[論文レビュー] The effect of delayed awareness and fatigue on the efficacy of self-isolation in epidemic control

Giulia de Meijere, Vittoria Colizza+2 more|arXiv (Cornell University)|May 24, 2021

COVID-19 epidemiological studies参考文献 43被引用数 15

ひとこと要約

本研究は、未決定者、隔離者、疲労者を表す状態を備えたネットワークベースの伝染病モデルを構築し、遅れのある認識と疲労が自己隔離の有効性を低下させる要因となることを分析する。その結果、不完全な順守、隔離開始の遅れ、高順守状態でも疲労による早期隔離解除が、伝染病閾値を著しく低下させることを明らかにした。高順守状態では、隔離期間が感染期間より短くなる最適な期間が存在する。

ABSTRACT

The isolation of infectious individuals is a key measure of public health for the control of communicable diseases. However, involving a strong perturbation of daily life, it often causes psychosocial distress, and severe financial and social costs. These may act as mechanisms limiting the adoption of the measure in the first place or the adherence throughout its full duration. In addition, difficulty of recognizing mild symptoms or lack of symptoms may impact awareness of the infection and further limit adoption. Here, we study an epidemic model on a network of contacts accounting for limited adherence and delayed awareness to self-isolation, along with fatigue causing overhasty termination. The model allows us to estimate the role of each ingredient and analyze the tradeoff between adherence and duration of self-isolation. We find that the epidemic threshold is very sensitive to an effective compliance that combines the effects of imperfect adherence, delayed awareness and fatigue. If adherence improves for shorter quarantine periods, there exists an optimal duration of isolation, shorter than the infectious period. However, heterogeneities in the connectivity pattern, coupled to a reduced compliance for highly active individuals, may almost completely offset the effectiveness of self-isolation measures on the control of the epidemic.

研究の動機と目的

• 自己隔離の有効性に及ぼす遅れのある認識と疲労の影響を調査すること。
• 隔離期間と順守の間のトレードオフを疫病制御において定量化すること。
• 接触パターンの個人差が自己隔離策の全体的有効性に与える影響を評価すること。
• 不完全な順守と疲労による早期隔離解除が、伝染病閾値およびエンドミックな有病率に与える影響を評価すること。

提案手法

• U（未決定者）、Q（隔離者）、F（疲労者）を追加した、変更されたSIS compartmental モデルを用いる。
• Poissonプロセスを用いて状態間の遷移をモデル化し、率µU（認識）、pQ（隔離確率）、µQ（疲労による解放）、µ（回復）を定義する。
• 平均場近似とネットワークベースのモデリングを用いて、伝染病閾値とエンドミック有病率を分析する。
• 免疫を考慮しないSISフレームワークを採用し、行動的ダイナミクスと最悪ケースのシナリオに焦点を当てる。
• 特に、高い接触頻度を持つ個体における順守の低下を含む、接触パターンの非均一性の影響を分析する。
• 解析的および数値的手法を用いて、遅れと疲労が疫病制御に与える影響を定量化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己隔離への遅れのある認識が、伝染病閾値と制御効果に与える影響は何か？
• RQ2 順守率が高い短い期間の自己隔離において、最適な隔離期間は何か？
• RQ3 疲労による早期隔離解放が、感染症の拡散に与える影響は何か？
• RQ4 接触パターンにおける個人差が、自己隔離の有効性をどの程度損なうか？
• RQ5 不完全な順守、遅れのある認識、疲労が、伝染病閾値にどのように同時に影響を与えるか？

主な発見

• 伝染病閾値は、遅れのある認識、不完全な順守、疲労を組み合わせた有効な順守に強く敏感である。
• 短い隔離期間における順守率の向上が見られる場合、感染期間より短い最適な隔離期間が存在する。
• 接触パターンの非均一性、特に活発な個体における順守の低下が、自己隔離の有効性をほぼ完全に消失させる可能性がある。
• 疲労は、まだ感染性が持続している状態で隔離を早期に解除させるため、感染拡散リスクを著しく増加させる。
• モデルは、中程度の非順守と遅れでさえも、隔離が制御策としての有効性を著しく低下させることを示している。
• 結果から、公衆衛生政策は、疲労や遅れのある認識といった行動要因を考慮に入れる必要があることが示唆される。