流行モデルによるSARS-CoV-2指標の整列:下水スラッジにおける入院とRNA検出への応用【JST・京大機械翻訳】

Kaplan, E. H.; Wang, D.; Wang, M.; Malik, A. A.; Zulli, A.; Peccia, J. H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202942587585 整理番号：22P0266669

流行モデルによるSARS-CoV-2指標の整列:下水スラッジにおける入院とRNA検出への応用【JST・京大機械翻訳】

Aligning SARS-CoV-2 Indicators via an Epidemic Model: Application to Hospital Admissions and RNA Detection in Sewage Sludge

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発行年： 2020年09月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月29日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

コロナウイルス発生の状態は公衆衛生意思決定に重要である。集団,公衆衛生公式,および研究者の嫌悪な反復代表ウイルス試験試料は,感染の遅れ指標に頼り,大流行の方向性と付随的政策決定を推論する。最近,研究者は,SARS-CoV-2 RNAが,測定されたRNA濃度上昇および流行性曲線の形状に示唆的に落下する都市下水スラッジで検出でき,病院入院データより感染の初期シグナルを提供することを示した。本論文では,感染の発生率を推定するための基礎として役立つSARS-CoV-2流行モデルを提示し,感染から指標特異的時間遅れに対する確率分布を組み込むことにより,モデル化伝達動力学がどのように感染指標に翻訳されるかを数学的に示した。都市下水スラッジにおける病院入院とSARS-CoV-2 RNAを,根底にある透過モデルへの最尤スケーリングによって同時にモデル化した。結果は,両方のデータ系列が指定した透過モデルから追跡され,生殖数R_0=2.38の直接推定を提供し,下水スラッジにおけるウイルスRNAの検出が,平均4.6日,病院入院をもたらすことを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

抗ウイルス薬の基礎研究 , 感染症・寄生虫症一般 , 公衆衛生

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