기본 재생산 번호

집단 면역 한계치 대 선택된 질병의 기본 재생산 수 그래프

역학으로 보면, 기본 복제 숫자 또는 기본적인 생식 수(때로는 기본적인 생식 비율 또는 기본적인 생식율), 감염의 R0{\displaystyle R_{0}}(라고 선언했다 R0또는 R0)[1]를 설명하는 경우 바로 사건에 의해 모든 개인이 될 수 있는 인구에 생성된 예상 번호입니다.es감염을 감지할 ^[2]수 있는이 정의는 다른 어떤 개인도 감염되거나 예방접종을 받지 않는다고 가정한다(자연적으로 또는 예방접종을 통해).호주 보건부의 정의와 같은 일부 정의는 "질병 전염에 대한 어떤 의도적인 개입"의 부재를 추가한다.^[3]기본적인 생식 번호 반드시 그 사례들은 인구의 사이프러스도 없는 현재 상태에서 생성된 수를 효과적인 생식 수 R{R\displaystyle}(보통 쓰여진 Rt{\displaystyle R_{t}}[시간 t], 가끔 Re{\displaystyle R_{e}})[4]과 같다.e감염되지 않은 상태 $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 은(는) 차원 없는 수(감염되는 사람당 감염되는 사람)로 $R_{0}$ , 시간⁻¹ 단위 ^[5]또는 시간 단위(두 배 시간 단위)를 가지지 않는다.^[6]

$R_{0}$ ${\$ 는 환경 조건과 감염 인구의 행동과 같은 다른 요인에 의해서도 영향을 받기 때문에 병원체의 생물학적 상수가 아니다 $R_{0}$ . $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 값은 $R_{0}$ 대개 수학적 모델에서 추정되며, 추정 값은 사용된 모델과 다른 모수의 값에 따라 달라진다.따라서 문헌에 제시된 값은 주어진 맥락에서만 타당하며, 구식 값을 사용하거나 다른 모델에 기초한 값을 비교하지 않는 것이 좋다.^[7] $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 그 자체로는 감염이 모집단에 얼마나 빨리 퍼지는지 추정할 수 없다 $R_{0}$ .

$R_{0}$ ${\$ 의 가장 중요한 용도는 신종 감염병이 모집단에 퍼질 수 있는지 여부를 결정하고, 질병 근절을 위해 예방접종을 통해 모집단의 몇 비율을 예방접종해야 하는지를 결정하는 것이다 $R_{0}$ .일반적으로 사용되는 감염 $R_{0}>1$ 에서 $R_{0}>1$ $R_{0}<1$ $R_{0}>1$ > 1 ${\displaystyle R_{0}}1$ }이 $($ 가) 집단에서 감염을 $R_{0}>1$ 시작할 수 있지만, R $R_{0}<1$ < $R_{0}<1$ ${\displaystyle R_{0$ 1}. $일반적$ 으로 $R_{0}$ $R_{0}$ < ${\$ 의 값이 클수록 전염병을 통제하기가 어렵다 $R_{0}$ 단순한 모델들에게는 효과적으로(의미 감염에 취약하지 않)면역력을 가질 감염의 지속적인 확산을 막기 위해 필요한 인구의 비율 1/R0{1-1/R_{0\displaystyle}}.[8]1−보다 큰 거고 반대로, 감염에 대한 풍토병에 취약한 채 남아 있는 인구의 비율이다.e $1/R_{0}$ 는 1 $1/R_{0}$ / $1/R_{0}$ $1/R_{0}$ ${\$ 입니다 $1/R_{0}$

기본 생식 수는 감염자의 감염 기간, 미생물의 전염성, 감염자가 접촉하는 인구의 취약인구의 수 등 몇 가지 요인에 의해 영향을 받는다.

역사

기본 재생산 개념의 뿌리는 로널드 로스, 알프레드 로트카 등의 작품을 통해 추적할 수 있지만 역학에서 처음으로 현대적으로 응용한 것은 1952년 말라리아 ^[10]확산의 인구 모델을 구축한 조지 맥도널드에 의해서였다.^[9]그의 작품에서 그는 $Z_{0}$ 기본 재생산률을 Z ${\$ 으로 부르고 $Z_{0}$ 이 문맥에서 "Rate"는 1인당 평균으로 나타냈는데, 이것은 $Z_{0}$ 에 $Z_{0}$ Z $Z_{0}$ 0 {\ $displaystyle Z_{$ 0}}}}를 차원이 $Z_{0}$ 없게 만든다.이것은 시간의 단위당 의미에서만 "비율"을 이해하는 사람에게 오도될 수 있기 때문에, 현재 "숫자"나 "비율"이 선호되고 있다.^{[citation needed]}

특정 사례의 정의

접촉률 및 감염기간

R_{0}

{\

는

R_{0}

다른 한 사람으로부터 감염되는 사람의 평균 수입니다.예를 들어 에볼라는

R_{0}

0

{\

이 2개여서

R_{0}

평균적으로 에볼라를 앓고 있는 사람은 다른 두 사람에게 물려줄 것이다.

감염자가 단위 시간당 평균 $\beta$ $\beta$ 의 감염 생성 $\beta$ 접점을 만들고 평균 감염 기간은 $\tau$ $\tau$ 이라고 가정해 보십시오 $\tau$ 그러면 기본 재생산 번호는 다음과 같다.

R_{0}=\beta \,\tau

이 간단한 공식은 R

R_{0}

{\

을(를) 감소시키는

R_{0}

다른 방법을 제시하며, 궁극적으로는 감염 전파 방식을 제시한다.

\beta

시간 당 접촉자 수(예를 들어 감염이 전파되기 위해 다른 사람과 접촉이 필요한 경우 집에 머무르는 경우) 또는 감염을 일으키는 접촉자 비율(예: 일종의 프로텍트를 착용하는 경우)을 줄임으로써

\beta

β

{\디스플레이

스타일

\베타 }

당 감염 발생 접점 수를 줄일 수 있다.테이브 장비).따라서 다음과^[11] 같이 쓰일 수도 있다.

R_{0}={\overline{c}\,T\,\tau ,

${\overline {c}}$ 서 c $'{\$ 는 감염되기 ${\overline {c}}$ 쉬운 개인과 감염된 개인 간의 접촉 비율이며 T $T$ 는 $T$ 전염성, 즉 접촉에 의해 감염될 확률이다.또한 (동물이 흔히 그렇듯이) 감염 개인을 발견하여 격리, 치료 또는 제거함으로써 $\tau$ 감염 기간 $\tau$ 을(를) 가능한 빨리 단축할 수 있다.^{[citation needed]}

다양한 잠재 기간과 함께

잠복기는 전염병과 질병 발현 사이의 전이 시간이다.잠복기가 서로 다른 질병의 경우, 질병으로 전이되는 각 시간에 대한 재생산 수의 합으로 기본 재생산 수를 계산할 수 있다.그 예로는 결핵(TB)이 있다.TB의 단순한 모델로부터 다음과 같은 재생 번호를 계산한 블로워 및 공저자:^[12]

R_{0}=R_{0}^{\text{FAST}}+R_{0}^{\text{S로우}

그들의 모델에서, 감염자 개개인은 위에서 FAST 결핵으로 간주되는 직접 진행(감염 후 즉시 발병)이나 위에서 SLOY 결핵으로 간주되는 내생적 재활성화(감염 후 수 년 후에 발병)를 통해 활성 결핵에 걸릴 수 있다고 가정한다.^[13]

이질적인 인구

동질적이지 않은 모집단에서는 $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 의 정의가 더 미묘하다 $R_{0}$ .이 정의는 일반적인 감염자가 일반 개인이 아닐 수 있다는 사실을 설명해야 한다.극단적인 예로, 개인의 작은 부분이 서로 완전히 섞이고 나머지 개인은 모두 고립되어 있는 모집단을 생각해 보자.질병은 무작위로 선정된 개인이 2차 환자 1명 미만으로 이어질 수 있지만 완전히 혼합된 부분에 퍼질 수 있다.대표적인 감염자가 완전히 혼합된 부분에 있어 성공적으로 감염을 일으킬 수 있기 때문이다.일반적으로 전염병 초기에 감염된 개인이 전염병 후기에 감염된 개인보다 평균적으로 전염될 확률이 높거나 낮다면, $R_{0}$ ${\$ 의 계산은 이러한 차이를 설명해야 한다 $R_{0}$ .이 경우 $R_{0}$ R $R_{0}$ ${\$ 에 대한 적절한 정의는 "일반적인 감염자가 생성하는 완전히 취약한 모집단에서 생성된 2차 사례의 예상 수"^[14]이다.

기본 재생산 번호는 시간 경과에 따른 알려진 비율로서 계산할 수 있다: 감염성 개인이 단위 시간당 다른 사람과 접촉하는 경우 $\beta$ ${\displaystyle \beta$ }명 $\beta$ , 그 모든 사람이 질병에 감염된 것으로 가정하는 경우, 그리고 질병의 평균 감염 ${\dfrac {1}{\gamma }}$ 이 1㎛ ${\$ {1 $}{\gamma},$ t ${\dfrac {1}{\gamma }}$ t.hen 기본 생식번호는 $R_{0}={\dfrac {\beta }{\gamma }}$ 0 = $R_{0}={\dfrac {\beta }{\gamma }}$ $R_{0}={\dfrac {\beta }{\gamma }}$ ${\$ }}}}}}일 뿐 $R_{0}={\dfrac {\beta }{\gamma }}$ 일부 질병은 가능한 여러 가지 잠복기를 가지고 있는데, 이 경우 전체 질병의 생식번호는 질병으로 전환되는 각 시간에 대한 생식번호의 합이다.예를 들어 ^[12]블로워 등은 두 가지 형태의 결핵 감염을 모델로 한다. 빠른 경우에는 노출 직후에 증상이 나타나고 느린 경우에는 초기 노출 후 몇 년 후에 증상이 나타난다(내생적 재활성화).전체 재생산 번호는 두 가지 형태의 수축의 합이다. $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ = $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ A $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ + $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ L $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ $R_{0}=R_{0}^{FAST}+R_{0}^{SLOW}$ ${\$

추정 방법

기본 재생산 번호는 상세한 전송 체인을 조사하거나 유전체 염기서열을 통해 추정할 수 있다.그러나 역학 모델을 사용하여 계산하는 경우가 가장 많다.^[15]전염병 발생 시 일반적으로 시간 $t$ $t$ 에 $N(t)$ 걸쳐 진단된 감염 $N(t)$ ( t $N(t)$ ) $N(t)$ 의 수가 알려져 있다 $t$ .전염병의 초기 단계에서는 성장이 기하급수적으로 증가하고, 로그 성장률이 높다.

K:={\frac {d\ln(N)}{dt}}.

지수 성장의 경우,

N

N

은 누적 진단 횟수(회복된 개인 포함) 또는 현재 감염 사례 수로 해석할 수 있다

N

. 로그 증가율은 어느 정의에서나 동일하다.

R_{0}

{\

을 추정하기 위해서는 감염과 진단 사이의 시간 지연과 감염과 감염 시작 사이의 시간에 대한 가정이 필요하다

R_{0}

지수 성장에서 $K$ $K$ 은(는) $T_{d}$ 과 $T_{d}$ 같이 $T_{d}$ d ${\$ T_ ${d$ }를 두 배로 증가시키는 것과 관련이 $K$ 있다.

K={\frac {\ln(2)}{T_{d}}}.

심플 모델

만약 개인이 감염 후 $R_{0}$ $R_{0}$ 0 ${\$ $displaystyle$ $R_{0$ $}{{$ 0 $}}$ 의 $R_{0}$ 새로운 개인을 $\tau$ 시킨다면, $\tau$ 시간이 지남에 따라 감염자의 수가 증가하게 된다 $.$

n_{E}(t)=n_{E}(0)\,R_{0}^{t/\tau }=n_{E}(0)\,e^{Kt}}}

또는

\ln(n_{E}(t)=\ln(n_{E}(0))+\ln(R_{0}t/\tau .

기본 일치 미분 방정식은

{\dn_{E}(t)}{dt}=n_{E}(t){\frac {\ln(R_{0}}}{\tau }}.}

또는

{\frac {d\ln(n_{E}(t))}}{dt}={\frac {\ln(R_{0})}{\tau }}.

이 경우

R_{0}=e^{K\tau }

R_{0}=e^{K\tau }

= e

R_{0}=e^{K\tau }

R_{0}=e^{K\tau }

{\

또는

R_{0}=e^{K\tau }

K={\frac {\ln R_{0}}{\tau }}

=

K={\frac {\ln R_{0}}{\tau }}

K={\frac {\ln R_{0}}{\tau }}

R

K={\frac {\ln R_{0}}{\tau }}

K={\frac {\ln R_{0}}{\tau }}

{\

{\

ln

R_

{0

}}{\tau

K={\frac {\ln R_{0}}{\tau }}

$\tau =5~\mathrm {d}$ 를 들어, $\tau =5~\mathrm {d}$ = $\tau =5~\mathrm {d}$ d $\tau =5~\mathrm {d}$ {\ $daystyle \tau =5~\mathrm {d},$ $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ = $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ . $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ - $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ {\ $displaystyle K=$ $R_{0}=2.5$ .183 $~\mathrm {d} ^{{0$ }= $2.5}$ 를 $\tau =5~\mathrm {d}$ $R_{0}=2.5$ 하면 $R_{0}=2.5$ = 2. $R_{0}=2.5$ {\ $displaystystyle R_{0}=$ 2.5 $R_{0}=2.5$

$R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 이(가) 시간에 종속된 경우 $R_{0}$

\ln(n_{E}(t)=\ln(n_{E}(0))+{\frac {1}{\1}{\tau }}}\int \limits _{0^{t}\ln(R_{0})(t)dt

지수 성장을 피하기 위해

\ln(R_{0})

\ln(R_{0})

(

\ln(R_{0})

\ln(R_{0})

)

{\displaystyle \ln(R_{0}})

을 시간 평균 0 미만으로

\ln(R_{0})

유지하는 것이 중요할 수 있음을 보여준다.

잠복 감염 기간, 진단 후 격리

이 모델에서 개별 감염은 다음과 같은 단계를 가진다.

노출: 개인은 감염되었지만 아무런 증상이 없고 아직 다른 사람을 감염시키지 않는다.노출 상태의 평균 지속시간은 $\tau _{E}$ E ${\$ 이다 $\tau _{E}$
잠재 전염병: 개인은 감염되었고, 증상은 없지만, 다른 사람을 감염시킨다.잠복 감염 상태의 평균 지속시간은 $\tau _{I}$ I ${\$ 이다 $\tau _{I}$ 개인은 이 기간 동안 R $R_{0}$ ${\$ 다른 $R_{0}$ 개인을 감염시킨다.
진단 후 격리: 감염자를 격리하는 등 추가 감염을 방지하기 위한 조치를 취한다.

이것은 SEIR 모델이며 $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 은(는) 다음과 같은 형태로^[16] 작성될 $R_{0}$ 수 있다.

R_{0}=1+K(\tau _{E}+\tau _{I})+K^{2}\tau _{E}\tau _{I}.

이 추정 방법은 COVID-19와 사스에 적용되었다.노출되는 개체 수

n_{E}

n_{E}

{\

와

n_{E}

잠재 감염 개체 수

n_{I}

n_{I}

{\

에 대한 미분 방정식에서 따온 것이다.

I

{\frac {d}{dt}{\\begin{pmatrix}n_{E}\n_{n_{n_{\}}}{\begin{pmatrix}I}\end{pmatrix}={\begin{pmatrix}-1/\tau _{E}&R_{0}/\tau _{I}\\1/\tau _{I}&-1/\tau _{pmatrix}n_{pmatrix}\n_{\n_{\n_n_n_}I}\end{pmatrix}}.

행렬의 가장 큰 고유값은 로그 증가율

K

K

이며

K

R

R_{0}

{\

에 대해 해결할 수 있다

R_{0}

특별한 경우 $\tau _{I}=0$ $\tau _{I}=0$ = $\tau _{I}=0$ ${\displaystyle \tau _{$ $I}=0$ 이 $R_{0}=1+K\tau _{E}$ 에서는 R $R_{0}=1+K\tau _{E}$ = $R_{0}=1+K\tau _{E}$ + K $R_{0}=1+K\tau _{E}$ E $R_{0}=1+K\tau _{E}$ {\ $displaystyle R_{0}=1+K\tau_{E}$ 이 나오며 $R_{0}=1+K\tau _{E}$ 위의 단순 모델과는 다르다( $R_{0}=\exp(K\tau _{E})$ 0 $R_{0}=\exp(K\tau _{E})$ = $R_{0}=\exp(K\tau _{E})$ exp $R_{0}=\exp(K\tau _{E})$ $R_{0}=\exp(K\tau _{E})$ E $R_{0}=\exp(K\tau _{E})$ ) $R_{0}=\exp(K\tau _{E})$ {\ $displaysty R_{0}=\$ exp $(K\tau _{E}).$ 예를 들어, $\tau =5~\mathrm {d}$ 한 값 $\tau =5~\mathrm {d}$ = 5 $\tau =5~\mathrm {d}$ ${\$ 과 $\tau =5~\mathrm {d}$ K $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ = $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ d $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ - $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ ${\$ }을 사용하면 $K=0.183~\mathrm {d} ^{-1}$ $R_{0}=1.9$ 0 $R_{0}=1.9$ = $R_{0}=1.9$ 9 ${\displaystystyle R_{0}}=1$ }=1}=1}=1}=1을 찾을 수 있다 $.$ $},$ 2.5 $displaystyle$ 2 $.5}$ 의 참 값보다는 $2.5$ 그 차이는 기저 성장 모델의 미묘한 차이 때문이다; 위의 행렬 방정식은 새로 감염된 환자가 현재 이미 감염에 기여하고 있는 반면, 사실 감염은 $\tau _{E}$ $\tau _{E}$ ${\$ }에서 감염된 숫자 때문에만 발생한다고 가정한다. $yle \tau _{E}}$ 전 $\tau _{E}$ .좀 더 정확한 처리를 위해서는 지연 미분 방정식을 사용해야 한다.^[17]

유효 재생수

미디어 재생

웨일스 정부의

R

R

번호에

R

대한 간단한 설명.

사실, 인구의 다양한 비율은 주어진 질병에 언제든지 면역이 된다.이를 설명하기 위해 유효 재생산 $R_{e}$ $R_{e}$ e ${\$ $R$ R $R$ 을(를) 사용한다 $R$ . $R_{t}$ $R_{t}$ ${\$ 는 부분적으로 $R_{t}$ 취약한 모집단의 시간 t에서 단일 감염자에 의해 발생하는 평균 신규 감염 수입니다. $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 에 $R_{0}$ 취약한 모집단의 분수 S를 곱하면 알 수 있다. $R_{e}$ 이 있는 모집단의 분율(즉 취약 모집단 S)이 증가하여 $R_{e}$ e ${\$ e}}이 기본 SIR 시뮬레이션에서 1 이하로 $R_{e}$ 떨어지면 "herd 면역"이 달성되어 모집단에서 발생하는 경우의 수가 점차 0으로 감소한다.^[18]^[19]^[20]

R의₀ 한계

대중매체에 $R_{0}$ ${\$ 을 사용함으로써 그 의미를 오해하고 왜곡시켰다. $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 은(는) 여러 가지 다른 수학적 모델에서 계산할 수 있다 $R_{0}$ .이들 각각은 R $R_{0}$ ${\$ 의 다른 추정치를 제공할 수 있으며 $R_{0}$ 이 추정치는 해당 모델의 맥락에서 해석해야 한다.따라서 상이한 감염성 물질의 전염성은 불변성 가정으로 $R_{0}$ $R_{0}$ 0 ${\$ 을 재계산하지 않고는 비교할 수 없다. $R_{0}$ 과거 발생에 대한 $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 값은 $R_{0}$ 동일한 질병의 현재 발생에 유효하지 않을 수 있다.일반적으로 $R_{0}$ $R_{0}$ 0 $R_{0}$ < 1 {\ $displaystyle R_{$ 0}<1}, $R_{0}<1$ $R_{0}<1$ < 1 $R_{0}<1$ {\ $displaystyle R_{0}<$ 1 $R_{0}<1$ 만약 R $R_{0}>1$ > $R_{0}>1$ ${\displaystyle R_{0}}1},$ 만약 $R_{0}>1$ 0 > 1 {\displaystyle R_{0}1}1 $R_{0}>1$ 발생이 확대되더라도 R 0을 임계값으로 사용할 수 있다 $R_{0}$ .일부 모델의 경우 R $R_{0}<1$ < $R_{0}<1$ $R_{0}<1$ 의 $값$ 이 여전히 자가 발생으로 이어질 수 있다 $R_{0}<1$ .이것은 특히 말라리아와 같이 호스트 사이에 중간 벡터가 있는 경우에 문제가 된다.^[21]따라서 " $R_{0}$ 알려진 전염병의 $R_{0}$ R 0 ${\$ 표의 값 간 비교는 주의 깊게 실시해야 한다.

$R_{0}$ ${\$ 은(는) 예방접종이나 기타 인구 민감도 변화를 통해 수정할 수 없지만 $R_{0}$ , 여러 생물학적, 사회적 행동적, 환경적 요인에 따라 달라질 수 있다.^[7]일부 역사적 정의에서 비약물학적 개입을 포함하여 질병 전염을 줄이기 위한 의도적인 개입은 배제하지만,^[22]^[7] 물리적 거리 및 기타 공공 정책 또는 사회적 개입에 의해서도 수정될 수 있다.^[3]그리고 실제로 비약학적 개입이 $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 에 포함되는지는 종종 종이 $R_{0}$ , 질병, 그리고 어떤 개입이 연구되고 있다면 어떻게 되는가 하는 것에 달려 있다.^[7]이는 $R_{0}$ 0 $R_{0}$ {\ $displaystyle R_{0}}$ 이 $R_{0}$ 상수가 아니기 때문에 혼동을 유발하는 반면, "없음" 첨자가 있는 대부분의 수학 파라미터는 상수이기 때문이다.

$R$ $R$ 은(는) 많은 요인에 따라 $R$ 달라지는데, 그 중 상당수는 추정할 필요가 있다.이러한 요소들은 $각각$ R $R$ 의 추정치에 불확실성을 더한다 $R$ 이러한 요소들 중 많은 것들이 공공 정책을 알리는 데 중요하지 않다.따라서 공공 정책은 $R$ $R$ 과 $R$ 와) 유사한 지표에 의해 더 잘 제공될 수 있지만, 이중화 시간이나 반감기와 $t_{1/2}$ 추정하기 더 쉬운 지표( $t_{1/2}$ $t_{1/2}$ / 2 ${\$ ^[23]^[24]

방법 R0{\displaystyle R_{0}계산에 사용되는}, 야코비 행렬의 가장 큰 고유 값이 생존 기능이 포함되어 있는 고질적 평형의 고유한 성장 rate,[26]생활로부터 차세대 method,[25]계산 susceptibles의 풍토적 균형에 해당, inf의 평균 연령.ection[27]최종 크기 방정식을 참조하십시오.같은 미분방정식으로 시작한다고 해도 이러한 방법들 중 거의 서로 동의하는 것은 없다.^[21]실제로 2차 감염의 평균 수를 계산하는 사람은 훨씬 적다. $R_{0}$ ${\$ 은 현장에서 거의 관찰되지 않으며 $R_{0}$ 보통 수학적 모델을 통해 계산되기 때문에, 이는 그 유용성을 심각하게 제한한다.^[28]

각종 감염병 표본값

중재에 앞서 잘 알려진 전염병의 R₀ 및 집단 면역 한계치(HIT) 값

병	전송	R₀	히트^[a]
홍역	에어로졸	12–18^[29]^[7]	92–94%
수두(바리셀라)	에어로졸	10–12^[30]	90–92%
유행성 이하선염	호흡기방울	10–12^[31]	90–92%
COVID-19(오미크론 변종)	호흡기방울	7^[32]	86%
풍진	호흡기방울	6–7^[b]	83–86%
소아마비	대변-도덕로	5–7^[b]	80–86%
백일해	호흡기방울	5.5^[37]	82%
COVID-19(델타 변종)	호흡기 방울 및 에어로졸	5.1^[38]	80%
천연두	호흡기방울	3.5–6.0^[39]	71–83%
COVID-19(Alpha 변종)	호흡기 방울 및 에어로졸	4–5^[40]^{[medical citation needed]}	75–80%
HIV/에이즈	체액	2–5^[41]	50–80%
COVID-19(항상 변형률)	호흡기 방울 및 에어로졸^[42]	2.9 (2.4–3.4)^[43]	65% (58–71%)
사스	호흡기방울	2–4^[44]	50–75%
디프테리아	침	2.6 (1.7–4.3)^[45]	62% (41–77%)
감기	호흡기방울	2–3^[46]^{[medical citation needed]}	50–67%
인플루엔자(1918년 유행성 변종)	호흡기방울	2^[47]	50%
에볼라(2014년 발생)	체액	1.8 (1.4–1.8)^[48]	44% (31–44%)
인플루엔자(2009년 유행성 변종)	호흡기방울	1.6 (1.3–2.0)^[2]	37% (25–51%)
인플루엔자(계절기 변종)	호흡기방울	1.3 (1.2–1.4)^[49]	23% (17–29%)
안데스한타바이러스	호흡기 방울 및 체액	1.2 (0.8–1.6)^[50]	16% (0–36%)^[c]
니파바이러스	체액	0.5^[51]	0%^[c]
메르스	호흡기방울	0.5 (0.3–0.8)^[52]	0%^[c]

대중문화에서

가상의 의학 재해 스릴러인 2011년 영화 컨티멘션에서는 사례 연구에서 유행병으로 치명적인 바이러스 감염의 진행을 반영하기 위해 블로거의 R ${\$ 에 대한 계산이 제시된다 $R_{0}$ .묘사된 방법들은 결함이 있었다.^[22]

참고 항목

메모들

^ 를 사용하여 p=1− .mw-parser-output .sfrac{white-space:nowrap}.mw-parser-output.sfrac.tion,.mw-parser-output.sfrac .tion{디스플레이:inline-block, vertical-align:-0.5em, font-size:85%;text-align:센터}.mw-parser-output.sfrac.num,.mw-parser-output.sfrac .den{디스플레이:블록, line-height:1em, 마진:00.1em}.mw-parser-output.sfrac .den{으로 계산한다.border-top:1px 고체}.mw-parser-output .sr-only{국경:0;클립:rect(0,0,0,0), 높이:1px, 마진:-1px, 오버 플로: 숨어 있었다. 패딩:0;위치:절대, 너비:1px}1/R0.
^ ^a ^b 다른 출처에서 수정된 데이터가 있는 교육 코스의^[33] 모듈로부터.^[34]^[35]^[36]
^ ^a ^b ^c R₀ < 1.0>하면 병은 자연히 사라진다.

역학의 구획 모델은 SIR 모델을 사용하는 취약(S), 감염(I) 및 회복(R) 인구의 시간에 따른 질병 역학을 설명한다.SIR 모델에서 $R(0)$ ( $R(0)$ ) $R(0)$ 과 $R(0)$ $R_{0}$ $R_{0}$ ${\$ 은(는 $R_{0}$ ) 서로 다른 수량이라는 점에 유의하십시오. 전자는 t = 0에서 복구된 횟수를 설명하는 반면 후자는 복구 빈도에 대한 접점 빈도 사이의 비율을 설명한다.
헬드 L, 닭이 N, 오닐 PD, Wallinga J(11월 7일 2019년).핸드 북 전염병 질병 자료 분석의.CRC프레스. p. 347. 아이 에스비엔 978-1-351-83932-7.광동 지방 질병 관리 본부에 따르면,"효과적인 생식 수(R또는 리 더 일반적으로 중등 경우[원문대로]전염성 사건마다 의해 생성된 평균적인 수치로 정의된다 전달률, 설명에 사용된다.".예를 들어, 현재 진행 중인 유행병 동안 한 번의 예비 추정치에 따르면, 사스-CoV-2의 유효 생식 수는 2.9인 반면 ^{[citation needed]}사스의 경우 1.77인 것으로 밝혀졌다.

참조

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추가 읽기

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