論文の概要: Models for digitally contact-traced epidemics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00609v2
- Date: Wed, 30 Nov 2022 18:46:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 15:20:32.271486
- Title: Models for digitally contact-traced epidemics
- Title（参考訳）: デジタル接触型流行モデル
- Authors: Chiara Boldrini, Andrea Passarella, Marco Conti
- Abstract要約: デジタルコンタクトトレースは、従来のコンタクトトレースをスケールアップする自動化ソリューションとして提案されている。
新型コロナウイルスの感染対策に関して, クローズドな条件を導出するためのコンパートメンタルSEIRモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contacts between people are the absolute drivers of contagious respiratory
infections. For this reason, limiting and tracking contacts is a key strategy
for the control of the COVID-19 epidemic. Digital contact tracing has been
proposed as an automated solution to scale up traditional contact tracing.
However, the required penetration of contact tracing apps within a population
to achieve a desired target in the control of the epidemic is currently under
discussion within the research community. In order to understand the effects of
digital contact tracing, several mathematical models have been proposed. In
this article, we survey the main ones and we propose a compartmental SEIR model
with which it is possible, differently from the models in the related
literature, to derive closed-form conditions regarding the control of the
epidemic as a function of the contact tracing apps penetration and the testing
efficiency. Closed-form conditions are crucial for the understandability of
models, and thus for decision makers (including digital contact tracing
designers) to correctly assess the dependencies within the epidemic. With our
model, we find that digital contact tracing alone can rarely tame an epidemic:
for unrestrained COVID-19, this would require a testing turnaround of around 1
day and app uptake above 80% of the population, which are very difficult to
achieve in practice. However, digital contact tracing can still be effective if
complemented with other mitigation strategies, such as social distancing and
mask-wearing.
- Abstract（参考訳）: 人々間の接触は、感染性呼吸器感染症の絶対的原因である。
このため、接触の制限と追跡は、新型コロナウイルスの感染抑制の鍵となる戦略である。
デジタルコンタクトトレーシングは、従来のコンタクトトレーシングをスケールする自動化ソリューションとして提案されている。
しかし,感染拡大対策の目標達成に必要な接触追跡アプリの普及は,現在,研究コミュニティ内で議論されている。
デジタル接触追跡の効果を理解するため,いくつかの数学的モデルが提案されている。
本稿では,本研究の主目的を概観し,関連する文献のモデルと異なり,接触追跡アプリの浸透とテスト効率の関数としての流行の制御に関するクローズドフォーム条件を導出するための,コンパートメンタルSEIRモデルを提案する。
クローズドフォームの条件は、モデルの理解可能性にとって不可欠であり、そのため、ディベロッパー(デジタルコンタクト追跡設計者を含む)は、疫病内の依存関係を正しく評価する。
私たちのモデルでは、デジタル・コンタクト・トレーシングだけでは伝染病を引き起こすことは滅多にありません。無拘束の新型コロナウイルス(covid-19)の場合、これは約1日間の検査を要し、アプリの人口の80%以上を占めることになります。
しかし、ソーシャルディスタンシングやマスク着用といった他の緩和戦略を補完すれば、デジタルコンタクトトレーシングは有効である。
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