従来のSIRモデルの発展型
Modeling COVID-19 transmission between age groups in the United States considering virus mutations, vaccinations, and reinfection
Jyotirmoy Roy, et al.
Scientific Reports volume Published: 22 November 2022
https://www.nature.com/articles/s41598-022-21559-9
COVID-19の異なる年齢層における感染ダイナミクスを深く理解することは，政府および保健当局にとって，パンデミックの有害な影響を軽減するための戦略を考案する上で大きな関心事である．人口バランス方程式に基づくSIRDV-Virulence（Susceptible-Infected-Recovered-Dead-Vaccinated-Virulence）疫学モデルを開発し，ウイルス変異体，ワクチン戦略，「アンチ／ノンヴァクサー」割合，再感染率の影響を調査して，米国人口におけるCOVID-19感染を緩和する方法を提供することに成功した．公開されたデータに基づいて、パンデミックの広がりを支配する主要なパラメータを求めた。その結果，感染力の強いCOVID-19変異体が存在する場合，感染者の大部分は大人と子供の集団から生まれることが分かった．2021年7月末の状況を考えると、高齢者よりも子供と成人のワクチン接種を優先することで、活発な感染者の拡大を抑え、それによって医療システムの負担を防ぎ、その後の死亡を最小限に抑えることができることが示された。このモデルは、このパンデミックの影響を抑制する唯一の選択肢は、ワクチン未接種者の人口を減らすことであることを示唆している。Anti/Non-vaxxers' の割合が高くなると、再感染率が高くなり、パンデミックの再来につながる可能性がある。
この研究では、3つの異なる年齢層におけるCOVID-19感染と死亡を予測するための新しいコンパートメントモデルを開発。年齢層内および年齢層間の相互作用をシミュレートするために、このモデルは病原性環境によってもたらされる感染を使用、人口収支方程式を使用して導出.まず、このモデルを 2021 年 1 月から 7 月までの COVID-19 の症例、死亡、ワクチン接種のデータに適合。次に、適合モデルを使用して、図1bに示すように、4つのシミュレーションに焦点を当てて、2021年8月から予測。
- まず、デルタ変異株に関連する感染率の増加とワクチンの非効率性が、米国のパンデミックのダイナミクスをどのように変えることができるかを評価。
- 第二に、ワクチンの展開速度と分布を変更した場合の影響を研究して、COVID-19の感染と死亡率を最小限に抑えるための最適なワクチン配布戦略についての洞察。
- 第三に、米国における‘Anti/Non-vaxxers’ の割合を変えることの影響を研究。
- 第四に、モデルに再感染を組み込むことで、その予測がどのように変化するかを研究。
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SIRDV-Virulence（Susceptible-Infected-Recovered-Dead-Vaccinated-Virulence）モデルおよび研究の全体プロセスの模式図。(a) 米国におけるCOVID-19の感染を予測するSIRDV-Virulenceモデル（Susceptible-Infected-Recovered-Dead-Vaccinated-Virulence）。3つの年齢グループ（子供、大人、高齢者）のメンバーがコンパートメント間の矢印（青）の隣のパラメータの影響を受けて、速度に応じて移動しています。各年齢グループの感染メンバーは、単一の病原性パラメータ（オレンジ）の成長に寄与し、感受性者ǔ𝑖とワクチン接種者ǔ𝑖の両方に感染させることができる。(b) データをコンパートメントモデルに与えてそのパラメーターを適合させ、シミュレーションを実行して将来のシナリオを予測する。(1) Delta 変異体の影響、(2) ワクチン接種の配分と展開速度の変化の影響、(3) COVID-19 Anti/Non-Vaxxers の割合の影響、および (4) 再感染による影響。 |
anti/Non-Vaxxerの影響部分
