論文の概要: Towards a common performance and effectiveness terminology for digital proximity tracing applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12927v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 19:19:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 19:26:49.092003
• Title: Towards a common performance and effectiveness terminology for digital proximity tracing applications
• Title（参考訳）: ディジタル近接追跡アプリケーションのための共通性能と有効性用語を目指して
• Authors: Justus Benzler, Dan Bogdanov, G\"oran Kirchner, Wouter Lueks, Raquel Lucas, Rui Oliveira, Bart Preneel, Marcel Salathe, Carmela Troncoso, Viktor von Wyl
• Abstract要約: Sars-CoV-2パンデミック緩和のためのデジタル近接追跡(DPT)は複雑な介入である。 本稿では, DPT評価のための用語・分類システムの開発を試み, 性能と有効性の違いについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.507249694911318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Digital proximity tracing (DPT) for Sars-CoV-2 pandemic mitigation is a complex intervention with the primary goal to notify app users about possible risk exposures to infected persons. Policymakers and DPT operators need to know whether their system works as expected in terms of speed or yield (performance) and whether DPT is making an effective contribution to pandemic mitigation (also in comparison to and beyond established mitigation measures, particularly manual contact tracing). Thereby, performance and effectiveness are not to be confused. Not only are there conceptual differences but also diverse data requirements. This article describes differences between performance and effectiveness measures and attempts to develop a terminology and classification system for DPT evaluation. We discuss key aspects for critical assessments of whether the integration of additional data measurements into DPT apps - beyond what is required to fulfill its primary notification role - may facilitate an understanding of performance and effectiveness of planned and deployed DPT apps. Therefore, the terminology and a classification matrix may offer some guidance to DPT system operators regarding which measurements to prioritize. DPT developers and operators may also make conscious decisions to integrate measures for epidemic monitoring but should be aware that this introduces a secondary purpose to DPT that is not part of the original DPT design. Ultimately, the integration of further information for epidemic monitoring into DPT involves a trade-off between data granularity and linkage on the one hand, and privacy on the other. Decision-makers should be aware of the trade-off and take it into account when planning and developing DPT notification and monitoring systems or intending to assess the added value of DPT relative to existing contact tracing systems.
• Abstract（参考訳）: Sars-CoV-2パンデミック対策のためのデジタル近接追跡(DPT)は、感染した人へのリスク暴露をアプリユーザーに通知する主な目的との複雑な介入である。 政策立案者やDPTオペレーターは、彼らのシステムが速度や歩留まり(性能)の観点から期待どおりに機能するか、また、DPTがパンデミックの緩和(特に手動接触追跡など、確立された緩和策と比較して)に効果的な貢献をしているかどうかを知る必要がある。 したがって、パフォーマンスと効果は混乱するべきではない。 概念的な違いだけでなく、さまざまなデータ要件もある。 本稿では, DPT評価のための用語・分類システムの開発を試み, 性能と有効性の違いについて述べる。 我々は、DPTアプリへの追加データ計測の統合が、その主要な通知の役割を果たすために必要なものを超えて、計画およびデプロイされたDPTアプリの性能と有効性を理解する上で重要な側面について論じる。 したがって、用語と分類行列は、どの測定を優先順位付けすべきかについて、DPTシステムオペレータにいくつかのガイダンスを与えることができる。 DPTの開発者やオペレータは、疫病モニタリングのための対策を統合するための意識的な判断を下すこともあるが、本来のDPT設計の一部ではないDPTに二次的な目的を導入することに留意する必要がある。 最終的に、パンデミック監視のためのさらなる情報をDPTに統合するには、データの粒度とリンクのトレードオフと、他方のプライバシのトレードオフが伴う。 意思決定者は、dptの通知および監視システムを計画し開発する場合や、既存の連絡先追跡システムに対するdptの付加価値を評価する場合、トレードオフを認識して考慮すべきである。

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