नए मॉडल से पता चलता है कि रेस्तरां हैं “हॉट स्पॉट” कोविड -19 में. दुनिया भर के शहरों में, वायरस का प्रकोप अक्सर भीड़ भरे क्षेत्रों जैसे रेस्तरां में होता है, कैफे और जिम. अब, मोबाइल फोन डेटा द्वारा खींची गई भीड़ गतिविधि का नक्शा दिखाता है कि अमेरिकी शहरों में अधिकांश COVID-19 संक्रमण इन स्थानों से संबंधित हो सकते हैं. यह नया मॉडल, 10 नवंबर को नेचर में प्रकाशित, यह भी पाया गया कि स्थानों की अधिभोग दर को कम करने से संक्रमित लोगों की संख्या में काफी कमी आ सकती है.
यह अनुमान लगाने के लिए कि लोगों की गतिविधियाँ वायरस ट्रांसमिशन को कैसे प्रभावित करती हैं, अनुसंधान टीम इनपुट गुमनाम स्थान डेटा मोबाइल फोन एप्लिकेशन से एक साधारण महामारी विज्ञान मॉडल में है जो रोग संचरण की गति का अनुमान लगा सकता है. स्थान डेटा डेनवर में Safegraph कंपनी द्वारा एकत्र किया जाता है, कोलोराडो, और ये डेटा शिकागो से आते हैं, न्यू यॉर्क, फिलाडेल्फिया और अन्य 10 संयुक्त राज्य अमेरिका के सबसे बड़े शहर. डेटा में उपरोक्त शहरों में निवासियों के नक्शे को दर्शाया गया है जो अंदर और बाहर गए थे 57,000 रेस्तरां के लिए ब्लॉक, चर्चों, जिम, होटल, मार्च से दो महीनों में ऑटो शॉप्स एंड स्पोर्टिंग गुड्स स्टोर्स.
जब अनुसंधान टीम ने मार्च से शिकागो आवासीय क्षेत्रों में संक्रमित लोगों की अनुमानित संख्या की तुलना की 8 अप्रैल तक 15 एक महीने बाद इन समुदायों में संक्रमित लोगों की आधिकारिक रूप से दर्ज संख्या के साथ, उन्होंने पाया कि मॉडल ने पुष्टि किए गए मामलों की संख्या की सटीक भविष्यवाणी की. “हम संपर्क नेटवर्क के बीच सही अनुमान लगा सकते हैं 100 हर घंटे मिलियन लोग।” ज्यूर लेसकोवेक, अनुसंधान टीम का एक सदस्य, कहा.
तब, अनुसंधान टीम ने विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण करने के लिए मॉडल का उपयोग किया, जैसे कि अन्य स्थानों को बंद रखते हुए कुछ स्थानों को फिर से खोलना. उन्होंने पाया कि रेस्तरां खोले जाने पर संक्रमित लोगों की संख्या में सबसे अधिक वृद्धि हुई, इसके बाद जिम, कैफे, होटल और मोटल. यदि उपरोक्त सभी स्थान खोले जाते हैं, मॉडल भविष्यवाणी करता है कि वहाँ होगा 3.3 लाख नए संक्रमण मामले. हालाँकि, यदि उपरोक्त स्थानों का अंतरिक्ष अधिभोग दर सीमित है 30%, नए संक्रमित लोगों की संख्या को कम किया जा सकता है 1.1 दस लाख; यदि अंतरिक्ष अधिभोग दर तक सीमित है 20%, नए संक्रमण के मामले कम से अधिक कम हो जाएंगे 80% के बारे में 650,000 मामलों. क्रिस्टोफर डाई, इंग्लैंड में ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में एक महामारी विज्ञानी, कहा कि प्रवाह मॉडल को वास्तविक डेटा के साथ सत्यापित करने की आवश्यकता है. “यह सत्यापित होने के लिए एक महामारी विज्ञान परिकल्पना है. लेकिन यह निस्संदेह परीक्षण के लायक एक परिकल्पना है. ”
नमूना और स्वैब परीक्षण
