과학자들이 코로나바이러스와 같은 발병의 강도와 팬데믹 가능성을 정량화하는 방법

: By 조셉 아이젠 버그

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과학자들이 코로나 바이러스와 그 유행성 잠재력과 같은 발병 강도를 정량화하는 방법 한 명의 감염된 사람이 감염된 사람은 몇 명입니까? 게티 이미지를 통한 Bim / E +

2011 년 영화 "접촉 전염,”전 세계적으로 새로운 바이러스에 대한 유행성에 대해“R0”이라는 용어를 들었습니다.

“Naught”라는 발음은 할리우드에서 만들어진 전문 용어가 아닙니다. 이는 역학에서 중요한 개념을 나타내며, 중국에서 처음 발견 된 이후 전 세계에 퍼져있는 현재의 코로나 바이러스 유행병과 같이 발병 중 공중 보건 계획의 중요한 부분입니다.

과학자들은 R0을 사용합니다 – 재생 번호 – 전염병 발병의 강도를 설명합니다. R0 추정치는 전염병 또는 대규모 확산 발생을 특성화하는 데 중요한 부분이었습니다. 2003 년 SARS 유행성Walk Through California 프로그램, 2009 H1N1 인플루엔자 전염병 그리고 서 아프리카 2014 년 에볼라 전염병. 역학자들이 COVID-2를 일으키는 바이러스 인 SARS-CoV-19에 대해 알아 차리기 위해 경주하고있는 것입니다.

질병이 얼마나 퍼질까요?

질병의 R0에 대한 공식적인 정의는 감염된 사람이 감염 기간 동안 평균적으로 발생하는 사례의 수입니다.

과학자들이 코로나 바이러스와 그 유행성 잠재력과 같은 발병 강도를 정량화하는 방법 R0은 감염된 사람이 몇 가지 질병을 일으키는 지 설명합니다.이 시나리오 R0 = 2에서. 대화, CC의 BY-ND

이 용어는 두 가지 방식으로 사용됩니다.

기본 번식 수는 병원체의 최대 유행 가능성을 나타냅니다. 전염성이있는 사람이 감염되기 쉬운 커뮤니티에 들어 오면 어떤 일이 발생하는지 설명하고 이상적인 시나리오를 기반으로 한 추정치입니다.

유효 번식 수는 개체군의 현재 감수성에 따라 다릅니다. 이 전염 가능성은 일부 사람들이 질병에 대해 백신 접종을 받거나 일부 사람들이 병원체에 사전 노출되어 면역력이 있는지 여부와 같은 요인에 기초하여 기본 번식 수보다 낮을 수 있습니다. 따라서 유효 R0는 시간이 지남에 따라 변하며 모집단 내에서보다 현실적인 상황을 기반으로 한 추정치입니다.

두 가지 모두를 인식하는 것이 중요합니다 기본적이고 효과적인 R0는 상황에 따라 다릅니다. 그것은 얼마나 전염성이 있는지와 같은 병원체의 특성에 영향을받습니다. 예를 들어, 영양 상태 또는 면역 체계를 손상시킬 수있는 다른 질병으로 인해 취약한 사람들이 얼마나 영향을 받는지와 같이 숙주 집단의 영향을받습니다. 인구 통계, 사회 경제적, 기후 적 요인과 같은 환경의 영향을받습니다.

예를 들어, 홍역의 경우 R0은 12에서 18 사이입니다.인구 밀도 및 평균 수명과 같은 요인에 따라 이것은 홍역 바이러스가 전염성이 강하기 때문에 큰 R0입니다.

반면에, 인플루엔자 바이러스는 감염성이 적습니다. 0에서 2까지의 R3. 따라서 인플루엔자는 홍역과 같은 폭발성 발병을 일으키지 않지만 인간 면역계를 돌연변이시키고 회피하는 능력으로 인해 지속됩니다.

공중 보건에서 R0가 유용한 이유는 무엇입니까?

인구 학자 알프레드 로트 카 (Alfred Lotka)는 1920 년대에 특정 인구의 생식 속도의 척도로서 생식 수를 제안했다.

1950s에서, 역학자 조지 맥도날드 제안 말라리아의 전파 가능성을 설명하는 데 사용합니다. 그는 R0이 1보다 작 으면 평균적으로 전염성이있는 사람이 한 명 미만의 다른 감수성 사람에게 전염되기 때문에 질병이 집단에서 사라질 것이라고 제안했다. 반면, R0이 1보다 크면 질병이 퍼집니다.

공중 보건 기관이 발발을 처리하는 방법을 파악할 때 R0을 1 미만으로 낮추려고 시도합니다. 이는 R0이 높은 홍역과 같은 질병에는 어렵습니다. 그것은 인구 밀집 지역의 홍역에 특히 어려움 R0이 더 높은 인도 나 중국과 같이 사람들이 더 많이 퍼져있는 곳과 비교됩니다.

다음 2003 년에 유행하는 SARS과학자들은 원래 R0가 약 2.75 인 것으로 추정했다. 한 두 달 후에 효과적인 격리는 격리 및 격리 활동을 포함한 중재 전략에 대한 엄청난 노력 덕분에 0 아래로 떨어졌습니다.

그러나 대유행은 계속되었다. 평균적으로 전염성이있는 사람은 XNUMX 명 미만의 감수성이있는 개인에게, 때로는 한 사람이 수십 또는 수백 건의 다른 경우로 전염되었습니다. 이 현상 슈퍼 퍼짐이라고합니다. 관계자들은 싱가포르, 홍콩, 베이징의 SARS 전염병 동안 슈퍼 스프레더 이벤트를 여러 차례 기록했습니다.

과학자들이 코로나 바이러스와 그 유행성 잠재력과 같은 발병 강도를 정량화하는 방법 2020 년 XNUMX 월, 중국 본토에서 퍼지는 코로나 바이러스에 대한 우려가있는 홍콩 사람들은 얼굴 마스크를 착용합니다. AP 사진 / 빈센트 유

코로나 바이러스 SARS-CoV-0의 경우 R2

이 새로운 코로나 바이러스에 대해 많은 그룹이 R0을 추정했습니다. Imperial College 그룹은 R0을 다음과 같이 추정했습니다. 1.5와 3.5 사이. 향후 사례를 계획하는 대부분의 모델링 시뮬레이션은 해당 범위에서 R0을 사용합니다.

이러한 차이점은 놀라운 일이 아닙니다. 예를 들어 발병 초기에 사례 수를 추정 할 때와 같이 R0 추정에 관여하는 많은 요인에 대한 불확실성이 있습니다.

이러한 현재 추정치에 기초하여, 향후 코로나 바이러스 사례의 수에 대한 예측은 높은 수준의 불확실성으로 가득 차 있으며 다소 부정확 할 수 있습니다.

여러 가지 이유로 어려움이 발생합니다.

첫째, 감염성시기와 같은이 바이러스 병원체의 기본 특성은 아직 알려지지 않았습니다.

둘째, 연구원들은 감시를 통해 증상을 유발하지 않는 경미한 사례 나 감염이 얼마나 많이 있는지 모르지만 그럼에도 불구하고이 질병이 퍼지고 있습니다.

셋째로,이 새로운 코로나 바이러스를 사용하는 사람들의 대다수는 회복되며, 다시 그 바이러스에 감염 될 가능성이 있습니다. 인구의 변화하는 감수성이 향후 감염의 확산에 어떤 영향을 미치는지 불분명합니다. 바이러스가 새로운 지역과 지역 사회로 이동함에 따라, 질병에 대한 감수성에 영향을 미치는 다양한 건강 상태와 다른 사회 구조를 가진 사람들과 마주칩니다.

마지막으로, 가장 중요한 이유는 현재 질병 관리 조치의 향후 영향에 대해 아는 사람이 없습니다. 역학자의 현재 R0 추정치는 다음과 같은 측정 방법에 대해 아무 말도하지 않습니다. 여행 제한, 사회적 거리 과 자기 격리 노력 바이러스의 지속적인 확산에 영향을 미칩니다.