論文の概要: Epidemic Management and Control Through Risk-Dependent Individual Contact Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10970v2
• Date: Sat, 7 May 2022 04:29:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 00:59:26.521533
• Title: Epidemic Management and Control Through Risk-Dependent Individual Contact Interventions
• Title（参考訳）: リスク依存型コンタクトインターベンションによるエピデミック管理と制御
• Authors: Tapio Schneider, Oliver R. A. Dunbar, Jinlong Wu, Lucas B\"ottcher, Dmitry Burov, Alfredo Garbuno-I\~nigo, Gregory L. Wagner, Sen Pei, Chiara Daraio, Raffaele Ferrari, Jeffrey Shaman
• Abstract要約: テスト、接触追跡、隔離(TTI)は、大規模な実装が困難である疫病管理と制御のアプローチである。 ここでは、接触ネットワーク上でデータ同化(DA)を使用するTTIおよび露出通知アプリのスケーラブルな改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1439420412899566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Testing, contact tracing, and isolation (TTI) is an epidemic management and control approach that is difficult to implement at scale because it relies on manual tracing of contacts. Exposure notification apps have been developed to digitally scale up TTI by harnessing contact data obtained from mobile devices; however, exposure notification apps provide users only with limited binary information when they have been directly exposed to a known infection source. Here we demonstrate a scalable improvement to TTI and exposure notification apps that uses data assimilation (DA) on a contact network. Network DA exploits diverse sources of health data together with the proximity data from mobile devices that exposure notification apps rely upon. It provides users with continuously assessed individual risks of exposure and infection, which can form the basis for targeting individual contact interventions. Simulations of the early COVID-19 epidemic in New York City prove the concepts. In the simulations, network DA identifies up to a factor 2 more infections than contact tracing when both harness the same contact data and diagnostic test data. This remains true even when only a relatively small fraction of the population uses network DA. When a sufficiently large fraction of the population ($\gtrsim 75\%$) uses network DA and complies with individual contact interventions, targeting contact interventions with network DA reduces deaths by up to a factor 4 relative to TTI. Network DA can be implemented by expanding the computational backend of existing exposure notification apps, thus greatly enhancing their capabilities. Implemented at scale, it has the potential to precisely and effectively control future epidemics while minimizing economic disruption.
• Abstract（参考訳）: テスト,接触追跡,アイソレーション(TTI)は,接触者の手動追跡に依存するため,大規模な実施が困難である疫病管理とコントロールのアプローチである。 携帯電話から取得した連絡先データを活用することでTTIをデジタル的にスケールアップする露光通知アプリを開発したが、既知の感染源に直接暴露された場合にのみ、露出通知アプリは限定的なバイナリ情報を提供する。 ここでは、接触ネットワーク上でデータ同化(DA)を使用するTTIおよび露出通知アプリのスケーラブルな改善を示す。 ネットワークdaは、さまざまな健康データソースと、露出通知アプリが依存するモバイルデバイスからの近接データを利用する。 ユーザーには、個々の接触介入をターゲットとした基礎となる、曝露と感染のリスクを継続的に評価することができる。 ニューヨーク市での初期のcovid-19流行のシミュレーションは、その概念を証明している。 シミュレーションでは、同一の接触データと診断試験データを利用する場合、ネットワークDAは接触追跡よりも最大2以上の感染を識別する。 人口のごく一部だけがネットワークDAを使用している場合でも、これは事実である。 人口のかなりの割合 (\gtrsim 75\%$) がネットワークdaを使用して個々の接触介入に対応すると、ネットワークdaによる接触介入を標的とすることで、ttiに対する死亡率が最大4に削減される。 ネットワークDAは、既存の露光通知アプリの計算バックエンドを拡張することで実装できるため、その能力は大幅に向上する。 大規模に実施され、経済破壊を最小限に抑えつつ、将来的な流行を正確かつ効果的に制御できる可能性がある。

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