[論文レビュー] Predicting the evolution Of SARS-Covid-2 in Portugal using an adapted SIR Model previously used in South Korea for the MERS outbreak

P. Teles|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2020

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

ひとこと要約

本研究では、韓国でMERSに用いられたSIRモデルを改変し、イタリアの流行データを用いて未知のパラメータを推定することで、ポルトガルにおけるSARS-CoV-2の伝播を予測する。感染拡大防止策が講じられない場合、2020年4月5日までに感染者数のピークが約40,000人に達すると予測されるが、効果的な自己防護策および政府の対策が講じられれば、ピークは2020年4月9日から20日にかけて7,000～13,000件にまで低下すると示され、流行曲線の平坦化に向けた緩和策の重要性が明確になった。

ABSTRACT

The new coronavirus covid-19 has spread very quickly worldwide, leading the World Health Organization (WHO) to declare a state of pandemic. One of the questions many policy makers, and governments are asking themselves is how the spread is going to evolve in time. In this study, I applied an adapted SIR model previously used in South Korea to model the MERS outbreak, which is also caused by a coronavirus, to estimate the evolution of the curve of active cases in the case of the Portuguese situation, using Italian dara. I then construct five different scenarios for the evolution of covid-19 in Portugal. In the out of control scenario, the number of active cases could reach as much as ~40,000 people on the 5th of April (out-of-control scenario). If the self-protective and control are taken in the same level as what was considered for the South Korean model, this number could have be reduced to about 800 cases (scenario 1). Considering that this scenario is now unrealistic, three other scenarios were devised. In all these scenarios, the government measures had a 50\% effectiveness when compared to the measures in Korea. But in scenario 2 the transmission rate $β$ was effectively reduced to 50\%, In this scenario active cases could reach circa 7,000 people. In scenario 3, the transmission rate $β$ was reduced to 70\% of its initial value, in which the number of cases would reach a peak of ~11,000 people. And finally in scenario 4, $β$ was reduced to 80\%. In this scenario, the peak would be reached at about ~13,000 cases. This study shows the importance of control and self-protecting measure to bring down the number of affected people by following the recommendations of the WHO and health authorities. With the appropriate measures, this number can be brought down to ~7,000-13,000 people. Hopefully that will be the case not just in Portugal, but in the rest of the World.

研究の動機と目的

• 改変されたSIRモデルを用いて、ポルトガルにおけるSARS-CoV-2感染者数の将来の推移を予測すること。
• ポルトガルの初期データが限られていることから、イタリアの流行データを用いて、主要な疫学的パラメータを推定すること。
• シナリオ分析を通じて、政府および自己防護策の影響が流行管理に与える影響を評価すること。
• パンデミック期における公衆衛生意思決定を支援するため、政策立案者に定量的予測を提供すること。
• 非医薬的介入の有効性が流行曲線の平坦化に与える影響を示すこと。

提案手法

• 2015年の韓国MERS流行に用いられた、事前に妥当性が確認されたSIR型モデルを改変して適用する。
• ポルトガルの初期データが不足していることから、イタリアの流行データ（初例：2020年1月31日）を用いて未知のパラメータを補正する。
• 緩和策の影響を反映させるために、時間に依存する感染率βおよび制御効果パラメータを導入する。
• 政府の対策効果と感染率低減率の異なる5つの異なるシナリオをシミュレーションする。
• ポルトガルの非常事態宣言開始日（2020年3月18日、第33日）に対応する閾値ベースのモデル起動を実施する。
• 異なるパラメータの組み合わせ下での感染者数推移を予測するために、数値積分法を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 感染拡大防止策が講じられない場合、ポルトガルにおけるSARS-CoV-2流行はどのように推移するか？
• RQ2 政府および自己防護策は、感染者数のピークをどの程度低減できるか？
• RQ3 異なるレベルの対策効果を想定した場合、流行のピークの時期と規模は予測されるか？
• RQ4 感染率βの低減が、ポルトガルの文脈における流行曲線に与える影響は何か？
• RQ5 イタリアの流行曲線を、アウトブレイクの遅れが見られる国（例：ポルトガル）のパラメータ推定の代理指標として用いることは可能か？

主な発見

• 制御不能シナリオでは、2020年4月5日までにポルトガルの感染者数が約40,000件にピークに達すると予測される。
• 政府および自己防護策が最大効果を発揮する（韓国モデルと同様）場合、ピークは約800件にまで低下するが、このシナリオはデータから見て現実的ではないとされる。
• 感染率βを50％低減し、政府対策効果を50％にした場合、ピークは2020年4月20日に約7,000件に達すると予測される。
• βを初期値の70％に低下させ、政府対策効果を50％にした場合、ピークは2020年4月12日に約11,000件に達すると予測される。
• βを初期値の80％に低下させ、政府対策効果を50％に保った場合、ピークは2020年4月9日に約13,000件に達すると予測される。
• モデルは、継続的な対策および自己防護策の実施が、感染者数のピークを7,000～13,000件の範囲に抑えることができ、ピークは2020年4月9日から20日にかけて発生すると示唆している。