[논문 리뷰] The relationship between human mobility and viral transmissibility during the COVID-19 epidemics in Italy

Paolo Cintia, Daniele Fadda외 30명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 04.

Human Mobility and Location-Based Analysis참고 문헌 66인용 수 27

한 줄 요약

이 연구는 2020년 1월부터 5월까지 이탈리아 각 지역에서 인간 이동성 감소와 SARS-CoV-2 전파성 변화 간의 관계를 모바일 폰 데이터를 통해 분석한다. 이동성 감소와 함께 순재생산수치(Rt) 감소 간 강한 상관관계를 발견하였으며, 봉쇄 조치가 전파를 한 주 내로 억제했음을 입증하며, 이동성 데이터가 유행병 통제 효과를 실시간으로 반영하는 지표로 기능할 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

We describe in this report our studies to understand the relationship between human mobility and the spreading of COVID-19, as an aid to manage the restart of the social and economic activities after the lockdown and monitor the epidemics in the coming weeks and months. We compare the evolution (from January to May 2020) of the daily mobility flows in Italy, measured by means of nation-wide mobile phone data, and the evolution of transmissibility, measured by the net reproduction number, i.e., the mean number of secondary infections generated by one primary infector in the presence of control interventions and human behavioural adaptations. We find a striking relationship between the negative variation of mobility flows and the net reproduction number, in all Italian regions, between March 11th and March 18th, when the country entered the lockdown. This observation allows us to quantify the time needed to "switch off" the country mobility (one week) and the time required to bring the net reproduction number below 1 (one week). A reasonably simple regression model provides evidence that the net reproduction number is correlated with a region's incoming, outgoing and internal mobility. We also find a strong relationship between the number of days above the epidemic threshold before the mobility flows reduce significantly as an effect of lockdowns, and the total number of confirmed SARS-CoV-2 infections per 100k inhabitants, thus indirectly showing the effectiveness of the lockdown and the other non-pharmaceutical interventions in the containment of the contagion. Our study demonstrates the value of "big" mobility data to the monitoring of key epidemic indicators to inform choices as the epidemics unfolds in the coming months.

연구 동기 및 목표

• 이탈리아에서 초기 코로나19 유행 기간 동안 인간 이동성 변화가 바이러스 전파성에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해.
• 실시간 이동성 데이터를 활용하여 봉쇄 조치의 효과가 SARS-CoV-2 전파를 얼마나 줄였는지 평가하기 위해.
• 이동 패턴이 이탈리아 각 지역의 순재생산수치(Rt) 변화를 예측할 수 있는지 평가하기 위해.
• 봉쇄 조치 이후 사회 및 경제 활동 재개에 대한 공중보건 정책 결정을 뒷받침하기 위해.

제안 방법

• 2020년 1월부터 5월까지 이탈리아 전역의 모바일 폰 데이터를 활용해 매일의 이동 유량을 측정하였다.
• 순재생산수치(Rt)는 통제 조치와 행동 변화 상황에서 한 주된 감염자가 유발하는 2차 감염의 평균 수로 계산되었다.
• 지역 간 도착 이동, 출발 이동 및 내부 이동과 Rt 간 상관관계를 평가하기 위해 회귀 모델을 적용하였다.
• 전파가 유행 임계치를 초과한 기간과 10만 명당 누적 감염자 수 간의 관계를 분석하여 간접적으로 조치의 영향을 평가하였다.
• 시계열 분석을 통해 봉쇄 기간(2020년 3월 11일~18일) 동안 이동성 감소와 Rt 감소의 시기적 일치성을 비교하였다.
• 지역 수준의 데이터를 활용해 이동성 추세가 유행 통제 결과를 예측할 수 있는지 테스트하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 봉쇄 기간 동안 이탈리아 각 지역에서 인간 이동성 변화와 SARS-CoV-2 전파성(Rt) 변화 간의 상관관계는 어떻게 되는가?
• RQ2 이동성 감소와 순재생산수치(Rt) 감소 사이의 시간 지연은 얼마인가?
• RQ3 이동성 데이터가 비약리적 조치의 효과를 감소시키는 데 얼마나 잘 예측할 수 있는가?
• RQ4 유행 임계치를 초과한 전파 기간이 누적 감염률과 어떻게 관련이 있는가?

주요 결과

• 2020년 3월 11일부터 18일까지 이탈리아 전 지역에서 이동 유량 감소와 순재생산수치(Rt) 감소 사이에 뚜렷한 상관관계가 관찰되었다.
• 국가 수준의 이동성을 끄는 데 약 일주일이 소요되었으며, Rt를 1 이하로 낮추는 데도 약 일주일이 걸렸다.
• 순재생산수치는 도착 이동, 출발 이동 및 내부 이동과 유의미한 상관관계를 보였으며, 이는 회귀 모델을 통해 확인되었다.
• 이동성이 감소하기 이전에 유행 임계치를 초과한 기간이 길었던 지역은 10만 명당 누적 감염률이 높았다.
• 연구 결과는 봉쇄 조치와 비약리적 조치의 효과가 SARS-CoV-2 전파를 억제하는 데 기여했음을 간접적으로 확인한다.
• 이 연구는 대규모 이동성 데이터가 유행 동역학을 실시간으로 모니터링하고 공중보건 정책 결정을 지원하는 신뢰할 만한 지표로 활용될 수 있음을 입증한다.