Modelstudie: lokale maatregelen kunnen pandemie intomen met minder maatschappelijke impact
Aanpak kan worden gebruikt om strategische keuzes te maken voor toekomstige epidemieën
Lokale maatregelen om de coronapandemie te bestrijden hadden net zo effectief kunnen zijn als landelijke lockdowns, suggereert een analyse van de pandemie in Nederland. Onderzoekers van de Universiteit Utrecht, het Erasmus MC en de Universiteit van Amsterdam concluderen dit op basis van een door hen ontwikkeld wiskundig model. Omdat het model ook kan worden toegepast op andere landen en ziekteverwekkers, zouden de bevindingen kunnen worden gebruikt om toekomstig beleid te ontwikkelen waarbij de verspreiding van infecties wordt beperkt met minder sociaaleconomische gevolgen. De resultaten van de modelstudie worden vandaag gepubliceerd in het wetenschappelijk tijdschrift eLife.
Net als in veel andere landen werd de eerste COVID-19-golf in Nederland grotendeels beteugeld met landelijke maatregelen, zoals lockdowns, ‘social distancing’ en verminderde mobiliteit. De maatschappelijke gevolgen van deze maatregelen troffen het hele land, terwijl de besmettingen en gezondheidsgevolgen van de pandemie op sommige momenten alleen in bepaalde regio’s invloed hadden.
Gevolgen voor het welzijn
Deb Panja, universitair docent Informatica aan de Universiteit Utrecht en vicedirecteur van het Centre for Complex Systems Studies: "We wilden weten of lokale maatregelen gericht op de meest getroffen gebieden een betere balans mogelijk zouden maken tussen de bestrijding van het virus en de gevolgen voor het welzijn van de mensen en de economie."
Om deze vraag te beantwoorden, ontwikkelden Mark Dekker, eerste auteur van het artikel en destijds promovendus bij Panja, en collega's een model dat gebruik maakte van informatie over hoe Nederlanders reizen en waar en bij wat voor activiteiten ze elkaar ontmoeten. Dit model stelde het multidisciplinaire team in staat om te voorspellen of lokale maatregelen zouden hebben geleid tot een minder goede of vergelijkbare beheersing van de eerste golf van de pandemie in het hele land.
Model
Het model werd in verschillende stappen opgebouwd. Eerst verdeelden de onderzoekers de Nederlandse bevolking over verschillende demografische categorieën en over 380 gemeenten. Groepen van honderd personen werden in het model voorgesteld als één ‘actor’, wat resulteerde in ongeveer 170.000 actoren in het model. Op basis van geanonimiseerde signalen van mobiele telefoons en mobiliteitsinformatie van Google, simuleerde het model elk uur de bewegingen van deze actoren tussen de gemeenten. Vervolgens bepaalde het team wat de kans was dat actoren contact met elkaar zouden hebben binnen een gemeente, op basis van het type activiteiten dat de actoren uitoefenden. Hiervoor werden alle actoren ingedeeld in de categorieën ‘thuis’, ‘werk’, ‘school’ of ‘anders’.
Als volgende stap voegden de onderzoekers informatie toe over de overdracht van het coronavirus: iedere actor werd gelabeld als ‘vatbaar’, ‘blootgesteld’, ‘besmettelijk’ of ‘hersteld’. ‘Vatbare’ actoren konden overgaan in ‘blootgestelde’ actoren, afhankelijk van hoeveel besmettelijke actoren er in de gemeente voorkwamen en de kans dat actoren elkaar binnen de gemeente zouden ontmoeten. Daarbovenop kwamen de pandemiebestrijdingsmaatregelen, zoals mobiliteitsbeperkingen en schoolsluitingen, die vergelijkbaar waren met de maatregelen die tijdens de eerste golf van de pandemie op nationaal niveau werden genomen. Het model werd vervolgens gebruikt om te voorspellen hoe het virus zich zou verspreiden, wat weer werd omgezet in voorspelde ziekenhuisopnames.
Gerichte aanpak
De modelresultaten suggereren onder andere dat door maatregelen lokaal in te voeren, 167 gemeenten aan het begin van de eerste golf buiten de lockdown gehouden hadden kunnen worden, en dat 12 gemeenten zelfs na vijf weken nog steeds open hadden kunnen blijven, met slechts 3,4% meer ziekenhuisopnames tot gevolg. Zo’n gerichte aanpak, gebaseerd op regionale informatie over infectieniveaus, zou de noodzaak van landelijke lockdowns kunnen verminderen.
Toekomstige toepassingen
Panja benadrukt dat er tijdens de pandemie geen actuele gegevens over infecties beschikbaar waren, maar dat dat in de toekomst anders kan zijn voor nieuwe ziekteverwekkers. Panja: "Met opkomende methoden en technologieën zoals rioolwatermonitoring, en manieren om snel meer te weten te komen over de biologie van ziektes, toont onze studie aan dat een meer regionaal gerichte aanpak de maatschappelijke last van lockdowns bij de bestrijding van infectieziekten aanzienlijk zou kunnen verminderen."
Met dit model bieden we beleidsmakers een handvat om een evenwicht te vinden tussen de beheersing van een epidemie en het welzijn van de bevolking.
De onderzoeker legt uit dat het model ook toegepast kan worden op andere landen en andere ziekteverwekkers. Voorwaarde is wel dat er gegevens beschikbaar zijn over hoe de ziekte wordt overgedragen en over hoe de mensen in dat land zich gedragen, reizen en elkaar ontmoeten (de “locale context”). Panja: "Met dit model bieden we beleidsmakers een handvat om een evenwicht te vinden tussen de beheersing van een epidemie en het welzijn van de bevolking. Het is echt goed om zoiets op de plank te hebben liggen. Maar we moeten oppassen dat we het model dat gekalibreerd is voor land A niet klakkeloos toepassen op land B, omdat de lokale context echt landspecifiek is."
Publicatie
Reducing societal impacts of SARS-CoV-2 interventions through subnational implementation
eLife, 7 maart 2023
Mark M. Dekker, Luc E. Coffeng, Frank P. Pijpers, Debabrata Panja, en Sake J. de Vlas