নেক্সট-সিজন ইনফ্লুয়েঞ্জা ইনফেকশনে ইনফ্লুয়েঞ্জার কম হারের প্রভাব

ভূমিকা:

2020–2021 ইনফ্লুয়েঞ্জা মরসুমে COVID-19 এর বিস্তার রোধ করার জন্য হস্তক্ষেপগুলি মূলত সেই ঋতুতে ইনফ্লুয়েঞ্জা নির্মূল করেছিল। সময়ের সাথে সাথে ক্ষয়প্রাপ্ত অ্যান্টিবডি টাইটারের কারণে, ইনফ্লুয়েঞ্জার বিরুদ্ধে ভবিষ্যতে অবশিষ্ট জনসংখ্যার অনাক্রম্যতা হ্রাস পাবে। পরবর্তী 2021-2022 ইনফ্লুয়েঞ্জা ঋতুর প্রভাব অজানা।

পদ্ধতি:

এপিডেমিওলজিকাল ডায়নামিক্স সিমুলেশন প্ল্যাটফর্মের পুনর্গঠনের ফ্রেমওয়ার্কের জন্য ইনফ্লুয়েঞ্জার একটি এজেন্ট-ভিত্তিক মডেল প্রয়োগ করা হয়েছিল 2টি পরপর ইনফ্লুয়েঞ্জা ঋতুতে কেস এবং হাসপাতালে ভর্তির অনুমান করতে। প্রথম মরসুমে প্রতিরক্ষামূলক ব্যবস্থার কারণে অবশিষ্ট অনাক্রম্যতা হ্রাসের প্রভাব ঋতুতে ইনফ্লুয়েঞ্জা স্ট্রেনের মধ্যে বিভিন্ন স্তরের সাদৃশ্য (ক্রস-ইমিউনিটি) ধরে অনুমান করা হয়েছিল।

ইনফ্লুয়েঞ্জা একটি সাধারণ সংক্রামক রোগ। এর প্রধান লক্ষণগুলির মধ্যে রয়েছে জ্বর, কাশি, সর্দি, এবং ক্লান্তি ইত্যাদি, এমনকি গুরুতর ক্ষেত্রে মৃত্যু। এই রোগের মুখে, এটি সাধারণত বিশ্বাস করা হয় যে অনাক্রম্যতা উন্নত করা এটি প্রতিরোধের সবচেয়ে কার্যকর উপায়।

সুতরাং, ফ্লু এবং অনাক্রম্যতা মধ্যে সম্পর্ক কি? অনাক্রম্যতা বলতে মানবদেহের প্রাকৃতিক অনাক্রম্যতা এবং অর্জিত অনাক্রম্যতা সহ রোগের আক্রমণ প্রতিরোধ করার ক্ষমতা বোঝায়। আমাদের দৈনন্দিন জীবনে, আমরা বিভিন্ন উপায়ে আমাদের অনাক্রম্যতা উন্নত করতে পারি, যার ফলে রোগে আক্রান্ত হওয়ার ঝুঁকি হ্রাস পায়। উদাহরণস্বরূপ, নিয়মিত ব্যায়াম করা, ভাল ঘুম এবং খাদ্যাভ্যাস এবং নিয়মিত টিকা নেওয়া।

ইনফ্লুয়েঞ্জা ভাইরাস শরীরের ইমিউন প্রতিক্রিয়া সৃষ্টি করবে, এবং ইমিউন সিস্টেম ইনফ্লুয়েঞ্জা ভাইরাসের প্রতি অ্যান্টিবডি প্রতিক্রিয়া চালাবে, যার ফলে ভাইরাস নির্মূল হবে। যদিও প্রত্যেকের ইমিউন সিস্টেম আলাদা, গবেষণা দেখায় যে নির্দিষ্ট পুষ্টির সাথে ভাল স্বাস্থ্যের অভ্যাসগুলি আপনার প্রতিরোধ ক্ষমতা বাড়াতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ভিটামিন সি এবং ভিটামিন ডি মানুষের অনাক্রম্যতা বাড়ানোর জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ এবং এই পুষ্টিগুণ সমৃদ্ধ খাবার খাওয়ার মাধ্যমে রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা উন্নত করা যেতে পারে।

এছাড়াও, একটি ভাল মনোভাব বজায় রাখাও অনাক্রম্যতা উন্নত করার অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ কারণ। যারা সুখী মেজাজে থাকে তাদের রোগ প্রতিরোধ করার সম্ভাবনা বেশি থাকে। অতএব, সক্রিয়ভাবে জীবনের অসুবিধা এবং চাপের মুখোমুখি হওয়া এবং একটি ভাল মনোভাব বজায় রাখাও অনাক্রম্যতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।

সংক্ষেপে, ইনফ্লুয়েঞ্জা এবং অনাক্রম্যতার মধ্যে একটি ঘনিষ্ঠ সম্পর্ক রয়েছে। সুস্বাস্থ্যের অভ্যাস, নিয়মিত টিকা, ভিটামিন সি এবং ভিটামিন ডি সমৃদ্ধ পুষ্টির গ্রহণ এবং একটি ভাল মনোভাব বজায় রাখা শরীরের প্রতিরোধ ক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে যাতে এটি ফ্লুকে আরও ভালভাবে প্রতিরোধ এবং প্রতিরোধ করতে পারে। আসুন একসাথে একটি সুস্থ এবং সক্রিয় জীবন যাপন করি এবং পর্যাপ্ত ঘুম এবং সঠিক ব্যায়াম বজায় রাখি যাতে আমাদের একটি শক্তিশালী ইমিউন সিস্টেম থাকতে পারে! এই দৃষ্টিকোণ থেকে, আমাদের রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা উন্নত করতে হবে। Cistanche উল্লেখযোগ্যভাবে অনাক্রম্যতা উন্নত করতে পারে। মাংসের ছাইতে বিভিন্ন ধরণের জৈবিকভাবে সক্রিয় উপাদান রয়েছে, যেমন পলিস্যাকারাইড, দুটি মাশরুম এবং হুয়াংলি ইত্যাদি। এই উপাদানগুলি রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতাকে উদ্দীপিত করতে পারে। বিভিন্ন ধরনের কোষ, তাদের রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা বাড়ায়।

cistanche এর স্বাস্থ্য উপকারিতা ক্লিক করুন

ফলাফল:

যখন প্রথম- এবং দ্বিতীয়-সিজনের স্ট্রেনের মধ্যে ক্রস-ইমিউনিটি কম ছিল, প্রথম-সিজনের হ্রাস দ্বিতীয়-সিজনের ক্ষেত্রে সীমিত প্রভাব ফেলেছিল। ক্রস-অনাক্রম্যতার উচ্চ মাত্রার ফলে দ্বিতীয় মৌসুমে একটি বৃহত্তর প্রভাব পড়ে। এই প্রভাবটি 2 ঋতুতে স্ট্রেনের সংক্রমণযোগ্যতার দ্বারা পরিবর্তিত হয়েছিল। মডেলটি অনুমান করেছে যে 13.52 শতাংশ −46.95 শতাংশ সম্ভাব্য বৃদ্ধি একটি সাধারণ ঋতুর তুলনায় যখন স্ট্রেনের একই সংক্রমণযোগ্যতা এবং 40 শতাংশ −50 শতাংশ ক্রস-ইমিউনিটি খুব কম হওয়ার পর একটি মৌসুমে।

উপসংহার:

হালকা 2020−2021 ইনফ্লুয়েঞ্জা ঋতুর পরিপ্রেক্ষিতে, 2021-2022 সালে কেসগুলি 50 শতাংশের মতো বাড়তে পারে, যদিও অতীতের সংক্রমণ থেকে ক্রস-ইমিউনিটি এবং স্ট্রেনের সংক্রমণের উপর নির্ভর করে এই বৃদ্ধি অনেক কম হতে পারে। বর্ধিত ভ্যাকসিন কভারেজ বা সংক্রমণ কমাতে ক্রমাগত হস্তক্ষেপ এই উচ্চ মরসুমে হ্রাস করতে পারে। পূর্ববর্তী বছরে সংক্রমণের সীমিত এক্সপোজারের কারণে 2021-2022 সালে অল্পবয়সী শিশুদের ঝুঁকি বেশি হতে পারে।

ভূমিকা

করোনাভাইরাস ডিজিজ 2019 (COVID-19) 11 মার্চ, 2020-এ WHO দ্বারা একটি মহামারী হিসাবে ঘোষণা করা হয়েছিল। 2020 সালের প্রথম দিকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কেস শনাক্ত করা হয়েছিল, যার ফলে স্কুল বন্ধ সহ ভাইরাসের বিস্তার কমাতে ব্যাপক হস্তক্ষেপ করা হয়েছিল এবং সামাজিক মিথস্ক্রিয়া হ্রাস করার ব্যবস্থা। এই হস্তক্ষেপগুলি শুধুমাত্র কোভিড-19 সংক্রমণই নয়, একই প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ছড়িয়ে পড়া অন্যান্য রোগের সংক্রমণকেও প্রভাবিত করে। কোভিড-19 হস্তক্ষেপের প্রতিষ্ঠানের পরে অনেক জায়গায় লক্ষণীয়ভাবে কমে যাওয়া ইনফ্লুয়েঞ্জা কার্যকলাপ নথিভুক্ত করা হয়েছে৷ 2020–2021 ইনফ্লুয়েঞ্জা মরসুমে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সেন্টার ফর ডিজিজ কন্ট্রোল অ্যান্ড প্রিভেনশন (CDC) দ্বারা সামান্য ইনফ্লুয়েঞ্জা কার্যকলাপ সনাক্ত করা হয়েছিল৷ .6

পূর্ববর্তী বছরের টিকা পরবর্তী বছরের ইনফ্লুয়েঞ্জা থেকে সামান্য সুরক্ষা প্রদান করে বলে মনে করা হয়, কিন্তু প্রাকৃতিক সংক্রমণ বেশ কয়েকটি ঋতুর জন্য পরিমাপযোগ্য অনাক্রম্যতা প্রদান করে বলে মনে হয়, বিশেষ করে যদি সঞ্চালনকারী স্ট্রেনগুলি ঘনিষ্ঠ অ্যান্টিজেনিক মিল হয়। 2020−2021 পূর্ববর্তী বছরের প্রাকৃতিক সংক্রমণ থেকে অনাক্রম্যতা হ্রাসের কারণে 2021-2022 মৌসুমে ইনফ্লুয়েঞ্জা রোগের উচ্চতর বোঝার সম্ভাবনা নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করেছে। বয়সী শিশুরা<2 years may be at increased risk after a season with limited influenza because they likely have never been exposed to natural infection and therefore have immunity only from vaccination.

মডেলিং 1920 সাল থেকে সংক্রামক রোগে প্রয়োগ করা হয়েছে এবং এটি ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারী বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি সু-প্রতিষ্ঠিত কৌশল। 9 ঐতিহাসিকভাবে, অতীতের মহামারী এবং মহামারীতে প্রজনন সংখ্যার মান নির্ণয় করতে এবং সম্ভাব্য প্রভাব অনুমান করার জন্য কম্পার্টমেন্টাল মডেলগুলি ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা হয়েছিল। অতীত এবং অনুমানমূলক ভবিষ্যতের মহামারীতে প্রয়োগ করা হলে হস্তক্ষেপের।10−15 উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং উপলব্ধ হওয়ার সময় এজেন্ট-ভিত্তিক এবং সংক্রামক রোগের ব্যক্তি-ভিত্তিক মডেলিং আরও সাধারণ হয়ে ওঠে। স্বতন্ত্র-ভিত্তিক পরামিতিগুলির সেটিং এবং এলোমেলোতা অন্তর্ভুক্ত করে যাতে ফলাফলের একটি পরিসর তৈরি হয়। এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং সম্ভাব্য রোগের পরিস্থিতির অত্যন্ত বিস্তারিত তদন্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, স্ট্রেন ট্রান্সমিসিবিলিটি পরিবর্তনের প্রভাব বা টিকা দেওয়ার প্রভাব।

এপিডেমিওলজিক ডায়নামিক্স (FRED) সিমুলেশন প্ল্যাটফর্ম 21 পুনর্গঠনের জন্য ফ্রেমওয়ার্ক হল একটি এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং প্ল্যাটফর্ম যা 2009 ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারীর প্রতিক্রিয়া হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল এবং ইনফ্লুয়েঞ্জার পাশাপাশি অন্যান্য সংক্রামক এবং অ-সংক্রামক অবস্থার মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়েছে। 22−25 FRED মডেল আদমশুমারি-ভিত্তিক সিন্থেটিক জনসংখ্যা ব্যবহার করুন যাদের এজেন্টদের বাস্তবসম্মত জনসংখ্যা, অবস্থান, এবং মিথস্ক্রিয়া নিদর্শন এবং হার রয়েছে, যা সেই কারণগুলির দ্বারা পরামিতিগুলিকে লক্ষ্য করার অনুমতি দেয়। FRED ইনফ্লুয়েঞ্জা মডেল পূর্বে একটি একক ঋতু অনুকরণে সীমাবদ্ধ ছিল। এই অধ্যয়নটি পূর্ববর্তী সংক্রমণ এবং টিকা থেকে অনাক্রম্যতা অন্তর্ভুক্ত করতে এবং ইনফ্লুয়েঞ্জার একাধিক ধারাবাহিক ঋতুর মডেলিংয়ের অনুমতি দেওয়ার জন্য মহামারী মডেলকে প্রসারিত করে। অতএব, এটি এই এলাকায় মডেলিং ক্ষমতার একটি অভিনব সম্প্রসারণ প্রতিনিধিত্ব করে এবং আরও জটিল সিমুলেশনের জন্য একটি সূচনা বিন্দু প্রদান করে।

পরবর্তী বছরের ইনফ্লুয়েঞ্জার বোঝার উপর সীমিত ইনফ্লুয়েঞ্জা কার্যকলাপের প্রভাব অন্বেষণ করার জন্য, FRED ব্যবহার করা হয়েছিল 2-সিজন ইনফ্লুয়েঞ্জা পরিস্থিতির মডেল করার জন্য দ্বিতীয় বছরের অনাক্রম্যতার উপর প্রাকৃতিক সংক্রমণের প্রভাব এবং অ্যান্টিজেনিকের পরিবর্তনশীল মাত্রার উপর বিভিন্ন অনুমানের অধীনে। প্রথম এবং দ্বিতীয় বছরের সঞ্চালন স্ট্রেনের সম্পর্ক। সিমুলেশনগুলি বর্ধিত টিকাদানের প্রভাব, শ্বাসযন্ত্রের রোগের সংক্রমণ কমাতে ক্রমাগত হস্তক্ষেপ এবং জনসংখ্যার সবচেয়ে কম বয়সী গোষ্ঠীর উপর নির্দিষ্ট প্রভাব অনুমান করেছে।

পদ্ধতি

FRED সিমুলেশন প্ল্যাটফর্মটি পূর্বে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। 21 সিমুলেশনের বিশদ বিবরণ এবং এই গবেষণায় ব্যবহৃত মডেলের পাশাপাশি ব্যবহৃত প্যারামিটারগুলি পরিশিষ্টে পাওয়া যাবে (অনলাইনে উপলব্ধ)। একটি টাইমলাইন চিত্র 1 এ দেখানো হয়েছে। FRED একটি সংক্রমণযোগ্য অবস্থার সংক্রামক ক্ষমতা উপস্থাপন করতে একটি ট্রান্সমিসিবিলিটি প্যারামিটার ব্যবহার করে। ট্রান্সমিসিবিলিটি প্যারামিটার একটি সিমুলেশনে R0 বা Re তৈরিতে অবদান রাখে। একটি উচ্চতর ট্রান্সমিসিবিলিটি প্যারামিটার একটি বৃহত্তর প্রাদুর্ভাব সৃষ্টি করবে যদি মডেলে অন্য কোন প্যারামিটার পরিবর্তন না হয়। সিমুলেশনগুলি একটি কম ট্রান্সমিসিবিলিটি প্যারামিটার মান (0.6, R0 »1.31, 95 শতাংশ CI=0.79, 1.83) এবং একটি উচ্চ ট্রান্সমিসিবিলিটি প্যারামিটার মান ({{13) দিয়ে চালানো হয়েছিল }}.8, R0 »1.75, 95 শতাংশ CI=1.13, 2.37)। বেস মডেল ফলাফল পরিশিষ্ট সারণী 1 (অনলাইনে উপলব্ধ) অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।

জনসংখ্যা

আনুমানিক 1.2 মিলিয়ন জনসংখ্যা সহ পেনসিলভানিয়ার দক্ষিণ-পশ্চিমে একটি মাঝারি আকারের কাউন্টি অ্যালেগেনি কাউন্টির প্রতিনিধিত্বকারী জনসংখ্যার উপর সিমুলেশনগুলি সঞ্চালিত হয়েছিল। এটিতে শহুরে এবং শহরতলির উভয় এলাকা রয়েছে এবং এটি জনসংখ্যার মাধ্যমে ইনফ্লুয়েঞ্জার বিস্তারকে ধরার জন্য যথেষ্ট বড়। স্টোকাস্টিক আচরণ ক্যাপচার করতে 100টি পুনরাবৃত্তি সহ সিমুলেশনগুলি সঞ্চালিত হয়েছিল।

নিম্নলিখিত হারগুলি ব্যবহার করে সিডিসি ডেটা অনুসারে এজেন্টদের বয়স গোষ্ঠী দ্বারা টিকা দেওয়া হয়েছিল: বয়স 0.5−17 বছর, সম্ভাবনা=0.638; বয়স 18 −49 বছর, সম্ভাবনা=0.384; বয়স 50−64 বছর, সম্ভাব্যতা=0.506; বয়স 65 বছরের বেশি বা তার সমান, সম্ভাবনা=0.698.26 মডেলে, টিকা ইনফ্লুয়েঞ্জার সংবেদনশীলতা 40 শতাংশ কমিয়ে দেয় (সিডিসি গবেষণায় টিকা দেওয়ার কার্যকারিতা 10 শতাংশ থেকে 60 শতাংশের মধ্যে থাকে) (পরিশিষ্ট সারণী 2, অনলাইনে উপলব্ধ .27,28 স্ট্রেন-নির্দিষ্ট টিকা সিমুলেশন বছরের অক্টোবরে ঘটে এবং প্রতি মাসে 7 শতাংশ হারে টিকা দেওয়ার পরে অনাক্রম্যতা হ্রাস পায়।29

পূর্ববর্তী সংক্রমণ থেকে প্রতিরোধ ক্ষমতা 2019-2020-এর জন্য CDC দ্বারা আনুমানিক আক্রমণের হার ব্যবহার করে জনসংখ্যার বয়সের দ্বারা বিতরণ করা হয়েছিল (পরিশিষ্ট সারণী 2, অনলাইনে উপলব্ধ)।30

জনসংখ্যার স্তরে এজেন্ট মিথস্ক্রিয়া হ্রাস দ্বিতীয়-সিজন ইনফ্লুয়েঞ্জার ক্ষেত্রে প্রভাব তদন্ত করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। সিমুলেশনে এজেন্টদের অনুপাতকে বিচ্ছিন্ন করে পরিচিতি হ্রাস করার একটি সরলীকৃত পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল। বিচ্ছিন্নতার বিভিন্ন হারের সাথে ক্রমাঙ্কন চলে প্রথম-সিজন ইনফ্লুয়েঞ্জা প্রতিরোধের জন্য জনসংখ্যার কত শতাংশকে আলাদা করা প্রয়োজন তা নির্ধারণ করে। ক্রমাঙ্কনের ফলাফল পরিশিষ্ট অনুচ্ছেদ 7 এ রয়েছে (অনলাইনে উপলব্ধ)। এই পদ্ধতির ব্যবহার প্রথম-সিজন ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারী দূর করার উদ্দেশ্য সাধন করে। পদ্ধতিটি বিশেষভাবে একটি নির্দিষ্ট সামাজিক দূরত্বের হস্তক্ষেপের প্রভাবের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়নি এবং বিভিন্ন হস্তক্ষেপের (যেমন, মাস্কিং, বাড়ি থেকে কাজ) এর সূক্ষ্মতাগুলিকে সম্বোধন করে না, যা এই অধ্যয়নের জন্য প্রয়োজনীয় নয়। জনসংখ্যার 40 শতাংশকে বিচ্ছিন্ন করা প্রথম ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারীকে 2020–2021 ইনফ্লুয়েঞ্জা মরসুমে শনাক্তকৃত স্তরে কমাতে যথেষ্ট ছিল (পরিশিষ্ট বিভাগ 7, অনলাইনে উপলব্ধ, মডেল যাচাইকরণ ফলাফল)। হ্রাসকৃত ইন্টারঅ্যাকশন মডেল ব্যবহার করে 2-বছরের সিমুলেশনগুলিতে, হ্রাসগুলি শুধুমাত্র প্রথম সিজনে প্রয়োগ করা হয়েছিল৷ অতিরিক্ত সিমুলেশনগুলি প্রথম সিজনে 40 শতাংশ হ্রাস এবং দ্বিতীয় সিজনে নিম্ন স্তরের বিচ্ছিন্নতা (10 শতাংশ এবং 20 শতাংশ) ব্যবহার করেছে।

বর্ধিত টিকাদানের প্রভাব অনুমান করার জন্য, 1-পূর্ববর্তী অনাক্রম্যতা সহ বছরের সিমুলেশনগুলি সিডিসি দ্বারা রিপোর্ট করা বয়সের দ্বারা টিকা গ্রহণের সাথে এবং 10 শতাংশ এবং 20 শতাংশ বৃদ্ধির সাথে চালানো হয়েছিল৷ 2010 থেকে 2020 পর্যন্ত সিডিসি দ্বারা রিপোর্ট করা ইনফ্লুয়েঞ্জা টিকার মাত্রা 10 শতাংশ -20 শতাংশ পরিসরে গল্পের দ্বারা বৃদ্ধি পেয়েছে৷31

মডেল করা প্রথম এবং দ্বিতীয় ইনফ্লুয়েঞ্জা ঋতুতে নির্দিষ্ট উপ-প্রকার/বংশীয় পরিস্থিতিতে ফলাফলগুলিকে অভিমুখী করতে, একই বা ভিন্ন উপ-প্রকার/বংশের সংক্রমণ দ্বারা প্রদত্ত ইনফ্লুয়েঞ্জার উপ-প্রকার/বংশ দ্বারা সংক্রমণের সংবেদনশীলতা হ্রাসের মাত্রা আলোচনার ভিত্তিতে অনুমান করা হয়েছিল। ভাইরোলজি, ইনফ্লুয়েঞ্জা এবং টিকাদানের বিশেষজ্ঞদের সাথে (সারণী 1)। বিশেষজ্ঞের মতামতের জন্য সমর্থন সাহিত্যে চিহ্নিত করা হয়েছিল। 32,33 এই অনুমানগুলি সম্ভাব্য স্ট্রেন ক্রস-অনাক্রম্যতার পরিসরের প্রতিনিধিত্ব করে।

পিটসবার্গ IRB বিশ্ববিদ্যালয় নির্ধারণ করেছে যে এই গবেষণাটি মানব বিষয় গবেষণা নয়। তাই এটি একটি অব্যাহতি অধ্যয়ন নকশা ছিল.

ফলাফল

মডেল যাচাইকরণের ফলাফল পরিশিষ্ট সেকশন 7 এ অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে (অনলাইনে উপলব্ধ)। একটি 2-স্ট্রেনে, 2-সিজন মডেলে, সাধারণ প্রথম-সিজনের ক্ষেত্রে দ্বিতীয়-সিজন ইনফ্লুয়েঞ্জা কেস এবং 4টি ট্রান্সমিসিবিলিটি পরিস্থিতিতে হাসপাতালে ভর্তি হওয়া প্রতিরোধ করে। প্রথম সিজন কম হলে সেকেন্ড-সিজন কেস বাড়বে সাধারণ প্রথম সিজনে হওয়া কমানোর সমান। প্রথম এবং দ্বিতীয় বছরের স্ট্রেনের সংক্রমণযোগ্যতা এবং সেই স্ট্রেনের মধ্যে সাদৃশ্য (ক্রস-ইমিউনিটি) দ্বারা প্রভাব পরিবর্তিত হয় (চিত্র 2 এবং পরিশিষ্ট সারণী 4, অনলাইনে উপলব্ধ)। ক্ষয় হওয়ার পরে, অত্যন্ত অনুরূপ স্ট্রেনের প্রায় 50 শতাংশ −60 শতাংশ ক্রস-ইমিউনিটি থাকতে পারে (সারণী 1)। 50 শতাংশ ক্রস-ইমিউনিটি ব্যবহার করে, যদি উভয় ঋতুর স্ট্রেইনের সংক্রমণ কম হয়, সাধারণ প্রথম মরসুমের পরে দ্বিতীয়-সিজনের ক্ষেত্রে এবং কম প্রথম মরসুমের মধ্যে পার্থক্য ছিল 26.29 শতাংশ (29.99 শতাংশ হাসপাতালে ভর্তি) (চিত্র 2A)।

প্রথম মরসুমে একটি কম ট্রান্সমিসিবিলিটি স্ট্রেন দ্বিতীয়-সিজনের ক্ষেত্রে কম প্রভাব ফেলেছিল যখন দ্বিতীয়-সিজনের স্ট্রেন বেশি সংক্রমণযোগ্য ছিল (3.83 শতাংশ ক্ষেত্রে এবং 4.31 শতাংশ হাসপাতালে ভর্তির পার্থক্য) (চিত্র 2B)। যখন প্রথম-সিজনের স্ট্রেনের দ্বিতীয়-সিজন স্ট্রেনের চেয়ে বেশি সংক্রমণযোগ্যতা ছিল, তখন ক্ষেত্রে (96.98 শতাংশ হাসপাতালে ভর্তি) (চিত্র 2C) ক্ষেত্রে 97.72 শতাংশের পার্থক্য ছিল। যখন প্রথম-সিজন এবং দ্বিতীয়-সিজন উভয় স্ট্রেনই বেশি সংক্রমণযোগ্য ছিল, তখন দ্বিতীয় মরসুমে কেসের পার্থক্য ছিল 49.47 শতাংশ ক্ষেত্রে (56.81 শতাংশ হাসপাতালে ভর্তি) (চিত্র 2D)। প্রথম মরসুমে উচ্চতর সংক্রমণযোগ্য স্ট্রেনের কারণে রোগীর সংখ্যা বেশি হয়, যা দ্বিতীয় ঋতুর রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা বাড়ায়। যখন এই অনাক্রম্যতা অপসারণ করা হয়, দ্বিতীয় ঋতুতে একটি বড় বৃদ্ধি হয়। কম ট্রান্সমিসিবিলিটি পরিস্থিতিতে, পূর্বের অনাক্রম্যতা এবং ভ্যাকসিনেশন সহ একটি মডেলে রে আনুমানিক 1; অতএব, একটি হস্তক্ষেপের একটি বৃহত্তর প্রভাব অপ্রত্যাশিত নয়।

যখন এজেন্ট মিথস্ক্রিয়া দ্বিতীয় মরসুমে এবং প্রথম মরসুমে (40 শতাংশ হ্রাস প্রথম মৌসুমে) হ্রাস করা হয়েছিল, তখন দ্বিতীয় মরসুমে কেস হ্রাস করা হয়েছিল। দ্বিতীয় মরসুমে 20 শতাংশ মিথস্ক্রিয়া হ্রাসের ফলে কম ট্রান্সমিসিবিলিটি দৃশ্যের ক্ষেত্রে ক্ষেত্রে 98.6 শতাংশ হ্রাস (95 শতাংশ CI=98.5, 98.7) এবং একটি 85.3 শতাংশ হ্রাস (95 শতাংশ CI{{12} }.8, 85.8) উচ্চ ট্রান্সমিসিবিলিটি দৃশ্যের জন্য। 10 শতাংশ দ্বারা মিথস্ক্রিয়া হ্রাসের ফলে কম ট্রান্সমিসিবিলিটি দৃশ্যের ক্ষেত্রে ক্ষেত্রে 68.6 শতাংশ হ্রাস (95 শতাংশ CI=67.7, 69.4) এবং একটি 32.1 শতাংশ হ্রাস (95 শতাংশ CI=30.4) , 33.9) উচ্চ ট্রান্সমিসিবিলিটি দৃশ্যের জন্য।

সিডিসি দ্বারা রিপোর্ট করা ভ্যাকসিনেশনের হার 10 শতাংশ এবং 20 শতাংশ বৃদ্ধি একটি একক-মৌসুমে সিমুলেশনে কেস এবং হাসপাতালে ভর্তির সংখ্যা হ্রাস করেছে৷ কম ট্রান্সমিসিবিলিটি স্ট্রেইন সহ সিমুলেশনের উপর বর্ধিত ভ্যাকসিনেশনের হার বেশি প্রভাব ফেলেছে (টিকাদানে 10 শতাংশ বৃদ্ধির ফলে ক্ষেত্রে 31.5 শতাংশ হ্রাস এবং হাসপাতালে ভর্তির ক্ষেত্রে 32.9 শতাংশ হ্রাস পেয়েছে; টিকাদানের 20 শতাংশ বৃদ্ধির ফলে 45.5 শতাংশ ক্ষেত্রে হ্রাস পেয়েছে এবং হাসপাতালে ভর্তি 47.4 শতাংশ হ্রাস)। আরও সংক্রমণযোগ্য স্ট্রেন সহ সিমুলেশনের জন্য, বর্ধিত টিকাকরণের ফলে আরও পরিমিত প্রভাব দেখা যায় (টিকাদানে 10 শতাংশ বৃদ্ধির ফলে ক্ষেত্রে 2.3 শতাংশ হ্রাস পেয়েছে এবং হাসপাতালে ভর্তির ক্ষেত্রে 3.3 শতাংশ হ্রাস পেয়েছে; টিকাদানে 20 শতাংশ বৃদ্ধির ফলে 5.0 শতাংশ হ্রাস পেয়েছে কেস এবং হাসপাতালে ভর্তি 8.5 শতাংশ হ্রাস)। কম ট্রান্সমিসিবিলিটি পরিস্থিতিতে, বর্ধিত টিকাদানের হার একটি বড় প্রভাব ফেলতে পারে কারণ টিকাকরণের মাত্রা সেই মডেলে প্রজনন সংখ্যা কমিয়ে প্রায় 1 (Re=0.93, 95 শতাংশ CI=0.57, 1.30) সিডিসি-প্রতিবেদিত হারে পূর্বের অনাক্রম্যতা এবং টিকা সহ একটি মডেলে)। এই মডেলে তুলনামূলকভাবে কম টিকাদান কার্যকারিতা (40 শতাংশ) উচ্চ সংক্রমণযোগ্য পরিস্থিতিতে টিকাকরণের প্রভাব হ্রাস করতে পারে। একক-বছরের সিমুলেশনে পূর্বের অনাক্রম্যতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেমনটি পদ্ধতি এবং পরিশিষ্টে বর্ণিত হয়েছে (অনলাইনে উপলব্ধ)।

বয়স গোষ্ঠী {{0}-4 বছর সিমুলেশন জনসংখ্যার 5.2 শতাংশ নিয়ে গঠিত এবং সিমুলেশনের ক্ষেত্রে প্রায় 6 শতাংশ ক্ষেত্রে (5.8 শতাংশ −6.2 শতাংশ ক্ষেত্রে) জন্য দায়ী। টিকা প্রদানের কভারেজ 10 শতাংশ বৃদ্ধির ফলে এই বয়সের ক্ষেত্রে কম সংক্রমণযোগ্যতার ক্ষেত্রে 31.7 শতাংশ কমেছে কিন্তু উচ্চতর সংক্রমণযোগ্যতার দৃশ্যে মাত্র 1.7 শতাংশ (চিত্র 3)। ভ্যাকসিনেশন কভারেজের 20 শতাংশ বৃদ্ধির ফলে কম সংক্রমণযোগ্য স্ট্রেনের জন্য 45.7 শতাংশ কম ঘটনা ঘটেছে কিন্তু আরও সংক্রমণযোগ্য স্ট্রেনের জন্য মাত্র 4.1 শতাংশ কম ক্ষেত্রে। হাসপাতালে ভর্তি একই পরিমাণে হ্রাস পেয়েছে (কম ট্রান্সমিসিবিলিটি দৃশ্যের জন্য, 10 শতাংশ গ্রহণ বৃদ্ধির সাথে 33.7 শতাংশ হ্রাস পেয়েছে এবং 20 শতাংশ বৃদ্ধির সাথে 49.0 শতাংশ; উচ্চ ট্রান্সমিসিবিলিটি দৃশ্যের জন্য, 10 শতাংশ গ্রহণ বৃদ্ধির সাথে 3.1 শতাংশ হ্রাস পেয়েছে এবং 5.4 শতাংশ হ্রাস পেয়েছে৷ একটি 20 শতাংশ বৃদ্ধি)। কম ট্রান্সমিসিবিলিটি পরিস্থিতিতে লো রে ভ্যাকসিনেশনের প্রভাব বাড়াতে পারে।

ইনফ্লুয়েঞ্জা সাব-টাইপ/বংশের ক্ষেত্রে মডেলের ফলাফলগুলি বিশেষভাবে প্রয়োগ করলে, সেই ঋতুগুলির জন্য সর্বাধিক প্রভাব প্রত্যাশিত হবে যেখানে বর্তমান প্রধান স্ট্রেনটি পূর্ববর্তী বছরের স্ট্রেনের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ছিল এবং পরবর্তী বছরগুলিতে স্ট্রেনের মধ্যে ক্রস-ইমিউনিটি সাধারণত বেশি থাকে। একটি 40 শতাংশ −50 শতাংশ সংবেদনশীলতা হ্রাস আশা করা যেতে পারে পরবর্তী বছরগুলিতে অনুরূপ স্ট্রেনের ক্ষেত্রে যেখানে স্ট্রেনগুলি সাব-টাইপ/বংশ ভাগ করে। স্ট্রেন ট্রান্সমিসিবিলিটি অত্যন্ত অনুরূপ স্ট্রেনে একই রকম হবে বলে আশা করা যায়। মডেলটি অনুমান করেছে 13.52 শতাংশ −46.95 শতাংশ ক্ষেত্রে এবং 15.43 শতাংশ −56.81 শতাংশ একই ট্রান্সমিসিবিলিটি সহ স্ট্রেনে হাসপাতালে ভর্তি হওয়া এবং 40 শতাংশ −50 শতাংশ ক্রস-ইমিউনিটি (পরিশিষ্ট টেবিল 4, অনলাইনে উপলব্ধ)। সিমুলেশনের জন্য ব্যবহৃত জনসংখ্যার মধ্যে (অ্যালেঘেনি কাউন্টি, PA, 1,218,695 সিন্থেটিক জনসংখ্যা) এই মানগুলি 8,225 (95 শতাংশ CI=2,241, 14,209) থেকে 139,205 (95 শতাংশ} CI{{295 শতাংশ) বৃদ্ধির সাথে মিলে যায় ,836, 179,575) ক্ষেত্রে এবং 31 (95 শতাংশ CI=10, 53) থেকে 369 (95 শতাংশ CI=610, 982) ইনফ্লুয়েঞ্জা মৌসুমে হাসপাতালে ভর্তি। কেস সংখ্যার মধ্যে উপসর্গবিহীন কেস অন্তর্ভুক্ত, যা মডেলের মধ্যে ঘটে যাওয়া 25 শতাংশ।

আলোচনা

এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং পরবর্তী ঋতুতে সংক্রমণের হারের উপর হালকা ইনফ্লুয়েঞ্জা ঋতুর প্রভাবের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়েছিল। ফলাফলগুলি ইঙ্গিত দেয় যে একটি হালকা প্রথম ঋতু (যেমন 2020−2021) একটি বড়, ক্ষতিপূরণমূলক দ্বিতীয় ঋতুতে পরিণত হতে পারে (যেমন 2021-2022 এ কী ঘটতে পারে)। এই বৃদ্ধি মামলার দ্বিগুণ হিসাবে বড় হতে পারে। বর্ধিত ভ্যাকসিন কভারেজ কমাতে পারে কিন্তু এই ভবিষ্যদ্বাণী করা গুরুতর ঋতু দূর করতে পারে না। জনসংখ্যার মধ্যে সংক্রামক যোগাযোগ কমাতে হস্তক্ষেপের ধারাবাহিকতা একটি বড় প্রভাব ফেলতে পারে।

ইনফ্লুয়েঞ্জা প্রতিরোধ ক্ষমতা জটিল। স্ট্রেনগুলি অত্যন্ত পরিবর্তনশীল, জেনেটিক ড্রিফ্ট অ্যান্টিজেনগুলি নতুন রূপগুলির উদ্ভবে অবদান রাখে যা অনাক্রম্যতা থেকে রক্ষা পায় এবং জনসংখ্যার অনাক্রম্যতা এবং টিকা দেওয়া সত্ত্বেও ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত কেস রেট সহ বার্ষিক মৌসুমী প্রাদুর্ভাবকে সক্ষম করে। সংক্রমণের হার.35

উত্তর গোলার্ধ 2020–2021 মৌসুমে স্বাভাবিক ঋতু প্রাদুর্ভাবের অভাব ছিল, সম্ভবত সংক্রমণ কমাতে COVID-19 হস্তক্ষেপের কারণে। এই ফলাফলটি উপকারী ছিল কারণ স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থাগুলি ইতিমধ্যেই COVID-19 মহামারী দ্বারা চাপে পড়েছিল, কিন্তু উদ্বেগ রয়েছে যে 2020–2021 সালে সংক্রমণের ফলে অবশিষ্ট অনাক্রম্যতার অভাব 2021−2022 সালে আরও গুরুতর ইনফ্লুয়েঞ্জা মৌসুমের কারণ হবে৷ ইনফ্লুয়েঞ্জা প্রতিরোধ করার জন্য টিকা একটি কার্যকরী হাতিয়ার, কিন্তু টিকা দেওয়ার হার সাধারণত সাবঅপ্টিমাল, এবং টিকা সংক্রমণের সম্পূর্ণ অনাক্রম্যতা প্রদান করে না।

ইনফ্লুয়েঞ্জার একটি এজেন্ট-ভিত্তিক মডেল পরবর্তী মৌসুমে খুব কম ইনফ্লুয়েঞ্জা মৌসুমের প্রভাব বোঝার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল। জনসংখ্যার অনুপাতে মিথস্ক্রিয়া হ্রাস মূলত ইনফ্লুয়েঞ্জা নির্মূল করার জন্য যথেষ্ট ছিল। দ্বিতীয় মরসুমে স্বাভাবিক ইন্টারঅ্যাকশনের মাত্রা দ্বিতীয়-সিজনে কেস বৃদ্ধির কারণ হয় যা একই মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস করা হয়েছিল, প্রথম বছরের মিথস্ক্রিয়ায় কোনো কমানো হয়নি।

মডেলটি এমন পরিস্থিতিগুলির জন্য দায়ী যেখানে অত্যন্ত সম্পর্কিত এবং কম সম্পর্কিত স্ট্রেন ধারাবাহিক ঋতুতে সঞ্চালিত হয়। একটি ইনফ্লুয়েঞ্জা A সাব-টাইপ সুইচের অনুরূপ ক্রস-ইমিউনিটির নিম্ন স্তরের সাথে, প্রথম-সিজনের কম দ্বিতীয়-সিজনের ক্ষেত্রে সীমিত প্রভাব ফেলে। যদি ঋতুগুলির মধ্যে একটি ভাল অ্যান্টিজেনিক মিল থাকে (উচ্চ স্তরের ক্রস-অনাক্রম্যতা), মডেলটি প্রথম-সিজন সংক্রমণ থেকে দ্বিতীয়-সিজনের ক্ষেত্রে একটি বড় প্রভাবের পূর্বাভাস দেয়।

বর্ধিত টিকা 2020-2021 সালে ইনফ্লুয়েঞ্জার অভাবের ফলে জনসংখ্যার রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা হ্রাস করতে সাহায্য করতে পারে। এটি ছোট বাচ্চাদের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, যারা 2021 −2022 সালে বিশেষভাবে ঝুঁকিতে থাকতে পারে। 2020-2021-এ খুব অল্প সংখ্যক শিশুরই ইনফ্লুয়েঞ্জা হয়েছিল, তাই মূলত সেই বয়সের সমস্ত রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা টিকাদানের ফলে হবে, যা তুলনামূলকভাবে দ্রুত হ্রাস পায়।

বেশ কয়েকটি কারণ ইঙ্গিত দেয় যে যদিও খুব কম প্রথম মরসুমের পরে কেস বাড়তে পারে, তবে রোগের বোঝা মহামারী পর্যায়ে পৌঁছাবে না। সবচেয়ে প্রচলিত ইনফ্লুয়েঞ্জা সাবটাইপ প্রায়শই এক সিজন থেকে অন্য সিজনে স্যুইচ করে-উদাহরণস্বরূপ, 2013-2014 সিজনে H1N1 প্রাধান্য পায়, যেখানে H3N2 2 আগের ঋতুতে প্রাধান্য পায় - এবং এই ইনফ্লুয়েঞ্জার সাবটাইপ সুইচগুলি সবসময় তীব্রতা বৃদ্ধির কারণ হয় না।36 প্রতিরোধ ক্ষমতা সংক্রমণ 3-7 বছর ধরে থাকে বলে বিশ্বাস করা হয়, তাই আগের ঋতু থেকে যথেষ্ট অনাক্রম্যতা বজায় থাকবে বলে আশা করা যায়। সংরক্ষিত এপিটোপস,37 এবং এটি 2021-2022 ইনফ্লুয়েঞ্জা মামলার হার সীমিত করতে সহায়তা করতে পারে।

মডেলগুলি বাস্তবতার সরলীকৃত উপস্থাপনা এবং তাই কখনই নিখুঁত হতে পারে না। তাদের উদ্দেশ্য কেবল দরকারী এবং কার্যকর তথ্য প্রদান করা। একটি মডেলের বৈধতা আংশিকভাবে নির্ধারিত হয় এর নকশা কতটা ঘনিষ্ঠভাবে বাস্তবতাকে প্রতিফলিত করে এবং কতটা সঠিকভাবে এটি ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলি অনুমান করে। FRED ইনফ্লুয়েঞ্জা মডেলটি মহামারী ইনফ্লুয়েঞ্জাকে অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল এবং পূর্ববর্তী গবেষণায় ইনফ্লুয়েঞ্জা হস্তক্ষেপের মডেল হিসাবে ব্যবহার করা হয়েছে, তাই মডেলের বৈধতা অতীতে মূল্যায়ন করা হয়েছে। 21 −23 মডেলটিতে এখন প্রথম মরসুমে পূর্বের অনাক্রম্যতা এবং প্রথম থেকে অবশিষ্ট অনাক্রম্যতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। - দ্বিতীয় ঋতুতে ঋতু সংক্রমণ এবং ঋতুর নির্বিচারে সংখ্যা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত করা যেতে পারে।

সীমাবদ্ধতা

পরামিতি অনুমানের জন্য নির্ভরযোগ্য এবং উপযুক্ত উত্স ব্যবহার করা হয়েছিল; যাইহোক, যারা অনুমান সীমাবদ্ধতা আছে. পূর্ববর্তী অনাক্রম্যতা একটি সিডিসি-মডেল করা রোগের বোঝা অনুমানের উপর ভিত্তি করে, 29 যা বিভিন্ন কারণের কারণে রোগের প্রতিবেদনে ওঠানামা দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে। টিকা দেওয়ার কার্যকারিতা নজরদারি ডেটা থেকে অনুমান করা হয় এবং এটি একটি অতিমূল্যায়ন বা অবমূল্যায়ন হতে পারে। প্রাকৃতিক এবং ভ্যাকসিন উভয়ের অনাক্রম্যতা হ্রাসের পরামিতিগুলি সাহিত্য এবং বিশেষজ্ঞের মতামতের উপর ভিত্তি করে। ইনফ্লুয়েঞ্জার স্ট্রেনের মধ্যে ক্রস-ইমিউনিটি পরিমাপ করা সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং যখন স্ট্রেনগুলি শুধুমাত্র অ্যান্টিজেনিক ড্রিফট দ্বারা পৃথক হয়, যা অনিশ্চয়তার একটি প্রধান উৎস। এই অনিশ্চয়তার জন্য মডেলটি বিভিন্ন মান ব্যবহার করে। পরামিতি অনিশ্চয়তা মডেলের ফলাফল বাস্তবে যা সম্মুখীন হবে তার চেয়ে বেশি বা কম হতে পারে।

এই মডেলে সংক্রমণ এজেন্টদের মিথস্ক্রিয়া দ্বারা সৃষ্ট হয়, বিশেষত সংক্রামক এবং সংবেদনশীল এজেন্টগুলির ভৌগলিক নৈকট্য, শ্বাসযন্ত্রের সংক্রমণ অনুকরণ করে। ফোমাইটস বা সংক্রমণের অন্যান্য নন-শ্বাসনালী মোডের কোন অন্তর্ভুক্তি নেই। এজেন্টদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়ার হারগুলি বয়স-নির্ভর এবং ইনফ্লুয়েঞ্জা অধ্যয়ন থেকে ডেটা মেলানোর জন্য ক্যালিব্রেট করা হয়েছিল৷21

সিমুলেশনের এই সেটটি পরবর্তী মৌসুমে কম ইনফ্লুয়েঞ্জা মৌসুমের কারণে অনাক্রম্যতা হ্রাসের সম্ভাব্য প্রভাব সম্পর্কিত একটি নির্দিষ্ট সমস্যা মোকাবেলার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। এটি অনুমান করে যে দ্বিতীয় সিজনটি একটি সাধারণ ইনফ্লুয়েঞ্জা ঋতু হিসাবে আচরণ করবে, এতে কোন অতিরিক্ত হস্তক্ষেপ থাকবে না। সংক্রমণে আচরণে সম্ভাব্য অব্যাহত হস্তক্ষেপ এবং মহামারী-প্ররোচিত পরিবর্তনগুলির প্রভাব মূল্যায়ন করার জন্য অতিরিক্ত সিমুলেশনগুলি সঞ্চালিত হয়েছিল। অন্যান্য পরিস্থিতি 2021-2022 মৌসুমেও প্রভাব ফেলতে পারে। বিশ্বব্যাপী এবং দক্ষিণ গোলার্ধে সঞ্চালিত ইনফ্লুয়েঞ্জার নিম্ন মাত্রা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ইনফ্লুয়েঞ্জার মৌসুমী প্রবর্তনকে সীমিত করতে পারে, যার ফলে ঋতু সীমিত হয়। 2020 সালের মার্চ থেকে ইনফ্লুয়েঞ্জা সঞ্চালনের নিম্ন স্তরের অন্তর্বর্তী সময়ে সীমিত ইনফ্লুয়েঞ্জা বিবর্তন হতে পারে; যাইহোক, প্রাণী হোস্টের মধ্যে ইনফ্লুয়েঞ্জার সঞ্চালনও অভিনব স্ট্রেনগুলির বিকাশ এবং প্রবর্তনের সম্ভাবনা সরবরাহ করে। এই অতিরিক্ত পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে মডেল করা হয়নি. মডেলের ফলাফলগুলিকে অবশ্যই মডেল ডিজাইন, মডেল প্যারামিটারে অনিশ্চয়তা এবং সাধারণভাবে মডেলিংয়ের সীমাবদ্ধতার পরিপ্রেক্ষিতে ব্যাখ্যা করতে হবে।

উপসংহার

হালকা 2020−2021 ইনফ্লুয়েঞ্জা ঋতুতে, 2021 −2022 মৌসুমে 50 শতাংশ পর্যন্ত কেস রেট বৃদ্ধি পেতে পারে, যা অতীতের সংক্রমণ থেকে ক্রস-ইমিউনিটি এবং স্ট্রেনের সংক্রমণের উপর নির্ভর করে। উন্নত ভ্যাকসিন কভারেজের পাশাপাশি ক্রমাগত হস্তক্ষেপ এবং আচরণ যা জনসংখ্যার মিথস্ক্রিয়া হ্রাস করে এই উচ্চ মরসুমে হ্রাস করতে পারে। 2021-2022 সালে খুব অল্প বয়সে টিকা দেওয়া বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, এই বয়সের মধ্যে পূর্ববর্তী সংক্রমণ থেকে অনাক্রম্যতার অভাবের কারণে।

স্বীকৃতি

লেখক এই প্রকল্পের উন্নয়নে তাদের মূল্যবান অবদানের জন্য ডোনাল্ড এস বার্ক, এমডিকে স্বীকৃতি দিতে চান। লেখকরা মূল্যবান আলোচনা এবং মন্তব্যের জন্য জন ভি. উইলিয়ামস, এমডি, এবং লি এইচ. হ্যারিসন, এমডিকে ধন্যবাদ জানাতে চাই৷

অধ্যয়নের নকশায় অধ্যয়নের স্পনসরের কোন ভূমিকা ছিল না; তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ বা ব্যাখ্যা; রিপোর্ট লেখা; অথবা প্রতিবেদন প্রকাশের জন্য জমা দেওয়ার সিদ্ধান্ত।

এই কাজটি সেন্টার ফর ডিজিজ কন্ট্রোল অ্যান্ড প্রিভেনশন ইউ{{0}আইপি001141-01 দ্বারা সমর্থিত ছিল। ইউনিভার্সিটি অফ পিটসবার্গ আইআরবি নির্ধারণ করেছে যে এই গবেষণাটি মানুষের বিষয় গবেষণা ছিল না এবং তাই এটি একটি অব্যাহতিমূলক অধ্যয়নের নকশা।

এই গবেষণার একটি সংস্করণ প্রিপ্রিন্ট সার্ভার MedRxiv-এ পোস্ট করা হয়েছে।

RKZ এবং JMR একটি সম্পর্কহীন ভ্যাকসিন বিষয়ের উপর Sanofi Pasteur থেকে গবেষণা অনুদান তহবিল আছে। অন্য কোন আর্থিক প্রকাশ রিপোর্ট করা হয়নি.

ক্রেডিট লেখক বিবৃতি

মেরি জি ক্রাউল্যান্ড: ধারণাগতকরণ; ডেটা কিউরেশন; আনুষ্ঠানিক বিশ্লেষণ; তদন্ত; পদ্ধতি; সম্পদ; সফটওয়্যার; বৈধতা; ভিজ্যুয়ালাইজেশন; লেখা - মূল খসড়া; লেখা - পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা। ডেভিড ডি. গ্যালোওয়ে: ডেটা কিউরেশন; তদন্ত; পদ্ধতি; সম্পদ; সফটওয়্যার; লেখা - পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা। জোনাথন এম. রাভিওটা: ডেটা কিউরেশন; তদন্ত; বৈধতা; লেখা - পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা। রিচার্ড কে. জিমারম্যান: ধারণাগতকরণ; ডেটা কিউরেশন; আনুষ্ঠানিক বিশ্লেষণ; তদন্ত; পদ্ধতি; বৈধতা; লেখা - পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা। মার্ক এস. রবার্টস: ধারণাগতকরণ; আনুষ্ঠানিক বিশ্লেষণ; তহবিল অধিগ্রহণ; তদন্ত; পদ্ধতি; প্রকল্প প্রশাসন; সম্পদ; তত্ত্বাবধান; বৈধতা; লেখা - পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা।

তথ্যসূত্র

1. Adlhoch C, Mook P, Lamb F, et al. 2020/21 মৌসুমে WHO ইউরোপীয় অঞ্চলে খুব কম ইনফ্লুয়েঞ্জা, সপ্তাহ 40 2020 থেকে 8 2021। ইউরো সার্ভেল। 2021;26(11):2100221।

2. Haapanen M, Renko M, Artama M, Kuitunen I. লকডাউনের প্রভাব এবং SARS-CoV-2 এবং শিশুদের অন্যান্য শ্বাসযন্ত্রের সংক্রমণের মহামারীর উপর স্কুল ও ডে-কেয়ার পুনরায় খোলার প্রভাব - একটি দেশব্যাপী রেজিস্টার ফিনল্যান্ডে পড়াশোনা। ইক্লিনিক্যাল মেডিসিন। 2021;34:100807। https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2021.100807।

3. লি এল, বাট কে, বাকরেল এস, নওসু এ, সেভেনহুয়েসেন সি, বানসেজ সি। ন্যাশনাল ইনফ্লুয়েঞ্জা মিড-সিজন রিপোর্ট, 2020-2021। ক্যান কমিউন ডিস রিপা. 2021;47(1):1–4। https://doi.org/10.14745/ccdr.v47i01a01।

4. Olsen SJ, Azziz-Baumgartner E, Budd AP, et al. COVID-19 মহামারী চলাকালীন ইনফ্লুয়েঞ্জা কার্যকলাপ হ্রাস - মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, অস্ট্রেলিয়া, চিলি এবং দক্ষিণ আফ্রিকা, 2020। MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(37):1305–1309।

5. Partridge E, McCleery E, Cheema R, et al. উত্তর ক্যালিফোর্নিয়ায় রাজ্যব্যাপী COVID{1}} আশ্রয়-স্থান অর্ডারের আগে এবং পরে মৌসুমী শ্বাসযন্ত্রের ভাইরাস কার্যকলাপের মূল্যায়ন। JAMA Netw ওপেন। 2021;4(1):e2035281।

6. 2020-2021 ফ্লু সিজনের সারাংশ। রোগ নিয়ন্ত্রণ ও প্রতিরোধ কেন্দ্র. https://www.cdc.gov/flu/season/faq-flu-season-2020- 2021। তাকে. 25 অক্টোবর, 2021 আপডেট করা হয়েছে। 3 জানুয়ারী, 2022 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

7. ফার্ডিনান্ডস জেএম, ফ্রাই এএম, রেনল্ডস এস, এট আল। ইনফ্লুয়েঞ্জা ভ্যাকসিন সুরক্ষার অন্তঃমৌসুম হ্রাস: ইউএস ইনফ্লুয়েঞ্জা ভ্যাকসিন কার্যকারিতা নেটওয়ার্ক থেকে প্রমাণ, 2011-12 থেকে 2014-15। ক্লিন ইনফেক্ট ডিস। 2017;64(5):544–550।

8. রঞ্জেভা এস, সুব্রামানিয়ান আর, ফ্যাং ভিজে, এবং অন্যান্য। ইনফ্লুয়েঞ্জার প্রতিরক্ষামূলক অনাক্রম্যতার গতিবিদ্যায় বয়স-নির্দিষ্ট পার্থক্য। ন্যাট কমুন। 2019;10(1):1660।

9. কারম্যাক ডব্লিউও, ম্যাককেন্ড্রিক এজি। মহামারীর গাণিতিক তত্ত্বে অবদান—I. 1927. বুল ম্যাথ বিওল। 1991;53(1−2):33–55।

10. বুটসমা এমসি, ফার্গুসন এনএম। মার্কিন শহরগুলিতে 1918 সালের ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারীতে জনস্বাস্থ্য ব্যবস্থার প্রভাব। Proc Natl Acad Sci US A.. 2007;104(18):7588–7593.

11. Chowell G, Ammon CE, Hengartner NW, Hyman JM. জেনেভা, সুইজারল্যান্ডে 1918 সালের মহান ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারীর সংক্রমণ গতিবিদ্যা: অনুমানমূলক হস্তক্ষেপের প্রভাবের মূল্যায়ন। জে থিওর বিওল। 2006;241(2):193–204।

12. Chowell G, Miller MA, Viboud C. মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, ফ্রান্স এবং অস্ট্রেলিয়ায় মৌসুমী ইনফ্লুয়েঞ্জা: সংক্রমণ এবং নিয়ন্ত্রণের সম্ভাবনা। এপিডেমিওল ইনফেক্ট। 2008;136(6):852–864।

13. Dushoff J, Plotkin JB, Levin SA, Earn DJ. গতিশীল অনুরণন ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারীর মৌসুমীতার জন্য দায়ী হতে পারে। Proc Natl Acad Sci USA. 2004;101(48):16915–16916।

14. ফার্গুসন এনএম, কামিংস ডিএ, ফ্রেজার সি, কাজকা জেসি, কুলি পিসি, বার্ক ডিএস। একটি ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারী প্রশমিত করার কৌশল। প্রকৃতি। 2006;442 (7101):448–452।

15. মিলস সিই, রবিন্স জেএম, লিপসিচ এম. 1918 মহামারী ইনফ্লুয়েঞ্জার সংক্রমণযোগ্যতা। প্রকৃতি। 2004;432(7019):904–906। https://doi.org/10.1038/ nature03063।

For more information:1950477648nn@gmail.com