[논문 리뷰] Assessment of the MERS-CoV epidemic situation in the Middle East region

Chiara Poletto, Camille Pelat외 4명|arXiv (Cornell University)|2013. 11. 06.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 25인용 수 35

한 줄 요약

이 연구는 글로벌 이동 데이터와 클러스터 감시를 통합한 공간 전파 모델을 사용하여 중동 지역에서의 MERS-CoV 전파를 평가한다. 하위비판적(epidemic) 전파를 추정하며 R=0.50 (95% 신뢰구간: 0.30–0.77)이며, 하루 평균 0.28건의 산발적 유입이 발생하는 것으로 나타나, 동물원인 또는 환경 전파가 지배적이며, 상당한 수준의 미진보(추정된 수치 대비 관찰된 수치 비율: 1.03–7.32)가 존재함을 시사한다. 항공 운항 데이터를 통해 유입 위험도 확인된다.

ABSTRACT

The appearance of a novel coronavirus named Middle East (ME) Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV) has raised global public health concerns regarding the current situation and its future evolution. Here we propose an integrative maximum likelihood analysis of both cluster data in the ME region and importations in Europe to assess transmission scenario and incidence of sporadic infections. Our approach is based on a spatial-transmission model integrating mobility data worldwide and allows for variations in the zoonotic/environmental transmission and underascertainment. Maximum likelihood estimates for the ME region indicate the occurrence of a subcritical epidemic (R=0.50, 95% confidence interval (CI) 0.30-0.77) associated with a 0.28 (95% CI 0.12-0.85) daily rate of sporadic introductions. Infections in the region appear to be mainly dominated by zoonotic/environmental transmissions, with possible underascertainment (95% CI of estimated to observed sporadic cases in the range 1.03-7.32). No time evolution of the situation emerges. Analyses of flight passenger data from the region indicate areas at high risk of importation. While dismissing an immediate threat for global health security, this analysis provides a baseline scenario for future reference and updates, suggests reinforced surveillance to limit underascertainment, and calls for increased alertness in high-risk areas worldwide.

연구 동기 및 목표

• 중동 지역에서 MERS-CoV의 전파 잠재력과 전파 역학을 평가하기 위해.
• 보고된 산발적 감염 사례에서의 미진보 수준을 추정하기 위해.
• 글로벌 항공 운항 데이터를 활용하여 국제적 유입 위험을 평가하기 위해.
• 향후 모니터링 및 대응을 위한 기초 전파 시나리오를 수립하기 위해.

제안 방법

• 세계 각지의 항공 운항 데이터에서 유도된 인간 이동 패턴을 반영한 공간 전파 모델을 개발하여 MERS-CoV 전파를 시뮬레이션한다.
• 중동 지역의 클러스터 데이터와 유럽의 유입 사례 데이터에 대해 최대우도추정법을 적용한다.
• 동물원인 또는 환경 전파의 변동성과 미진보 비율을 모델에 반영한다.
• 시간에 따라 변화하지 않는 전파 강도를 가정한 하위비판적 전파 프레임워크 하에서 전파 매개변수를 추정한다.
• 보고된 사례 수, 승객 운항량, 지리적 확산 데이터를 통합하여 전파 역학을 추론한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중동 지역에서 MERS-CoV의 기본 재생수(R)는 얼마인가?
• RQ2 중동 지역에 산발적 유입이 얼마나 자주 발생하는가?
• RQ3 미진보는 지역의 사례 보고에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 항공 운항을 통해 MERS-CoV가 유입될 가능성이 가장 높은 지역은 어디인가?

주요 결과

• 기본 재생수 R는 0.50 (95% 신뢰구간: 0.30–0.77)로 추정되어 하위비판적 전파임을 시사한다.
• 지역에 대한 산발적 유입의 일일 빈도는 0.28 (95% 신뢰구간: 0.12–0.85)로 추정된다.
• 동물원인 및 환경 전파가 주요 전파 경로이며, 상당한 수준의 미진보(추정된 수치 대비 관찰된 수치 비율: 1.03–7.32)가 존재한다.
• 연구 기간 동안 전파 강도에 유의미한 시간 추세가 관찰되지 않는다.
• 특히 중동에서 유럽으로의 항공 승객 데이터를 기반으로 유입 위험이 높은 지역을 규명하였다.