Nytt sätt att förutse epidemier: fungera bättre genom socioekonomiska perspektiv och kontaktmatriser

StockholmEn ny forskningsstudie presenterar en betydande förändring i hur vi modellerar sjukdomsspridning genom att inkludera faktorer som socioekonomisk status (SES). Tidigare fokuserade dessa modeller främst på hur människor i olika åldrar kom i kontakt med varandra för att förutsäga sjukdomsspridning. Denna metod visade sig dock ha brister, särskilt under COVID-19-pandemin, då skillnader i rikedom och levnadsförhållanden kraftigt påverkade hur sjukdomen spreds.

Dr. Nicola Perra och hans team har utvecklat ett nytt system som använder "generaliserade kontaktmatriser" för att ta hänsyn till socioekonomiska faktorer som inkomst, utbildning och etnicitet. Detta tillvägagångssätt belyser hur sjukdomar påverkar olika grupper i samhället. Studien betonar att det kan leda till stora fel i viktiga sjukdomsprognoser om dessa faktorer förbises.

Data från Ungern under pandemin visar att ramverket är effektivt. När forskarna tog hänsyn till socioekonomisk status (SES) fick de mer exakta uppskattningar av hur sjukdomen påverkade människor. De märkte också stora skillnader i resultat mellan olika socioekonomiska grupper. Till exempel var personer med lägre inkomster i högre risk eftersom de hade mindre tillgång till sjukvård och information och var mindre benägna att följa icke-medicinska åtgärder för att förhindra virusets spridning. Att ignorera dessa skillnader i traditionella modeller leder ofta till bristfälliga folkhälsostrategier.

Läs också:

Idag · 09:25

Ny forskning: förbättrad tillgång till natur i vardagen stärker utbildning och välbefinnande i städerna

Centrala delar av studien omfattar:

• Användning av "generella kontaktmatriser" för att fånga SES-beroende kontaktmönster.
• Utvärdering av SES:s påverkan på efterlevnad av icke-farmaceutiska åtgärder.
• Användning av både syntetiska och verkliga data för att validera modellen.

Genom att använda socioekonomiska faktorer (SES) kan vi bättre förutsäga epidemiska utfall. Det belyser hälsoskillnader som traditionella modeller ofta förbiser. Folkhälsostrategier kan förbättras genom att använda denna metod för att skapa mer specifika åtgärder. Forskningen föreslår att framtida epidemimodeller bör inkludera SES-faktorer, inte bara ålder, för en mer noggrann analys.

Studien har resultat som sträcker sig bortom enbart COVID-19. När vi förbereder oss för framtida utbrott är det avgörande att förstå hur socioekonomiska faktorer påverkar spridningen och effekten av sjukdomar. Genom att ta hänsyn till dessa faktorer kan vi bättre förstå och hantera hälsoskillnader. Detta arbetssätt bidrar inte bara till mer exakt prognostisering av sjukdomsspridning, utan gör även hälsoinsatser mer effektiva och rättvisa för alla.