[논문 리뷰] Reducing measles risk in Turkey through social integration of Syrian refugees

Paolo Bosetti, Piero Poletti외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 14.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 45인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 이동 통신 데이터와 다층 SIR 모델을 사용하여, 시리아 난민과 터키 시민 간의 사회적 통합이 터키에서의 수두 전파 가능성을 거의 50% 감소시켜 대규모 유행을 방지할 수 있음을 보여준다. 연구 결과는 사회적 분리가 유행 위험을 증가시키며, 통합은 특히 양 집단에게 유익한 보호적 집단 면역 효과를 만들어 낸다는 것을 밝혀냈다.

ABSTRACT

Turkey hosts almost 3.5M refugees and has to face a humanitarian emergency of unprecedented levels. We use mobile phone data to map the mobility patterns of both Turkish and Syrian refugees, and use these patterns to build data-driven computational models for quantifying the risk of epidemics spreading for measles -- a disease having a satisfactory immunization coverage in Turkey but not in Syria, due to the recent civil war -- while accounting for hypothetical policies to integrate the refugees with the Turkish population. Our results provide quantitative evidence that policies to enhance social integration between refugees and the hosting population would reduce the transmission potential of measles by almost 50%, preventing the onset of widespread large epidemics in the country. Our results suggest that social segregation does not hamper but rather boosts potential outbreaks of measles to a greater extent in Syrian refugees but also in Turkish citizens, although to a lesser extent. This is due to the fact that the high immunization coverage of Turkish citizens can shield Syrian refugees from getting exposed to the infection and this in turn reduces potential sources of infection and spillover of cases among Turkish citizens as well, in a virtuous cycle reminiscent of herd immunity.

연구 동기 및 목표

• 시리아 난민의 면역률이 낮아 터키에서 광범위한 수두 유행이 발생할 가능성을 정량화하기 위해.
• 시리아 난민과 터키 시민 간의 사회적 통합이 수두 전파 역학에 어떤 영향을 미치는지 평가하기 위해.
• 유행 위험을 완화하기 위해 사회적 통합을 촉진하는 정책의 공중보건적 영향을 평가하기 위해.
• 인간 이동성, 사회적 혼합 패턴, 면역 수준 간의 상호작용이 유행 결과에 어떻게 영향을 미치는지 모델링하기 위해.

제안 방법

• 연구는 터키의 81개 현에 걸쳐 터키 시민과 시리아 난민의 일일 이동을 맵핑하기 위해 익명화된 이동 전화 통화 세부 기록(CDR)을 사용하여 다층 이동 네트워크를 구축한다.
• 지역별 면역 수준과 이동 흐름을 포함한, 데이터 기반의 SIR 전염병 모델을 개발하며, 터키 시민과 시리아 난민에 대해 별도의 상태 변수를 설정한다.
• 감염력은 내재적(동일 집단 간) 및 외재적(다른 집단 간) 전파의 함수로 모델링되며, 시리아 난민과 터키 시민 간의 접촉 비율을 나타내는 조정 가능한 혼합 매개변수 α를 포함한다.
• 다른 인구 규모와 이동량을 고려하여, 인구 및 지리적 영역 간 일관된 접촉 패턴을 확보하기 위해 전파율을 정규화한다.
• 다양한 통합 시나리오에서 유행 부담을 평가하기 위해 R₀ 값(12, 15)과 면역 수준의 다양한 조합에서 시뮬레이션을 실행한다.
• 시간과 공간적 전파를 분석하기 위해, 영향을 받은 현의 수와 10,000명당 누적 감염 수를 추적한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시리아 난민과 터키 시민 간의 사회적 통합은 터키에서 수두 전파 가능성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 완전한 분리와 완전한 통합 조건에서 수두 유행 부담은 각각 어떻게 되는가?
• RQ3 이동 패턴과 다인구 혼합은 터키에서 수두의 공간적 전파에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 터키 시민 집단에서 높은 면역률이 시리아 난민을 보호하고 주민 집단으로의 확산을 줄이는 데 얼마나 기여하는가?
• RQ5 수두 전파 가능성을 최소 50% 감소시키기 위해 어느 정도의 통합이 필요한가?

주요 결과

• 시리아 난민과 터키 시민 간의 접촉을 증가시키는 사회적 통합 정책은 대규모 수두 유행 가능성을 거의 50% 감소시킨다.
• 완전한 분리 조건에서는 기본 전파수 R₀ = 15일 때 약 12.15%의 터키 현이 20건 이상의 감염 사례를 기록하지만, 완전한 통합 조건에서는 이 비율이 1.85%로 감소한다.
• 모델은 사회적 분리가 완전한 통합 대비 시리아 난민 집단에서 유행 위험을 3.5배 증가시키며, 터키 시민 집단의 위험도 2.5배 증가시킨다는 것을 보여준다.
• 터키 시민 집단에서 높은 백신 접종률(85%)이 보호적 집단 면역 효과를 만들어 내어 난민 집단으로의 전파를 줄이고 주민 집단으로의 확산을 억제한다.
• 낮은 난민 면역률(S₀ = 12.15%) 조건에서조차 통합은 완전한 분리 조건 대비 20건 이상의 감염 사례를 기록한 현의 수를 85% 감소시킨다.
• 통합 조건에서는 유행의 공간적 전파가 크게 억제되며, 시리아 난민의 60%가 터키 시민과 접촉할 경우 오직 1.85%의 현만 20건 이상의 감염 사례를 기록한다.