Động lực học lây truyền và Chỉ số lây nhiễm cơ bản
Động lực học lây truyền là nghiên cứu về cách một tác nhân gây bệnh lây lan trong một quần thể theo thời gian, và chỉ số lây nhiễm cơ bản là thước đo tóm tắt trung tâm của nó: số ca thứ cấp trung bình mà một cá thể nhiễm bệnh tạo ra. Cùng với nhau, chúng giải thích tại sao một số trường hợp nhiễm mầm bệnh ban đầu lại biến mất trong khi những trường hợp khác lại phát triển thành dịch bệnh, và chúng cung cấp nền tảng định lượng đằng sau dịch tễ học bệnh truyền nhiễm và kiểm soát dịch bệnh.
Definition
Động lực học lây truyền mô tả quá trình ở cấp độ quần thể mà một tác nhân gây bệnh di chuyển từ vật chủ bị nhiễm sang vật chủ nhạy cảm, được đặc trưng bởi chỉ số lây nhiễm cơ bản, cấu trúc tiếp xúc và pha trộn, và các khoảng thời gian phân tách các ca nhiễm liên tiếp.
Scope
Lĩnh vực này định hướng người đọc đến các đại lượng cốt lõi của sự lây lan dịch bệnh: chỉ số lây nhiễm cơ bản và hiệu quả cùng với hành vi ngưỡng của chúng, các con đường mà tác nhân truyền từ vật chủ này sang vật chủ khác, các mô hình lây truyền theo ngăn (chẳng hạn như SEIR), cấu trúc tiếp xúc và pha trộn định hình ai lây nhiễm cho ai, và các thước đo thời gian (khoảng thời gian nối tiếp, thời gian thế hệ) liên kết sự lây truyền với dữ liệu ca bệnh được quan sát. Nó coi đây là các khái niệm tham chiếu trong dịch tễ học, không phải là hướng dẫn lâm sàng.
Sub-topics
Core questions
- Một ca bệnh tạo ra bao nhiêu ca nhiễm thứ cấp, và liệu con số đó có vượt quá ngưỡng dịch bệnh không?
- Tác nhân truyền giữa các vật chủ bằng những con đường nào, và mỗi con đường định hình sự lây lan như thế nào?
- Các mô hình theo ngăn biểu diễn dòng chảy của các cá thể từ trạng thái nhạy cảm sang nhiễm bệnh sang hồi phục như thế nào?
- Tỷ lệ tiếp xúc và mô hình pha trộn xác định ai có nguy cơ nhiễm bệnh như thế nào?
- Thời gian nhiễm bệnh (khoảng thời gian nối tiếp, thời gian thế hệ) được sử dụng để ước tính khả năng lây truyền như thế nào?
Key concepts
- Chỉ số lây nhiễm cơ bản (R0)
- Chỉ số lây nhiễm hiệu quả (Rt)
- Ngưỡng dịch bệnh
- Các con đường lây truyền
- Các mô hình theo ngăn
- Tỷ lệ tiếp xúc và pha trộn
- Khoảng thời gian nối tiếp và thời gian thế hệ
Key theories
- Lý thuyết dịch bệnh tác động khối
- Công thức theo ngăn của Kermack và McKendrick đã chỉ ra rằng tồn tại một ngưỡng dịch bệnh: sự lây lan chỉ xảy ra khi mật độ các cá thể nhạy cảm đủ cao để mỗi ca bệnh có thể tự thay thế, tạo ra khái niệm ngưỡng làm nền tảng cho chỉ số lây nhiễm cơ bản.
- Lý thuyết chỉ số lây nhiễm thế hệ tiếp theo
- Diekmann và các đồng nghiệp đã định nghĩa tỷ lệ lây nhiễm cơ bản R0 một cách chặt chẽ là giá trị riêng trội của một toán tử thế hệ tiếp theo, cho phép tính toán R0 một cách nhất quán ngay cả trong các quần thể không đồng nhất với nhiều loại vật chủ.
Mechanisms
Một dịch bệnh được thúc đẩy bởi các chuỗi lây truyền: mỗi vật chủ bị nhiễm tiếp xúc với các vật chủ nhạy cảm với một tỷ lệ nhất định, lây truyền với một xác suất nhất định trên mỗi lần tiếp xúc, và vẫn còn khả năng lây nhiễm trong một khoảng thời gian nhất định. Chỉ số lây nhiễm cơ bản tóm tắt sản phẩm này, và giá trị của nó so với một quyết định liệu các chuỗi lây truyền có phát triển hay suy yếu. Các mô hình theo ngăn chính thức hóa dòng chảy của các cá thể giữa các trạng thái nhạy cảm, (phơi nhiễm,) nhiễm bệnh và hồi phục, trong khi cấu trúc tiếp xúc và pha trộn xác định mô hình thực tế về việc ai lây nhiễm cho ai và các thước đo thời gian kết nối quá trình nhiễm bệnh không được quan sát với số lượng ca bệnh mà hệ thống giám sát ghi nhận.
Clinical relevance
Hiểu biết về động lực học lây truyền là nền tảng cho cách các hệ thống y tế công cộng diễn giải các đợt bùng phát, đặt ngưỡng can thiệp và đánh giá xem các biện pháp kiểm soát có hiệu quả hay không. Đây là các khái niệm tham chiếu mô tả sự lây lan ở cấp độ quần thể và việc tạo ra bằng chứng dịch tễ học; chúng không phải là cơ sở cho các quyết định chẩn đoán hoặc điều trị cá nhân.
Epidemiology
Chỉ số lây nhiễm cơ bản và các mô hình lây truyền đã được áp dụng cho nhiều mầm bệnh, từ các phân tích lịch sử về bệnh sởi và cúm đến đánh giá thời gian thực các đợt bùng phát mới nổi như SARS, nơi các ước tính động lực học lây truyền đã cung cấp thông tin cho việc đánh giá các biện pháp kiểm soát. Chỉ số lây nhiễm cơ bản thay đổi theo mầm bệnh, quần thể và bối cảnh, vì vậy các ước tính mang tính đặc thù theo ngữ cảnh chứ không phải là các hằng số cố định.
History
Nghiên cứu toán học về sự lây lan dịch bệnh đã được Kermack và McKendrick đặt nền móng vững chắc vào năm 1927, với định lý ngưỡng của họ đã chỉ ra lý do tại sao dịch bệnh bắt đầu, đạt đỉnh và kết thúc. Đến cuối thế kỷ XX, Anderson và May đã tổng hợp lĩnh vực này cho các nhà sinh thái học và dịch tễ học, và Diekmann cùng các đồng nghiệp đã đưa ra định nghĩa thế hệ tiếp theo chặt chẽ cho chỉ số lây nhiễm cơ bản. Đến đầu thế kỷ XXI, các công cụ này đã trở nên thông thường trong phân tích dịch bệnh, như trong dịch SARS năm 2003.
Key figures
- William Ogilvy Kermack
- Anderson Gray McKendrick
- Roy Anderson
- Robert May
- Odo Diekmann
- Hans Heesterbeek
Related topics
Seminal works
- kermack-mckendrick-1927
- diekmann-1990
- anderson-may-1991
Frequently asked questions
- Chỉ số lây nhiễm cơ bản cho bạn biết điều gì?
- Nó cho biết số ca nhiễm thứ cấp trung bình do một ca bệnh tạo ra. Khi nó lớn hơn một, các ca nhiễm có xu hướng phát triển thành dịch bệnh; khi nó nhỏ hơn một, các chuỗi lây truyền có xu hướng biến mất.
- Chỉ số lây nhiễm cơ bản có phải là một đặc tính cố định của mầm bệnh không?
- Không. Nó phụ thuộc vào mầm bệnh cùng với các mô hình tiếp xúc, khả năng miễn dịch của quần thể và bất kỳ biện pháp kiểm soát nào, vì vậy cùng một tác nhân có thể có các chỉ số lây nhiễm cơ bản khác nhau trong các bối cảnh khác nhau và theo thời gian.