전송 리스크와 환율
Transmission risks and rates |
감염을 전염시키려면 다음 세 가지 조건이 필요합니다.
효과적인 접촉은 한 개인이 감염되고 다른 한 개인이 민감할 경우 첫 번째 개인이 두 번째 개인에 감염되는 두 개인 간의 접촉으로 정의된다.특정 종류의 접촉이 효과적일지는 감염원과 그 전염 경로에 따라 달라집니다.
특정 전염병에 대한 특정 모집단의 유효 접촉률(β 표시)은 단위시간당 유효 접촉률로 측정된다.이는 총 접촉률(단위시간당 유효 여부에 관계없이, \style \)에 감염자와 민감자 간의 접촉이 있을 경우 감염 위험을 곱한 값으로 나타낼 수 있다.이 위험을 전염 위험이라고 하며 p라고 합니다.다음과 같이 됩니다.
모든 접촉이 감염을 일으키는 것은 아니기 때문에 총 는 일반적으로 유효 접촉률 β보다 높아집니다.즉, p는 사실상 전송 발생 확률이기 때문에 1보다 클 수 없습니다.
이 관계에 의해, 유효 접촉률은 특정 사회의 접촉 패턴()) 뿐만이 아니라, 감염 유기체의 특정의 접촉 형태나 병리(p)에 의해서도 결정된다는 것을 공식화한다.예를 들어 성병 동시 감염은 HIV에 감염될 확률을 크게 높일 수 있는 것으로 나타났다.따라서 p의 값을 낮추는 한 가지 방법(따라서 HIV 감염률을 낮추는 방법)은 다른 성병 감염을 치료하는 것일 수 있습니다.
이 관계를 이용하는데는 많은 어려움이 있다.첫째, 개인과 집단에 따라, 그리고 같은 집단에 따라 서로 다른 시기에 있기 때문에 접촉률을 측정하기가 매우 어렵다는 것이다.성병 감염의 경우 접촉률을 추정하기 위해 성행동에 대한 대규모 연구가 수립되었다.에이즈나 결핵과 같은 심각한 질병이 있는 선진국에서는 환자가 진단될 때 접촉 추적이 종종 수행됩니다(환자와 의료 당국은 감염 이후 환자가 했을 수 있는 모든 가능한 접촉을 알리려고 노력합니다).그러나 이것은 연구 도구라기보다는 접촉자들에게 감염 가능성을 경고하기 위한 도구이며, 따라서 그들이 병에 걸렸을 경우 치료를 받고 전염을 피할 수 있다.
두 번째 고려사항은 접촉자별 감염 위험을 설정하기 위해 직접 실험을 수행하는 것은 일반적으로 비윤리적이라고 생각되는데, 이는 감염원에 대한 개인의 고의적인 노출을 필요로 하기 때문이다.1946년과 1989년 사이에 영국에서 냉간 전염을 연구한 일반 콜드 유닛은 주목할 만한 예외였다.감염에 대한 노출이 기록된 특정 상황에서 전염 위험을 추정할 수도 있다. 예를 들어, 이전에 오염된 혈액과 함께 사용되었던 바늘로 손가락을 찔렀던 간호사들 사이의 감염 비율을 추정할 수 있다.
전염 위험에 대한 보다 직접적인 평가는 종종 발병으로 인해 수행되는 접촉 연구를 통해 제공될 수 있다(이러한 연구는 2002-3년 SARS 발병 중에 수행되었다).정의된 그룹(학교 또는 가족 등) 내의 첫 번째(또는 1차) 사례가 식별되고 이 개인에 의해 감염된 사람(또는 2차적 사례)이 기록된다.그룹 내 취약성의 수가 n이고 2차 케이스의 수가 x인 경우, 전염 위험의 추정치는 다음과 같습니다.
여기서 p는 이전과 같은 파라미터이지만 다른 방법으로 계산됩니다.이를 반영하기 위해 secondary attack rate라고 부릅니다(물론 rate가 아니라 실제로는 리스크입니다만, 이 용어는 아직 일반적으로 사용되고 있습니다).
해당 그룹 전체가 감염되기 쉽다고 해도 일반적으로 x는 질병의 기본 재생수보다 작습니다.이는 질병에 대한 저항력이 없는 집단에서 감염된 개개인이 계속해서 자신을 감염시키는 수로 정의된다.기본 재생산 번호는 1차 케이스에 감염된 모든 2차 케이스를 포함하며, x는 해당 그룹 내 2차 케이스의 수일 뿐입니다.
2차 공격률은 예방접종 그룹과 예방접종되지 않은 그룹 간의 비교를 위해 유용하며, 따라서 검사 중인 질병에 대한 예방접종의 효과를 평가한다.그러나 이러한 접촉 연구에는 필연적으로 복잡한 문제가 있다.그룹의 어떤 구성원이 민감한지 항상 명확하지는 않으며, 2차 증례와 후속 증례(예를 들어, 2차 증례에 의해 감염된 사람은 3차 증례 등)를 구별하는 것이 어려울 수 있다.또한 외부인으로부터 감염될 가능성도 무시해야 한다.
이러한 문제에도 불구하고 매개변수 p와 β는 전염병의 수학적 모델링에서 강력한 도구이다.그러나 모델은 그 기초가 되는 가정과 그 매개변수가 계산되는 데이터에 따라서만 유효하다는 것을 항상 기억해야 합니다.
