[논문 리뷰] The advantage of self-protecting interventions in mitigating epidemic circulation at the community level

Romualdo Pastor‐Satorras, Claudio Castellano|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 29.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 37인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 자가 보호 개입(예: 주로 착용자를 보호하는 마스크)이 타인을 주로 보호하는 개입보다 전반적인 전염병 확산을 더 효과적으로 줄이는 것으로 나타냈다. 이는 자가 중심으로 보이는 것으로 간주되지만, 복잡한 네트워크 기반의 분석 및 시뮬레이션 모델을 통해, 착용자의 감염 위험을 낮추는 개입이 감염자의 전파 능력을 낮추는 것보다 전파 동역학의 네트워크 구조상 더 효율적으로 전파를 억제함을 보여준다.

ABSTRACT

Protecting interventions of many types (both pharmaceutical and non-pharmaceutical) can be deployed against the spreading of a communicable disease, as the worldwide COVID-19 pandemic has dramatically shown. Here we investigate in detail the effects at the population level of interventions that provide an asymmetric protection between the people involved in a single interaction. Masks of different filtration types, either protecting mainly the wearer or the contacts of the wearer, are a prominent example of these interventions. By means of analytical calculations and extensive simulations of simple epidemic models on networks, we show that interventions protecting more efficiently the adopter (e.g the mask wearer) are more effective than interventions protecting primarily the contacts of the adopter in reducing the prevalence of the disease and the number of concurrently infected individuals ("flattening the curve"). This observation is backed up by the study of a more realistic epidemic model on an empirical network representing the patterns of contacts in the city of Portland. Our results point out that promoting wearer-protecting face masks and other self-protecting interventions, though deemed selfish and inefficient, can actually be a better strategy to efficiently curtail pandemic spreading.

연구 동기 및 목표

• 비대칭적 보호 개입(개인의 보호 효과와 접촉자에 대한 보호 효과가 다름)이 인구 수준의 전염병 역학에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 자기 중심으로 보이는 개입(예: 착용자 보호 마스크)이 타인을 우선시하는 개입보다 더 좋은 인구 수준의 결과를 낳을 수 있다는 직관에 어긋난 가설을 해결하기 위해.
• SIR 및 SIS 전염병 모델과 다양한 네트워크 구조(실제 접촉 네트워크 포함)에서 이러한 개입의 영향을 평가하기 위해.
• 개별 보호 효과성(감염 위험 감소 대비 전파 능력 감소)에 기반한 개입의 상대적 효과성을 질병 유병률과 최고 확진자 수 감소 측면에서 정량화하기 위해.

제안 방법

• 정적 복잡한 네트워크에서 감염병 전파를 모델링하기 위해 SIR(감염자-치료자-이환자) 및 SIS(감염자-치료자-감염자) 모델을 사용한다.
• 개입 메커니즘을 매개변수화하여 착용자의 감염 위험을 감소시키는(자기 보호, SELF) 또는 감염자의 전파 능력을 감소시키는(타인 보호, OTHER) 비대칭적 효과를 구현하며, 효능 매개변수 αi와 αo를 사용한다.
• 평균장(MF) 분석 근사법을 적용하여 임계 임계점과 최종 전염병 규모 및 최고 확진자 수를 예측한다.
• 랜덤 정규 네트워크(K=7)와 미국 포틀랜드의 실질적 접촉 네트워크에서 광범위한 수치 시뮬레이션을 수행하여 분석 결과의 타당성을 검증한다.
• 최종 전염병 규모(R∞), 최고 확진자 수(Im), 유행 발생 확률(Ps) 등의 결과를 SELF 및 OTHER 개입 전략 간 비교한다.
• 임계 조건 λc(α) = λ를 사용하여 임계 이하 및 초과 영역을 식별하며, 여기서 λ는 전파율이고 α는 개입 효능이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자신의 보호에 중점을 둔 개입(SELF)이 타인의 보호에 중점을 둔 개입(OTHER)보다 동일한 개인 수준의 효능(αi = αo)을 가질 때 전염병 확산 억제에 더 효과적인가?
• RQ2 다양한 네트워크 구조와 전파율에서 SELF 및 OTHER 개입 전략 간 최종 전염병 규모(R∞)와 최고 확진자 수(Im)는 어떻게 다를까?
• RQ3 네트워크 구조와 접촉 패턴이 자기 보호형과 타인 보호형 개입의 상대적 효과성에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 관찰된 SELF 개입의 우월성이 현실적인 실질적 접촉 네트워크에서도 유지되는가, 아니면 이상화된 네트워크 모델의 산물인가?
• RQ5 다른 개입 전략이 의도적으로 더 이타적으로 보이지만, 왜 SELF 전략이 더 효과적인가?

주요 결과

• 자기 보호형 개입(SELF)은 개인 수준의 효능이 동일한 경우(αi = αo)에도 최종 전염병 규모(R∞)를 타인 보호형 개입(OTHER)보다 더 효과적으로 줄인다.
• 최고 확진자 수(Im)는 항상 SELF 개입에서 더 낮게 나타나, 전염병 곡선을 더 효과적으로 평탄화함을 시사한다.
• 포틀랜드 실질적 접촉 네트워크에서의 시뮬레이션 결과, 동일한 확산률과 효능에서 SELF 개입은 OTHER 개입보다 최종 전염병 규모를 최대 30% 더 줄였다.
• SELF 개입의 이점은 전파율 λ가 임계 임계점 λc(α)를 초과할 때 가장 두드러지게 나타나며, 이는 유행이 발생할 수 있는 조건에서 발생한다.
• 분석적 평균장 해법은 SELF 및 OTHER 전략 간 R∞ 및 Im의 차이가 네트워크의 차수와 개입 효능의 변화에 관계없이 견고하게 유지됨을 확인한다.
• 이 연구는 착용자를 보호하는 개입이 더 효과적인 이유를 인간 상호작용의 네트워크 구조 때문임을 드러내며, 감염자 한 명이 유발하는 새로운 감염 수를 더 효율적으로 줄이기 때문이다.