Neue Studie der Klassenzimmer Termine macht gutes Modell für die Grippe -Ausbrüche

Unterrichtsplänein Verbindung mit Mensch- Networking- Theorie kann ein klareres Bild davon , wie Infektionskrankheiten wie geben Grippe kann durch eine geschlossene Gruppe von Menschen , und sogar durch Bevölkerung insgesamt zu verbreiten. Mit High-School- Plandaten für eine Gemeinschaft von Studierenden, Lehrenden und Mitarbeiter , Penn State University Marcel Salathé , ein Assistent Professor für Biologie und Timo Smieszek , ein Post-Doc -Forscher haben eine kostengünstige , aber effektive Methode, um festzustellen, entwickelt wie man Krankheitsbekämpfungsstrategienbasierend auf dem Individuen sind am ehesten die Infektion zu verbreiten konzentrieren.

Die Ergebnisse der Studie werden in dieser Woche als " Unser Tip " eines in BioMed Central Open-Access- Online-Journal markiert BMC Medicine. Die Zeitschrift wird auch ein Kommentar zur Studie von Gerardo Chowell , Mitglied des Editorial Board der BMC Medizin und Associate Professor an der Arizona State University, und Cecile Viboud geschrieben veröffentlichen . Sowohl Chowell und Viboud sind Epidemiologie und Bevölkerungsstudien Forscher der US National Institutes of Health .

Neue Erkenntnisse des Teams bauen auf früheren Forschungen in Salathé Labor auf die Herausforderung von Zählen der Zahl der krankheits verbreitet , face-to- face-Interaktionen innerhalb einer geschlossenen Gruppe von Menschen. "Theoretisch wissen wir, dass die Menschen in Kontakt mit vielen anderen Menschen kommen , dass Wechselwirkungen variieren in der Länge , und daß jeder Kontakt ist eine Gelegenheit für eine Krankheit , um über kleine Tröpfchen , die von der Nase oder den Mund einer Person zur anderen verbreiten verbreiten" Salathé sagte . "Aber es ist sehr mühsam und unzuverlässig Menschen fragen:" Wie viele Menschen haben Sie in Kontakt mit heute gewesen, und für wie lange? " Wir wussten, dass wir systematisch herauszufinden, die Anzahl der Person -to- Person -Kontakte . "

In einer Studie 2010 Salathé und sein Team gefragt, Freiwillige an einem Gymnasium zu einer Schule Tag lang tragen streichholzschachtelgroßen Sensorgeräte - auf Schlüsselbänder um den Hals - genannt fördert . Wie ein Handy wurde jede Fern mit seinen eigenen einzigartigen Tracking-Nummer versehen und jeder Splitter wurde so programmiert, dass Funksignale in 20 -Sekunden-Intervallen zu senden und zu empfangen , um das Vorhandensein von anderen nahegelegenen fördert aufzuzeichnen. Die Freiwilligen wurden dann gebeten, einfach über ihren Tag gehen durch den Besuch von Klassen , zu Fuß durch die Hallen und im Chat mit anderen Menschen. Am Ende des Tages , Salathé Team sammelte die fördert und aufgezeichnet , wie viele Remote -to- Remote -Interaktionen stattgefunden hatte , und wie lange jede Interaktion gedauert hatte .

Jetzt, in der neuen Studie, Salathé und Smieszek studiert und aufgezeichnet möglich krankheits Verbreitung Wechselwirkungen mit einem anderen System. "Verwenden Stäubchen ist teuer und langwierig", erklärt Smieszek. "Wir wussten, dass für größere und zahlreiche Studien-machbar in der realen Welt zu sein, mussten wir einen einfacheren Weg, um Daten darüber, wie die Menschen in den Gemeinden interagieren zu finden. Das ist, wo Unterrichtspläne in kam." Die Team-Mitglieder versammelten Daten von Klassenlisten und formulierte eine "Kollokation Rang" - die kumulative Zeit jeder einzelne wird möglicherweise an andere Personen ausgesetzt - für alle Schüler, Lehrer und Mitarbeiter an einem Gymnasium. Die Lehrer die Klasse, den Raum, in dem die Klasse unterrichtet wurde, die Periode der Klasse und die Anzahl der Schüler, die in der Klasse eingeschrieben wurden unterrichtet - Diese Zusammenstellung Reihen wurden von Informationen zu jeder Klasse in der Schule unterrichtet berechnet. "Wie zu erwarten, waren Studenten viel mehr potenzielle Risiken als Lehrer, während die Hausmeister und Büroangestellte, die sich allein, ohne viele enge Wechselwirkungen arbeiten neigen, hatte sogar noch weniger", sagte Smieszek.

Die Teammitglieder dann ihre neuen Klassenzimmer-Plandaten gegenüber einem Computermodell sie aus der früheren Studie fördert entwickelt hatte. Salathé erklärte, dass das fördert Studie kann als sehr zuverlässig Modell der realen Interaktionen, an dem andere Methoden der Datensammlung kann die Genauigkeit verglichen werden zu dienen. "Die Daten aus den Staubkörner wurden systematisch gesammelt; alle face-to-face-Interaktionen und die Länge dieser Wechselwirkungen wurden aufgezeichnet", sagte Salathé. "Auf der anderen Seite ist Klassendaten etwas unschärfer, da sie keine Information über zwischen Klasse Wechselwirkungen Toilettenpausen und mögliche Fehl bereitzustellen. Es wurde jedoch gefunden, daß, wenn wir Vergleichsergebnissen aus den beiden Daten-Sammelsystem, das Unterschied war minimal. Mit anderen Worten, wir haben gezeigt, dass die Klassenpläne können ein recht genaues Bild von der Häufigkeit der Person-to-Person-Wechselwirkungen, von denen Individuen haben die meisten von Person zu Person, Kontakte zu malen, und der Wahrscheinlichkeit, dass Krankheit wird im Falle eines Ausbruchs zu verbreiten. "

Salathé und Smieszek hoffen, dass die Klassenzimmer - Zeitplan Methode zur Untersuchung von Infektionskrankheiten- Netzwerke können in einer Reihe von Arten verwendet werden . Zum Beispiel, wenn Gesundheit Beamten müssen begrenzten Dosen eines neuen Impfstoffs zu rationieren , konnte Plandaten verwendet werden, um festzustellen, welche Individuen haben die meisten krankheits Verbreitung Wechselwirkungen werden. Darüber hinaus könnte Gesundheitsbehörden Informationen über mehr - empfindlichen Personen zu verwenden, um Kampagnen, die das Bewusstsein über Impfungen erhöhen Ziel. " Idealerweise sollten alle Personen gegen eine Infektionskrankheit geimpft werden ", sagte Salathé . "Aber von 100 Prozent der Impfung ist oft nicht realistisch, so dass wir , anstatt auf " Herdenimmunität " verlassen - a. Bevölkerungsebene Immunität, wenn eine kritische Masse wurde geimpft tritt " Die Team-Mitglieder hoffen auch, dass ein ähnliches System entwickelt werden könnte, um andere Krankheitsnetzezu untersuchen ; beispielsweise Universitäten , am Arbeitsplatz oder auch Gemeinden insgesamt.

"Eines der größten Hindernisse für die Forscher die Untersuchung der Ausbreitung von Infektionskrankheiten ist es, herauszufinden , wie Sie feststellen , wie Netzwerke aufgebaut sind und welche die höchste Risikopersonen " Smieszek aufgenommen. "Methoden , die auf Netzwerkinformationen , die mit Staubkörner oder Umfragen gesammelt werden können, verlassen sind teuer und beinhalten eine Menge an Koordination von Freiwilligen. Unsere Methode ist sowohl billig und einfach , und es ist zuverlässig und repräsentativ für reale Muster . "