جرب نماذج المحاكاة من علم الأوبئة S.E.I.R لمعرفة كيف يتطور فيروس كورونا في أي مكان

نماذج المحاكاة لمحاصرة وباء كورونا

 يستخدم خبراء الصحة و المختصون في علم  الأوبئة الأرقام و الاحصائيات التي تقدمها مختلف المنصات التفاعلية حول انتشار فيروس كورونا مثل منصة جامعة جون هوبكينز أو منصة المنظمة العالمية للصحة، و ذلك لتحليل المعطيات و معرفة طرق انتشار الفيروس و استشراف تطور الوباء بآليات احصائية، حيث تقدم نماذج المحاكاة في علم الأوبئة تحليلات و تقديرات مبنية على نموذج S.E.I.R.

( S usceptible → E xposed → I nfected → R emoved)

 حيث تسمح لك هذه التطبيقات داخل المواقع المعنية بادخال معاييرك الخاصة (مثل معامل العدوى، وقت التدخل و فرض اجراءات الحجر، مدة الحضانة للفيروس، فترة المكوث في المستشفى و مدة التعافي،  و بالطبع اختيار الدولة و تواريخ الاحصاءات ....)

01 - نماذج المحاكاة في علم الأوبئة :

يتم تعريف نماذج المحاكاة في ويكيبيديا كما يلي 

  "النماذج المجزأة هي تقنية تستخدم لتبسيط النمذجة الرياضية للأمراض المعدية. ينقسم السكان إلى مقصورات ، على افتراض أن كل فرد في نفس المقصورة له نفس الخصائص. يعود أصله إلى بداية القرن العشرين ، مع أول عمل مهم كان كيرماك وماكيندريك في عام 1927. 

يتم دراسة النماذج بشكل عام باستخدام المعادلات التفاضلية العادية (التي هي حتمية) ، ولكن يمكن أيضًا فحصها في إطار عشوائي ، وهو أكثر واقعية ولكن أيضًا أكثر تعقيدًا في التحليل.

يمكن استخدام النماذج المجزأة للتنبؤ بخصائص انتشار المرض ، مثل الانتشار (العدد الإجمالي للأشخاص المصابين) أو مدة الوباء. بالإضافة إلى ذلك ، يساعد النموذج على فهم كيف يمكن أن تؤثر المواقف المختلفة على نتائج الوباء ، على سبيل المثال ، ما هي التقنية الأكثر فعالية لتقديم عدد محدود من اللقاحات في مجتمع معين"

02 - تعريف نموذج المحاكاة S.E.I.R :

يتم العمل بهذا النموذج للتنبأ بخصائص فيروس كورونا مثل الانتشار و درجة العدوى و مدة الوباء و و طريقة استجابة جسم الانسان المصاب للمرض و ذلك بتقسيم المصابين الى مقصورات، مكونة من الأشخاص بالخصائص التالية:

•  المعرضين للاصابة (Susceptible)، 
•  الأشخاص  المصابين  بالعدوى  و لا  تظهر  عليهم  علامات  الاصابة و  لا  ينشرون  العدوى   لان   الفيروس  في   طور  الحضانة (Exposed)، و هذه المجمزعة او المقصورة هي ما تميز هذا النموذج (SEIR)
•  الأشخاص المصابين بالفيروس و ظهرت عليهم علامات المرض و هم  الناقلين للعدوى (Infectious)
•  الاشخاص المتعافين من مرض كوفيد-19 (Recovered)

و لعل أكبر الإضافات التي يمكن أن تقدمها المنصات التي سنذكرها في الأسفل و التي  تستخدم هذه النماذج الرياضية هي:

  01- دراسة و تقييم حركية انتشار الوباء حسب نموذج احصائي مبني على معامل انتشار العدوى (عدد الاشخاص الذين يمكن أن يمرر لهم العدوى شخص مصاب بفيروس كورونا) يبين درجة انتقال العدوى مدة الوباء و ما يترتب بعدها من علامات ظهور المرض و  معدلات استقبال المستشفيات للمرضى و حالات التعافي و الوفاة.

02- التنبأ بالخسائر الصحية و الإجتماعية لفيروس كورونا في حالة:

- عدم تدخل السلطات الحكومية في إتخاذ التدابير الوقائية من الحجر الصحي و غلق المدن و تكثيف طرق الكشف المبكر.

- حالة استباق السلطات لتطور الوباء و السرعة في فرض اجراءات الوقاية و الحجر الصحي و ما يسمى بتسطيح المنحنى من اجل تفادي انهيار المنظومة الصحية للبلد.

- مدى تحمل القدرات الطبية و الاستقبال على مستوى المستشفيات في حالة تدخل السلطات و العكس.

03 - أهم المنصات التي تقدم نماذج محاكاة لتطور فيروس كورونا:

موقع الأول - الرابط من هنا

  نموذج المحاكاة المستخدم في موقع alhill.shinyapps تم تطويره من طرف الباحثة أليسون هيل من جامعة هارفارد، يمكن الاتصال بالباحثة من هنا alhill@fas.harvard.edu .

   - يسمح النموذج بمحاكاة انتشار وباء فيروس كورونا معتمدا على نموذج SEIR، من خلال تغيير بعض الخصائص المتعلقة بالوباء و مميزات انتشاره (الخصائص الاكلينيكية و خصائص انتشار العدوى)  بالاضافة الى توقع مدى تحمل القدرات الصحية للصدمة  الوبائية للبلد من خلال سيناريوهات التدخل و الوقاية و مدة التحكم في الوباء من خلال تصطيح المنحنى.

 مظهر المنصة: 

    تعليمات المستخدم من المصدر:

    يوضح الرسم البياني الأعداد المتوقعة من الأفراد بمرور الوقت المصابين أو المستردون أو المعرضون أو المتوفين بمرور الوقت ، مع وبدون تدخل.
   يمر الأفراد المصابون أولاً بمرحلة مكشوفة / حضانة حيث تكون بدون أعراض وليست معدية ، ثم ينتقلون إلى مرحلة الأعراض والعدوى المصنفة حسب الحالة السريرية للعدوى (خفيفة أو شديدة أو حرجة). يتوفر وصف أكثر تفصيلاً للنموذج في علامة التبويب وصف النموذج. يمكن تحديد حجم السكان والحالة الأولية وقيم المعلمات المستخدمة لمحاكاة انتشار العدوى من خلال أشرطة التمرير الموجودة في اللوحة اليمنى. قيم شريط التمرير الافتراضية تساوي التقديرات المأخوذة من الأدبيات (انظر علامة التبويب المصادر). يتم التحكم في قوة التدخل وتوقيته بواسطة أشرطة التمرير الموجودة أسفل المخطط. لإعادة تعيين القيم الافتراضية ، انقر على زر إعادة تعيين الكل الموجود في الجزء السفلي من اللوحة. المؤامرة تفاعلية: مرر فوقها للحصول على القيم ، وانقر نقرًا مزدوجًا فوق منحنى في وسيلة الإيضاح لعزلها ، أو انقر مرة واحدة لإزالتها. السحب عبر نطاق يسمح بالتكبير / التصغير.

الموقع الثاني الرابط من هنا: 
 نموذج المحاكاة طوره صاحب الصفحة على موقع  Github الباحث جابريال جوه Gabriel Goh.
يعتمد النموذج المستخدم على نفس خصائص و خطوات الموقع الأول المذكور في الأعلى مع بعض التغييرات الخاصة بمظهر الموقع.

 مظهر المنصة: 







  

 تعليمات المستخدم من المصدر:

    الديناميكيات السريرية في هذا النموذج هي شرح تفصيلي حول SEIR يحاكي تقدم المرض بدقة أعلى ، يقسم I ، RI ، R إلى معتدل (المرضى الذين يتماثلون للشفاء دون الحاجة إلى دخول المستشفى) ، معتدل (المرضى الذين يحتاجون إلى المستشفى ولكنهم على قيد الحياة) و مميت (المرضى الذين يحتاجون إلى دخول المستشفى ولا ينجون). يتبع كل من هذه المتغيرات مسارها الخاص إلى النتيجة النهائية ، ويجمع مجموع هذه المقصورات القيم التي تنبأ بها SEIR. يرجى الرجوع إلى رمز المصدر للحصول على التفاصيل. لاحظ أننا نفترض ، من أجل البساطة ، أن جميع الوفيات تأتي من المستشفيات ، وأن جميع الحالات المميتة يتم إدخالها إلى المستشفيات مباشرة بعد فترة العدوى.

الموقع الثالث الرابط من هنا: 

   قام مجموعة من الباحثين من جامعة بازل في سويسرا بنشاء هذه المنصة لمحاكاة انتشار فيروس كورونا حسب المعطيات التي توفرها مختلف المنصات الاحصائية العالمية، معتمدة على نموذج SIR مع مراعاة مقصورة أو مجموعة exposed E المصابين الغير ناقلين للعدوى يسمح بمحاكاة انتشار وباء فيروس كورونا، من خلال تغيير بعض المعايير الخاصة بالوباء و مميزات انتشاره   بالاضافة الى استشراف قدرات المنظمة الصحية لامتصاص صدمة  الوباء في اي بلد من خلال سيناريوهات التدخل و الوقاية و مدة التحكم في الوباء لتصطيح المنحنى.

 مظهر المنصة: 

     تعليمات المستخدم من المصدر:

    يعمل تطبيق الويب هذا كأداة تخطيط لتفشي COVID-19 في المجتمعات في جميع أنحاء العالم. يطبق نموذج SIR (Sceptible-Infected-Recovered) البسيط مع فئات إضافية للأفراد المعرضين للفيروس (E) الذين لم يصابوا بعد بالعدوى والمصابين بأمراض شديدة ويحتاجون إلى المستشفى ، والأشخاص في حالة حرجة ، وفئة مميتة.
الكود المصدري لهذه الأداة متاح مجانًا من هنا  ونحن نرحب بالمساهمات بأي شكل من الأشكال: التعليقات والاقتراحات والمساعدة في التطوير. انضم إلى موضوع المناقشة العامة.

الموقع الرابع الرابط من هنا:

Coronavirus 10-day forecast

  يقدم هذا الموقع نموذج فريد من نوعه لدراسة انتشار فيروس كورونا، من خلال تقديم نموذج محاكاة لتطور فيروس كورونا في العشر أيام القادمة.

   النموذج من إنشاء جامعة ملبورن، و قام بتطوير البرنامج الباحث بن فيليبس

 مظهر المنصة: 

مثال عن توقعات المنحنى للحالة الجزائرية:   
- تطور حالات المصابين الفعليين و تطورها في 10 أيام قادمة.

 تعليمات المستخدم من المصدر:

   تم تصميم هذا التطبيق لإعطاء الناس فكرة عن مدى تقدم وباء فيروس كورونا في كل بلد. كان الدافع الأولي هو تحريك المحادثة بعد التحديثات اليومية لأرقام الحالات ، ونحو المستقبل القريب. كان الأمل هو أن القيام بذلك قد يساعدنا على تجاوز شلل الصدمة اليومية ، ونحو اتخاذ إجراءات مهمة.
أثناء اتخاذ الإجراء ، يمنحنا التطبيق فكرة عن مدى نجاح إجراءاتنا. تم اتخاذ قرارات صعبة على جميع المستويات ، من الفرد إلى الأمة ، ومن المهم أن نحصل على ردود الفعل على تلك القرارات في أقرب وقت ممكن.
بالنظر إلى سرعة تقدم الوباء ، تم بناء التطبيق على عجل من قبل بن فيليبس في جامعة ملبورن في 12 مارس 2020. تم تحسينه باستمرار منذ ذلك الحين ، ويستمر العمل (انظر شكر وتقدير). الكود متاح هنا والمساهمات / الاقتراحات مرحب بها.

- ملاحظة: تبقى القائمة مفتوحة لأي تعديلات أو إضافات من أجل تقديم أهم المواقع التي تساهم بمجهودها العلمي و الإنمائي من أجل دحر و القضاء على وباء فيروس كورونا في العالم.