[논문 리뷰] Spatial variation in the basic reproduction number of COVID-19: A systematic review

Renate Thiede, Nada Abdelatif외 8명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 10.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 22인용 수 1

한 줄 요약

이 체계적 리뷰는 2020년 1월에서 6월 사이의 81篇의 논문을 분석하여 코로나19의 기본 재생수(R0)의 공간적 변동성을 분석한다. 이는 R0 추정치에 있어 지역 간 상당한 이질성을 드러내며, 더 발달된, 더 노령화된 인구, 더 지속 가능한 이동성이 높은 국가에서 R0가 높다는 것을 확인한다. 반면 높은 인구 밀도는 낮은 R0와 관련이 있으며, 가용 데이터가 증가함에 따라 추정치의 변동성이 시간이 지남에 따라 감소한다.

ABSTRACT

OBJECTIVES: Estimates of the basic reproduction number (R0) of COVID-19 vary across countries. This paper aims to characterise the spatial variability in R0 across the first six months of the global COVID-19 outbreak, and to explore social factors that impact R0 estimates at national and regional level. METHODS: We searched PubMed, LitCOVID and the WHO COVID-19 database from January to June 2020. Peer-reviewed English-language papers were included that provided R0 estimates. For each study, the value of the estimate, country under study and publication month were extracted. The median R0 value was calculated per country, and the median and variance were calculated per region. For each country with an R0 estimate, the Human Development Index (HDI), Sustainable Mobility Index (SMI), median age, population density and development status were obtained from external sources. RESULTS: A total of 81 studies were included in the analysis. These studies provided at least one estimate of R0, along with sufficient methodology to explain how the value was calculated. Values of R0 ranged between 0.48 and 14.8, and between 0.48 and 6.7 when excluding outliers. CONCLUSIONS: This systematic review provides a comprehensive overview of the estimates of the basic reproduction number of COVID-19 globally and highlights the spatial heterogeneity in R0. Higher values were recorded in more developed countries, and countries with an older population or more sustainable mobility. Countries with higher population density had lower R0 estimates. For most regions, variability in R0 spiked initially before reducing and stabilising as more estimates became available.

연구 동기 및 목표

• 글로벌 유행의 첫 6개월 동안 코로나19의 기본 재생수(R0)의 공간적 변동성을 기술하기 위해.
• 개발 수준, 인구 연령, 이동성과 같은 국가 및 지역 수준의 사회적 요인이 R0 추정치에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 국가 및 지역 간 인구 밀도가 R0 변동성에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 더 많은 논문이 발표됨에 따라 R0 추정치의 변동성이 시간에 따라 어떻게 변화했는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 2020년 1월에서 6월 사이의 PubMed, LitCOVID, WHO 코로나19 데이터베이스를 대상으로 한 체계적 문헌 검색.
• 메소드 설명이 충분한 영문으로 된 심층 심사된 논문 중 R0 추정치를 제공하는 논문을 포함.
• 각 논문의 R0 값, 연구 수행 국가, 발표 월을 추출.
• 공간적 및 지역적 변동성을 평가하기 위해 국가별 중앙값 R0 및 지역별 중앙값과 분산을 계산.
• 각 국가의 인간개발지수(HDI), 지속 가능한 이동성 지수(SMI), 중앙연령, 인구 밀도, 개발 수준 등의 외부 데이터를 통합.
• 기본 재생수 추정치와 사회적 결정요인 간의 상관관계를 기술적 및 비교적 방법으로 통계 분석.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 팬데믹 첫 6개월 동안 다양한 국가에서 코로나19의 R0 추정치의 범위와 분포는 어떻게 되는가?
• RQ2 개발 수준, 인구 연령, 이동성과 같은 국가 수준의 사회적 요인이 R0 추정치에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 국가 간 인구 밀도와 R0 추정치 간의 관계는 무엇인가?
• RQ4 더 많은 논문이 발표됨에 따라 R0 추정치의 변동성은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는가?
• RQ5 특정 사회경제적 또는 인구통계적 특성과 관련된 R0의 지역적 패턴은 있는가?

주요 결과

• 모든 연구에서 코로나19의 R0 추정치는 0.48에서 14.8까지 광범위하게 변동했으며, 외곽치를 제거한 후 범위는 0.48에서 6.7로 축소되었다.
• 더 발달된 국가에서 일관되게 높은 R0 값이 관찰되었으며, 특히 인간개발지수(HDI)와 지속 가능한 이동성 지수(SMI)가 높은 국가에서 그렇다.
• 중앙연령이 높고 지속 가능한 이동성이 높은 국가에서는 높은 R0 추정치를 보고하였다.
• 기대와는 반대로 높은 인구 밀도를 가진 국가에서는 낮은 R0 추정치가 기록되었으며, 이는 인구 밀도가 전파에 억제 효과를 미칠 수 있음을 시사한다.
• R0 추정치의 지역적 변동성은 유행 초반에 가장 높았고, 더 많은 연구가 데이터를 기여함에 따라 시간이 지남에 따라 감소하여 추정치의 안정화가 이루어졌음을 나타낸다.
• 이 리뷰는 R0에 대한 공간적 이질성이 뚜렷하게 드러나며, 이는 맥락 기반의 공중보건 대응의 중요성을 강조한다.