論文の概要: Quantifying the Effects of Contact Tracing, Testing, and Containment Measures in the Presence of Infection Hotspots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07641v6
• Date: Thu, 10 Nov 2022 14:12:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:32:36.763293
• Title: Quantifying the Effects of Contact Tracing, Testing, and Containment Measures in the Presence of Infection Hotspots
• Title（参考訳）: 感染ホットスポットの存在下での接触追跡・検査・封入措置の効果の定量化
• Authors: Lars Lorch, Heiner Kremer, William Trouleau, Stratis Tsirtsis, Aron Szanto, Bernhard Sch\"olkopf, and Manuel Gomez-Rodriguez
• Abstract要約: 複数の証拠は、一人が他の多くの人に感染するホットスポットが、新型コロナウイルスの感染動態において重要な役割を担っていることを強く示唆している。 個人が接触し、互いに感染するサイトへの訪問を具体的に表現する、時間的ポイントプロセスモデリングフレームワークを導入する。 我々のモデルでは、自然に感染した個体によって引き起こされる感染の数が過度に分散する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.227721607607183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple lines of evidence strongly suggest that infection hotspots, where a single individual infects many others, play a key role in the transmission dynamics of COVID-19. However, most of the existing epidemiological models fail to capture this aspect by neither representing the sites visited by individuals explicitly nor characterizing disease transmission as a function of individual mobility patterns. In this work, we introduce a temporal point process modeling framework that specifically represents visits to the sites where individuals get in contact and infect each other. Under our model, the number of infections caused by an infectious individual naturally emerges to be overdispersed. Using an efficient sampling algorithm, we demonstrate how to estimate the transmission rate of infectious individuals at the sites they visit and in their households using Bayesian optimization and longitudinal case data. Simulations using fine-grained and publicly available demographic data and site locations from Bern, Switzerland showcase the flexibility of our framework. To facilitate research and analyses of other cities and regions, we release an open-source implementation of our framework.
• Abstract（参考訳）: 複数の証拠は、一人が他の多くの人に感染するホットスポットが、新型コロナウイルスの感染動態において重要な役割を果たすことを強く示唆している。 しかし、既存の疫学モデルのほとんどは、個人が訪れた場所を明示的に表現したり、個々の移動パターンの関数として病気の伝染を特徴づけたりすることで、この側面を捉えていない。 本研究では,個人が接触して感染するサイトへの訪問を具体的に表現する,時間的ポイントプロセスモデリングフレームワークを提案する。 我々のモデルでは、自然に感染した個体によって引き起こされる感染の数が過分散する。 効率的なサンプリングアルゴリズムを用いて, ベイズ最適化と縦型ケースデータを用いて, 訪問場所および世帯内における感染個体の感染率を推定する方法を示す。 スイスのベルンにある、きめ細かな人口統計データとサイトロケーションを用いたシミュレーションは、我々のフレームワークの柔軟性を示しています。 他の都市や地域の調査や分析を容易にするため,我々はフレームワークのオープンソース実装をリリースする。

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