencija COVID-19.1−5 Centri za kontrolu i prevenciju bolesti (CDC) u SAD-u otkrili su malu aktivnost gripe tokom sezone gripe 2020-2021. .6

Vjeruje se da vakcinacija iz prethodne godine pruža malu zaštitu od gripe u narednoj godini,7 ali čini se da prirodna infekcija pruža mjerljiv imunitet za nekoliko sezona, posebno ako se cirkulirajući sojevi blisko antigenski podudaraju.8 Ograničen broj slučajeva gripe u SAD-u u 2020−2021 izazvala je zabrinutost zbog mogućnosti većeg opterećenja oboljevanjem od gripa u sezoni 2021−2022 zbog smanjenog imuniteta od prirodne infekcije iz prethodne godine. Djeca u dobi<2 years may be at increased risk after a season with limited influenza because they likely have never been exposed to natural infection and therefore have immunity only from vaccination.

Modeliranje se primjenjuje na zarazne bolesti od 1920-ih i predstavlja dobro uspostavljenu tehniku ​​za analizu i predviđanje epidemija gripe.9 Istorijski gledano, kompartmentalni modeli su se intenzivno primjenjivali za procjenu vrijednosti reprodukcijskog broja u prošlim epidemijama i pandemijama i za procjenu mogućeg uticaja intervencija ako se primjenjuju na prošle i hipotetičke buduće epidemije.10−15 Modeliranje zaraznih bolesti zasnovano na uzročnicima i pojedincima postalo je češće kada je računarstvo visokih performansi postalo dostupno.16−20 Ovaj tip modela zahtijeva više računarskih resursa, ali omogućava postavljanje individualnih parametara i uključuje slučajnost tako da se proizvodi niz rezultata. Modeliranje zasnovano na agensima može se koristiti za izvođenje vrlo detaljnih istraživanja mogućih scenarija bolesti, na primjer, efekata promjena u prenosivosti soja ili utjecaja vakcinacije.

Platforma za simulaciju okvira za rekonstrukciju epidemiološke dinamike (FRED) 21 je platforma za modeliranje zasnovana na agensima koja je razvijena kao odgovor na pandemiju gripe 2009. godine i korištena je za modeliranje gripe, kao i drugih infektivnih i neinfektivnih stanja.22-25 FRED modeli koristiti sintetičku populaciju zasnovanu na popisu čiji agenti imaju realističnu demografiju, lokacije i obrasce interakcije i stope, omogućavajući ciljanje parametara prema tim faktorima. FRED model gripe je ranije bio ograničen na simulaciju jedne sezone. Ova studija proširuje model pandemije tako da uključuje imunitet od prethodne infekcije i vakcinacije i omogućava modeliranje više uzastopnih sezona gripa. Stoga predstavlja novo proširenje mogućnosti modeliranja u ovoj oblasti i pruža polaznu tačku za složenije simulacije.

Kako bi se istražio utjecaj ograničene aktivnosti gripe na opterećenje gripom u narednoj godini, FRED je korišten za modeliranje scenarija 2-sezonske gripe pod različitim pretpostavkama o utjecaju prirodne infekcije na imunitet druge godine i promjenjivog stepena antigena povezanost cirkulirajućih sojeva prve i druge godine. Simulacije su procijenile utjecaj povećane vakcinacije, kontinuiranih intervencija na smanjenju transmisije respiratornih bolesti, te specifičan utjecaj na najmlađu starosnu grupu u populaciji.

METODE

Platforma za simulaciju FRED je detaljno opisana ranije.21 Detalji simulacija i modela korišćenih u ovoj studiji, kao i korišćeni parametri mogu se naći u Dodatku (dostupno na mreži). Vremenska linija je prikazana na slici 1. FRED koristi parametar prenosivosti da predstavi infektivnu sposobnost prenosivog stanja. Parametar transmisibilnosti doprinosi stvaranju R0 ili Re u simulaciji. Veći parametar prenosivosti će proizvesti veću epidemiju ako se ne mijenjaju drugi parametri u modelu. Simulacije su rađene sa niskom vrijednošću parametra transmisibilnosti (0.6, R0 »1.31, 95 posto CI=0.79, 1.83) i visokom vrijednošću parametra transmisibilnosti ({{13 }}.8, R0 »1.75, 95 posto CI=1.13, 2.37). Rezultati osnovnog modela su uključeni u Dodatak Tabeli 1 (dostupno na mreži).

Populacija

Simulacije su izvedene na populaciji koja predstavlja okrug Allegheny, okrug srednje veličine na jugozapadu Pensilvanije, sa populacijom od približno 1,2 miliona. Sadrži i urbana i prigradska područja i dovoljno je velika da uhvati širenje gripe kroz populaciju. Simulacije su izvedene sa 100 ponavljanja kako bi se uhvatilo stohastičko ponašanje.

Agenti su imunizirani prema starosnoj grupi prema CDC podacima koristeći sljedeće stope: starost 0.5-17 godina, vjerovatnoća=0.638; starost 18 −49 godina, vjerovatnoća=0.384; starost 50−64 godine, vjerovatnoća=0.506; dob Veća ili jednaka 65 godina, vjerovatnoća=0.698.26 U modelu, vakcinacija smanjuje osjetljivost na gripu za 40 posto (efikasnost vakcinacije u CDC studijama kreće se između 10 posto i 60 posto) (Dodatak Tabela 2, dostupno online ).27,28 Vakcinacija specifična za soj se dešava u oktobru godine simulacije, a imunitet slabi nakon vakcinacije za 7 posto mjesečno.29

Imunitet od prethodne infekcije raspoređen je prema starosnim grupama u populaciji koristeći stope napada procijenjene od strane CDC-a za 2019-2020 (Dodatak Tabela 2, dostupno na internetu).30

Smanjene interakcije agenata na nivou populacije korištene su za istraživanje utjecaja na slučajeve druge sezone gripe. Korištena je pojednostavljena metoda smanjenja kontakata izolacijom udjela agenata u simulaciji. Kalibracija s različitim stopama izolacije odredila je postotak populacije koju treba izolirati kako bi se spriječili slučajevi prve sezone gripe. Rezultati kalibracije su u Dodatku 7 (dostupno na mreži). Upotreba ove metode ostvaruje svrhu eliminacije prve sezone epidemije gripe. Metoda nije bila posebno fokusirana na utjecaj određene intervencije socijalnog distanciranja i ne bavi se nijansama različitih intervencija (npr. maskiranje, rad od kuće), što nije neophodno za ovu studiju. Izolacija 40 posto stanovništva bila je dovoljna da se smanji prva epidemija gripa na nivoe slične onima koji su identificirani u sezoni gripe 2020-2021 (Dodatak, odjeljak 7, dostupan na internetu, Rezultati validacije modela). U 2-godišnjim simulacijama koje koriste model smanjene interakcije, smanjenja su primijenjena samo u prvoj sezoni. Dodatne simulacije koristile su smanjenje od 40 posto u prvoj sezoni i niže razine izolacije (10 posto i 20 posto) u drugoj sezoni.

Da bi se procijenio uticaj povećane vakcinacije, 1-godišnje simulacije sa prethodnim imunitetom su vođene sa uzimanjem vakcinacije prema starosnoj grupi prema izvještajima CDC-a i sa povećanjem od 10 posto i 20 posto. Nivoi vakcinacije protiv gripa, prema izvještajima CDC-a od 2010. do 2020. godine, porasli su pričama u rasponu od 10 do 20 posto.31

Kako bi se rezultati orijentirali na specifične scenarije podtipova/loze u modeliranoj prvoj i drugoj sezoni gripe, nivo smanjenja osjetljivosti na infekciju od strane podtipa/loze gripe uzrokovan infekcijom istim ili različitim podtipom/lozom procijenjen je na osnovu diskusija sa stručnjacima za virusologiju, gripu i vakcinaciju (Tabela 1). Podrška stručnom mišljenju je identifikovana u literaturi.32,33 Ove procjene predstavljaju raspon mogućeg unakrsnog imuniteta na sojeve.

IRB Univerziteta u Pitsburgu utvrdio je da ova studija nije bila istraživanje na ljudima. Stoga je to bio izuzetan dizajn studije.

REZULTATI

Rezultati validacije modela su uključeni u Dodatak, odeljak 7 (dostupan na mreži). U modelu sezone 2-soj, 2-, normalni slučajevi prve sezone spriječili su slučajeve druge sezone gripe i hospitalizacije u sva 4 scenarija zaraze. Niska prva sezona izazvala bi povećanje broja slučajeva u drugoj sezoni jednako smanjenju uzrokovanom normalnom prvom sezonom. Uticaj je varirao u zavisnosti od prenosivosti sojeva prve i druge godine i sličnosti (unakrsni imunitet) između tih sojeva (Slika 2 i Dodatak Tabela 4, dostupno na internetu). Nakon opadanja, vrlo slični sojevi mogli bi imati približno 50 posto -60 posto unakrsnog imuniteta (tabela 1). Koristeći 50 posto unakrsnog imuniteta, ako su oba sezonska soja imala nižu prenosivost, razlika između slučajeva druge sezone nakon normalne prve sezone i niske prve sezone bila je 26,29 posto (29,99 posto hospitalizacija) (Slika 2A).

Niži soj prenosivosti u prvoj sezoni imao je manji utjecaj na slučajeve druge sezone kada je soj iz druge sezone bio prenosiviji (razlika od 3,83 posto slučajeva i 4,31 posto hospitalizacija) (Slika 2B). Kada je soj prve sezone imao veću prenosivost od soja druge sezone, postojala je razlika od 97,72 posto u slučajevima (96,98 posto hospitalizacija) (Slika 2C). Kada su i sojevi iz prve i druge sezone bili prenosiviji, razlika u slučajevima u drugoj sezoni iznosila je 49,47 posto za slučajeve (56,81 posto hospitalizacija) (Slika 2D). Sojevi veće prenosivosti u prvoj sezoni uzrokuju veći broj slučajeva, što više doprinosi imunitetu u drugoj sezoni. Kada se ovaj imunitet ukloni, dolazi do većeg povećanja u drugoj sezoni. U scenarijima niske transmisibilnosti, Re je približno 1 u modelu sa prethodnim imunitetom i vakcinacijom; stoga veći uticaj intervencije nije neočekivan.

Kada su interakcije s agentima smanjene u drugoj sezoni kao iu prvoj sezoni (40 posto smanjenje u prvoj sezoni), broj slučajeva je smanjen u drugoj sezoni. Smanjenje interakcija za 20 posto u drugoj sezoni rezultiralo je smanjenjem od 98,6 posto slučajeva (95 posto CI=98.5, 98.7) za scenario niske prenosivosti i smanjenjem od 85,3 posto (95 posto CI{{12} }.8, 85.8) za scenario visoke prenosivosti. Smanjenje interakcija za 10 posto rezultiralo je smanjenjem od 68,6 posto slučajeva (95 posto CI=67.7, 69.4) za scenario niske prenosivosti i smanjenjem od 32,1 posto (95 posto CI=30.4 , 33.9) za scenario visoke prenosivosti.

Povećanje stopa vakcinacije iznad onih koje je prijavio CDC za 10 posto i 20 posto smanjilo je broj slučajeva i hospitalizacija u simulaciji jedne sezone. Povećane stope vakcinacije imale su veći utjecaj na simulacije s nižim sojem prenosivosti (povećanje vakcinacije od 10 posto uzrokovalo je smanjenje slučajeva za 31,5 posto i smanjenje hospitalizacija za 32,9 posto; povećanje vakcinacije od 20 posto uzrokovalo je smanjenje slučajeva za 45,5 posto i smanjenje hospitalizacija za 47,4 posto). Za simulacije sa transmisivnijim sojem, povećana vakcinacija je rezultirala skromnijim učinkom (povećanje vakcinacije od 10 posto izazvalo je smanjenje slučajeva za 2,3 posto i smanjenje hospitalizacija od 3,3 posto; povećanje vakcinacije od 20 posto izazvalo je smanjenje od 5,0 posto slučajeva i smanjenje hospitalizacija za 8,5 posto). U scenariju niske prenosivosti, povećane stope vakcinacije mogu imati veći uticaj zbog nivoa vakcinacije koji smanjuje broj reprodukcije u tom modelu na približno 1 (Re=0.93, 95 posto CI=0.57, 1.30 u modelu koji uključuje prethodni imunitet i vakcinaciju po stopama koje je prijavio CDC). Relativno niska efikasnost vakcinacije u ovom modelu (40 procenata) može smanjiti uticaj vakcinacije u scenariju visoke prenosivosti. Jednogodišnje simulacije uključuju prethodni imunitet, kao što je opisano u Metodama i Dodatku (dostupno na mreži).

Starosna grupa {{0}}−4 godine činila je 5,2 posto simulirane populacije i činila je približno 6 posto slučajeva u simulaciji (5,8 posto -6,2 posto slučajeva). Povećanje pokrivenosti vakcinacijom za 10 procenata smanjilo je slučajeve u ovoj starosnoj grupi za 31,7 procenata u scenariju niže prenosivosti, ali samo 1,7 procenata u scenariju veće transmisivnosti (Slika 3). Povećanje pokrivenosti vakcinacijom od 20 posto dovelo je do 45,7 posto manje slučajeva za soj niže prenosive bolesti, ali samo 4,1 posto manje slučajeva za prenosiviji soj. Hospitalizacije su se smanjile za slične iznose (za scenario niske prenosivosti, smanjenje od 33,7 posto s povećanjem unosa od 10 posto i 49,0 posto s povećanjem od 20 posto; za scenario visoke transmisibilnosti, smanjenje od 3,1 posto uz povećanje unosa od 10 posto i smanjenje od 5,4 posto s povećanje od 20 posto). Nizak Re može poboljšati efekte vakcinacije u scenarijima niske prenosivosti.

Primjenjujući rezultate modela posebno na podtipove/loze gripe, najveći utjecaji bi se očekivali za sezone u kojima je trenutni preovlađujući soj bio usko povezan sa sojem iz prethodne godine, a unakrsni imunitet je općenito visok između sojeva u narednim godinama. Smanjenje osjetljivosti od 40 posto -50 posto moglo bi se očekivati ​​za slične sojeve u narednim godinama u slučajevima gdje sojevi dijele podtip/lozu. Očekivalo bi se da će prenosivost soja biti slična kod vrlo sličnih sojeva. Model je procijenio povećanje od 13,52 posto -46,95 posto u slučajevima i 15,43 posto -56,81 posto u hospitalizacijama kod sojeva sa istom transmisibilnošću i 40 posto -50 posto unakrsnog imuniteta (Dodatak Tabela 4, dostupan online). U populaciji koja se koristi za simulaciju (Allegheny County, PA, sintetička populacija od 1.218.695) ove vrijednosti odgovaraju povećanju od 8.225 (95 posto CI=2, 241, 14.209) do 139.205 (95 posto CI=98 ,836, 179,575) slučajeva i 31 (95 posto CI=10, 53) do 369 (95 posto CI{39}}, 982) hospitalizacija tokom sezone gripa. Brojevi slučajeva uključuju asimptomatske slučajeve, koji čine 25 posto onih koji se javljaju u modelu.

DISKUSIJA

Modeliranje zasnovano na agensima korišteno je za predviđanje utjecaja sezone lagane gripe na stope infekcije u narednoj sezoni. Rezultati pokazuju da bi lagana prva sezona (kao što je 2020-2021) mogla rezultirati velikom, kompenzatornom drugom sezonom (kao što bi se moglo dogoditi u 2021-2022). Ovo povećanje moglo bi biti jednako veliko kao udvostručenje slučajeva. Povećana pokrivenost vakcinama mogla bi smanjiti, ali ne i eliminirati ovu predviđenu tešku sezonu. Nastavak intervencija na smanjenju zaraznih kontakata u populaciji mogao bi imati veći uticaj.

Imunitet protiv gripa je složen. Sojevi su veoma varijabilni, a antigeni genetskog drifta doprinose nastanku novih varijanti koje izmiču imunitetu i omogućavaju godišnje sezonske epidemije sa veoma različitim stopama slučajeva uprkos imunitetu populacije i vakcinaciji.34 Promena podtipova dominantnog cirkulišućeg soja nije u konzistentnoj korelaciji sa povećanjem stope infekcije.35

U sezoni 2020-2021 na sjevernoj hemisferi nedostajalo je uobičajeno sezonsko izbijanje, vjerovatno zbog intervencija COVID-19 za smanjenje prijenosa. Taj ishod je bio koristan jer su zdravstveni sistemi već bili opterećeni pandemijom COVID-19, ali postoji zabrinutost da će nedostatak rezidualnog imuniteta koji je rezultat infekcije u 2020-2021 uzrokovati ozbiljniju sezonu gripe u 2021-2022. Vakcinacija je efikasno sredstvo za prevenciju gripa, ali stope vakcinacije su obično suboptimalne, a vakcinacija ne daje potpuni imunitet na infekciju.

Korišten je model gripe baziran na agensima kako bi se razumio utjecaj vrlo niske sezone gripe na sezonu koja slijedi. Smanjenje interakcija u dijelu populacije bilo je dovoljno da u suštini eliminira gripu. Normalni nivoi interakcije u drugoj sezoni uzrokovali su povećanje slučajeva u drugoj sezoni iznad onoga što je bilo predviđeno korištenjem istog modela bez smanjenja interakcija u prvoj godini.

Model uzima u obzir situacije u kojima visoko srodni i manje srodni sojevi kruže u uzastopnim sezonama. Uz nizak nivo unakrsnog imuniteta, slično kao kod promjene podtipa gripe A, niska prva sezona ima ograničen utjecaj na slučajeve druge sezone. Ako postoji dobra antigenska podudarnost između godišnjih doba (visok nivo unakrsne imunosti), model predviđa veliki utjecaj infekcija prve sezone na slučajeve druge sezone.

Povećana vakcinacija mogla bi pomoći da se nadoknadi smanjeni imunitet stanovništva koji je rezultat nedostatka gripa u 2020-2021. Ovo bi moglo biti posebno važno za malu djecu, koja bi mogla biti posebno ugrožena 2021. −2022. Vrlo malo vrlo male djece imalo je gripu u periodu 2020-2021, tako da bi u suštini sav imunitet u toj starosnoj grupi bio od vakcinacije, koja relativno brzo slabi.

Nekoliko faktora ukazuje na to da, iako se broj slučajeva može povećati nakon vrlo niske prve sezone, opterećenje bolesti neće dostići nivoe pandemije. Najrasprostranjeniji podtip gripa često prelazi iz jedne sezone u drugu – na primjer, H1N1 je dominirao u sezoni 2013–2014, dok je H3N2 dominirao u 2 prethodne sezone – a ove promjene podtipova gripa ne uzrokuju uvijek povećan intenzitet.36 Imunitet zbog Vjeruje se da na infekciju perzistira 3-7 godina, tako da se može očekivati ​​da će značajan imunitet ostati iz prethodnih sezona.8 Vjeruje se da imunitet od izlaganja infekciji u ranoj dobi života daje nivo doživotnog imuniteta srodnim sojevima, možda uključujući i određeni imunitet na konzervirane epitope,37 i to bi moglo pomoći u ograničavanju stope oboljelih od gripa 2021-2022.

Modeli su pojednostavljeni prikazi stvarnosti i stoga nikada ne mogu biti savršeni. Njihova namjera je jednostavno pružiti korisne i djelotvorne informacije. Valjanost modela je dijelom određena koliko njegov dizajn odražava stvarnost i koliko su precizno procijenjeni parametri koje koristi. FRED model gripe dizajniran je da simulira pandemiju gripe i korišten je u prethodnim studijama za modeliranje intervencija protiv gripe, tako da je valjanost modela procjenjivana u prošlosti.21 −23 Model sada uključuje prethodni imunitet u prvoj sezoni i rezidualni imunitet od prve -sezonska infekcija u drugoj sezoni i može se proširiti na proizvoljan broj godišnjih doba.

Ograničenja

Za procjenu parametara korišteni su pouzdani i odgovarajući izvori; međutim, postoje ograničenja za te procjene. Prethodni imunitet zasniva se na procjeni opterećenja bolesti po modelu CDC-a,29 na koju mogu utjecati fluktuacije u prijavljivanju bolesti zbog raznih faktora. Efikasnost vakcinacije se procjenjuje na osnovu podataka nadzora i može biti precijenjena ili potcijenjena. Parametri opadanja prirodnog i vakcinalnog imuniteta zasnivaju se na literaturi i mišljenju stručnjaka. Unakrsni imunitet između sojeva gripe je najteže kvantificirati kada se sojevi razlikuju samo po antigenskom pomaku, što je glavni izvor neizvjesnosti. Model koristi raspon vrijednosti da uzme u obzir ovu nesigurnost. Nesigurnost parametara može uzrokovati da rezultati modela budu viši ili niži od onoga što bi se moglo naići u stvarnosti.

Prijenos u ovom modelu uzrokovan je interakcijom agenasa, posebno geografskom blizinom infektivnih i osjetljivih uzročnika, simulirajući respiratorni prijenos. Ne postoje fomiti ili drugi nerespiratorni načini prijenosa. Stope interakcije između agenasa zavise od starosti i kalibrirane su da odgovaraju podacima iz studija o gripi.21

Ovaj skup simulacija je dizajniran da se pozabavi specifičnim problemom koji se tiče mogućeg uticaja gubitka imuniteta zbog niske sezone gripa u narednoj sezoni. Pretpostavlja se da će se druga sezona ponašati kao normalna sezona gripe, bez dodatnih intervencija. Izvršene su dodatne simulacije kako bi se procijenio uticaj mogućih kontinuiranih intervencija i promjena ponašanja izazvanih pandemijom na prijenos. Druge okolnosti takođe mogu uticati na sezonu 2021−2022. Nizak nivo cirkulirajuće gripe širom svijeta i na južnoj hemisferi može ograničiti sezonsko unošenje gripa u SAD, čime se ograničava sezona. Nizak nivo cirkulacije gripa od marta 2020. mogao bi u međuvremenu ograničiti evoluciju gripa; međutim, cirkulacija gripe u životinjama domaćinima također pruža potencijal za razvoj i uvođenje novih sojeva. Ovi dodatni scenariji nisu posebno modelirani. Rezultati modela se moraju tumačiti u kontekstu dizajna modela, nesigurnosti u parametrima modela i ograničenja modeliranja općenito.

ZAKLJUČCI

S obzirom na laganu sezonu gripa 2020-2021, sezona 2021-2022 može imati povećane stope slučajeva do 50 posto, ovisno o unakrsnom imunitetu od prošle infekcije i prenosivosti sojeva. Povećana pokrivenost vakcinama, kao i kontinuirane intervencije i ponašanja koja smanjuju interakcije među populacijom mogli bi smanjiti ovu visoku sezonu. Vakcinacija kod veoma mladih može biti posebno važna u periodu 2021-2022, s obzirom na nedostatak imuniteta od prethodnih infekcija u toj starosnoj grupi.

ZAHVALNICE

Autori se žele zahvaliti Donaldu S. Burkeu, MD za njihov vrijedan doprinos razvoju ovog projekta. Autori takođe žele da se zahvale Johnu V. Williamsu, MD, i Lee H. Harrison, MD na dragocenoj diskusiji i komentarima.

Sponzor studije nije imao nikakvu ulogu u dizajnu studije; prikupljanje, analiza ili interpretacija podataka; pisanje izvještaja; ili odluku o podnošenju izvještaja za objavljivanje.

Ovaj rad je podržao Centar za kontrolu i prevenciju bolesti U01-IP001141-01. Univerzitet u Pittsburghu IRB je utvrdio da ova studija nije bila istraživanje na ljudima i da je stoga oslobođen dizajn studije.

Verzija ove studije objavljena je na serveru za preprint MedRxiv.

RKZ i JMR imaju grant sredstva za istraživanje od Sanofi Pasteur-a o nepovezanoj temi cjepiva. Nisu prijavljena nikakva druga finansijska objelodanjivanja.

IZJAVA KREDITNOG AUTORA

Mary G. Krauland: Konceptualizacija; Kuriranje podataka; Formalna analiza; Istraga; metodologija; Resursi; softver; Validacija; Vizualizacija; Pisanje - originalni nacrt; Pisanje - recenzija i uređivanje. David D. Galloway: Kuriranje podataka; Istraga; metodologija; Resursi; softver; Pisanje - recenzija i uređivanje. Jonathan M. Raviotta: Kuriranje podataka; Istraga; Validacija; Pisanje - recenzija i uređivanje. Richard K. Zimmerman: Konceptualizacija; Kuriranje podataka; Formalna analiza; Istraga; metodologija; Validacija; Pisanje - recenzija i uređivanje. Mark S. Roberts: Konceptualizacija; Formalna analiza; Pribavljanje sredstava; Istraga; metodologija; Administracija projekta; Resursi; Nadzor; Validacija; Pisanje - recenzija i uređivanje.

REFERENCE

1. Adlhoch C, Mook P, Lamb F, et al. Vrlo malo gripa u Evropskoj regiji SZO tokom sezone 2020/21, sedmica od 40 2020 do 8 2021. Euro Surveill. 2021;26(11):2100221.

2. Haapanen M, Renko M, Artama M, Kuitunen I. Utjecaj izolacije i ponovnog otvaranja škola i vrtića na epidemiologiju SARS-CoV-2 i drugih respiratornih infekcija kod djece - nacionalni registar studirao u Finskoj. EClinicalMedicine. 2021;34:100807. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2021.100807.

3. Lee L, Butt K, Buckrell S, Nwosu A, Sevenhuysen C, Bancej C. Nacionalni izvještaj o gripu sredinom sezone, 2020-2021. Can Commun Dis Rep. 2021;47(1):1–4. https://doi.org/10.14745/ccdr.v47i01a01.

4. Olsen SJ, Azziz-Baumgartner E, Budd AP, et al. Smanjena aktivnost gripa tokom pandemije COVID-19 - Sjedinjene Američke Države, Australija, Čile i Južna Afrika, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(37):1305–1309.

5. Partridge E, McCleery E, Cheema R, et al. Procjena aktivnosti sezonskih respiratornih virusa prije i nakon naredbe za smještaj u cijeloj državi COVID-19 u sjevernoj Kaliforniji. JAMA Netw Open. 2021;4(1):e2035281.

6. 2020-2021 Sažetak sezone gripe. Centri za kontrolu i prevenciju bolesti. https://www.cdc.gov/flu/season/faq-flu-season-2020- 2021. njega. Ažurirano 25. oktobra 2021. Pristupljeno 3. januara 2022.

7. Ferdinands JM, Fry AM, Reynolds S, et al. Opadanje zaštite vakcinom protiv gripa unutar sezone: dokazi iz Mreže za efektivnost vakcina protiv gripa u SAD, od 2011-12 do 2014-15. Clin Infect Dis. 2017;64(5):544–550.

8. Ranjeva S, Subramanian R, Fang VJ, et al. Uzrasne razlike u dinamici zaštitnog imuniteta na gripu. Nat Commun. 2019;10(1):1660.

9. Kermack WO, McKendrick AG. Prilozi matematičkoj teoriji epidemija−I. 1927. Bull Math Biol. 1991;53(1−2):33–55.

10. Bootsma MC, Ferguson NM. Učinak mjera javnog zdravlja na pandemiju gripe u američkim gradovima 1918. Proc Natl Acad Sci US A.. 2007;104(18):7588–7593.

11. Chowell G, Ammon CE, Hengartner NW, Hyman JM. Dinamika transmisije velike pandemije gripa 1918. u Ženevi, Švicarska: procjena efekata hipotetičkih intervencija. J Theor Biol. 2006;241(2):193–204.

12. Chowell G, Miller MA, Viboud C. Sezonska gripa u Sjedinjenim Državama, Francuskoj i Australiji: prijenos i izgledi za kontrolu. Epidemiol Infect. 2008;136(6):852–864.

13. Dushoff J, Plotkin JB, Levin SA, Earn DJ. Dinamička rezonanca može objasniti sezonskost epidemija gripa. Proc Natl Acad Sci USA. 2004;101(48):16915–16916.

14. Ferguson NM, Cummings DA, Fraser C, Cajka JC, Cooley PC, Burke DS. Strategije za ublažavanje pandemije gripa. Priroda. 2006;442 (7101):448–452.

15. Mills CE, Robins JM, Lipsitch M. Transmisibility of 1918 pandemic influenza. Priroda. 2004;432(7019):904–906. https://doi.org/10.1038/ nature03063.

For more information:1950477648nn@gmail.com