مقدمه: در برخورد با بحران ویروس کرونا-۱۹، کشورهای مختلف لزوما یک‌سان رفتار نکرده‌اند و متناسب با ظرفیت‌های ملی و چارچوب نظام سیاسی و بهداشتی خود استراتژی‌های متفاوتی را دنبال کرده‌اند. در مورد ایران هم با وجود این‌که برخی اقدامات و سیاست‌ها مشابه اقدامات کشورهای دیگر است ولی مسیر کلی برخورد با مساله و راه‌حل‌های دنبال شده تا حد زیادی متفاوت از دیگر کشورها و به نوعی منحصر به فرد است.
به طور مشخص‌تر، سوالی که بسیاری از ناظران از خود می‌پرسند این است که چرا دولت ایران پس از گذشت تقریبا دو ماه از بروز اولین نشانه‌های ابتلا در کشور، هنوز به یک استراتژی مشخص و روشن و قاطع در برخورد با مساله نرسیده است و به صورت کژدار و مریز و نوسانی با موضوع برخورد می‌کند. به عنوان مثال، در ابتدای موضوع صحبت از استراتژی غربال همه‌گانی و ریشه‌کن‌سازی سریع ویروس کرونا-۱۹ می‌‌شود. چند روز بعد تصمیمات کلیدی برای پیاده‌سازی یک قرنطینه وسیع و تعطیلی تعاملات اجتماعی ظرف ۲۴ ساعت اعلام می‌شود ولی عملی نمی‌شود و در نیمه رها می‌شود. سفرهای نوروزی در ابتدا ممنوع نمی‌شود ولی سیاست محدودسازی سفر در اواخر تعطیلات اجرا می‌شود و نهایتا بدون این‌که تکلیف دقیق شیوع بیماری در نقاط مختلف کشور روشن شده باشد بازگشایی اقتصاد و بازگشت به حالت عادی اعلام می‌شود. هم‌چنین نشانه‌های مشخصی از سیاست بازگشایی هوشمند (مثل تفکیک بین بخش‌های کلیدی و غیر کلیدی یا تفکیک شهروندان در معرض ریسک) در این تصمیم دیده نمی‌شود.

در این مقاله – بدون این‌که مدعی باشیم که توضیح کامل برای درک همه رفتار‌های دولت در قبال بحران کرونا داریم – قصد داریم که برخی شباهت‌ها و تفاوت‌هایی که بین وضعیت ساختاری ایران و کشورهای دیگر وجود داشت را برجسته کنیم و در مورد تاثیر این شباهت‌ها و تفاوت‌ها بر روی اقدامات و نتایج صحبت کنیم. تحلیل ما البته جامع و کامل نخواهد بود چون هم فرصت پرداختن به همه عوامل در یک مقاله کوتاه وجود ندارد، هم منطق همه رفتارهای دولت بر ما شناخته شده نیست و هم برای برخی عوامل – مثلا کیفیت حکومت‌گری در دوره بحران – هنوز سنجه قابل اعتمادی وجود ندارد که بتوان بر اساس آن‌ها در مورد تفاوت عمل‌کرد کشورها قضاوت کرد. ضمن این‌که هنوز گمانه‌های زیادی در مورد بیماری و عوامل موثر بر میزان تلفات آن وجود دارد – مثل تاثیر آلودگی هوا، دما یا واکسن BCG – وجود دارند که رابطه دقیق بین آن‌ها و سرعت گسترش و تلفات بیماری هنوز به طور کامل شناخته نشده است.

مطالعه ادامه مقاله در فرمت پی‌دی‌اف

مقاله قبلیمقاله بعدی
استادیار اقتصاد مالی
Stevens Institute of Tech

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

تاثیر شرایط جوی بر گسترش بیماری کوید نوزده: تخمین‌ها و پیش‌بینی‌ها

رن شو (دانشگاه کانتیکِت)، هژیر رحمانداد (اِم‌آی‌تی)، ماریچی گوپتا (بیمارستانِ MGH)، کترین دی‌جِنارو (بیمارستانِ MGH)، نوید غفارزادگان (ویرجینا تِک)، حسن امینی (دانشگاه کُپِنهاگ) و محمد جلالی (دانشگاه هاروارد و بیمارستانِ MGH)

تماس: محمد جلالی msjalali@mgh.harvard.edu

خلاصه

مقدمه: تحلیل و پیش‌بینیِ روند گسترش بیماری کوید نوزده، نیاز به تخمینِ میزانِ تاثیر شرایط آب و هوایی بر گسترش بیماری دارد. مطالعات گذشته محققین در این زمینه با تناقضاتی در نتایج همراه بوده‌است. در این مقاله، نویسندگان، ضمنِ جمع‌آوری یکی از گسترده‌ترین مجموعه داده‌های موجود از نقاط مختلف دنیا، به تخمین تاثیر شرایط جوی و پیش بینی ریسک گسترشِ بیماری، در ماه‌های آتی، و در نقاط مختلف دنیا می‌پردازند.

رویکرد: این مقاله مبتنی بر استفاده از روش‌های مختلف تحقیق اعم از مدل‌های آماری و شبیه‌سازی و استفاده از کلان‌داده است. داده‌های جمع‌آوری شده،  شامل تعدادِ بیماران بر مبنای گزارش‌های رسمی در 3739 منطقه دنیا، از تاریخ 12 دسامبر تا 22 آوریل سال 2020، و متغیرهای متعدد جوی و منطقه‌ای است. در این مقاله، ابتدا با استفاده از مدل‌های شبیه‌سازی، چالش‌های پیش‌رو در تخمین تاثیر شرایط آب و هوایی بر گسترش بیماری بررسی شده است و نشان داده می‌شود که، از نظر متدولوژیک، دست‌ِکم گرفتن اهمیتِ توزیع آماریِ بازه زمانی میان آغاز بیماری، شناسایی بیماری، و گزارش آن، می‌تواند به تخمین‌های نادرست بیانجامد. این مشکل از آنجا ناشی می‌شود که برای بررسی تاثیر دما باید دمای روزانه با تعداد مبتلایان همان روز مقایسه شود، حال آنکه زمان نسبتا طولانی و متغیر میان آغاز ابتلا و شناسایی موارد ابتلا وجود دارد. از این رو تخمین تاثیر شرایط آب و هوایی بر بیماری نیز مشکل می‌شود. در این مطالعه، ابتدا الگوریتمی ارائه شده است که زمان آغاز بیماری با استفاده از گزارش‌های رسمی تخمین زده شود. سپس مدلِ آماری این مطالعه، در محیطِ شبیه‌سازی، طراحی و آزمایش شده است. پس از سنجش اعتبارِ مدل، از داده‌های اصلی برای بررسی همبستگی متغیرهای جوی و متغیر بازتولید کننده استفاده شده است. مدل آماری نهایی، علاوه بر متغیرهای جوی، شامل متغیرهای مختلف محیطی، اعم از چگالی شهری، و روند تغییرات در هر منطقه است. نهایتا، از تخمین‌های بدست آمده برای بررسیِ (کاهشِ) ریسکِ ناشی از تغییرات دما بر گسترش بیماری در مناطق مختلف، استفاده شده است.

نتایج: تغییرات آب و هوایی می‌تواند تا حدودی بر (کاهشِ) گسترش بیماری تاثیر‌گذار باشد. میزان تاثیر شرایط جوی قابل ملاحظه است، اما، به خودیِ خود، کافی نیست. به طور مشخص، پس از دمای بیست و پنج درجه سانتیگراد، به ازای هر درجه افزایشِ دما، قدرت بازتولید کنندگی ویروس، تقریبا سه و یک‌دهم درصد کم می‌شود (بازه اطمینان 95 درصد: بین یک و نیم درصد، تا چهار و هشت‌دهم درصد). یعنی ده درجه افزایش دما از 25 تا 35 درجه سانتیگراد، با فرض ثابت بودن سایر عوامل همچون رطوبت هوا، منجر به کاهش سی و یک درصدی عدد بازتولید کننده می‌شود. در مناطق مرطوب‌تر، تاثیر بازدارندگی گرمایش، به مراتب بیشتر خواهد بود. علاوه بر این متغیرها، تاثیر وزش باد، میزان آفتاب، برف و بارندگی نیز بررسی شده است. در کل، به نظر می‌رسد که تفاوت شرایط آب و هوایی، تا 43 درصد، قادر به توضیح تفاوت میزانِ شیوع بیماری در نقاط مختلف دنیاست. شکل 1، تخمین ریسک ناشی از تغییرات جوی بر گسترش بیماری را در برخی از شهرهای ایران نشان می‌دهد.

شکل 1 – ریسک ناشی از تغییرات جویِ گسترش کرونا در شهرهای مختلف ایران – برای درک بهتر شکل باید به تغییرات نسبی هر نمودار توجه شود. مثلا در نمودار تهران، ریسک گسترش بیماری در ماههای تابستان حدودا 30 درصد کمتر از ماههای میانیِ زمستان است (تفاوتِ هفت دهم، و نود و پنج صدم). برای بسیاری دیگر از مناطق ایران و جهان به این سایت مراجعه کنید: https://projects.iq.harvard.edu/covid19

میزان تاثیرات قابل ملاحظه است. هر چند تخمین‌های موجود در این مطالعه با احتیاط همراه بوده و احتمالا تخمین پایین‌دستی است، اما باز هم به نظر نمی‌رسد که تغییرات آب و هواییِ فصلی، به تنهایی، قادر به کنترل بیماری باشد و برای کنترل بیماری به ادامه برخی از سیاستها در سطح کشور نیاز است. برای بررسی بسیاری دیگر از شهرها و مناطق دنیا می توانید به سایت این پژوهش مراجعه کنید. علاقه‌مندان به مباحث تخصصی را به مطلب اصلی ارجاع می‌دهیم.

سایت پژوهش: https://projects.iq.harvard.edu/covid19

مقاله اصلی:

Xu, R., Rahmandad, H., Gupta, M., DiGennaro, C., Ghaffarzadegan, H., Amini, N., Jalali, M., Weather Conditions and COVID-19 Transmission: Estimates and Projections. Available at https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.05.20092627v1  

اخبار نگران کننده؛ «احتیاط» هنوز اولویت اول

نوید غفارزادگان

در ادامه مطالب قبلی (+و ++) به داده های رسمی جدید بیماری در ایران نگاه می کنیم:

یکی از پارامترهای مهم در بررسی روند شیوع بیماری، متغییر بازتولید کننده Reproduction number است. این متغیر نشان می دهد که هر بیمار در زمان بیماری چند نفر جدید را بیمار می کند. می دانیم که اگر این متغیر بالاتر از یک باشد، روند رشد، فزاینده خواهد بود. دسترسی به داده های واقعی به دلیل محدودیت های تست (اعم از میزان و دقت تست) میسر نیست. از طرف دیگر داده های تست عموما تاخیر ده روزه نسبت به زمان آغاز بیماری دارند. با تمام این محدودیت ها اگر فرض کنیم تعداد گزارشِ بیماران جدید، نسبت ثابتی از بیماران واقعی در ده روز گذشته است می توانیم متغییر بازتولید کننده را تخمین بزنیم. با همین روش به نمودار زیر می رسیم:

این نمودار نشان می دهد که متاسفانه این متغیر، حدودا سیزده روز پیش، عدد یک را پشت سرگذاشته است که روند بسیار نگران کننده ای است. در صورتی که این روند ناشی از نویز در گزارشها نباشد، بیانگر این است که موج دوم بیماری در راه است. امیدواریم این طور نباشد. ضمن این که چون ارقام اعلام شده، کشوری است، دقیقا معلوم نیست چه منطقه ای و چه استانی با این مشکل روبروست. به هر حال سیاستگذاران و مردم باید بسیار به‌هوش باشند، از بازگشایی مراکزی که به تجمع زیاد منجر می‌شود خودداری شود، و از بیرون رفتن های غیرضروری بکاهند.