Un model inovator analizează impactul factorilor sociali asupra epidemiei bolilor infecțioase
Gripa se răspândește în barăci sau în închisori aglomerate. Ebola se dezvoltă atunci când numărul de paturi de spital pe cap de locuitor scade sub nivelurile obișnuite din țările dezvoltate. Discriminarea de la patul pacientului duce la moartea unor pacienți și la supraviețuirea altora.
Pentru decenii întregi, cercetătorii au documentat riguros modul în care inegalitatea socială influențează răspândirea bolilor. În paralel, au apărut modele matematice pentru prognozarea epidemiilor și evaluarea diferitelor intervenții în domeniul sănătății publice. Rareori cele două domenii ale epidemiologiei au colaborat.
Acum, un studiu leagă cele două domenii de cercetare. O lucrare publicată în Biology Letters introduce o metrică utilizată în cele mai cunoscute modele de transmitere a bolilor, cuantificând gradul în care determinanții sociali ai sănătății – factori de mediu precum vecinătatea, accesul la îngrijiri medicale sau statutul economic – cauzează focare.
Modelarea realizată cu noua metrică arată că, chiar și atunci când riscul general de transmitere al unei populații este scăzut, o epidemie poate să apară din cauza răspândirii bolii într-un grup dezavantajat.
„Studiul ajută la consolidarea ideii că suntem cu toții împreună în această situație. Cele mai înțelepte practici în domeniul sănătății publice sunt cele care ajută pe toată lumea să prevină răspândirea infecției”, afirmă Brandon Ogbunu, autor senior al lucrării și profesor asociat de ecologie și biologie evolutivă la Universitatea Yale. „Această cercetare ne imploră să distribuim resursele în controlul bolilor infecțioase în mod echitabil în întreaga populație, deoarece asta se dovedește a beneficia pe toată lumea.”
Ogbunu și colaboratorii săi, cu expertiză în epidemiologie, statistică și știința datelor, au dezvoltat metricul „influenței cauzale structurale” pentru a cuantifica modul în care factorii sociali, cum ar fi condițiile de trai aglomerate, accesul limitat la vaccinuri și barierele financiare, influențează direct modul în care se răspândesc bolile și dacă intervențiile comunitare vor funcționa în realitate.
În loc să integreze metricul lor în rețele neuronale AI, cercetătorii au ales să folosească modele matematice populare precum SIR (Susceptibili-Infectați-Eliminați), astfel încât rezultatele să fie mai ușor de citit și interpretat de către oameni. Adăugarea de complexitate acestor modele simple este esențială: ignorarea inegalității sociale ar putea duce la erori grave în gestionarea urgențelor de sănătate.
„Multe persoane consideră cercetarea interdisciplinară ca fiind o știință superficială sau de mare amploare. Aici, arătăm că diferite tipuri de gânditori pot colabora pentru a aduce o contribuție intelectuală profundă care nu ar fi fost posibilă altfel, având un mare potențial de generalizare. Acest cadru ar putea ajuta la unificarea modelării amenințărilor la sănătatea publică dincolo de epidemii, cum ar fi bolile cronice, poluarea sau schimbările climatice”, spune Sam Scarpino, profesor extern la SFI, om de știință în domeniul sănătății publice și coautor al lucrării.
Noua metrică poate deja să asiste factorii de decizie în evaluarea compromisurilor și să ajute susținătorii să demonstreze că alocarea unor resurse mai mari pentru sănătatea publică în comunitățile lor beneficiază întreaga populație.
„Considerăm că determinanții sociali ar trebui să fie centrali în discuțiile despre cum apar epidemii și ce le amplifică”, afirmă Ogbunu. „Studiul nostru oferă o formulă ușor de calculat pentru acest lucru, folosind nu mai mult decât tipurile de date pe care le-am colectat deja pentru a dezvolta modele epidemiologice clasice.”
