基于智能体模拟的养老院预防与疫苗接种保护策略

由于COVID-19在老年人群中致死率极高，养老院的安全在疫情期间至关重要。随着抗原或RT-LAMP检测等测试程序的大规模应用以及疫苗供应的增加，养老院或可在控制感染传播（即每例指示病例平均引发一次或少于一次继发感染）的同时安全放宽禁令措施。本文建立了一个详细的基于智能体的流行病学模型，用于模拟SARS-CoV-2在养老院中的传播，以识别最优预防策略。该模型以奥地利养老院的高分辨率数据在微观层面校准，包括详细的社交接触网络及既往暴发信息。我们发现，缓解性检测的效果关键取决于检测与结果出具的时间间隔、检测给出阳性结果所需的病毒载量检测阈值，以及居民与员工的筛查频率。在现实条件下且无有效疫苗时，我们发现仅对员工进行预防性筛查或足以控制养老院暴发，前提是检测的周转时间和检测阈值足够低。若提供对感染和传播具有中等防护效果的疫苗，则当80%或更多居民接种疫苗时即可实现控制，即便不开展预防性检测并允许居民访客探视。由于这些结果强烈依赖于疫苗对感染的效力，建议保留检测基础设施、定期自愿筛查并对病毒基因组测序，以便及早识别值得关注的新变异株。