Egy újfajta adatvezérelt járványmodellt fejlesztettek magyar matematikusok, ami segíthet a járványok társadalomra gyakorolt hatásának pontosabb megértésében. Míg a korábbi modellekben elsősorban a korcsoportok hatását vették figyelembe, a koronavírus-járvány megmutatta, hogy az életkoron kívül az emberek társadalmi-gazdasági helyzete is nagyban meghatározza a terjedés alakulását.
A HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet munkatársai több egyéni tulajdonság együttes hatását vizsgálták egy járvány szimulációja során. Eredményeik rangos nemzetközi szaklapokban, a Nature Communicationsben és a Science Advance-ben is megjelentek. A legutóbbi világjárvány magyarországi lefolyása során dr. Karsai Márton (HUN-REN Rényi, CEU), dr. Koltai Júlia (HUN-REN TK), dr. Röst Gergely (SZTE) és csoportjaik az Egészségbiztonsági Nemzeti Laboratórium tagjaként azért gyűjtöttek adatokat, hogy megfigyeljék, az emberek hogyan változtatták meg kapcsolattartási szokásaikat a betegség elkerülése érdekében.
Az így összegyűjtött információkkal az úgynevezett korkapcsolati mátrixok változásait akarták követni. Ezek az adatok megbecsülték, hogy egy bizonyos korú egyén, például egy 70-es éveiben járó nyugdíjas mekkora valószínűséggel létesít kapcsolatot valakivel egy adott korcsoportból, például egy gyerekkel egy adott napon.
A kutatás nemrég az új alapokra helyezett MASZK adatgyűjtési rendszer elindításával folytatódott, amiben bárki részt vehet, hogy válaszaival segítse a kutatók munkáját. A MASZK-rendszert a HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet, a HUN-REN Társadalomtudományi Kutatóközpont és a Szegedi Tudományegyetem munkatársai közösen fejlesztették az Egészségbiztonsági Nemzeti Laboratórium keretein belül. A részvétel a maszkmonitor.hu weboldalon vagy a mobilokon elérhető online áruházakból letölthető, MASZK nevű applikáción keresztül lehetséges. Dr. Karsai Márton, a CEU hálózattudományi tanszékének tanszékvezető docense, a HUN-REN Rényi Kutatóintézet kutatóprofesszora elmondta, hogy
Az első eredményekből kiderült, hogy az életkoron túl a jövedelemszint, az iskolai végzettség, a munkaviszony vagy akár a lakóhely mérete is befolyásolhatja az emberek kapcsolatainak számát.
Máshogy változtatják meg a kontaktok mennyiségét azok, akik dolgoznak, vagy aktuálisan nem foglalkoztatottak, és azok, akik egy nagyobb városban vagy egy kisebb vidéki településen laknak. Azonban az így megfigyelt tulajdonságok járványmodellekben való vizsgálatára eddig nem volt elérhető matematikai módszer, mivel korábban csak egy tulajdonságot, az egyének korát vették figyelembe a kapcsolati mintázatok leírásában.
Az így felmerült matematikai problémára dr. Karsai Márton, Adriana Manna doktoranduszhallgató és a Queen Mary University docense, Nicola Perra együtt talált választ többdimenziós kapcsolati mátrixok segítségével. Az új járványmodellek eredményeit felhasználva azt is megmutatták, hogy ez a többdimenziós leírás nagyban befolyásolja a modellezett járványok terjedésének alakulását és végső kimenetelét. Dr. Karsaitól megtudtuk, hogy
a valós adatokon alapuló modellekkel vizsgálhatják a különböző társadalmi csoportok között megjelenő járványkimeneteli egyenlőtlenségeket, és az így kapott eredmények nemcsak tudományos szempontból fontosak, de a közegészségügyi döntésekre is hatással lehetnek.
Segítik a fertőzés kockázatának felmérését és a beavatkozási tervek kialakítását.
Dr. Karsai Márton mesélt nekünk a kezdetekről, a sikerekről és a várható jövőről is. Elárulta, hogy korábbi tanulmányuknál, 2019-ben egy bizonyos típusú adathalmazt gyűjtöttek, adott korú egyénekkel, és azt vizsgálták, ők milyen valószínűséggel találkoznak másokkal. A találkozás akkor valósult meg,
ha legalább 15 percet együtt voltak 2 méteren belül.
2020 márciusban indult el a Magyar Adatszolgáltatói Kérdőív (MASZK), ebben az adatfelvételben több mint 250 ezer ember vett részt, illetve több mint 400 ezer anonim és önkéntes válasz érkezett. A dr. Koltai Júliával együtt fejlesztett projekt keretében telefonos reprezentatív adatfelvétel is történt, először 1500, később 1000 ember részvételével, 26 hónapon keresztül.
Ez a nagy méretű és hosszú távú adatgyűjtési kampány végül a világ egyik legnagyobb egy országról felvett járványviselkedési kérdőívévé vált. A válaszadókon kívül arra is koncentráltunk, kikkel találkozott egy egyén egy adott napon
– tette hozzá dr. Karsai Márton.
A kutatók megkérték a válaszadókat, becsüljék meg, hogy akikkel az előző nap találkoztak, milyen korúak, végzettségűek, vagy például milyen társadalmi osztályba tartoznak. Később más információkkal is kiegészítették a kérdőívet, és az alanyok védekezési, oltási és utazási szokásairól tettek fel kérdéseket, így alkotva pontosabb képet arról, hogy változtatták meg viselkedésüket a pandémia alatt. Az első kutatásban a válaszadók szempontjából mérték a szociodemográfiai, szocioökonómiai változókat, és arra keresték a választ, hogy ezek korrelálnak-e a kapcsolatok számával. Az eredményekből kiderült, hogy a napi maximális kapcsolódásokat a korosztályon túl a válaszadók iskolai végzettsége, munkavállalói státusza, keresete és településtípusa befolyásolta leginkább.
A második tanulmány túllépett ezen, és egy többdimenziós matematikai struktúrába, ún. általánosított kontaktmátrixba rendezte az adatokat, ami nemcsak a korcsoportok közötti kapcsolatok valószínűségét tartalmazta, hanem a korcsoportokat további dimenziók szerint is felbontotta.
Ezekből az adatokból meg tudták becsülni, hogy egy fiatal munkanélküli felnőtt hány kapcsolatot létesít más korcsoportba tartozó, de munkát végző egyénekkel. „Ezek az információk egy általánosított kontaktmátrixba rendezve a modellezés során is figyelembe vehetőek, így vezetnek pontosabb járványmodellek megalkotásához.”
A koronavírus-járvány különböző fázisaira nézve az eredmények azt mutatták, hogy a nagy lezárások során a vidéki kistelepüléseken élőknek nagyobbak voltak a kontaktusszámaik, mint a nagyvárosokban élőknek.
A vidéki, kertes házban lakók könnyebben tudtak kimenni és kapcsolatot tartani másokkal, például a szomszédaikkal, mint a városi lakosok, akikre a lezárások szigorúbban hatottak
– árulta el dr. Karsai Márton.
Mint kiegészítette, emellett megfigyelték, hogy a gazdasági-társadalmi csoportoknál szintén eltérés tapasztalható a vírus kimenetelében. Legkevésbé a magas társadalmi osztályhoz tartozó emberek csökkentették a kapcsolataik számát, így arányosan ők fertőződtek meg a legjobban. Az alacsony társadalmi csoportok tagjai haltak meg nagyobb számban, ami nem kapcsolattartási szokásaik miatt történt, inkább egészségügyi állapotuk és az ellátórendszerhez való rosszabb hozzáférésük okolható érte. Dr. Karsai elmondta, hogy dr. Oroszi Beatrix epidemiológus a csapatával társadalmi-gazdasági csoportok szempontjából vizsgálta a pandémia kimenetelét, és ugyanerre az eredményre jutottak.
A Magyar Adatszolgáltató Kérdőív (MASZK) egy európai adatgyűjtési keretrendszer, az InfluenzaNet hálózat része, amelynek célja az influenza, a Covid–19 és más influenzaszerű betegségek terjedésének, illetve az emberek viselkedésváltozásának monitorozása egy járvány során. Ha mi is segítenénk a kutatók munkáját, csatlakozzunk az adatfelvételi rendszerhez a maszkmonitor.hu weboldalon vagy a MASZK mobiltelefonos alkalmazáson keresztül. A kérdőíveket októbertől áprilisig havi vagy heti rendszerességgel tölthetjük ki meglévő betegségeinkről, oltásainkról, munkábajárási és kapcsolattartási szokásainkról. Mindez a személyes adatok teljes körű biztonságának betartásával történik.
(Borítókép: A COVID tesztpont 2020. december 30-án, Parkerben, Colorado államban. Fotó: Michael Ciaglo / Getty Images)