/nginx/o/2021/07/12/13910686t1h882c.jpg)
Zinātnieki visā pasaulē izmanto dažādas pieejas, lai prognozētu koronavīrusa pandēmijas turpmāko gaitu. Berlīnes Tehniskās universitātes modelētāji ieguvuši ne visai iepriecinošus rezultātus. Viņi jau tagad runā par satraucošu inficēšanās gadījumu skaita pieaugumu, ko novērst varētu tikai divi nosacījumi.
Berlīnes Tehniskās universitātes zinātnieku grupa prognozē ceturto koronavīrusa vilni, kas diemžēl nepaies garām arī slimnīcām.
"Saskaņā ar mūsu simulācijām oktobrī sāksies eksponenciāls pacientu skaita pieaugums slimnīcās. Ja pašreizējā attīstība turpināsies, tas sāksies vēl agrāk un pēc tam vēl vairāk pastiprināsies oktobrī," teikts Izglītības un pētniecības ministrijas mobilitātes pētnieka Nāgela Kai vadītās grupas jaunākajā ziņojumā.
Viņa pārstāvēta zinātnieku grupa uzskata, ka nesen reģistrētais septiņu dienu kumulatīvā saslimstības rādītāja pieaugums ir "satraucošs" lielā relatīvā kāpuma dēļ.
No ceturtā koronavīrusa saslimstības viļņa varētu izvairīties vienīgi tad, ja vakcīnas ievērojami labāk darbotos pret vīrusa delta paveidu, vai arī, ja vakcinēto skaits veidotu 95% no visas sabiedrības.
Modeļa rezultāti atklāj, ka „jebkuros apstākļos pieaugušo vidū veidosies ceturtais vilnis, kas pastiprināsies, kad rudenī cilvēku aktivitātes vairāk pārvietosies uz iekštelpām”.
Simulācijas par skolu darbību liecina, ka ventilācijas sistēmu, kā arī ātro vai PCR testu plaša izmantošana varētu samazināt infekcijas dinamiku. Ja šādi pasākumi tiktu īstenoti konsekventi, skolu slēgšana vai stundu mainīšana nebūtu nepieciešama, teikts Berlīnes Tehniskās Universitātes ziņojumā.
Tomēr klātienes mācību nodrošināšanai noteikti būtu nepieciešami papildu pasākumi bez jau līdzšinējās prakses, kas paredz visu skolēnu testēšanu divas reizes nedēļā. Saskaņā ar modeli, ja skolas pēc vasaras brīvlaika tiktu atvērtas bez jauniem aizsargpasākumiem, skolēnu vidū veidotos jauns infekciju vilnis, kas tālāk pārietu uz pieaugušajiem.
Zinātnieki visā pasaulē strādā pie Covid-19 simulācijām, izmantojot dažādas pieejas. Tie ir balstīti uz noteiktiem pieņēmumiem un ir pakļauti diezgan lielai nenoteiktībai. Profesora Nāgelu Kai vadītā grupa izmanto anonimizētus Berlīnes mobilo tālruņu datus, lai modelētu infekcijas procesu. Pēc zinātnieka teiktā, šos rezultātus var diezgan labi attiecināt arī uz citām lielajām pilsētām.
