A Telex járványszimulátorán megnézheti, hogy intézi el az oltás a koronavírust

2021. február 10. – 06:56

frissítve

A Telex járványszimulátorán megnézheti, hogy intézi el az oltás a koronavírust
Fotó: Huszti István / Telex

Másolás

Vágólapra másolva

A Telex járványszimulátorán megnézheti, hogyan terjed a koronavírus, és hogyan lehet gátat szabni neki. Mennyit számít, ha kijárási korlátozásokat vezetnek be, és milyen hatékony fegyver tud lenni, ha minél több embert oltanak be. A modellt Somosi Bence Tamás készítette, és Ferenci Tamás biostatisztikus, valamint Oroszi Beatrix orvos-epidemiológus szakmai tanácsai alapján fejlesztettük tovább. A haladó változatban azt is meg lehet nézni, mit okozna, ha nálunk is elterjedne a gyorsabban terjedő vírusváltozat.

Lassan egy éve a mindennapjaink része a koronavírus-járvány. Ezalatt sok új fogalmat tanultunk meg: tudjuk, mi az a reprodukciós szám, a közösségi vagy nyájimmunitás, megtanultuk elkülöníteni egymástól az összes fertőzött és az aktív fertőzött fogalmát, és decemberben együtt szoríthattunk azért, vajon lesz-e elég kórházi kapacitás, azaz ágy, orvos, ápoló és lélegeztetőgép mindenkinek, aki a vírus miatt kórházba kerül.

Az itt látható szimuláción most megnézheti, hogyan is működik egy járvány. Mennyit számít a járvány terjedésének lassításában, ha az emberek otthon maradnak, és kevesebbet vagy egyáltalán nem találkoznak egymással? Hogyan befolyásolja a fertőzőképesség a járvány lefutását? És ami most igazán aktuális: láthatják azt is, milyen látványos hatása van a járvány elfojtására, ha az emberek 30, 50 vagy 70 százaléka védőoltást kap.

Ez a 200 labda mi vagyunk

A modellt a Telex egyik olvasója, Somosi Bence Tamás (Benso) informatikus készítette hobbiból. A szimuláció alapját egy nyílt forráskódú program jelenti, amelyet ő fejlesztett tovább, hogy látható legyen rajta a kijárási korlátozások vagy az oltások hatása. Az eredeti verziót megmutattuk Ferenci Tamás biostatisztikusnak, az Óbudai Egyetem docensének és Oroszi Beatrix orvos-epidemiológusnak, a Semmelweis Egyetem Epidemiológiai és Surveillance Központ megbízott igazgatójának. Az ő szakmai javaslataik alapján készült el a szimuláció itt látható változata.

Az interaktív animáció 200 darab, véletlenszerűen mozgó labdával szemlélteti egy koronavírushoz hasonló vírus terjedését (a mobilverzióban 136 labda látható). A labdák mozgása felel meg az emberek mozgásának, az ütközésük egy fertőzés átadására alkalmas kontaktusnak. A színek jelzik az adott ember állapotát, a számukat pedig a felső sor mutatja.

A szimulációt többször egymás után, különböző beállításokkal érdemes elindítani. Így tudja legjobban megfigyelni, mennyiben alakul másként a vírus terjedése különböző körülmények között. A felső sorban lévő beállítások módosítása esetén a szimuláció automatikusan újraindul. A lefutás után kézzel szintén újraindítható a szimuláció. Így ugyanazon körülmények között is megvizsgálhatjuk a különböző kimeneteket, hogy lássuk a véletlenség hatását. Nem minden futtatás fog ugyanolyan eredményeket produkálni. A szimuláció ebben is megfelel a valóságnak, hiszen a véletlennek tényleg szerepe van a járvány alakulásában. Több futtatásból látszik, hogy valamilyen átlag azért kirajzolódik, ami körül ingadoznak az egyes szimulációk.

Miért nem betegszik meg mindenki?

Ahhoz, hogy a láthassa a kijárási korlátozások vagy az oltások hatását, érdemes először megnézni azt, hogyan képes terjedni egy járvány akkor, ha semmilyen gátba nem ütközik (ez lehet bármilyen emberről emberre terjedő betegség, kanyaró vagy akár az influenza is). Észrevehetjük, hogy a járvány lefutásakor mindig marad néhány ember, aki nem esik át a fertőzésen. Ez történetileg egy nagyon fontos megfigyelés: sokáig nem értették, hogyan lehetséges az, hogy valaki fogékony, de mégsem ér el hozzá a járvány. Hogyan lehetséges, hogy a járvány úgy ér véget, hogy közben volna még megfertőzhető fogékony alany a populációban?

A szimuláció felfedi ennek az okát: ha a fertőzésen átesett és így védetté váló emberek elég sokan vannak, akkor a fertőzőek egyre nagyobb arányban úgy esnek át a fertőzőképességük teljes időtartamán, hogy egyetlen fogékonnyal sem találkoznak – míg végül az utolsó fertőzőforrás is „kialszik”.

A járványok tehát nem azért érnek véget, mert a fogékony alanyok fogynak el, hanem azért, mert a fertőzőek.

Azt az állapotot, amikor egy közösségben nem tud önfenntartó járvány kitörni, mert elég nagy a védettek aránya, szokás közösségi vagy régebbi szóval nyájimmunitásnak nevezni. Ilyenkor lényegében az történik, hogy a védettek indirekt módon megvédik azokat is, akik a szó szoros (immunológiai) értelmében nem védettek.

Vezessünk be kijárási korlátozást, és oltsunk!

Mit tehetünk a járvány ellen? A biológiai ragályosságot nem tudjuk csökkenteni, de a kontaktusok számát csökkenthetjük. Ez végeredményben ugyanazt éri el: egy fertőzött kevesebb embert betegít meg.

Érdemes tehát megnézni azt, milyen hatása van annak, ha kijárási korlátozásokat vezetünk be. Ha bekattintjuk a „Maradjanak otthon” mezőt, akkor ebben a modellben a golyók 40 százaléka „marad otthon”: nem mozog, és így kevesebb kontaktusa lesz. A hatás hasonló ahhoz, mintha a fertőzőképesség csökkenne, azaz kettős: egyrészt kevesebb esetünk lesz összességében, másrészt azok is lassabban lépnek fel. Fontos, hogy mindez csak a korlátozások időtartamára érvényes, azok feloldása után visszakerülünk az eredeti pályára. Érdemes ezt mérlegelni éppen most, amikor a társadalom egy része a korlátozások fenntartását, a másik része pedig azok feloldását tartaná helyesnek.

Itt jön számításba a védőoltás. Ha egy betegség ellen van hatásos és biztonságos oltás, akkor azzal védetté tehetjük az embereket úgy, hogy kiküszöböljük a valódi fertőzéssel járó kockázatokat. Ha ráadásul van elég oltóanyag, és sikerül a védőoltásokat gyorsan sok embernek beadni, akkor gyorsabban is kerülhetnek át az emberek a védett csoportba, mintha megvárnánk azt, hogy a többség átvészelje a fertőzést.

Védőoltásokkal tehát a betegségen átesés terhe nélkül és gyorsabban érhetjük el a közösségi immunitást.

A csúszka segítségével érdemes kísérletezni az átoltottsággal: kis átoltottság is lassítja a járványt, de csak kis mértékben. A nagyobb átoltottság nemcsak jobban lassítja a terjedést, hanem amint eléri a fenti közösségi immunitási küszöböt, már teljesen meg is akadályozza az önfenntartó járvány kitörését. Ilyen módon az oltással az oltatlanokat is meg tudjuk védeni – de csak akkor, ha a védettek aránya kellően nagy. A szimuláción láthatja, milyen hatalmas jelentősége van a tömeges oltásnak: ha az emberek 50 vagy 70 százaléka be van oltva, a vírusnak alig van esélye az emberek ellen.

Halálozás és terhelés

A modell az alapbeállításban egy nem halálos járvány működését mutatja, de tudjuk, hogy a koronavírus-járvány a valóságban sajnos nem ilyen. A fertőzöttek egy része meghal: 50 év alatt néhány tizedszázalékuk, 70 év körül már 1-2 százalék, 80 év fölött már több mint 5 százalék. Külön lehet ezért bekattintani és megjeleníteni az elhunytak számát.

Érdemes szem előtt tartani azt is, hogy egy koronavírushoz hasonló járvány szigorú korlátozó intézkedésekkel való kezelésének közvetett hatásai is lehetnek: akár pozitívak, például az intézkedések miatt más légúti betegség sem tud terjedni, akár negatívak, például egyéb betegségek ellátása nehezedik meg vagy lehetetlenül el.

A különböző beállítások összehasonlításakor a maximum-fertőzöttszámot érdemes nézni. Ez az érték arra az időpontra vonatkozik, amikor a járvány csúcsán a legmagasabb volt az aktív fertőzöttek száma. A járványügyi intézkedések célja épp az, hogy ezt az értéket próbálják csökkenteni a járványgörbe laposításával, mert ez az érték jelzi az egészségügy csúcsterhelését.

Haladóknak: megnézhetjük a gyorsabban terjedő változat hatását is

Erre a linkre kattintva elérheti a modell haladó verzióját is, amelyben megváltoztathatja a szimuláció paramétereit: a gyógyulási időt, a kezdeti fertőzöttszámot, az otthon maradók arányát, a mortalitást és az animáció sebességét.

Érdemes kipróbálni, mi történik akkor, ha változtatjuk a gyógyulási időt: ha megnöveljük a fertőzőképesség időtartamát, akkor ragályosabbá tesszük a kórt. Két dolgot látunk: az egyik, hogy gyorsabban fut fel a járvány, a másik, hogy kevesebb fogékony ember fogja megúszni a fertőzést – a közösségi immunitáshoz szükséges védettségarány magasabban lesz.

A tanulság tehát, hogy a közösségi immunitás küszöbe és a fertőzőképesség arányos egymással.

A mostani koronavírus-járvány fertőzőképessége mellett 60 százalék körül van ez a küszöb. Az új variánsok egyik problémája, hogy megnövelik a ragályosságot: gyorsabban gyűlnek az esetek, és a közösségi immunitás küszöbe is magasabbra kerül.

Érdemes kipróbálni a különböző tényezők egymásra hatását is:

  • ha a betegséget ragályosabbá tesszük (például: felbukkan egy új variáns), akkor magasabb átoltottságra lesz szükség;
  • ha kevésbé ragályos (például: széles körű tesztelési és kontaktuskövetési programot indítunk), akkor lehet, hogy a kontaktuscsökkentő korlátozások idővel részben feloldhatók;
  • ha új gyógyszert találunk, ami csökkenti a halálozást, akkor jobban elengedve a járványt sem lesz annyi halálozás, viszont egyáltalán nem biztos, hogy az egészségügy terhelése csökken (ami viszont később maga is megnövelheti a halálozást!).

A szimulátoron egy sor hasonló, gyakorlati kérdés szemléletesen kipróbálható, megvizsgálható. A járványügyi szakemberek, járványmatematikai modellezők, biostatisztikusok, epidemiológusok épp ilyen információkkal igyekeznek segíteni a döntéshozatalt, természetesen ennél a szimulátornál sokkal összetettebb matematikai modellekkel.

Magyarázat:

Egészséges – A közérthetőség miatt adtuk ezt a nevet ennek a kategóriának, de a pontosabb megfogalmazás a „Fogékony” lenne. Ők azok az alanyok, akik még nem fertőződtek meg a vírussal, de ez bármikor bekövetkezhet, ha fertőzött alannyal érintkeznek. Ha bekattintjuk a „Védőoltást”, abban az esetben ez a számláló a még nem beoltott alanyok számát mutatja.

Fertőzött – Azok az élő alanyok, akik már megfertőzöttek, de még nem gyógyultak meg, azaz képesek másokat megfertőzni. A gyógyulási idő alatt a fertőzöttek minden esetben megfertőzik az egészségeseket, amikor ütköznek velük. A statisztikában őket aktív fertőzötteknek szoktuk hívni. Fontos hogy ez a szimuláció nem tesz különbséget a megfertőződés és a megbetegedés között. A valóságban nem minden fertőzött betegszik meg. A valóságban a kettő nem ugyanaz, mert a fertőzöttek egy része enyhe tüneteket mutat, vagy egyáltalán nem mutat semmilyen tünetet, viszont ők is képesek másokat megfertőzni. Őket csak teszttel lehet azonosítani, így az, hogy hány regisztrált esetünk lesz a valóságban, a tesztelési aktivitástól is függ.

Gyógyult: Aki megfertőződött és kigyógyult a betegségből, az védetté válik az ugyanazon kórokozóval történő újabb fertőzés ellen (természetes immunitás). Ha ez az alany a modellben később egy újabb fertőzöttel találkozik, már nem kapja el újra a fertőzést.

Oltott – A „Védőoltással” opció bekapcsolásakor jelenik meg az „Oltott” kategória a labdák között. Hasonló színnel jelöltük őket, mint a „Gyógyultakat”, mert a beoltott emberek hozzájuk hasonlóan immunisak, védettek lesznek a vírus ellen (mesterséges immunitás). A valóságban a védőoltás nem biztos, hogy ugyanolyan fokú védelmet biztosít, mint a fertőzés kiállása, illetve a természetes immunitáshoz hasonlóan ez is gyengülhet időben (és még csak az sem biztos, hogy ugyanolyan gyorsan). A modellben a gyógyultaknál és az oltottaknál is 100 százalékos védettség alakul ki, amely később sem csökken. A valóságban ez sajnos nem így van egyik esetben sem.

Maximum-fertőzöttszám – Ahogy a szövegben is olvasható, ez az érték megmutatja a fertőzést csúcsát: arra az időpontra („napra”) vonatkozik, amikor a legmagasabb volt az aktív fertőzöttek száma. A járványkezelés célja leginkább ennek a számnak a csökkentése. Ilyenkor beszélünk a járványgörbe ellaposításáról, mert ez az az érték, amelyik az egészségügy csúcsterhelését is jelenti.

A Telex csak tőled függ. Legyél a rendszeres támogatónk!
Támogatom!
A Telex csak tőled függ. Legyél a rendszeres támogatónk!
Támogatom!