研究称定期监测可能是防止COVID-19在学校大规模爆发的唯一方法

加拿大西蒙菲莎大学的Paul Tupper和Caroline Colijn在《PLOS计算生物学》这一开放性期刊上介绍了这些发现。

来自世界各地的数据显示，学校里的COVID-19集群的结果差异很大，一些环境有许多大规模的爆发，而其他环境则很少有严重的问题。造成这种变化的因素一直不清楚，防止大规模爆发的最有效策略也是如此。

为了更好地了解学校的COVID-19动态，Tupper和Colijn使用一个数学模型来模拟疾病在课堂上的传播。模拟中纳入了两个可能影响疾病爆发严重性的因素：受感染的个人之间在如何轻松地将疾病传播给他人方面的差异，以及不同环境和活动的传播率差异。

模拟结果显示，在一个有25名学生的教室里，即使对受感染的个人或环境的传播率进行微小的调整，也可能有0到20名学生在接触后被感染。

研究人员随后模拟了不同协议的效果，以防止大规模的爆发。他们发现，在传播率较高的情况下，只有在学生出现症状并检测出阳性后才生效的预防措施（如关闭整个班级）太慢，无法防止大规模爆发。事实上，只有对环境中的每个人进行定期监测，例如在现场进行集合快速检测，才能防止大规模的爆发。

Tupper说：“我们发现，等到学生出现症状并检测出阳性，反应太慢，尽管这是在许多地区用来防止COVID-19传播的方法。在我们的模型中，对没有症状的学生进行筛查效果相当好，也可以应用于工作场所或共同居住的地方。”

科学家们计划纳入更多的数据并扩大他们的模型，以探索在发现病例后防止传播的最佳策略，包括在教室和其他场合。