研究表明:饭店,体育馆,健身房,酒店有着最高的感染COVID-19风险

研究表明:飯店,體育館,健身房,酒店有著最高的感染COVID-19風(fēng)險(xiǎn)

一億美國人手機(jī)數(shù)據(jù):室內(nèi)公共場所最危險(xiǎn)

研究人員使用三分之一的美國人的手機(jī)數(shù)據(jù),已經(jīng)確定了室內(nèi)公共場所是春季Covid-19傳播最主要的原因,他們認(rèn)為,這嚴(yán)重限制了這些場所的使用率-主要是餐館,健身房,咖啡館,酒店,和禮拜堂-可以在不采取封鎖措施的情況下控制肆虐的流行病。

斯坦福大學(xué)和西北大學(xué)的研究人員使用匿名的 電話數(shù)據(jù)繪制了從10月3日至3月10日美國最大的城市地區(qū)居民從自己的社區(qū)搬到超過500,000個(gè)不同目的地(包括餐館和禮拜場所)的動(dòng)向圖5月2日,他們隨后將數(shù)據(jù)疊加在病毒如何傳播的模型上以確定感染方式。

該研究的主要作者 周二在《自然》雜志上發(fā)表文章說:“如果考慮到餐廳,人們會(huì)呆在那里很長時(shí)間,其中很多都是人們聚集的小地方 。” “與雜貨店和百貨商店相比,那里的人口密度很高,雜貨店和百貨商店是更大的地方,遠(yuǎn)不及餐館那么擁擠。”

他們的分析還解釋了風(fēng)險(xiǎn)差異如何導(dǎo)致有色人種所承受的疾病負(fù)擔(dān)過重,這些人比高收入白人的遠(yuǎn)程工作能力差,往往去雜貨店和其他地方,而這些地方越來越小比白人社區(qū)擁擠。

約翰霍普金斯大學(xué)健康安全中心資深學(xué)者阿梅什·阿達(dá)利亞(Amesh Adalja)說:“這符合我們從一開始的想法,某些活動(dòng)比其他活動(dòng)傳播得更多。” “當(dāng)您考慮有針對性的公共衛(wèi)生干預(yù)措施時(shí),重要的是要專注于那些正在發(fā)生且不會(huì)過分直截了當(dāng)?shù)幕顒?dòng),并阻止和阻止所有不一定是傳播的主要活動(dòng)的活動(dòng)。”

科學(xué)家通過挖掘手機(jī)數(shù)據(jù),跟蹤了3月1日至5月2日定期訪問的地點(diǎn)的9千8百萬人的每小時(shí)運(yùn)動(dòng),然后將其運(yùn)動(dòng)映射到傳染病傳播模型的近533,000個(gè)位置。模擬的傳輸速率可以準(zhǔn)確預(yù)測10個(gè)大都市區(qū)(包括芝加哥,紐約市和舊金山)附近的實(shí)際每日病例數(shù)。這樣一來,他們就可以確定哪些“超級傳播者”場所構(gòu)成最大的風(fēng)險(xiǎn),哪些社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素至關(guān)重要,以及哪些方法可以減輕這種危險(xiǎn)。

“我們的研究結(jié)果表明,感染差異并不是短期內(nèi)難以解決的因素(如既有疾病的差異)不可避免的結(jié)果,”斯坦福大學(xué)的Jure Leskovec及其合作者在周二于《自然》雜志上發(fā)表的論文中寫道。“相反,短期政策決策可能會(huì)通過改變允許的人員流動(dòng)總量和重新開放[場所]的類型來嚴(yán)重影響感染結(jié)果。”

這項(xiàng)研究表明,在體育館,咖啡店,旅館和禮拜堂中,被感染的機(jī)會(huì)也更高,但風(fēng)險(xiǎn)比餐館低四倍。

 

是時(shí)候制定新的限制措施了

隨著全國范圍內(nèi)COVID-19案件的增加,城市正在制定新的限制措施。在紐約,州長安德魯·庫莫(Andrew Cuomo)周三對餐廳,酒吧和體育館實(shí)行了晚上10點(diǎn)的宵禁。庫莫說,這些措施是在新的感染源于對此類場所的訪問之后才實(shí)施的。

例如,在芝加哥,人們探訪的地方中有10%占了預(yù)計(jì)感染的85%。提供全方位服務(wù)的餐廳,健身中心和禮拜場所的總體疾病傳播風(fēng)險(xiǎn)最高,但是根據(jù)附近地區(qū)的不同而有所差異。在這10個(gè)城市中,高收入社區(qū)的人們經(jīng)常光顧小吃店和咖啡館,但這些低收入社區(qū)的企業(yè)患病的風(fēng)險(xiǎn)更高。

手機(jī)記錄并沒有顯示出用戶的種族,種族或收入,但是科學(xué)家發(fā)現(xiàn),他們的模型仍然能夠根據(jù)人口普查數(shù)據(jù)預(yù)測種族和社會(huì)經(jīng)濟(jì)群體中更高的感染率。例如,去低收入地區(qū)的餐館就餐的人比高收入社區(qū)的人受感染的人多。低收入社區(qū)的人們在規(guī)模較小,人多的雜貨店購買食物,而每平方英尺的人比那些居住更多白人的較富裕社區(qū)的市場多59%。他們還更頻繁地訪問雜貨店,并在這里購物的時(shí)間增加了17%。

 

如果不限制,三分一美國人都會(huì)感染新冠病毒

調(diào)查結(jié)果顯示,在不限制人們在哪里流通或?qū)嵤┢渌糁拼胧┑那闆r下,美國三分之一的人口將在一個(gè)月內(nèi)感染COVID-19。

Covid-19感染的風(fēng)險(xiǎn)隨著在室內(nèi)公共場所花費(fèi)的時(shí)間而增加。該研究模型預(yù)測,將所有這些公共場所的最大使用人數(shù)上限設(shè)定為20%,可以將新感染人數(shù)減少80%以上,同時(shí)將總訪問次數(shù)減少42%。

還是傳染病醫(yī)生的阿達(dá)利亞說,分析春季發(fā)生的事情將其適用于秋季。現(xiàn)在,在公共場所還采取了更多的緩解措施,從遮蓋面罩到溫度檢查再到占用限制。“如果您在三月初去餐館,那與在十一月初去餐館是完全不同的體驗(yàn)。”

他說,流動(dòng)性數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以告訴我們的也有局限性。

他說:“我們在流行病學(xué)中看到,現(xiàn)在推動(dòng)傳播的不是餐館或什至是大型聚會(huì),而是小型聚會(huì)。”盡管“太陽帶”州的夏季熱潮部分是由擁擠在酒吧里的人們造成的。進(jìn)入冬季,蔓延在人們的家中而不是在公共場所。這意味著“人們不會(huì)被移動(dòng)數(shù)據(jù)捕獲,因?yàn)樗麄冊诩抑校驮诟浇!?/span>

尋找?guī)椭藗兞粼诩抑械姆椒梢詭椭藗兓谑杖氲倪\(yùn)動(dòng)差異。在芝加哥都市圈,3月份對公共場所的總體訪問量下降了54%,但在4月份,與高收入社區(qū)相比,居住在低收入社區(qū)的人們前往公共場所的可能性要高27%。作者說,這一差距可能反映了一線工人所從事的工作無法遠(yuǎn)程完成。

萊斯科維茨說:“我們很好地證明,早日開放不是全部還是沒有。減少入住率是減少感染數(shù)量的非常有效的方法。”

研究還顯示,低收入人群更容易受到感染。部分原因是他們可能無法在家中工作,或者無法運(yùn)送雜貨,從而要求他們與可能感染了COVID-19的個(gè)體更頻繁地聯(lián)系。

萊斯科維奇說:“在較富裕的社區(qū),人們能夠待在家里。” “但是,貧困地區(qū)的人們必須上班,否則他們將無法負(fù)擔(dān)得起食品運(yùn)送費(fèi)用。”

除了限制雜貨店的占用率外,科學(xué)家們敦促?zèng)Q策者開設(shè)緊急食品分配中心。他們還主張?jiān)诟唢L(fēng)險(xiǎn)社區(qū)免費(fèi)提供廣泛可用的測試。為了改善不能在家工作的人們的生活,他們建議采用更好的帶薪休假政策或收入支持,以便人們在生病時(shí)可以留在家中。對于必需的工人,他們鼓勵(lì)在工作場所中更好地預(yù)防感染,包括高質(zhì)量的個(gè)人防護(hù)裝備,良好的通風(fēng)和盡可能的疏遠(yuǎn)。

“這些發(fā)現(xiàn)可能在指導(dǎo)如何安全地重新開放社會(huì)并最大程度地減少行動(dòng)限制所造成的傷害的決策方面具有重要作用,”哈佛大學(xué)泰晤士河大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院的馬凱文和馬克·利普西奇在該研究發(fā)表的評論中寫道。

在冬天到來之前,這種病例和死亡人數(shù)已經(jīng)在攀升,那時(shí)該病毒在寒冷干燥的天氣中更容易傳播,并將其送入室內(nèi)。

“我確實(shí)認(rèn)為這將是我們必須讓全體人民非常認(rèn)真地對待這一點(diǎn),意識到他們的行為對這些案件的發(fā)展軌跡具有最大的影響,” Adalja說。

在與記者的電話會(huì)議中,來自斯坦福大學(xué)的合著者Serina Yongchen Chang說,研究人員一直在觀察芝加哥的總體趨勢,顯示出流動(dòng)性正在上升,但是盡管夏季感染率確實(shí)在上升,但從春季開始并未達(dá)到早期的大流行水平。 。

她說:“人們在四處走動(dòng)時(shí)所采取的行為對傳播產(chǎn)生了有意義的影響:更好的社交距離,以不同的方式去不同的地方。” “所有這些都在產(chǎn)生影響。”

Leskovec在電話中說,研究人員的下一步是為當(dāng)?shù)毓賳T提供一種交互式工具,以便他們在考慮重新開放附近的公共場所時(shí)在健康與經(jīng)濟(jì)后果之間進(jìn)行權(quán)衡。

他說:“政策制定者應(yīng)該能夠根據(jù)流動(dòng)性隨時(shí)間推移對感染的影響以及不同人群之間的感染差異來測試不同類型的重新開放。”

 

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