[論文レビュー] Population-scale testing can suppress the spread of infectious disease

Jussi Taipale, Ioannis Kontoyiannis+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 14, 2021

Data-Driven Disease Surveillance参考文献 8被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、感染症の広がりを迅速かつ強固に抑制するための、大規模かつ繰り返し、同時に実施する検査に加え、感染者の隔離を組み合わせた介入を提案する。解析的・シミュレーション的検証により、十分に高い頻度での検査が、ワクチンや医薬品がなくても、効果的感染再生産数（Rt）を1.0未満にまで引き下げる可能性があることを示している。

ABSTRACT

Major advances in public health have resulted from disease prevention. However, prevention of a new infectious disease by vaccination or pharmaceuticals is made difficult by the slow process of vaccine and drug development. We propose an additional intervention that allows rapid control of emerging infectious diseases, and can also be used to eradicate diseases that rely almost exclusively on human-to-human transmission. The intervention is based on (1) testing every individual for the disease, (2) repeatedly, and (3) isolation of infected individuals. We show here that at a sufficient rate of testing, the reproduction number is reduced below 1.0 and the epidemic will rapidly collapse. The approach does not rely on strong or unrealistic assumptions about test accuracy, isolation compliance, population structure or epidemiological parameters, and its success can be monitored in real time by following the test positivity rate. In addition to the compliance rate and false negatives, the required rate of testing depends on the design of the testing regime, with concurrent testing outperforming random sampling. Provided that results are obtained rapidly, the test frequency required to suppress an epidemic is monotonic and near-linear with respect to R0, the infectious period, and the fraction of susceptible individuals. The testing regime is effective against both early phase and established epidemics, and additive to other interventions (e.g. contact tracing and social distancing). It is also robust to failure: any rate of testing reduces the number of infections, improving both public health and economic conditions. These conclusions are based on rigorous analysis and simulations of appropriate epidemiological models. A mass-produced, disposable test that could be used at home would be ideal, due to the optimal performance of concurrent tests that return immediate results.

研究の動機と目的

• 新興感染症の制御のためのスケーラブルな非医薬的介入を構築すること。ワクチンや薬の開発にほとんど依存しないこと。
• 接触追跡や社会的距離の確保といった従来の公衆衛生対策の限界、特に流行の初期段階における限界を克服すること。
• 検査の不正確さや遵守率の低さといった現実的な条件下でも、全人口を対象とした検査が感染拡大を抑制できることを示すこと。
• 流行制御を達成するための必要な検査頻度を数学的に厳密に決定するフレームワークを提供すること。
• 検査が流行の初期段階だけでなく、既に広がった流行に対しても有効であり、他の介入と相乗効果を発揮できることを示すこと。

提案手法

• 全人口を対象とした、繰り返し・同時に実施する検査戦略を提案する。
• 確率的および決定的疫学的フレームワーク（SIR型の区分モデルを含む）を用いて介入をモデル化する。
• 効果的感染再生産数（Rt）を、検査頻度、感染期間、集団の感受性の関数として分析する。
• 実時間での監視指標として、流行の傾向を示す代理指標としての「陽性率」を導入する。
• 検査の方法を比較：結果が即座に得られる場合、同時に全員を検査する「同時検査」は、ランダムサンプリングに比べてRtの低減に優れている。
• 数学的解析とエージェントベースのシミュレーションを用いて、誤検出（偽陰性）や遵守率の低さといったさまざまなパラメータ（例：偽陰性、遵守率）の下での手法の頑健性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 繰り返し・全人口を対象とした検査により、効果的感染再生産数（Rt）を1.0未満に低下させ、流行の抑制を達成できるか？
• RQ2 R0、感染期間、感受性の高い個体の割合といった主要な疫学的パラメータに応じて、必要な検査頻度はどのように変化するか？
• RQ3 結果が即座に得られる場合、流行制御の観点から、同時検査とランダムサンプリングの性能はどのように比較されるか？
• RQ4 検査の不正確さ（偽陰性）や隔離への非遵守に対して、この介入はどの程度頑健か？
• RQ5 陽性率を用いることで、検査戦略の成功を実時間でモニタリングできるか？

主な発見

• 十分に高い頻度で繰り返し・同時に検査を行うことで、効果的感染再生産数（Rt）を1.0未満にまで引き下げられ、急速に流行が収束する。
• 必要な検査頻度は、R0、感染期間、感受性の高い個体の割合に対してほぼ線形に増加する。
• 結果が即座に得られる場合、同時検査はランダムサンプリングに比べてRtの低減において顕著に優れている。
• 陽性率は、流行の傾向を信頼性高く実時間で示す指標として機能し、介入の有効性をモニタリングするのにも使える。
• 最適でない検査頻度でも感染症の発生数を減少させることができ、公衆衛生的および経済的成果を改善する。
• 現実的な偽陰性率や非遵守率に対しても、この手法は頑健であり、多様な疫学的および構造的条件下でも有効である。