Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating vaccine allocation strategies using simulation-assisted causal modelling

論文の概要: Evaluating vaccine allocation strategies using simulation-assisted causal modelling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08498v1
Date: Wed, 14 Dec 2022 14:24:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-19 16:15:47.261659
Title: Evaluating vaccine allocation strategies using simulation-assisted causal modelling
Title（参考訳）: シミュレーション支援因果モデルを用いたワクチン割当戦略の評価
Authors: Armin Keki\'c, Jonas Dehning, Luigi Gresele, Julius von K\"ugelgen, Viola Priesemann, Bernhard Sch\"olkopf
Abstract要約: パンデミックの早期にはワクチンの入手が制限され、異なる集団の優先順位付けが必要になる。新型コロナウイルスのパンデミックに対する年齢依存型予防接種戦略を遡及的に評価するモデルを構築した。我々は,2021年に実施したイスラエルのワクチン割当戦略を,先天的な優先順位付けや若年集団の優先順位付け,厳格なリスクランク付けアプローチといった対実的戦略と比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9656669215132005
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Early on during a pandemic, vaccine availability is limited, requiring prioritisation of different population groups. Evaluating vaccine allocation is therefore a crucial element of pandemics response. In the present work, we develop a model to retrospectively evaluate age-dependent counterfactual vaccine allocation strategies against the COVID-19 pandemic. To estimate the effect of allocation on the expected severe-case incidence, we employ a simulation-assisted causal modelling approach which combines a compartmental infection-dynamics simulation, a coarse-grained, data-driven causal model and literature estimates for immunity waning. We compare Israel's implemented vaccine allocation strategy in 2021 to counterfactual strategies such as no prioritisation, prioritisation of younger age groups or a strict risk-ranked approach; we find that Israel's implemented strategy was indeed highly effective. We also study the marginal impact of increasing vaccine uptake for a given age group and find that increasing vaccinations in the elderly is most effective at preventing severe cases, whereas additional vaccinations for middle-aged groups reduce infections most effectively. Due to its modular structure, our model can easily be adapted to study future pandemics. We demonstrate this flexibility by investigating vaccine allocation strategies for a pandemic with characteristics of the Spanish Flu. Our approach thus helps evaluate vaccination strategies under the complex interplay of core epidemic factors, including age-dependent risk profiles, immunity waning, vaccine availability and spreading rates.
Abstract（参考訳）: パンデミックの早期にはワクチンの入手が制限され、異なる集団の優先順位付けが必要になる。ワクチンの割り当てを評価することはパンデミック対応の重要な要素である。本研究は、新型コロナウイルスのパンデミックに対する年齢依存型予防接種戦略を遡及的に評価するモデルを構築した。そこで本研究では, 分室感染動態シミュレーション, 粗粒化, データ駆動因果モデル, 免疫ウォーニングに関する文献推定を組み合わせた, シミュレーション支援因果モデリング手法を提案する。我々は,2021年に実施したイスラエルのワクチン接種戦略を,非優先順位化,若年層の優先順位付け,厳格なリスクランクのアプローチといった反事実戦略と比較した。また, 高齢者におけるワクチン接種の増加が重症症例の予防に最も有効であるのに対し, 中高年者に対するワクチン接種は感染を最も効果的に減少させる。モジュラー構造のため、われわれのモデルは将来のパンデミックの研究に容易に適応できる。スペインインフルエンザの特徴を有するパンデミックに対するワクチン配分戦略を検討することで,この柔軟性を実証する。本手法は, 年齢依存リスクプロファイル, 免疫停止, ワクチン利用率, 拡散率など, 中心的要因の複雑な相互作用下でのワクチン接種戦略を評価するのに有用である。

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