I ricercatori della Kingston University di Londra hanno utilizzato un modello matematico noto come teoria dei giochi per esplorare come si sarebbe potuto mitigare la sfida di garantire livelli sufficienti di dispositivi di protezione individuale (DPI) vitali per gli operatori sanitari durante il picco della pandemia di COVID-19.

La necessità di proteggere il personale in prima linea e i lavoratori chiave dal coronavirus ha creato una domanda straordinaria di DPI in tutto il mondo all'inizio del 2020, con conseguente aumento dei prezzi in quanto i paesi hanno gareggiato l'uno contro l'altro per assicurarsi enormi ordini di maschere chirurgiche, occhiali, schermi facciali, camici e guanti. A novembre, un rapporto del National Audit Office ha rivelato che il governo del Regno Unito ha speso quasi 12,5 miliardi di sterline per 32 miliardi di pezzi di DPI tra febbraio e luglio 2020, rispetto all'acquisto di 1,3 miliardi di articoli acquistati a un costo di soli 28,9 milioni di sterline nello stesso periodo a anno prima.

In un nuovo studio pubblicato su rivista scientifica ad accesso aperto PLOS UNO , i ricercatori della Kingston University e della Hamad Bin Khalifa University in Qatar hanno utilizzato la teoria dei giochi, lo studio matematico di come individui o gruppi interagiscono e prendono decisioni, per modellare l'impatto sul risparmio che avrebbe potuto avere il precedente stoccaggio e una maggiore capacità di stoccaggio, così come il modo in cui il modello potrebbe essere applicato per prendere decisioni sui futuri preparativi per la pandemia.

Il gruppo, guidato dal Dr. Luluwah Al-Fagih della Kingston University che lavora con il collega Facoltà di Scienze, Il collega di ingegneria e informatica, il professor Jean-Christophe Nebel, ha utilizzato un approccio di teoria dei giochi "centralizzato/decentrato" inizialmente sviluppato dall'ex Ph.D. della Kingston University. studente Dr. Matthias Pilz, un coautore sulla carta. Il loro scopo era vedere se potesse essere applicato per aiutare i servizi sanitari a gestire efficacemente la fornitura di DPI durante il periodo di punta di una pandemia, lavorando al fianco di Ph.D. studente Khaled Abedrabboh dell'Università Hamad Bin Khalifa.

"La teoria dei giochi viene utilizzata in una vasta gamma di settori:dall'energia all'economia e alla sicurezza informatica, ma questo lavoro dimostra davvero il suo potenziale per l'uso nella gestione delle forniture mediche, "Dottor Al-Fagih, che attualmente ha sede presso il College of Science and Engineering dell'Università Hamad Bin Khalifa, disse. "Sappiamo che c'è stata una vera carenza di DPI durante la prima ondata di COVID-19 nel Regno Unito che ha portato a enormi problemi della catena di approvvigionamento e volevamo vedere se questo approccio potesse fornire una soluzione non solo per affrontare le carenze, ma anche una migliore gestione di magazzino in modo conveniente."

Il team ha creato un modello in cui un portale centrale ha fissato il costo dei DPI in base al prezzo di mercato e agli ordini evasi presentati dai Trust del servizio sanitario nazionale (NHS) del Regno Unito su base regionale, che erano motivati ​​a ottimizzare i programmi e le capacità di archiviazione per ridurre al minimo i costi. Il consumo di DPI durante la prima ondata della pandemia è stato stimato utilizzando i dati del NHS disponibili pubblicamente sui letti ospedalieri occupati nelle sette regioni del NHS in Inghilterra.

Nello studio, i ricercatori hanno simulato una varietà di scenari basati su cinque diverse date di inizio per quando lo stoccaggio avrebbe potuto essere avviato tra gennaio e marzo. Questi includevano quando è stato confermato il primo caso COVID-19 nel Regno Unito, quando l'Unione europea ha proposto al Regno Unito un programma di acquisti all'ingrosso e quando il COVID-19 è stato dichiarato una pandemia globale, con vari incrementi di capacità di stoccaggio fino a 20 volte superiori al livello base stimato.

I risultati hanno mostrato che una combinazione di stoccaggio anticipato e un forte aumento della capacità di stoccaggio avrebbe comportato significativi risparmi sui costi, with the model delivering a saving of 38 percent had stockpiling begun on February 7—the date the World Health Organisation warned of PPE shortages—and had storage capacity been increased tenfold. Però, if storage capacity at regional NHS trusts was not increased, early stockpiling only had a negligible impact on cost. Across each of the simulated dates for beginning stockpiling, the team found that increasing PPE storage capacity by a factor of 15 would be required to considerably lower peak demand and effectively minimize the pressure on the NHS.

"We had expected the data to show us how early stockpiling alleviates some of the pressures, but a particularly interesting finding was the importance of the role storage capacity can play in enabling Trusts to manage their demand in a way that really helps reduce the national cost of sourcing protective equipment, " Dr. Al-Fagih said. "It may be that investing in temporary storage facilities when storage space is limited at regional NHS sites could prove cost-effective during the course of a pandemic peak."

As well as exploring how cost-savings could have been made earlier in the pandemic, the team also looked at how the model could be used to plan for the peak of future waves of the pandemic to prevent the same issues arising again.

This included modelling of several scenarios around a second wave peak, ranging from October 2020 to February 2021, which demonstrated how the model could be used to save costs should a third wave once again put pressure on PPE supply, Professor Nebel said.

"Our model offers a way to provide an optimal system of ordering additional supply that could massively reduce costs by managing demand through a cooperative approach, " he said. "While we haven't seen reports of PPE shortages in the UK so far during the second wave, should a third wave result in stocks becoming stretched, we believe this game theory approach could be applied to manage supplies and keep costs down.

"This could potentially result in cost savings of between 25 and 45 percent if a third peak could be delayed and enough storage capacity made available."