Новая модель передачи гриппа, в которой используется более подробная информация о сочетаниях и серьезности инфекции, чем в предыдущих моделях, дает основания полагать, что случаи и скорости передачи H1N1 в период 2009-2010 г.г. пандемии гриппа были недооценены. Эта модель может обеспечить более надежную и точную оценку распространения инфекции во время пандемии в реальном времени, что поможет медицинским службам подготовиться и отреагировать на вспышки эпидемии гриппа в будущем.

Во время эпидемии одним из наиболее важных элементов информации, который требуется медицинским службам для того, чтобы эффективно реагировать – это насколько легко болезнь „передается“. Другими словами, сколько людей будут инфицированы, и насколько легко распространяется инфекция. Хотя люди, подвергшиеся воздействию гриппа, могут испытывать различные симптомы, от отсутствия инфекции до серьезного заболевания, большинство моделей передачи заболевания упрощают эту картину до категорий „инфекционная“ или „нет“. Такое упрощение позволяет упростить работу с данными, но и потенциально скрывает важные аспекты того, как эпидемия развивается.

Новая модель, разработанная группой во главе с доктором Томасом Хаусом из университета Уорика, включает в себя передачу в домашнем окружении, а также размеры домашнего хозяйства, серьезность заболевания а также другие ключевые факторы за первые 7 недель разразившейся в 2009 году эпидемии H1N1 в Бирмингеме. Эта информация была собрана в клинике гриппа BADGER и агентстве по охране здоровья, причем основное внимание уделялось лабораторно подтвержденным случаям и их контактам в кругу семьи.

Объединив возможности передачи от людей с положительным результатом пробы на грипп, людей, прошедших пробу на грипп и людей, у которых были симптомы гриппа, но они не проходили пробу, эта модель дала гораздо более точную картину того, как развивалась пандемия.

Доктор Хаус объяснил: „С помощью стратифицированных данных мы можем оценить в пределах дома непосредственно скорость инфицирования. Мы обнаружили, что скорость инфицирования была выше, чем считалось ранее на базе модели, опирающейся исключительно на лабораторно подтвержденные случаи и что большое количество людей, которые, вероятно, были реальными случаями заболевания, даже если у них проба и не была положительной (например, если они выздоровели еще до того, как прошли пробу). Кроме того, мы обнаружили, что вероятность передачи от человека человеку уменьшается с увеличением размера домохозяйства“.

Эта модель будет использована для получения информации в реальном времени в отношении того, как развивается эпидемия или пандемия. Исследование также доказывает, что исключение из учета людей без подтвержденного диагноза может исказить результаты и вспышка эпидемии может показаться значительно менее серьезной, чем она есть на самом деле, в результате чего службы здравоохранения окажутся подготовившимися в недостаточной мере.