Tutkijat loivat ainutlaatuisen ennustemallin kuvaamaan pandemian leviämistä maiden rajojen yli
Kun koronaepidemia levisi maailmanlaajuisesti vuonna 2020, monet maat asettivat nopeasti tiukkoja rajoituksia rajojensa ylittämiselle. Toimenpiteiden tueksi oli tuolloin kuitenkin vähän tieteellistä näyttöä. Nyt ainutlaatuinen pohjoismainen yhteishanke on ensi kertaa pystynyt mallintamaan rajat ylittävää liikennettä tavalla, joka auttaa arvioimaan radikaalien rajoitustoimien mielekkyyttä.
Vaikka pandemiaa seuranneessa tutkimuksessa on käsitelty perusteellisesti maiden sisäisten matkustusrajoitusten tehokkuutta, rajat ylittävä matkustus on datan keräämisen hankaluuden vuoksi kerännyt vähemmän huomiota. Nyt tutkijaryhmä on Suomen, Ruotsin, Norjan ja Tanskan kattavan yhteistyöhankkeen tuloksena julkaissut ainutlaatuisen tutkimuksen infektioiden leviämisestä Pohjoismaiden rajojen yli vuonna 2020.
Tutkimus paljastaa, että rajaliikenteen rajoittaminen ei ollut absoluuttisten tartuntalukujen valossa kovinkaan tehokas toimenpide. Jotta tällaiset rajoitukset merkittävästi vähentäisivät viruksen leviämistä, maiden välisen tautitilanteen eron pitäisi olla todella tuntuva ja rajaliikenteen vilkasta. Jopa kesällä 2020, kun Ruotsin löysempi rajoituslinja ja siitä seurannut viruksen laaja leviäminen erosivat merkittävästi Suomen rauhallisemmasta tautitilanteesta, rajat ylittävän matkustamisen kokonaisvaikutus tartuntamääriin Suomessa oli vähäinen.
"Omasta näkökulmastani rajojen sulkeminen ei ollut kovin hyvin perusteltua. Se tehtiin epävarmuuden vuoksi, koska maat eivät tienneet, mitä muutakaan tehdä. Koska sulkemisella on niin monia haitallisia vaikutuksia, mielestäni tulevaisuudessa tällaiset radikaalit toimenpiteet on harkittava erittäin tarkasti", tiivistää professori Tapio Ala-Nissilä Aalto-yliopistosta.
Tutkimus keskittyi tilanteeseen, jossa tartunnat olivat jo alkaneet levitä kunkin maan sisällä. Tutkijat huomauttavat, että rajoitusten vaikutukset pandemian etenemiseen ovat monimutkaisia ja mallista vedettävissä olevat johtopäätökset riippuvat myös näkökulmasta. Vaikka ulkomaan liikenteen merkitys tartunnoille olisi absoluuttisissa määrin vähäinen, sen valitseminen osaksi rajoituskeinoja voi silti olla perusteltua tilanteessa, jossa hallitus joka tapauksessa ryhtyy jonkinlaisiin toimiin.
"Mallin mukaan Ruotsista tulevilla matkustajilla oli kesällä 2020 yli kymmenkertainen riski kantaa COVID-19:ää verrattuna kotimaiseen suomalaiseen väestöön. Joten jos ajattelee, mihin ja keihin rajoitusten tulisi kohdistua, näistä vaihtoehdoista järkevämpää on asettaa rajoituksia heille", huomauttaa apulaisprofessori Mikko Kivelä Aalto-yliopistosta.
Malli osoittaa myös mielenkiintoisia eroja matkustajatyyppien välillä. Työmatkalaiset, joiden arvioitiin viettävän kerrallaan puoli päivää kohdemaassa, levittivät mallin mukaan tartuntoja huomattavasti vähemmän kuin lomailijat, joilla kohdemaassa saattoi kulua koko tartuttava aika.
Matemaattinen koneisto seuraavaa pandemiaa varten
Kivelä painottaa, että vuonna 2020 päätöksiä jouduttiin väistämättä tekemään epävarmuuden tilassa ja vailla luotettavaa analyysiä rajoitusten vaikutuksista. Tässä on nyt julkaistun tutkimuksen tärkein anti: se esittelee ennustemallin tulevien pandemioiden varalle.
"Keskeistä on, että kehitimme matemaattisen koneiston vastaamaan kysymyksiin siitä, mitkä rajatoimenpiteet ovat tarpeellisia ja milloin niitä tulisi soveltaa", sanoo yliopistotutkija Mikhail Shubin Helsingin yliopistosta.
Nyt toteutettu tutkimus koskee Pohjoismaita, mutta tutkijat sanovat, että sitä voidaan soveltaa myös muihin maihin. Tärkeintä on pääsy luotettavan ja vertailukelpoisen datan äärelle. Usein, vaikka tietty datasarja vaikuttaa lupaavalta, raportointiviiveiden kaltaiset yksityiskohdat merkittävästi vaikeuttavat sen käyttöä.
"Liikkuvuustietojen saaminen ei ole helppoa, ja erityisesti Schengen-alueella ei ole yksityiskohtaista seurantaa siitä, kuka liikkuu missäkin. Tarvitaan pääsy moniin datasarjoihin, kuten maantierajojen ylityksiin, rautateihin, lauttoihin ja lentokoneisiin. Käytimme myös matkapuhelindataa havaintojemme vahvistamiseksi," selittää professori Lasse Leskelä Aalto-yliopistosta.
"Yleensä, jos halutaan tehdä tarkempaa mallinnusta, tarvitaan henkilökohtaisia kontakteja ja luottamusta", Leskelä jatkaa.
"Siksi tämä rajat ylittävä tutkimus on melko ainutlaatuinen."
PLOS Computational Biology -lehdessä julkaistu tutkimus on osa NordicMathCovid-projektia. Projektissa on mukana tiimit Suomesta, Ruotsista ja Norjasta ja siihen osallistuu useita yliopistoja ja julkisia instituutioita Pohjoismaissa. NordForskin tukema projekti alkoi syyskuussa 2020 ja se on tuottanut tutkimusta pandemian leviämisestä ja rokotusstrategioista eri näkökulmista.
Yhteystiedot
Lasse Leskelä
Professori, Aalto-yliopisto
+358 40 537 5352
[email protected]
Mikhail Shubin
Yliopistotutkija, Helsingin yliopisto
+358 41 755 1120
[email protected]
- Julkaistu:
- Päivitetty: