抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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【背景】COVID-19疾患は,グローバルコミュニティのための前例のない課題によって,世界的流行に変わった。病気の状態の理解と将来の軌跡の計画は,広がりと死亡率に関するデータに大きく依存している。しかし,様々な国から来る公式データは,非常に信頼性が高い:ほとんどの場合,多くの事例で一般的な寒冷に似た症状と限られたスクリーニング資源と遅れた試験手順が,疾患の負担の過小推定に寄与する可能性がある。外因的およびより限られたデータは利用可能であるが,流行のコヒーレント見解に公式統計と体系的に組み合わせる。本研究は,病気の状態を理解するための新興発生のリアルタイムモデリングである。著者らの焦点は,2020年の最初の月における病気の震央の1つとして,イランにおける疾患の広がりの事例である。方法:既存のデータに基づく疾患の状態のより信頼できる画像を提供する流行の単純な動的モデルを開発した。一般的SEIR(Susceptive,Exped,Infected,Recovered)フレームワークに基づいて,2つの行動的およびロジスティック的考察を組み込んだ。第1に,より多くの死亡が報告されるので,接触率(人当たりの平均接触)の内因性変化を捉える。結果として,生殖数は,モデルに内在的に変化した。第2に,著者らは,症例の一部だけが診断され,そして,その画分が流行の進行に応じてどのように変化するかのための単純な処方を含むことによって,報告および真の症例を区別した。モデルの推定において,著者らは,公式データならびに発見された感染旅行者および非公式医療コミュニティ推定の両方を使用して,より完全な画像を構築するために,これらの情報源を三角化した。較正は,モデルパラメータに条件付した実際の時系列データを観察し,Markov連鎖モンテカルロシミュレーションを行うための尤度関数を形成することによって完了する。このモデルを用いて,感染と死亡の現行の「真の」ケースを推定した。社会的ジスタンシングを目標とする季節的影響と政策手段に関連する6つの条件下で病気の将来の軌跡を分析した。調査結果は,過去のデータを密接に再現するが,また,事例の真の数がかなり大きいことを示す。2020年3月20日に,約493,000の電流感染症例(90%CI:271K-810K)を推定した。現在までの感染の累積症例に対する推定は,916000(90%CI:508K,1.5M)であり,全死亡は15,485(90%CI:8.4K,25.8K)であった。これらの数値は公式統計よりも有意に高い(1桁以上)。6月の終わりまでの流行の軌跡は,季節性と社会的なジスタンシングを目標とする政策の影響に依存して,様々な経路を取ることができた。季節効果に対する最も楽観的なシナリオでは,政策手段に依存して,1.6百万のイラン(90%CI:0.9M-2.6M)が感染し,死亡料金は約58000例(90%CI:32K-97K)に達し,一方,より p観的なシナリオでは,死亡料金は103000例(90%CI:56K-172K)を超える可能性がある。含意結果は,事例と死亡の数がイランの公式統計より1桁以上大きいかもしれないことを示唆する。他の国は,既存の事例の重大な過小カウントに直面し,従って,流行の実際料金についての保護を捉える。【JST・京大機械翻訳】
