지역 폐쇄가 COVID-19에 효과적입니까?

: By Vadim Karatayev 외

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30 년 2020 월 19 일, 온타리오 주 더그 포드 (왼쪽)와 스티븐 레체 교육부 장관 (오른쪽)이 코로나 XNUMX 유행으로 인한 가을 학교 재개를위한 정부의 계획을 발표했습니다. 캐나다 언론 / Nathan Denette

COVID-19 대유행 기간 동안 전 세계의 의사 결정권자들은 카운티와 도시를 동시에 재개할지 아니면 영향을 덜받는 장소를 먼저 재 개설할지. 우리의 연구에 따르면 충분한 테스트와 조정을 통해 온타리오 지역에서 활발한 발병없이 학교와 사업체를 재개하는 것은 오랜 주 전체 폐쇄만큼 효과적 일 수 있습니다. 전체 감염을 최소화하는 동시에 폐쇄를 줄입니다.

우리가 기후 변화 협상과 수중 거대한 다시마 숲에 대한 연구에서이 프로젝트에 온 것은 많은 독자들을 놀라게 할 것입니다.

성게는 다시마 숲을 불도저로 만들 수 있습니다. (Shutterstock)

유명하게도 무성한 다시마는 성게에 의해 바위가 많은 불모지로 빠르게 풀을 뜯어 낼 수 있습니다. 동물은 입으로 척추로 덮인 공보다 조금 더 많습니다. 그러나 우리는 집단 성게 행동은 매우 중요합니다: 때로는 성게가 은신처에 가까이 머무르고 작은 불모의 땅만 유지하는 반면, 다른 때는 성게가 떼를 지어 다시마 숲을 빠르게 불도저로 몰아 내고 해안선의 넓은 목초를 덮습니다.

이에 영감을 받아 우리는 지역 활동 또는 글로벌 협상이 전 세계적으로 온실 가스 배출을 줄이는 가장 빠른 경로를 형성하는지 물었습니다. 대답은 그 사이에있는 것으로 밝혀졌습니다. 지역 기후 연합에서 집행 가능한 글로벌 합의로 전환하십시오.. 우리는 온타리오에서 봄 COVID-19 발병이 사라지기 시작했을 때 동일한 원칙이 적용된 것을 발견하고 재개에 대한 토론을 시작했습니다.

일부는 사례 수가 적은 영역이 더 빨리 열리도록 허용해야한다고 주장하는 반면, 일부는 개방 된 영역과 폐쇄 된 영역의 패치 워크로 인해 개인이 서비스에 액세스하기 위해 폐쇄 된 영역에서 개방 된 영역으로 만 이동하여 바이러스를 영역으로 확산시킬 수 있다고 주장했습니다. 더 많이 통제했습니다.

또한 여행자는 여행 및 COVID-19 사례의 핫스팟이었던 대도시에서 바이러스를 퍼뜨릴 수 있습니다. 따라서 우리는 다시마 숲과 기후 변화를 연구하는 데 사용하는 모델과 다르지 않은 수학적 모델로이 질문을 해결하기로 결정했습니다.이 모델은 모두 패치에 분포 된 인구와 관련이 있습니다.

한 문제에 대해 연구하는 연구원이 다른 명백히 연결되지 않은 영역에서 방법이나 개념의 적용을 볼 수있는 이런 종류의 우연한 통찰력은 수학적 과학에서 항상 발생합니다. 수학적 모델링은 분명히 다른 시스템에서 공통점을 발견 할 수있는 통합 프레임 워크를 제공 할 수 있기 때문에 결국 그렇게 우연이 아닙니다.

우리가 발견

우리의 연구는 과학 국립 아카데미의 절차 인구 조사 부서 간의 일일 여행을 설명하기 위해 실제 통근 패턴을 사용하고 여행 및 COVID-19 전파, 증상의 존재 및 회복 시간에서 카운티 간 차이를 모델링했습니다. 또한 인구 밀도가 더 높은 지역에서 COVID-19 전파율이 어떻게 증가하는지 추정하기 위해 각 공중 보건 부서의 일일 사례 수를 사용했습니다. 이 데이터는 온타리오주의 19 대 도시 지역에서 COVID-250가 빠르게 확산되고 제거하기 어려우며 주 전체에 비해 XNUMX % 더 널리 퍼져 있음을 보여줍니다.

COVID-19 유병률은 도심에 집중되어 있으며 인구 밀도가 낮은 지역에서는 불균형 적으로 낮습니다. 저자 제공

그러나 인구가 적은 많은 카운티에서 학교와 직장이 문을 닫으면 발병이 덜 격렬하고 더 빨리 가라 앉는다는 사실을 발견했습니다. 지역 사례가 급증하기 시작하면 필요에 따라 폐쇄함으로써, 우리 모델의 지방 자치 단체는 전염병과 여행자가 수입 한 사례를 파악하고 있습니다. 심지어 우리가 전년도에 비해 여행 비율을 두 배로 늘린 경우에도 마찬가지입니다.

따라서, 지역 전략은 또한 지속적으로 활발한 발병이있는 지역 (주로 전염병 확산 률이 더 높은 인구가 많은 카운티)의 폐쇄를 연장 할 수있는 유연성을 제공합니다.

신속하게 행동하고 지역적으로 행동하며 전 세계적으로 조정

그러나 이러한 로컬 접근 방식이 작동하려면 충분한 테스트 용량과 빠른 테스트 처리 시간이 필요합니다. 또한 100,000 명당 발견 된 사례가 임계 임계 값을 초과하는 즉시 학교와 작업장을 폐쇄하여 단호하게 행동하면 폐쇄의 총 일수가 줄어 듭니다. 이 두 가지는 전염병 초기 (XNUMX 월 -XNUMX 월) 캐나다에서 달성하기 어려웠습니다. 따라서 주 전체의 폐쇄는 당시 최선의 접근 방식이었습니다..

이러한 결과는 개별 카운티가 혼자서 할 수 있음을 의미하지는 않습니다. 미국에서는 가난한 연방 조정 일부 주에서는 매우 늦은 폐쇄 또는 조기 재개로 이어져 전국적으로 COVID-19 사례의 원인이되었습니다.

따라서 온타리오 내에서 우리 모델은 테스트 및 폐쇄 / 재개 기준 기준이 주에서 조정될 때 카운티 별 폐쇄가 가장 유리하다는 것을 보여줍니다. 그렇지 않으면 조기에 케이스를 개봉 한 카운티의 여행자가 열린 공간으로 케이스를 퍼뜨려 다시 폐쇄해야합니다.

재 폐쇄는 어떻습니까?

COVID-19 사례가 꾸준히 증가하고 있습니다 학교가 재개되고 기온이 떨어지면서 사람들이 실내에서 더 많은 시간을 보내 게되면서 추세는 기하 급수적으로 가속화 될 것입니다.

현재 단계에 대한 우리의 모델 예측은 조정 및 빠른 테스트에 대한 우리의 조항에 따라 카운티 및 도시의 지역 재 폐쇄가 주 전체 폐쇄보다 더 잘 작동 할 것임을 보여줍니다. 가을과 겨울에 접어 들면서 더 큰 테스트 능력, 즉각적인 조치 및 유연한 카운티 별 접근 방식은 COVID-19 감염을 최소화하면서 전염병의 경제적 사회적 영향을 줄이는 열쇠가 될 것입니다.

저자에 관하여

Vadim Karatayev, Guelph 대학교 환경 과학부 박사후 연구원, University of Guelph; 응용 수학 교수 인 Chris Bauch는 워털루 대학교, Madhur Anand 교수 겸 이사, 글로벌 생태 변화 및 지속 가능성 연구소, University of Guelph

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