Penulis : Deem

Bagaimana Bevan mengetahui berapa banyak infeksi dan kematian yang akan mengakibatkan skenario terburuk untuk H5N1?

Seperti di lingkungan ekstrem lainnya, ada berbagai sampel (subyek penelitian) yang tersedia untuk digunakan para ahli.

Sampel yang paling sederhana dikenal dengan model SIR Kermack-McKendrick, dimana sampel adalah jumlah penduduk dalam suatu populasi yang rentan terhadap suatu penyakit, I adalah jumlah yang terinfeksi dan R adalah jumlah yang sembuh.
(Sampel SIR asli mengasumsikan populasi konstan dan karenanya pemulihan daripada kematian. Perpanjangan selanjutnya dari
model ini dapat mengelola kematian.)

Transisi antara negara-negara ini tergantung pada tingkat penularan dan pemulihan. Mengingat pemisahan populasi awal tertentu dan tingkat transisi ini, sampelmemprediksi berapa banyak orang yang akan berada di setiap kategori (S, I atau R) selama masa
wabah. Sampel SIR cenderung menunjukkan
bahwa penyakit yang sangat menular, dengan kematian tinggi seperti Ebola menyebar
dengan cepat (cepat S ke I) tetapi juga membakar diri dengan cepat (cepat I ke I)
R).

Menariknya, dalam banyak kasus epidemi mati karena kurangnya infektif daripada rentan. Penyakit yang paling berbahaya adalah penyakit yang menginfeksi secara perlahan, membunuh secara perlahan dan tidak memberikan kesembuhan, seperti HIV/AIDS.

Sebuah keuntungan dari sampel SIR di era pra-PC adalah bahwa mereka disederhanakan menjadi satu set persamaan yang dapat diselesaikan dengan tangan. Model generasi terbaru, misalnya yang dirujuk dalam pemodelan efektivitas ‘vaksinasi cincin’ untuk cacar setelah insiden teroris, memanfaatkan daya komputer murah untuk melakukan simulasi skala besar.

Mereka menggabungkan perawatan terperinci dari spesifik penyakit menular – kemudahan penularan; kekebalan alami dan
yang didapat dari vaksin dan kemanjurannya; periode laten, simtomatik, infeksi dan pemulihan; morbiditas dan mortalitas; bahkan siklus hidup paralel pada organisme inang lainnya – dengan simulasi rinci rantai
penularan melalui rumah tangga, sekolah dan tempat kerja, dan juga kontak dokter dan pengobatan yang diterima. Setiap individu yang terinfeksi dalam suatu populasi disimulasikan untuk kontak, pengobatan
dan penularan di setiap periode.

Simulasi semacam itu, jika diunggulkan dengan benar, dapat memberikan masukan penting bagi pilihan kebijakan publik seperti penutupan sekolah, penyegelan perbatasan, dan penggunaan obat anti-virus untuk profilaksis.