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J-GLOBAL ID：202002271122755612   整理番号：20A0773511

症例と接触の分離によるCOVID-19発生制御の実現可能性【JST・京大機械翻訳】

Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts

著者 (11件)： Hellewell Joel (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Abbott Sam (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Gimma Amy (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Bosse Nikos I (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Jarvis Christopher I (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Russell Timothy W (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Munday James D (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Kucharski Adam J (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Edmunds W John (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Funk Sebastian (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK) ,  Eggo Rosalind M (Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, Department of Infectious Disease Epidemiology, London School of Hygiene&Tropical Medicine, London, UK)
資料名： Lancet Global Health  (Lancet Global Health)
巻： 8  号： 4  ページ： e488-e496  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3112A  ISSN： 2214-109X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 症例の分離と接触追跡は感染症の発生を制御するために使用され,コロナウイルス病2019(COVID-19)に使用されている。この戦略が制御を達成するかどうかは,病原体と応答の両方の特性に依存する。ここでは,分離と接触追跡がCOVID-19の輸入されたケースからの送信を制御できるかどうかを評価するために数学モデルを使用する。COVID-19発生にパラメータ化した確率的伝達モデルを開発した。本モデルを用いて,重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)様病原体を制御する場合の接触追跡と分離の潜在的有効性を定量化した。最初の症例の数,基本的生殖数(R_0),症状発症から隔離までの遅延,接触が追跡された確率,症状発症前に起こった透過の割合,および無症状感染の割合において変化するシナリオを考慮した。著者らは,分離がモデルにおけるすべての更なる透過を防ぐと仮定した。伝染が12週間以内に終わるか,あるいは5000例の前に,発生は制御されたと考えられた。著者らは,隔離と接触追跡を用いて発生を制御することの成功を測定し,公衆衛生努力の実現可能性を測定するために追跡されたケースの毎週最大数を定量化した。5つの初期の症例,1つの・5のR_0,および症状発症の前の0%の伝達を始めるシミュレーション発生は,低い接触追跡確率でさえ制御できた。しかし,R_0が2つの・5または3つの・5と症状発症の前のより多くの伝達を有するとき,発生を制御する可能性は,初期の症例の数によって減少した。事例の異なる初期数を通して,1つの・5のR_0を有するシナリオの大部分は,成功裏に追跡された接触の50%未満で制御可能であった。大多数の発生を制御するために,70%以上の接触のR_0に対して,70%以上の接触を追跡する必要があり,そして,3つのうちのR_0に対して,90%以上の接触を追跡しなければならなかった。症状発症と分離の間の遅れは,R_0が1つの・5であったとき,発生が制御可能かどうかを決定することにおいて最大の役割を持った。2つの・5または3つの・5のR_0値に関して,40の初期の症例があったならば,接触追跡と分離は,症状発症の前に1%未満の伝達が起こったとき,潜在的に実行可能であった。多くのシナリオにおいて,非常に効果的な接触追跡と事例分離は,3か月以内にCOVID-19の新しい発生を制御するのに十分である。対照の確率は,症状発症から隔離までの長い遅延,接触追跡によって確認されたより少ない症例,および症状の前に増加する伝達によって減少する。このモデルは,局所応答努力の可能性のある成功を評価するために,更新された伝送特性と発生制御のより特異的な定義を反映するために修正できる。Well注目 Trust,Global Challenges Research Fund,および健康データ研究UK。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  数学モデル ,  生殖 ,  ウイルス感染症 ,  伝送特性 ,  感染症 ,  公衆衛生 ,  病原体 ,  有効性 ,  パラメタリゼーション ,  *潜伏感染
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  重症急性呼吸器症候群 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ウイルス感染の生理と病原性  (EG04042Y) ,  ウイルスによる動物の伝染病  (FE02024R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 症例 ,  COVID-19 ,  実現可能性