[論文レビュー] SEIAR model with asymptomatic cohort and consequences to efficiency of quarantine government measures in COVID-19 epidemic

Lenka Přibylová, Veronika Hajnová|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 9被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、標準的なSEIRフレームワークに無症状の感染性集団を明示的に組み込んだSEIARモデルを提案する。このモデルは、無症状者からの感染が含まれる場合、基本再生産数 $ R_0 $ が著しく上昇することを示しており、最大で約9に達する。モデルは、無症状者による静黙的感染が広がるため、隔離措置は早期に実施されなければならないことを示しており、遅れるとその効果が著しく低下する。

ABSTRACT

We present a compartmental SEIAR model of epidemic spread as a generalization of the SEIR model. We believe that the asymptomatic infectious cohort is an omitted part of the understanding of the epidemic dynamics of disease COVID-19. We introduce and derive the basic reproduction number as the weighted arithmetic mean of the basic reproduction numbers of the symptomatic and asymptomatic cohorts. Since the asymptomatic subjects people are not detected, they can spread the disease much longer, and this increases the COVID-19 $R_0$ up to around 9. We show that European epidemic outbreaks in various European countries correspond to the simulations with commonly used parameters based on clinical characteristics of the disease COVID-19, but $R_0$ is around three times bigger if the asymptomatic cohort is taken into account. Many voices in the academic world are drawing attention to the asymptomatic group of infectious subjects at present. We are convinced that the asymptomatic cohort plays a crucial role in the spread of the COVID-19 disease, and it has to be understood during government measures.

研究の動機と目的

• 標準的なSEIRモデルがCOVID-19の真の動態を捉えられないという限界を解消するため、無症状感染性隔離部屋を組み込むこと。
• 無症状者集団が、長期間にわたる感染期間と検出不能な状態にあることから、基本再生産数 $ R_0 $ にどのように影響を与えるかを定量化すること。
• 無症状感染が主要因である場合に、隔離および社会的距離の取り方の効率性を評価すること。
• 特にイタリア、スペイン、英国で観察された急速かつ深刻な流行パターンとより整合性の高いモデルを提供すること。
• 流行のピークに達するまでの介入の重要期間を特定することで、公衆衛生政策に貢献すること。

提案手法

• SEIARモデルは、SEIRに無症状感染性部屋（A）を追加し、症状を示す者（I）とは異なる感染率および回復率を設定する。
• S（感受性者）、E（潜伏者）、I（症状を示す感染者）、A（無症状感染者）、R（回復・隔離者）間の遷移を記述する常微分方程式系を用いる。
• 感染率 $ \beta $ は平均値として扱われるが、モデルは $ \beta_I $ および $ \beta_A $ の別個の率を許容しており、症状を示す者を避ける行動と、無症状者の可能性の低い感染性を反映している。
• 基本再生産数 $ R_0 $ は、症状を示す者と無症状者の両方の $ R_0 $ 値の重み付き算術平均として導出され、それぞれの寄与度を反映している。
• 臨床データ（潜伏期間、症状を示す割合 p = 0.14、回復時間 1/μ₁ ≈ 3日、1/μ₂ ≈ 10日）を用いてモデルをキャリブレーションする。
• Gleamvizネットワークシミュレータを用いてシミュレーションを実行し、モデルの予測とヨーロッパの実際の流行データを比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 無症状感染性集団を含めることで、COVID-19感染モデルにおける推定基本再生産数 $ R_0 $ はどのように変化するか？
• RQ2 なぜ標準的なSEIRモデルはヨーロッパにおける流行の急速な発生を予測できないのか？これは検出不能な無症状感染によって説明可能か？
• RQ3 無症状感染が主因である流行を効果的に抑えるために、隔離措置を実施するための臨界的時間窓は何か？
• RQ4 無症状感染が存在する場合、政府の対策（例：社会的距離、マスク着用）の効率性は、実施時期にどのように依存するか？
• RQ5 無症状者集団は、全体の流行ピークおよび最終的な感染率にどの程度寄与しているか？

主な発見

• 無症状感染性集団を組み込むことで、基本再生産数 $ R_0 $ は約9に上昇し、WHOが症状を示す者だけに基づいて推定した2–3の範囲を著しく上回る。
• SEIARモデルは、イタリア、スペイン、英国など、急速かつ深刻な流行が発生したヨーロッパ諸国における観察された流行動態を、標準的なSEIRモデルよりもよく再現する。
• 隔離措置は、最初の陽性例発覚後20–25日以内に導入されなければ効果が得られず、無症状者による感染が制御不能なため、遅れると効果がほとんどなくなる。
• $ \beta $ を0.3にまで低減する強力な措置を講じても、急速な感染拡大（第2フェーズ）の発生前に介入が行われない限り、流行ピークは依然として高いままである。
• 介入を早期に導入すれば、制御されない状況と比較して感染ピークが最大80％まで低下するが、遅れるとその恩恵は消失する。
• 無症状者による感染拡大に起因する高い $ R_0 $ の予測は、米国や英国など、検査が限られていた地域で広範な検出不能感染が生じたことと一致し、急速な拡散を説明する。