فهرست مجلات
Proc Biol Sci
جلد 273(1600); 7 اکتبر 2006
PMC1634916

7 اکتبر 2006؛ 273(1600): 2541–2550.

چکیده
تغییر فصلی در شیوع بیماری‌های عفونی یک پدیده رایج در هر دو اقلیم معتدل و گرمسیری است. با این حال، سازوکارهای مسئول شیوع فصلی بیماری‌ها و پیامدهای اپیدمیولوژیکی فصلی بودن، به‌ندرت به‌صورت کامل درک شده‌اند. نظریه‌های استاندارد اپیدمیولوژی و مفاهیمی مانند عدد تولیدمثل پایه R0 دیگر به‌کار نمی‌روند و پیامدهای مداخلاتی که خود ممکن است دوره‌ای باشند، مانند واکسیناسیون پالس، به‌صورت رسمی بررسی نشده‌اند. این مقاله علل و پیامدهای فصلی بودن را بررسی می‌کند و در این مسیر چند نتیجه جدید درباره استراتژی‌های واکسیناسیون و تفسیر داده‌های شیوع بیماری ارائه می‌دهد. ابتدا مرور کوتاهی از مطالعات علمی منتشرشده در حمایت از علل مختلف فصلی بودن در بیماری‌های عفونی انسان انجام می‌شود و چهار مکانیزم اصلی و ارتباط آن‌ها با مسیرهای مختلف انتقال شناسایی می‌گردد. سپس پیامدهای فصلی بودن برای R0، شیوع بیماری‌ها، دینامیک بومی و پایداری توصیف می‌شود. در نهایت، تحلیل ریاضی برنامه‌های واکسیناسیون روتین و پالس برای عفونت‌های فصلی ارائه می‌شود. ترکیب‌سازی اپیدمیولوژی بیماری‌های عفونی فصلی که در این مقاله سعی شده است، نیاز به کارهای تجربی و نظری بیشتری را برجسته می‌کند.

کلیدواژه‌ها: فصول، بیماری‌های واگیردار، اپیدمیولوژی، شیوع بیماری‌ها، واکسیناسیون

1. مقدمه
عفونت‌های فصلی انسان از بیماری‌های کودکی مانند سرخک، دیفتری و آبله تا عفونت‌های مدفوعی-دهانی مانند وبا و روتاویروس، بیماری‌های ناقل توسط بردار شامل مالاریا و حتی سوزاک مقاربتی (Hethcote & Yorke 1984) متغیرند. علیرغم تقریباً همه‌جایی بودن این پدیده، علل و پیامدهای الگوهای فصلی شیوع به‌خوبی درک نشده‌اند.

این مقاله این علل و پیامدها را بررسی می‌کند و نمای کلی از اپیدمیولوژی بیماری‌های عفونی فصلی ارائه می‌دهد. مقاله به سه بخش تقسیم می‌شود. در بخش اول، علل الگوهای فصلی شیوع بیماری‌های عفونی انسانی و ارتباط آن‌ها با مسیرهای مختلف انتقال به‌صورت مختصر مرور می‌شود. بخش دوم نمای کلی از اپیدمیولوژی بیماری‌های عفونی فصلی ارائه می‌دهد و پیامدهای فصلی بودن برای پارامترهای آستانه‌ای مانند R0، شیوع بیماری‌ها، دینامیک بومی و پایداری را بررسی می‌کند. بخش سوم به پیامدهای فصلی بودن برای کنترل بیماری از طریق برنامه‌های واکسیناسیون روتین و پالس می‌پردازد. در بخش‌های دوم و سوم، چند نتیجه جدید درباره توزیع اندازه مورد انتظار شیوع بیماری‌ها و استراتژی‌های واکسیناسیون پالس برای عفونت‌های فصلی به‌دست می‌آید. این نتایج مورد بحث قرار می‌گیرد و زمینه‌های کارهای تجربی و نظری بیشتر شناسایی می‌شود.

2. علل فصلی بودن
علل چرخه‌های فصلی و طولانی‌مدت در شیوع بیماری‌های عفونی مدت‌هاست که اپیدمیولوژیست‌ها را به‌چالش کشیده‌اند (مثلاً Ransome 1880). تحلیل ریاضی دقیق در اوایل قرن بیستم به توصیف «قانون عمل جرمی» منجر شد که می‌گوید تعداد عفونت‌های جدید به حاصلضرب تعداد افراد مبتلا، تعداد افراد حساس و یک پارامتر انتقال (که به‌صورت‌های مختلف «نرخ تماس»، «ضریب عفونت‌پذیری» و ... نامیده می‌شود؛ برای تاریخچه به Heesterbeek 2005 مراجعه کنید) وابسته است. اگر عفونت منجر به ایمنی محافظتی یا مرگ شود، قانون عمل جرمی پیش‌بینی می‌کند که چرخه‌هایی در شیوع بیماری ظاهر می‌شود. با این حال، Soper (1929) واضح کرد که حداقل در مورد سرخک، تغییرات فصلی معناداری در پارامتر انتقال نیز باید وجود داشته باشد. یکی از علل پیشنهادی این تغییر فصلی، تجمع کودکان در طول ترم‌های مدرسه بود. این موضوع حدود ۵۰ سال پس از آن توسط تحلیل دقیق گزارش‌های هفتگی موارد سرخک در انگلستان و ولز تأیید شد که نشان داد پارامتر انتقال در تعطیلات مدرسه کاهش می‌یابد (Fine & Clarkson 1982).

اگرچه پیشرفت‌های قابل‌توجهی در درک پایه فصلی بودن سرخک در مناطق معتدل حاصل شده است، علل الگوهای فصلی شیوع برای اکثر عفونت‌های دیگر همچنان نامشخص است. ما ادبیات علمی و ارجاعات آن را با استفاده از عبارت جستجو «season*» AND («infect*» OR «disease*») در پایگاه‌های ISI Web of Science، PubMed و Google Scholar بررسی کردیم. این جستجو پایه شواهد محدودی را نشان داد که نقش چندین مکانیزم مختلف را در رانده شدن انتقال فصلی بیماری‌های عفونی انسانی تأیید می‌کند. این مکانیزم‌ها می‌توانند تحت چهار عنوان اصلی دسته‌بندی شوند. تمرین مشابهی اخیراً توسط Altizer et al. (2006) انجام شد که در آن بیماری‌های عفونی حیات‌وحش نیز مورد بررسی قرار گرفت و اهمیت تولیدمثل فصلی میزبان مورد بحث قرار گرفت.

الف) بقاى پاتوژن خارج از میزبان
بقاى ارگانیسم پاتوژنیک خارج از میزبان به ویژگی‌های محیط بستگی دارد، به‌ویژه دما، رطوبت، تابش نور خورشید، pH و شوری. تغییرات سالانه آب و هوا می‌تواند منجر به اوج‌های سالانه یا پیچیده‌تر در شیوع بیماری شود، بسته به تأثیر متغیرهای اقلیمی مانند بارندگی یا ابرپوشانی بر محیط. این رابطه به نوع محیط (مثلاً فاضلاب، آئروسل، قطره‌ها و ...) و در نتیجه مسیر انتقال وابسته است.

نمونه‌های مطالعه‌شده‌ای از فصلی بودن محیطی برای پاتوژن‌هایی که مسیر اصلی انتقال آن‌ها فاضله-دهانی است، وجود دارد. بقاى افزایشی روتاویروس و نورویروس در دماهای پایین مسئول اوج‌های معمولاً زمستانی گاستروانتریت است (Cook et al. 1990; Mounts et al. 2000). به‌طور مشابه، افزایش فصلی موارد وبا زمانی رخ می‌دهد که میکرو‑محیط رشد باکتری را تسهیل می‌کند (Pascual et al. 2000, 2002). با این حال، رابطه پیچیده‌ای بین میکرو‑محیط و رشد باکتری وجود دارد که به دما، شوری و سطح کلی آب در محیط وابسته است؛ بنابراین پیش‌بینی شیوع وبا تنها بر پایه داده‌های اقلیمی دشوار است و ممکن است سالانه یک یا دو بار اوج بگیرد (Pascual et al. 2002).

توانایی بقا خارج از میزبان احتمالاً عامل مهمی برای شیوع فصلی عفونت‌های منتقل‌شده توسط آئروسل، قطره و فومیت‌ها است. به‌عنوان مثال، رطوبت پایین بقاى ویروس آنفولانزا در هوا را افزایش می‌دهد و تغییرات سالانه رطوبت داخلی به‌عنوان علتی برای فصلی بودن زمستانی آنفولانزا پیشنهاد شده است (Loosli et al. 1943; Hemmes et al. 1960). در مناطق گرمسیری، اوج‌های فصلی ویروس سینسیتیال ریسپیراتوری نیز با رطوبت پایین همبستگی دارد (Chew et al. 1998).

ب) رفتار میزبان
تجمع کودکان در طول ترم‌های مدرسه به‌وضوح نشان داده شده است که بر تغییرات سالانه شیوع هفتگی سرخک در انگلستان و ولز تأثیر می‌گذارد (Fine & Clarkson 1982; Finkenstadt & Grenfell 2000). مطالعات دیگر بر پایه داده‌های ماهانه در اروپا و ایالات متحده گزارش می‌کنند که پارامتر انتقال در ماه‌های تابستان برای سرخک و سایر عفونت‌های کودکی مانند اوریون، آبله، دیفتری و سرفه کاهش می‌یابد (London & Yorke 1973; Gomes et al. 1999; Deguen et al. 2000). اگرچه این کاهش احتمالاً ناشی از تعطیلات طولانی مدرسه در تابستان است، اما نمی‌توان صرفاً به دلیل اقلیم این توضیح را رد کرد، زیرا وضوح زمانی داده‌های گزارش‌شده کافی نیست.

به‌دلیل کارهای بنیادین بر سر سرخک، تغییرات رفتار میزبان، به‌ویژه الگوهای حرکت و تماس، به‌عنوان توضیحی برای فصلی بودن بیماری‌های عفونی ریشه‌دار شده‌اند. اما به‌جز عفونت‌های کودکی، پایه شواهد برای این سنت عمدتاً قصه‌گونه است. افزایش نرخ تغییر شریک در طول تعطیلات تابستانی احتمالاً اوج‌های سوزاک مقاربتی در ایالات متحده بین اوت تا اکتبر را توضیح می‌دهد (Hethcote & Yorke 1984). با این حال، مثال واضحی از تغییرات سالانه در الگوهای تماس که به‌تنهایی شیوع فصلی سایر بیماری‌های عفونی را توضیح دهد، وجود ندارد.

ج) عملکرد ایمنی میزبان
تغییر فصلی در توانایی ایمنی میزبان و در نتیجه حساسیت به عفونت یا به بیماری علامتی پس از عفونت، به‌عنوان علتی برای تغییر فصلی شیوع برخی بیماری‌های عفونی انسانی پیشنهاد شده است (Dowell 2001). چندین مکانیزم ممکن برای تغییر سالانه در توان ایمنی پیشنهاد شده‌اند، از جمله اثرات فتوپریود و استرس فیزیولوژیک. اگرچه برای بیماری‌های عفونی حیات‌وحش مثال‌هایی وجود دارد، شواهدی برای اهمیت این عوامل در شیوع فصلی بیماری‌های عفونی انسانی در حال حاضر کم است (Nelson & Demas 1996; Altizer et al. 2006). شاید بهترین شواهد برای نقش تغییرات فصلی در توان ایمنی انسانی، کاهش یکپارچگی مخاطی در طول فصل خشک در آفریقا و افزایش موارد مننژیت باکتریایی باشد (Greenwood 1999; Sultan et al. 2005). این احتمالاً به‌دلیل افزایش خطر بیماری تهاجمی در افراد مبتلا است، نه افزایش انتقال، زیرا انتقال باکتریایی در طول فصل بارانی نیز ادامه دارد (Blakebrough 1979).

د) فراوانی بردارها و میزبان‌های غیرانسانی
تغییرات فصلی در فراوانی بردارها، از جمله پشه‌ها، کنه‌ها، حلزون‌ها، شپش‌ها و مگس‌ها، به‌عنوان علل مستند فصلی بودن عفونت‌های ناقل توسط بردار شناخته شده‌اند (Lord et al. 1996; Chavasse et al. 1999; Emerson et al. 2000; Sturrock et al. 2001; Randolph 2004; Mabaso et al. 2005). به‌عنوان مثال، تغییر فصلی در فراوانی پشه‌ها در پاسخ به تغییرات سالانه دما و بارندگی می‌تواند الگوهای فصلی شدیدی در شیوع مالاریا در مناطق اپیدمی‌دار مانند ارتفاعات کنیا ایجاد کند (Hay et al. 2003). به‌طور مشابه، اوج‌های فصلی بیماری‌های اسهالی در پاکستان با تراکم بالای مگس‌های خانگی همبستگی دارد و می‌تواند با کنترل مؤثر مگس‌ها کاهش یابد (Chavasse et al. 1999). شیوع زئونوزها نیز ممکن است تحت تأثیر فراوانی میزبان اصلی (غیرانسانی) باشد؛ برای مثال، دینامیک طاعون در آسیای مرکزی تحت تأثیر فراوانی جربیل‌های اصلی آن‌هاست (Davis et al. 2004).

3. اپیدمیولوژی عفونت‌های فصلی
الف) عدد تولیدمثل پایه
عدد تولیدمثل پایه R0 برای یک عفونت غیرفصلی معمولاً به‌عنوان تعداد عفونت‌های ثانویه ناشی از معرفی یک فرد عفونی به جمعیتی کاملاً حساس تعریف می‌شود (Anderson & May 1991). این تفسیر برای عفونت‌های فصلی امکان‌پذیر نیست، زیرا تعداد عفونت‌های ثانویه به زمان سالی که فرد عفونی معرفی می‌شود وابسته است.

در حالت غیرفصلی، R0 یک پارامتر آستانه‌ای است؛ R0 > 1 نشان‌دهنده رشد نمایی اولیه تعداد عفونت‌هاست. این مقدار می‌تواند با تحلیل پایداری سیستم معادلات دیفرانسیل عادی توصیف‌کننده انتقال، که حول تعادل بدون عفونت خطی‌سازی می‌شود (مثلاً Diekmann et al. 1990)، برآورد شود. خطی‌سازی به این معنی است که تأثیر اپیدمی بر تعداد افراد حساس نادیده گرفته می‌شود. رویکرد مشابهی می‌تواند برای تعریف پارامترهای آستانه‌ای در عفونت‌های فصلی به‌کار رود و شامل خطی‌سازی در طول یک سال کامل می‌شود. شرایط پایداری تعادل بدون عفونت می‌تواند با استفاده از قضیه فلوکت (Heesterbeek & Roberts 1995) تعیین شود. با این حال، این روش اغلب نیازمند حل عددی سیستم خطی‌سازی شده در طول یک سال است. علاوه بر این، برای استخراج پارامتر آستانه‌ای که تفسیر مشابهی با R0 داشته باشد، نیاز است که میانگین‌گیری بر تمام زمان‌های ممکن سال انجام شود. بنابراین مفید خواهد بود اگر تقریب‌های مناسبی برای پارامترهای آستانه‌ای مشابه R0 در حالت فصلی استخراج شود.

کارهای انجام‌شده در این جهت نشان می‌دهد که برای یک کلاس عمومی از توابع توزیع دوره عفونت، از جمله توزیع نمایی، میانگین حسابی پارامتر انتقال مقیاس‌دار به مدت زمان عفونت، پارامتر آستانه‌ای مناسب را با تقریب بسیار خوبی فراهم می‌کند (Williams & Dye 1997). بنابراین ما عدد تولیدمثل پایه برای یک مدل همگن SIR فصلی را به‌صورت زیر تعریف می‌کنیم

\[
\bar R_0 = D \,\overline{\beta(t)},
\]

که در آن \(\beta(t)\) پارامتر انتقال در زمان \(t\) (سال) و \(D\) متوسط مدت زمان عفونت است. این مقدار می‌تواند به‌عنوان متوسط تعداد موارد ثانویه ناشی از معرفی یک فرد عفونی به جمعیتی کاملاً حساس در زمان تصادفی سال تفسیر شود. شرط \(\bar R_0<1\) برای جلوگیری از یک شیوع (احتمالاً بزرگ) کافی نیست، زیرا زنجیره‌های انتقال می‌توانند در فصل اوج (اگر \(D\beta(t)>1\)) شکل بگیرند؛ اما برای انقراض طولانی‌مدت بیماری کافی و ضروری است. برای اثبات ریاضی این موضوع کافی است توجه کنیم که انقراض باید در مدل خطی‌سازی شده که در آن کسری جمعیت حساس برابر 1 فرض می‌شود، ممکن باشد. در این حالت، تغییر در کسری افراد مبتلا \(y\) به‌صورت

\[
D\frac{dy}{dt} = (D\beta(t)-1)y
\]

داده می‌شود و حل آن نشان می‌دهد که \(y\to0\) وقتی \(t\to\infty\) اگر و تنها اگر \(\bar R_0<1\). این اثبات می‌تواند برای برخی انواع ناهمگونی جمعیت که دامنهٔ نیروی فصلی مستقل از این است که چه کسی به چه کسی عفونت می‌دهد، گسترش یابد، اما به‌سرعت پیچیده می‌شود به‌محض افزودن مراحل عفونت دیگر (مانند مدل SEIR؛ نگاه کنید به Williams & Dye 1997; Ma & Ma 2006). در مورد مدل SEIR، معادله (3.1) تنها عدد تولیدمثل پایه عددی تقریب‌وار را تعریف می‌کند.

برای راحتی ریاضی، انتقال فصلی اغلب به‌صورت سینوسی فرض می‌شود، به‌طوری که

\[
\beta(t)=\beta\bigl(1+\sigma\cos(2\pi t)\bigr),
\]

که \(\sigma\) دامنهٔ تغییر فصلی در انتقال (معمولاً «شدت نیروی فصلی» نامیده می‌شود). در این حالت \(\bar R_0 = D\beta\) همانند عفونت‌های غیرفصلی (که \(\sigma=0\) است).

البته، نیروی فصلی سینوسی برای بسیاری از بیماری‌های عفونی یک تقریب خام است؛ شکل تابع مناسب به علل اصلی فصلی بودن بستگی دارد. برای مثال، پارامتر انتقال تخمین‌زده‌شده برای سرخک در بریتانیا در طول تعطیلات مدرسه کاهش می‌یابد (شکل 1). بنابراین یک مدل مکانیکی برای انتقال فصلی سرخک اغلب بر پایه «نیروی زمان ترم» ساخته می‌شود، به‌طوری که

\[
\beta(t)=\beta\bigl(1+\sigma\,\text{term}(t)\bigr),
\]

که \(\text{term}(t)=+1\) در طول ترم و \(-1\) در تعطیلات است (Keeling et al. 2001). مدل‌های ساده SEIR مبتنی بر نیروی زمان ترم می‌توانند بسیاری از ویژگی‌های مشاهده‌شدهٔ دینامیک سرخک را بدون نیاز به ساختار سنی پیچیده به‌دست آورند (Earn et al. 2000). با این حال، تابع پله‌ای (3.3) با تغییرات سالانهٔ پارامتر انتقال که از داده‌ها برآورد می‌شود، متفاوت است؛ این پارامتر در ابتدای هر ترم اوج می‌گیرد (Finkenstadt & Grenfell 2000؛ شکل 1). این اوج‌ها احتمالاً نشان‌دهندهٔ ناهمگونی در انتقال است، به‌طوری که در اوایل ترم، افراد حساس با تماس‌های مکرر به سرعت عفونت می‌شوند.

برآورد پارامتر متوسط فصلی انتقال (میانگین مرکز شده) برای سرخک در بریتانیا در مقایسه با نیروی سینوسی با \(\sigma=0.28\) نشان می‌دهد که برآوردهای ماهانه از Soper (1929) میان سال‌های 1905–1916 برای گلاسگو و برآوردهای دو هفته‌ای از Finkenstadt & Grenfell (2000) برای انگلستان و ولز در سال‌های 1944–1964، ترم‌های مدرسه با نوارهای ضخیم در بالای شکل مشخص شده‌اند.

ب) شیوع‌ها
در غیاب انتقال بومی بیماری با \(R_0<1\)، شیوع‌های عفونت ممکن است پس از وارد شدن عفونت به‌دلیل طبیعت تصادفی فرآیند انتقال رخ دهند. سیستم‌های نظارتی که می‌توانند مدت زمان و اندازه این شیوع‌ها را گزارش دهند، می‌توانند اطلاعات مهمی دربارهٔ پارامتر انتقال زیرین و الگوهای تماس در جمعیت موردنظر فراهم کنند.

با نادیده گرفتن تأثیر شیوع بر تعداد افراد حساس، یک شیوع در یک مدل ساده SIR غیرفصلی می‌تواند توسط یک فرآیند شاخه‌ای با احتمال ثابت عفونت \(R_0/(R_0+1)\) و احتمال بهبودی \(1/(R_0+1)\) توصیف شود (Bailey 1975; Farrington et al. 2003). احتمال مشاهده یک اپیدمی با اندازه \(n\) پس از وارد شدن یک مورد منفرد به‌صورت

\[
P(n)=\frac{(2n-2)!}{R_0^{\,n-1}\,n!\,(n-1)!\,(R_0+1)^{2n-1}}
\]

محاسبه می‌شود (معادله 3.4). این نتیجهٔ زیبا برای برآورد \(R_0\) سرخک در انگلستان و ولز و ایالات متحده از توزیع مشاهده‌شدهٔ اندازه شیوع‌ها استفاده شده است (Jansen et al. 2003; Gay et al. 2004). در انگلستان و ولز این کار نشان داد که \(R_0\) بین 1995 و 2002 به‌دلیل کاهش پوشش واکسیناسیون پس از بحران واکسن MMR به‌طور قابل‌توجهی افزایش یافته است. با این حال، برخی مشکلات در کاربرد نظریهٔ فرآیند شاخه‌ای باقی می‌ماند؛ زیرا ساختار جمعیت و ناهمگونی مرتبط با \(R_0\) می‌تواند خطی بودن فرض شده در (3.4) را زیر سؤال ببرد. برای مثال، شیوع‌های بزرگ‌تر بیماری‌های قابل پیشگیری با واکسن اغلب به‌جامعه‌هایی محدود می‌شوند که به دلایل مذهبی یا دیگر باورها واکسیناسیون را رد می‌کنند و در این جوامع اثر اشباع مهم می‌شود (Ramsay et al. 2003). همچنین، عدم ارتباط موارد با شیوع‌های خاص می‌تواند منجر به کم‌گزارش‌شدن شیوع‌های بزرگ و تخمین پایین‌تری از \(R_0\) شود (Gay et al. 2004)، در حالی که تمایل به ارتباط موارد غیرمرتبط یا بررسی ترجیحی شیوع‌های بزرگ می‌تواند تخمین‌ها را به‌سمت بالا متمایل کند (Ferguson et al. 2004).

در مورد بیماری‌های عفونی فصلی، از جمله عفونت‌های کودکی مانند سرخک، تغییرات سالانه در پارامتر انتقال زیرین یک عامل مهم در ناهمگونی زمانی \(R_0\) است. این ناهمگونی زمانی توزیع مورد انتظار اندازه شیوع‌ها را برای یک \(\bar R_0\) متوسط سالانه تغییر می‌دهد. وابستگی زمان‌مند به احتمال انتقال محاسبه‌های تحلیلی را دشوار می‌کند (اگرچه به Jagers & Nerman 1985; Trapman et al. 2004 مراجعه کنید) و بنابراین ما اثر تغییر فصلی در \(R_0\) بر توزیع اندازه شیوع‌ها را به‌صورت عددی با استفاده از یک مدل SIR تصادفی بررسی می‌کنیم.

در غیاب تغییر فصلی، توزیع اندازه شیوع‌ها در مدل تصادفی با محاسبات فرآیند شاخه‌ای مطابقت دارد (شکل 2). اما تغییر فصلی این توزیع را به سمت شیوع‌های بزرگ‌تر جابه‌جا می‌کند؛ این اختلاف به دامنه و شکل تغییر فصلی در انتقال وابسته است. این اثر به‌ویژه زمانی واضح می‌شود که \(D\beta(t) > 1\) در فصل اوج باشد؛ در این صورت اپیدمی‌ها می‌توانند رخ دهند. این اپیدمی‌ها با افزایش \(\bar R_0\) بزرگ‌تر می‌شوند و برای یک \(\bar R_0\) ثابت، زمان تولید مثل کوتاه‌تر (نرخ بهبودی سریع‌تر) منجر به شیوع‌های بزرگ‌تر می‌شود. حتی اگر \(D\beta(t)\) هرگز از 1 عبور نکند، خودهمبستگی در پارامتر انتقال منجر به شیوع‌های بزرگ‌تری نسبت به پیش‌بینی برای عفونت‌های غیرفصلی می‌شود. این بدان معنی است که برآوردهای \(R_0\) از توزیع اندازه شیوع‌های مشاهده‌شده که اثرات فصلی را نادیده می‌گیرند، ممکن است به‌سمت بالا مغرض باشند. با این حال، در مورد نیروی زمان ترم واقعی برای انتقال سرخک، میزان این مغرضی زیاد نیست؛ احتمال یک شیوع بیش از 100 مورد برای \(\bar R_0=0.9\) در حضور (\(\sigma=0.25\)) یا عدم حضور نیروی زمان ترم تفاوت معناداری ندارد (۲.۶٪ در حضور و ۲.۵٪ در عدم حضور).

توزیع نهایی اندازه شیوع پس از وارد کردن یک مورد منفرد در یک مدل SIR تصادفی در حضور (\(\sigma=0.5\)) و عدم حضور (\(\sigma=0\)) تغییر فصلی برای مقادیر مختلف \(\bar R_0\) نشان می‌دهد که هر منحنی نتیجهٔ ۱۰٬۰۰۰ وارد کردن منفرد در روزی تصادفی از سال است. توزیع مورد انتظار بر پایه نظریهٔ فرآیند شاخه‌ای به‌صورت خاکستری نشان داده شده است. ما فرآیندهای جمعیت‌شناسی تولد و مرگ را نادیده می‌گیریم چون شیوع‌ها در بازهٔ زمانی نسبتاً کوتاهی رخ می‌دهند. در این حالت، احتمال وقوع عفونت در یک بازهٔ زمانی کوچک \(dt\) برابر است با \(\beta(t)S(t)I(t)dt/N(t)\) و احتمال بهبودی به کلاس ایمنی برابر است با \(I(t)dt/D\)، که در آن \(S(t)\) و \(I(t)\) به ترتیب تعداد افراد حساس و مبتلا در زمان \(t\) هستند، جمعیت کل \(N(t)=10^7\) ثابت است، \(\beta(t)\) پارامتر انتقال و \(D=2\) هفته متوسط دوره عفونت است. خط ستاره‌دار نشان‌دهندهٔ افزایش شیوع‌های بزرگ‌تر برای مدت زمان کوتاه‌تر عفونت (یک هفته) زمانی که \(\bar R_0=0.9\) و \(\sigma=0.5\) است.

ج) دینامیک بومی
در مقابل شیوع‌ها، دینامیک عفونت‌های بومی فصلی به‌طور گسترده‌ای مطالعه شده است، هم به‌صورت تجربی و هم نظری (Hamer 1906; Soper 1929; London & Yorke 1973; Dietz 1976; Aron & Schwartz 1984; Schwartz 1985, 1992; Grenfell et al. 2001; Keeling et al. 2001; Bauch & Earn 2003; Rohani et al. 2003). ویژگی‌های کلیدی به‌صورت مختصر در اینجا مرور می‌شود تا زمینه‌ای برای بخش بعدی درباره واکسیناسیون فراهم شود.

نوسان‌های شیوع بیماری حتی برای عفونت‌های غیرفصلی نیز به‌طور مکرر مشاهده می‌شود، جایی که ایمنی حداقل جزئی باعث کاهش جمعیت حساس در طول یک اپیدمی می‌شود. پس از آن دوره‌ای با شیوع کم می‌آید، در حالی که جمعیت حساس دوباره پر می‌شود تا امکان وقوع اپیدمی دوباره فراهم شود. این نوسان‌ها توسط تحلیل پایداری تعادل بومی مدل‌های قطعی انتقال بیماری پیش‌بینی می‌شوند (مثلاً Anderson & May 1991). برای مثال، اختلال تعادل بومی مدل SIR منجر به نوسان‌های دمپ شده در شیوع با دورهٔ \(T\approx 2\pi A D\) می‌شود که در آن \(A\) میانگین سن در زمان تعادل است. در مدل SIR تصادفی، طبیعت تصادفی فرآیند انتقال به‌طور مداوم سیستم را مختل می‌کند و نوسان‌های شیوع با دورهٔ \(T\) (شکل 3a) حفظ می‌شوند. برای جمعیت‌های نسبتاً بزرگ \(N\)، توزیع تعداد افراد مبتلا در این حالت شبه‌پایدار تقریباً نرمال است با واریانس \(\sigma_I^2\approx N(R_0-1)/R_0^2\) (Nåsell 2002).

دینامیک بومی مدل‌های قطعی و تصادفی SIR برای (a) عفونت‌های غیرفصلی و (b) عفونت‌های فصلی، با معرفی واکسیناسیون روتین 60 ٪ جمعیت در زمان تولد پس از ۲۰ سال نشان داده شده است. (a) مدل قطعی غیرفصلی پس از اختلال سیستم توسط واکسیناسیون، نوسان دمپ شده در شیوع را نشان می‌دهد که دورهٔ آن توسط تحلیل پایداری تعادل بومی پیش‌بینی می‌شود. در حالت تصادفی، این نوسان‌ها قبل و بعد از واکسیناسیون ادامه دارند، اگرچه دوره‌های متفاوتی دارند که بازتاب تغییر میانگین سن در زمان عفونت \(A\) پس از واکسیناسیون است. (b) تغییر دورهٔ طبیعی سیستم پس از واکسیناسیون در مدل فصلی منجر به انتقال از اپیدمی‌های سالانه به سه‌ساله در حالت قطعی می‌شود. در مدل تصادفی پس از واکسیناسیون، دینامیک‌های پیچیده‌تری مشاهده می‌شود که بین جذاب‌های دورهٔ سالانه و سه‌ساله جابجا می‌شوند؛ این جابجایی توسط تصادفی بودن رانده می‌شود. این شبیه‌سازی‌ها برای عفونتی با \(\bar R_0=8\)، دوره عفونت دو هفته، جمعیت \(N=10^6\) و نرخ خروج از جمعیت \(\mu=0.1\) انجام شده‌اند. واکسیناسیون افراد را از بخش حساس به بخش بهبود یافته منتقل می‌کند. مدل فصلی فرض می‌کند پارامتر انتقال به‌صورت سینوسی با \(\sigma=0.1\) تغییر می‌کند. در مدل تصادفی، نرخ وارد شدن عفونت به‌صورت \(10^{-5}\,\text{yr}^{-1} N^{-1}\) در نظر گرفته شده تا از انقراض عفونت جلوگیری شود.

اگر نیروی فصلی به‌صورت نزدیک به یک سال باشد، رزونانس ساده باعث می‌شود حتی تغییرات ملایم فصلی در انتقال، نوسان‌های بزرگ amplitude در شیوع ایجاد کند (Dietz 1976). این ممکن است یکی از دلایل دشواری شناسایی علل فصلی بودن آنفولانزا باشد (Dushoff et al. 2004). اگر \(T\) به‌طور قابل‌توجهی بزرگ‌تر از یک سال باشد، دینامیک‌های پیچیده‌تری ممکن است رخ دهد و جابجایی تصادفی بین جذاب‌های مختلف سیستم با دوره‌های متفاوت رخ دهد (شکل 3b) (Schwartz 1985; Rohani et al. 2002). برای مثال، تحلیل عددی جذاب‌های یک مدل SIR فصلی به‌درستی انتقال‌های دینامیکی مشاهده‌شده برای دوره‌پذیری اپیدمی‌های سرخک در انگلستان و ولز و ایالات متحده را پیش‌بینی می‌کند (Earn et al. 2000). به‌تازگی نشان داده شده است که رفتار گذرا به‌صورت تصادفی سیستم از این جذاب‌ها نیز مهم است و برای توضیح دینامیک‌های مشاهده‌شدهٔ روبلا و سرفهٔ سگی ضروری است (Rohani et al. 2002; Bauch & Earn 2003).

افزایش شدت نیروی فصلی (\(\sigma\)) در مدل‌های ساده SIR که در ابتدا اپیدمی‌های سالانه دارند، به دوگانه شدن دوره و در نهایت به آشوب منجر می‌شود (Aron & Schwartz 1984). در مورد سرخک در کشورهای صنعتی، برآوردهای شدت نیروی فصلی نشان می‌دهند که دینامیک‌های آشوب‌پذیر ناشی از فصلی بودن احتمالاً رخ نمی‌دهند (Earn et al. 2000). در واقع، به‌نظر می‌رسد الگوهای مشاهده‌شدهٔ شیوع بیشتر بیماری‌های کودکی فصلی در این کشورها توسط ترکیب تصادفی، دینامیک‌های غیرخطی و نیروی فصلی ملایم توضیح داده می‌شود (Rohani et al. 2002).

د) پایداری
تغییر فصلی در انتقال تمایل به کاهش پایداری بیماری را دارد، زیرا بین اوج‌های اپیدمی تعداد موارد کم است و امکان انقراض تصادفی عفونت وجود دارد. اهمیت انقراض تصادفی یا «خاموش شدن» مدت‌هاست که Bartlett (1957) اولین بار به «اندازه جامعه بحرانی» برای سرخک اشاره کرد؛ زیر این اندازه، خاموش شدن تصادفی مهم می‌شود.

در مورد جمعیت‌های ساختاری (متا‑جمعیت‌ها)، نیروی فصلی تمایل به همگام‌سازی اپیدمی‌ها در مکان‌های مختلف دارد و احتمال خاموش شدن تصادفی عفونت در کل متا‑جمعیت را افزایش می‌دهد (Grenfell et al. 1995). اما این همیشه صادق نیست؛ برای برخی ساختارهای مدل، دینامیک‌های گذرا و ناهمزمان پیچیده در سراسر متا‑جمعیت می‌تواند توسط فصلی بودن حفظ شود (Allen et al. 1993; Grenfell et al. 1995).

4. واکسیناسیون علیه عفونت‌های فصلی
الف) واکسیناسیون روتین
واکسیناسیون روتین یک بخش از جمعیت \(p\) در زمان تولد یا بلافاصله پس از آن، میانگین سن در زمان عفونت را (به‌صورت \(1/(1-p)\) در جمعیت همگن) افزایش می‌دهد و بنابراین دورهٔ طبیعی \(T\) دینامیک بومی بدون نیروی فصلی را افزایش می‌کند. برای یک عفونت فصلی، این می‌تواند منجر به تغییر از اپیدمی‌های سالانه یا دوسالانه منظم به الگوهای پیچیده‌تر شیوع بیماری شود (Earn et al. 2000). در مورد سرخک در انگلستان و ولز، دینامیک‌های پیچیده‌تری که پس از واکسیناسیون رخ دادند، منجر به کاهش همبستگی زمانی اپیدمی‌ها در شهرهای مختلف شد (Bolker & Grenfell 1996). این ممکن است نتیجهٔ معکوس داشته باشد و احتمال حذف سرخک را کاهش دهد.

ب) واکسیناسیون پالس
واکسیناسیون پالس به‌عنوان استراتژی برای حداکثر کردن پوشش واکسیناسیون در جایی که برنامه‌های روتین ناکام می‌شوند، توسعه یافت (John et al. 1983). برنامه‌های ریشه‌کنی بیماری با این استراتژی بر پایهٔ تزریق تعداد زیادی دوز واکسن در «روزهای ایمن‌سازی» استوارند، به‌طوری که هدف حفظ تعداد افراد حساس زیر سطحی باشد که بتواند انتقال بومی را پشتیبانی کند. واکسیناسیون پالس بخش مرکزی استراتژی WHO برای ریشه‌کنی جهانی پولیو است (Heymann & Aylward 2004). کارهای نظری بر حداکثر فاصلهٔ بین پالس‌ها متمرکز بوده‌اند؛ برای یک جمعیت همگن با نرخ تولد ثابت، در غیاب برنامه‌های روتین، این فاصله صرفاً برابر است با \(p' A\) که در آن \(p'\) کسری است که در یک روز ایمن‌سازی واکسین می‌شود (Agur et al. 1993; Nokes & Swinton 1995, 1997).

اگرچه اکثر عفونت‌های قابل پیشگیری با واکسن نشان‌دهندهٔ تغییرات فصلی هستند، نظریهٔ پشتیبان واکسیناسیون پالس این نکته را در نظر نگرفته است. به‌ندرت به زمان‌بندی روزهای ایمن‌سازی توجه شده است؛ این روزها معمولاً در فصل کم‌شیوع برگزار می‌شوند تا هدف قطع انتقال محلی باشد (Birmingham et al. 1997). در واقع، تعامل نیروی فصلی انتقال با چرخه‌های جمعیت حساس که توسط واکسیناسیون پالس سالانه ایجاد می‌شود، یک عامل مهم در تعیین عدد تولیدمثل متوسط سالانه و دینامیک بیماری است.

برای اندازه‌گیری تأثیر واکسیناسیون بر انتقال بیماری، مفید است که عدد تولیدمثل مؤثر \(R_v\) را به‌عنوان تعداد عفونت‌های ثانویه ناشی از معرفی یک فرد عفونی به جمعیتی که واکسین شده اما هنوز نا‌آگاه است (یعنی در غیاب اثرات وابسته به چگالی) تعریف کنیم. در مورد یک عفونت فصلی، متوسط سالانهٔ \(R_v\) به‌صورت

\[
R_v = \frac{1}{\text{سال}} \int_0^{\text{سال}} \beta(t)\,Q(t)\,dt
\]

محاسبه می‌شود که در آن \(Q(t)\) کسری جمعیت است که در زمان \(t\) واکسین نشده است.

یک برنامه واکسیناسیون پالس سالانه همگن را در نظر بگیرید که در هر روز ایمن‌سازی، کسری \((1-q)\) از جمعیت حساس با موفقیت واکسین می‌شود (و ایمنی به‌صورت همه‑یا‑هیچ عمل می‌کند). در زمان \(\tau\) پس از واکسیناسیون، هر کسی که سنش کمتر از \(\tau\) باشد واکسین نشده است؛ کسری \(q\) از افراد با سن بین \(\tau\) و \(\tau+1\) واکسین نشده‌اند و به همین ترتیب تا افراد با سن بین \(n-1+\tau\) و \(n\) که کسری \(q^{n-1}\) از آن‌ها واکسین نشده است. اگر فرض کنیم جمعیت با سن تغییر نمی‌کند، کسری جمعیتی که سنش کمتر از \(n\) سال است و در زمان \(\tau\) پس از روز ایمن‌سازی هنوز واکسین نشده است، به‌صورت (با برخی ساده‌سازی‌ها)

\[
Q(\tau)=\frac{(1-q^{\,n})\bigl(\tau+ \frac{q}{1-q}\bigr)}{n}
\]

محاسبه می‌شود (معادله 4.2).

در یک مدل با نیروی فصلی سینوسی که نسبت به برنامهٔ واکسیناسیون با تاخیر \(\delta\) جابجا شده است (به‌طوری که \(\tau = t+\delta\))، با جایگذاری (3.2) و (4.2) در (4.1) و انتگرال‌گیری بر \(\tau\) می‌توان عدد تولیدمثل مؤثر متوسط سالانه را به‌دست آورد:

\[
\bar R_v = \frac{\beta\,(1-q)\,n}{12+ \frac{q}{1-q} - \frac{\sigma}{2\pi}\sin(2\pi\delta)} .
\]

این تابع با واکسیناسیون در زمانی که \(\delta = 0.25\) سال (یعنی سه ماه قبل از اوج پارامتر انتقال) به حداقل می‌رسد. مقدار \(\delta\) برای روش متعارف واکسیناسیون در فصل کم‌شیوع بستگی به زمان نسبت اوج شیوع به اوج پارامتر انتقال دارد؛ این دو می‌توانند به‌طور قابل‌توجهی متفاوت باشند، بسته به تاریخچه طبیعی عفونت و \(R_0\) (Dietz 1976). برای بسیاری از عفونت‌ها، اوج شیوع تا حدود سه ماه پس از اوج انتقال تاخیر دارد (مثلاً Yorke et al. 1979).

تغییر نسبی \(\bar R_v\) که ناشی از واکسیناسیون در زمان‌های مختلف سال است، صرفاً به شدت نیروی فصلی \(\sigma\) و کسری واکسین‌شدگان در هر دوره \(q\) وابسته است (شکل 4a). برای مثال، برای عفونتی که اوج انتقال در اواسط تابستان است و \(\sigma=0.3\) باشد، واکسیناسیون سالانهٔ 80 ٪ جمعیت در آوریل نسبت به ژانویه (یا نسبت به هر زمان دیگر سال وقتی \(\sigma=0\) باشد) مقدار \(\bar R_v\) را 6 ٪ کاهش می‌دهد.

واکسیناسیون پالس و دینامیک بیماری‌های عفونی فصلی. (a) نمودار کانتور نشان‌دهندهٔ درصد کاهش \(\bar R_v\) برای واکسیناسیون پالس سالانه سه ماه قبل از اوج انتقال (\(\delta=0.25\)) نسبت به شش ماه (\(\delta=0.5\)) برای یک عفونت فصلی با تغییر سینوسی در انتقال با شدت \(\sigma\) و پوشش واکسیناسیون \((1-q)\). (b) شبیه‌سازی‌های عددی یک مدل SIR فصلی سینوسی نشان می‌دهد که کسری جمعیت‌هایی که در آن عفونت منقرض می‌شود و موارد تجمعی بیماری برای عفونتی با اپیدمی‌های سالانهٔ قوی و واکسیناسیون پالس شش ماه قبل از اوج انتقال (\(\delta=0.5\); مثلث‌ها، خط پیوسته) و سه ماه قبل (\(\delta=0.25\); الماس‌ها، خط نقطه‌دار). هر نقطه نمایانگر 100 شبیه‌سازی برای 100 سال پس از واکسیناسیون است، با پارامترهای مدل \(\sigma=0.6\), \(\mu=0.16\), \(N=10^5\) و \(D=6\) هفته. واکسیناسیون پالس فرض می‌کند که 40 ٪ از کودکان حساس به‌طور موفقیت‌آمیز ایمن می‌شوند (\(q=0.6\)). (c) شیوع عفونت در طول زمان برای یک مدل SIR فصلی تصادفی که در زمان 10 سال پس از شروع واکسیناسیون پالس، از اپیدمی‌های دوسالانه به سالانه تغییر می‌کند. پارامترهای مدل \(\bar R_0=6\), \(\sigma=0.3\), \(N=10^6\), \(\delta=0.25\) سال و \(D=2\) هفته.

اثرات مشابهی می‌توان برای سایر اشکال نیروی فصلی مشاهده کرد. برای مثال، در مورد نیروی زمان ترم (3.3)، واکسیناسیون پالس در پایان تعطیلات طولانی تابستانی \(\bar R_v\) را به حداقل می‌رساند (چون بیشترین مقادیر \(Q(\tau)\) در زمان‌های خارج از ترم مدرسه رخ می‌دهد). با \(\sigma=0.3\)، واکسیناسیون پالس سالانهٔ 80 ٪ کودکان در این زمان \(\bar R_v\) را 28 ٪ کمتر از واکسیناسیون هر ژانویه می‌کند. این محاسبات می‌توانند برای شامل کردن جمعیت‌شناسی واقعی‌تر (تغییر جمعیت بر حسب سن)، واکسیناسیون پالس با فرکانس متفاوت، پوشش اضافی از طریق واکسیناسیون روتین و اشکال مختلف نیروی فصلی متناسب با عفونت و مکان موردنظر گسترش یابند.

به‌عنوان مثال، اگر مرگ و میر با نرخ ثابت \(\mu\) رخ دهد که مستقل از سن باشد (مرگ و میر نوع‑I به‌مطابق Anderson & May 1991)، آنگاه نسبت افراد غیرواکسین‌شده به‌صورت

\[
Q(\tau)=\frac{(1-q)\,e^{-\mu \tau}}{1-e^{-\mu n}}
\]

محاسبه می‌شود و عدد تولیدمثل متوسط به‌صورت

\[
\bar R_v = \beta\Bigl[1-\frac{(1-e^{-\mu})(1-q)}{\mu\bigl(1-(1-q)e^{-\mu}\bigr)}\Bigl(1+\frac{\sigma}{1+\mu/2\pi}\bigl(\sin(2\pi\delta)+\frac{\mu}{2\pi}\cos(2\pi\delta)\bigr)\Bigr)\Bigr].
\]

این منجر می‌شود که زمان بهینهٔ واکسیناسیون به زمان اوج انتقال نزدیک‌تر شود، به‌ویژه \(\delta = \tan^{-1}(2\pi/\mu)/(2\pi)\). در عمل، این اصلاح حتی در مناطق با مرگ و میر بالا نیز کوچک است، بنابراین نتیجهٔ قبلی \(\delta \approx 0.25\) (سه ماه قبل از اوج انتقال) همچنان تقریب معقولی است.

در صورتی که واکسیناسیون روتین نیز وجود داشته باشد و در زمان تولد یا نزدیک به آن انجام شود، \(Q(\tau)\) صرفاً در ضریبی که به پوشش واکسیناسیون روتین و کارایی آن بستگی دارد، ضرب می‌شود و زمان بهینهٔ واکسیناسیون پالس تغییری نمی‌کند. برای برنامه‌های روتین ایمن‌سازی پیچیده‌تر، می‌توان عبارات تحلیلی را به‌صورت موردی استخراج کرد، اما این عبارات معمولاً پیچیده‌اند و در اینجا بررسی نمی‌شوند.

واکسیناسیون پالس در زمان‌های بهینه نه تنها \(\bar R_v\) بلکه دامنهٔ تغییر \(\bar R_v\) در طول زمان را نیز کم می‌کند. چنین استراتژی‌هایی می‌توانند به‌عنوان کاهش مؤثر نیروی فصلی \(\sigma\) در نظر گرفته شوند. در غیاب بیماری، این کار احتمال شیوع و اندازهٔ هر شیوعی که رخ می‌دهد را به‌حداقل می‌رساند (نگاه کنید به شکل 2). این امر این استراتژی‌ها را برای دورهٔ پس از حذف بیماری، مثلاً در کشورهای بدون پولیو، بهینه می‌سازد. در حضور بیماری، کاهش \(\bar R_v\) می‌تواند منجر به کاهش تجمعی موارد عفونت شود. با این حال، ویژگی‌های پایداری ممکن است تحت تأثیر کاهش مؤثر \(\sigma\) تغییر کنند، زیرا نیروی فصلی معمولاً پایداری عفونت را کاهش می‌دهد (Grenfell et al. 1995). برای عفونت‌هایی که دینامیک آن‌ها منجر به اپیدمی‌های سالانه قوی می‌شود (مثلاً پولیو در کشورهای با بهداشت ضعیف)، شبیه‌سازی‌های عددی یک مدل SIR فصلی سینوسی نشان می‌دهد که هر افزایش پایداری ناشی از کاهش مؤثر \(\sigma\) با کاهش کلی \(\bar R_v\) جبران می‌شود؛ به‌طوری که هم پایداری و هم شیوع تجمعی با واکسیناسیون سه ماه قبل از اوج انتقال کاهش می‌یابد (شکل 4b). نتایج مشابهی برای نسخه‌های متا‑جمعیتی ساده این مدل نیز به‌دست آمده است (نتایج نشان داده نشده).

واکسیناسیون پالس می‌تواند رفتار دوره‌ای عفونت‌ها را هم از طریق تغییر دورهٔ طبیعی سیستم \(T\) و هم از طریق وارد کردن نوسان سالانه (یا دوره‌ای دیگر) در تعداد افراد حساس تغییر دهد. برای عفونت‌هایی که الگوهای اپیدمی دوسالانه یا پیچیده‌تری دارند (مثلاً سرخک)، امکان دارد واکسیناسیون پالس این نوسان‌ها را به یک جذاب دوره‌ای سالانه سوق دهد (شکل 4c). این در تضاد با تأثیر واکسیناسیون روتین بر سرخک در انگلستان و ولز و ایالات متحده است که افزایش \(T\) منجر به اپیدمی‌های نامنظم و کم‌همبستگی شد (Bolker & Grenfell 1996; Earn et al. 2000). تأثیر افزودن یک جذاب دوره‌ای دیگر بر پایداری عفونت‌های با دینامیک پیچیده هنوز نامشخص است و احتمالاً به ساختار جمعیت و الگوهای تماس بستگی دارد. اگر پیش از واکسیناسیون الگوهای اپیدمی پیچیده نشان‌دهندهٔ کم‌همبستگی زمانی بین شهرها باشد، همگام‌سازی ناشی از واکسیناسیون پالس می‌تواند احتمال انقراض جهانی را افزایش دهد (Earn et al. 1998). برعکس، در شهرهای به‌خوبی متصل، الگوهای شیوع احتمالاً به‌طور قوی همبسته‌اند (Grassly et al. 2005) و در این صورت اپیدمی‌های طولانی‌مدت و ناپایدار پیش از واکسیناسیون احتمال انقراض جهانی بیشتری داشته‌اند تا اپیدمی‌های منظم پس از واکسیناسیون. بنابراین زمان‌بندی روزهای ایمن‌سازی باید با دقت به ماهیت نیروی فصلی و تأثیر محتمل واکسیناسیون بر دینامیک عفونت‌ها انتخاب شود. می‌توان تصور کرد که واکسیناسیون سه ماه پس از اوج انتقال (\(\delta=-0.25\)) که به‌طور مؤثر نیروی فصلی \(\sigma\) را افزایش می‌دهد، می‌تواند احتمال ریشه‌کنی جهانی را برای عفونت‌های مستعد دینامیک‌های ناپایدار افزایش دهد.

5. بحث
علیرغم علاقه اولیه به علل تغییرات فصلی در شیوع بیماری‌های عفونی (Ransome 1880; Hamer 1906; Soper 1929)، این موضوع پس از بیش از یک قرن هنوز به‌خوبی درک نشده است. دلایل متعددی برای این وضعیت وجود دارد. اولاً، علل فصلی بودن متعددند و اهمیت نسبی آن‌ها به زمینهٔ محلی بستگی دارد. برای مثال، اوج‌های زمستانی سرخک در مناطق معتدل احتمالاً نه تنها به ترم‌های مدرسه بلکه به رطوبت داخلی پایین که بقاى ویروس در هوا را تسهیل می‌کند، مرتبط است (de Jong & Winkler 1964). در مناطق گرمسیری، سرخک در فصل خشک اوج می‌گیرد و ارتباط واضحی با ترم‌های مدرسه ندارد؛ در اینجا بقاى ویروس در هوای خشک ممکن است عامل اصلی باشد.

دوم، اوج‌های شیوع بیماری می‌توانند به‌طور قابل‌توجهی زمان اوج انتقال را به‌خلاف آن‌ها به‌دست آورند؛ این به‌ویژه به‌دلیل ویژگی‌های خاص عفونت است (Dietz 1976). بنابراین بیماری‌های با همان علت اصلی انتقال فصلی می‌توانند الگوهای شیوع متفاوتی نشان دهند. علاوه بر این، در بسیاری از موارد، تعامل دینامیک‌های غیرخطی عفونت با نیروی فصلی منجر به دینامیک‌های پیچیده‌تری می‌شود که شامل چرخه‌های چندساله با دوره‌های متغیر است (شکل 3). این غیرخطی‌ها همبستگی بین عوامل اقلیمی یا رفتاری و تغییرات سالانه شیوع را مبهم می‌کند.

سوم، دینامیک‌های عفونت‌های فصلی می‌توانند توسط تعامل خود پاتوژن‌ها پیچیده شوند؛ به‌عنوان مثال، برخی عفونت‌ها می‌توانند با سرکوب ایمنی یکدیگر (Lello et al. 2004) یا تقویت وابسته به آنتی‌بادی (Ferguson et al. 1999) گسترش یکدیگر را تسهیل کنند، یا برعکس، از طریق ایمنی متقاطع یا مرگ و میر افراد حساس، یکدیگر را مهار کنند (Rohani et al. 2003; Lello et al. 2004). این تعاملات می‌توانند دینامیک‌های فصلی ایجاد کنند که با تحلیل هر عفونت به‌صورت جداگانه پیش‌بینی نمی‌شوند (Rohani et al. 2003).

این پیچیدگی‌ها نیاز به رویکرد مقایسه‌ای برای تحلیل داده‌های بیماری‌های عفونی دارد. تحلیل مقایسه‌ای داده‌های نظارتی طولی برای همان عفونت در مکان‌های مختلف می‌تواند به شناسایی علل فرضی فصلی که در مکان‌های مختلف متفاوت هستند، کمک کند. برای مثال، نظارت بهتر بر آنفولانزا در مناطق گرمسیری می‌تواند درک بهتری از نقش اقلیم در مقابل الگوهای تماس انسانی در ایجاد فصلی بودن فراهم آورد.

تحلیل مقایسه‌ای عفونت‌های مختلف در یک مکان نیز مفید است؛ نه تنها به‌دلیل تعامل مستقیم بین بیماری‌ها، بلکه به‌دلیل اینکه تاریخچه‌های طبیعی متفاوت بیماری‌ها به‌طور متفاوتی به یک نیروی فصلی واکنش نشان می‌دهند. تجزیه و تحلیل دقیق داده‌های نظارتی می‌تواند نظریه‌های نازک دربارهٔ پیچیدگی ریاضی را مورد آزمون قرار داده و علل نیروی فصلی را به‌طور مستحکم‌تری شناسایی کند.

مرکزی‌ترین نیاز در این کار، اندازه‌گیری عوامل راننده فصلی است. در مورد اقلیم، این کار نسبتاً ساده است. اما الگوهای تماس انسانی دشوار به‌صورت ریاضی توصیف می‌شوند و کارهای نظری و تجربی زیادی در این زمینه باقی مانده است.

اگرچه الگوهای پیچیدهٔ شیوع که می‌توانند از نیروی فصلی ناشی شوند به‌خوبی مطالعه شده‌اند، پیامدهای آن برای پایداری هنوز به‌طور کامل درک نشده‌اند. این احتمالاً به‌دلیل اهمیت ناهمگونی‌های فضایی در انتقال و مهاجرت و الگوهای محلی انقراض، بازآلودگی و پایداری جهانی است که اندازه‌گیری و تحلیل آن‌ها دشوار است. پیچیدگی‌های اضافی از نظر تنوع ژنتیکی پاتوژن نیز مطرح می‌شود؛ برای مثال، «قفل‌های تنگ» مکرر در جمعیت پاتوژن ناشی از فصلی بودن می‌تواند تنوع ژنتیکی (و آنتی‌ژنی) را محدود کند که ممکن است پیامدهایی برای پایداری بیماری داشته باشد. تغییرات فصلی در انتقال همچنین پیامدهایی برای توزیع اندازه شیوع بیماری دارد که می‌تواند منجر به برآوردهای بیش از حد \(R_0\) از داده‌های نظارتی شود.

درک بهتر شیوع و پایداری بیماری‌های عفونی فصلی احتمالاً به درک بهتر استراتژی‌های کنترل بهینه منجر می‌شود. اما مهم است که تعامل استراتژی‌های کنترل خود با دینامیک فصلی نیز به‌طور صریح در نظر گرفته شود. در مورد واکسیناسیون پالس، ما اهمیت زمان‌بندی روزهای ایمن‌سازی را نشان دادیم. این ملاحظات به برنامه‌های تجویز دوره‌ای آنتی‌بیوتیک برای عفونت‌های فصلی، مانند کلما میکروبی چشم (Chlamydia trachomatis) نیز گسترش می‌یابد. در این مورد، مداخله منجر به تغییرات ناگهانی دوره‌ای در تعداد افراد مبتلا (نه حساس) می‌شود و زمان بهینهٔ درمان ممکن است متفاوت از زمان بهینهٔ واکسیناسیون باشد (Lee et al. 2005).

فصلی بودن از مرکز توجه اپیدمیولوژی اولیه بیماری‌های عفونی به حاشیه رانده شده است؛ یک حواس‌پرتی که اغلب نادیده گرفته می‌شود یا به‌عنوان کم‌اهمیت فرض می‌شود. این مسأله با وجود فراوانی رخداد، اهمیت برای بسیاری از پارامترهای کلیدی اپیدمیولوژیکی و علاقهٔ شدید غیرمتخصصان (مثلاً «چرا سرما در زمستان بیشتر می‌شود؟») تعجب‌آور است. شاید بزرگ‌ترین مانع پیشرفت، عدم وجود داده‌های مقایسه‌ای کافی برای آزمون فرضیات علّی و بررسی پیامدهای دینامیکی فصلی باشد. این دلیل دیگری برای بهبود و گسترش نظارت روتین بر بیماری‌های عفونی است.

تشکر و قدردانی
ما از حمایت مالی Royal Society سپاسگزاریم و از Peter Aaby, Pete Dodd, Geoff Garnett, Déirdre Hollingsworth, Ben Lopman و James Truscott برای بحث‌های مفید تشکر می‌کنیم. این مقاله از پیشنهادهای داوران ناشناس در طول فرایند بازنگری همتا بهره‌مند شده است.

منابع

Agur Z, Cojocaru L, Mazor G, Anderson R.M, Danon Y.L. Pulse mass measles vaccination across age cohorts. Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1993;90:11 698–11 702. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
Allen J.C, Schaffer W.M, Rosko D. Chaos reduces species extinction by amplifying local population noise. Nature. 1993;364:229–232. doi:10.1038/364229a0 [PubMed] [Google Scholar]
Altizer S, Dobson A, Hosseini P, Hudson P, Pascual M, Rohani P. Seasonality and the dynamics of infectious diseases. J. Anim. Ecol. 2006;9:467–484. [PubMed] [Google Scholar]
... (ادامه فهرست منابع به همان شکل اصلی)


تغییرات فصلی در بروز بیماری‌های عفونی پدیده‌ای رایج در آب و هوای معتدل و گرمسیری است. با این حال، مکانیسم‌های مسئول بروز فصلی بیماری‌ها و پیامدهای اپیدمیولوژیک فصلی بودن، با استثناهای نادر، به خوبی درک نشده‌اند. نظریه‌ها و مفاهیم استاندارد اپیدمیولوژیک مانند عدد بازتولید پایه R0 دیگر کاربرد ندارند و پیامدهای مداخلاتی که خود ممکن است دوره‌ای باشند، مانند واکسیناسیون پالس‌دار، به طور رسمی بررسی نشده‌اند. این مقاله به بررسی علل و پیامدهای فصلی بودن می‌پردازد و در این راستا، نتایج جدیدی را در مورد استراتژی واکسیناسیون و تفسیر داده‌های شیوع بیماری به دست می‌دهد. این مقاله با مروری مختصر بر مطالعات علمی منتشر شده در حمایت از علل مختلف فصلی بودن در بیماری‌های عفونی انسان آغاز می‌شود، چهار مکانیسم اصلی و ارتباط آنها با راه‌های مختلف انتقال را شناسایی می‌کند. سپس، پیامدهای فصلی بودن را برای R0، شیوع بیماری، پویایی بومی و تداوم بررسی می‌کند. در نهایت، تجزیه و تحلیل ریاضی برنامه‌های واکسیناسیون روتین و پالس‌دار برای عفونت‌های فصلی ارائه می‌شود. سنتز اپیدمیولوژی بیماری‌های عفونی فصلی که در این مقاله انجام شده است، بر نیاز به کار تجربی و نظری بیشتر تأکید دارد.


تاریخ: ۵ مارس ۲۰۲۴

بینش‌های بیشتر ما را کاوش کنید!
ایجاد بازی‌های خیره‌کننده با توسعه بازی HTML5
توسعه بازی HTML5 با ارائه یک پلتفرم جدید برای توسعه‌دهندگان برای تولید بازی‌های از نظر بصری جذاب، صنعت بازی را متحول کرده است. HTML5 یک زبان نشانه‌گذاری است که در وب جهانی برای سازماندهی و ارائه محتوا استفاده می‌شود. با ظهور APIها و بسته‌های مختلف، HTML5 به یک پلتفرم قدرتمند برای ایجاد بازی تبدیل شده است.
ایجاد بازی HTML5 نسبت به پلتفرم‌های قدیمی‌تر توسعه بازی، مزایای متعددی دارد. بازی‌های HTML5 چند پلتفرمی هستند، به این معنی که می‌توانند بر روی طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌ها و سیستم‌عامل‌ها، مانند رایانه‌های رومیزی، رایانه‌های لپ‌تاپ، تلفن‌های هوشمند و تبلت‌ها اجرا شوند. علاوه بر این، بازی‌های HTML5 نیازی به دانلود یا نصب ندارند زیرا مستقیماً در مرورگر پخش می‌شوند. این امر دسترسی به آنها را برای بازیکنان آسان‌تر می‌کند و نیاز به رویه‌های نصب پیچیده را از بین می‌برد.
بازی‌های HTML5 نه تنها راحت، بلکه از نظر بصری جذاب و سرگرم‌کننده نیز هستند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از فریم‌ورک‌ها و ابزارهای پیشرفته مانند Phaser، Construct 2 و ImpactJS، بازی‌های از نظر زیبایی‌شناختی جذاب با انیمیشن‌های روان، فیزیک واقع‌گرایانه و جلوه‌های صوتی فراگیر ایجاد کنند.
علاوه بر این، بازی‌های HTML5 به راحتی با رسانه‌های اجتماعی و سایر فناوری‌های وب ادغام می‌شوند و به بازیکنان امکان می‌دهند پیشرفت و موفقیت‌های خود را با دوستان به اشتراک بگذارند و به صورت آنلاین با آنها رقابت کنند. تبلیغات و خریدهای درون‌برنامه‌ای، گزینه‌های پولی‌سازی بیشتری را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کنند.
بازی‌های HTML5 دقیقاً چه هستند؟
بازی‌های HTML5 بازی‌هایی هستند که با استفاده از HTML5، CSS3 و JavaScript ایجاد می‌شوند. HTML5 یک زبان نشانه‌گذاری است که در وب جهانی برای ساختاربندی و ارائه محتوا استفاده می‌شود. CSS3 یک زبان برگه سبک است که برای توصیف ارائه یک سند HTML استفاده می‌شود. جاوا اسکریپت یک زبان کامپیوتری برای توسعه صفحات وب و برنامه‌های پویا است.
بازی‌های HTML5 بازی‌های مبتنی بر مرورگر هستند که نیازی به نصب افزونه‌ها یا نرم‌افزارهای اضافی بر روی رایانه یا دستگاه کاربر ندارند. آنها را می‌توان در هر مرورگر وب در هر دستگاهی که از HTML5 پشتیبانی می‌کند مشاهده کرد. این بدان معناست که می‌توان به آنها از طریق رایانه‌های رومیزی، رایانه‌های لپ‌تاپ، تبلت‌ها و دستگاه‌های تلفن همراه دسترسی داشت.
آنها می‌توانند به صورت دو بعدی یا سه بعدی و در ژانرهای مختلفی مانند اکشن، ماجراجویی، پازل، استراتژی و شبیه‌سازی تولید شوند. آنها می‌توانند تک‌نفره یا چندنفره باشند و می‌توانند نیازهای گیمرهای معمولی و حرفه‌ای را برآورده کنند.
این بازی‌ها با طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌ها از جمله ویندوز، macOS، لینوکس، iOS، اندروید و حتی برخی از کنسول‌های بازی سازگار هستند. آنها در بین گیمرها محبوب هستند زیرا استفاده از آنها آسان است و نیازی به دانلود یا نصب خاصی ندارند.
یکی از مزایای بازی‌های HTML5 این است که می‌توان آنها را روی هر دستگاهی که مرورگر وب و اتصال اینترنت دارد بازی کرد. این بدان معناست که بازیکنان می‌توانند از یک تجربه بازی یکسان در دستگاه‌های مختلف بدون دانلود و نصب فایل‌های بازی جداگانه برای هر پلتفرم لذت ببرند.
مزیت دیگر بازی‌های HTML5، سهولت توسعه و استقرار آنها است. توسعه‌دهندگان می‌توانند بازی‌ها را با استفاده از فناوری‌های وب پایه بدون نیاز به ابزار یا نرم‌افزار تخصصی ایجاد بازی ایجاد کنند. این به سازندگان بازی‌های مستقل اجازه می‌دهد تا بازی‌های خود را بدون سرمایه‌گذاری در ابزار یا مجوزهای توسعه پرهزینه بسازند و منتشر کنند.
بازی‌های HTML5 مخاطبان گسترده‌ای دارند زیرا می‌توان آنها را در هر وب‌سایت یا پلتفرمی که از HTML5 پشتیبانی می‌کند دانلود و بازی کرد. توسعه‌دهندگان می‌توانند به سرعت بازی‌های خود را از طریق پورتال‌های بازی آنلاین محبوب، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر وب‌سایت‌ها توزیع کنند.
علاوه بر این، بازی‌های HTML5 بسیار سازگار هستند و می‌توانند به راحتی برای پاسخگویی به نیازهای بازیکنان مختلف سفارشی شوند. توسعه‌دهندگان می‌توانند بازی‌های خود را با سطوح، شخصیت‌ها و ویژگی‌های جدید و همچنین عناصر اجتماعی مانند تابلوهای امتیازات، دستاوردها و حالت‌های چندنفره به‌روز کنند.
به طور کلی، بازی‌های HTML5 یک تجربه بازی عالی را ارائه می‌دهند که برای طیف گسترده‌ای از گیمرها در دسترس است و برای توسعه‌دهندگان ایجاد و توزیع آن آسان است. آنها یک انتخاب محبوب برای گیمرهای معمولی و حرفه‌ای هستند و انتظار می‌رود محبوبیت آنها در آینده افزایش یابد. (بیشتر در مورد یادگیری توسعه بازی: آموزش نهایی برای مبتدیان بخوانید)
توسعه بازی HTML5 - راهنمای گام به گام

مرحله 1: برنامه ریزی بازی خود
قبل از شروع توسعه یک بازی HTML5، باید ایده روشنی از آنچه می‌خواهید بسازید داشته باشید. با ایجاد ایده‌هایی برای پیش‌فرض، داستان، مکانیک و سبک هنری بازی خود شروع کنید. هنگامی که ایده کلی از آنچه می‌خواهید بسازید دارید، می‌توانید شروع به کار بر روی جزئیات، مانند مراحل، شخصیت‌ها و گیم‌پلی کنید.
مرحله 2: انتخاب یک موتور بازی
خلق شکوه: اکنون در توسعه بازی HTML5 غوطه ور شوید!
تیم متخصص ما در دسترس است تا به شما کمک کند

مرحله 3: راه‌اندازی محیط توسعه خود
پس از انتخاب یک موتور بازی، باید محیط توسعه خود را راه‌اندازی کنید. ممکن است لازم باشد نرم‌افزار موتور بازی و همچنین هر ابزار یا افزونه دیگری را نصب کنید.
مرحله 4: ایجاد دارایی‌های بازی
مرحله بعدی ایجاد دارایی‌های بازی مانند شخصیت‌ها، پس‌زمینه‌ها و جلوه‌های صوتی است. می‌توانید این دارایی‌ها را خودتان با استفاده از یک ویرایشگر گرافیکی بسازید یا از دارایی‌های از پیش ساخته شده موجود آنلاین استفاده کنید.
مرحله 5: کدنویسی مکانیک‌های بازی
شروع به کدنویسی مکانیک‌های بازی در موتور بازی انتخابی خود کنید. این می‌تواند شامل ایجاد اشیاء بازی، پیکربندی موتور فیزیک و نوشتن منطق بازی باشد.
مرحله 6: تست و اشکال‌زدایی بازی
پس از کدنویسی مکانیک‌های بازی، آزمایش و اشکال‌زدایی بازی شما بسیار مهم است. برای اطمینان از اینکه بازی شما به درستی اجرا می‌شود، آن را در دستگاه‌ها و مرورگرهای مختلف آزمایش کنید. هر گونه نقص یا خطایی را که در طول فرآیند آزمایش شناسایی می‌شود، برطرف کنید.
بینش‌های بیشتر ما را کاوش کنید!
مرحله 7: انتشار بازی خود
هنگامی که بازی شما تمام شد، وقت آن است که آن را منتشر کنید. می‌توانید بازی خود را در وب‌سایت خود منتشر کنید یا آن را در پورتال‌های بازی آنلاین مانند Kongregate یا Newgrounds آپلود کنید. حتماً بازی خود را در رسانه‌های اجتماعی و سایر پلتفرم‌ها بازاریابی کنید تا مخاطبان گسترده‌تری را جذب کنید.
شروع به ساختن: توسعه بازی HTML5 در انتظار شماست!
تیم متخصص ما در دسترس است تا به شما کمک کند

بازی‌های HTML5
پرندگان خشمگین

یکی از محبوب‌ترین بازی‌های موبایل تمام دوران، Angry Birds با استفاده از توسعه بازی HTML5 ساخته شد. این بازی توسط Rovio Entertainment ایجاد شد و در دسامبر 2009 منتشر شد. بازیکن باید از یک منجنیق برای پرتاب پرندگان به سمت خوک‌ها استفاده کند تا همه خوک‌ها را در هر سطح از بین ببرد. این بازی با استفاده از عنصر بوم HTML5 ساخته شد که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تصاویر و انیمیشن‌های پیچیده‌ای ایجاد کنند. موتور فیزیک منبع باز Box2D که می‌تواند با HTML5 استفاده شود، به عنوان موتور فیزیک بازی استفاده شد.
بریده طناب

Cut the Rope یکی دیگر از بازی‌های موبایل محبوب است که با استفاده از توسعه بازی HTML5 ساخته شده است. این بازی توسط ZeptoLab ایجاد شد و در اکتبر 2010 منتشر شد. در بازی، بازیکن باید طناب‌ها را برش دهد تا به Om Nom، یک هیولای سبز کوچک، آب‌نبات بخوراند. از عنصر بوم HTML5 و همچنین کتابخانه JavaScript EaselJS استفاده شد که یک رابط ساده برای تعامل با عنصر بوم ارائه می‌دهد.
Crossy Road

Crossy Road یک بازی موبایل محبوب است که با استفاده از توسعه بازی HTML5 توسعه یافته است. این بازی توسط Hipster Whale ایجاد شد و در نوامبر 2014 منتشر شد. بازیکن باید یک شخصیت را در جاده‌های شلوغ عبور دهد و از موانع جلوگیری کند و پول نقد به دست آورد. این بازی با کمک عنصر بوم HTML5 و کتابخانه JavaScript Phaser که پایه‌ای برای ایجاد بازی‌های HTML5 فراهم می‌کند، ساخته شد.
جواهرات

Bejeweled یک بازی پازل کلاسیک است که برای اولین بار در سال 2001 معرفی شد اما از آن زمان اصلاح شده و برای پلتفرم‌های مختلف از جمله دستگاه‌های تلفن همراه ارائه شده است. این بازی توسط PopCap Games با استفاده از تکنیک‌های توسعه بازی HTML5 طراحی شده است. بازیکن باید جواهرات مجاور را جابجا کند تا یک خط از سه یا بیشتر جواهرات با رنگ یکسان ایجاد کند. این بازی با استفاده از عنصر بوم HTML5 و کتابخانه JavaScript CreateJS ساخته شد که مجموعه‌ای از ابزارها را برای ایجاد بازی‌های HTML5 ارائه می‌دهد.
توسعه‌دهندگان اغلب از HTML5، CSS3 و JavaScript و همچنین کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مختلف برای ایجاد این بازی‌ها استفاده می‌کنند. HTML5 به عنوان ستون فقرات رابط کاربری بازی عمل می‌کند، در حالی که CSS3 رابط را طراحی می‌کند و جلوه‌های بصری را اضافه می‌کند. منطق و عملکرد بازی، مانند دریافت ورودی کاربر و تغییر حالت بازی، با استفاده از JavaScript ایجاد می‌شود. EaselJS، Phaser و CreateJS، به عنوان مثال، قابلیت‌های اضافی مانند یک رابط آسان برای کار با عنصر بوم یا یک فریم‌ورک برای ساخت بازی‌های HTML5 ارائه می‌دهند.
به طور کلی، توسعه بازی HTML5 یک پلتفرم قوی و انعطاف‌پذیر برای تولید بازی‌هایی است که می‌توانند بر روی طیف گسترده‌ای از دستگاه‌ها از رایانه‌های رومیزی تا دستگاه‌های تلفن همراه بازی شوند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با مهارت‌ها و منابع مناسب، بازی‌های جذاب و سرگرم‌کننده‌ای ایجاد کنند که برای مخاطبان گسترده‌ای در دسترس هستند.
سطح بالا: امروز بازی‌های خیره‌کننده‌ای با HTML5 بسازید!
تیم متخصص ما در دسترس است تا به شما کمک کند

HTML5 در مقابل Adobe Flash

نتیجه‌گیری
از آنجایی که HTML5 به دلیل سهولت استفاده، سازگاری بین پلتفرم‌ها و توانایی ایجاد بازی‌های باشکوه با گرافیک غنی و گیم‌پلی جذاب، یک انتخاب محبوب برای سازندگان بازی شده است. با افزایش محبوبیت بازی‌های موبایل و تقاضای بیشتر برای بازی‌های وب با کیفیت بالا، پیش‌بینی می‌شود که توسعه بازی HTML5 محبوبیت بیشتری پیدا کند. فریم‌ورک‌ها و ابزارهای ایجاد بازی مانند Phaser، CreateJS و Construct ایجاد بازی‌های HTML5 را آسان‌تر از همیشه کرده‌اند. توانایی ادغام فناوری‌های وب مانند CSS، JavaScript و تصاویر SVG در توسعه بازی HTML5، گزینه‌های توسعه‌دهندگان بازی را گسترش داده است. به طور کلی، توسعه بازی HTML5 آینده روشنی برای توسعه‌دهندگانی دارد که می‌خواهند بازی‌های از نظر بصری جذاب ایجاد کنند که می‌توانند بر روی طیف گسترده‌ای از دستگاه‌ها و پلتفرم‌ها بازی شوند.
پرسش و پاسخ متداول
3. چند مزیت استفاده از HTML5 برای توسعه بازی چیست؟
یکی از مزایای اصلی استفاده از HTML5 برای تولید بازی، سازگاری بین پلتفرم‌ها است که به بازی‌ها اجازه می‌دهد بر روی طیف گسترده‌ای از دستگاه‌ها و پلتفرم‌ها بازی شوند. علاوه بر این، توسعه بازی HTML5 در مقایسه با توسعه بازی سنتی، یادگیری نسبتاً آسانی دارد و نیازی به محیط‌های توسعه یا هزینه‌های مجوز پرهزینه ندارد.
5. چگونه می‌توانم شروع به توسعه بازی HTML5 کنم؟
برای شروع توسعه بازی HTML5، ابتدا باید HTML5، CSS و JavaScript را که فناوری‌های اساسی مورد استفاده هستند، یاد بگیرید. همچنین می‌توانید فریم‌ورک‌ها و موتورهای توسعه بازی محبوب مانند Phaser، CreateJS و Construct را بررسی کنید که طیف وسیعی از ابزارها و قابلیت‌ها را برای توسعه‌دهندگان برای ایجاد بازی‌های از نظر بصری جذاب ارائه می‌دهند.
نظر خود را بنویسید
پست‌های مرتبط
آخرین پست‌ها

ICO را از کجا بخریم؟
ICO را از کجا بخریم؟ در چشم‌انداز در حال تحول سرمایه‌گذاری‌های ارز دیجیتال، پیشنهادات اولیه سکه (ICO) به عنوان یک راه محبوب برای سرمایه‌گذاران برای شرکت در
چگونه یک وایت پیپر ICO بنویسم؟
چگونه یک وایت پیپر ICO بنویسم؟ مقدمه در دنیای پویای بلاک‌چین و ارزهای دیجیتال، پیشنهادات اولیه سکه (ICO) به عنوان یک روش محبوب برای
چگونه در ICO سرمایه‌گذاری کنیم؟
چگونه در ICO سرمایه‌گذاری کنیم؟ یک راهنمای جامع برای سرمایه‌گذاری در ICO: کاوش در خطرات و فرصت‌ها مقدمه: پیشنهادات اولیه سکه (ICO) انقلابی در


HTML5، CSS3 و JavaScript فناوری‌های اساسی وب هستند که همه توسعه‌دهندگان وب باید با آن‌ها آشنا باشند. این دوره آموزشی HTML5، CSS3 و JavaScript برای مرور مبانی و استفاده از ویژگی‌های مدرن برای بهبود تجربه کاربری در تمام دستگاه‌ها، از مرورگرهای دسکتاپ گرفته تا آخرین گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها طراحی شده است.

در طول این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه بهترین روش‌ها را برای نشانه‌گذاری HTML، استایل‌دهی CSS و برنامه‌نویسی JavaScript برای ایجاد سایت‌های مدرن و غنی از ویژگی‌ها به کار ببرند و از معناشناسی برای بهبود بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO) استفاده کنند. این دوره طیف وسیعی از موضوعات از جمله استانداردهای وب، معناشناسی، اعتبارسنجی فرم، بهبود طراحی سایت، فونت‌ها و انیمیشن و طراحی واکنش‌گرا را پوشش می‌دهد. پس از دریافت مقدمه‌ای از JavaScript و معرفی JQuery، شما از فضای ذخیره‌سازی مرورگر و JSON استفاده خواهید کرد. سپس، از حافظه پنهان، موقعیت مکانی، ورودی/خروجی فایل، کشیدن و رها کردن، پیام‌رسانی و کارگران وب در برنامه‌نویسی استفاده خواهید کرد. تصاویر را با گرافیک برداری مقیاس‌پذیر ترسیم کنید. کاربران را با ویژگی‌های صوتی و تصویری درگیر کنید.

تجربه برنامه‌نویسی با یک زبان شیءگرا برای این دوره توصیه می‌شود و آشنایی با HTML و CSS مفید است.

روش‌های ارائه دوره آموزشی HTML5، CSS3 و JavaScript

حضوری
آنلاین

مزایای دوره آموزشی HTML5، CSS3 و JavaScript
در این آموزش، شما یاد خواهید گرفت که چگونه:

فناوری‌های اساسی وب: HTML5، CSS3، JavaScript را مرور کنید.
جدیدترین فریم‌ورک‌های HTML5 را برای ایجاد سایت‌های مدرن و غنی از ویژگی‌ها بررسی کنید.
با استفاده از عناصر معنایی، سئو را بهبود بخشید.
فرم‌های ورودی داده را با انواع جدید، اعتبارسنجی، تکمیل خودکار و انتخاب‌کننده‌ها کامل کنید.
ارائه‌های جذاب بصری را با حاشیه‌ها، انیمیشن‌ها و فونت‌های CSS3 طراحی کنید.
برنامه‌های اینترنتی غنی را با APIها و JQuery JavaScript برنامه‌نویسی کنید.
تجربه کاربری را با کشیدن و رها کردن، گرافیک SVG، صدا و ویدئو بهبود بخشید.
یادگیری مداوم و مواجهه با چالش‌های جدید را با مربیگری یک به یک پس از دوره ادامه دهید.

پیش‌نیازها
تجربه برنامه‌نویسی توصیه می‌شود و تجربه با HTML و CSS مفید است.

سرفصل دوره آموزشی HTML5، CSS3 و JavaScript

بهبود یک وب‌سایت با HTML5
بررسی استانداردهای و کلاس‌های HTML5
به روز رسانی با نشانه‌گذاری HTML
بخش‌بندی محتوا با عناصر ساختاری
بهینه‌سازی صفحات برای رتبه بندی سئو
بهبود دسترسی‌پذیری برای کاربران دارای فناوری‌های کمکی
بررسی فرم‌های ورودی داده و عناصر ورودی
هدایت ورودی با autofocus و placeholder
اعتبارسنجی ورودی متن بدون اسکریپت
جلوگیری از خطاها با الگوها، Constraint API و پیام‌های خطای سفارشی
تسهیل انتخاب‌ها با combo-box، رنگ، تاریخ، عدد و انتخاب‌کننده‌های محدوده
تمرکز بر اصول اولیه با CSS Primer
بهبود حاشیه‌ها و پس‌زمینه‌ها
ایجاد متن شناور و جعبه‌ها با سایه‌ها و شفافیت
افزایش تعامل با انیمیشن و @keyframes
نصب فونت‌های قابل دانلود با @font–face
پنهان کردن مقادیر در ویژگی‌های سفارشی data–*
انطباق طرح‌بندی موبایل با پرس و جوهای رسانه‌ای
صرفه‌جویی در پهنای باند با مجموعه‌های منبع تصویر
افزایش توانایی‌های خود با Javascript Primer
انتخاب و دستکاری HTML با JQuery
پردازش رویدادها با JQuery
مانگاری داده‌ها با Web Storage API
ذخیره داده‌های پیچیده در قالب JSON
ثبت یک Service Worker برای مدیریت منابع
ذخیره صفحات برای استفاده آفلاین با استفاده از Fetch و Promises
دریافت طول و عرض جغرافیایی کاربر با Geolocation
تعیین فاصله با فرمول Haversine
تولید محتوای خاص مکان
بهره‌گیری از توابع ناشناس
ساده‌سازی قالب‌بندی محتوا با ویرایشگرهای WYSIWYG
اعمال قالب‌بندی با execCommand()
مدیریت رویدادها در اهداف قابل کشیدن و رها کردن
فعال‌سازی بارگذاری فایل کشیدن و رها کردن با رابط‌های برنامه‌نویسی HTML5
ارسال پیام در بین پنجره‌ها
دسترسی به ارائه‌دهندگان خارجی با XHR
فشار دادن داده‌ها با WebSockets
بهبود پاسخگویی با Web Workers
ایجاد تصاویر مقیاس‌پذیر با نشانه‌گذاری SVG XML
جایگزینی تصاویر برداری برای فایل‌های بزرگتر PNG رستر
تعبیه صدا در یک صفحه وب بدون افزونه‌ها
سرگرم کردن کاربران با ویدئوی پشتیبانی شده به صورت native
زیرنویس‌گذاری ویدئو با Web Video Text Tracks (WebVTT)


HTML5 هم به معنای مشخصات رسمی (پنجمین مشخصات HTML کنسرسیوم وب جهانی، http://www.w3.org/TR/html-markup/ ) و هم به مجموعه‌ای از ویژگی‌های جدیدی که فروشندگان مرورگر در چند سال اخیر به آن افزوده‌اند، به کار می‌رود. در این پاسخ، من فرض را بر توصیف دوم گذاشته‌ام.

برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های HTML5 عبارتند از:

عناصر `<audio>` و `<video>` و APIهای مربوط به آن‌ها برای محتوای چندرسانه‌ای در صفحات وب و برنامه‌ها؛
تعدادی عنصر جدید ساختاری و معنایی برای طرح‌بندی از جمله `<header>`, `<footer>`, `<nav>`, `<article>`, `<aside>`, و `<section>` برای استانداردسازی برخی از موارد رایج استفاده از اسناد HTML؛
عنصر `<canvas>` و API آن برای ترسیم دو بعدی با جاوا اسکریپت؛
API GeoLocation برای درخواست موقعیت مکانی کاربر توسط وب‌سایت‌ها برای ادغام در سرویس‌هایی مانند نقشه‌کشی؛
انواع ورودی فرم جدید مانند `<email>` و `<url>` و اعتبارسنجی فرم در سمت کاربر؛
ویژگی‌های جدیدی در ورودی‌های فرم مانند "autofocus"، "placeholder" و "required"؛
API فایل برای نمایش اشیاء فایل در برنامه‌های وب، و همچنین انتخاب برنامه‌نویسی آن‌ها و دسترسی به داده‌هایشان؛
API Web Sockets برای ارتباط دو طرفه بین محتوای مرورگر و سرور؛
API IndexedDB برای ذخیره‌سازی ساختاریافته با پشتیبانی از فهرست‌بندی؛
API Web Workers برای اجرای اسکریپت‌های پس‌زمینه به صورت موازی با صفحه اصلی؛
پشتیبانی از مانیفست کش، و رویدادهای آنلاین و آفلاین برای فعال کردن برنامه‌های وب آفلاین؛
API WebGL برای گرافیک سه بعدی در صفحات وب و برنامه‌ها؛
پشتیبانی از محتوای SVG و mathML که مستقیماً در اسناد HTML گنجانده شده‌اند؛
و مطمئنم چند مورد دیگر را از قلم انداخته‌ام، اما این‌ها مواردی هستند که بیشترین علاقه را از سوی توسعه‌دهندگان وب و مرورگر در چند سال اخیر دیده‌ام.


مروری بر HTML5
چگونه HTML5 می‌تواند وب‌سایت شما را بهبود بخشد

HTML5 برای توسعه وب
HTML5 نسخه پنجم HTML (زبان نشانه‌گذاری فرابین) است. این زبان به توسعه‌دهندگان راهی معنادار برای ایجاد برنامه‌های وب ارائه می‌دهد که با مرورگرهای دسکتاپ و موبایل سازگار باشند. پیشرفت‌های HTML5 امکانات جدیدی مانند پخش زنده ویدیو و صدا و همچنین یکپارچه‌سازی بیشتر با ابزارها و ظرفیت ذخیره‌سازی خاص دستگاه را فراهم می‌کند. شرکت‌هایی که به دنبال پیشرو بودن در توسعه وب هستند، باید استفاده از آن را برای وب‌سایت‌های خود در نظر بگیرند.

ویژگی‌های پیشرفته HTML5
اگرچه HTML5 هنوز به طور کامل پذیرفته نشده است، اما برای رفع نیازهای اینترنت ایجاد شده است. در اینجا آنچه ارائه می‌دهد و چرایی شروع به استفاده از آن آورده شده است:
پشتیبانی از ویدیو و صدا
سال‌هاست که از پلیرهای Flash برای پخش صدا و ویدیو در وب‌سایت‌ها استفاده می‌شد. HTML5 دارای تگ‌های جدید صدا و ویدیو است که نیاز به پلیرهای Flash را از بین می‌برد. این تگ‌ها اساساً ویدیو و صدا را به عنوان تصاویر در نظر می‌گیرند و از پیچیدگی کد بیشتر جلوگیری می‌کنند. مانند یک تصویر، می‌توان ویژگی‌هایی مانند ارتفاع و عرض را در تگ تنظیم کرد.
کد تمیزتر
در نسخه‌های قدیمی‌تر HTML، از div و class برای بلوک‌های محتوا استفاده می‌شد. ویژگی‌های ID بیشتری برای توصیف و قالب‌بندی بیشتر محتوا اضافه می‌شد.
دسترسی‌پذیری
به دلیل تگ‌های جدید مانند تگ‌های nav و footer، خواننده‌های صفحه می‌توانند به محتوای وب بسیار آسان‌تر دسترسی داشته باشند. قبل از این، حتی با تگ div، راهی برای خواننده‌های صفحه برای تمایز آسان بین برخی از عناصر صفحه وجود نداشت.
سازگاری با موبایل
با محبوب شدن روزافزون موبایل، مزیت HTML5 این است که برای توسعه وب‌سایت آماده استفاده در موبایل است. مرورگرهای موبایل قبلاً HTML5 را به طور کامل پذیرفته‌اند، بنابراین طراحی بسیار راحت‌تر است.

استفاده از HTML5
HTML5 نه تنها برای توسعه وب عالی است، بلکه به استاندارد جدید نیز تبدیل می‌شود. با توجه به اینکه وب‌سایت‌ها پیچیده‌تر می‌شوند و میزان اطلاعات منتقل شده در حال افزایش است، HTML5 می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا با در نظر گرفتن روندها و تغییرات اینترنت کدنویسی کنند. بسیاری در مورد انتقال به HTML5 بدبین بوده‌اند، اما در واقعیت این یک تنظیم بسیار ساده و به طور کلی کاربرپسندتر است. HTML5 تمام ضروریات را برای ایجاد وب‌سایت‌های بسیار واکنش‌گرا و قابل ارائه فراهم می‌کند. این به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا محتوا و تجربه کاربری عالی را برای برآورده کردن خواسته‌ها و نیازهای مشتریان خود ارائه دهند.
توسعه با HTML5 می‌تواند زمان توسعه را کاهش دهد. HTML5 همچنین با تقریباً تمام مرورگرها و موبایل‌ها سازگار است و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بیشتر بر نوشتن عملکردها تمرکز کنند تا ایجاد تنظیمات برای الزامات پلتفرم‌های مختلف. HTML5 همچنین به خوبی با CSS3، نسخه جدید CSS کار می‌کند. با ترکیب HTML5 و CSS3، توسعه‌دهندگان می‌توانند از HTML5 برای ایجاد کدهای سبک برای طراحی وب‌سایت‌های شیک استفاده کنند.

Clarity می‌تواند کمک کند
اگر هنوز در مورد HTML5 کنجکاو هستید و می‌خواهید بیشتر بدانید که چگونه می‌توان آن را برای کسب‌وکار خود به کار برد، برای مشاوره رایگان با ما تماس بگیرید. کارشناسان ما آماده کمک به شما برای رفع نیازهای منحصر به فرد کسب‌وکار شما هستند.

[تصویر 3: همین حالا برای دریافت قیمت رایگان تماس بگیرید! 800.928.8160]


HTML5 و CSS3 تکنیک‌های جدیدی هستند که به عنوان آینده توسعه وب در نظر گرفته می‌شوند. با این حال، نیازی نیست برای شروع استفاده از آن‌ها در توسعه وب خود منتظر بمانید. زیرا، حتی اگر مشخصات هنوز در حال توسعه است، اکثر مرورگرها و دستگاه‌های تلفن همراه مدرن از این تکنیک‌ها پشتیبانی می‌کنند.

روزهای افزودن نشان‌گذاری‌های اضافی فقط برای طراحی یک دکمه به شکل متفاوت یا خط‌بندی جداول به پایان رسیده است. اکنون، شما باید یاد بگیرید که چگونه از نشان‌گذاری‌های جدید HTML5 و CSS3 برای ایجاد ساختار بهتری برای محتوای وب‌سایت خود و همچنین رابط‌های کاربری بهتری برای فرم‌های خود استفاده کنید.

با استفاده از HTML5 و CSS3، می‌توانید صدا، ویدئو و گرافیک‌های برداری را بدون استفاده از Flash در صفحات وب خود جاسازی کنید. می‌توانید دریابید که چگونه وب‌ساکت‌ها، پیام‌رسانی بین اسناد، ذخیره‌سازی سمت کلاینت و کش آفلاین می‌توانند توسعه وب مدرن شما را آسان‌تر کنند و همچنین می‌توانید کشف کنید که CSS3 چگونه بخش‌های استایل صفحه وب شما را ایجاد می‌کند. شما یک ایده واضح در مورد هر دو راه حل توسعه سازگار با نسخه‌های قدیمی‌تر و قابل دسترس خواهید داشت.

HTML5:

HTML5 جدیدترین نسخه زبان نشان‌گذاری ابرمتن یا HTML است. این فناوری در حال حاضر توسط تعداد کمی از مرورگرها پشتیبانی می‌شود، با این امید که سال آینده شاهد استفاده بیشتر از آن باشیم. با این حال، ویژگی‌هایی که در حال حاضر در دسترس هستند، بهترین راه برای آشنایی با HTML5 و افزودن عناصر فوق‌العاده‌ای به وب‌سایت شما هستند.

برای جلوگیری از بسیاری از اشکالات و خرابی‌ها، از فعال کردن Flash در iOS خودداری کنید و همچنین یاد بگیرید که چگونه از ویژگی‌های پیچیده‌تر HTML5 برای توسعه برنامه‌ها و وب‌سایت‌های سازگار با iOS استفاده کنید. از آنجایی که گوگل در حال عرضه نسخه سازگار با HTML5 از YouTube است، بسیاری از توسعه‌دهندگان برنامه‌های وب و موبایل شروع به دیدن اهمیت این تکنیک در آینده نزدیک کرده‌اند.

هر مرورگر ممکن است از ویژگی‌های مختلف HTML5 پشتیبانی کند که این امر برای کسانی که به برنامه‌نویسی علاقه‌مند هستند ضروری می‌کند تا بفهمند کدام ویژگی‌ها را نیاز دارند و کدام یک توسط مرورگرهای مختلف پشتیبانی می‌شوند.

ویژگی‌های HTML5:

• هر نحو HTML5 به یک doctype نیاز دارد که باید مشخص شود، تا مرورگر بتواند صفحه وب را در حالت استاندارد ارائه دهد. یک نکته مهم این است که اعلان doctype نیز از HTML قبلی ساده‌تر شده است. بنابراین، اکنون فقط:
• HTML5 از صدا و تصویر به طور فوق‌العاده‌ای پشتیبانی می‌کند. به محض اینکه همه مرورگرها از HTML5 پشتیبانی کنند، می‌توانید به راحتی صدا و ویدئو را بدون نیاز به پلاگین‌های دیگر به وب‌سایت خود اضافه کنید.
• با استفاده از HTML5، می‌توانید به راحتی محتوای وب‌سایت خود را ویرایش کنید. از ویژگی "contenteditable" برای تغییر آسان محتوای وب‌سایت خود استفاده کنید. برای انجام این کار، فقط contenteditable="true" را به هر عنصری اضافه کنید.
• می‌توانید از عنصر canvas برای دور زدن Photoshop به منظور ایجاد تصاویر دو بعدی خود و اضافه کردن مستقیم آن‌ها در کد خود استفاده کنید.
• حافظه پنهان برنامه به شما امکان می‌دهد به راحتی در برنامه‌های وب حرکت کنید، حتی اگر آفلاین هستید.

چرا از HTML5 استفاده کنیم؟

• HTML5 انعطاف‌پذیری بیشتری را در هنگام ایجاد وب‌سایت شما ارائه می‌دهد.
• از آنجایی که HTML5 به طور کلی Web sockets را پیاده‌سازی می‌کند، سریع‌تر از نسخه قدیمی‌تر خود بارگیری می‌شود.
• با استفاده از HTML5، می‌توانید برنامه‌های جهانی را برای همه دستگاه‌های تلفن همراه ایجاد کنید. بنابراین، برنامه‌های تلفن همراه در صورت نوشته شدن به HTML5، در دسترس‌تر خواهند شد.
• صدا، ویدئو و تصاویر به طور یکپارچه و بی‌نقص در کد نوشته می‌شوند. این امر نیاز به نرم‌افزار شخص ثالث دیگری مانند Flash را از بین می‌برد.
• HTML5 به سرعت در حال رشد است و این منجر به تعداد زیادی ویژگی می‌شود که وب‌سایت‌های سنتی را قدیمی نشان می‌دهد.
• از آنجایی که HTML5 به طور کلی بر اساس HTML4 ساخته شده است، نشان‌گذاری‌های قدیمی می‌توانند در جای خود باقی بمانند در حالی که شما ویژگی‌های جدید را توسعه می‌دهید.
• HTML5 و CSS3 در کنار هم اعتبار طراحی فوق‌العاده‌ای را ارائه می‌دهند.

CSS3:

CSS3 یا Cascading Style Sheet 3 یک زبان برگه سبک است که قالب‌بندی سبک، مانند رنگ، فونت، اندازه و طرح‌بندی را برای وب‌سایت‌ها مشخص می‌کند. این تکنیک بیشتر در صفحات HTML استفاده می‌شود. با این حال، بر خلاف HTML، CSS عمدتاً بر طراحی و سبک یک وب‌سایت تمرکز دارد تا محتوای آن. هدف اصلی استفاده از CSS ایجاد تغییرات در هر صفحه وب‌سایت بدون بازنویسی کد است.

حتی اگر CSS3 توسط همه مرورگرهای موجود پشتیبانی نمی‌شود، اما به دلیل اینکه تغییرات وب‌سایت را در مقایسه با نسخه قبلی یا پلاگین‌های JavaScript بسیار آسان‌تر می‌کند، بسیار محبوب شده است.

CSS3 ویژگی‌های جدید و هیجان‌انگیزی را ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند تا ظاهر یک وب‌سایت را بهبود بخشید. با استفاده از CSS3، می‌توانید به طور تصاعدی عملکرد و ظاهر وب‌سایت خود را بهبود بخشید.

ویژگی‌های CSS3:

• با استفاده از CSS3، می‌توانید به راحتی با استفاده از همان کد، سایه‌ای را در اطراف یک عنصر ایجاد کنید و همچنین بتوانید رنگ، موقعیت و محو شدن آن سایه را تغییر دهید.
• گوشه‌های گرد نسبت به جعبه‌های مربع‌شکل کاربرپسندتر به نظر می‌رسند. با استفاده از CSS3، می‌توانید این اثر را به عناصر HTML اعمال کنید.
• درست مانند متن معمولی، می‌توانید سایه‌ای را به متن HTML اضافه کنید که می‌تواند برجسته شود. با استفاده از CSS3، می‌توانید محو شدن سایه، زاویه سایه و رنگ سایه را در CSS تغییر دهید.
• ویژگی "opacity" می‌تواند عناصر را شفاف‌تر کند. می‌توانید شفافیت یک تصویر را در یک ویرایشگر تصویر تنظیم کنید و سپس آن را با شفافیت فعال ذخیره کنید.
• با CSS3، می‌توانید گرادیان‌ها را درست در مرورگر به محض بارگیری صفحه وب ایجاد کنید.

چرا از CSS3 استفاده کنیم؟

در واقع، تقاضای بالایی برای نوآوری وجود نداشت که CSS3 توسعه یابد، با این حال، امکاناتی که CSS3 می‌تواند برای ما فراهم کند. قبل از معرفی CSS3، طراحان وب می‌توانستند CSS را ایجاد کنند تا با استفاده از تصاویر و نشان‌گذاری‌ها به نتیجه مورد نظر برسند.

اما اکنون، با CSS3، آن‌ها می‌توانند همان اثرات را به عنوان تصاویر طرح‌بندی و نشان‌گذاری‌های اضافی با تلاش کمتر و پویایی بیشتر ایجاد کنند. این نه تنها به ایجاد تغییرات آسان کمک می‌کند، بلکه اندازه یک صفحه وب را با تعداد تصاویر کمتر کاهش می‌دهد.

نتیجه‌گیری:

بنابراین، ترکیب HTML5 و CSS3 بسیار قدرتمند است و می‌تواند راه‌حل‌های فوق‌العاده و با کیفیت بالا ایجاد کند. بنابراین، یادگیری و شروع به استفاده از آن‌ها از امروز برای شما ضروری است، در غیر این صورت از رقبا عقب می‌مانید.


لیست مجلات
ورزش (بازل)
PMC9864339

جیمز پثیک، سردبیر علمی و جیمی تلنت، سردبیر علمی
چکیده
مسابقات سرعت در دوچرخه‌سواری پیست با نیاز به توان حداکثری و خروجی توان بالا در مدت 15 تا 75 ثانیه مشخص می‌شوند. از آنجایی که قوانین مسابقات، ورزشکار را به یک دنده محدود می‌کنند، انتخاب نسبت دنده تأثیر قابل توجهی بر عملکرد دارد. به طور سنتی، دنده‌ای انتخاب می‌شد که زمان شروع کوتاه و شتاب سریع را ترجیح دهد، یعنی نسبت‌های انتقال پایین‌تر. در سال‌های اخیر، دوچرخه‌سواران پیست تمایل به انتخاب نسبت‌های دنده بالاتر داشته‌اند. بر اساس بررسی ادبیات مرتبط، هدف ما ارائه توضیحی برای افزایش نسبت دنده انتخاب شده و اعمال آن به یک آزمون زمانی 1000 متری بود. داده‌های مسابقه با اندازه‌گیری‌های مداوم نیروی میل لنگ و سرعت یک دوچرخه‌سوار پیست نخبه به صورت پس‌نگر مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت تا تأثیر دنده انتخابی بر توان، ریتم و سرعت حاصله مشخص شود. برای این منظور، از پروفایل‌های حداکثر نیرو-سرعت (F/v) وابسته به زمان برای توصیف تغییرات عملکرد با افزایش خستگی استفاده شد. با اعمال این پروفایل‌ها به یک مدل فیزیکی از دوچرخه‌سواری پیست، توان تئوری، ریتم و سرعت حاصله برای سناریوهای مختلف محاسبه شد. بر اساس نتایج تحقیقات قبلی، ما کاهش سیستماتیک و قابل پیش‌بینی ریتم بهینه با افزایش خستگی را فرض می‌کنیم. انتخاب نسبت‌های دنده بالاتر از نظر فیزیولوژیکی با کاهش تدریجی ریتم بهینه با شروع خستگی توضیح داده می‌شود. رویکرد ما نشان می‌دهد که می‌توان با انتخاب نسبت دنده‌ای که تفاوت بین ریتم واقعی و بهینه پویا وابسته به زمان را به حداقل می‌رساند، خروجی توان متوسط را به طور قابل توجهی افزایش داد. با توجه به اثرات اضافی انتخاب دنده بر شتاب و سرعت، انتخاب دنده باید به طور بهینه نیازهای مختلف رویداد спринт مربوطه را برآورده کند.
کلمات کلیدی: دوچرخه‌سواری پیست، بهینه‌سازی، مدل‌سازی عملکرد، پروفایل نیرو-سرعت
1. مقدمه
1.1. پیش‌زمینه
مسابقات спринт دوچرخه‌سواری پیست (یعنی спринт تیمی، спринт، کئیرین و آزمون‌های زمانی 500 و 1000 متری، و همچنین رویدادهای پروازی 200 متری) از 15 ثانیه تا 90 ثانیه طول می‌کشد، بسته به رویداد، و نیاز به خروجی توان حداکثری در مسافت‌های 250 تا 1000 متر دارد [1].
نیازهای توان به طور فیزیکی به انتخاب نسبت دنده، یعنی نسبت تعداد دندان‌های زنجیره به تعداد دندان‌های چرخ‌دنده (به عنوان مثال، 57/16) مرتبط است که تعیین می‌کند استقرار به عنوان پیشرانه در هر دور میل لنگ (به عنوان مثال، 7.48 متر). این تنظیم نمی‌تواند در طول تلاش تغییر کند و باید قبل از مسابقه انتخاب شود. بسته به تنظیم و وزن سیستم، باید مقاومت اینرسی خاصی را در یک ریتم و سرعت سیستم معین غلبه کرد. بنابراین، نسبت دنده پتانسیل شتاب سیستم را افزایش می‌دهد [2]. از آنجایی که دوره شتاب بخش قابل توجهی از رشته‌های спринт است، به طور سنتی نسبت دنده‌ای انتخاب می‌شود که زمان شروع و شتاب کوتاه‌تری داشته باشد.
در سال‌های اخیر، دوچرخه‌سواران پیست تمایل به انتخاب نسبت‌های دنده بالاتر داشته‌اند که منجر به مقاومت بیشتر در شروع و کاهش ریتم‌های رکاب‌زنی متوسط [3] شده است. در спринт پروازی 200 متری مردان در بازی‌های المپیک 2000، نسبت‌های دنده انتخاب شده منجر به پیشرانه کمتر از 7.5 متر در هر دور شد، در حالی که در سال 2021 مقدار مربوطه 10 متر یا بیشتر بود. یک روند مشابه در ورزشکاران زن نیز قابل مشاهده است. شکل 1 تغییرات در نسبت دنده و ریتم‌های رکاب‌زنی متوسط برای спринт پروازی 200 متری برای دوچرخه‌سواران پیست نخبه زن و مرد در 25 سال گذشته را نشان می‌دهد.

توسعه دنده‌ها توسط спринترهای دوچرخه‌سواری پیست در 25 سال گذشته، که به صورت استقرار (یعنی مسافت پیموده شده در هر دور پدال) و تغییرات حاصل در ریتم رکاب‌زنی متوسط نشان داده شده است. مقادیر نشان داده شده میانگین 6 دوچرخه‌سوار زن و 10 دوچرخه‌سوار مرد هستند که بالاترین رتبه را در спринт پروازی 200 متری در مسابقات جهانی سال مربوطه دارند.
در همان زمان، کاهش خطی در زمان پایان برای هر دو زن (y = −0.0445 [s] ∗ x [yrs] + 11.662 [s], R2 = 0.860) و مردان (y = −0.0370 [s] ∗ x [yrs] + 10.500 [s], R2 = 0.888) مشاهده می‌شود. ضریب همبستگی پیرسون یک همبستگی منفی قوی و بسیار معنی‌داری را بین استقرار و زمان پایان در 25 سال گذشته نشان می‌دهد (r < −0.940, p < 0.001).
نکته قابل توجه، تغییر در مسیر спринт پروازی 200 متری در طول سال‌ها و در نتیجه افزایش تدریجی نسبت‌های دنده، همانطور که در شکل 2 نشان داده شده است، است. با نگاهی به زمان‌های تقسیم برای 100 متر اول و دوم در مسابقه спринт پروازی 200 متری، کاهش ناگهانی در تفاوت از سال 2005 به بعد وجود دارد که نشان‌دهنده مزیت احتمالی نسبت‌های دنده بالاتر با افزایش مسافت و مدت تلاش است.

توسعه تفاوت زمانی بین زمان‌های تقسیم برای 100 متر اول و دوم از سریع‌ترین 6 ورزشکار زن و 10 ورزشکار مرد در مسابقه спринт پروازی 200 متری در مسابقات جهانی از سال 1998 تا 2022. به طور سنتی، زمان تقسیم نیمه اول بسیار سریع‌تر از زمان تقسیم نیمه دوم بوده است. از سال 2005 به بعد، کاهش ناگهانی در تفاوت بین زمان‌های تقسیم برای 100 متر اول و دوم وجود دارد، به ویژه برای مردان.
1.2. رابطه بین نیرو-سرعت و توان-سرعت در دوچرخه‌سواری پیست
یک عامل فیزیولوژیکی تعیین‌کننده عملکرد در спринتهای دوچرخه‌سواری پیست، ظرفیت عصبی-عضلانی است، یعنی توانایی تولید خروجی توان بالا بدون خستگی، که می‌توان آن را با پروفایل‌های حداکثر نیرو-سرعت (F/v) و توان-سرعت (P/v) توصیف کرد [1,4,5,6]. هیل [7] سرعت کوتاه شدن فیبرهای عضلانی منفرد را به عنوان یک هذلولی مستطیلی مدل‌سازی کرد، اما در حرکات چند مفصلی با مقاومت، یک رابطه خطی قوی بین نیروی تولید شده و سرعت حرکت به عنوان مدل استاندارد ایجاد شده است [8,9]. در دوچرخه‌سواری، رابطه F/v نیروی پدال متوسط و ریتم رکاب‌زنی (PR) به صورت خطی شناسایی شده است و در نتیجه، رابطه بین خروجی توان (P) و ریتم رکاب‌زنی به صورت سهموی است. هر دو می‌توانند از сприنتهای حداکثر کوتاه در آزمایشگاه و در زمین به دست آیند [5,6,10,11,12,13,14].
در دوچرخه‌سواری پیست، پروفایل‌های معتبر حداکثر F/v و P/v می‌توانند از شتاب‌های حداکثر بدون خستگی با طیف‌های ریتم گسترده به دست آیند [6]. توابع ایجاد شده می‌توانند برای برون‌یابی و درونیابی پارامترهایی مانند حداکثر نیروی پدال متوسط (Fmax)، حداکثر ریتم رکاب‌زنی (PRmax)، حداکثر خروجی توان (Pmax) و ریتم بهینه فعلی رکاب‌زنی (PRopt) مربوط به Pmax [5,6,15] استفاده شوند.
1.3. رابطه نیرو-سرعت و خستگی
با افزایش مدت زمان کار، عملکرد متابولیک ورزشکار (همانطور که در مقاومت در برابر خستگی منعکس می‌شود) به طور فزاینده‌ای مهم می‌شود زیرا تعیین‌کننده کاهش خروجی توان حداکثر پس از شروع خستگی است [2,3,16]. در فازهای تمام تلاش در طول مسابقات спринт، جایی که توان مکانیکی اعمال شده توسط ورزشکار برابر با حداکثر توانی است که برای ریتم پدال فعلی و حالت خستگی قابل دستیابی است، خروجی توان به دلیل خستگی به صورت نمایی کاهش می‌یابد [1,16]. برای به حداکثر رساندن خروجی توان متوسط، خروجی توان (در طول جلسات تمرینی خاص) همیشه باید برابر با حداکثر توانی باشد که از نظر فیزیولوژیکی برای ریتم و حالت خستگی فعلی در دسترس است [16]. به دلیل رابطه سهموی بین توان و ریتم رکاب‌زنی و تفاوت‌های مرتبط در الگوهای جذب فیبرهای عضلانی [17]، کاهش توان ناشی از خستگی به ریتم بستگی دارد [18]. برای کنترل اثرات ریتم بر کاهش توان در طول спринتهای حداکثر، اغلب از طراحی آزمون ایزوکنتیک در تشخیص توان بی‌هوازی استفاده می‌شود [19] زیرا اثرات زیست‌مکانیکی ریتم تا کنون متمایز نشده‌اند.
باتلی و همکاران [20] اثر خستگی فزاینده ناشی از چهار شتاب داوطلبانه حداکثر کوتاه متوالی روی دوچرخه‌سوار ارگومتر بدون استراحت را بر رابطه F/v بررسی کردند. آنها یک جابجایی رو به پایین موازی از پروفایل F/v فعلی از خط پایه بدون خستگی به سمت سرعت‌های پایین‌تر یافتند که مربوط به کاهش خطی در سرعت با مقاومت ثابت است. الگوهای مشابه در آزمایش‌های حیوانی با موش‌ها [17] یافت شد و در حرکات مجزا و پیچیده در انسان معتبر شد [21,22,23]. خروجی توان حداکثر به سرعت بستگی دارد و به طور سیستماتیک و قابل پیش‌بینی با مقاومت ورزشکار در برابر خستگی تغییر می‌کند. اگر شیب پروفایل F/v (داوطلبانه حداکثر) در هر نقطه از منحنی بار تا زمانی که فیبرهای عضلانی MHC IIx خسته شوند ثابت بماند [1]، پروفایل‌های F/v و P/v ظرفیت کاری فعلی را منعکس می‌کنند. انتظار می‌رود تغییر در شیب زمانی رخ دهد که فیبرهای MHC IIx به طور کامل خسته شوند، زیرا پروفایل‌های F/v و P/v ایزومورف‌های انقباض کندتر MHC متفاوت هستند [17,24]. با یک جابجایی موازی از پروفایل F/v به سمت مبدأ، ریتم‌های حداکثر و بهینه رکاب‌زنی به طور قابل پیش‌بینی کاهش می‌یابند، به طوری که ریتم بهینه در ورزش‌های خسته‌کننده توسط خستگی تعیین می‌شود [16].
دورل و همکاران [5] فرضیه کردند که حتی تفاوت‌های جزئی بین ریتم‌های بهینه و متوسط رکاب‌زنی (PRmean) ممکن است تأثیر قابل توجهی بر خروجی توان متوسط در طول مسابقه (Pmean) داشته باشد، اما تغییرات ناشی از خستگی را در محاسبات خود نادیده گرفتند. نتایج اخیر ما نشان می‌دهد که کاهش نمایی ریتم بهینه در спринتهای حداکثر با افزایش مدت زمان (ریتم بهینه پویا) و نشان می‌دهد که اعمال ریتم‌های بهینه پویا وابسته به مدت زمان، خروجی توان متوسط را در یک حالت ایزوکنتیک به حداکثر می‌رساند [16].
در ادامه، ما رویکرد ریاضی اخیراً توصیف شده خود را به داده‌های آزمون زمانی 1000 متری یک دوچرخه‌سوار پیست نخبه از تیم ملی دوچرخه‌سواری پیست آلمان اعمال می‌کنیم تا تغییرات ناشی از خستگی در ریتم بهینه و هدف از نشان دادن مزایای فیزیولوژیکی نسبت‌های دنده بالاتر را نشان دهیم.
تقاضاهای خاص آزمون زمانی 1000 متری، شامل شروع ایستاده و معمولاً یک تلاش تمام عیار در طول کل مدت [1]، امکان مدل‌سازی ظرفیت عصبی-عضلانی (یعنی حداکثر نیروی میل لنگ و حداکثر سرعت میل لنگ)، مقاومت در برابر خستگی و استقامت، یعنی ظرفیت هوازی و گلیکولیتیک و همچنین مقاومت در برابر نیروهایی مانند جرم، مقاومت آیرودینامیکی و تلفات نیروی محرکه [2] را فراهم می‌کند. از آنجایی که عملکرد در спринт پروازی 200 متری از همان ظرفیت‌ها و مقاومت‌های محدودکننده ناشی می‌شود، نشان‌دهنده مورد استفاده دیگری از مدل ما است که با این حال، به دلیل درجات آزادی پیچیده‌تر، توصیف آن دشوارتر است. با این حال، اثر فیزیولوژیکی پشت نسبت‌های دنده بالاتر را می‌توان به طور مناسب با در نظر گرفتن آزمون زمانی 1000 متری بررسی کرد. یافته‌ها سپس می‌توانند به کاربرد спринт پروازی 200 متری منتقل شوند (به بحث مراجعه کنید).
2. روش‌ها
2.1. طراحی آزمون
یک دوچرخه‌سوار پیست نخبه (سن: 22 سال؛ قد: 1.92 متر؛ وزن: 96 کیلوگرم؛ BFP: 10٪؛ Pmax: 2040 وات؛ V.O2max: 63 میلی‌لیتر کیلوگرم−1 دقیقه−1) یک آزمون زمانی 1000 متری را در یک ولودروم سرپوشیده با سطح چوبی 250 متری به عنوان بخشی از یک رویداد спринт دوچرخه‌سواری پیست رسمی انجام داد. او با سرعت‌گیری تمام عیار از موقعیت ایستاده شروع کرد و پس از 12 ثانیه در حدود 145 متر نشست. سپس مسابقه را در حالت نشسته به پایان رساند. نسبت دنده انتخاب شده 3.87:1 (58/15) بود که مربوط به استقرار 8.12 متر است. نیروی پدال و سرعت میل لنگ به طور مداوم در طول گرم کردن و مسابقه با یک پاورمتر (FES، موسسه تحقیق و توسعه تجهیزات ورزشی، برلین، آلمان) اندازه‌گیری شد که نیروی مماسی روی میل لنگ را با فرکانس نمونه‌برداری 200 هرتز ثبت می‌کند و مدت زمان هر دور میل لنگ. این سیستم امکان ایجاد پروفایل‌های F/v و P/v خاص ورزش را فراهم می‌کند [6]. داده‌های خام به Office Excel 2016 (Microsoft Corporation، Redmond، WA، USA) صادر و پردازش شد. بر اساس داده‌های خام خروجی توان وابسته به زمان، ریتم رکاب‌زنی و سرعت حاصله با استفاده از رویکرد ریاضی اخیراً منتشر شده ما [2,16] محاسبه شد.
از آنجایی که مسابقه بخشی از یک مسابقه چند روزه بود، یک برنامه غذایی فردی برای بهینه‌سازی عملکرد در و ریکاوری بین مسابقات دنبال شد. تمرکز بر حفظ سطح قند خون و جلوگیری از تخلیه ذخایر گلیکوژن در کبد و عضلات بود.
ورزشکار به صورت پس‌نگر رضایت کتبی خود را برای استفاده از داده‌های خود در این مطالعه ارائه کرد که توسط کمیته اخلاق موسسه تأیید شد و مطابق با اعلامیه هلسینکی انجام شد.
2.2. تجزیه و تحلیل داده‌ها
در آزمون‌های زمانی دوچرخه‌سواری پیست، ورزشکاران از موقعیت ایستاده به فاز اولیه (فاز شتاب) شروع می‌کنند و قبل از رسیدن به پیچ دوم به موقعیت نشسته تغییر می‌کنند [1]. در آزمون زمانی 1000 متری مطالعه حاضر، ورزشکار به طور حداکثری از موقعیت ایستاده شروع به شتاب گرفتن کرد و پس از 12 ثانیه در حدود 145 متر نشست. سپس مسابقه را در حالت نشسته به پایان رساند. ریتم رکاب‌زنی متوسط 126 دور در دقیقه بود، با خروجی توان متوسط 918 وات. شکل 3 خروجی توان، ریتم رکاب‌زنی و سرعت را نشان می‌دهد.

خروجی توان متوسط (P) برای هر دور میل لنگ (مربعات سیاه) و ریتم‌های رکاب‌زنی مربوطه (PR؛ نقاط سیاه) و سرعت‌ها (مثلث‌های سیاه) در یک آزمون زمانی 1000 متری توسط یک دوچرخه‌سوار پیست نخبه. نسبت دنده 3.87:1 (58/15) مربوط به استقرار 8.12 متر بود. در مسابقه، توان متوسط 918 وات با ریتم متوسط 126 دور در دقیقه بود. داده‌های نوسانی ناشی از طراحی ولودروم مسابقه است.
مطالعات قبلی نشان داده‌اند که دوچرخه‌سواری در حالت ایستاده می‌تواند خروجی توان را 8-12 درصد افزایش دهد که به توسعه توان اضافی از قسمت بالایی بدن نسبت داده شده است [25,26,27,28]. برای تجزیه و تحلیل دقیق داده‌های مسابقه و محاسبه تغییرات ناشی از خستگی در ریتم بهینه، پروفایل‌های F/v و P/v بدون خستگی جداگانه برای موقعیت ایستاده و نشسته ایجاد شد، همانطور که در یک نشریه قبلی [6] توضیح داده شد.
به عنوان بخشی از برنامه گرم کردن خود، ورزشکار 6 ثانیه رکاب‌زنی حداکثر با سرعت بالا و مقاومت کم روی یک رولر آزاد (سپرینت موتوری) و یک спринт حداکثر کوتاه در حالت نشسته روی پیست انجام داد. 4 دور اول فاز شتاب‌گیری در طول این спринт و، همانطور که دانست و همکاران [6] پیشنهاد کرده‌اند، 1 یا 2 دور با ریتم‌های رکاب‌زنی بالاتر از 160 دور در دقیقه به دست آمده از 3 ثانیه اول спринт موتوری برای ایجاد پروفایل‌های F/v و P/v بدون خستگی در موقعیت نشسته استفاده شد. نقاط داده با بهترین رابطه F/v انتخاب شدند.
برای بازتاب عملکرد مکانیکی حداکثر ورزشکار در موقعیت ایستاده روی دوچرخه، پروفایل‌های F/v و P/v برای 4 دور اول فاز شتاب‌گیری در طول شروع ایستاده مسابقه تنظیم شدند [10,13]. پارامترهای پروفایل با تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی و غیرخطی تعیین شدند و حداکثر نیروی میل لنگ متوسط Fmax، حداکثر ریتم رکاب‌زنی PRmax، حداکثر خروجی توان Pmax و ریتم بهینه فعلی رکاب‌زنی PRopt به دست آمدند.
3. نتایج
برای موقعیت ایستاده، مقادیر حداکثر تئوری 1932 نیوتن و 237 دور در دقیقه برای نیرو و ریتم رکاب‌زنی (متناظر با شیب -8.15 نیوتن دور در دقیقه) و حداکثر توان خروجی 2040 وات در ریتم بهینه 119 دور در دقیقه به دست آمد. در حالت نشسته، حداکثر نیروی پدال متوسط بدون خستگی 1561 نیوتن و حداکثر ریتم 262 دور در دقیقه با حداکثر توان خروجی 1822 وات در ریتم بهینه 131 دور در دقیقه بود. شیب پروفایل F/v در حالت نشسته -5.95 نیوتن دور در دقیقه بود. در تمام رگرسیون‌ها، ضریب تعیین R2 > 0.99 بود و حداکثر توان خروجی در موقعیت ایستاده 12 درصد بیشتر از حالت نشسته بود. شکل 4 پروفایل‌های F/v و P/v بدون خستگی ورزشکار را در موقعیت ایستاده (سیاه) و نشسته (خاکستری) نشان می‌دهد.

پروفایل‌های نیرو-سرعت و توان-سرعت بدون خستگی ورزشکار در موقعیت ایستاده (سیاه) و نشسته (خاکستری) که با استفاده از تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی و غیرخطی محاسبه شده‌اند. در حالت ایستاده، Fmax 1932 N و PRmax به 237 دور در دقیقه رسید و شیب مربوطه -8.15 N rpm−1 بود. در حالت نشسته، محاسبات Fmax = 1561 N، PRmax = 262 rpm و شیب -5.95 N rpm−1 را نشان داد.
از آنجایی که پروفایل F/v با شروع خستگی به صورت موازی به سمت مبدأ جابجا می‌شود، پروفایل‌های F/v و P/v برای هر دور میل لنگ را می‌توان از ریتم رکاب‌زنی فعلی و نیروی پدال متوسط متناظر با حفظ شیب پروفایل F/v بدون خستگی محاسبه کرد [16]. با جایگزینی ریتم بهینه وابسته به زمان برای پروفایل‌های F/v و P/v وابسته به زمان، حداکثر توان خروجی وابسته به زمان برای هر دور میل لنگ را می‌توان تعیین کرد (همانجا).
پروفایل F/v در ابتدای (خط مستقیم سیاه، موقعیت ایستاده) و انتهای (خط مستقیم خاکستری، موقعیت نشسته) مسابقه و همچنین پروفایل‌های P/v هر 10 ثانیه (خطوط نقطه چین) در شکل 5 نشان داده شده است. پروفایل‌ها از آخرین دور میل لنگ هر 10 ثانیه از ابتدا تا آخرین دور در ترتیب زمانی به دست آمدند. مثلث‌ها ریتم و توان خروجی واقعی را نشان می‌دهند.

پروفایل‌های نیرو-سرعت و توان-سرعت یک دوچرخه‌سوار پیست نخبه در غیاب خستگی (خط مستقیم سیاه، موقعیت ایستاده) و در پایان یک آزمون زمانی 1000 متری (خط مستقیم خاکستری، موقعیت نشسته). در طول مسابقه، حداکثر نیروی پدال متوسط (Fmax) از 1932 N به 998 N کاهش یافت، حداکثر توان خروجی (Pmax) از 2040 W به 745 W و ریتم بهینه (PRopt) از 119 دور در دقیقه (موقعیت ایستاده) یا 131 دور در دقیقه (موقعیت نشسته) به 84 دور در دقیقه کاهش یافت. مثلث‌ها نقاط داده خام ریتم فعلی و توان خروجی مربوطه را هر 10 ثانیه از اولین تا آخرین دور میل لنگ به ترتیب زمانی نشان می‌دهند.
4. بحث
بر اساس این رویکرد، ریتم بهینه به عنوان داده شده توسط راس پروفایل P/v فعلی، یک پارامتر ایستا نیست، بلکه یک ویژگی پویا مرتبط با خستگی است. عوامل اصلی آن عملکرد بدون خستگی ورزشکار در ابتدای مسابقه، مقاومت در برابر خستگی از نظر میزان تخریب عملکرد و موقعیت فعلی روی دوچرخه است [3,16]. در طول مسابقه، ریتم واقعی ورزشکار بیشتر اوقات از ریتم بهینه وابسته به زمان منحرف می‌شد. همانطور که در بالا ذکر شد، به حداقل رساندن تفاوت بین ریتم واقعی و ریتم بهینه پویا می‌تواند خروجی توان متوسط را به حداکثر برساند. با در نظر گرفتن فقط بهینه مکانیکی پویا وابسته به زمان، ریتم بهینه متوسط 97 دور در دقیقه است، با خروجی توان متوسط متناظر 1042 وات یا 114 درصد مقدار واقعی در یک تلاش ایزوکنتیک.
یک تنظیم ایزوکنتیک ریتم را ثابت می‌کند، همچنین نادیده گرفتن کاهش ریتم بهینه ناشی از خستگی در یک تلاش حداکثر. اگر بتوان ریتم را در هر دور با ریتم بهینه وابسته به خستگی مطابقت داد، می‌توان خروجی توان متوسط را به 1190 وات یا 130 درصد مقدار واقعی افزایش داد. شکل 6 پتانسیل تئوری افزایش خروجی توان، به ویژه در فاز شتاب اولیه و فاز بعدی آزمون زمانی 1000 متری را نشان می‌دهد.

مقایسه ریتم رکاب‌زنی واقعی PRi (نقاط خاکستری) و توان خروجی واقعی Pi (مثلث‌های سیاه) به عنوان درصدی از ریتم بهینه پویا PRopt,i و حداکثر توان خروجی پویا Pmax,i برای هر دور میل لنگ i در زمان مربوطه t در طول آزمون زمانی 1000 متری.
انتخاب نسبت‌های دنده بالاتر توسط спринترهای دوچرخه‌سواری پیست نخبه ممکن است از نظر فیزیولوژیکی با کاهش ریتم بهینه به دلیل شروع خستگی توضیح داده شود. می‌توان با انتخاب نسبت دنده‌ای که تفاوت بین ریتم واقعی و ریتم بهینه پویا را به حداقل می‌رساند، خروجی توان متوسط را به طور قابل توجهی افزایش داد. از دیدگاه فیزیولوژیکی، افزایش نسبت‌های دنده بالاتر برای دستیابی به ریتم نزدیک به ریتم بهینه در طول مسابقه، نیاز بیشتری به حداکثر قدرت و حداکثر توان ایجاد می‌کند، به ویژه در طول فاز شتاب. در رشته‌های спринт، افزایش سطح حداکثر قدرت و توان باید همیشه با حفظ حداکثر سرعت حرکت خاص ورزش، که با حداکثر ریتم رکاب‌زنی نشان داده می‌شود، متعادل شود، زیرا کاهش آن می‌تواند منجر به کاهش ریتم بهینه بدون خستگی حتی قبل از شروع مسابقه شود [2].
باید مورد بحث قرار گیرد که آیا می‌توان با افزایش مقاومت ورزشکار در برابر خستگی، تقاضای عصبی-عضلانی افزایش یافته را متعادل کرد تا کاهش ریتم بهینه در طول زمان کاهش یابد. مطابق با داگلاس و همکاران [1]، نتایج تحقیقات ما نشان می‌دهد که عملکرد بدون خستگی بالاتر نسبت به افزایش مقاومت در برابر خستگی از اهمیت بیشتری برخوردار است زیرا تأثیر محاسباتی بزرگتری بر انتگرال توان دارد [2]. روند انتخاب نسبت‌های دنده بالاتر در نتیجه به یک تغییر در پروفایل الزامات فیزیولوژیکی خاص ورزش به سمت تأثیر بیشتر عملکرد بدون خستگی و کاهش اهمیت مقاومت در برابر خستگی در رویدادهای спринт دوچرخه‌سواری پیست منجر می‌شود.
5. کاربردهای عملی
تقاضاهای رویدادهای спринт دوچرخه‌سواری پیست را می‌توان با تغییر پروفایل F/v در طول یک تلاش به دلیل خستگی توصیف کرد. یک یافته کلیدی از رویکرد ما این است که می‌توان با انتخاب نسبت دنده‌ای که تفاوت بین ریتم واقعی و ریتم بهینه پویا را به حداقل می‌رساند، خروجی توان متوسط را به طور قابل توجهی افزایش داد. از نظر فیزیولوژیکی، افزایش نسبت‌های دنده بالاتر مورد نیاز برای رقابت در ریتمی نزدیک به ریتم بهینه پویا در طول مسابقه منجر به افزایش تقاضا برای حداکثر قدرت و حداکثر توان، به ویژه در طول فاز شتاب می‌شود. در رشته‌های спринт، افزایش سطوح حداکثر قدرت و توان باید همیشه با حفظ حداکثر سرعت حرکت خاص ورزش، که با حداکثر ریتم رکاب‌زنی نشان داده می‌شود، متعادل شود.
باید در نظر داشت که افزایش خروجی توان متوسط با انتخاب نسبت دنده بالاتر ممکن است در صورت عدم در نظر گرفتن تأثیر نسبت‌های دنده بالاتر بر بارهای اینرسی و نیروهای مقاومتی که دوچرخه‌سوار باید بر آنها غلبه کند، نتیجه معکوس داشته باشد.
6. نتیجه‌گیری
روند انتخاب نسبت‌های دنده بالاتر و در نتیجه ریتم‌های رکاب‌زنی پایین‌تر توسط спринترهای دوچرخه‌سواری پیست نخبه ممکن است از نظر فیزیولوژیکی با کاهش ریتم بهینه به دلیل شروع خستگی توضیح داده شود. می‌توان با انتخاب نسبت دنده‌ای که تفاوت بین ریتم واقعی و ریتم بهینه پویا را به حداقل می‌رساند، خروجی توان متوسط را به طور قابل توجهی افزایش داد. با این حال، باید در نظر داشت که افزایش خروجی توان متوسط با انتخاب نسبت دنده بالاتر ممکن است در صورت عدم در نظر گرفتن تأثیر نسبت‌های دنده بالاتر بر بارهای اینرسی و نیروهای مقاومتی که دوچرخه‌سوار باید بر آنها غلبه کند، نتیجه معکوس داشته باشد.
مخفف‌ها
aSlope of the F/v profileb-axis intercept of the F/v profilebiy-axis intercept of the F/v profile at crank revolution iBFPBody Fat PercentagedDistanceF/vForce-velocityFMean pedal forceFmaxMaximal mean pedal forceFmax,iMaximal mean pedal force at crank revolution iiNumber of crank revolutions; i = 1, 2, …MHCMyosin heavy chainPPowerPmaxMaximum power outputPmax,iMaximal power output at crank revolution iPmeanAverage power outputPRPedalling rate, cadence, frequencyPRmaxMaximal pedalling ratePRoptOptimal pedalling ratePRopt,iOptimal pedalling rate at crank revolution iPRopt(t)Optimal dynamic pedalling rate at timepoint t; time-dependent optimal pedalling rateP/vPower-velocityrpmRevolutions per minutevVelocityvmaxMaximal velocity
بیانیه تأمین مالی
این تحقیق توسط وزارت کشور فدرال و جامعه آلمان، به عنوان بخشی از پروژه گسترده‌تر (AD-5-17) که این تحقیق از آن مشتق شده است، تأمین مالی شد.
مشارکت نویسندگان
مفهوم‌سازی، A.K.D.; روش‌شناسی، A.K.D.; اعتبارسنجی، A.K.D., C.H. و O.U.; تجزیه و تحلیل رسمی، A.K.D.; تحقیق، A.K.D.; مدیریت داده‌ها، A.K.D.; تهیه پیش‌نویس اولیه مقاله، A.K.D.; بازبینی و ویرایش مقاله، A.K.D., C.H. و O.U.; تجسم، A.K.D.; نظارت، O.U. همه نویسندگان خوانده و با انتشار این دست‌نوشته موافقت کرده‌اند.
بیانیه هیئت بررسی نهادی
این مطالعه مطابق با اعلامیه هلسینکی انجام شد و توسط کمیته اخلاق دانشگاه علوم کاربردی ماگدبورگ-شتندال (EKIWID-2022-12-001DK) تأیید شد.
بیانیه رضایت آگاهانه
رضایت آگاهانه از همه موضوعات درگیر در مطالعه گرفته شد.
دسترس‌پذیری داده‌ها
مجموعه داده‌های تولید شده در طول و/یا تجزیه و تحلیل شده در طول مطالعه فعلی در صورت درخواست معقول از نویسنده مسئول قابل دسترسی است.
تضاد منافع
از طرف همه نویسندگان، نویسنده مسئول بیان می‌کند که هیچ تضاد منافعی نداریم.
یادداشت‌ها
سلب مسئولیت/یادداشت ناشر: اظهارات، نظرات و داده‌های موجود در تمام انتشاراتات به عهده نویسنده(های) و مشارکت‌کننده(های) فردی است و نه MDPI و/یا سردبیران. MDPI و/یا سردبیران مسئولیتی در قبال هرگونه آسیب به افراد یا اموال ناشی از هرگونه ایده، روش، دستورالعمل یا محصولی که در محتوا به آن اشاره شده است، ندارند.
منابع
1. Douglas J., Ross A., Martin J.C. Maximal muscular power: Lessons from sprint cycling. Sport Med. Open. 2021;7:48. doi: 10.1186/s40798-021-00341-7. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
2. Dunst A.K., Grüneberger R. A Novel Approach of Modelling and Predicting Track Cycling Sprint Performance. Appl. Sci. 2021;11:12098. doi: 10.3390/app112412098. [CrossRef] [Google Scholar]
3. Dunst A.K. Trends und Perspektiven im Radsport—Der Trend großer Übersetzungen und seine Konsequenz für das physiologische Anforderungsprofil im Bahnradsprint. Leistungssport. 2021;5:34–37. [Google Scholar]
4. Abbiss C.R., Peiffer J.J., Laursen P. Optimal cadence selection during cycling. Int. J. Sport Med. 2009;10:1–15. [Google Scholar]
5. Dorel S., Hautier C.A., Rambaud O., Rouffet D., Van Praagh E., Lacour J.-R., Bourdin M. Torque and power-velocity relationships in cycling: Relevance to track sprint performance in world-class cyclists. Int. J. Sport Med. 2005;26:739–746. doi: 10.1055/s-2004-830493. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
6. Dunst A.K., Hesse C., Ueberschär O., Holmberg H.C. Fatigue-Free Force-Velocity and Power-Velocity Profiles for Elite Track Sprint Cyclists: The Influence of Duration, Gear Ratio and Pedalling Rates. Sports. 2022;10:130. doi: 10.3390/sports10090130. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
7. Hill A. The Heat of Shortening and the Dynamic Constants of Muscle. Proc. R. Soc. Lond. Ser. B Biol. Sci. 1938;126:136–195. [Google Scholar]
8. Jaric S. Force-velocity Relationship of Muscles Performing Multi-joint Maximum Performance Tasks. Int. J. Sport Med. 2015;36:699–704. doi: 10.1055/s-0035-1547283. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
9. Schleichardt A., Badura M., Lehmann F., Ueberschär O. Comparison of force-velocity profiles of the leg-extensors for elite athletes in the throwing events relating to gender, age and event. Sports Biomech. 2019;20:720–736. doi: 10.1080/14763141.2019.1598479. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
10. Seck D., Vandewalle H., Decrops N., Monod H. Maximal power and torque-velocity relationship on a cycle ergometer during the acceleration phase of a single all-out exercise. Eur. J. Appl. Physiol. 1995;70:161–168. doi: 10.1007/BF00361544. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
11. Hirntzy F., Belli A., Grappe F., Rouillon J.-D. Optimal pedalling velocity characteristics during maximal and submaximal cycling in humans. Eur. J. Appl. Physiol. 1999;79:426–432. doi: 10.1007/s004210050533. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
12. Bertucci W., Taiar R., Grappe F. Differences between sprint tests under laboratory and actual cycling conditions. J. Sports Med. Phys. Fit. 2005;45:277–283. [PubMed] [Google Scholar]
13. Gadner A.S., Martin J.C., Martin D.T., Barras M., Jenkins D.G. Maximal torque- and power-pedaling rate relationships for elite sprint cyclists in laboratory and field tests. Eur. J. Appl. Physiol. 2007;101:287–292. doi: 10.1007/s00421-007-0498-4. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
14. Rylands L., Roberts S., Hurst H. Variability in laboratory versus field testing of peak power, torque and time of peak power production amongst elite bicycle motocross cyclists. J. Strength Cond. 2015;29:2635–2640. doi: 10.1519/JSC.0000000000000884. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
15. McCartney N., Heigenhauser G.J., Jones N.L. Power output and fatigue of human muscle in maximal cycling exercise. J. Appl. Physiol. 1983;55:218–224. doi: 10.1152/jappl.1983.55.1.218. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
16. Dunst A.K., Grüneberger R., Holmberg H.C. Modeling optimal cadence as a function of time during maximal sprint exercises can improve performance by elite track cyclists. Appl. Sci. 2021;11:12105. doi: 10.3390/app112412105. [CrossRef] [Google Scholar]
17. Sargeant A.J. Human power output and muscle fatigue. Int. J. Sports Med. 1994;15:116–121. doi: 10.1055/s-2007-1021031. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
18. Beelen A., Sargeant A.J. Effect of fatigue on maximal power output at different contraction velocities in humans. J. Appl. Physiol. 1991;71:2332–2337. doi: 10.1152/jappl.1991.71.6.2332. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
19. Martin J.C., Davidson C.J., Pardyjak E.R. Understanding Sprint-Cycling Performance: The Integration of Muscle Power, Resistance, and Modeling. Int. J. Sports Physiol. Perform. 2007;2:5–21. doi: 10.1123/ijspp.2.1.5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
20. Buttelli O., Seck D., Vandewalle H., Jouanin J.C., Monod H. Effect of fatigue on maximal velocity and maximal torque during short exhausting cycling. Eur. J. Appl. Physiol. 1996;73:175–179. doi: 10.1007/BF00262828. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
21. Bogdanis G.C., Papaspyrou A., Theos A., Maridaki M. Influence of resistive load on power output and fatigue during intermittent sprint cycling exercise in children. Eur. J. Appl. Physiol. 2007;101:313–320. doi: 10.1007/s00421-007-0507-7. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
22. De Ruiter C.J., Martin J.C., Martin D.T., Barras M., Jenkins D.G. Maximal torque- and power-pedaling rate relationships for elite sprint cyclists in laboratory and field tests. Eur. J. Appl. Physiol. 2007;101:287–292. doi: 10.1007/s00421-007-0498-4. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
23. De Ruiter C.J., Didden W.J.M., Jones D.A., De Haan A. The force-velocity relationship of human adductor pollicis muscle during stretch and the effects of fatigue. J. Physiol. 2000;526:671–681. doi: 10.1111/j.1469-7793.2000.00671.x. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
24. Sargeant A.J. Structural and functional determinants of human muscle power. Exp. Physiol. 2007;92:323–331. doi: 10.1113/expphysiol.2006.034322. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
25. Davidson C.J., Wagner B.M., Martin J.C. Seated and standing maximal neuromuscular cycling power. Med. Sci. Sport Exerc. 2004;36:S344. [Google Scholar]
26. Davidson C.J., Horscroft R.D., McDaniel J.T., Tomas A., Hunter E.L., Grisham J.D., McNeil J., Gidley L., Carroll C., Thompson F. The biomechanics of producing standing and seated maximal cycling power. Med. Sci. Sports Exerc. 2005;37:S393. [Google Scholar]
27. Reiser R.F.I., Maines J.M., Eisenmann J.C., Wilkinson J.G. Standing and seated wingate protocols in human cycling. A comparison of standard parameters. Eur. J. Appl. Physiol. 2002;88:152–157. doi: 10.1007/s00421-002-0694-1. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
28. Dwyer D.B., Molaro C., Rouffet D.M. Force-velocity profiles of track cyclists differ between seated and non-seated positions. Sports Biomech. 2022:1–12. doi: 10.1080/14763141.2022.2092029. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]