Новое исследование, опубликованное междисциплинарной группой исследователей, в том числе несколькими сотрудниками Университета Флориды, предполагает, что модели прогнозирования, используемые лицами, принимающими решения, в попытках контролировать распространение COVID-19, были неполными.

Статья «Метапопуляции, инфляционный эффект и последствия для общественного здравоохранения» была опубликована в журнале The American Naturalist .

Исследование, проведенное под руководством доктора философии Роберта Д. Холта и заведующего кафедрой экологических исследований в Университете Флориды Артура Р. Маршалла-младшего, проливает свет на то, как концепция метапопуляций может влиять на динамику всего: от экосистем до распространения инфекционных заболеваний.

Исследователи предполагают, что изменчивость среди сообществ, связанных движением, не была достаточно тщательно изучена в первые дни пандемии COVID-19, и поэтому модели прогнозирования привели к предвзятым результатам. Учитывая все факторы, влияющие на распространение вируса, изменчивость, которую изучали исследователи, усугубила скорость распространения.

В то время как пандемия COVID-19 распространялась по городам и общинам с разной скоростью, ответные меры были столь же разными. Например, несмотря на относительно низкий общий уровень инфицирования к октябрю 2020 года, в штате Нью-Йорк наблюдались всплески госпитализаций в Южном округе, долине реки Гудзон и городе Нью-Йорке.

Тогда губернатор Эндрю Куомо описал ответ на это как «COVID whack-a-mole», поскольку ограничения были локализованы, а усилия по контролю осуществлялись поблочно. Такие стратегии «whack-a-mole» создают и поддерживают изменчивость в пространстве и времени, что, в принципе, позволяет COVID распространяться быстрее, чем если бы ответы были единообразными в пространстве. Поскольку люди путешествовали, эти ограничения, вероятно, были менее эффективными в ограничении распространения вируса.

Метапопуляции — группы географически разделенных популяций, связанных перемещением особей из одной популяции в другую — обычно используются для сравнения и прогнозирования тенденций при обсуждении эволюции, экологии и биологии. Но когда дело доходит до их использования в распространении болезней, авторы исследования объясняют, что изменчивость во времени и пространстве внутри метапопуляции может иметь неблагоприятные последствия для результата.

Климат, социальная активность и колебания скорости перемещения внутри метапопуляций и между ними могут влиять на их устойчивость и масштабы эпидемий.

«Из-за сложности экологических систем могут возникнуть сюрпризы. У вас может быть система популяций, которая колеблется во времени и по-другому в пространстве», — сказал Холт. Включение этих сложностей может быть трудным, но общие уроки могут возникнуть.

«Даже если в среднем каждая популяция имеет отрицательный локальный темп роста, что предполагает вымирание, из-за взаимодействия движения и изменчивости вся метапопуляция может сохраниться».

Профессор географии Флоридского университета Грегори Гласс, доктор философии, еще один автор исследования, сказал: «Люди, которые построили прогностические модели и предоставили эту информацию лицам, принимающим решения, особенно в ситуации пандемии, не учли сложность, которую привносит в расчеты перемещение между местными группами населения ».

Исследование объясняет влияние локальных событий, таких как катастрофы или вспышки болезней, на выживание метапопуляции. Однако при измерении в нескольких локальных популяциях эффекты локального события могут быть уменьшены при распространении на более крупную метапопуляцию.

Например, во время пандемии COVID-19 различные ответные меры политики в разных регионах, такие как карантин, ограничения на поездки и различные меры общественного здравоохранения, в конечном итоге повлияли на распространение вируса.

Вместо того, чтобы предотвращать распространение болезни между регионами, некоторые из этих политик могли непреднамеренно усилить его. Когда люди перемещались из регионов с высоким уровнем заражения в регионы с низким уровнем заражения, они переносили вирус с собой, что приводило к более неоднородному и рассеянному распространению инфекции. По мнению исследователей, этот непреднамеренный эффект можно было предвидеть, лучше понимая метапопуляции.

«Эта статья — попытка указать на то, как люди думали о вещах с точки зрения распространения пандемий», — сказал Гласс. «Они не осознавали качественного различия, которое метапопуляции привносили в модели, которые они использовали все это время».

Исследование призывает к необходимости более масштабной перспективы. Текущие модели во многом сосредоточены на локальных популяциях и часто не в состоянии уловить тонкости того, как метапопуляции связаны друг с другом, и как изменения окружающей среды могут влиять на них. Чтобы понять, что может произойти локально, нужно подумать о том, что происходит в соседних местах.