[論文レビュー] How to restart? An agent-based simulation model towards the definition of strategies for COVID-19 "second phase" in public buildings

Marco D’Orazio, Gabriele Bernardini+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 51被引用数 39

ひとこと要約

An agent-based model to evaluate strategies for reopening public buildings during COVID-19, focusing on mask use, occupancy limits, and access control, calibrated with Diamond Princess data and applied to a university campus area.

ABSTRACT

Restarting public buildings activities in the "second phase" of COVID-19 emergency should be supported by operational measures to avoid a second virus spreading. Buildings hosting the continuous presence of the same users and significant overcrowd conditions over space/time (e.g. large offices, universities) are critical scenarios due to the prolonged contact with infectors. Beside individual's risk-mitigation strategies performed (facial masks), stakeholders should promote additional strategies, i.e. occupants' load limitation (towards "social distancing") and access control. Simulators could support the measures effectiveness evaluation. This work provides an Agent-Based Model to estimate the virus spreading in the closed built environment. The model adopts a probabilistic approach to jointly simulate occupants' movement and virus transmission according to proximity-based and exposure-time-based rules proposed by international health organizations. Scenarios can be defined in terms of building occupancy, mitigation strategies and virus-related aspects. The model is calibrated on experimental data ("Diamond Princess" cruise) and then applied to a relevant case-study (a part of a university campus). Results demonstrate the model capabilities. Concerning the case-study, adopting facial masks seems to be a paramount strategy to reduce virus spreading in each initial condition, by maintaining an acceptable infected people's number. The building capacity limitation could support such measure by potentially moving from FFPk masks to surgical masks use by occupants (thus improving users' comfort issues). A preliminary model to combine acceptable mask filters-occupants' density combination is proposed. The model could be modified to consider other recurring scenarios in other public buildings (e.g. tourist facilities, cultural buildings).

研究の動機と目的

• 継続的な滞在と潜在的な過密を伴う建物における第二波の回避を目的とした運用対策を促進する。
• 近接と曝露時間ベースのルールの下で、動線とウイルス伝播をシミュレートするエージェントベースモデルを開発する。
• 実験データ（Diamond Princess）でモデルを較正し、実在する大学キャンパスのケーススタディに適用する。
• マスク、収容制限、およびアクセス制御戦略が感染拡大に与える影響を評価する。

提案手法

• 居住者の動きとウイルス伝播を同時にシミュレートするエージェントベースモデルを構築する。
• 国際的な健康ガイドラインに触発された、近接ベースおよび曝露時間ベースの伝播を確率的ルールとして実装する。
• 建物の収容人数、緩和戦略、およびウイルス関連パラメータを変えることでシナリオを定義する。
• Diamond Princess データを用いてモデルを較正し、大学キャンパスのケーススタディで検証する。
• マスクフィルターの有効性と居住者密度を組み合わせるための予備的アプローチを提供する。）
• research_questions':['長時間滞在する公共施設における収容制限とアクセス制御対策は、COVID-19 の拡散にどのような影響を与えるか？','モデル化された環境における異なるマスクタイプと密度の相対的影響は感染ダイナミクスにどのような影響を与えるか？','Diamond Princess データで較正し、大学キャンパスのシナリオに適用した場合、モデルは観測された伝播パターンを再現できるか？'],
• key_findings':['初期条件下で、マスクの使用は拡散を減らすための極めて重要な戦略であるようだ。','収容制限は、より高機能なフィルターを持つマスク（FFPk）から被験者がサージカルマスクへ移行することを可能にし、マスク着用を支援できる。','予備的なモデルは、感染を緩和するためのマスク効果と居住者密度の実現可能な組み合わせを示唆している。','このフレームワークはケーススタディ設定を超えた他の公共施設にも適用可能である。'],
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実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 長時間滞在する公共施設における収容制限とアクセス制御対策は、COVID-19 の拡散にどのような影響を与えるか？
• RQ2 モデル化された環境における異なるマスクタイプと密度の相対的影響は感染ダイナミクスにどのような影響を与えるか？
• RQ3 Diamond Princess データで較正し、大学キャンパスのシナリオに適用した場合、モデルは観測された伝播パターンを再現できるか？

主な発見

• 初期条件下で、マスクの使用は拡散を減らすための極めて重要な戦略であるようだ。
• 収容制限は、より高機能なフィルターを持つマスク（FFPk）から被験者がサージカルマスクへ移行することを可能にし、マスク着用を支援できる。
• 予備的なモデルは、感染を緩和するためのマスク効果と居住者密度の実現可能な組み合わせを示唆している。
• このフレームワークはケーススタディ設定を超えた他の公共施設にも適用可能である。