Uvod
Namen teh simulacij je pokazati, kako lahko vplivajo na skupen potek širjenja epidemije različne skupine v populaciji, kjer se epidemija začne širiti ob različnih časih.
Uporabljen model za simulacijo
Uporabljen je oddelčni model SEIR.
Z modelom SEIR lahko simuliramo krivulje okuženih, bolnišničnih obravnav, obravnav na EIT in kumulativnega števila smrti.
Primer razvoja dinamike neke nalezljive bolezni, modelirane s takim modelom, je prikazan v nadaljevanju.
Parametri modela so nastavljeni arbitrarno in so naslednji: R0 = 3.0, čas inkubacije = 5 dni, čas kuženja = 3 dni, število ljudi v populaciji = 100.000, delež bolnišničnih obravnav od okuženih = 20%, delež ICU obravnav od bolnišničnih = 30%, delež smrti od ICU = 30%, povprečni čas zdravljenja v bolnišnici = 12 dni, povprečni čas zdravljenja na ICU je 14 dni.
Simulacije
Izvedeni sta dve simulaciji: 1. simulacija ima 10 skupin v populaciji, 2. simulacija ima 100 skupin v populaciji. Pri obeh simulacijah so vsi parametri enaki, spreminja se delež ljudi v skupinah in čas začetka širjenja bolezni po skupini.
Potek epidemije v 10 skupinah populacije
Simulacija
V tej simulaciji je populacija razdeljena na 10 skupin, različnih velikosti od 5% do 50% (skupaj je vedno celotna populacija), ki so naključno določene. Časi začetka so za vsako skupino tudi naključno določeni od 0 do 60 dni po začetku epidemije.
Krivulje okuženih
Ocenjeni efektivni R
Na zgornjem grafu sta prikazana poteka efektivnega reprodukcijskega števila v primeru homogenega (rdeča krivulja) in heterogenega širjenja (oranžna krivulja). Tu je bilo osnovno reprodukcijsko število v obeh primerih \(R_0 = 3.0\). Lahko vidimo, da je v primeru homogenega širjenja efektivni R okoli 3.0, potem pa, ko se število dovzetnih ustrezno zmanjša, začne padati in pade pod 1.0. V primeru heterogenega širjenja se efektivni R na začetku postopoma povečuje, nikoli ne doseže vrednosti \(R_0\) in počasneje upada, predvsem pa kar nekaj časa ostaja okoli 1.0. Ko zmanjka števila dovzetnih v vseh skupinah vrednost R pade pod 1.0 in se približa vrednostim R v primeru homogenega primera.
Krivulje hospitalizacij
Krivulje EIT
Potek epidemije v 100 skupinah populacije
Simulacija
V tej simulaciji je populacija razdeljena na 100 skupin, različnih velikosti od 5% do 50% (skupaj je vedno celotna populacija), ki so naključno določene. Časi začetka so za vsako skupino tudi naključno določeni od 0 do 60 dni po začetku epidemije.
Krivulje okuženih
Ocenjeni efektivni R
Na zgornjem grafu sta prikazana poteka efektivnega reprodukcijskega števila v primeru homogenega (rdeča krivulja) in heterogenega širjenja (oranžna krivulja). Tu je bilo osnovno reprodukcijsko število v obeh primerih \(R_0 = 3.0\). Lahko vidimo, da je v primeru homogenega širjenja efektivni R okoli 3.0, potem pa, ko se število dovzetnih ustrezno zmanjša, začne padati in pade pod 1.0. V primeru heterogenega širjenja se efektivni R na začetku postopoma povečuje, nikoli ne doseže vrednosti \(R_0\) in počasneje upada, predvsem pa kar nekaj časa ostaja okoli 1.0. Ko zmanjka števila dovzetnih v vseh skupinah vrednost R pade pod 1.0 in se približa vrednostim R v primeru homogenega primera.
Krivulje hospitalizacij
Krivulje EIT
