[論文レビュー] Assessment of the MERS-CoV epidemic situation in the Middle East region

Chiara Poletto, Camille Pelat+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2013

COVID-19 epidemiological studies参考文献 25被引用数 35

ひとこと要約

本研究では、グローバルな移動データとクラスターモニタリングを統合した空間的伝播モデルを用いて、中東地域におけるMERS-CoVの伝播を評価した。疫学的潜伏状態はサブクリティカルであり、R=0.50（95%信頼区間：0.30–0.77）と推定され、1日あたり0.28件の偶発的導入が予想されており、これはズーナット的・環境的伝播が支配的であり、顕著な報告漏れ（推定値と観察値の比：1.03–7.32）が生じていることを示している。一方、航空輸送データを用いて輸入リスクが同定された。

ABSTRACT

The appearance of a novel coronavirus named Middle East (ME) Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV) has raised global public health concerns regarding the current situation and its future evolution. Here we propose an integrative maximum likelihood analysis of both cluster data in the ME region and importations in Europe to assess transmission scenario and incidence of sporadic infections. Our approach is based on a spatial-transmission model integrating mobility data worldwide and allows for variations in the zoonotic/environmental transmission and underascertainment. Maximum likelihood estimates for the ME region indicate the occurrence of a subcritical epidemic (R=0.50, 95% confidence interval (CI) 0.30-0.77) associated with a 0.28 (95% CI 0.12-0.85) daily rate of sporadic introductions. Infections in the region appear to be mainly dominated by zoonotic/environmental transmissions, with possible underascertainment (95% CI of estimated to observed sporadic cases in the range 1.03-7.32). No time evolution of the situation emerges. Analyses of flight passenger data from the region indicate areas at high risk of importation. While dismissing an immediate threat for global health security, this analysis provides a baseline scenario for future reference and updates, suggests reinforced surveillance to limit underascertainment, and calls for increased alertness in high-risk areas worldwide.

研究の動機と目的

• 中東地域におけるMERS-CoVの疫学的潜伏可能性と伝播ダイナミクスを評価すること。
• 報告された偶発的症例における報告漏れの程度を推定すること。
• グローバルな航空輸送データを用いて国際的輸入リスクを評価すること。
• 将来的な監視と対応のための基本的な伝播シナリオを確立すること。

提案手法

• 世界中のフライトデータから得られる人間の移動パターンを組み込んだ、MERS-CoVの拡散を模擬する空間的伝播モデルを構築した。
• 中東地域のクラスターデータおよびヨーロッパにおける輸入例に、最尤推定法を適用した。
• モデルは、ズーナット的・環境的伝播のばらつきおよび報告漏れ率の変動を考慮している。
• 時間に依存しない伝播強度を仮定したサブクリティカルな疫学的状態下で、伝播パラメータを推定した。
• 報告済み症例、フライト乗客数、地理的広がりのデータを統合し、伝播ダイナミクスを推定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中東地域におけるMERS-CoVの基本再生産数（R）は何か？
• RQ2 中東地域へのMERS-CoVの偶発的導入はどの程度の頻度で発生しているか？
• RQ3 報告漏れは、地域における症例報告にどの程度影響を与えているか？
• RQ4 どの地域が航空輸送経由でMERS-CoVの輸入リスクが最も高いか？

主な発見

• 基本再生産数Rは0.50（95%信頼区間：0.30–0.77）と推定され、サブクリティカルな疫学的状態であることが示された。
• 地域への偶発的導入の1日あたりの頻度は0.28（95%信頼区間：0.12–0.85）と推定された。
• ズーナット的・環境的伝播が主な伝播経路であり、顕著な報告漏れ（推定値と観察値の比：1.03–7.32）が生じている。
• 研究期間中に伝播強度の顕著な時間的トレンドは観察されなかった。
• 特に中東からヨーロッパへのフライト乗客データを用いて、輸入リスクの高い地域が同定された。