แบบจำลองใหม่ที่ประเมินการเกิดขึ้นของ COVID-19 ที่ตรวจไม่พบ พัฒนากรอบแบบจำลองเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของการแพร่ระบาดที่ตรวจไม่พบโดยใช้จำนวนผู้ป่วยที่สงสัยและได้รับการยืนยันแล้ว และลักษณะทางระบาดวิทยาของเชื้อโรค สล็อต

ในช่วงแรกของการแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) ในสหรัฐอเมริกา (US) เมื่อจำนวนผู้ป่วยที่ได้รับการยืนยันค่อนข้างต่ำ การตัดสินใจบังคับใช้มาตรการจำกัดการเดินทางหรือมาตรการบรรเทาโรคจึงตกเป็นของรัฐบาลของรัฐและ หน่วยงานท้องถิ่น

ด้วยข้อมูลที่จำกัดเกี่ยวกับจำนวนผู้ติดเชื้อและการขาดความชัดเจนเกี่ยวกับลักษณะของไวรัส รัฐบาลท้องถิ่นจึงเผชิญกับความท้าทายในการใช้มาตรการความปลอดภัยที่อาจส่งผลเสียต่อสังคมและเศรษฐกิจ

นอกจากนี้ เนื่องจากผู้ติดเชื้อ COVID-19 จำนวนมากไม่แสดงอาการหรือมีอาการเล็กน้อย ผู้ติดเชื้อ COVID-19 ส่วนใหญ่จึงไม่ได้รับการรายงานเช่นเดียวกับการระบาดของไวรัสซิกาในปี 2559 จำเป็นต้องพิจารณาว่าจำนวนการติดเชื้อที่รายงานเป็นระยะๆ นั้นเป็นตัวแทนของกรณีภายในกลุ่มเฉพาะในประชากรหรือไม่ หรือบ่งชี้ว่าการแพร่เชื้อในชุมชนที่อาจนำไปสู่การแพร่ระบาดหรือไม่

ในการศึกษาครั้งนี้ นักวิจัยได้พิจารณาถึงปัจจัยต่างๆ เช่น ความเสี่ยงในการแพร่เชื้อ การติดเชื้อที่ไม่แสดงอาการ เหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นจากการแพร่กระจายอย่างมาก และลักษณะทางระบาดวิทยาของโรค (เฉพาะสำหรับแต่ละเขต) ในขณะที่จำลองการเกิดขึ้นสุ่มตัวอย่างกลุ่มอาการทางเดินหายใจเฉียบพลันรุนแรง โคโรนาไวรัส 2 (SARS- โควี-2).

กรอบการสร้างแบบจำลองนี้ออกแบบมาเพื่อพัฒนาการรับรู้สถานการณ์เกี่ยวกับไวรัสซิกา และถูกนำมาใช้ในช่วงเดือนแรกๆ ของการระบาดใหญ่ของโควิด-19 เพื่อช่วยปรับปรุงการรับรู้เกี่ยวกับ SARS-CoV-2 ในหมู่หน่วยงานที่มีอำนาจตัดสินใจและสาธารณชน

ประมาณการชุดแรกจากแบบจำลองนี้เผยแพร่เมื่อต้นเดือนเมษายน 2020 โดย New York Times ในฐานะแผนที่ความเสี่ยงระดับชาติ ซึ่งเชื่อว่ามีผู้ชมเกือบ 700 ล้านคน

แบบจำลองที่ไวต่อการติดเชื้อและฟื้นตัวแล้ว (SEIR) ใช้จำนวนผู้ป่วยที่รายงานเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของการระบาดในเทศมณฑลหรือภูมิภาคที่ขยายไปสู่การแพร่ระบาด โดยอิงตามสมมติฐานว่าไม่มีการแทรกแซงด้านสาธารณสุขหรือมาตรการบรรเทาโรค

การจำลองแบบสุ่มสำหรับการระบาดดำเนินไปตามสถานการณ์ต่างๆ โดยเริ่มจากกรณีการติดเชื้อที่ตรวจไม่พบ 1 ราย และดำเนินไปสู่สถานการณ์ที่มีจำนวนผู้ป่วยทั้งหมดถึง 2,000 รายหรือการระบาดลดลง

ผลลัพธ์แบบจำลองได้ประมาณโอกาสอย่างน้อย 50% ของการแพร่ระบาดตามเวลาที่มีรายงานผู้ป่วยรายแรกในเคาน์ตี

ในการวิเคราะห์ย้อนหลังซึ่งรวมถึงจำนวนการแพร่พันธุ์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละเขต การประมาณการระบุว่าเขตที่มีการยืนยัน COVID-19 หนึ่งแห่งภายในวันที่ 16 มีนาคม 2020 มีความเสี่ยงในการแพร่ระบาดเฉลี่ย 71%

นอกจากนี้ เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง การประเมินความเสี่ยงจะถูกเปรียบเทียบกับเคาน์ตีที่รายงานการเพิ่มจำนวนของผู้ป่วยระหว่างวันที่ 16 ถึง 23 มีนาคม 2020 และการประมาณการที่สร้างโดยแบบจำลองมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการเพิ่มขึ้นจริงของจำนวน กรณี

นักวิจัยรายงานว่าผลลัพธ์ของแบบจำลองของพวกเขาสอดคล้องกับสิ่งที่ทราบในปัจจุบันเกี่ยวกับการแพร่ระบาดของ SARS-CoV-2 ในสหรัฐอเมริกา

ตรวจพบ การแพร่เชื้อของ COVID-19ที่ไม่มีเอกสารจำนวนมากโดยแบบจำลองทางพฤกษศาสตร์และระบาดวิทยา จนกว่าจะมีการใช้มาตรการเว้นระยะห่างทางสังคม การล็อกดาวน์ และมาตรการอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ยาเพื่อลดการแพร่กระจายของ SARS-CoV-2

ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าหากเป้าหมายคือควบคุมการระบาดของไวรัสอย่างรวดเร็วในระยะฉุกเฉิน ควรดำเนินการด้านสาธารณสุขทันทีที่มีรายงานผู้ป่วยรายแรก เนื่องจากเมื่อมีการยืนยันผู้ป่วยรายแรก ความเสี่ยงของการแพร่ระบาดจะอยู่ที่ 50% แล้ว

แนวทางเชิงรุกในการระบาดใหญ่ของโควิด-19 ได้รับการแสดงให้เห็นเพื่อลดความจำเป็นสำหรับมาตรการที่ส่งผลเสียต่อสุขภาพทางเศรษฐกิจในระยะต่อมา

ข้อสรุปโดยรวมแล้ว ผลลัพธ์บ่งชี้ว่าแบบจำลองประสบความสำเร็จในการทำนายความเสี่ยงของการแพร่ระบาดที่อาจเกิดขึ้นของ COVID-19 ในแต่ละภูมิภาค โดยพิจารณาจากจำนวนผู้ป่วยที่รายงานในช่วงแรกและข้อมูลจำกัดเกี่ยวกับลักษณะทางระบาดวิทยาของไวรัส

การตรวจสอบความถูกต้องของการประมาณการชี้ให้เห็นว่าจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องดำเนินมาตรการบรรเทาโรคเชิงรุกในรายงานแรกของผู้ป่วยที่ได้รับการยืนยัน เพื่อป้องกันภาระทางเศรษฐกิจและสุขภาพที่ตามมาอย่างมีนัยสำคัญ