[The Daily Star]研究者は、都市間の相互接続性と、一部の都市が他の都市よりも感染に適した環境であるという考えの両方に基づいて、どの都市が感染症のホットスポットになる可能性が高いかを予測する新しい統計モデルを開発しました。メイン大学のブランドンリエバートハルとアルリソンガードナーは、これらの調査結果をオープンアクセスジャーナルプロス コムプタチオナルビオログーで発表しています。
流行では、都市ごとにスーパースプレッダーイベントを引き起こすリスクが異なり、異常に多数の感染者が他の都市に広がります。以前の研究では、各都市が他の都市とどの程度接続されているか、または感染環境としての各都市の明確な適合性に基づいて、潜在的な「スーパースプレッダー都市」を特定する方法を調査しました。ただし、両方の要素を同時に組み込んだ研究はほとんどありません。
現在、リーバーサルとガードナーは、都市間の接続性と感染に対するさまざまな適合性の両方を組み込むことにより、潜在的なスーパースプレッダーを特定する数学的モデルを開発しました。都市の感染の適合性は、考慮されている特定の病気によって異なりますが、気候、人口密度、衛生状態などの特性を組み込むことができます。
研究者たちは、ランダムに生成されたネットワーク全体に広がるエピデミックのシミュレーションを使用して、モデルを検証しました。彼らは、都市がスーパースプレッダーになるリスクは、感染の適合性によってある程度までしか増加しないが、他の都市への接続性が高まるとリスクが無期限に増加することを発見しました。
新しいモデルは、COVID-19などの直接感染症、または蚊媒介性ジカウイルスなどの媒介動物媒介性疾患の両方に適用できます。従来のリスク指標よりも詳細なガイダンスを提供できますが、高度なシミュレーションよりも計算量がはるかに少なくなります。
Bangladesh News/The Daily Star 20210321
http://www.thedailystar.net/health/news/new-statistical-model-predicts-which-cities-could-become-super-spreaders-2064005
関連
