不断增加的公共卫生措施可能有助于预防印度成千上万的共同死亡人数
一所新大学称密歇根州研究。
该研究发表在科学进步，提供数据驱动的框架，以实现印度未来大流行的反应，这是世界第二大人口众多的框架。该概念框架可以推广到其他国家。
“我们并不是要回头说出了什么问题，这就是事情应该是不同的，但是我们想对决策者如何使用实际数据来估算公众的有效性，以更进一步地思考健康在印度的干预措施，以响应未来的Covid-19浪潮，甚至其他传染病暴发”，U-M的公共卫生学院博士生，研究的主要作者麦克斯韦·萨尔瓦托（Maxwell Salvatore）说。
U-M团队由Bhramar Mukherjee领导，自2020年3月以来，公共卫生学院生物统计学和流行病学教授一直在印度追踪印度的Covid-19大流行。妇女医院和波士顿儿童医院仔细研究了印度采取的公共卫生干预措施的影响。
该团队创建了数学模型，以表征这些干预措施改变开始日期和措施强度时的估计效果，从而帮助基于流行病学触发器的未来响应以及人道的考虑。
印度迅速采取了首次爆发，宣布封锁萨尔瓦托说，当2020年3月只有大约500例和11例死亡时。虽然有效控制病毒，但封锁具有很大的经济性和社会成本与它们关联。Mukherjee说，如果较早的干预措施已经足够早，则不需要严厉的锁定，当案件在2021年2月再次开始增加时。
“与第一波不同，在全国范围内没有公共卫生的反应第二波，”萨尔瓦托说。“大型聚会发生了，几乎没有使用面部覆盖物。再加上三角洲变体的兴起，几乎每个公共卫生指标实际上，在很大程度上未接种疫苗的人群中的第二波比第一个浪潮更糟。”
Salvatore，Mukherjee及其同事们研究了四种不同的反事实或公共卫生干预措施，从最强的情况开始：2020年全国性的锁定，这非常严格。下一个级别是一个中等锁定，基于干涉在2021年4月的第二波中，在马哈拉施特拉邦州看到了其他两种情况。公共卫生措施。
萨尔瓦托说：“那时我们已经进入了一年多的大流行，导致公众疲劳是不可行的选择，因此我们需要调查非锁定的情况和较弱的依从性。”
然后，研究人员应用了Mukherjee的实验室和U-M Biostatisticians Peter Song的实验室在密歇根州开发的多种流行病学传染病传播模型，以表征这些干预措施的效果，如果他们于去年2月或3月在全国范围内推出了这些干预措施，当时注意到了一场提升。
Salvatore说，尽管该模型具有相当大的不确定性，但它表明，根据实施的干预措施的时间，至少有40％的报告死亡可能会避免使用非锁定措施。
“我认为，因为最初的锁定是如此严厉，没有正确地实施，并且在高度的社交和经济成本，他说，国家政治行动很难响应第二波，”他说：“在大流行中，行动的时机很重要。
“可以通过早期行动避免锁定。即使只是放慢了这些波浪，以便医疗保健系统可以与受影响的人打交道非常重要。不幸的是，不同因素的汇合导致该病毒在印度和印度和人们因缺氧和无法获得适当的医疗保健而死亡。”
穆克吉（Mukherjee）说，现在是时候仔细研究数据并采用原则上的统计方法来找出在哪个国家 /地区的干预措施。
她说：“当下一个大流行命中时，我们将被定位为基于实际数据的政策制定者提供拨号式拨号菜单。”“除了控制病毒外，每一个公共卫生干预框架应包括对弱势群体的社会和经济保护，因为这些干预措施可能会对人类的生活产生损害。这是我们提议的框架中最强的特征之一。它以人道主义数据科学为指导。”
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