[論文レビュー] Predication of Inflection Point and Outbreak Size of COVID-19 in New Epicentres

Qing Duan, Jian Wu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 15, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 20被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、中国、イタリア、ドイツなどの成熟した流行を示す国々のデータからパターンを借用することで、新規または潜在的エピセンターとしてのブラジル、インド、アフリカ地域におけるCOVID-19の変曲点および最終的な流行規模を予測する。非線形混合効果モデルを用い、成熟した流行の累積症例データを変換したものをもとにモデル化している。アフリカ地域は2020年9月13日頃に変曲点に達し、累計390万人の症例に達すると予測されている。一方、ブラジルとインドはそれぞれ2020年6月23日および7月26日に変曲点に達し、約250万人の症例に達すると予測されている。

ABSTRACT

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) had caused more that 8 million infections as of middle June 2020. Recently, Brazil has become a new epicentre of COVID-19, while India and African region are potential epicentres. This study aims to predict the inflection point and outbreak size of these new/potential epicentres at the early phase of the epidemics by borrowing information from more `mature' curves from other countries. We modeled the cumulative cases to the well-known sigmoid growth curves to describe the epidemic trends under the mixed-effect models and using the four-parameter logistic model after power transformations. African region is predicted to have the largest total outbreak size of 3.9 million cases (2.2 to 6 million), and the inflection will come around September 13, 2020. Brazil and India are predicted to have a similar final outbreak size of around 2.5 million cases (1.1 to 4.3 million), with the inflection points arriving June 23 and July 26, respectively. We conclude in Brazil, India, and African the epidemics of COVI19 have not yet passed the inflection points; these regions potentially can take over USA in terms of outbreak size

研究の動機と目的

• 新規または潜在的エピセンターにおけるCOVID-19の変曲点および最終的な流行規模を、初期流行段階において予測すること。
• 中国、イタリア、ドイツなどの成熟した流行を示す国々のパターンを借用することで、ブラジル、インド、アフリカ地域のような初期段階のデータが限られる地域における予測の課題に対処すること。
• 累積症例のべき乗変換を施したシグモイド成長曲線を用いた非線形混合効果モデリングフレームワークを適用し、初期段階の流行予測を改善すること。
• 感染拡大の速度が鈍り始める時期や予想される累計症例数を推定することで、公衆衛生計画に役立つインサイトを提供すること。

提案手法

• 累積確認症例データをべき乗変換したものを用い、シグモイド的流行パターンをモデル化する4パラメータロジスティックモデル（FPLM）を適用した。
• 成熟した流行を示す国（例：中国、イタリア、ドイツ）のデータから強度を借用することで、新興エピセンターの予測を支援する非線形混合効果モデルを用いた。
• モデルの適合性と安定性を向上させるために、累積症例数の最適なべき乗変換（例：対数、平方根）を選択した。
• 遅い段階の流行を示す国々のデータを用いて、ランダム効果と集団レベルのパラメータを推定した。
• 推定された成長曲線を外挿することで、将来的なトレンドを予測し、変曲点および最終的な流行規模を推定した。
• 残差解析と米国およびロシアの観察データとの比較を通じて、モデルの性能を検証した。後期段階においては、累計新規症例が予測値を下回っていることが判明した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 成熟した流行を示す国々のデータを借用することで、新規エピセンターにおけるCOVID-19の変曲点および最終的な流行規模を正確に予測できるか？
• RQ2 累積症例データのべき乗変換が、初期流行段階におけるシグモイド成長モデルの適合性および予測精度にどのように影響するか？
• RQ3 国をまたいだモデリングに基づき、ブラジル、インド、アフリカ地域の予想される変曲点および最終的な症例数は何か？
• RQ4 米国およびロシアのモデル予測が、最終的な流行規模を低く見積もっている可能性があるとすれば、それは新興地域の予測にどのような意味を持つのか？
• RQ5 検査カバレッジおよび報告の正確性の違いが、現象論的モデルを用いた初期流行予測の信頼性にどのように影響するか？

主な発見

• アフリカ地域は最大の流行規模に達すると予測されており、累計390万人（95％信頼区間：220万～600万人）の症例に達する見込みで、変曲点は2020年9月13日頃に予想されている。
• ブラジルとインドは、それぞれ約250万人（95％信頼区間：110万～430万人）の最終的な流行規模に達すると予測されており、変曲点は2020年6月23日および7月26日である。
• ブラジルの流行は現在、急速に拡大する段階にあり、症例数が著しく増加している。一方、インドの成長は約1か月遅れると予測されている。
• 米国およびロシアでは、変曲点を過ぎた後も、モデルが日次新規症例を低く見積もっていた。これは、これらの国々が予測された最終的な症例数を超える可能性があることを示唆している。
• 米国およびロシアの流行は完全に収束していないため、変曲点を通過しても依然として感染が継続している。これは、公衆衛生的対策が不十分である可能性を示している。
• 本研究は、効果的な緩和策が講じられない場合、ブラジル、インド、アフリカ地域は2020年末までに米国を上回る累計症例数に達する可能性があると結論づけている。