SARS-CoV-2 异质性与防控的鲁棒模型
种群与进化
2022-01-10 v2 定量方法
摘要
鉴于新的 SARS-CoV-2 变异株与疫苗不断出现，我们创建了一个仿真框架，用于探索不同情景下可能的感染轨迹。主要关注的情形涉及三个组成部分之间的相互作用：疫苗接种活动、非药物干预（NPIs）以及新 SARS-CoV-2 变异株的出现。此外，为考虑其日益增长的重要性，我们对免疫衰退与疫苗加强针进行了建模。新发感染依据一个分层模型产生，其中个体具有随机的、个人的传染性。因此该模型包含了 COVID-19 大流行中观察到的超级传播现象。我们的仿真作为一个动态 compartment 模型运行，其中个体的感染史、疫苗接种史以及可能的再感染均在其对进一步感染的抵抗力中发挥作用。我们针对每个 SARS-CoV-2 变异株提出了一个风险度量 ，其考虑了人群内的抵抗程度，并展示了该风险如何随疫苗接种率上升而变化。进而，通过考虑先前感染与疫苗接种类型方面不同的人群构成，我们可以了解对不同国家构成差异化风险的变异株。我们实施了不同的防控策略，旨在既能在疫情暴发时抑制 COVID-19 疫情，又能在可行时放松限制。我们证明，除病例数外还对有效再生数作出响应的控制器，比仅监测病例数更能高效、有效地控制新一波疫情。这一点值得关注，因为公众讨论与知名统计主要围绕病例数展开。
引用
@article{arxiv.2109.11156,
title = {Robust models of SARS-CoV-2 heterogeneity and control},
author = {Kory D. Johnson and Annemarie Grass and Daniel Toneian and Mathias Beiglböck and Jitka Polechová},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.11156},
year = {2022}
}