Vplyv nízkej miery chrípky na chrípkové infekcie v budúcej sezóne

Úvod:

Zásahy na obmedzenie šírenia COVID-19 počas chrípkovej sezóny 2020 – 2021 v podstate odstránili chrípku počas tejto sezóny. Vzhľadom na klesajúce titre protilátok v priebehu času sa budúca reziduálna populačná imunita proti chrípke zníži. Dôsledok pre následnú chrípkovú sezónu 2021-2022 nie je známy.

Metódy:

Model chrípky založený na agentoch implementovaný v simulačnej platforme Framework for Reconstructing Epidemiological Dynamics sa použil na odhadnutie prípadov a hospitalizácií počas 2 po sebe nasledujúcich sezón chrípky. Vplyv zníženej reziduálnej imunity v dôsledku ochranných opatrení v prvej sezóne sa odhadol na rôznych úrovniach podobnosti (skrížená imunita) medzi chrípkovými kmeňmi v priebehu sezón.

Chrípka je bežné infekčné ochorenie. Medzi jeho hlavné príznaky patrí horúčka, kašeľ, nádcha a únava atď., V závažných prípadoch dokonca smrť. Tvárou v tvár tomuto ochoreniu sa všeobecne verí, že najúčinnejším spôsobom, ako mu predchádzať, je zlepšenie imunity.

Aký je teda vzťah medzi chrípkou a imunitou? Imunita sa vzťahuje na schopnosť ľudského tela odolávať invázii chorôb, vrátane prirodzenej imunity a získanej imunity. V každodennom živote si môžeme zlepšiť imunitu mnohými spôsobmi, čím sa zníži riziko nakazenia sa chorobami. Napríklad pravidelný pohyb, dobrý spánok a stravovacie návyky a pravidelné očkovanie.

Vírus chrípky spôsobí imunitnú odpoveď tela a imunitný systém uskutoční protilátkovú odpoveď na vírus chrípky, čím vírus zlikviduje. Aj keď je imunitný systém každého iný, výskum ukazuje, že dobré zdravotné návyky spolu s určitými živinami môžu pomôcť posilniť váš imunitný systém. Napríklad vitamín C a vitamín D sú veľmi dôležité pre posilnenie imunity človeka a imunitu je možné zlepšiť konzumáciou stravy bohatej na tieto živiny.

Okrem toho je udržanie dobrého postoja tiež jedným z dôležitých faktorov na zlepšenie imunity. Ľudia, ktorí majú veselú náladu, častejšie odolávajú chorobám. Preto aktívne čeliť ťažkostiam a tlakom v živote a udržiavať si dobrý postoj môže tiež pomôcť zlepšiť imunitu.

Stručne povedané, medzi chrípkou a imunitou existuje úzky vzťah. Dobré zdravotné návyky, pravidelné očkovanie, príjem živín bohatých na vitamín C a vitamín D a udržiavanie dobrého postoja, to všetko môže pomôcť zlepšiť imunitu organizmu, aby mohol lepšie predchádzať chrípke a odolávať jej. Žime spolu zdravý a aktívny život a udržujme si dostatočný spánok a správny pohyb, aby sme mali silnejší imunitný systém! Z tohto hľadiska musíme zlepšiť imunitu. Cistanche dokáže výrazne zlepšiť imunitu. Mäsový popol obsahuje rôzne biologicky aktívne zložky, ako sú polysacharidy, dve huby a Huangli atď. Tieto zložky môžu stimulovať imunitný systém. Rôzne typy buniek, zvyšujú ich imunitnú aktivitu.

Kliknite na zdravotné prínosy cistanche

Výsledky:

Keď bola krížová imunita medzi kmeňmi z prvej a druhej sezóny nízka, znížená prvá sezóna mala obmedzený vplyv na prípady druhej sezóny. Vysoká úroveň krížovej imunity mala za následok väčší vplyv na druhú sezónu. Tento vplyv bol modifikovaný prenosnosťou kmeňov v 2 sezónach. Model odhadol možné zvýšenie o 13,52 percent − 46,95 percent v prípadoch v porovnaní s tým v normálnej sezóne, keď kmene majú rovnakú prenosnosť a 40 percent −50 percent krížovú imunitu v sezóne po veľmi nízkej.

Závery:

Vzhľadom na ľahkú chrípkovú sezónu 2020-2021 sa prípady môžu v rokoch 2021-2022 zvýšiť až o 50 percent, aj keď nárast by mohol byť oveľa menší, v závislosti od krížovej imunity z minulej infekcie a prenosnosti kmeňov. Zvýšené pokrytie vakcínou alebo pokračujúce zásahy na zníženie prenosu by mohli znížiť túto hlavnú sezónu. Malé deti môžu mať vyššie riziko v rokoch 2021 – 2022 v dôsledku obmedzeného vystavenia infekcii v predchádzajúcom roku.

ÚVOD

Koronavírusová choroba 2019 (COVID-19) bola vyhlásená za pandémiu WHO 11. marca 2020. Začiatkom roka 2020 boli v USA identifikované prípady, čo viedlo k rozsiahlym zásahom na zníženie šírenia vírusu vrátane zatvárania škôl. a opatrenia na zníženie sociálnych interakcií. Tieto zásahy ovplyvnili nielen prenos COVID{5}}, ale aj prenos iných chorôb, ktoré sa šíria rovnakými mechanizmami. Výrazne znížená aktivita chrípky bola zdokumentovaná na mnohých miestach po inštitúcii intervencií COVID-19.1–5 Počas chrípkovej sezóny 2020–2021 Centrá pre kontrolu a prevenciu chorôb (CDC) v USA zaznamenali nízku aktivitu chrípky. .6

Predpokladá sa, že očkovanie z predchádzajúceho roka poskytuje malú ochranu pred chrípkou v nasledujúcom roku7, ale zdá sa, že prirodzená infekcia poskytuje merateľnú imunitu na niekoľko sezón, najmä ak sú cirkulujúce kmene blízko antigénnej zhody.8 Obmedzený počet prípadov chrípky v USA 2020-2021 vyvolalo obavy z možnosti vyššieho zaťaženia chrípkovým ochorením v sezóne 2021-2022 v dôsledku zníženej imunity z prírodnej infekcie z predchádzajúceho roka. Deti vo veku<2 years may be at increased risk after a season with limited influenza because they likely have never been exposed to natural infection and therefore have immunity only from vaccination.

Modelovanie sa používa na infekčné choroby od 20. rokov 20. storočia a je dobre zavedenou technikou na analýzu a predpovedanie epidémií chrípky.9 V minulosti sa kompartmentové modely vo veľkej miere aplikovali na odhad hodnôt reprodukčného počtu v minulých epidémiách a pandémiách a na odhad možného vplyvu. intervencií, ak sa aplikujú na minulé a hypotetické budúce epidémie.10−15 Modelovanie infekčných chorôb na základe agentov a jednotlivcov sa stalo bežnejším, keď boli k dispozícii vysokovýkonné počítače.16−20 Tento typ modelu si vyžaduje viac výpočtových zdrojov, ale umožňuje nastavenie individuálnych parametrov a zahŕňa náhodnosť tak, aby sa vytvoril rozsah výsledkov. Modelovanie založené na agentoch sa môže použiť na vykonanie veľmi podrobného skúmania možných scenárov chorôb, napríklad účinkov zmien v prenosnosti kmeňa alebo vplyvu očkovania.

Simulačná platforma Framework for Reconstructing Epidemiologic Dynamics (FRED) 21 je platforma na modelovanie na báze agentov, ktorá bola vyvinutá v reakcii na pandémiu chrípky v roku 2009 a používa sa na modelovanie chrípky, ako aj iných infekčných a neinfekčných stavov.22−25 Modely FRED používať syntetické populácie založené na sčítaní, ktorých agenti majú realistickú demografiu, umiestnenie a vzorce a miery interakcie, čo umožňuje zacielenie parametrov podľa týchto faktorov. Model chrípky FRED bol predtým obmedzený na simuláciu jednej sezóny. Táto štúdia rozširuje model pandémie tak, aby zahŕňal imunitu z predchádzajúcej infekcie a očkovania a umožnil modelovanie viacerých po sebe nasledujúcich sezón chrípky. Predstavuje teda nové rozšírenie možností modelovania v tejto oblasti a poskytuje východiskový bod pre komplexnejšie simulácie.

Na preskúmanie vplyvu obmedzenej aktivity chrípky na chrípkovú záťaž v nasledujúcom roku sa FRED použil na modelovanie 2-sezónnych chrípkových scenárov na základe rôznych predpokladov o vplyve prirodzenej infekcie na imunitu v druhom roku a rôzneho stupňa antigénneho príbuznosť cirkulujúcich kmeňov prvého a druhého ročníka. Simulácie odhadli vplyv zvýšenej zaočkovanosti, pokračujúcich intervencií na zníženie prenosu respiračných ochorení a špecifický vplyv na najmladšiu vekovú skupinu populácie.

METÓDY

Simulačná platforma FRED bola podrobne opísaná skôr.21 Podrobnosti o simuláciách a modeloch použitých v tejto štúdii, ako aj o použitých parametroch, možno nájsť v prílohe (dostupná online). Časová os je znázornená na obrázku 1. FRED používa parameter prenosnosti na vyjadrenie infekčnej schopnosti prenosného stavu. Parameter priepustnosti prispieva k produkcii R0 alebo Re v simulácii. Vyšší parameter prenosnosti spôsobí väčšie prepuknutie, ak sa nezmenia žiadne iné parametre v modeli. Simulácie boli spustené s nízkou hodnotou parametra priepustnosti (0.6, R0 »1.31, 95 percent CI=0.79, 1.83) a vysokou hodnotou parametra priepustnosti ({{13 }},8, R0 »1,75, 95 percent CI=1,13, 2,37). Výsledky základného modelu sú zahrnuté v prílohe Tabuľka 1 (dostupná online).

Populácia

Simulácie boli vykonané na populácii reprezentujúcej Allegheny County, stredne veľký kraj na juhozápade Pensylvánie s približne 1,2 miliónmi obyvateľov. Zahŕňa mestské aj prímestské oblasti a je dostatočne veľká na zachytenie šírenia chrípky medzi obyvateľstvom. Simulácie sa uskutočnili so 100 opakovaniami na zachytenie stochastického správania.

Agenti boli imunizovaní podľa vekovej skupiny podľa údajov CDC s použitím nasledujúcich mier: vek 0,5–17 rokov, pravdepodobnosť=0,638; vek 18 −49 rokov, pravdepodobnosť=0.384; vek 50–64 rokov, pravdepodobnosť=0.506; vek Je väčšia alebo rovná 65 rokom, pravdepodobnosť=0.698.26 V tomto modeli očkovanie znižuje náchylnosť na chrípku o 40 percent (účinnosť očkovania v štúdiách CDC sa pohybuje medzi 10 percentami a 60 percentami) (tabuľka 2 v prílohe, dostupná online ).27,28 Kmeňovo špecifické očkovanie sa vyskytuje v októbri simulačného roku a imunita po očkovaní klesá o 7 percent za mesiac.29

Imunita voči predchádzajúcej infekcii bola rozdelená podľa vekovej skupiny v populácii pomocou miery napadnutia odhadovanej CDC na roky 2019–2020 (tabuľka v prílohe 2, dostupná online).30

Na skúmanie vplyvu na prípady chrípky v druhej sezóne sa použili znížené interakcie látok na úrovni populácie. Použila sa zjednodušená metóda redukcie kontaktov izoláciou časti činidiel v simulácii. Kalibrácia s rôznymi rýchlosťami izolácie určila percento populácie, ktorú je potrebné izolovať, aby sa predišlo prípadom prvej sezóny chrípky. Výsledky kalibrácie sú v časti 7 prílohy (dostupné online). Použitím tejto metódy sa dosiahne účel eliminácie epidémie chrípky v prvej sezóne. Metóda nebola špecificky zameraná na vplyv konkrétnej intervencie sociálneho dištancovania a nezaoberá sa nuansami rôznych intervencií (napr. maskovanie, práca z domu), čo nie je pre túto štúdiu potrebné. Izolácia 40 percent populácie postačovala na zníženie prvej epidémie chrípky na úrovne podobné tým, ktoré boli identifikované v chrípkovej sezóne 2020-2021 (časť 7 prílohy, dostupná online, Výsledky validácie modelu). V 2-ročných simuláciách s použitím modelu zníženej interakcie sa redukcie aplikovali iba v prvej sezóne. Ďalšie simulácie využívali 40 percentné zníženie v prvej sezóne a nižšie úrovne izolácie (10 percent a 20 percent) v druhej sezóne.

Na odhadnutie vplyvu zvýšeného očkovania sa 1-ročné simulácie s predchádzajúcou imunitou uskutočnili s očkovaním podľa vekovej skupiny, ako uvádza CDC, as 10-percentným a 20-percentným nárastom. Úrovne očkovania proti chrípke, ako ich uvádza CDC od roku 2010 do roku 2020, sa príbehmi zvýšili v rozmedzí 10 až 20 percent.

Na orientáciu výsledkov na konkrétne scenáre podtypu/línií v modelovanej prvej a druhej chrípkovej sezóne sa na základe diskusií odhadla úroveň zníženia citlivosti na infekciu podtypom/líniou chrípky spôsobenej infekciou rovnakým alebo odlišným podtypom/líniou. s odborníkmi na virológiu, chrípku a očkovanie (tabuľka 1). V literatúre bola identifikovaná podpora pre názor expertov.32,33 Tieto odhady predstavujú rozsahy možnej krížovej imunity voči kmeňom.

IRB University of Pittsburgh zistila, že táto štúdia nebola výskumom na ľuďoch. Išlo teda o vyňatý návrh štúdie.

VÝSLEDKY

Výsledky validácie modelu sú zahrnuté v prílohe, časť 7 (dostupná online). V 2-kmeňovom, 2-sezónnom modeli bežné prípady z prvej sezóny zabránili prípadom druhej sezóny chrípky a hospitalizácii vo všetkých 4 scenároch prenosnosti. Nízka prvá sezóna by spôsobila nárast prípadov v druhej sezóne, ktorý by sa rovnal zníženiam spôsobeným normálnou prvou sezónou. Vplyv sa líšil podľa prenosnosti kmeňov prvého a druhého roku a podľa podobnosti (skrížená imunita) medzi týmito kmeňmi (obrázok 2 a príloha Tabuľka 4, dostupné online). Po vymiznutí môžu mať veľmi podobné kmene približne 50 až 60 percent krížovej imunity (tabuľka 1). Pri použití 50-percentnej skríženej imunity, ak oba kmene sezóny mali nižšiu prenosnosť, rozdiel medzi prípadmi v druhej sezóne po normálnej prvej sezóne a nízkou prvou sezónou bol 26,29 percent (29,99 percent hospitalizácií) (obrázok 2A).

Kmeň s nižšou prenosnosťou v prvej sezóne mal menší vplyv na prípady v druhej sezóne, keď kmeň v druhej sezóne bol prenosnejší (rozdiel 3,83 percent prípadov a 4,31 percent hospitalizácií) (obrázok 2B). Keď kmeň z prvej sezóny mal väčšiu prenosnosť ako kmeň z druhej sezóny, v prípadoch bol rozdiel 97,72 percent (96,98 percent hospitalizácií) (obrázok 2C). Keď boli kmene z prvej aj z druhej sezóny prenosnejšie, rozdiel medzi prípadmi v druhej sezóne bol 49,47 percent pre prípady (56,81 percent hospitalizácií) (obrázok 2D). Vyššie prenosné kmene v prvej sezóne spôsobujú vyšší počet prípadov, čo viac prispieva k imunite druhej sezóny. Keď je táto imunita odstránená, dochádza k väčšiemu nárastu v druhej sezóne. V scenároch nízkej prenosnosti je Re približne 1 v modeli s predchádzajúcou imunitou a očkovaním; preto väčší vplyv zásahu nie je neočakávaný.

Keď sa interakcie s agentmi znížili v druhej sezóne, ako aj v prvej sezóne (40 percentné zníženie v prvej sezóne), prípady sa znížili v druhej sezóne. Zníženie interakcií o 20 percent v druhej sezóne viedlo k 98,6 percentnému zníženiu prípadov (95 percent CI=98.5, 98,7) pre scenár s nízkou priepustnosťou a 85,3 percentnému zníženiu (95 percent CI{{12} }.8, 85.8) pre scenár s vysokou priepustnosťou. Zníženie interakcií o 10 percent malo za následok 68,6 percentné zníženie prípadov (95 percent CI=67.7, 69,4) pre scenár s nízkou priepustnosťou a 32,1 percentné zníženie (95 percent CI=30.4 , 33,9) pre scenár s vysokou priepustnosťou.

Zvýšenie zaočkovanosti nad mieru hlásenú CDC o 10 percent a 20 percent znížilo počet prípadov a hospitalizácií v jednosezónnej simulácii. Zvýšená zaočkovanosť mala väčší vplyv na simulácie s nižším kmeňom prenosnosti (10-percentný nárast zaočkovanosti spôsobil 31,5-percentný pokles prípadov a 32,9-percentný pokles hospitalizácií; 20-percentný nárast zaočkovanosti spôsobil 45,5-percentný pokles prípadov a 47,4-percentný pokles hospitalizácií). Pri simuláciách s prenosnejším kmeňom mala zvýšená zaočkovanosť za následok miernejší efekt (10-percentný nárast zaočkovanosti spôsobil 2,3-percentný pokles prípadov a 3,3-percentný pokles hospitalizácií, 20-percentný nárast zaočkovanosti spôsobil 5,0-percentný pokles prípadov a 8,5-percentný pokles hospitalizácií). V scenári nízkej prenosnosti môže mať zvýšená miera zaočkovanosti väčší vplyv, pretože úrovne zaočkovanosti znižujú počet reprodukcie v tomto modeli približne na 1 (Re=0.93, 95 percent CI=0.57, 1.30 v modeli zahŕňajúcom predchádzajúcu imunitu a vakcináciu s mierami hlásenými CDC). Relatívne nízka účinnosť očkovania v tomto modeli (40 percent) môže znížiť vplyv očkovania v scenári vysokej prenosnosti. Jednoročné simulácie zahŕňajú predchádzajúcu imunitu, ako je opísané v časti Metódy a dodatok (dostupné online).

Veková skupina {{0}}}-4 roky tvorila 5,2 percenta simulovanej populácie a predstavovala približne 6 percent prípadov v simulácii (5,8 percenta –6,2 percenta prípadov). Zvýšenie zaočkovanosti o 10 percent znížilo prípady v tejto vekovej skupine o 31,7 percenta v scenári nižšej prenosnosti, ale iba o 1,7 percenta v scenári vyššej prenosnosti (obrázok 3). Nárast zaočkovanosti o 20 percent mal za následok o 45,7 percenta menej prípadov pre kmeň s nižšou prenosnosťou, ale iba o 4,1 percenta menej prípadov pre prenosnejší kmeň. Počet hospitalizácií sa znížil o podobné sumy (pre scenár nízkej prenosnosti pokles o 33,7 percenta s 10-percentným zvýšením príjmu a 49,0 percenta s 20-percentným nárastom; v prípade scenára vysokej prenosnosti pokles o 3,1 percenta s 10-percentným zvýšením príjmu a 5,4-percentný pokles s zvýšenie o 20 percent). Low Re môže zvýšiť účinky očkovania v scenároch nízkej prenosnosti.

Aplikovaním výsledkov modelu špecificky na podtypy/línie chrípky by sa najväčšie vplyvy očakávali v obdobiach, v ktorých súčasný prevládajúci kmeň úzko súvisel s kmeňom z predchádzajúceho roka a krížová imunita je vo všeobecnosti vysoká medzi kmeňmi v nasledujúcich rokoch. V nasledujúcich rokoch možno očakávať 40- až 50-percentné zníženie citlivosti pre podobné kmene v prípadoch, keď kmene zdieľajú podtyp/líniu. Dá sa očakávať, že prenosnosť kmeňom bude podobná vo veľmi podobných kmeňoch. Model odhadoval nárast o 13,52 percenta -46,95 percenta v prípadoch a 15,43 percenta -56,81 percenta v hospitalizáciách u kmeňov s rovnakou prenosnosťou a 40 percent -50 percent skríženej imunity (tabuľka 4 v prílohe, dostupná online). V populácii použitej na simuláciu (Allegheny County, PA, syntetická populácia 1 218 695) tieto hodnoty zodpovedajú nárastu o 8 225 (95 percent CI=2, 241, 14 209) až ​​139 205 (95 percent CI{29}} 836, 179 575) prípadov a 31 (95 percent CI=10, 53) až 369 (95 percent CI=610, 982) hospitalizácií počas chrípkovej sezóny. Počty prípadov zahŕňajú asymptomatické prípady, ktoré tvoria 25 percent tých, ktoré sa vyskytujú v modeli.

DISKUSIA

Modelovanie založené na činiteľoch sa použilo na predpovedanie vplyvu ľahkej chrípkovej sezóny na mieru infekcie v nasledujúcej sezóne. Výsledky naznačujú, že ľahká prvá sezóna (napríklad 2020-2021) by mohla viesť k veľkej, kompenzačnej druhej sezóne (napríklad k tomu, čo sa môže vyskytnúť v rokoch 2021-2022). Toto zvýšenie by mohlo byť také veľké ako zdvojnásobenie prípadov. Zvýšené pokrytie vakcínou by mohlo znížiť, ale nie odstrániť túto predpovedanú ťažkú ​​sezónu. Väčší vplyv by mohlo mať pokračovanie intervencií na obmedzenie infekčných kontaktov v populácii.

Imunita proti chrípke je komplexná. Kmene sú veľmi variabilné, pričom antigény genetického driftu prispievajú k vzniku nových variantov, ktoré unikajú imunite a umožňujú každoročné sezónne prepuknutia s veľmi rozdielnym počtom prípadov napriek populačnej imunite a očkovaniu.34 Zmena podtypu prevládajúceho cirkulujúceho kmeňa nie je konzistentne spojená s nárastom miery infekcie.35

V sezóne 2020–2021 na severnej pologuli chýbalo obvyklé sezónne prepuknutie, pravdepodobne z dôvodu zásahov COVID-19 na zníženie prenosu. Tento výsledok bol prínosom, pretože systémy zdravotnej starostlivosti už boli napäté pandémiou COVID-19, existujú však obavy, že nedostatok reziduálnej imunity v dôsledku infekcie v rokoch 2020–2021 spôsobí v rokoch 2021–2022 závažnejšiu chrípkovú sezónu. Očkovanie je účinným nástrojom na prevenciu chrípky, ale miera zaočkovanosti zvyčajne nie je optimálna a očkovanie neposkytuje úplnú imunitu voči infekcii.

Model chrípky založený na činiteľoch sa použil na pomoc pri pochopení vplyvu veľmi nízkej chrípkovej sezóny na nasledujúcu sezónu. Zníženie interakcií u časti populácie bolo dostatočné na to, aby v podstate eliminovalo chrípku. Normálne úrovne interakcie v druhej sezóne spôsobili nárast prípadov v druhej sezóne nad rámec toho, čo sa predpovedalo pomocou rovnakého modelu bez zníženia interakcií v prvom roku.

Model zohľadňuje situácie, v ktorých vysoko príbuzné a menej príbuzné kmene cirkulujú v po sebe nasledujúcich sezónach. S nízkou úrovňou skríženej imunity, podobne ako pri prepnutí podtypu chrípky A, má nízka prvá sezóna obmedzený vplyv na prípady druhej sezóny. Ak existuje dobrá antigénna zhoda medzi sezónami (vysoká úroveň krížovej imunity), model predpovedá veľký vplyv infekcií prvej sezóny na prípady v druhej sezóne.

Zvýšená zaočkovanosť by mohla pomôcť kompenzovať zníženú imunitu obyvateľstva v dôsledku nedostatku chrípky v rokoch 2020–2021. To by mohlo byť obzvlášť dôležité pre malé deti, ktoré môžu byť obzvlášť ohrozené v rokoch 2021 – 2022. V rokoch 2020 – 2021 malo chrípku len veľmi málo veľmi malých detí, takže v podstate všetka imunita v tejto vekovej skupine by pochádzala z očkovania, ktoré pomerne rýchlo ubúda.

Niekoľko faktorov naznačuje, že aj keď sa počet prípadov môže zvýšiť po veľmi nízkej prvej sezóne, záťaž chorobami nedosiahne pandemickú úroveň. Najrozšírenejší podtyp chrípky často prechádza z jednej sezóny do druhej – napríklad H1N1 prevládal v sezóne 2013–2014, zatiaľ čo H3N2 prevládal v 2 predchádzajúcich sezónach – a tieto zmeny podtypu chrípky nie vždy spôsobujú zvýšenú intenzitu.36 Imunita v dôsledku Predpokladá sa, že infekcia pretrváva 3–7 rokov, takže možno očakávať, že zostane značná imunita z predchádzajúcich sezón.8 Imunita voči infekcii v ranom štádiu života poskytuje určitú úroveň celoživotnej imunity voči príbuzným kmeňom, prípadne vrátane určitej imunity. na konzervované epitopy,37 a to by mohlo pomôcť pri obmedzení miery prípadov chrípky v rokoch 2021–2022.

Modely sú zjednodušené reprezentácie reality, a preto nemôžu byť nikdy dokonalé. Ich zámerom je jednoducho poskytnúť užitočné a použiteľné informácie. Platnosť modelu je čiastočne určená tým, ako presne jeho dizajn odráža realitu a ako presne sa odhadujú parametre, ktoré používa. Chrípkový model FRED bol navrhnutý na simuláciu pandemickej chrípky a bol použitý v predchádzajúcich štúdiách na modelovanie chrípkových zásahov, takže platnosť modelu bola hodnotená v minulosti.21 −23 Model teraz zahŕňa predchádzajúcu imunitu v prvej sezóne a zvyškovú imunitu od prvej - sezónna infekcia v druhej sezóne a môže byť rozšírená o ľubovoľný počet sezón.

Obmedzenia

Na odhad parametrov boli použité spoľahlivé a vhodné zdroje; tieto odhady však majú svoje obmedzenia. Predchádzajúca imunita je založená na odhade chorobnej záťaže modelovanej podľa CDC29, ktorá môže byť ovplyvnená výkyvmi v hláseniach chorôb v dôsledku rôznych faktorov. Účinnosť očkovania sa odhaduje z údajov z dohľadu a môže byť nadhodnotená alebo podhodnotená. Parametre oslabenia prirodzenej aj vakcinačnej imunity vychádzajú z literatúry a odborných posudkov. Skríženú imunitu medzi kmeňmi chrípky je najnáročnejšie kvantifikovať, keď sa kmene líšia iba antigénnym driftom, čo je hlavný zdroj neistoty. Model používa rozsah hodnôt na zohľadnenie tejto neistoty. Neistota parametrov môže spôsobiť, že výsledky modelu budú vyššie alebo nižšie, než aké by sa vyskytli v skutočnosti.

Prenos v tomto modeli je spôsobený interakciou agens, konkrétne geografickou blízkosťou infekčných a citlivých agens, simulujúcich respiračný prenos. Nie sú zahrnuté fomity alebo iné nerespiračné spôsoby prenosu. Miery interakcie medzi látkami závisia od veku a boli kalibrované tak, aby zodpovedali údajom zo štúdií o chrípke.21

Tento súbor simulácií bol navrhnutý tak, aby riešil špecifický problém týkajúci sa možného vplyvu straty imunity v dôsledku nízkej chrípkovej sezóny v nasledujúcej sezóne. Predpokladá, že druhá sezóna sa bude správať ako bežná chrípková sezóna bez ďalších zásahov. Uskutočnili sa dodatočné simulácie na posúdenie vplyvu možných pokračujúcich zásahov a zmien v správaní vyvolaných pandémiou na prenos. Sezónu 2021-2022 môžu ovplyvniť aj iné okolnosti. Nízke hladiny cirkulujúcej chrípky na celom svete a na južnej pologuli môžu obmedziť sezónne zavlečenie chrípky do USA, a tým obmedziť sezónu. Nízka úroveň cirkulácie chrípky od marca 2020 môže medzičasom obmedziť vývoj chrípky; cirkulácia chrípky vo zvieracích hostiteľoch však tiež poskytuje potenciál pre vývoj a zavedenie nových kmeňov. Tieto dodatočné scenáre neboli špeciálne modelované. Výsledky modelu je potrebné interpretovať v kontexte návrhu modelu, neistoty parametrov modelu a obmedzení modelovania vo všeobecnosti.

ZÁVERY

Vzhľadom na ľahkú chrípkovú sezónu 2020-2021 môže sezóna 2021-2022 zaznamenať zvýšenie počtu prípadov až o 50 percent v závislosti od krížovej imunity z minulej infekcie a prenosnosti kmeňov. Zvýšené pokrytie vakcínou, ako aj pokračujúce zásahy a správanie, ktoré znižujú interakcie medzi populáciou, by mohli túto hlavnú sezónu obmedziť. Očkovanie u veľmi mladých ľudí môže byť obzvlášť dôležité v rokoch 2021-2022 vzhľadom na nedostatočnú imunitu voči predchádzajúcim infekciám v tejto vekovej skupine.

POĎAKOVANIE

Autori by chceli poďakovať Donaldovi S. Burkeovi, MD, za ich cenné príspevky k rozvoju tohto projektu. Autori by tiež chceli poďakovať Johnovi V. Williamsovi, MD, a Lee H. Harrisonovi, MD za cennú diskusiu a pripomienky.

Sponzor štúdie nemal žiadnu úlohu v dizajne štúdie; zber, analýza alebo interpretácia údajov; písanie správy; alebo rozhodnutie o predložení správy na zverejnenie.

Túto prácu podporilo Centrum pre kontrolu a prevenciu chorôb U01-IP001141-01. IRB University of Pittsburgh zistila, že táto štúdia nebola výskumom na ľuďoch, a preto ide o vyňatý dizajn štúdie.

Verzia tejto štúdie bola zverejnená na predtlačovom serveri MedRxiv.

RKZ a JMR financujú výskumný grant od Sanofi Pasteur na nesúvisiacu tému vakcín. Žiadne iné finančné zverejnenia neboli vykázané.

VYHLÁSENIE KREDITNÉHO AUTORA

Mary G. Krauland: Konceptualizácia; Spracovanie údajov; Formálna analýza; Vyšetrovanie; metodológia; zdroje; Softvér; Validácia; vizualizácia; Písanie - pôvodný návrh; Písanie - recenzia a úprava. David D. Galloway: Spracovanie údajov; Vyšetrovanie; metodológia; zdroje; Softvér; Písanie - recenzia a úprava. Jonathan M. Raviotta: Spracovanie údajov; Vyšetrovanie; Validácia; Písanie - recenzia a úprava. Richard K. Zimmerman: Konceptualizácia; Spracovanie údajov; Formálna analýza; Vyšetrovanie; metodológia; Validácia; Písanie - recenzia a úprava. Mark S. Roberts: Konceptualizácia; Formálna analýza; Získavanie finančných prostriedkov; Vyšetrovanie; metodológia; Správa projektov; zdroje; Dohľad; Validácia; Písanie - recenzia a úprava.

LITERATÚRA

1. Adlhoch C, Mook P, Lamb F, a kol. Veľmi málo chrípky v európskom regióne WHO počas sezóny 2020/21, týždne 40 2020 až 8 2021. Euro Surveill. 2021;26(11):2100221.

2. Haapanen M, Renko M, Artama M, Kuitunen I. Vplyv blokovania a opätovného otvorenia škôl a škôlok na epidemiológiu SARS-CoV-2 a iných respiračných infekcií u detí – celoštátny register štúdium vo Fínsku. ECklinická medicína. 2021;34:100807. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2021.100807.

3. Lee L, Butt K, Buckrell S, Nwosu A, Sevenhuysen C, Bancej C. Národná správa o chrípke v polovici sezóny, 2020-2021. Can Commun Dis Rep. 2021;47(1):1–4. https://doi.org/10.14745/ccdr.v47i01a01.

4. Olsen SJ, Azziz-Baumgartner E, Budd AP, a kol. Znížená aktivita chrípky počas pandémie COVID{2}} – Spojené štáty, Austrália, Čile a Južná Afrika, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(37):1305–1309.

5. Partridge E, McCleery E, Cheema R, a kol. Hodnotenie aktivity sezónneho respiračného vírusu pred a po celoštátnom nariadení COVID{1}} v severnej Kalifornii. JAMA Netw Open. 2021;4(1):e2035281.

6. 2020-2021 Súhrn chrípkovej sezóny. Centrá pre kontrolu a prevenciu chorôb. https://www.cdc.gov/flu/season/faq-flu-season-2020- 2021. ho. Aktualizované 25. októbra 2021. Prístupné 3. januára 2022.

7. Ferdinands JM, Fry AM, Reynolds S, a kol. Vnútrosezónne slabnutie ochrany vakcínou proti chrípke: dôkazy zo siete USA pre účinnosť vakcín proti chrípke, 2011-12 až 2014-15. Clin Infect Dis. 2017;64(5):544–550.

8. Ranjeva S, Subramanian R, Fang VJ, et al. Vekovo špecifické rozdiely v dynamike ochrannej imunity proti chrípke. Nat Commun. 2019;10(1):1660.

9. Kermack WO, McKendrick AG. Príspevky k matematickej teórii epidémií−I. 1927. Bull Math Biol. 1991;53(1−2):33–55.

10. Bootsma MC, Ferguson NM. Vplyv opatrení v oblasti verejného zdravia na pandémiu chrípky v roku 1918 v mestách USA. Proc Natl Acad Sci US A.. 2007;104(18):7588–7593.

11. Chowell G, Ammon CE, Hengartner NW, Hyman JM. Dynamika prenosu veľkej pandémie chrípky v roku 1918 v Ženeve vo Švajčiarsku: hodnotenie účinkov hypotetických zásahov. J Theor Biol. 2006;241(2):193–204.

12. Chowell G, Miller MA, Viboud C. Sezónna chrípka v Spojených štátoch, Francúzsku a Austrálii: prenos a vyhliadky na kontrolu. Epidemiol Infect. 2008;136(6):852–864.

13. Dushoff J, Plotkin JB, Levin SA, Earn DJ. Dynamická rezonancia môže zodpovedať za sezónnosť epidémií chrípky. Proc Natl Acad Sci USA. 2004;101(48):16915–16916.

14. Ferguson NM, Cummings DA, Fraser C, Cajka JC, Cooley PC, Burke DS. Stratégie na zmiernenie pandémie chrípky. Príroda. 2006;442 (7101):448–452.

15. Mills CE, Robins JM, Lipsitch M. Prenosnosť pandemickej chrípky z roku 1918. Príroda. 2004;432(7019):904–906. https://doi.org/10.1038/ nature03063.

For more information:1950477648nn@gmail.com