Studie zum Verbreitungsgrad von Covid-19 nach Aufhebung der Ausgangssperre.
Kurzfassung der Studie der Oxford University „Fallstudie Voraussagen...“
Einleitung
Sri Lanka war in der Lage, die COVID-19-Übertragung durch sehr strenge Maßnahmen einzudämmen, die von Anfang an umgesetzt wurden. Das Land war seit dem 20. März 2020 unter strengem Lockdown, und derzeit wird der Lockdown schrittweise gelockert. Ziel dieses Papiers ist es, ein Projektionsmodell für COVID-19-Fälle in Sri Lanka zu beschreiben, das auf verschiedene Szenarien nach der Ausgangssperre angewendet wird, wobei der Stringenzindex als Proxy für die gesamte Reaktion der Regierung verwendet wird.
Methoden
Der COVID-19-Stringenzindex (C19SI) wird veröffentlicht und in Echtzeit von einer Forschungsgruppe der Universität Oxford zu 17 ausgewählten Minderungs- und Eindämmungsmaßnahmen verschiedener Länder aktualisiert. Wir haben den Stringenzindex für Sri Lanka kartiert und validiert und anschließend das Projektionsmodell in zwei Phasen validiert. Vorhersagen für das Basisszenario, weniger strenge Szenarien, fortgeschrittene Entspannungsszenarien und Hochrisikodistrikte wurden mit 95% Konfidenzintervallen (95%CI) unter Verwendung des validierten Modells und unter Verwendung von Daten bis zum 10. Mai durchgeführt.
Ergebnisse
C19SI konnte alle Antworten der Regierung berücksichtigen. Das Modell unter Verwendung des validierten C19SI-Modells konnte die Anzahl der Fälle mit 95%iger Sicherheit für einen Zeitraum von zwei Wochen vorhersagen. Das Modell sagte ein Basisszenario von 815 (95%CI, 753-877) aktiven Fällen bis zum 17. Mai 2020 und 648 (95%CI, 599-696) Fälle für die Hochrisikodistrikte bis zum 18. Mai 2020 voraus. Das Modell sagte darüber hinaus 3.159 (95%CI, 2.928-3.391) Fälle für 75% Stringenz und 928.824 (95%CI, 861.772-995.877) Fälle für 50% Stringenz voraus. Das Vorziehen der Normalisierung um drei Wochen führte dazu, dass die Fallbelastung bis zum 30. Juni 2020 auf 4526 (95%CI, 4309-4744) Fälle anstieg.
Schlussfolgerung
Das vorgeschlagene Vorhersagemodell auf der Grundlage von C19SI bietet politischen Entscheidungsträgern eine evidenzbasierte wissenschaftliche Methode zur Identifizierung von Unterdrückungsmaßnahmen, die zum geeignetsten Zeitpunkt gelockert werden können.
Die Orignalfassung in englischer Sprache
Abstract
Introduction
Sri Lanka has been able to contain COVID-19 transmission through very stringent suppression measures implemented from the onset. The country had been under a strict lockdown since 20 March 2020, and currently the lockdown is being relaxed gradually. The objective of this paper is to describe a projection model for COVID-19 cases in Sri Lanka applied to different scenarios after lockout, utilizing the stringency index as a proxy of total government response.
Methods
COVID-19 Stringency Index (C19SI) is published and updated real time by a research group from Oxford university on 17 selected mitigation and suppression measures employed by different countries. We have mapped and validated the stringency index for Sri Lanka and subsequently validated the projection model in two phases. Predictions for the base-case scenario, less stringent scenarios, advanced relaxation scenarios, and high-risk districts were done with 95% confidence intervals (95%CI) using the validated model, utilizing data up to 10th May.
Results
C19SI was able to accommodate all of the government responses. The model using validated C19SI could predict number of cases with 95% confidence for a period of two weeks. The model predicted base-case scenario of 815 (95%CI, 753-877) active cases by 17 May 2020 and 648 (95%CI, 599-696) cases for the high-risk districts by 18 May 2020. The model further predicted 3,159 (95%CI, 2,928-3,391) cases for 75% stringency and 928,824 (95%CI, 861,772-995,877) cases for 50% stringency. Advancing normalcy by three weeks resulted in the case load increasing to 4526 (95%CI, 4309-4744) by 30 June 2020.
Conclusion
The proposed prediction model based on C19SI provides policy makers an evidence based scientific method for identifying suppression measures that can be relaxed at the most appropriate time. Key words: COVID-19, Projections, Stringency Index, SIR Model, Sri Lanka
Quelle: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.20.20103887v1
Die Studie erschien im Original in Englisch, für die Übersetzung können wir keine Garantie übernehmen.
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