Studija ALLFED u časopisu Risk Analysis koristi novi prostorno-mrežni SIR model zasnovan na globalnim putničkim podacima i rizicima porekla (nastajuće bolesti i curenja iz BSL-3+/BSL-4 laboratorija). Rezultati pokazuju da su Indija, SAD i Kina najugroženije do 30. dana pandemije, dok se kod nastajućih bolesti fokus pomera sa afričkih izvora na velike ekonomije između 10. i 30. dana. Zaključak: međunarodna povezanost i ciljane pripreme ključni su za smanjenje globalnih posledica.
Priprema Za Sledeću Pandemiju: Zašto Su Indija, SAD I Kina Najkritičnije U Prvih 30 Dana
Preparing to conduct disinfection.Getty Images
Priprema za dezinfekciju i druge mere zaštite postala je ključna u globalnoj borbi protiv pandemija. Istorija nas podseća na razorne posledice: Kuga (1346–1353) odnela je procenjenih 75–200 miliona života, dok je Španska groznica (1918–1920) ubila između 25 i 50 miliona ljudi, a po nekim procenama i do 100 miliona. Najnoviji primer, COVID-19, prema podacima Svetske zdravstvene organizacije ima preko 7,1 milion potvrđenih smrti, dok se ukupan broj žrtava, uključujući indirektne i neprijavljene slučajeve, procenjuje na skoro 15 miliona.
Zašto smo bolje prošli kod COVID-19
Razlozi zbog kojih su poslednje pandemije imale manje katastrofalne posledice u poređenju sa istorijskim kolapsima su jasni: razvoj vakcina, napredna bolnička nega, globalna komunikacija u realnom vremenu i mogućnost brze, distribuirane proizvodnje lične zaštitne opreme (uključujući i primere 3D štampe). Ipak, postoji veliki prostor za poboljšanje — naročito u identifikaciji gde treba prioritetizovati pripreme.
Šta pokazuje nagrađena studija ALLFED
Studija Alliance To Feed The Earth In Disasters (ALLFED), objavljena u časopisu Risk Analysis i nagrađena kao "Best Paper", kvantifikuje gde je priprema za sledeću pandemiju najkritičnija. Autori su razvili prostorno-mrežni SIR model (susceptible-infected-removed) na nivou država, koji koristi globalne podatke o putničkim mrežama i relativne mere rizika potencijalnih izvorišta — uključujući prirodno nastajuće infekcije i curenja iz laboratorija visokog stepena bezbednosti (BSL-3+ i BSL-4).
Ključni nalazi modela
Model procenjuje očekivani broj infekcija tokom prvih 30 dana i pokazuje sledeće obrazce:
USA, China and India flag together on wall.getty
Do dana 30, zemlje koje su najviše pogođene u oba scenarija (nastajuće bolesti i curenja iz laboratorija) su Indija, Sjedinjene Države i Kina.
U scenariju nastajućih bolesti, izvor očekivanih infekcija na početku (do oko 10. dana) često potiče iz afričkih zemalja sa visokim potencijalom za pojavu novih patogena, ali se do 30. dana najveći uticaj seli na velike, gustinom naseljene i visoko povezane ekonomije — SAD, Indiju i Kinu.
U scenariju curenja iz laboratorija, SAD i Indija imaju visok rani potencijal za širenje zbog veličine, broja visokospecijalizovanih laboratorija i međunarodnih veza.
Implikacije za politiku i pripravnost
Glavni zaključak je da velike i bogate zemlje, zbog svoje uloge u globalnim putničkim mrežama i koncentraciji visokosigurnosnih laboratorija, imaju disproporcionalan uticaj na početne faze pandemije. To znači da ulaganja u bezbednost laboratorija, brzu detekciju, poboljšanu epidemiološku nadležnost, sposobnost brzog razvoja i distribucije vakcina, kao i međunarodna saradnja moraju biti prioritet.
U praktičnom smislu, preporuke uključuju: jačanje biosigurnosnih standarda i inspekcija laboratorija, unapređenje globalnog nadzora i razmene podataka, fokusirane investicije u zemlje sa velikim međunarodnim vezama i transparentnost u radu istraživačkih centara.
Zaključak
Svi smo globalno povezani i ranjivost jedne ili više velikih zemalja brzo se reflektuje širom sveta. Cilj je smanjiti verovatnoću velikih događaja i ublažiti njihove posledice kroz ciljane mere, međunarodnu saradnju i kontinuiranu pripremu.
Izvor: adaptirano iz analize ALLFED objavljene u časopisu Risk Analysis (Best Paper).
Pomozite nam da budemo bolji.
