Ученые отследили взаимосвязь COVID-19 и температуры воздуха

– Несмотря на обширные знания современной науки и медицины о пандемических процессах, недавние события, связанные с пандемией COVID-19, показали, что наши знания и способность прогнозировать резкие всплески госпитализаций и противостоять им оказались иллюзорными и неполными, – отмечает директор института инженерной и экологической безопасности ТГУ Лариса Горина. – Так, до сих пор недостаточно изучена и недостаточно учтена сезонность COVID-19. Между тем, температура воздуха является одним из наиболее очевидных факторов, непосредственно влияющих на динамику заболевания в краткосрочные периоды.

Исследование учёных показало, что каждое кратковременное понижение дневной температуры воздуха более чем на 3 °C приводит к всплескам числа госпитализаций из-за COVID-19 с задержкой в 1–3 дня и 7 дней.

– И самое важное здесь – это слово «каждое». То есть не какая-то условная вероятность или связанное с этим ожидание, а именно каждое краткосрочное падение дневных температур на 3°C и более приводит к росту госпитализаций через 1-3 дня. Это практически неизбежно. Понимая эту сложную динамику, мы можем разработать более эффективные стратегии контроля и смягчения последствий эпидемий, связанных с респираторными заболеваниями, – заявил руководитель научного проекта Александр Ишматов.

Основываясь на данных исследования, учёные предложили алгоритм, который позволит с достаточно высокой точностью предсказывать всплески в госпитализациях, связанных с респираторными инфекциями, что даст преимущества в подготовке к таким событиям на уровне городов и дистриктов.

– На пандемические процессы влияет много факторов, включая климатические. Это словно запутанный клубок причинно-следственных связей, который крайне сложно разобрать и распутать. Мы предложили рассматривать эти процессы как суперпозицию (наложение) множества отдельных процессов, вносящих свой вклад в пандемию. С помощью разработанной нами методологии мы разложили сложную пандемическую волну на составляющие. Основой такого подхода стала математическая теория передачи/приёма полезного сигнала электромагнитными волнами. Если упрощённо, это похоже на то, как наши сотовые телефоны выделяют нужный сигнал из миллионов электромагнитных волн. Только в своей работе мы использовали дыхательную систему инфицированных людей в инкубационный период, – пояснил Александр Ишматов. – Оказалось, что дыхательная система, особенно когда она ослаблена вирусом или инфекцией, очень чувствительна к внешним воздействиям, и её реакции на эти воздействия служат относительно точным и быстрым источником «сигнала».

Свой метод учёные успешно применили для анализа пандемических волн в трёх городах: Томске (Россия), Нью-Йорк и Бостон (США). Как отметил Александр Ишматов, людям с ослабленной дыхательной системой, например, на начальных стадиях инфекции, когда только произошло заражение и идёт инкубационный период, очень важно избегать даже краткосрочных температурных стрессов. Этот период во многом определяет тяжесть заболевания и риск смерти.

Разработанный учёными алгоритм обеспечивает основу для понимания некоторых пандемических процессов, связанных с респираторными заболеваниями, а также имеет важное значение для общественного здравоохранения и предотвращения перегрузки городских систем здравоохранения во время эпидемий.

– Каждый может провести анализ для своего набора данных буквально за несколько минут. Мы предоставили программный код в общем доступе – просто нужно вставить набор данных для отдельного города или района. Кроме того, наш метод открывает возможности для будущих исследований и практических действий, – отмечает Александр Ишматов.

Результаты работы исследователей вошли в посвящённый коронавирусу спецвыпуск журнала Sustainable Cities and Society (Устойчивые города и общество, Q1, IF 11.7). Этот международный журнал публикует фундаментальные и прикладные исследования, направленные на проектирование, понимание и продвижение экологически и социально устойчивых городов.