Undersöker SARS-CoV-2-interventioner i högskolor med hjälp av ett empiriskt nätverk

Mål

Universitet har vänt sig till SARS-CoV-2-modeller för att undersöka strategier för återöppning av campus. Även om dessa studier har utforskat olika modelleringstekniker, har ingen använt empiriska data.

Metoder

I den här studien använder vi ett empiriskt närhetsnätverk av förstaårsstudenter som erhållits med smartphone Bluetooth för att simulera spridningen av viruset. Vi undersöker rollen av immunisering, testning, isolering, maskbärande och social distansering i närvaro av implementeringsutmaningar och ofullkomlig efterlevnad.

Resultat

Vi visar att frekventa tester drastiskt kan minska spridningen av viruset om nivåerna av immunitet är låga, men dess effekter är begränsade om immuniteten är mer allmänt förekommande. Vidare kan måttliga nivåer av maskbärande och social distansering leda till ytterligare minskningar av kumulativ incidens, men deras nytta minskar snabbt när immunitet och testfrekvens ökar. Men om immuniteten från vaccination är ofullkomlig eller avtar med tiden, kan scenarier som inte studeras här, frekventa tester och andra ingrepp spela mer central roll.

Låga nivåer av immunitet kan öka risken för olika sjukdomar, inklusive förkylningar, influensa, cancer, hjärt-kärlsjukdomar, autoimmuna sjukdomar med mera. Människor med ett försvagat immunförsvar är också mer mottagliga för mikrober som bakterier, virus och svampar. Om kroppens sjukdomsmotstånd är betydligt lägre kan individen också uppleva symtom som långvarig och ihållande trötthet, viktminskning, muskelsvaghet och infektionskänslighet. Därför uppmärksammar vi vanligtvis förbättringen av personlig immunitet. Vi fann att Cistanche deserticola kan förbättra immuniteten. Köttaska innehåller olika biologiskt aktiva komponenter, såsom polysackarider, två svampar, Huang Li, etc. Dessa komponenter kan användas för kött Stimulera olika celler i immunsystemet och öka deras immunaktivitet.

Klicka cistanche deserticola tillägg

Slutsatser

Våra resultat tyder på att även om regelbunden testning och isolering är kraftfulla verktyg, har de begränsade fördelar om immuniteten är hög eller andra ingrepp är allmänt antagna. Om universiteten kan uppnå till och med måttliga nivåer av vaccination, maskering och social distansering, kanske de kan minska testfrekvensen till en gång var fjärde vecka.

1. Introduktion

När SARS-CoV-2 eskalerade till en pandemi i början av 2020, tvingades universitet och högskolor runt om i världen att snabbt gå över till virtuell undervisning. Skolor kämpade för att anpassa sig till en ny normal, att skicka hem elever som bostadsområden, och till och med hela städer, låstes för att stoppa spridningen av SARS-CoV-2. Studier har visat att den snabba övergången till virtuell undervisning förvärrade redan existerande utbildningsmässiga och sociala ojämlikheter, vilket ledde till inlärningsförluster och att eleverna kände sig omotiverade (Shin och Hickey, 2021). När pandemin fortsatte in på sommaren stod universiteten inför ett svårt val: återöppna campus med viss återgång till traditionell personlig undervisning för att ge en rik pedagogisk erfarenhet eller fortsätta att undervisa helt online för att skydda studenters hälsa.

Hösten 2020 använde universitetsadministratörer runt om i världen simuleringar för att förstå hur förbättrade folkhälsoprotokoll kan minska spridningen av SARS-CoV-2 på deras campus. Dessa studier undersökte olika förebyggande tekniker och gjorde olika antaganden om efterlevnad av deras föreslagna policyer (Brook et al., 2020; Chang et al., 2020; Christensen et al., 2020; Elbanna et al., 2020; Ghaffarzadegan et al., 2020; Goyal et al., 2021; Gressman och Peck, 2020; Lopman et al., 2021; Paltiel et al., 2020). Men även om olika modelleringstekniker användes, från kompartmentala homogena blandningsmodeller till kontaktnät till agentbaserade modeller, använde dessa studier endast simulerade data.

I sin granskning av covid-19-modelleringsstudier i en universitetsmiljö, skrev Christensen et al. förespråkade att mer forskning ska göras med hjälp av empiriska blandningsdata (Christensen et al., 2020). Här tar vi upp den uppgiften och undersöker hur användningen av ett verkligt kontaktnätverk av studenter på ett universitetsområde, fastställt med hjälp av Bluetooth-data från smartphones, förändrar vår förståelse av olika insatsers roll för att mildra SARS-CoV-2. När högskolor ser ut att öppna igen hösten 2021 kommer de att behöva navigera i en snabbt föränderlig miljö och kämpa med både mer överförbara varianter och lägre vaccintäckning än förväntat. Universiteten kommer att behöva identifiera ett lämpligt tillvägagångssätt för sin specifika studentpopulation, en som sannolikt kommer att involvera ett komplext samspel av interventioner, från immunisering till upprepade tester och isolering till icke-farmaceutiska interventioner, som maskbärande och social distansering.

Denna studie syftar till att utrusta universitet med nödvändig information och verktyg för att navigera i denna komplicerade beslutsprocess. Medan vi presenterar en rad scenarier här, fungerar vår studie som ett ramverk för universitet att utforska effektiviteten av olika interventionsstrategier i deras unika miljö. Vår väldokumenterade kod, tillsammans med den allmänt tillgängliga data som används för denna studie, tillåter universitet att specificera sina parametervärden för att undersöka scenarier som inte beaktades i vår studie. Både administratörer och folkhälsotjänstemän kan använda vårt flexibla ramverk för att hjälpa till att skapa evidensbaserade policyer som är utformade för att mildra spridningen av covid-19 på högskolor.

2. Metoder

2.1. Närhetsnätverk

Vi använder ett närhetsinteraktionsnätverk från Copenhagen Networks Study (CNS), som registrerade studenter från Danmarks Tekniske Universitet. I synnerhet fokuserar vi uteslutande på Bluetooth-närhetsdata som förvärvats från 706 studenter, som gjordes allmänt tillgängliga i december 2019 (Sapiezynski et al., 2019). Lånande smartphones gavs ut till studiedeltagare som gick med på att använda enheten som sin primära telefon under hela studien. Enheter konfigurerades för att vara Bluetooth-upptäckbara hela tiden och att söka efter närliggande enheter var femte minut, registrera enhets-ID, en tidsstämpel och en indikator för mottagen signalstyrka (RSSI), som ungefär korrelerar med fysiskt avstånd. Bluetooth-närhetsdata är tillgängliga i 28 dagar med start i februari 2014. För att modellera en typisk universitetstermin går vi igenom CNS-data fyra gånger, och simulerar därmed totalt 16 veckors interaktionsdata.

2.2. Epidemimodell

För att modellera spridningen av SARS-CoV-2 använder vi en individuell modell med separata tillstånd för symtomatiska och asymtomatiska fall. Varje dag avancerar individer till nästa fack eller stannar i sin nuvarande troligen. Varje person-till-person interaktion behandlas som en oberoende händelse, så att sannolikheten att bli exponerad ökar linjärt med antalet interaktioner med en smittsam individ. Vi tillåter presymptomatisk överföring, eftersom det är en tvådagarsperiod mellan smittsamhet och symtomdebut, samt helt asymptomatisk överföring för asymtomatiska fall. Parametervärdena sammanfattas i tabell 1. Vi undersöker låga, medelhöga och höga överföringsscenarier, som ungefär motsvarar R{{10}} värden på 1,5, 3.0 och 4.5, respektive. Vi utforskar en rad värden eftersom uppskattningar av R0 varierar kraftigt mellan studier och miljöer (Alimohamadi et al., 2020). Tillägget och figur 5 visar ytterligare detaljer om vår SARS-CoV-2-överföringsmodell.

Förutom infektion via kontaktnätverket tillåter vi varje individ att utveckla en infektion på grund av extern exponering (t.ex. i det bredare samhället), oavsett deras kontaktnätverksinteraktion. Vi utforskar höga och låga nivåer av gemenskapsöverföring för att undersöka effekterna av gemenskapsprevalens och varierande nivåer av integration mellan campus och samhället. Med tanke på potentialen för en fortsatt spridning i samhället i avsaknad av mycket höga vaccinationsfrekvenser (COVID-19 Scenario Modeling Hub, 2021) och den ökade överföringsmöjligheten för nya varianter (Davies et al., 2021), fokuserar vi på en miljö med högre nivåer av samhällsöverföring. Resultaten som erhållits för scenariot med hög överföring av samhällen presenteras i det följande, och resultaten för vårt scenario med låg överföring av samhällen ges i tillägget.

2.3. Initial immunitet

Medan många länder har godkänt vacciner mot SARSCoV-2 och skyndar sig att göra dem tillgängliga för sina invånare, uppskattar Council on Foreign Relations att det kommer att ta år för majoriteten av världens befolkning att vaccineras mot viruset (Felter , 2021). Som sådan utforskar vi ett brett spektrum av immuniseringsscenarier, allt från ingen immunisering till att 80 procent av studentpopulationen immuniseras, antingen på grund av tidigare infektion eller vaccination. För enkelhetens skull antar vi perfekt immunitet i vår modell.

2.4. Testning och isolering

Vi överväger symptomatisk testning och schemalagd testning i våra simuleringar och antar att båda gjordes via polymeraskedjereaktion (PCR). Symtomatisk testning uppstår när en student söker ett test efter att ha upplevt symtom. För att ta hänsyn till individer som kan uppleva icke-COVID-relaterade influensaliknande symtom, kommer en bråkdel av icke-smittsamma individer också för symtomatiska tester varje dag. Under schemalagda tester testas varje medlem av befolkningen regelbundet för att identifiera ytterligare fall som annars skulle gå oupptäckt. Individer testas med jämna mellanrum så att tiden mellan testerna är konstant för varje elev, även om en liten del av befolkningen är inställd på att vara icke-kompatibel varje dag. Båda typerna av testning inkluderar tidsberoende känslighet; SARS-CoV-2-testkänsligheten är starkt korrelerad med virusmängden, som varierar under infektionen.

För att ta hänsyn till detta använder vi den empiriska testkänsligheten härledd från nasofaryngeal pinnprovsdata av Wikramaratna et al. (Wikramaratna et al., 2020). Eftersom deras modell endast inkluderade tiden efter symtomdebut, tillskriver vi presymptomatisk testkänslighet, vilket speglar den postsymptomatiska känsligheten så att känsligheten två dagar före symtomdebut är densamma som två dagar efter symptomdebut. Detta överensstämmer med litteratur som visar att viral belastning toppar vid symptomdebut, med liknande belastningar före och efter symptomdebut (Johansson et al., 2021). Ytterligare detaljer finns i tillägget och i figur 6. Efter att ha testats positivt placeras individer i isolering. För varje uppsättning parametervärden undersöker vi schemalagda testfrekvenser på tre, sju, 14 och 28 dagar, samt inga schemalagda tester.

2.5. Maskbärande och social distansering

Vi överväger också en miljö där elevens beteende leder till individspecifika överföringshastigheter. Vi specificerar en andel av befolkningen som skulle bära ansiktsmasker och slumpmässigt tilldelar en delmängd av befolkningen att följa social distansering. Båda ingreppen genomförs som minskningar av överföringshastigheten och dessa minskningar antas vara linjära. Eftersom homofil, tendensen för människor att umgås med andra som de uppfattar vara lika dem själva vanligtvis finns i sociala nätverk (McPherson et al., 2001), antog vi att vängrupper kan ha liknande åsikter om covid-19 och relaterade begränsningsinsatser. Därför överväger vi både klustrade och icke-klustrade tilldelningar av maskbärande över nätverket, ett scenario som inte kan studeras med vanliga epidemiologiska modeller. För att skapa kluster av maskanvändare skapar vi ett viktat kontaktnätverk för hela studieperioden och väljer en uppsättning initiala maskbärare enhetligt slumpmässigt. Vi "sprider" sedan maskbärande till deras kontakter, där grannar med mer interaktion har större sannolikhet att anta en ansiktsskydd. Denna process upprepas tills den önskade andelen maskbärare uppnås. Mer information finns i tilläggsinformationen.

3. Resultat

Efter borttagning av icke-deltagande enheter och tomma skanningar från Bluetooth-data återstod 2 426 279 Bluetooth-pingar (44,3 procent av alla pingar) och 692 användare (98,0 procent av alla användare), vilket indikerar att 14 användare inte hade några närhetshändelser involverar andra studiedeltagare. Närhetsnätverken för var och en av de 28 dagarna i denna studie visas i figur 3 i tillägget. Nätverken har en stor uppkopplad komponent på vardagar då studenter sannolikt var aktiva på campus och gick i lektioner. På helgerna var nätverken mer löst sammankopplade, med färre användare som interagerade med andra studiedeltagare, som visas i den första och sista kolumnen i figur 3.

Incidensfrekvenserna för vårt måttliga (R{0}} ≈ 3.0) överföringsscenario med olika nivåer av befolkningen immun från början visas i figur 1. Oavsett immuniseringsnivå ökar testfrekvensen minskade antalet infektioner som observerades under terminen, även om effekten var relativt liten om 60 – 80 procent av befolkningen var immuna. Utan immunisering resulterade testning var tredje dag i att 42,7 procent av eleverna i genomsnitt smittades vid slutet av terminen, medan testning var sjunde, 14:e och 28:e dag ledde till att 47,5 procent, 56,2 procent och 61,6 procent av eleverna smittades , respektive (ingen schemalagd testning: 66,1 procent ). Men med 80 procent immuniserade resulterade testning var tredje dag i att 12,3 procent av eleverna smittades vid slutet av terminen i genomsnitt, utan att inga schemalagda tester gav upphov till att 15,8 procent av eleverna i genomsnitt smittades. Sålunda, medan ökad testning och efterföljande isolering påverkade antalet infektioner för en given immuniseringsnivå, ledde en ökning av befolkningens immunitet slutligen till motsvarande eller större minskningar av förekomsten. Incidensen för våra låga (R0 ≈ 1,5) och höga (R0 ≈ 4,5) överföringsscenarier visas i tillägget (se figurerna 9 och 10).

Under ingen immunisering var den genomsnittliga tiden som krävdes för att infektera 10 procent av alla elever 24 dagar utan några tester eller isolering, medan testning bara en gång var fjärde vecka ökade denna gång till 25 dagar, och testning två gånger varje vecka resulterade i att 10 procent av eleverna blev infekterade på dag 30 i genomsnitt (Figur 1). Men när 20 procent av befolkningen var immun, kunde testning var tredje dag förlänga denna period med 11 dagar, och med 40 procent av befolkningen immun, kan frekventa tester sprida infektioner ytterligare, vilket ger universiteten ytterligare två veckor. Dessa fynd visar att i kombination med regelbundna tester kan till och med blygsamma nivåer av immunitet hjälpa universiteten att platta kurvan, vilket i slutändan sparar resurser och minskar kostnaderna för begränsningsinsatser.

Antalet positiva tester och antalet isolerade personer visas i figurerna 7 respektive 8. Dessa mätvärden gör det möjligt för universitet att uppskatta de resurser som krävs för att mildra spridningen av covid-19 bland sin studentpopulation i termer av resurser som spenderas på interventioner och förlorade alternativkostnader. Till exempel motsvarar antalet isolerade studenter under terminen också antalet missade skoldagar, vilket gör att universiteten kan kvantifiera både de resurser som behövs för att karantänera studenter och de förlorade utbildningsmöjligheterna i samband med karantän. Ytterligare information finns i tillägget.\

Resultaten som erhållits för våra scenarier för maskbärande och social distansering under måttlig överföring (R0 ≈ 3.0) presenteras i figur 2, som visar den genomsnittliga procentandelen av elevpopulationen som är smittad i slutet av terminen. Testning var mest effektiv för att minska kumulativ incidens under låga nivåer av immunitet och låga till måttliga nivåer av maskbärande och social distansering. När maskbärande och social distansering var allestädes närvarande, erbjöd mer frekventa tester endast små minskningar av den kumulativa förekomsten eftersom viruset redan var väl kontrollerat. På samma sätt minskade initial immunitet hos även en liten del av befolkningen effekten av regelbundna tester. Utan immunitet resulterade tester var tredje dag i betydande fördelar när maskbärande och social distansering var under 60 procent. Men med 20 procent och 40 procent immun, gav testning var tredje dag endast betydande fördelar när maskbärande och social distansering var under 40 procent respektive 30 procent. Något överraskande inträffade liten eller ingen minskning av effektiviteten när maskbärande klustrades på kontaktnätverket, kanske på grund av nätverkets starkt sammankopplade natur (se figur 11). Om universitet kan uppnå till och med måttliga nivåer av immunitet, maskbärande och/eller social distansering, visar våra simuleringar att de kanske kan testa mindre ofta med liten eller ingen förändring i den kumulativa förekomsten.

För att jämföra effektiviteten av testning och isolering, maskbärande, social distansering och immunitet, genomförde vi en regressionsanalys baserad på den kumulativa förekomsten av alla våra måttliga överföringssimuleringar (R0 ≈ 3.{{3} }). Den kumulativa incidensen minskade med 3,95 eller 0,57 per 100 elever för varje en veckas ökning av testfrekvensen. Varje tioprocentig ökning av andelen av befolkningen som följer social distansering minskade den kumulativa förekomsten med 4,47 eller 0,65 per 100 studenter. På samma sätt minskade varje 10-procentig ökning av andelen som bär masker den kumulativa förekomsten med 5,76 eller 0,83 per 100 elever. Slutligen minskade varje 10-procentig ökning av andelen med immunitet den kumulativa förekomsten med 17,08 eller 2,47 per 100 elever. Således, även om testning kan vara enkelt för högskolor att genomdriva, ger det mycket mindre minskningar av fall än maskbärande och social distansering. Som förväntat resulterade ökande befolkningsimmunitet i den största minskningen av kumulativ incidens.

4. Diskussion

Även om det senaste året har gett oss löften om effektiva vacciner och större insikt i dynamiken i SARS-CoV-2, står skolor fortfarande inför en oviss framtid. Med ojämn utrullning av vaccin i vissa delar av världen och ekonomiska påfrestningar på grund av minskad inskrivning, undrar många högskolor hur de ska kunna återgå till någon sorts normalitet och vilka åtgärder de kan vidta för att påskynda processen (St. Amour, 2020). Förenta nationernas mål för hållbar utveckling 2015 syftar till att säkerställa både hälsosamma liv och inkluderande och rättvis utbildning av hög kvalitet (FN, 2015). För att fortsätta att utvecklas mot dessa mål är det viktigt att fastställa hur skolor kan öppna igen på ett säkert sätt, och därigenom tillåta dem att leverera utbildning av hög kvalitet samtidigt som de främjar välbefinnande.

I den här studien försökte vi hjälpa universitet att navigera i utmaningarna med återöppning genom att undersöka effektiviteten av regelbundet schemalagda (dvs. screening) tester i en högskolebefolkning i samband med olika nivåer av immunisering. Vi fann att även om testning borde vara en integrerad del av varje universitets begränsningsstrategi, kan måttliga nivåer av immunitet, maskbärande och social distansering ge universitet friheten att testa mindre ofta. Som sådan, om högskolor kan uppnå höga vaccinationsfrekvenser, kan de kanske slappna av att testa till bara en eller två gånger varje månad, vilket sparar värdefulla resurser. Medan vårt fokus ligger på en universitetsmiljö, kan våra metoder och resultat appliceras på andra boendemiljöer

I motsats till tidigare studier använde vi ett verkligt kontaktnätverk som grund för våra simuleringar, vilket gjorde att vi kunde fånga det underliggande heterogena sociala beteendet hos studenter, vilket utan tvekan förändrar hur viruset sprids. Dessutom har många tidigare studier inom detta område endast svarat för ett litet antal implementeringshinder och efterlevnadsfrågor. Vi tillät externa infektioner, en bakgrundsfrekvens av influensaliknande sjukdom, tidsberoende testkänslighet och förseningar av testresultat, såväl som elevers bristande efterlevnad under hela test- och isoleringsprocessen.

Närhetsdatan vi använde samlades in långt före pandemin när studenter inte begränsade sin interaktion med andra. Därför representerar vår data ett värsta scenario där eleverna inte minskar sin kontakt med andra. Men när elever minskar sin kontakt med andra, utövar de effektivt en form av social distansering. Således var dessa pre-pandemiska kontaktmönster nödvändiga för att studera effekterna av sociala distanserande interventioner, ett mål med denna studie

Även om vacciner inte ger perfekt immunitet, är de mRNA-vacciner som för närvarande används mycket effektiva för att minska infektioner och skenbart effektiva för att minska överföringen bland de som blir infekterade (Haas et al., 2021). Även om vi antog perfekt immunitet i våra simuleringar, kunde våra befolkningsimmunitetsnivåer kartläggas till effektiva immunitetsnivåer för att ta hänsyn till ofullständig immunitet och resulterande genombrottsinfektioner.

Även om vår modell inkorporerade många av de utmaningar vi förväntar oss att universiteten kommer att möta på campus, har vi inte uttryckligen modellerat kontaktspårning. Även om kontaktspårning kan vara ett effektivt verktyg när det implementeras på lämpligt sätt (Cencetti et al., 2021; Ferretti et al., 2020), är det ofta ett resurskrävande företag, ett som kräver tillgång till information om sociala kontakter, tillgång till högskolestudenter kan vara tveksam till att bevilja. Vi uppskattade inte heller antalet negativa utfall som förväntas inträffa, även om dödsfall och sjukhusvistelser skulle kunna uppskattas från våra resultat om ytterligare antaganden görs. Slutligen inkluderade vi ingen säsongsvariation i överföringen av SARS-CoV-2, även om ny forskning tyder på att överföringen i tempererade klimat är betydligt högre på vintern när skolor håller på än på sommaren (Gavenciak ˇ et al. al., 2021). Därför bör universitet överväga sina specifika klimatförhållanden när de överväger sjukdomsbördan de kan möta.

Även om det här arbetet ger nya insikter om hur immunisering, upprepade tester, isolering och andra strategier kan minska spridningen av SARS-CoV-2 på universitetsområden, är det viktigt att notera att det inte finns någon enstaka passform- alla tillvägagångssätt (Bradley et al., 2020).

De mest framgångsrika skolorna kommer att skräddarsy sitt förhållningssätt till sin specifika situation och anpassa sig när omständigheterna förändras. Den mest fördelaktiga strategin kan faktiskt vara ett agilt tillvägagångssätt, ett där testfrekvensen justeras baserat på den nuvarande transmissionsdynamiken, ett tillvägagångssätt som ännu inte har studerats noggrant.

Finansiering

Denna studie stöddes av ett Harvard University Department of Biostatistics-stipendium och ett US Government-stipendium (till HH). Ytterligare finansiering tillhandahölls av Centers for Disease Control and Prevention (bidrag MInD: U01 CK000585 till RK) och National Institutes of Health (NIAID R01 award AI138901 till JPO). Finansieringskällorna hade ingen roll i studiedesign, dataanalys, datatolkning eller skrivandet av rapporten.

Etiskt godkännande

Separat medicinskt etiskt godkännande är inte obligatoriskt.

Datadelning

Närhetsnätverksdata från Copenhagen Network Study är allmän egendom (https://doi.org/10.6084/m9.figshare. 7267433). Alla modeller och kod för detta projekt skrivna i version 3.7 av programmeringsspråket Python är tillgängliga via GitHub (https://github.com/onnela-lab/covid-campus).

Bidragsgivare

HH och JPO hade full tillgång till all data i studien. JPO konceptualiserade och övervakade studien. HH, RK och JPO bidrog till metodiken, utredningen och visualiseringen. HH utarbetade manuskriptet med kritisk revision av RK och JPO. Alla författare har läst och godkänt den slutliga versionen.

Förklaring om konkurrerande intresse

Författarna förklarar att de inte har några kända konkurrerande ekonomiska intressen eller personliga relationer som kunde ha tyckts påverka det arbete som redovisas i denna artikel.

Erkännanden

Vi tackar Marc Lipsitch för hans feedback på detta projekt. Vi tackar också Giang T. Nguyen och Max Wang för deras kritiska läsning av manuskriptet.

Extramaterial

Kompletterande material associerat med den här artikeln finns i onlineversionen på doi:10.1016/j.ijid.2021.10.008

For more information:1950477648nn@gmail.com