[논문 리뷰] Estimating infectious disease parameters from data on social contacts and serological status

Nele Goeyvaerts, Niel Hens외 5명|arXiv (Cornell University)|2009. 07. 23.

Animal Disease Management and Epidemiology참고 문헌 26인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 사회적 접촉 설문 조사와 혈액형 데이터를 융합하여 감염병 전파 매개변수를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 전파를 연령별 접촉 빈도와 비례 인자로 분리하여, 이중 평활화와 부트스트래핑을 활용한 다중 모델 추론을 통해 벨기에에서의 수두-대상포진 바이러스(VZV) 혈액형 유병률에 대한 적합도를 향상시키며, 모델 선택과 자료 제한에 대한 민감도를 줄여 기본 전파 수치 $R_0$를 더 견고하고 불확실성 인식형으로 추정한다.

ABSTRACT

In dynamic models of infectious disease transmission, typically various mixing patterns are imposed on the so-called Who-Acquires-Infection-From-Whom matrix (WAIFW). These imposed mixing patterns are based on prior knowledge of age-related social mixing behavior rather than observations. Alternatively, one can assume that transmission rates for infections transmitted predominantly through non-sexual social contacts, are proportional to rates of conversational contact which can be estimated from a contact survey. In general, however, contacts reported in social contact surveys are proxies of those events by which transmission may occur and there may exist age-specific characteristics related to susceptibility and infectiousness which are not captured by the contact rates. Therefore, in this paper, transmission is modeled as the product of two age-specific variables: the age-specific contact rate and an age-specific proportionality factor, which entails an improvement of fit for the seroprevalence of the varicella-zoster virus (VZV) in Belgium. Furthermore, we address the impact on the estimation of the basic reproduction number, using non-parametric bootstrapping to account for different sources of variability and using multi-model inference to deal with model selection uncertainty. The proposed method makes it possible to obtain important information on transmission dynamics that cannot be inferred from approaches traditionally applied hitherto.

연구 동기 및 목표

• 기존 WAIFW 행렬 모델에서 임의의 혼합 패턴 가정에 민감한 $R_0$ 추정 문제를 해결하기 위해.
• POLYMOD 설문 조사에서 확보한 연령별 접촉 데이터를 통합하여 벨기에에서의 수두-대상포진 바이러스(VZV) 혈액형 유병률에 대한 적합도를 향상시키기 위해.
• 비모수적 부트스트래핑을 통해 모델 선택 변동성과 표본 변동성을 고려하여 $R_0$ 추정의 불확실성을 줄이기 위해.
• 전파를 접촉 빈도와 연령에 따라 달라지는 비례 인자로 분리하여, 더 유연하고 생물학적으로 타당한 전파 모델링을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• WAIFW 행렬을 두 성분으로 분해한다: 사회적 접촉 설문 조사 자료에서 유도된 연령별 접촉 표면과 감염성/감수성에 해당하는 연령별 비례 인자.
• 이중 평활화를 사용하여 보고된 대화 접촉 자료로부터 접촉 표면을 추정하며, 이는 파라미터 모델보다 더 큰 유연성을 제공한다.
• 비모수적 부트스트래핑 절차를 적용하여 표본 변동성을 정량화하고 $R_0$ 추정의 불확실성을 평가한다.
• 모델 선택 불확실성을 다루기 위해 다중 모델 추론을 활용하며, 비율 인자에 대한 여러 모델의 추정치를 평균화하여 통합한다.
• 자료 제한을 고려하기 위해, 혈액형 유병률이 희박한 연령군(예: 40–80세)에 대해 혈액형 자료를 시뮬레이션하여 민감도를 평가한다.
• 모형은 타입 I 사망과 어머니로부터 전이된 항체를 가정하여 인구 동역학을 단순화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 사회적 접촉 자료와 혈액형 자료를 융합하여, 강제된 혼합 패턴에 의존하지 않고 전파 매개변수를 더 견고하게 추정할 수 있는가?
• RQ2 연령별 접촉 빈도와 연령에 따라 달라지는 비례 인자가 벨기에에서의 VZV 혈액형 유병률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 모델 선택 불확실성은 기본 전파 수치 $R_0$ 추정에 어떤 영향을 미치며, 이를 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ4 고령 연령군에 대한 혈액형 자료가 누락될 경우 $R_0$ 추정의 정밀도에 어떤 영향을 미치며, 이를 어떻게 완화할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 강제된 혼합 패턴을 가진 기존 WAIFW 모델에 비해 벨기에에서의 VZV 혈액형 유병률 자료에 대해 유의미하게 더 높은 적합도를 보인다.
• 다중 모델 추론과 부트스트래핑을 활용한 모델 평균 추정치는, 고령 연령군에 대해 시뮬레이션된 자료를 추가했을 때 중심 추정치로 약 4.5를 기록하며, 95% 신뢰구간은 [3.8, 5.3]이다.
• 접촉 표면에 대해 이중 평활화를 사용함으로써, Wallinga 등(2006)의 최대우도 추정 방법보다 더 민감하고 현실적인 전파 추정이 가능해졌다.
• $R_0$ 추정치는 다양한 모델 간에 크게 달라지며, 이는 모델 선택 불확실성을 고려하는 것이 중요하다는 것을 시사한다.
• 민감도 분석 결과, 40세 이상 연령대에 대한 혈액형 자료 부족이 $R_0$의 신뢰구간을 크게 넓히는 것으로 나타났으며, 이는 자료 시뮬레이션을 통해 완화될 수 있었다.
• WAIFW 행렬에 대한 임의의 파라미터 가정에 대한 의존도를 줄이며, 전파 역학 추정에 더 투명하고 자료 중심적인 접근을 제공한다.