[논문 리뷰] Age-structured impact of social distancing on the COVID-19 epidemic in India

Rajesh Singh, R. Adhikari|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 26.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 11인용 수 313

한 줄 요약

논문은 사회적 접촉 행렬을 가진 연령구조 SIR 모델을 사용하여 인도의 COVID-19 확산을 평가하고 사회적 거리두기의 효과를 평가하며 3주간의 봉쇄는 미흡하고 지속적인 봉쇄와 주기적 완화 제안을 제시한다.

ABSTRACT

The outbreak of the novel coronavirus, COVID-19, has been declared a pandemic by the WHO. The structures of social contact critically determine the spread of the infection and, in the absence of vaccines, the control of these structures through large-scale social distancing measures appears to be the most effective means of mitigation. Here we use an age-structured SIR model with social contact matrices obtained from surveys and Bayesian imputation to study the progress of the COVID-19 epidemic in India. The basic reproductive ratio R0 and its time-dependent generalization are computed based on case data, age distribution and social contact structure. The impact of social distancing measures - workplace non-attendance, school closure, lockdown - and their efficacy with durations are then investigated. A three-week lockdown is found insufficient to prevent a resurgence and, instead, protocols of sustained lockdown with periodic relaxation are suggested. Forecasts are provided for the reduction in age-structured morbidity and mortality as a result of these measures. Our study underlines the importance of age and social contact structures in assessing the country-specific impact of mitigatory social distancing.

연구 동기 및 목표

• 인도에서 연령 구조와 사회적 접촉 패턴이 전파 및 개입 결과에 미치는 영향을 강조한다.
• 연구국별 기본 재생산 수(R0)를 정량화하고 사회적 거리두기에 따라 어떻게 변화하는지 설명한다.
• 다양한 완화 프로토콜 하에서 유행 궤적을 예측하고 질병 부담 및 사망률 감소 전략을 제시한다.

제안 방법

• 가구, 직장, 학교 및 기타를 위한 접촉 행렬과 함께 M개의 연령 그룹을 가진 연령구조 SIR 모델을 구성한다.
• 다음 세대 행렬 L의 스펙트럼 반경으로 기본 재생산 수 R0를 계산한다.
• 가구 외 접촉에 대한 통제를 통해 시간 의존적 사회적 거리두기를 도입하여 시간 의존적 C(t)를 얻는다.
• 2020년 3월 25일 까지의 인도 사례 데이터에 모델을 맞춰 접촉에서의 감염 확률 β를 추정하고 모든 사례가 증상이라고 가정한다(ᾱ=1).
• 완화 조치 없이 및 봉쇄와 단계적 조치를 포함한 다양한 완화 프로토콜 하에서 유행 궤적을 예측한다.
• intervention 효능 평가를 위한 L 행렬의 고유값 분석으로 R0 및 R0,eff(t)를 얻는다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다른 국가와 비교했을 때 인도의 연령 구조와 사회적 접촉 구조가 COVID-19 전파에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ2 직장 출근 중단, 학교 폐쇄, 봉쇄와 같은 사회적 거리두기가 연령구조를 가진 인구에서 감염 동력과 최대 부담에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 재유행을 방지하고 질병 부담/사망률을 줄이기 위해 필요한 봉쇄의 기간과 패턴은 어떤가?
• RQ4 접촉 추적 가능성을 고려한 정책 시나리오를 평가하기 위해 시간 의존적 접촉 감소를 어떻게 모델링할 수 있는가?

주요 결과

국가	기본 재생산 수(R0) 식
India	R0 = 136β
China	R0 = 117β
Italy	R0 = 119β

• 인도의 연령 및 접촉 구조는 뚜렷한 전파 패턴을 만든다. 3세대 가구가 주목할 만한 세대 간 접촉을 생성한다.
• 완화 없이 모델은 약 1.67억의 확진이 114일 내에 피크를 이루고 5개월 동안 약 9억 명의 확진으로 총합이 나타날 것으로 예측한다(모든 사례가 증상이라고 가정).
• 3주간의 봉쇄만으로는 해제 후 재발생을 막기에 충분하지 않다.
• 주기적 완화를 포함한 지속적 봉쇄는 접촉 추적 및 격리가 효과적일 수 있는 수준까지 감염을 감소시킬 수 있다.
• 완화 시나리오 하에서 사망률 감소는 봉쇄의 기간과 순서에 크게 좌우되며(여러 프로토콜에 대한 최선의 경우 추정치가 제시됨).
• 연령과 접촉 구조로 인해 기본 재생산 수는 국가 간 차이가 있다(인도 R0 ≈ 136β, 중국 R0 ≈ 117β, 이탈리아 R0 ≈ 119β).