MISTAR.ID

Metode yang saat ini digunakan di seluruh dunia untuk memprediksi perkembangan Covid-19 dan pandemi lainnya gagal melaporkan secara tepat skenario kasus terbaik dan terburuk. Metode prediksi epidemi yang baru dikembangkan, diterbitkan di Nature Physics, memecahkan masalah ini.

“Ini tentang memahami skenario kasus terbaik dan terburuk dan fakta bahwa kasus terburuk adalah salah satu hal terpenting yang harus diperhatikan saat menavigasi melalui pandemi terlepas apakah itu di Denmark, Uni Eropa, AS atau WHO. Jika Anda hanya disajikan dengan perkiraan rata-rata untuk perkembangan epidemi tidak mengetahui seberapa buruk kemungkinannya, maka sulit untuk bertindak secara politik, “kata Profesor Sune Lehmann, salah satu dari empat penulis artikel Fixed Statistik deskriptif waktu meremehkan ekstrem dari ansambel kurva epidemi yang baru saja diterbitkan di Nature Physics.

Peneliti Jonas L. Juul, Kaare Græsbøll, Lasse Engbo Christiansen dan Sune Lehmann, semuanya dari DTU Compute, bertindak sebagai penasihat Dewan Kesehatan Nasional di Denmark selama krisis korona. Dan sebagian berdasarkan pengalaman mereka sendiri sebagai penasihat, mereka menjadi sadar bahwa metode yang ada untuk memproyeksikan perkembangan epidemi seperti Covid-19 memiliki masalah dalam menggambarkan kemungkinan ekstrem dari perkembangan yang diharapkan.

“Wabah penyakit pada dasarnya adalah proses stokastik. Penyakit yang sama yang ditularkan pada populasi yang sama dapat menginfeksi banyak orang atau menghilang dengan cepat tanpa prevalensi tertentu. Itu sebagian tergantung pada kebetulan,” jelas postdoc Jonas L. Juul.

Baca juga: 5 Tips untuk Menego Gaji Anda Selama Proses Perekrutan

Justru ketidakpastian epidemi yang membuat sangat sulit untuk membuat keputusan yang tepat di mana pun dalam masyarakat saat itu menyerang. Berapa banyak tempat tidur dan respirator yang dibutuhkan? Dan seberapa banyak kita bisa mengurangi permintaan ini dengan memberlakukan pembatasan? Namun, ketidakpastian umum hanyalah salah satu dari banyak masalah dalam memperkirakan perkembangan epidemi.

“Bukan hanya sifat epidemi yang tidak dapat diprediksi yang membuatnya sulit untuk memprediksi perjalanannya – tetapi juga kurangnya pengetahuan kita tentang karakteristik penyakit dan prevalensi di masyarakat pada waktu tertentu. Hanya untuk memberikan beberapa contoh konkret tentang ini: biasanya tidak ada orang yang tahu persis kapan wabah dimulai, berapa banyak yang terinfeksi di suatu daerah pada hari tertentu, atau di wilayah mana epidemi mulai menyebar sekarang. Satu-satunya hal yang kita tahu pasti adalah bahwa ketika otoritas kesehatan menemukan wabah, itu telah berlangsung cukup lama, “kata Sune Lehmann.

Cara umum untuk menangani kekurangan informasi, hampir di semua tempat di dunia, adalah memodelkan banyak skenario berdasarkan, misalnya, jumlah yang berbeda dari infeksi yang tidak diketahui dan waktu mulai dan kemudian meringkas dengan melihat setiap hari secara terpisah dan menilai prediksi ‘tengah’ sebagai hasil yang paling mungkin pada hari itu. Jika sebagian besar parameter masukan memberikan angka infeksi kurang dari 4000 pada Hari Natal, lebih dari 4000 terinfeksi baru kemudian dinilai tidak mungkin.

Cara ‘berbasis hari’ untuk membuat prediksi ini digunakan di seluruh dunia, dan meskipun hubungan antara perkembangan epidemi dan tanggal tertentu berguna dalam beberapa konteks, cara ini secara sistematis mengecualikan data tentang seberapa buruk atau ringan epidemi tersebut.

Baca juga: Gemar dengan Lipstik Cair, Berikut Tips Memaksimalkan Penampilan Bibir Anda

Jika semua proyeksi misalnya memprediksikan bahwa epidemi akan mencapai puncaknya pada 4000 orang yang terinfeksi dalam satu hari, tetapi tidak ada kurva yang menunjukkannya pada hari yang sama, maka pada hari tertentu itu akan menjadi ekstrim dan oleh karena itu tidak termasuk dalam perkiraan apapun.

“Oleh karena itu, kami menyarankan untuk membuat ringkasan ‘berbasis kurva’: Daripada menilai tingkat infeksi mana yang mungkin atau tidak mungkin pada hari-hari tertentu, kami harus melihat satu simulasi keseluruhan pada satu waktu. Apakah keseluruhan kurva infeksi yang disimulasikan mungkin atau tidak? Dan berdasarkan itu Anda dapat membuat ringkasan kurva yang paling mungkin untuk perkembangan epidemi, “kata Jonas L. Juul.

“Dengan melihat seluruh kurva prediksi dan bukan hari individu, Anda akan mendapatkan perkiraan yang lebih realistis tentang seberapa buruk epidemi bisa terjadi. Ini sangat berguna jika Anda mencoba untuk menghindari sistem rumah sakit kelebihan beban,” Sune Lehmann menyimpulkan.(ScienceDaily/ja/hm07)