[논문 리뷰] Critical community size for COVID-19 -- a model based approach to provide a rationale behind the lockdown

Sarmistha Das, Pramit Ghosh외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 07.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 4인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 SEIR 프레임워크를 사용한 모델 기반 접근법을 제안하여 코로나19의 임계사회크기(CCS)와 멸종까지의 시간(TTE)을 추정한다. 이는 임의의 국가에 맞춘 15~30일 간의 봉쇄 조치가 전파를 일시적으로 근절시킬 수 있음을 보여준다. 모델는 감염 가능 인구가 CCS 이하로 감소하면 바이러스가 자연적으로 소멸할 것으로 나타내지만, 약 1년 후에 파동 형태로 재발할 가능성이 있으며, 그 크기는 더 작을 것이다.

ABSTRACT

Background: Restrictive mass quarantine or lockdown has been implemented as the most important controlling measure to fight against COVID-19. Many countries have enforced 2 - 4 weeks' lockdown and are extending the period depending on their current disease scenario. Most probably the 14-day period of estimated communicability of COVID-19 prompted such decision. But the idea that, if the susceptible population drops below certain threshold, the infection would naturally die out in small communities after a fixed time (following the outbreak), unless the disease is reintroduced from outside, was proposed by Bartlett in 1957. This threshold was termed as Critical Community Size (CCS). Methods: We propose an SEIR model that explains COVID-19 disease dynamics. Using our model, we have calculated country-specific expected time to extinction (TTE) and CCS that would essentially determine the ideal number of lockdown days required and size of quarantined population. Findings: With the given country-wise rates of death, recovery and other parameters, we have identified that, if at a place the total number of susceptible population drops below CCS, infection will cease to exist after a period of TTE days, unless it is introduced from outside. But the disease will almost die out much sooner. We have calculated the country-specific estimate of the ideal number of lockdown days. Thus, smaller lockdown phase is sufficient to contain COVID-19. On a cautionary note, our model indicates another rise in infection almost a year later but on a lesser magnitude.

연구 동기 및 목표

• 수학적 모델링을 통해 코로나19 팬데믹 기간 동안 봉쇄 기간의 과학적 근거를 제공하기 위해.
• 다양한 국가의 경우, 코로나19 전파가 자연스럽게 멈추는 조건인 임계사회크기(CCS)를 규명하기 위해.
• 출현 이후 고립된 공동체에서 바이러스가 멸종하는 데 걸리는 예상 시간(TTE)을 추정하기 위해.
• 일시적 질병 근절을 달성하는 데 국가별 최적의 봉쇄 기간을 특정함으로써 공중보건 정책을 안내하기 위해.
• 2차 전파를 방지하기 위해 안전한 군집 크기를 규명함으로써 표적화된 격리 전략을 안내하기 위해.

제안 방법

• 폐쇄된 인구 집단 내에서 SARS-CoV-2 전파 역학을 시뮬레이션하기 위해 SEIR(감염 가능-잠복기-감염자-면역자) 모델을 적응 적용한다.
• 실제 데이터에서 유래한 전파율, 회복율, 사망률을 기반으로 국가별 CCS를 계산한다.
• 감염 가능 인구가 CCS 이하로 감소한 후 감염이 소멸되는 데 걸리는 예상 기간으로서 TTE(멸종까지의 시간)를 추정한다.
• 전파가 거의 완전히 제거되는 실질적 창구(15~30일)를 나타내는 일시적 전파 근절 시간(TEST) 개념을 도입한다.
• 국가별 전염병학적 매개변수(예: 사망률, 회복률)를 사용하여 25개 국가의 모델 출력을 校정한다.
• 모델 근사치 하에서 CCS 및 TTE 추정치의 탄력성을 평가하기 위해 수치적 평가를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고립된 인구에서 SARS-CoV-2 전파가 자연스럽게 멈추는 임계사회크기(CCS)는 얼마인가?
• RQ2 다양한 국가에서 감염 가능 인구가 CCS 이하로 감소한 후 바이러스가 멸종하는 데 걸리는 시간(TTE)은 얼마나 되는가?
• RQ3 각 국가에서 전파를 일시적으로 근절하기 위해 필요한 봉쇄 기간의 이상적인 기간은 얼마인가?
• RQ4 봉쇄 조치가 끝난 후에 재발이 언제 발생할 수 있는지 모델이 예측할 수 있는가?
• RQ5 CCS를 활용하여 격리 전략을 어떻게 최적화할 수 있으며, 이는 경제적 혼란을 최소화하면서 2차 유행을 방지할 수 있는가?

주요 결과

• 국가별로 15~30일 간의 봉쇄 조치가 SARS-CoV-2 전파를 일시적으로 근절시킬 수 있으며, 이를 일시적 전파 근절 시간(TEST)으로 정의한다.
• 감염 가능 인구가 국가별 임계사회크기(CCS) 이하로 감소하는 공동체에서는 바이러스가 자연적으로 소멸할 것으로 예측되며, TTE는 국가별로 16일에서 64일 사이로 변동한다.
• 예를 들어 벨기에의 경우 CCS는 22로 추정되며, TTE는 19.7일이다. 인도의 경우 CCS는 25.14이며 TTE는 25.14일이다.
• 일시적 멸종에도 불구하고 모델은 초기 유행 이후 약 1년 후에 감염 재발이 발생할 것으로 예측하지만, 그 크기는 더 작을 것이다.
• 모델은 외부에서의 바이러스 재도입이 봉쇄 후 재유행의 주요 원인임을 시사한다.
• 노출된 사람들을 CCS 이하 크기의 군집으로 격리하면 지속적인 전파를 방지할 수 있으며, 더 큰 군집은 CCS 이하 크기의 클러스터로 분할해야 한다.