[論文レビュー] A predictive model for Covid-19 spread applied to eight US states

Zeina S. Khan, Frank Van Bussel+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 10, 2020

COVID-19 epidemiological studies被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、検出済みおよび未検出の感染、隔離、社会的距離の確保、再感染、回復を追跡する新しいSQUIDER区分モデルを提案し、米国8州における新型コロナウイルスの感染拡大を予測する。モデルは、検出より前にパンデミックの兆しが始まったこと、2年を超えてエンドミックな伝播が続くこと、およびテキサス州のような州では、より厳しい社会的距離の確保、検査、遵守率の向上によって死亡者数が最大50％削減可能であったことを示している。

ABSTRACT

A compartmental epidemic model is proposed to predict the Covid-19 virus spread. It considers: both detected and undetected infected populations, medical quarantine and social sequestration, release from sequestration, plus possible reinfection. The coefficients in the model are evaluated by fitting to empirical data for eight US states: Arizona, California, Florida, Illinois, Louisiana, New Jersey, New York State, and Texas. Together these states make up 43% of the US population; some of these states appear to have handled their initial outbreaks well, while others appear to be emerging hotspots. The evolution of Covid-19 is fairly similar among the states: variations in contact and recovery rates remain below 5%; however, not surprisingly, variations are larger in death rate, reinfection rate, stay-at-home effect, and release rate from sequestration. The results reveal that outbreaks may have been well underway in several states before first detected and that California might have seen more than one influx of the pandemic. Our projections based on the current situation indicate that Covid-19 will become endemic, spreading for more than two years. Should states fully relax stay-at-home orders, most states may experience a secondary peak in 2021. If lockdowns had been kept in place, the number of Covid-19 deaths so far could have been significantly lower in most states that opened up. Additionally, our model predicts that decreasing contact rate by 10%, or increasing testing by approximately 15%, or doubling lockdown compliance (from the current $\sim$ 15% to $\sim$ 30%) will eradicate infections in the state of Texas within a year. Extending our fits for all of the US states, we predict about 11 million total infections (including undetected), 8 million cumulative confirmed cases, and 630,000 cumulative deaths by November 1, 2020.

研究の動機と目的

• 未検出の感染、社会的距離の確保、隔離、再感染を考慮した予測型流行モデルの開発。
• 米国8州（多様な流行経路を示す）における非薬物的介入の有効性を分析・比較する。
• 現在のおよび代替の緩和戦略下でのパンデミックの長期的推移を予測する。
• 早期の検出、自宅待機命令への遵守、検査率の影響が死亡率および感染拡大に与える影響を評価する。

提案手法

• SQUIDERモデルは、S（感受性）、U（未検出感染）、I（検出済み感染）、R（回復）、D（死亡）、E（除外）、Q（擬似隔離）という7つの区分を導入することで、古典的なSIRフレームワークを拡張している。
• モデルは微分方程式を用いて区分間の移行を記述し、時間変動する接触率と社会的距離の確保の効果をq(t)関数で組み込んでいる。
• 感染率（β）、回復率（γ）、死亡率（α）、再感染率（ρ）といった主要パラメータは、米国8州の実証データにフィットさせている。
• 非線形伝播項βSU^aを用いて、無症状の感染者の感染性を調整することで、未検出の症例をモデルに組み込んでいる。
• フィッティングには、アリゾナ、カリフォルニア、フロリダ、イリノイ、ルイジアナ、ニュージャージー、ニューヨーク州、テキサス州からの報告済み症例および死亡者データを用いている。
• 自宅待機命令の完全な緩和、遵守率または検査率の向上といったさまざまなシナリオに基づいて予測を生成している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 未検出の感染と社会的距離の確保を組み込むことで、米国州における新型コロナウイルス伝播予測の正確性はどのように向上するか？
• RQ2 現在の緩和戦略を維持または緩和した場合、パンデミックの長期的推移はどのようになるか？
• RQ3 検査の増加、社会的距離の遵守、接触率の低下によって、二次的ピークの回避と死亡者数の削減はどの程度達成可能か？
• RQ4 州ごとの接触率、回復率、死亡率、再感染率の違いが、全体の流行ダイナミクスに与える影響は何か？
• RQ5 後続で開催を再開した州において、継続的なロックダウンが累積死亡者数に与えた影響は何か？

主な発見

• モデルは、米国において新型コロナウイルスがエンドミック化すると予測しており、現在の状況下では2年以上にわたり伝播が続くと想定している。
• 2020年11月1日までに、モデルは全国で合計1,100万人の感染（未検出を含む）、800万人の確認済み症例、63万人の累積死亡者を予測している。
• テキサス州では、社会的距離の遵守率を15％から30％に引き上げる、接触率を10％削減する、または検査率を15％向上させることで、1年以内に感染を根絶可能となる。
• 自宅待機命令を緩和した州では、2021年に二次的ピークが発生する可能性があり、感染数は約1桁増加する。
• モデルは、ロックダウンが継続していた場合、大多数の州で観察されたよりも著しく低い死亡者数に抑えられたと推定している。
• カリフォルニア州では、1回より多くのウイルス流入が発生した可能性が高く、いくつかの州では最初の確認済み症例より前に流行が既に始まっていた可能性がある。