Modeling COVID-19 Outbreaks in Long-Term Care Facilities Using an Agent-Based Modeling and Simulation Approach

Source avec lien : International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(5). 10.3390/ijerph19052635

Les personnes âgées, en particulier celles qui ont des problèmes de santé préexistants, ont été disproportionnellement exposées à un risque plus élevé pendant la pandémie de COVID-19. Les résidents des établissements de soins de longue durée ont été gravement touchés par la pandémie et le nombre de décès parmi eux a été bien supérieur à celui de la population générale. Pour mieux comprendre comment des maladies infectieuses telles que le COVID-19 peuvent se propager dans les établissements de soins de longue durée, nous avons mis au point un outil de simulation basé sur des agents qui utilise une matrice de contact adaptée à des recherches antérieures sur le contrôle des infections dans ces types d’établissements. Cette matrice tient compte de la moyenne des contacts quotidiens distincts entre sept types d’agents différents qui représentent les rôles des personnes dans les établissements de soins de longue durée. Les résultats de la simulation ont été comparés aux épidémies réelles de COVID-19 dans certains établissements de soins de longue durée en Ontario, au Canada.

The elderly, especially those individuals with pre-existing health problems, have been disproportionally at a higher risk during the COVID-19 pandemic. Residents of long-term care facilities have been gravely affected by the pandemic and resident death numbers have been far above those of the general population. To better understand how infectious diseases such as COVID-19 can spread through long-term care facilities, we developed an agent-based simulation tool that uses a contact matrix adapted from previous infection control research in these types of facilities. This matrix accounts for the average distinct daily contacts between seven different agent types that represent the roles of individuals in long-term care facilities. The simulation results were compared to actual COVID-19 outbreaks in some of the long-term care facilities in Ontario, Canada. Our analysis shows that this simulation tool is capable of predicting the number of resident deaths after 50 days with a less than 0.1 variation in death rate. We modeled and predicted the effectiveness of infection control measures by utilizing this simulation tool. We found that to reduce the number of resident deaths, the effectiveness of personal protective equipment must be above 50%. We also found that daily random COVID-19 tests for as low as less than 10% of a long-term care facility’s population will reduce the number of resident deaths by over 75%. The results further show that combining several infection control measures will lead to more effective outcomes.

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