Airport fever checks would miss most Ebola-infected travellers, a model suggestsبه گفته یک مدل، بررسی تب در فرودگاهها بیشتر مسافران آلوده به Ebola را شناسایی نمیکند
Checking air passengers for fever and other symptoms would let most infected travellers through, a computer model finds. On a 12-hour flight, about 73% of infected people would pass both the departure and arrival checks undetected.طبق یافتههای یک مدل کامپیوتری، بررسی تب و سایر علائم در مسافران هواپیما باعث میشود اکثر مسافران آلوده بدون شناسایی از این غربالگری عبور کنند. در یک پرواز 12 ساعته، حدود 73% از مبتلایان، هم از غربالگری مبدأ و هم از غربالگری مقصد، بدون شناسایی رد میشوند.
ترجمهٔ ماشینی است؛ برای دقت به متن اصلی انگلیسی مراجعه کنید.
Why it matters
When an outbreak starts somewhere, airport screening is often the first thing governments announce, because it looks reassuring. This model says the reason it fails is simple biology: Bundibugyo ebolavirus (a type of Ebola virus) takes about eight days to make a person feel ill, so most infected travellers board while still feeling fine. Those who already feel sick get very sick very fast, and usually cannot fly at all. If that picture is right, money and attention are better spent stopping the outbreak where it starts, and helping doctors in arrival countries spot cases early. This is a simulation, not a count of real travellers, so the exact numbers should be treated as estimates.هرگاه شیوعی در جایی آغاز شود، غربالگری فرودگاهی معمولاً نخستین اقدامی است که دولتها اعلام میکنند، چون به نظر اطمینانبخش میرسد. این مدل میگوید دلیل شکست این روش صرفاً یک واقعیت زیستشناختی ساده است: Bundibugyo ebolavirus (نوعی از ویروس Ebola) حدود 8 روز طول میکشد تا فرد را بیمار کند، بنابراین اکثر مسافران آلوده در حالی سوار هواپیما میشوند که هنوز احساس سلامت میکنند. آنهایی که از قبل احساس بیماری دارند، بسیار سریع بهشدت بیمار میشوند و معمولاً اصلاً امکان پرواز پیدا نمیکنند. اگر این تصویر درست باشد، بهتر است بودجه و توجه صرف مهار شیوع در همان نقطه آغاز آن، و کمک به پزشکان در کشورهای مقصد برای تشخیص زودهنگام موارد شود. این یک شبیهسازی است، نه شمارش مسافران واقعی، پس باید اعداد دقیق را صرفاً بهعنوان تخمین در نظر گرفت.
Who's behind it: B. J. Quilty and the CMMID Bundibugyo Working Group, Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, London School of Hygiene & Tropical Medicine.
Summary by the Lemma AI · how we grade