https://ria.ru/20201005/koronavirus-1578199503.html
Ученые назвали условия для появления коллективного иммунитета к COVID-19
Ученые назвали условия для появления коллективного иммунитета к COVID-19 - РИА Новости, 05.10.2020
Ученые назвали условия для появления коллективного иммунитета к COVID-19
Специалисты Объединенного института высоких температур (ОИВТ) РАН разработали новую модель распространения COVID-19, в соответствии с которой для выработки... РИА Новости, 05.10.2020
2020-10-05T03:14
2020-10-05T03:14
2020-10-05T09:03
распространение коронавируса
общество
москва
российская академия наук
россия
коронавирус covid-19
коронавирус в россии
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/09/19/1577789298_0:0:3062:1723_1920x0_80_0_0_1a7d1e680e5bc8225efb1ee80d05af5b.jpg
МОСКВА, 5 окт — РИА Новости. Специалисты Объединенного института высоких температур (ОИВТ) РАН разработали новую модель распространения COVID-19, в соответствии с которой для выработки коллективного иммунитета достаточно от трех до десяти процентов заболевших, а не 60-70, как считалось до этого."Новая модель позволяет учесть характерные особенности протекания инфекции при заражении вирусом SARS-CoV-2, а также выявить влияние применяемых карантинных мер", — рассказали РИА Новости в пресс-службе института.Там отметили, что модель ОИВТ больше соответствует статистическим данным, чем две основные, применяющиеся для описания распространения вируса сейчас, — SIS- и SIR-модель. Эти модели строятся на основе дифференциальных уравнений и учитывают число заболевших и выздоровевших за определенное время. SIS-модель подразумевает, что выздоровевший от COVID-19 не получает иммунитета и может сразу заболеть снова, а SIR-модель — что у переболевшего формируется длительный иммунитет.По словам главного научного сотрудника ОИВТ, профессора Сергея Тригера, ни та ни другая модель не учитывает корректно временные особенности течения COVID-19, в частности минимальное время вирусоносительства и степень заразности инфицированных при контактах."Изучив статистические данные и существующие интерпретации, мы поняли, что модель распространения вируса должна учитывать наличие минимальной длительности заболевания, а также что максимальная заразность приходится не на первый, а на последующие дни заболевания. Такая модель изначально должна быть дискретной по времени, что наилучшим образом соответствует статистическим данным", ― рассказал Тригер РИА Новости.По его словам, в новой модели учитываются четыре параметра: численность населения в популяции, количество опасных контактов одного инфицированного в день, вероятность инфицирования и длительность болезни. Динамика эпидемии зависит и от начальной доли инфицированных в популяции. Кроме того, в модель включили и карантинные меры на основе официальных статистических данных.Таким образом, выяснилось, что для формирования коллективного иммунитета не требуется, чтобы инфекцией переболели 60-70 процентов населения, а эффективность карантина зависит от множества факторов, в том числе от национальных традиций и образа жизни. Поэтому для каждой страны выбор и оптимизация карантинных мер различны."Оказалось, что возможно существенно снизить темпы прироста заболеваемости и достичь коллективного иммунитета при значительно меньшем проценте заболевших, вплоть до трех-десяти процентов от численности популяции", — рассказали в ОИВТ.Основой для этого будут правильно выбранные оптимизированные карантинные меры, которые позволят также минимизировать экономический ущерб и снизить психологическую нагрузку для населения."Эти воздействия можно сравнить с перемещением стержней в ядерном реакторе, позволяющим замедлить или ускорить процесс размножения нейтронов вплоть до полной остановки реактора. При этом жизненно необходимо не допустить перехода к взрывному режиму реакции деления. Аналогом в эпидемическом процессе является экспоненциальное нарастание во времени числа заболевших", — пояснили в ОИВТ.
https://ria.ru/20201004/koronavirus-1578191613.html
https://ria.ru/20201004/koronavirus-1578196217.html
https://ria.ru/20201004/koronavirus-1578193265.html
москва
россия
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2020
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/09/19/1577789298_0:0:2732:2048_1920x0_80_0_0_c1c476fb198a9b9a2fe62fe2378f6f6c.jpgРИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
распространение коронавируса, общество, москва, российская академия наук, россия, коронавирус covid-19, коронавирус в россии
Распространение коронавируса, Общество, Москва, Российская академия наук, Россия, Коронавирус COVID-19, Коронавирус в России
МОСКВА, 5 окт — РИА Новости. Специалисты Объединенного института высоких температур (ОИВТ) РАН разработали новую модель распространения COVID-19, в соответствии с которой для выработки коллективного иммунитета достаточно от трех до десяти процентов заболевших, а не 60-70, как считалось до этого.
"Новая модель позволяет учесть характерные особенности протекания инфекции при заражении вирусом SARS-CoV-2, а также выявить влияние применяемых карантинных мер", — рассказали РИА Новости в пресс-службе института.
Там отметили, что модель ОИВТ больше соответствует статистическим данным, чем две основные, применяющиеся для описания распространения вируса сейчас, — SIS- и SIR-модель. Эти модели строятся на основе дифференциальных уравнений и учитывают число заболевших и выздоровевших за определенное время. SIS-модель подразумевает, что выздоровевший от COVID-19 не получает иммунитета и может сразу заболеть снова, а SIR-модель — что у переболевшего формируется длительный иммунитет.
По словам главного научного сотрудника ОИВТ, профессора Сергея Тригера, ни та ни другая модель не учитывает корректно временные особенности течения COVID-19, в частности минимальное время вирусоносительства и степень заразности инфицированных при контактах.
"Изучив статистические данные и существующие интерпретации, мы поняли, что модель распространения вируса должна учитывать наличие минимальной длительности заболевания, а также что максимальная заразность приходится не на первый, а на последующие дни заболевания. Такая модель изначально должна быть дискретной по времени, что наилучшим образом соответствует статистическим данным", ― рассказал Тригер РИА Новости.
По его словам, в новой модели учитываются четыре параметра: численность населения в популяции, количество опасных контактов одного инфицированного в день, вероятность инфицирования и длительность болезни. Динамика эпидемии зависит и от начальной доли инфицированных в популяции. Кроме того, в модель включили и карантинные меры на основе официальных статистических данных.
Таким образом, выяснилось, что для формирования коллективного иммунитета не требуется, чтобы инфекцией переболели 60-70 процентов населения, а эффективность карантина зависит от множества факторов, в том числе от национальных традиций и образа жизни. Поэтому для каждой страны выбор и оптимизация карантинных мер различны.
"Оказалось, что возможно существенно снизить темпы прироста заболеваемости и достичь коллективного иммунитета при значительно меньшем проценте заболевших, вплоть до трех-десяти процентов от численности популяции", — рассказали в ОИВТ.
Основой для этого будут правильно выбранные оптимизированные карантинные меры, которые позволят также минимизировать экономический ущерб и снизить психологическую нагрузку для населения.
"Эти воздействия можно сравнить с перемещением стержней в ядерном реакторе, позволяющим замедлить или ускорить процесс размножения нейтронов вплоть до полной остановки реактора. При этом жизненно необходимо не допустить перехода к взрывному режиму реакции деления. Аналогом в эпидемическом процессе является экспоненциальное нарастание во времени числа заболевших", — пояснили в ОИВТ.