COVID-19パンデミックの高速フィードバック制御のための無症候性個体のテスト

Testing of asymptomatic individuals for fast feedback-control of COVID-19 pandemics.

• Markus Müller
• Peter M Derlet
• Christopher Mudry
• Gabriel Aeppli

抄録

我々は、先験的には無症候性ではないが感染性のあるヒトの割合を頻繁にサンプリングすること（無作為検査またはコホート検査による）は、症候性の症例からのデータのみに頼った介入戦略と比較して、COVID-19パンデミックの管理を有意に改善することを論じている。これは、このようなサンプリングが、制限的措置によってコントロールされる重要な変数である疾患の発生率を測定し、その結果、疾患の進行による医療システムへの負荷を予測するからである。無症状の感染症を頻繁に検査することは、(i)パンデミックの予測可能性を大幅に向上させ、(ii)現行のものよりも短い遅延時間で、制限的措置をどのように修正するかについての情報に基づいた最適な決定を可能にし、(iii)感染率を低下させるための新たな手段の効率性をリアルタイムで評価することを可能にします。これらの利点は、緩和のフィードバック制御モデルを考慮することで定量化され、フィードバックは日次で測定された有病率の変化から得られる。我々が提案する基本モデルは、スイスのような国の全人口のデータを集約したものであるが、我々は、ランダム媒体における拡散の理論における（アンダーソンの）局所化された領域に類似したホットスポットを説明する一般化を指摘している。

We argue that frequent sampling of the fraction of a priori non-symptomatic but infectious humans (either by random or cohort testing) significantly improves the management of the COVID-19 pandemic, when compared to intervention strategies relying on data from symptomatic cases only. This is because such sampling measures the incidence of the disease, the key variable controlled by restrictive measures, and thus anticipates the load on the healthcare system due to progression of the disease. The frequent testing of non-symptomatic infectiousness will (i) significantly improve the predictability of the pandemic, (ii) allow informed and optimized decisions on how to modify restrictive measures, with shorter delay times than the present ones, and (iii) enable the real-time assessment of the efficiency of new means to reduce transmission rates. These advantages are quantified by considering a feedback and control model of mitigation where the feed-back is derived from the evolution of the daily measured prevalence. While the basic model we propose aggregates data for the entire population of a country such as Switzerland, we point out generalizations which account for hot spots which are analogous to (Anderson) localized regions in the theory of diffusion in random media.

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