[論文レビュー] The advantage of self-protecting interventions in mitigating epidemic circulation at the community level

Romualdo Pastor‐Satorras, Claudio Castellano|arXiv (Cornell University)|Apr 29, 2022

COVID-19 epidemiological studies参考文献 37被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、被験者を主に保護する（例：被験者を主に守るマスクなど）自己防護型介入が、他人を主に保護する介入よりも、集団レベルでの流行拡大をより効果的に抑制することを示している。自己防護型介入は自己利益的であると見なされるが、複雑なネットワーク上での解析的およびシミュレーションベースのモデルを用いて、被験者の感受性を低下させる介入が、感染症の感染性を低下させる介入よりも、伝播ダイナミクスのネットワーク構造のため、全体の伝播をより効率的に抑制することを示している。

ABSTRACT

Protecting interventions of many types (both pharmaceutical and non-pharmaceutical) can be deployed against the spreading of a communicable disease, as the worldwide COVID-19 pandemic has dramatically shown. Here we investigate in detail the effects at the population level of interventions that provide an asymmetric protection between the people involved in a single interaction. Masks of different filtration types, either protecting mainly the wearer or the contacts of the wearer, are a prominent example of these interventions. By means of analytical calculations and extensive simulations of simple epidemic models on networks, we show that interventions protecting more efficiently the adopter (e.g the mask wearer) are more effective than interventions protecting primarily the contacts of the adopter in reducing the prevalence of the disease and the number of concurrently infected individuals ("flattening the curve"). This observation is backed up by the study of a more realistic epidemic model on an empirical network representing the patterns of contacts in the city of Portland. Our results point out that promoting wearer-protecting face masks and other self-protecting interventions, though deemed selfish and inefficient, can actually be a better strategy to efficiently curtail pandemic spreading.

研究の動機と目的

• 対象者とその周囲の人々に対する保護効果が異なる非対称的保護介入が、集団レベルでの流行ダイナミクスに与える影響を調査すること。
• 自己利益的と見なされる介入（例：被験者を保護するマスク）が、他人を優先する介入よりも、集団レベルでの結果が優れているという直感に反する仮説を解明すること。
• SIRおよびSISの異なる流行モデルと、実際の接触ネットワークを含むさまざまなネットワークトポロジーにおいて、こうした介入の影響を評価すること。
• 感受性の低下（感受性低減）と感染性の低下（感染性低減）に基づく個々の保護効果の相対的有効性を、疾患の有病率とピーク発症率の観点から定量すること。

提案手法

• 静的複雑ネットワーク上での流行伝播を、感受性・感染・回復（SIR）および感受性・感染・感受性（SIS）モデルを用いてモデリングする。
• 被験者の感受性を低下させる（SELF）か、感染症の感染性を低下させる（OTHER）かを非対称的に制御するパrameter化された介入メカニズムを導入し、効果率パラメータαiおよびαoを用いる。
• 平均場（MF）近似を用いて臨界閾値を導出し、最終的な流行規模およびピーク発症率を予測する。
• ランダム正則ネットワーク（K=7）および米国ポートランドの実際の接触ネットワークを用いた広範な数値シミュレーションを行い、解析的結果の妥当性を検証する。
• 最終的流行規模（R∞）、ピーク発症率（Im）、および発生確率（Ps）といった指標を、SELFおよびOTHER介入戦略の間で比較する。
• 伝播率λと介入効果率αの関係を用いて、臨界閾値λc(α) = λの条件を用いて、亜臨界および超臨界の領域を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 同じ個人レベルの効果率（αi = αo）を持つ場合、被験者を主に保護する介入（SELF）が、周囲の人を主に保護する介入（OTHER）よりも、流行拡大をより効果的に抑制するか？
• RQ2 異なるネットワーク構造および伝播率において、SELFおよびOTHER介入戦略における最終的流行規模（R∞）とピーク発症率（Im）にどのような差が生じるか？
• RQ3 ネットワークトポロジーや接触パターンが、自己防護型と他者防護型介入の相対的有効性に果たす役割は何か？
• RQ4 実際の実証的接触ネットワークでは、SELF介入の優位性が維持されるのか、それとも理想化されたネットワークモデルに起因する誤差であるのか？
• RQ5 OTHER戦略が意図的に利他の性質を持つにもかかわらず、なぜSELF戦略が優れているのか？

主な発見

• 同じ個人レベルの効果率（αi = αo）を持つにもかかわらず、自己防護型介入（SELF）は、他の防護型介入（OTHER）よりも最終的流行規模（R∞）をより効果的に低減する。
• ピーク発症率（Im）は、SELF介入の下で一貫して低く抑えられ、これはOTHER戦略よりも流行曲線の平坦化がより効果的であることを示している。
• ポートランドの実際の接触ネットワークを用いたシミュレーションでは、同等の導入率と効果率のもとで、SELF介入はOTHER介入よりも最終的流行規模を最大で30%も低減した。
• SELF介入の優位性は、伝播率λが臨界閾値λc(α)を超えた場合、すなわち流行が発生可能な領域において最も顕著に現れる。
• 解析的平均場解は、R∞およびImの差が、さまざまなネットワーク次数および介入効果率においても安定しており、一貫性を示している。
• 本研究では、被験者を保護する介入がより効果的である理由が明らかになった。これは、人間の相互作用のネットワーク構造のおかげで、1人の感染者が新たに感染を広げる人数をより効率的に減少させるためである。