[論文レビュー] Effects of infection fatality ratio and social contact matrices on vaccine prioritization strategies

Arthur Schulenburg, Wesley Cota+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2022

COVID-19 epidemiological studies参考文献 58被引用数 8

ひとこと要約

本研究では、ブラジル、ドイツ、ウガンダの実世界の接触行列および感染致死率（IFR）を用いた年齢構造を考慮したSEAIRD compartmentalモデルを用い、予防接種の優先順位戦略を評価している。高伝播状況では最も脆弱な集団を最初に接種することが最適であるのに対し、低伝播状況では高い接触頻度を持つ個体を優先することがより効果的であり、その結果はIFRの年齢プロファイルと人口統計に強く依存する。

ABSTRACT

Effective strategies of vaccine prioritization are essential to mitigate the impacts of severe infectious diseases. We investigate the role of infection fatality ratio (IFR) and social contact matrices on vaccination prioritization using a compartmental epidemic model fueled by real-world data of different diseases and countries. Our study confirms that massive and early vaccination is extremely effective to reduce the disease fatality if the contagion is mitigated, but the effectiveness is increasingly reduced as vaccination beginning delays in an uncontrolled epidemiological scenario. The optimal and least effective prioritization strategies depend non-linearly on epidemiological variables. Regions of the epidemiological parameter space, in which prioritizing the most vulnerable population is more effective than the most contagious individuals, depend strongly on the IFR age profile being, for example, substantially broader for COVID-19 in comparison with seasonal influenza. Demographics and social contact matrices deform the phase diagrams but do not alter their qualitative shapes.

研究の動機と目的

• 感染致死率（IFR）および社会的接触パターンが予防接種優先順位戦略に与える影響を評価すること。
• 伝播状況が異なる条件下で、最も脆弱な個体と最も高い社会的接触頻度を持つ個体のどちらを優先すべきかを特定すること。
• 人口統計および非薬物的介入（NPI）が最適な優先順位に与える影響を評価すること。
• 早期かつ大規模な予防接種が、病原性死亡者数を最も効果的に削減する条件を同定すること。
• 異なる疫学的シナリオにおいて、4つの優先順位戦略の有効性を比較すること。

提案手法

• S（感受性）、E（潜伏）、A（無症候性）、I（感染）、R（回復）、D（死亡）の6つの状態を有する年齢構造を考慮したSEAIRD compartmentalモデルを用いる。
• ブラジル、ドイツ、ウガンダの実世界の社会的接触行列を組み込み、年齢別感染伝播パターンを反映する。
• COVID-19および季節性インフルエンザのIFR、ワクチン効果、保護効果発現までの時間に関する国別データをシミュレーションに投入する。
• 4つの優先順位戦略（最も脆弱な者を最初に接種、最も感染性の高い者を最初に接種、および2つの混合戦略）を比較する。
• ワクチン接種を、感受性および伝播の時間依存的低下としてモデル化し、実世界データに合わせて効果と遅延パラメータをキャリブレーションする。
• NPI（社会的距離の維持有無を含む）を異なるレベルで組み込んだ疫学的シナリオを想定し、伝播ダイナミクスおよび戦略の有効性への影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 疾患の年齢別IFRプロファイルが最適な予防接種優先順位戦略に与える影響は何か？
• RQ2 最も脆弱な者を優先する戦略が、最も社会的接触頻度の高い者を優先する戦略を上回る伝播状況はどのようなものか？
• RQ3 人口統計および接触行列が最適な予防接種戦略のフェーズダイアグラムに与える影響は何か？
• RQ4 予防接種の遅延が、異なる優先順位スキームの有効性に与える影響は何か？
• RQ5 最も効果の薄い戦略はIFRおよび人口統計要因によってどのように変化し、その複雑さの背後にある要因は何か？

主な発見

• 感染拡大の抑制策と併せて早期かつ大規模に予防接種を実施すれば、病原性死亡者数の削減に極めて効果的であるが、制御不能な流行下では実施が遅れるほどその有効性は急激に低下する。
• 特にCOVID-19のようにIFRが年齢に強く依存する場合、高伝播状況では最も脆弱な個体を最初に接種することが死亡者数削減の観点で最適である。
• 一方、低伝播状況では、二次的伝播が減少するため、最も社会的接触頻度の高い個体を優先する戦略がより効果的となる。
• COVID-19のIFR年齢プロファイルが広範であるのに対し、季節性インフルエンザは狭いことから、脆弱者優先戦略が接触優先戦略を上回るパラメータ空間の領域は、COVID-19の場合はより広がる。
• 人口統計および接触行列は最適戦略のフェーズダイアグラムを定量的にシフトさせるが、その定性的な構造は変化させない。
• 最も効果の薄い戦略は、疾患ダイナミクスと接種タイミングのフィードバックループのため、IFRおよび人口統計要因により複雑な依存関係を示す。