Neues epidemisches modell sagt ebola in liberia 'könnte bis juni'


Neues epidemisches modell sagt ebola in liberia 'könnte bis juni'

Ein neues Computermodell, das nicht nur Merkmale des Virus berücksichtigt und wie es überträgt, sondern auch das, was getan wird, um seine Verbreitung zu stoppen, prognostiziert, dass die Ebola-Epidemie in Liberia bis Juni enden könnte, wenn die derzeitigen hohen Krankenhausaufenthalte und -überwachung fortgesetzt werden.

Die Forscher glauben, dass ihre Ebola-Epidemie-Tool realistischere Prognosen bietet.

"Das ist eine realistische Möglichkeit, aber keine vorübergehende Schlussfolgerung", sagt John Drake, ein Ökologieprofessor an der University of Georgia (UGA), der das Projekt zur Entwicklung des Modells mit anderen Ökologen an der UGA und auch an der Pennsylvania State University leitete.

Das Team berichtet, wie sie das Modell entwickelt und lief einige Szenarien durch sie, in der Open Access Journal PLOS Biologie .

Prof. Drake sagt, dass ihr Epidemie-Modell wahrscheinlich die erste ist, die Faktoren berücksichtigt, bei denen Infektionen auftreten, wo Patienten behandelt werden, Wachstum in Krankenhausbettzahlen und die Annahme von sicheren Bestattungspraktiken.

Er und seine Kollegen hoffen, dass das Tool den öffentlichen Gesundheitsbehörden helfen wird, die Ebola-Epidemie zu bekämpfen, denn im Gegensatz zu vielen anderen Modellen bietet es realistische Prognosen.

Neues Ebola-Modell erfasst das Wichtigste und "ignoriert den Rest"

Die Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens verwenden die epidemische Modellierung, um ihnen zu helfen, Krankheitsbekämpfung zu entwickeln und umzusetzen. Mehrere Modelle der Ebola-Epidemie 2014 in Westafrika wurden veröffentlicht. Zum Beispiel im September 2014, ein CZC-Modell prognostiziert Ebola Fällen könnte eine halbe Million bis Januar überschreiten, wenn die Bemühungen um die Ausbreitung nicht dramatisch zu verbessern.

Prof. Drake sagt, dass viele der Modelle, die veröffentlicht worden sind, versuchen, Ebolas Fortpflanzungszahl zu schätzen - die Zahl der neuen Infektionen, die eine einzelne infizierte Person erzeugen kann.

Er sagt das, während dies nützlich ist - und ihr Modell macht es auch - um ein realistisches Bild zu bekommen, es ist auch notwendig, andere Dinge zu berücksichtigen, aber nicht auf den Punkt, es zu kompliziert zu machen. Er sagt, dass ihr Vorbild "in der Komplexität vorübergehen will - es fängt alle Dinge ein, die wir für wichtig halten und den Rest ignorieren."

In ihrer Arbeit beschreibt das Team, wie im Herbst 2014 - nach einer Periode großer Ungewissheit über die Ebola-Epidemie in Westafrika - fünf verschiedene Szenarien durch das Modell geführt wurden, jeweils mit einer anderen Reihe von Annahmen über die Krankenhauskapazität.

Im schlimmsten Fall - das ohne Zunahme der Krankenhausbetten - das Modell vorhergesagt, würde es bis Ende 2014 rund 130.000 Gesamtfälle von Ebola geben.

Im besten Fall Szenario - die eine 85% Krankenhausaufenthalt angenommen, oder 1.400 weitere Betten pro ca. 1.700 weitere Fälle - es gäbe rund 50.000 Gesamtfälle.

Die Autoren haben dann das Modell mit Daten gesammelt, die bis Anfang Dezember 2014 gesammelt wurden. Auf der Grundlage dieser Informationen prognostizierte das Modell, dass, wenn die 85% Krankenhausaufenthaltsrate aufrechterhalten werden kann, die Ebola-Epidemie weitgehend im Juni 2015 in Liberia enthalten sein wird.

"Was nötig ist, ist, das aktuelle Niveau der Wachsamkeit aufrechtzuerhalten und weiter so weit wie möglich voranzutreiben", fordert Prof. Drake.

Modell zeigt, wie die Bemühungen die Chance einer riesigen Ebola-Epidemie deutlich reduziert haben

Das Modell berücksichtigt wichtige Variablen wie Infektion und Behandlungseinstellung, das Ausmaß, in dem die Infektionsrate von Person zu Person variieren kann, den tatsächlichen Aufbau der Krankenhauskapazität über die Zeit und Änderungen der Bestattungspraktiken.

Das Modell nutzt die neuesten Methoden der Anwendung von Verzweigungsprozessen - eine Möglichkeit, alle möglichen epidemischen Ergebnisse im Verhältnis zu ihren Wahrscheinlichkeiten zu verfolgen.

Das Team stützte das Modell mit Daten aus früheren Ebola-Ausbrüchen - wie z. B. die Anzahl der Krankenhauspatienten und die infizierten Mitarbeiter im Gesundheitswesen -, so dass sie auch die Höhe der potenziellen Unterberichterstattung, die Ausbreitungsquoten in Krankenhäusern und außerhalb sowie die Wirksamkeit der Krankheitsbekämpfung einschätzen konnten.

Sie haben dann das Modell mit Daten von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) und dem Liberia Ministerium für Gesundheit ab Anfang Juli bis Anfang September 2014 abgestimmt. Liberia fügte hinzu, weitere Krankenhausbetten hinzuzufügen, so dass das Team diese Variable Mitte Dezember aktualisiert hat.

Durch die Verwendung von tatsächlichen Daten und nicht Schätzungen aus früheren Läufen des Modells ist die Reichweite der Zukunftsszenarien viel begrenzter und zeigt, wie die Bemühungen internationaler Gruppen und der liberianischen Behörden die Chance einer riesigen Epidemie deutlich reduziert haben.

Das Team hofft, dass das Modell über die aktuelle Ebola-Epidemie hinaus nützlich sein wird. Sie haben eine Möglichkeit, sie mit "plausiblen Parametersätzen" neu zu stimmen, so dass sie zukünftige schnelle Response-Szenarien passen kann, sagt Prof. Drake.

Die jüngste WHO-Situation berichtet, dass es in Guinea, Liberia und Sierra Leone über 20.000 bestätigte, wahrscheinliche und mutmaßliche Fälle von Ebola-Virus-Erkrankungen mit mehr als 8.000 Todesfällen gab.

Die Fallinzidenz ist in Liberia auf ein niedriges Niveau zurückgegangen, aber es ist immer noch in Guinea auf und ab, "ohne identifizierbaren Abwärtstrend", so die UN-Gesundheitsbehörde. In Sierra Leone gibt es Anzeichen dafür, dass sich die Inzidenz abgelehnt hat ", obwohl die Übertragung im Westen des Landes intensiv bleibt."

Inzwischen, Medical-Diag.com Kürzlich gelernt über ein Labor in einem Koffer, der schnell erkennen kann Ebola-Virus auf der Stelle. Die Hoffnung ist die Erfindung wird die Kontrolle über Ebola durch die Beseitigung der Verzögerungen und Hindernisse, die Gesundheitsexperten Gesicht bei der Versuch, die Krankheit weit weg von Labors zu diagnostizieren.

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