論文の概要: Exploring the effectiveness of a COVID-19 contact tracing app using an agent-based model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07336v2
• Date: Tue, 3 Nov 2020 17:02:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 02:20:27.377234
• Title: Exploring the effectiveness of a COVID-19 contact tracing app using an agent-based model
• Title（参考訳）: エージェントベースモデルを用いた新型コロナウイルス接触追跡アプリの有効性の探索
• Authors: Jonatan Almagor, Stefano Picascia
• Abstract要約: ロックダウン対策の緩和に伴い、新型コロナウイルスの感染拡大を抑えるためには、接触追跡戦略が必要であるとみられている。 われわれは、コンタクトトレーシングスマートフォンアプリとして提案されている技術ベースの戦略の1つを探求する。 このモデルは、都市規模のエージェントの集団における新型コロナウイルスの拡散をシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A contact-tracing strategy has been deemed necessary to contain the spread of COVID-19 following the relaxation of lockdown measures. Using an agent-based model, we explore one of the technology-based strategies proposed, a contact-tracing smartphone app. The model simulates the spread of COVID-19 in a population of agents on an urban scale. Agents are heterogeneous in their characteristics and are linked in a multi-layered network representing the social structure - including households, friendships, employment and schools. We explore the interplay of various adoption rates of the contact-tracing app, different levels of testing capacity, and behavioural factors to assess the impact on the epidemic. Results suggest that a contact tracing app can contribute substantially to reducing infection rates in the population when accompanied by a sufficient testing capacity or when the testing policy prioritises symptomatic cases. As user rate increases, prevalence of infection decreases. With that, when symptomatic cases are not prioritised for testing, a high rate of app users can generate an extensive increase in the demand for testing, which, if not met with adequate supply, may render the app counterproductive. This points to the crucial role of an efficient testing policy and the necessity to upscale testing capacity.
• Abstract（参考訳）: ロックダウン対策の緩和に伴い、新型コロナウイルスの感染拡大を抑えるためには、接触追跡戦略が必要であるとみられている。 エージェントベースのモデルを用いて,コンタクトトレーシングスマートフォンアプリとして提案されている技術ベースの戦略の1つを探索する。 このモデルは、都市規模のエージェントの集団における新型コロナウイルスの拡散をシミュレートする。 エージェントはその特性において異質であり、家庭、友情、雇用、学校など、社会構造を表す多層ネットワークにリンクされている。 接触追跡アプリの各種導入率,テスト能力の異なるレベル,行動要因の相互関係について検討し,その影響を検証した。 その結果, 接触追跡アプリは, 十分な検査能力を有する場合や, 症状が優先される場合に, 感染率の低下に大きく寄与する可能性が示唆された。 感染率が上昇すると感染は減少する。 これにより、症状のあるケースがテストに優先されない場合、高い割合のアプリユーザーがテストの需要が大幅に増加し、十分な供給が得られなければ、アプリが非生産的になる可能性がある。 これは、効率的なテストポリシーの重要な役割と、テスト能力のスケールアップの必要性を指摘する。

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