A2 Vertaisarvioitu katsausartikkeli tieteellisessä lehdessä
Koronaepidemian mallinnuksen lähtökohdat, tavoitteet ja ongelmat
Tekijät: Auranen Kari, Leino Tuija
Kustantaja: Suomalainen lääkäriseura Duodecim
Julkaisuvuosi: 2020
Journal: Duodecim
Tietokannassa oleva lehden nimi: Duodecim
Vuosikerta: 136
Numero: 20
Aloitussivu: 2225
Lopetussivu: 2230
ISSN: 0012-7183
eISSN: 2242-3281
Rinnakkaistallenteen osoite: http://research.utu.fi/converis/portal/Publication/52270621
Tiivistelmä
Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksessa (THL) tehtiin keväällä 2020 matemaattisiin malleihin perustuvia skenaarioita SARS-CoV-2-epidemian kulusta olettamalla, että viruksen tartuttavuuslukuun voidaan vaikuttaa eriasteisilla rajaamistoimilla. Lyhyen aikavälin ennusteita viruksen aiheuttaman sairaanhoidon tarpeesta on tehty maaliskuusta lähtien. Esittelemme viruksen tartuttavuusluvun arviointia ja merkitystä epidemian seurannassa sekä kartoitamme immuniteetin roolia epidemian muokkaajana. Tautitaakan ja sairaanhoidon ennusteet perustuvat tartuntojen ilmaantuvuuden mallintamiseen sekä arvioon yksittäiseen tartuntaan liittyvästä vakavan sairastumisen riskistä. Ajantasainen tieto on tärkeää ja matemaattisilla malleilla on monia käyttötarkoituksia. Puutteellinen ymmärrys SARS-CoV-2:n tuottamasta immuniteetista vaikeuttaa toistaiseksi epidemian kulun ennustamista. Mallien tärkein hyöty on auttaa selvittämään tartuntojen, immuniteetin ja epidemian rajaamistoimien yhteistä dynamiikkaa.
Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksessa (THL) tehtiin keväällä 2020 matemaattisiin malleihin perustuvia skenaarioita SARS-CoV-2-epidemian kulusta olettamalla, että viruksen tartuttavuuslukuun voidaan vaikuttaa eriasteisilla rajaamistoimilla. Lyhyen aikavälin ennusteita viruksen aiheuttaman sairaanhoidon tarpeesta on tehty maaliskuusta lähtien. Esittelemme viruksen tartuttavuusluvun arviointia ja merkitystä epidemian seurannassa sekä kartoitamme immuniteetin roolia epidemian muokkaajana. Tautitaakan ja sairaanhoidon ennusteet perustuvat tartuntojen ilmaantuvuuden mallintamiseen sekä arvioon yksittäiseen tartuntaan liittyvästä vakavan sairastumisen riskistä. Ajantasainen tieto on tärkeää ja matemaattisilla malleilla on monia käyttötarkoituksia. Puutteellinen ymmärrys SARS-CoV-2:n tuottamasta immuniteetista vaikeuttaa toistaiseksi epidemian kulun ennustamista. Mallien tärkein hyöty on auttaa selvittämään tartuntojen, immuniteetin ja epidemian rajaamistoimien yhteistä dynamiikkaa.
Ladattava julkaisu This is an electronic reprint of the original article. |  |
Turun yliopiston Tutkimustietojärjestelmän portaali