Un semnal ascuns al rujeolei ar putea indica amploarea următoarei epidemii
Decenii de înregistrări ale rujeolei au relevat modul în care nașterile, transmiterea în timpul anului școlar și schimbările în susceptibilitatea populației au contribuit la modelarea epidemiilor recurente, oferind indicii noi despre semnalele care ar putea precede următoarea izbucnire.
Un studiu recent publicat în revista Scientific Reports a aplicat și evaluat un model epidemiologic mecanic discret pentru a reconstrui susceptibilitatea populației și a evalua capacitatea acestuia de a prezice magnitudinea epidemiilor recurente de rujeolă. Modelul a fost ajustat la înregistrările istorice săptămânale de supraveghere și datele demografice din Anglia și Țara Galilor, inclusiv cele cinci cele mai mari orașe engleze, în perioada pre-vaccinare (1948-1968).
Analiza a relevat că rezervele reconstruite de indivizi susceptibili la începutul fiecărui an (S0) au fost strâns corelate cu rata de atac observată (AR) în anul următor. Pentru Anglia și Țara Galilor, S0 reconstruit a arătat o relație foarte puternică cu rata de atac observată în anul următor. Aceste descoperiri sugerează că combinarea înregistrărilor de nașteri cu supravegherea bolilor ar putea sprijini prognozarea cu un an înainte a magnitudinii izbucnirilor în medii comparabile.
Rujeola este o boală acută, extrem de contagioasă, cauzată de virusul rujeolic (MeV). Cercetările anterioare au stabilit că infecțiile naturale cu MeV conferă, de obicei, imunitate pe viață, ceea ce indică faptul că menținerea unei imunități ridicate și echitabile la nivel de populație este esențială pentru controlul bolii.
Înregistrările istorice arată că, înainte de introducerea programului național de vaccinare în Regatul Unit în 1968, rujeola era o boală aproape universală a copilăriei, provocând aproximativ 135 de milioane de cazuri și peste 6 milioane de decese la nivel global în fiecare an, cu aproape toți copiii infectați până la vârsta de 15 ani.
Această eră pre-vaccinare a fost caracterizată prin epidemii neregulate, adesea bienale, cu schimbări sezoniere în contactul dintre copiii de școală și recrutarea continuă a nou-născuților susceptibili, modelând astfel tiparele de transmitere. Corelarea modelelor matematice cu datele reale de supraveghere în moduri care să capteze tiparele epidemice și să sprijine prognozările practice rămâne o provocare.
În cadrul studiului, cercetătorii au examinat transmiterea anuală a rujeolei folosind un model discret de vârstă a infecției și au evaluat dacă susceptibilitatea reconstruită ar putea prezice magnitudinea epidemiilor ulterioare. Setul de date al studiului a fost derivat din rapoartele săptămânale istorice ale cazurilor de la Oficiul Britanic de Recensământ și Statistică (OPCS). Datele demografice au inclus înregistrările nașterilor și estimările anuale ale populației pentru Anglia și Țara Galilor, precum și pentru cinci orașe majore: Londra, Birmingham, Liverpool, Manchester și Leeds.
Modelul a operat pe o bază zilnică, utilizând o distribuție a timpului de generație bazată pe literatură, cu o perioadă maximă infecțioasă de 21 de zile și termeni de calendar pentru vacanțele școlare pentru a capta schimbările în ratele de contact.
Cinci scheme de parametrizare au fost comparate. Ajustarea modelului și parcimonia au fost evaluate folosind Criteriul Informațional Akaike (AIC) și Criteriul Informațional Bayesian (BIC). Parametrizarea 3 a avut cel mai scăzut BIC în toate cele șase regiuni investigate și cel mai scăzut AIC în cinci dintre ele. Această specificare a utilizat estimări comune pentru numărul de reproducere de bază (R0), reducerea transmiterii în timpul vacanțelor (δ) și dispersia raportării (κ), permițând în același timp ca susceptibilitatea inițială a populației (S0) și infecțiile inițiale (I0) să varieze anual.
Parametrizarea 3 a arătat o concordanță puternică între ratele de atac modelate și cele observate anual în toate cele șase regiuni investigate. Sub această specificare, estimările R0 s-au situat în intervalul raportat în studii anterioare, iar susceptibilitatea inițială medie a fost de aproximativ 4% până la 5% din populație în cele șase regiuni.
S0 reconstruit a fost dedus din numărul de cazuri raportate și datele demografice, mai degrabă decât măsurat direct, lăsându-l sensibil la erorile de raportare, incertitudinea demografică și presupunerile modelului. Concordanța între susceptibilitatea ajustată și cea reconstruită a variat de asemenea în funcție de regiune, cu discrepanțe mai clare în Liverpool, Manchester și Leeds.
Un rezultat central a fost că S0 reconstruit, derivat din numărul nașterilor și notificările de cazuri, a fost strâns asociat cu rata de atac observată în anul următor. Relația a fost cea mai puternică pentru Anglia și Țara Galilor și a rămas evidentă în toate cele cinci orașe, deși intensitatea sa a variat în funcție de locație.
Modelul a estimat de asemenea diferențe regionale în variabilitatea observațiilor și a indicat că transmiterea a scăzut cu aproximativ 20% până la 33% în timpul vacanțelor școlare.
Studiul de față sugerează că reînnoirea indivizilor susceptibili prin nașteri, împreună cu schimbările sezoniere în contactele școlare, contribuie la modelarea temporizării și dimensiunii epidemiilor de rujeolă. De asemenea, indică faptul că reconstrucția anuală a susceptibilității din datele standard de sănătate publică poate acționa ca un predictor bazat pe supraveghere al magnitudinii izbucnirilor ulterioare în cadrul datelor istorice examinate.
Studiul a fost limitat de modelul său determinist, de raportarea istorică incompletă și potențial variabilă în timp, de reevaluarea anuală a susceptibilității și infecțiilor inițiale, precum și de dependența de valorile bazate pe literatură pentru unii parametrii. Modelul a avut de asemenea o structură de vârstă explicită și un amestec social detaliat, iar ajustarea sa absolută a fost mai slabă decât cea a mai multor modele existente aplicate la aceleași sau datele suprapuse.
Analiza demonstrează modul în care înregistrările istorice de supraveghere și demografie pot fi utilizate pentru a studia cum se acumulează populațiile susceptibile între izbucniri.
