Quest'estate, quando bar, ristoranti e negozi iniziarono a riaprire negli Stati Uniti, le persone sono uscite nonostante la continua minaccia di COVID-19.

Di conseguenza, molte aree, compresa la regione di St. Louis, visto un aumento dei casi a luglio.

Utilizzando modelli matematici, nuova ricerca interdisciplinare dal laboratorio di Arye Nehorai, l'Eugene &Martha Lohman Professor of Electrical Engineering presso il Preston M. Green Department of Electrical &Systems Engineering presso la Washington University di St. Louis, determina la migliore linea d'azione quando si tratta di percorrere il confine tra la stabilità economica e i migliori risultati possibili per la salute.

Il gruppo, che comprende anche David Schwartzman, un dottorato di ricerca in economia aziendale candidato alla Olin Business School, e Uri Goldsztejn, un dottorato di ricerca candidato in ingegneria biomedica presso la McKelvey School of Engineering, ha pubblicato i risultati il ​​22 dicembre in PLOS UNO .

Il modello indica che degli scenari che considerano, le comunità potrebbero massimizzare la produttività economica e ridurre al minimo la trasmissione delle malattie se, fino a quando un vaccino non fosse prontamente disponibile, gli anziani sono rimasti per lo più a casa mentre i più giovani sono tornati gradualmente al mondo del lavoro.

"Abbiamo sviluppato un modello predittivo per COVID-19 che considera, per la prima volta, il suo effetto interconnesso sui risultati sia economici che sanitari per le diverse politiche di quarantena, "Ha detto Nehorai. "Puoi avere una politica di quarantena ottimale che riduca al minimo l'effetto sia sulla salute che sull'economia".

L'opera era una versione ampliata di un Suscettibile, Esposto, infettivo, Modello recuperato (SEIR), uno strumento matematico comunemente usato per prevedere la diffusione delle infezioni. Questo modello dinamico consente di spostare le persone tra gruppi noti come compartimenti, e che ogni compartimento influenzi a sua volta l'altro.

Nella loro forma più elementare, questi modelli dividono la popolazione in quattro compartimenti:coloro che sono suscettibili, esposto, infettivo e guarito. In un'innovazione a questo modello tradizionale, La squadra di Nehorai includeva anche persone infette ma asintomatiche, tenendo conto della comprensione più aggiornata di come la trasmissione possa funzionare in modo diverso tra loro e di come i loro comportamenti potrebbero differire dalle persone con sintomi. Questo si è rivelato molto influente nei risultati del modello.

Le persone sono state quindi divise in diversi "sottocompartimenti, " ad esempio l'età (gli anziani sono quelli di età superiore ai 60 anni), o per produttività. Questa era una misura della capacità di una persona di lavorare da casa in caso di misure di quarantena. Per fare questo, guardavano ai titoli universitari come a chi poteva continuare a lavorare durante un periodo di quarantena.

Poi si sono messi al lavoro, sviluppando equazioni che modellassero i modi in cui le persone si spostavano da un compartimento all'altro. Il movimento era influenzato dalla politica così come dalle decisioni prese da un individuo.

"Per esempio, "Goldsztejn ha detto, "se l'economia sta diminuendo, c'è più incentivo a lasciare la quarantena, " che potrebbero apparire nel modello come persone che si spostano dal compartimento isolato al compartimento suscettibile. D'altra parte, il passaggio da infettivo a guarito si è basato meno sulle azioni di una persona e può essere determinato meglio dai tassi di guarigione o di mortalità. Inoltre, i ricercatori hanno modellato il tasso di mortalità come decrescente nel tempo, grazie alle conoscenze mediche su come trattare il COVID-19 che migliora nel tempo.

Il team ha esaminato tre scenari, secondo Schwartzman. In tutti e tre gli scenari, la tempistica indicata era di 76 settimane, momento in cui si presumeva che sarebbe stato disponibile un vaccino e gli anziani rimasero per lo più in quarantena fino ad allora.

• Se le misure di isolamento rigorose fossero mantenute in tutto.
• Se, dopo che la curva è stata appiattita, c'è stato un rapido allentamento delle misure di isolamento da parte dei più giovani al normale movimento.
• Se, dopo che la curva è stata appiattita, le misure di isolamento sono state lentamente revocate per i più giovani.

"Il terzo scenario è il caso che è stato il migliore in termini di danni economici ed esiti sanitari, " ha detto. "Perché nello scenario di rapido rilassamento, c'era un'altra diffusione della malattia e le restrizioni sarebbero state ripristinate".

Nello specifico, hanno trovato nel primo scenario, ce ne sono 235, 724 morti e l'economia si contrae del 34%.

Nel secondo scenario, dove c'è stato un rapido allentamento delle misure di isolamento, si verifica un secondo focolaio per un totale di 525, 558 morti, e l'economia si contrae del 32,2%.

Con un graduale rilassamento, come nel terzo scenario, ce ne sono 262, 917 morti, e l'economia si contrae del 29,8%.

"Volevamo mostrare che c'è un compromesso, " Nehorai ha detto. "E volevamo trovare, matematicamente, dov'è il punto debole?" Come con tante cose, il "punto debole" non era né estremo:blocco totale o comportamento come se non ci fosse alcun virus.

Un'altra scoperta chiave è stata quella che nessuno dovrebbe essere sorpreso di sentire:"La sensibilità delle persone alla contagiosità è correlata alle precauzioni che prendono, " Ha detto Nehorai. "È ancora fondamentale usare precauzioni:maschere, riduzione dei contatti, evitando la folla e lavandosi le mani."