Въздействие на ниските нива на грип върху грипните инфекции през следващия сезон

Въведение:

Интервенциите за ограничаване на разпространението на COVID-19 през грипния сезон 2020−2021 г. по същество елиминираха грипа през този сезон. Като се има предвид намаляването на титрите на антителата с течение на времето, бъдещият остатъчен популационен имунитет срещу грип ще бъде намален. Последиците за следващия грипен сезон 2021-2022 г. не са известни.

Методи:

Базиран на агент модел на грип, внедрен в платформата за симулация на Framework for Reconstructing Epidemiological Dynamics, беше използван за оценка на случаите и хоспитализациите през 2 последователни сезона на грип. Въздействието на намаления остатъчен имунитет, дължащ се на защитните мерки през първия сезон, беше оценено при различни нива на сходство (кръстосан имунитет) между грипните щамове през сезоните.

Грипът е често срещано инфекциозно заболяване. Основните му симптоми включват треска, кашлица, хрема, умора и т.н. и дори смърт в тежки случаи. В лицето на това заболяване обикновено се смята, че подобряването на имунитета е най-ефективният начин за предотвратяване.

И така, каква е връзката между грипа и имунитета? Имунитетът се отнася до способността на човешкото тяло да устои на инвазията на болестта, включително естествен имунитет и придобит имунитет. В ежедневието си можем да подобрим имунитета си по много начини, като по този начин намалим риска от заразяване с болести. Например редовно упражняване, добър сън и хранителни навици и редовни ваксинации.

Грипният вирус ще предизвика имунния отговор на организма, а имунната система ще реагира с антитяло срещу грипния вирус, като по този начин ще елиминира вируса. Въпреки че имунната система на всеки е различна, изследванията показват, че добрите здравословни навици, заедно с определени хранителни вещества, могат да помогнат за укрепване на имунната ви система. Например, витамин С и витамин D са много важни за повишаване на човешкия имунитет и имунитетът може да бъде подобрен чрез консумация на диета, богата на тези хранителни вещества.

Освен това поддържането на добро отношение също е един от важните фактори за подобряване на имунитета. Хората, които са в весело настроение, са по-склонни да устоят на болести. Следователно, активното посрещане на трудностите и натиска в живота и поддържането на добро отношение също може да помогне за подобряване на имунитета.

В обобщение, съществува тясна връзка между грипа и имунитета. Добрите здравословни навици, редовните ваксинации, приемът на хранителни вещества, богати на витамин C и витамин D, и поддържането на добро отношение могат да помогнат за подобряване на имунитета на организма, така че да може по-добре да предотвратява и да устои на грипа. Нека живеем здравословен и активен живот заедно и поддържаме достатъчно сън и подходящи упражнения, за да можем да имаме по-силна имунна система! От тази гледна точка трябва да подобрим имунитета. Цистанче може значително да подобри имунитета. Месната пепел съдържа различни биологично активни съставки, като полизахариди, две гъби и Huangli и др. Тези съставки могат да стимулират имунната система. Различни видове клетки, повишават имунната си активност.

Кликнете върху ползите за здравето от цистанче

Резултати:

Когато кръстосаният имунитет между щамовете от първи и втори сезон е нисък, намаленият първи сезон има ограничено въздействие върху случаите от втория сезон. Високите нива на кръстосан имунитет доведоха до по-голямо въздействие върху втория сезон. Това въздействие беше модифицирано от предаваемостта на щамовете през двата сезона. Моделът оценява възможно увеличение от 13,52% -46,95% в случаите в сравнение с тези в нормален сезон, когато щамовете имат същата преносимост и 40% -50% кръстосано имунитет в сезон след много нисък.

Изводи:

Като се има предвид лекият грипен сезон 2020-2021 г., случаите може да се увеличат с до 50 процента през 2021-2022 г., въпреки че увеличението може да бъде много по-малко, в зависимост от кръстосания имунитет от минали инфекции и предаването на щамове. Разширеното покритие на ваксините или продължаващите интервенции за намаляване на предаването може да намали този висок сезон. Малките деца може да имат по-висок риск през 2021 −2022 г. поради ограниченото излагане на инфекция през предходната година.

ВЪВЕДЕНИЕ

Коронавирусната болест 2019 (COVID-19) беше обявена за пандемия от СЗО на 11 март 2020 г. Случаите бяха идентифицирани в САЩ в началото на 2020 г., което доведе до широко разпространени интервенции за намаляване на разпространението на вируса, включително затваряне на училища и мерки за намаляване на социалните взаимодействия. Тези интервенции повлияха не само на предаването на COVID-19, но и на предаването на други болести, които се разпространяват по същите механизми. Значително намалена грипна активност беше документирана на много места след въвеждането на интервенции за COVID-19.1−5 Слаба грипна активност беше открита от Центровете за контрол и превенция на заболяванията (CDC) в САЩ по време на грипния сезон 2020−2021 г. .6

Смята се, че ваксинацията от предходната година осигурява малка защита от грип през следващата година,7 но естествената инфекция изглежда осигурява измерим имунитет за няколко сезона, особено ако циркулиращите щамове са близки антигенни съвпадения.8 Ограниченият брой случаи на грип в САЩ през 2020−2021 г. породи опасения относно възможността за по-голямо бреме на грипните заболявания през сезон 2021−2022 г. поради намален имунитет от естествена инфекция от предходната година. Деца на възраст<2 years may be at increased risk after a season with limited influenza because they likely have never been exposed to natural infection and therefore have immunity only from vaccination.

Моделирането се прилага към инфекциозни заболявания от 20-те години на миналия век и е добре установена техника за анализиране и прогнозиране на грипни епидемии.9 Исторически погледнато, компартменталните модели са били прилагани широко за оценка на стойностите за броя на възпроизводството при минали епидемии и пандемии и за оценка на възможното въздействие на интервенции, ако се прилага към минали и хипотетични бъдещи епидемии.10−15 Базираното на агенти и индивидуалното моделиране на инфекциозни заболявания стана по-често срещано, когато станаха достъпни високопроизводителни изчисления.16−20 Този тип модел изисква повече компютърни ресурси, но позволява настройка на индивидуални параметри и включва произволност, така че да се произвежда набор от резултати. Моделирането, базирано на агенти, може да се използва за извършване на много подробни изследвания на възможни сценарии на заболяване, например ефектите от промените в предаването на щама или въздействието на ваксинацията.

Платформата за симулация на рамката за възстановяване на епидемиологичната динамика (FRED) 21 е платформа за моделиране, базирана на агенти, която е разработена в отговор на грипната пандемия от 2009 г. и е използвана за моделиране на грип, както и за други инфекциозни и неинфекциозни състояния. 22−25 FRED модели използвайте базирани на преброяване синтетични популации, чиито агенти имат реалистични демографски данни, местоположения и модели и проценти на взаимодействие, което позволява насочването на параметри от тези фактори. Грипният модел FRED преди беше ограничен до симулиране на един сезон. Това проучване разширява модела на пандемията, за да включи имунитета от предишна инфекция и ваксинация и да позволи моделирането на множество последователни сезони на грип. Следователно той представлява ново разширяване на възможностите за моделиране в тази област и предоставя отправна точка за по-сложни симулации.

За да се проучи въздействието на ограничената грипна активност върху грипната тежест през следващата година, FRED беше използван за моделиране на 2-сезонни грипни сценарии при различни допускания за въздействието на естествената инфекция върху имунитета през втората година и различна степен на антигенен родство на циркулиращи щамове от първа и втора година. Симулациите оценяват въздействието на повишената ваксинация, продължаващите интервенции за намаляване на предаването на респираторни заболявания и специфичното въздействие върху най-младата възрастова група в населението.

МЕТОДИ

Симулационната платформа FRED е описана подробно по-рано.21 Подробности за симулациите и моделите, използвани в това изследване, както и използваните параметри могат да бъдат намерени в Приложението (достъпно онлайн). Времевата линия е показана на Фигура 1. FRED използва параметър за предаване, за да представи инфекциозната способност на заразно състояние. Параметърът за предаване допринася за получаването на R0 или Re в симулация. По-висок параметър за предаване ще доведе до по-голямо огнище, ако не се променят други параметри в модела. Симулациите бяха проведени с ниска стойност на параметъра на предаване (0.6, R0 »1.31, 95 процента CI=0.79, 1.83) и висока стойност на параметъра на предаване ({{13 }}.8, R0 »1,75, 95 процента CI=1.13, 2,37). Резултатите от базовия модел са включени в таблица 1 в допълнение (достъпна онлайн).

Население

Симулациите бяха извършени върху население, представляващо окръг Алегени, средно голям окръг в югозападната част на Пенсилвания, с население от приблизително 1,2 милиона души. Той включва както градски, така и крайградски райони и е достатъчно голям, за да улови разпространението на грип сред населението. Симулациите бяха извършени със 100 повторения, за да се улови стохастично поведение.

Агентите са имунизирани по възрастова група според данните на CDC, като се използват следните проценти: възраст 0.5−17 години, вероятност=0.638; възраст 18 −49 години, вероятност =0.384; възраст 50−64 години, вероятност=0.506; възраст По-голяма или равна на 65 години, вероятност=0.698.26 В модела ваксинацията намалява чувствителността към грип с 40 процента (ефикасността на ваксинацията в проучванията на CDC варира между 10 процента и 60 процента) (Таблица 2 в допълнение, достъпна онлайн ).27,28 Ваксинацията за специфичен щам се извършва през октомври на годината на симулацията и имунитетът отслабва след ваксинация при 7 процента на месец.29

Имунитетът от предишна инфекция е разпределен по възрастови групи в популацията, като се използват нивата на атака, изчислени от CDC за 2019−2020 г. (Таблица 2 в допълнение, достъпна онлайн).30

Намалените взаимодействия на агентите на ниво популация бяха използвани за изследване на въздействието върху случаите на втори сезон на грип. Използван е опростен метод за намаляване на контактите чрез изолиране на част от агентите в симулацията. Калибрирането с различни нива на изолация определи процента от населението, което трябва да бъде изолирано, за да се предотвратят случаи на първи сезон на грип. Резултатите от калибрирането са в Приложение Раздел 7 (достъпно онлайн). Използването на този метод постига целта за елиминиране на грипна епидемия от първия сезон. Методът не е специално фокусиран върху въздействието на конкретна интервенция за социално дистанциране и не разглежда нюансите на различни интервенции (напр. маскиране, работа от вкъщи), което не е необходимо за това проучване. Изолирането на 40 процента от населението беше достатъчно, за да се намали първата грипна епидемия до нива, подобни на тези, идентифицирани през сезона на грипа 2020-2021 г. (Приложение Раздел 7, достъпно онлайн, Резултати от валидиране на модела). В 2-годишни симулации, използващи модела на намалено взаимодействие, намаленията бяха приложени само през първия сезон. Допълнителните симулации използват 40 процента намаление през първия сезон и по-ниски нива на изолация (10 процента и 20 процента) през втория сезон.

За да се оцени въздействието на повишената ваксинация, бяха проведени 1-годишни симулации с предишен имунитет с усвояване на ваксинацията по възрастови групи, както се съобщава от CDC и с 10 процента и 20 процента увеличения. Нивата на ваксинация срещу грип, както се съобщава от CDC от 2010 г. до 2020 г., са се увеличили с истории в диапазона от 10 процента до 20 процента.31

За да се ориентират резултатите към специфични сценарии за подтип/линия в моделираните първи и втори сезон на грип, нивото на намаляване на чувствителността към инфекция от подтип/линия на грип, причинена от инфекция със същия или различен подтип/линия, беше оценено въз основа на дискусии с експерти по вирусология, грип и ваксинация (Таблица 1). Подкрепа за експертното мнение беше идентифицирана в литературата.32,33 Тези оценки представляват диапазоните на възможен кръстосан имунитет на щама.

IRB на университета в Питсбърг определи, че това проучване не е изследване върху хора. Следователно това беше освободен проект на изследване.

РЕЗУЛТАТИ

Резултатите от валидирането на модела са включени в раздел 7 на приложението (достъпен онлайн). При 2-щам, 2-сезонен модел нормалните случаи от първия сезон са предотвратили случаи на грип от втори сезон и хоспитализации във всичките 4 сценария на предаване. Нисък първи сезон би довел до увеличения на случаите във втория сезон, равни на намаленията, причинени от нормален първи сезон. Въздействието варира в зависимост от трансмисивността на щамовете от първата и втората година и от сходството (кръстосан имунитет) между тези щамове (Фигура 2 и Таблица 4 в допълнение, достъпни онлайн). След отслабване много сходни щамове може да имат приблизително 50 процента -60 процента кръстосан имунитет (Таблица 1). При използване на 50 процента кръстосан имунитет, ако и двата сезонни щама са имали по-ниска трансмисивност, разликата между случаите от втория сезон след нормален първи сезон и нисък първи сезон е 26,29 процента (29,99 процента хоспитализации) (Фигура 2A).

Щамът с по-ниска трансмисивност през първия сезон имаше по-малко въздействие върху случаите от втория сезон, когато щамът от втория сезон беше по-преносим (разлика от 3,83 процента случаи и 4,31 процента хоспитализации) (Фигура 2B). Когато щамът от първия сезон имаше по-голяма трансмисивност от щама от втория сезон, имаше разлика от 97,72 процента в случаите (96,98 процента хоспитализации) (Фигура 2C). Когато и щамовете от първия сезон, и от втория сезон бяха по-преносими, разликата в случаите през втория сезон беше 49,47 процента за случаите (56,81 процента хоспитализации) (Фигура 2D). Щамовете с по-висока степен на предаване през първия сезон причиняват по-висок брой случаи, което допринася повече за имунитета през втория сезон. Когато този имунитет бъде премахнат, има по-голямо увеличение през втория сезон. В сценариите с ниска трансмисивност Re е приблизително 1 в модел с предишен имунитет и ваксинация; следователно по-голямото въздействие на интервенцията не е неочаквано.

Когато взаимодействията с агенти бяха намалени през втория сезон, както и през първия сезон (40 процента намаление през първия сезон), случаите бяха намалени през втория сезон. Намаляването на взаимодействията с 20 процента през втория сезон доведе до 98,6 процента намаление на случаите (95 процента CI=98.5, 98,7) за сценария с ниска трансмисивност и намаление от 85,3 процента (95 процента CI{{12} }.8, 85.8) за сценария с висока предаваемост. Намаляването на взаимодействията с 10 процента доведе до 68,6 процента намаление на случаите (95 процента CI=67.7, 69.4) за сценария с ниска трансмисивност и намаление с 32,1 процента (95 процента CI=30.4 , 33.9) за сценария с висока преносимост.

Увеличаването на нивата на ваксиниране над отчетените от CDC с 10 процента и 20 процента намали броя на случаите и хоспитализациите в симулация за един сезон. Повишените проценти на ваксинация имаха по-голямо въздействие върху симулациите с по-ниско предаваем щам (10-процентно увеличение на ваксинацията причини 31,5-процентно намаление на случаите и 32,9-процентно намаление на хоспитализациите; 20-процентно увеличение на ваксинацията причини 45,5-процентно намаление на случаите и 47,4% намаление на хоспитализациите). За симулации с по-преносим щам повишеното ваксиниране доведе до по-скромен ефект (10-процентно увеличение на ваксинирането причини 2,3-процентно намаление на случаите и 3,3-процентно намаление на хоспитализациите; 20-процентно увеличение на ваксинацията причини 5,0-процентно намаление на случаи и 8,5% намаление на хоспитализациите). В сценария с ниска трансмисивност повишените нива на ваксиниране може да имат по-голямо въздействие поради нивата на ваксиниране, които намаляват броя на възпроизвеждането в този модел до приблизително 1 (Re=0.93, 95 процента CI=0.57, 1.30 в модел, включващ предишен имунитет и ваксинация при нива, докладвани от CDC). Относително ниската ефективност на ваксинацията в този модел (40 процента) може да намали въздействието на ваксинацията при сценарий с висока степен на предаване. Едногодишните симулации включват предишен имунитет, както е описано в Методи и Приложение (достъпно онлайн).

Възрастовата група {{0}}−4 години съставлява 5,2 процента от популацията на симулацията и представлява приблизително 6 процента от случаите в симулацията (5,8 процента −6,2 процента от случаите). Увеличаването на ваксинационния обхват с 10 процента намалява случаите в тази възрастова група с 31,7 процента в сценария с по-ниска степен на предаване, но само с 1,7 процента в сценария с по-висока степен на предаване (Фигура 3). 20-процентното увеличение на ваксинационния обхват доведе до 45,7 процента по-малко случаи за по-слабо предаваем щам, но само 4,1 процента по-малко случаи за по-преносим щам. Хоспитализациите намаляват с подобни количества (за сценария с ниска трансмисивност, 33,7% намаление с 10% увеличение на поглъщането и 49,0% с 20% увеличение; за сценария с висока трансмисивност, 3,1% намаление с 10% увеличение на поглъщането и 5,4% намаление с увеличение от 20 процента). Low Re може да подобри ефектите от ваксинацията при сценарии с ниска степен на предаване.

При прилагане на резултатите от модела конкретно към подтипове/линии на грип, най-големите въздействия биха се очаквали за сезони, в които текущият преобладаващ щам е бил тясно свързан с щама от предходната година, а кръстосаният имунитет обикновено е висок между щамовете през следващите години. Може да се очаква 40-50-процентно намаление на чувствителността за подобни щамове през следващите години в случаите, когато щамовете споделят подтип/линия. Очаква се трансмисивността на щама да бъде подобна при силно сходни щамове. Моделът оценява увеличение от 13,52 процента −46,95 процента в случаите и 15,43 процента −56,81 процента в хоспитализациите при щамове със същата трансмисивност и 40 процента −50 процента кръстосан имунитет (Таблица 4 в допълнение, достъпна онлайн). В популацията, използвана за симулация (окръг Алегени, Пенсилвания, синтетична популация от 1 218 695) тези стойности съответстват на увеличение от 8 225 (95 процента CI=2,241, 14 209) до 139 205 (95 процента CI=98 ,836, 179,575) случая и 31 (95 процента CI=10, 53) до 369 (95 процента CI=610, 982) хоспитализации през сезона на грипа. Броят на случаите включва асимптоматични случаи, които съставляват 25 процента от тези, които се срещат в модела.

ДИСКУСИЯ

Използвано е моделиране, базирано на агенти, за прогнозиране на въздействието на лек грипен сезон върху нивата на инфекция през следващия сезон. Резултатите показват, че лекият първи сезон (като 2020-2021 г.) може да доведе до голям, компенсиращ втори сезон (като това, което може да се случи през 2021-2022 г.). Това увеличение може да бъде толкова голямо, колкото удвояване на случаите. Разширеното покритие на ваксините може да намали, но не и да премахне този прогнозиран тежък сезон. Продължаването на интервенциите за намаляване на инфекциозните контакти сред населението може да има по-голямо въздействие.

Имунитетът срещу грип е сложен. Щамовете са силно променливи, като антигените на генетичния дрейф допринасят за появата на нови варианти, които избягват имунитета и позволяват годишни сезонни огнища с широко вариращи проценти на случаите въпреки популационния имунитет и ваксинацията. нива на инфекция.35

През сезона 2020–2021 г. в северното полукълбо липсваше обичайното сезонно огнище, вероятно поради интервенции на COVID-19 за намаляване на предаването. Този резултат беше от полза, тъй като системите на здравеопазване вече бяха обтегнати от пандемията на COVID-19, но има опасения, че липсата на остатъчен имунитет в резултат на инфекция през 2020−2021 г. ще причини по-тежък грипен сезон през 2021−2022 г. Ваксинацията е ефективен инструмент за предотвратяване на грип, но честотата на ваксиниране обикновено е неоптимална и ваксинацията не осигурява пълен имунитет срещу инфекция.

Използван е базиран на агент модел на грип, за да помогне за разбирането на въздействието на сезон с много слаб грип върху следващия сезон. Намаляването на взаимодействията в част от населението е достатъчно, за да елиминира по същество грипа. Нормалните нива на взаимодействие във втори сезон доведоха до увеличаване на случаите във втория сезон над предвиденото при използване на същия модел без намаление на взаимодействията през първата година.

Моделът отчита ситуации, в които силно свързани и по-малко свързани щамове циркулират в последователни сезони. С ниско ниво на кръстосан имунитет, подобно на промяна на подтип грип А, ниският първи сезон има ограничено въздействие върху случаите на втори сезон. Ако има добро антигенно съвпадение между сезоните (високо ниво на кръстосан имунитет), моделът прогнозира голямо въздействие върху случаите от втория сезон от инфекциите от първия сезон.

Повишената ваксинация може да помогне за компенсиране на намаления имунитет на населението в резултат на липсата на грип през 2020-2021 г. Това може да е особено важно за малките деца, които могат да бъдат особено изложени на риск през 2021-2022 г. Много малко много малки деца са имали грип през 2020-2021 г., така че по същество целият имунитет в тази възрастова група ще бъде от ваксинация, която отслабва относително бързо.

Няколко фактора предполагат, че въпреки че случаите може да се увеличат след много нисък първи сезон, тежестта на заболяването няма да достигне пандемични нива. Най-разпространеният грипен подтип често преминава от един сезон към следващ – например H1N1 преобладаваше през сезон 2013-2014 г., докато H3N2 преобладаваше през предходните 2 сезона – и тези грипни подтипове преминавания не винаги причиняват повишена интензивност.36 Имунитетът поради към инфекция се смята, че персистира в продължение на 3-7 години, така че може да се очаква значителен имунитет да остане от предишни сезони.8 Смята се, че имунитетът от излагане на инфекция в ранна възраст осигурява ниво на доживотен имунитет към свързаните щамове, вероятно включително известен имунитет към запазени епитопи,37 и това може да помогне за ограничаване на случаите на грип през 2021-2022 г.

Моделите са опростени представяния на реалността и следователно никога не могат да бъдат перфектни. Тяхното намерение е просто да предоставят полезна и приложима информация. Валидността на модела се определя отчасти от това доколко неговият дизайн отразява реалността и колко точно са оценени параметрите, които използва. Грипният модел FRED е проектиран да симулира пандемичен грип и е бил използван в предишни проучвания за моделиране на грипни интервенции, така че валидността на модела е била оценявана в миналото.21 -23 Сега моделът включва предишен имунитет през първия сезон и остатъчен имунитет от първия -сезонна инфекция във втория сезон и може да бъде разширена, за да включва произволен брой сезони.

Ограничения

Използвани са надеждни и подходящи източници за оценка на параметрите; обаче има ограничения за тези оценки. Предишният имунитет се основава на моделирана от CDC оценка на тежестта на заболяването,29 която може да бъде повлияна от колебания в докладването на заболяване поради различни фактори. Ефикасността на ваксинацията се оценява от данните от наблюдението и може да бъде надценена или подценена. Параметрите за отслабване както на естествения, така и на ваксиналния имунитет се основават на литературата и експертното мнение. Кръстосаният имунитет между щамовете на грип е най-труден за количествено определяне, когато щамовете се различават само по антигенен дрейф, което е основен източник на несигурност. Моделът използва диапазон от стойности, за да отчете тази несигурност. Несигурността на параметрите може да доведе до по-високи или по-ниски резултати от модела от това, което би се срещнало в действителност.

Предаването в този модел се причинява от взаимодействието на агенти, по-специално географската близост на инфекциозни и чувствителни агенти, симулиращи респираторно предаване. Не са включени фомити или други нереспираторни начини на предаване. Степента на взаимодействие между агентите зависи от възрастта и е калибрирана, за да съответства на данните от проучвания за грип.21

Този набор от симулации е предназначен за справяне със специфичен проблем, свързан с възможното въздействие на загубата на имунитет поради нисък грипен сезон през следващия сезон. Предполага се, че вторият сезон ще се държи като нормален грипен сезон, без допълнителни интервенции. Бяха извършени допълнителни симулации, за да се оцени въздействието на евентуални продължаващи интервенции и предизвикани от пандемия промени в поведението върху предаването. Други обстоятелства също могат да повлияят на сезон 2021−2022. Ниските нива на циркулиращ грип по света и в Южното полукълбо може да ограничат сезонното въвеждане на грип в САЩ, като по този начин ограничат сезона. Ниското ниво на циркулация на грипа от март 2020 г. може да ограничи еволюцията на грипа междувременно; въпреки това, циркулацията на грипа в животните гостоприемници също осигурява потенциал за развитие и въвеждане на нови щамове. Тези допълнителни сценарии не са моделирани специално. Резултатите от модела трябва да се интерпретират в контекста на дизайна на модела, несигурността в параметрите на модела и ограниченията на моделирането като цяло.

ИЗВОДИ

Като се има предвид лекият грипен сезон 2020-2021 г., сезон 2021-2022 г. може да доведе до повишени нива на случаите до 50 процента, в зависимост от кръстосания имунитет от минали инфекции и предаването на щамове. Подобреното покритие на ваксините, както и продължаващите интервенции и поведение, които намаляват взаимодействията между населението, биха могли да намалят този висок сезон. Ваксинирането при много млади може да бъде особено важно през 2021-2022 г., предвид липсата на имунитет от предишни инфекции в тази възрастова група.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторите биха искали да благодарят на Donald S. Burke, MD за ценния им принос в развитието на този проект. Авторите също така биха искали да благодарят на John V. Williams, MD, и Lee H. Harrison, MD за ценната дискусия и коментари.

Спонсорът на проучването не е имал роля в дизайна на проучването; събиране, анализ или интерпретация на данни; писане на доклада; или решението за представяне на доклада за публикуване.

Тази работа беше подкрепена от Центъра за контрол и превенция на заболяванията U01-IP001141-01. Университетът на Питсбърг IRB определи, че това проучване не е изследване върху хора и следователно е освободен дизайн на изследване.

Версия на това изследване е публикувана на сървъра за предпечат MedRxiv.

RKZ и JMR имат безвъзмездно финансиране за изследвания от Sanofi Pasteur по несвързана тема за ваксината. Не са докладвани други финансови оповестявания.

КРЕДИТНО ИЗЯВЛЕНИЕ НА АВТОРА

Мери Г. Крауланд: Концептуализация; Куриране на данни; Формален анализ; разследване; Методология; Ресурси; софтуер; Валидиране; Визуализация; Писане - оригинална чернова; Писане - преглед и редакция. Дейвид Д. Галоуей: Подреждане на данни; разследване; Методология; Ресурси; софтуер; Писане - преглед и редакция. Джонатан М. Равиота: Подреждане на данни; разследване; Валидиране; Писане - преглед и редакция. Ричард К. Цимерман: Концептуализация; Куриране на данни; Формален анализ; разследване; Методология; Валидиране; Писане - преглед и редакция. Марк С. Робъртс: Концептуализация; Формален анализ; Придобиване на финансиране; разследване; Методология; Администриране на проекти; Ресурси; Надзор; Валидиране; Писане - преглед и редакция.

ПРЕПРАТКИ

1. Adlhoch C, Mook P, Lamb F, et al. Много малко грип в Европейския регион на СЗО през сезон 2020/21, седмици 40 2020 до 8 2021. Евро наблюдение. 2021;26(11):2100221.

2. Haapanen M, Renko M, Artama M, Kuitunen I. Въздействието на блокирането и повторното отваряне на училищата и детските градини върху епидемиологията на SARS-CoV-2 и други респираторни инфекции при деца – национален регистър обучение във Финландия. ЕКлинична медицина. 2021;34:100807. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2021.100807.

3. Lee L, Butt K, Buckrell S, Nwosu A, Sevenhuysen C, Bancej C. Национален доклад за грипа в средата на сезона, 2020-2021. Can Commun Dis Rep. 2021; 47 (1): 1–4. https://doi.org/10.14745/ccdr.v47i01a01.

4. Olsen SJ, Azziz-Baumgartner E, Budd AP, et al. Намалена активност на грипа по време на пандемията от COVID-19 - Съединени щати, Австралия, Чили и Южна Африка, 2020 г. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(37):1305–1309.

5. Partridge E, McCleery E, Cheema R, et al. Оценка на активността на сезонния респираторен вирус преди и след щатската заповед за приютяване на COVID-19 в Северна Калифорния. JAMA Netw Open. 2021;4(1):e2035281.

6. 2020-2021 Резюме на грипния сезон. Центрове за контрол и превенция на заболяванията. https://www.cdc.gov/flu/season/faq-flu-season-2020- 2021. него. Актуализирано на 25 октомври 2021 г. Достъп на 3 януари 2022 г.

7. Ferdinands JM, Fry AM, Reynolds S, et al. Отслабване в рамките на сезона на защитата от грипна ваксина: доказателства от мрежата за ефективност на противогрипната ваксина на САЩ, 2011-12 до 2014-15. Clin Infect Dis. 2017; 64 (5): 544–550.

8. Ranjeva S, Subramanian R, Fang VJ и др. Възрастови различия в динамиката на защитния имунитет срещу грип. Nat Commun. 2019; 10 (1): 1660.

9. Kermack WO, McKendrick AG. Принос към математическата теория на епидемиите-I. 1927. Бул Math Biol. 1991; 53 (1-2): 33-55.

10. Bootsma MC, Ferguson NM. Ефектът от мерките за обществено здраве върху грипната пандемия от 1918 г. в градовете на САЩ. Proc Natl Acad Sci US A.. 2007;104(18):7588–7593.

11. Chowell G, Ammon CE, Hengartner NW, Hyman JM. Динамика на предаване на голямата грипна пандемия от 1918 г. в Женева, Швейцария: оценка на ефектите от хипотетични интервенции. J Theor Biol. 2006; 241 (2): 193–204.

12. Chowell G, Miller MA, Viboud C. Сезонен грип в Съединените щати, Франция и Австралия: предаване и перспективи за контрол. Epidemiol Infect. 2008;136(6):852–864.

13. Dushoff J, Plotkin JB, Levin SA, Earn DJ. Динамичният резонанс може да обясни сезонността на грипните епидемии. Proc Natl Acad Sci САЩ. 2004; 101 (48): 16915–16916.

14. Фъргюсън Н.М., Къмингс Д.А., Фрейзър С., Чайка Дж.К., Кули П.С., Бърк Д.С. Стратегии за смекчаване на грипна пандемия. Природата. 2006; 442 (7101): 448–452.

15. Mills CE, Robins JM, Lipsitch M. Преносимост на пандемичния грип от 1918 г. Природата. 2004; 432 (7019): 904–906. https://doi.org/10.1038/nature03063.

For more information:1950477648nn@gmail.com