[논문 리뷰] COVID-19 pandemic: a mobility-dependent SEIR model with undetected cases in Italy, Europe and US

Nicola Picchiotti, Mónica L. Salvioli외 2명|PubMed|2020. 05. 18.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 17인용 수 11

한 줄 요약

이 연구는 이탈리아, 유럽 및 미국의 코로나19 팬데믹 첫 번째 유행기를 모의하기 위해 감염자 중 검출되지 않은 경우와 무증상 환자도 포함한 이동성에 따라 달라지는 SEIR 모델을 개발한다. 구글의 실시간 이동성 데이터와 지역별 공중보건 조치를 통합함으로써, 모델은 전염병 곡선을 정확하게 예측하며, 봉쇄 조치를 조기에 해제하고 보호 행동 수준이 낮을 경우 빠르고 위험한 두 번째 유행 정점이 발생할 수 있음을 드러낸다.

ABSTRACT

mathematical models can provide useful insights for healthcare decision makers to determine the best strategy in case of future outbreaks.

연구 동기 및 목표

• 검출되지 않은 경우와 무증상 환자에 중점을 두어 코로나19 팬데믹 첫 번째 유행기를 모델링하기.
• 이동 제한 조치와 개인 보호 조치가 전염병 역학에 미치는 영향 평가하기.
• 봉쇄 조치 이후 전환 단계에서 공중보건 정책 결정을 위한 예측 도구 제공하기.
• 이탈리아, 일부 유럽 국가 및 미국의 실제 데이터를 사용해 모델 校정하기.
• 회복 보고 지연 및 지역 간 이질성이 전염병 곡선 형태에 미치는 영향 평가하기.

제안 방법

• 연구는 감염자 중 감염자(S), 잠복기(E), 감염자(I), 회복자(R)를 명시적으로 포함한 수정된 SEIR 병행 모델을 사용한다.
• 관측된 사망률 비율과 배경 사망률 자료를 기반으로 지역별로 검출되지 않은 케이스 비율을 반영한다.
• 이동 변화는 구글의 코로나19 지역 사회 이동 보고서에서 유도된 감소하는 로지스틱 함수를 통해 모델링된다.
• 마스크 착용, 손 씻기 등의 개인 보호 조치는 문헌 자료에서 추정한 전파율 수정 요소를 통해 통합된다.
• 모델은 2020년 4월 17일까지의 데이터에 맞추어 피팅되었으며, 검증은 2020년 4월 18일~24일의 관측 데이터를 사용했다.
• 모델 정확도 평가에는 MAPE 및 루이스 기준이 사용되었으며, 모델 파라미터 피팅은 이전 역학 문헌과 일치하도록 조정되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 검출되지 않은 경우와 무증상 환자가 이탈리아, 유럽 및 미국의 코로나19 전염병 역학에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 이동 제한 조치와 개인 보호 행동의 정도가 두 번째 전염병 정점의 시기와 크기에 얼마나 영향을 미치는가?
• RQ3 회복 보고 지연 시간의 차이가 봉쇄 조치 해제 전후의 활성 감염자 곡선 형태에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 봉쇄 조치 완화 전략의 다양성에 따라 전염병 재유행의 잠재적 결과는 무엇인가?
• RQ5 검출되지 않은 케이스를 고려한 이동성 조정된 SEIR 모델이 공중보건 계획을 위한 신뢰할 수 있는 예측을 제공할 수 있는가?

주요 결과

• 모델은 2020년 3월 25일 기준 이탈리아의 총 감염자 수를 146만 명으로 추정(95% 신뢰구간: 131만~160만 명)하였으며, 확진자 수에 비해 크게 높지만 다른 연구와 일치한다.
• 2020년 3월 28일까지 검출되지 않은 감염자 포함 누적 감염자 수는 160만 명으로 추정(95% 신뢰구간: 148만~176만 명)되었다.
• 후베이 사례 연구에서 모델은 보호 조치 없이 전체 이동성 복원이 빠르고 막대한 두 번째 정점으로 이어질 수 있음을 보여주었다.
• 모델은 부분적인 이동성 복원과 낮은 보호 행동 조합이 심각한 재유행을 유발할 수 있음을 입증했다.
• 국가 간 회복 보고 지연 시간은 다양하게 변동(IQR: 36~95일)했으며, 지역 간 차이 역시 컸다(IQR: 38~99일), 영국의 경우 10,000일의 피팅 값은 데이터 중단을 시사한다.
• 피팅 후 데이터를 사용한 검증 결과, 모델의 예측은 관측된 추세와 양호한 일치를 보였으며, MAPE 및 루이스 기준을 통해 뛰어난 피팅 수준을 확인했다.