Sự lây truyền và động lực học bệnh tật

Sự lây truyền và động lực học bệnh tật là lĩnh vực nghiên cứu cách các tác nhân gây nhiễm truyền từ vật chủ này sang vật chủ khác và cách các chuỗi lây nhiễm phát triển, đạt đỉnh và suy giảm trong một quần thể. Lĩnh vực này liên kết vi sinh vật học của mầm bệnh với hình thái dịch bệnh ở cấp độ quần thể, sử dụng một tập hợp nhỏ các đại lượng — nổi bật nhất là số lượng sinh sản cơ bản — để mô tả khi nào sự lây truyền sẽ được duy trì và cách các biện pháp can thiệp có thể ngăn chặn nó.

Definition

Sự lây truyền và động lực học bệnh tật là nghiên cứu ở cấp độ quần thể về cách các tác nhân gây nhiễm di chuyển giữa các vật chủ và cách tỷ lệ nhiễm thay đổi theo thời gian, được đặc trưng bởi các thông số như số lượng sinh sản cơ bản và mô hình hóa sự tăng trưởng và kiểm soát dịch bệnh.

Scope

Chủ đề này bao gồm các phương thức lây lan của mầm bệnh, các thông số chi phối sự tăng trưởng và suy giảm của dịch bệnh, và các khuôn khổ mô hình được sử dụng để diễn giải và dự báo các đợt bùng phát. Nó coi sự lây truyền như một động lực học quần thể, dựa trên các ví dụ từ SARS và các bệnh lây truyền từ động vật sang người mới nổi; đây là tài liệu tham khảo-giáo dục và không phải là hướng dẫn để quản lý bất kỳ bệnh nhiễm trùng cá nhân nào.

Core questions

• Mầm bệnh di chuyển từ vật chủ này sang vật chủ khác bằng những con đường nào?
• Điều gì quyết định liệu một bệnh nhiễm trùng được đưa vào sẽ phát triển thành dịch bệnh hay biến mất?
• Số lượng sinh sản cơ bản được định nghĩa như thế nào, và nó ngụ ý gì đối với việc kiểm soát?
• Sự tiến hóa của mầm bệnh và miễn dịch của vật chủ định hình quỹ đạo của một đợt bùng phát như thế nào?

Key concepts

• Số lượng sinh sản cơ bản (R0)
• Số lượng sinh sản hiệu quả (Rt)
• Các phương thức lây truyền
• Các ngăn dễ mắc bệnh-nhiễm bệnh-hồi phục
• Thời gian thế hệ và khoảng thời gian nối tiếp
• Siêu lây nhiễm và tính không đồng nhất của tiếp xúc
• Ngưỡng miễn dịch cộng đồng

Key theories

Mô hình phân vùng (SIR)

Các quần thể được chia thành các ngăn — thường là dễ mắc bệnh, nhiễm bệnh và hồi phục — và các chuyển đổi giữa chúng được mô tả bằng các tỷ lệ; khuôn khổ này là nền tảng cho hầu hết các phân tích định lượng về sự tăng trưởng dịch bệnh, ngưỡng lây truyền bền vững và tác động của các biện pháp can thiệp.

Phylodynamics

Quỹ đạo của một dịch bệnh và sự tiến hóa của mầm bệnh được phân tích đồng thời, để dữ liệu trình tự di truyền cung cấp thông tin cho các suy luận về sự lây truyền, miễn dịch và chọn lọc theo thời gian.

Mechanisms

Sự lây truyền đòi hỏi một tác nhân gây nhiễm rời khỏi nguồn, một con đường lây lan — tiếp xúc trực tiếp, giọt bắn hoặc sol khí hô hấp, đường phân-miệng, vật trung gian truyền bệnh, hoặc các vật mang mầm bệnh như nước và thực phẩm — và một vật chủ dễ mắc bệnh. Việc lây truyền có được duy trì hay không phụ thuộc vào số lượng sinh sản cơ bản, số lượng trung bình các trường hợp thứ cấp được tạo ra bởi một cá thể nhiễm bệnh trong một quần thể hoàn toàn dễ mắc bệnh: khi nó vượt quá một, nhiễm trùng có thể lây lan, và khi sự kiểm soát hoặc miễn dịch tích lũy đẩy giá trị hiệu quả xuống dưới một, tỷ lệ mắc bệnh sẽ giảm. Tính không đồng nhất rất quan trọng, do đó một số ít cá thể hoặc sự kiện nhiễm bệnh có thể chiếm một tỷ lệ lây truyền không cân xứng, và sự tiến hóa của mầm bệnh có thể làm thay đổi động lực học này theo thời gian.

Clinical relevance

Các khái niệm về lây truyền giải thích tại sao các biện pháp can thiệp như cách ly, truy vết tiếp xúc, tiêm chủng và kiểm soát vật trung gian truyền bệnh có thể làm gián đoạn sự lây lan, và chúng định hình cách các đợt bùng phát được diễn giải trong thực hành lâm sàng và y tế công cộng. Chủ đề này mô tả động lực học quần thể và lý do đằng sau các biện pháp kiểm soát; đây là tài liệu tham khảo-giáo dục và không chỉ đạo việc chăm sóc bất kỳ bệnh nhân cá nhân nào.

Epidemiology

Phân tích định lượng về sự lây truyền trở nên trung tâm trong ứng phó dịch bệnh trong các dịch HIV, SARS, cúm đại dịch và các dịch bệnh sau này, nơi các ước tính số lượng sinh sản cung cấp thông tin cho các đánh giá về kiểm soát. Dịch SARS năm 2003 là một trường hợp có ảnh hưởng, trong đó ước tính khả năng lây truyền theo thời gian thực đã hướng dẫn sự hiểu biết về cách cách ly và kiểm dịch có thể đưa số lượng sinh sản hiệu quả xuống dưới một, và các bệnh lây truyền từ động vật sang người mới nổi tiếp tục thúc đẩy lĩnh vực này.

History

Mô tả toán học về dịch bệnh có từ công trình đầu thế kỷ XX chính thức hóa hành vi ngưỡng của các bệnh nhiễm trùng, và truyền thống phân vùng đã được củng cố và áp dụng rộng rãi trong tổng hợp của Anderson và May năm 1991. Sự tích hợp di truyền mầm bệnh với mô hình lây truyền, được định hình là phylodynamics vào đầu những năm 2000, và phân tích theo thời gian thực các dịch bệnh như SARS đã mở rộng lĩnh vực này thành một công cụ để ứng phó dịch bệnh tích cực.

Debates

Mức độ đáng tin cậy của việc ước tính số lượng sinh sản theo thời gian thực là bao nhiêu?

Các ước tính về khả năng lây truyền trong một đợt bùng phát đang diễn ra phụ thuộc vào các giả định về khoảng thời gian thế hệ, báo cáo và xác định ca bệnh, do đó độ chính xác và cách diễn giải của chúng trong giai đoạn đầu của dịch bệnh vẫn còn gây tranh cãi.

Key figures

• Roy Anderson
• Robert May
• Hans Heesterbeek
• Bryan Grenfell
• Marc Lipsitch

Seminal works

• anderson-may-1991
• lipsitch-2003
• grenfell-2004
• heesterbeek-2015

Frequently asked questions

Số lượng sinh sản cơ bản cho chúng ta biết điều gì?

Đó là số lượng trung bình các ca nhiễm mới do một người nhiễm bệnh gây ra trong một quần thể hoàn toàn dễ mắc bệnh; khi nó trên một, một đợt bùng phát có thể phát triển, và mục tiêu kiểm soát là đẩy số lượng sinh sản hiệu quả xuống dưới một.

Tại sao một số đợt bùng phát nhanh chóng biến mất trong khi những đợt khác lây lan rộng rãi?

Kết quả phụ thuộc vào khả năng lây truyền, mô hình tiếp xúc, mức độ miễn dịch có sẵn và tốc độ can thiệp; tính không đồng nhất như siêu lây nhiễm có thể làm cho cùng một khả năng lây truyền trung bình tạo ra các hình thái dịch bệnh rất khác nhau.