R0:과학자들은 어떻게 정량화하는 강도의 발생과 같은 코로나 바이러스 및 전염병 잠재

요셉이버

교수이자 역학

월 12 일 2020 년

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업데이트된 버전의 문서는 원래 출판 Feb. 5,2020 대화에. 계절 독감에 대한 재생산 수는 2020 년 3 월 27 일에 수정되었습니다.

경우 본 2011 년 영화”감염,”에 대한 전 세계적 유행병의 새로운 바이러스에,당신은 들었어요 용어”R0.”

는”r naught”라고 발음했는데,이것은 할리우드에서 만들어진 전문 용어가 아닙니다. 을 나타내는 중요한 개념 역학의 중요한 부분이 공중 보건을 계획하는 동안 발생이 같이,코로나 현재 유행하는 전 세계적으로 확산 이후 처음으로 확인되었에서 중국이다.

과학자들은 r0–재생산 번호–를 사용하여 전염병 발병의 강도를 설명합니다. R0 추정치는 2003 년 sars 전염병,2009 년 H1N1 인플루엔자 전염병 및 2014 년 서 아프리카의 에볼라 전염병을 포함하여 전염병 또는 대규모 홍보 발병을 특성화하는 데 중요한 부분이었습니다. 그것은 전염병 학자들이 COVID-19 를 일으키는 바이러스 인 SARS-CoV-2 에 대해 못을 박기 위해 경주하고있는 것입니다.

질병은 얼마나 퍼질 것입니까?

질병의 r0 의 공식적인 정의는 평균적으로 감염된 사람이 감염 기간 동안 원인이되는 경우의 수입니다. 이 용어는 두 가지 다른 방식으로 사용됩니다.

기본 생식 수는 병원체의 최대 전염병 잠재력을 나타냅니다. 그것은 경우 발생하는 상황을 설명합니다 전염하는 사람이를 입력해 완전히 민감한 지역이며,따라서 견적을 기반으로 이상화 시나리오이다.

효과적인 재생산 수는 인구의 현재 감수성에 달려 있습니다. 이 측정값 전송의 잠재 가능성이 보다 낮은 기본적인 복제 번호 등과 같은 요인에 따라 일부 사람들은 예방접종에 대한 질병,또는 일부 사람들은 내성으로 인해 이전에 노출된 병원체이다. 따라서 효과적인 R0 은 시간이 지남에 따라 변하고 인구 내에서보다 현실적인 상황을 기반으로 한 추정치입니다.

기본 및 유효 R0 모두 상황에 따라 다르다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다. 그것은 얼마나 전염성이 있는지와 같은 병원체의 특성에 영향을받습니다. 의 영향을 받는다는 호스트 인구 예를 들어,어떻게 민감한 사람들 때문에 영양 상태 또는 다른 질병을 손상시킬 수 있는 하나의 면역 시스템입니다. 그리고 인구 통계,사회 경제적 및 기후 적 요인과 같은 것들을 포함하여 환경의 영향을받습니다.

예를 들어,홍역에 대한 R0 은 인구 밀도 및 기대 수명과 같은 요인에 따라 12 에서 18 사이입니다. 이것은 홍역 바이러스가 전염성이 높기 때문에 주로 큰 R0 입니다.

반면에 인플루엔자 바이러스는 R0 이 0.9 에서 2.1 에 이르는 전염성이 적습니다. 인플루엔자,따라서 발생하지 않습 같은 폭발적인 발생을 홍역으로,그러나 지속하는 기능으로 인해 변형을 회피하고 인간의 면역 시스템입니다.

r0 을 공중 보건에 유용하게 만드는 것은 무엇입니까?

인구 통계 학자 알프레드 로트 카(Alfred Lotka)는 주어진 인구에서 재생산 률의 척도로서 1920 년대에 재생산 수를 제안했다.

1950 년대에 전염병 학자 George MacDonald 는 말라리아의 전염 가능성을 설명하기 위해 그것을 사용할 것을 제안했습니다. 그가 제안하는 경우,R0,1 보다 작은 질병이 죽는 인구에 있기 때문에,평균 전염하는 사람이 전달하기보다 적은 다른 하나 민감한 사람입니다. 반면에 R0 이 1 보다 크면 질병이 퍼질 것입니다.

아픈 사람마다 몇 명이 감염됩니까?

식 번호 R0 에 대한 짧은,는 방법을 설명합니다 많은 추가의 경우 질병에 감염된 각 사람이 발생하는 동안 그들의 전염 기간입니다. 숫자는 상황에 따라 다른 다양한 요소에 의존하기 때문에 범위입니다.

Disease	Reproduction number R0
Ebola, 2014	1.51 to 2.53
H1N1 Influenza, 2009	1.46 to 1.48
Seasonal Influenza	0.9 to 2.1
Measles	12 to 18
MERS	around 1
Polio	5 to 7
SARS	<1 to 2.75
천연두	5~7
SAR-CoV-2(원 COVID-19 일)	1.5 3.5

경우 공중 보건 기관은 계산을 처리하는 방법과 발생,그들을 데려오는 것을 시도하고 있습니다 R0 래보다 1. 이것은 r0 이 높은 홍역과 같은 질병에 힘들다. 그것은 특히 도전을 위한 홍역에서 인구 밀도가 높은 지역 인도와 중국에 R0 에 비해 높 곳 사람들이 더 있습니다.

2003 년 sars 전염병의 경우 과학자들은 원래 R0 이 약 2.75 인 것으로 추정했습니다. 한두 달 후,효과적인 R0 은 격리 및 검역 활동을 포함한 개입 전략에 들어간 엄청난 노력 덕분에 1 아래로 떨어졌습니다. 그러나 대유행은 계속되었다. 는 동안에는 평균,전염하는 사람에게 전송보다 적은 하나 민감한 개인,가끔 한 사람이 전달하는 수십 또는 수백 개의 다른 경우에는 적합하지 않습니다. 이 현상을 슈퍼 퍼짐이라고합니다. 관리들은 싱가포르,홍콩,베이징에서 사스 전염병 동안 슈퍼 스프레더 이벤트를 여러 번 문서화했습니다.

R0for coronavirus SARS-CoV-2

이 새로운 코로나 바이러스에 대해 다수의 그룹이 r0 을 추정했습니다. Imperial College group 은 r0 이 1.5 와 3.5 사이의 어딘가에 있다고 추정했습니다. 미래의 사례를 투사하는 대부분의 모델링 시뮬레이션은 해당 범위에서 R0s 를 사용하고 있습니다.

이러한 차이점은 놀라운 일이 아니다,거기에 대한 불확실성이 많은 요인으로 추정 R0 등에서의 추정 번호의 경우 특히,조기에서 발생할 수 있습니다.

기반으로 현재 이러한 추정,계획의 미래 숫자의 경우 코로나는 고민으로 높은 수준의 불확실성과 가능성이 다소 정확하지 않습니다. 여러 가지 이유로 어려움이 발생합니다.

첫째,감염 기간과 마찬가지로이 바이러스 병원체의 기본 특성은 아직 알려지지 않았습니다.

두 번째,연구원하지 않는 방법을 알고 많은 가벼운 경우나지 않는 감염 결과로서 현상되었을 놓쳤으로 감시지만 그럼에도 불구하고 확산하는 질병.

셋째,대부분의 사람들 들이 새로운 코로나렇게 복구하고,가능성이 높은 면역 후으로 내려오고 그것을 다시합니다. 인구의 변화하는 감수성이 미래의 감염 확산에 어떤 영향을 미칠지는 분명하지 않습니다. 바이러스로 이동하는 새로운 지역 사회,발견 사람들은 변화와 건강 조건에 영향을 미치는 그들의 감수성이 질병뿐만 아니라,다른 사회적 구조물,모두의 영향을 미치는 그것의 transmissibility.

마지막으로,가능성이 가장 중요한 이유는,아무도 알고 미래에 미치는 영향을 현재 질병 제어 측정합니다. 조지아’현재의 견적을 R0 말할 것도 없는 방법에 대한 조치는 같은 여행을 제한 사항,사회적 거리와 자 격리 노력에 영향을 미칠 것이 바로 계속 확산됩니다.

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