COVID-19パンデミックの複雑な動的パターンには社会の不均質性が寄与している：新しい確率的不均質疫病モデル（SHEM）からの洞察

Societal heterogeneity contributes to complex dynamic patterns of the COVID-19 pandemics: insights from a novel Stochastic Heterogeneous Epidemic Model (SHEM).

• Alexander V Maltsev
• Michael Stern

抄録

COVID-19隔離から数ヶ月が経ち、企業は営業を再開し、人々は社会に復帰しつつあります。現在のCOVID-19のデータでは、感染の減速の後、活動的な症例の新たなピークがすでに形成されている。ここで我々は、複雑なパンデミックパターンの発生を、異質な社会構造の役割に着目して調べるために、新しい確率論的異質疫学モデル(Stochastic Heterogeneous Epidemic Model: SHEM)を開発した。COVID-19のR0を持つこのモデルを用いて、孤立したコミュニティが集団の主要なクラスターを取り囲むような異なるシナリオでのウイルス感染をシミュレートした。不均質性と隔離期間のパラメータに応じて、我々のシミュレーションでは、複数のピーク、延長プラトー、延長テール、または遅延した第二波の感染を伴うマルチモーダルな増殖期間が生成された。郊外の地域など、以前は感染していなかった孤立した人々の集団に対する感染のタイミングと大きさが、これらのパターンの重要な側面であることを示した。我々のモデルは、フラクタル構造として記述された人口規模のコミュニティに適用することができる。現在のCOVID-19パンデミックは、世界的にも米国でもバイモーダルな上昇パターンをたどっており、定性的には我々のシミュレーションと類似している。我々のデータは、このパターンの第二のピークは、我々のモデルでは孤立した郊外に類似した後期感染急増を持つ米国の州や郡によってもたらされていると解釈している。さらに、現在進行中の早期再開、すなわち、我々のモデルでは早期の部分再開が、ピークの上昇をさらに加速させている。このピークは現在、新たな高さに達し、米国の多くの州が政策を撤回し、検疫措置を再確立することを余儀なくされています。我々の結果は、これらのタイムリーで効果的な対策を支持するものである：我々は、検疫期間を長くすることで死亡者数を減少させ、現在の傾向を大幅に遅らせた（1年以上）第二の波に変えることができることを示している。もしこのシナリオが現実のものとなった場合、(i)第二波が来る前にワクチンや効果的な治療法を開発すること、(ii)郊外に住む人々に、隔離された地域が誤った安心感を持っているかもしれないが、公衆衛生には引き続き細心の注意を払うべきであることを警告することが重要である。

After months of COVID-19 quarantine, businesses are reopening their doors and people are reentering society. Within the current COVID-19 data, after a slow-down of infection, a new peak in active cases is already forming. Here we developed a new Stochastic Heterogeneous Epidemic Model (SHEM) to investigate genesis of complex pandemic patterns with the focus on the role of heterogenous societal structure. Using this model with R0 of COVID-19, we simulated viral infection in different scenarios where isolated, communities surround the main cluster of the population. Depending on the parameters of heterogeneity and isolation period, our simulations generated a multimodal growth periods with multiple peaks, an extended plateau, a prolonged tail, or a delayed second wave of infection. We show that timing and magnitude of infection for previously unaffected isolated clusters of people, such as suburban neighborhoods, are critical aspects of these patterns. Our model can be applied to communities at any given scale of population described as a fractal-like structure, i.e. from the entire human population, to a country, down to a province or city levels with relevant societal heterogeneity structure. The current COVID-19 pandemic development worldwide and in the US follows a bimodal rise pattern, qualitatively similar to that in our simulations. We interpret our data to indicate that the secondary peak in the pattern is contributed by the states and counties in the US with late infection surges that are analogous to isolated suburbs in our model. Furthermore, the on-going early reopening, i.e. premature partial reopening in our model, is further accelerating the peak rise. This peak now reaches new heights, forcing many states in the US to reverse their policies and reestablish their quarantine measures. Our results support these timely and effective measures: we show that longer quarantine periods can reduce the number of deaths and transform the current trend into a substantially delayed (>1 year) second wave. If this scenario becomes a reality, it is important (i) to develop the vaccine and/or effective treatment before the second wave; (ii) to warn people living in suburbs that it is these isolated areas that may hold a false sense of security, but they should continue to take extra care for their public health.