Keď sa COVID-19 v roku 2020 celosvetovo rozšíril, mnohé krajiny rýchlo uzavreli svoje hranice, aby zabránili vstupu choroby. Na podporu účinnosti takýchto opatrení však bolo málo vedeckých dôkazov.

Zatiaľ čo výskum po COVID sa vo veľkej miere zameral na účinnosť vnútorných cestovných obmedzení, cezhraničnému cestovaniu sa venovala menšia pozornosť kvôli problémom s prístupom ku kvalitným údajom. V rámci veľkého úsilia o multidisciplinárnu spoluprácu vo Fínsku, Švédsku, Nórsku a Dánsku skupina výskumníkov – vrátane matematikov, fyzikov a počítačových vedcov – publikovala priekopnícku štúdiu o šírení infekcií cez severské hranice od jari 2020 do konca roka. Správa vrhá svetlo na účinnosť obmedzení cezhraničného cestovania a pomáha nám lepšie pochopiť, ktoré opatrenia skutočne ovplyvňujú.

„Existovalo veľa štúdií využívajúcich údaje a modelovanie v rámci krajín, ale tento cezhraničný výskum je pomerne jedinečný,“ uviedol docent matematiky Lasse Leskelä z fínskej Univerzity v Aalto.

Výskumníci vyvinuli sofistikovaný matematický model opierajúci sa o dlhú stopu práce nôh zbierajúcu cestovné údaje zo štyroch susedných krajín. Pozornosť sa zamerala na krátkodobé šírenie choroby v štádiu pandémie, keď sa infekcie už začali šíriť v každej krajine.

 

Hraničné uzávery tupý nástroj

Modelovanie odhalilo, že cezhraničné zatváranie bude mať pravdepodobne významný vplyv len vo veľmi špecifických scenároch. Napríklad výrazný rozdiel v prevalencii chorôb medzi dvoma krajinami by musel byť sprevádzaný veľkým objemom cezhraničnej dopravy, aby obmedzenia nevyhnutne ovplyvnili šírenie. Je pozoruhodné, že aj keď pomerne uvoľnené obmedzenia Švédska v roku 2020 prispeli k tomu, že krajina má oveľa viac prípadov ako v susednom Fínsku, celkový vplyv cezhraničného cestovania na situáciu vo Fínsku s chorobou bol v absolútnom vyjadrení nízky.

„Vidím tieto výsledky tak, že zatvorenie hraníc väčšinou nebolo veľmi dobre odôvodnené. Stalo sa tak z neistoty, pretože krajiny nevedeli, čo iné robiť. Keďže má toľko nepriaznivých účinkov, môj názor je taký, že v budúcnosti musia byť takéto drastické opatrenia veľmi starostlivo zvážené,“ uviedol profesor Tapio Ala-Nissilä z Univerzity v Aalto.

Vedci však poukazujú na to, že v rôznych štádiách pandemickej situácie môže existovať veľa vrstiev zložitosti. Ak vláda musí konať a vybrať si medzi obmedzením miestnych obyvateľov v rámci svojich hraníc a obmedzením cestovania cez ne, môže sa ukázať ako lepšia možnosť

„Podľa nášho modelu mali cestujúci zo Švédska v lete 2020 viac ako 10-krát vyššiu pravdepodobnosť, že budú mať COVID-19 ako domáca fínska populácia. Takže ak premýšľate o tom, kedy by obmedzenia mali zasiahnuť a koho by sa to malo týkať, bolo by zmysluplnejšie zaviesť obmedzenia na týchto cestujúcich v tomto čase,“ upozornil asistent profesora Mikko Kivelä z Univerzity v Aalto.

Model ukazuje aj zaujímavé rozdiely medzi typmi cestovania. Cestujúci za prácou, ktorí môžu v cieľovej krajine stráviť aj pol dňa naraz, zohrali pri šírení infekcií menšiu úlohu ako dovolenkári, ktorí možno strávili celé svoje infekčné obdobie v krajine.

 

Príprava na ďalšiu pandémiu

Kivelä zdôrazňuje, že na jar 2020 čelili tvorcovia rozhodnutí nespočetným neistotám, ktoré znemožňovali spoľahlivú analýzu a odhad účinkov ich protiopatrení. Aj tu má súčasná štúdia najväčší prínos – ako prediktívny model pre budúce použitie.

„Skutočne dôležitou súčasťou je, že sme vyvinuli rôzne spôsoby nazerania na túto otázku: matematický aparát na zodpovedanie otázok o tom, aké zásahy hraničnej kontroly sú potrebné a kedy ich treba použiť,“ uviedol univerzitný výskumník Michail Shubin z Helsinskej univerzity

Hoci sa súčasná štúdia týka severských krajín, vedci tvrdia, že sa dá aplikovať aj na iné krajiny. Hlavným problémom je získanie spoľahlivých a porovnateľných údajov. Často, aj keď je vonkajší vzhľad konkrétnej množiny údajov sľubný, podrobnosti, ako napríklad oneskorenia pri nahlasovaní, skomplikujú jej použitie.

„Prístup k mobilite nie je ľahké získať a najmä v rámci schengenského priestoru neexistuje podrobné sledovanie toho, kto sa kam sťahuje. Potrebujete prístup k množstvu súborov údajov, od cestných križovatiek po železnice, trajekty a lietadlá. „Na overenie našich zistení sme použili aj údaje z mobilného telefónu,“ vysvetlil Leskelä. „Na vykonanie tohto podrobného modelovania zvyčajne potrebujete osobné kontakty a musíte si vybudovať dôveru.“

Štúdia je súčasťou projektu NordicMathCovid. Projekt zahŕňa tímy z Fínska, Švédska a Nórska a zahŕňa množstvo univerzít a verejných inštitúcií v severských krajinách. Projekt s podporou NordForsk sa začal v septembri 2020 a priniesol výskum pandemických tokov a stratégií očkovania z rôznych uhlov pohľadu.

 

 

Viac informácií:

Nordic researchers develop predictive model for cross-border COVID spread

Celý článok v časopise z PLOS Computational Biology: https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1012182

 

Zdroj: https://sciencebusiness.net; https://www.aalto.fi, zverejnené: 22.7.2024; autor: rup