病気にかかったスタッフを帰宅させても疾病の蔓延は止まらない
Nature Physics
2016年8月2日
Sending sick staff home won’t stop disease spread
疾病の流行時に、健康な人々を感染した人々の後任にすると、社会的ネットワークの基盤となっている構造に起因して、疾病が予測に反してより急速に地域社会全体に広がることが、今週のオンライン版で示唆されている。今回、モデル化と実証的データ分析を組み合わせて、米国における州レベルと全国レベルのインフルエンザの流行パターンが説明されている。
流行時に、感染した教師や医療従事者などの重要な役割を持つ人々を、系統的に健康な後任者に代えるという方策は、感染した労働者は働くことができず、他者に病気をうつすリスクがあるという明快な論理に従っている。しかし、疾病が広がるダイナミクスを理解するための標準的なモデルは、こうした健康な後任者が、後任となる以前よりも危険な状況にさらされるという事実を組み込むことができない。Samuel Scarpinoたちは、このリスクの増大を明確にエンコードしてネットワークモデルに組み込み、関係的交換と名付けたこの交代策によって、流行のピークに達した病気が流行の開始時の予測よりも速いスピードで伝播しうることを示した。
著者たちは、今回のモデルをインフルエンザとデング熱で検証した。この2つの疾病はどちらも季節的影響を受けるが、デング熱はインフルエンザと違って、伝染と反応の間に遅延があるという特徴があり、関係的交換の影響をより受けにくいと予想される。著者たちは、今回のモデルが米国における17回の全国レベルのインフルエンザの大流行のデータ、州レベルの25年間のインフルエンザデータ、プエルトリコから得られた19年間のデングウイルスデータと一致していることを示した。今回の知見よって、大流行時の公衆衛生政策決定への情報提供が改善されると思われる。
doi: 10.1038/nphys3832
注目の論文
-
6月25日
ゲノミクス:古代 DNA がカルパチア盆地の多様なコミュニティー組織を明らかにするNature Communications
-
6月24日
化学:細菌がプラスチック廃棄物を鎮痛剤に変換Nature Chemistry
-
6月19日
人類の進化:アフリカからの移動に先立つ、人間の生息域の大幅な拡大Nature
-
6月19日
気候変動:気候変動が作物生産に与える影響を評価するNature
-
6月19日
動物行動学:蛾の航行は星空に導かれているNature
-
6月17日
都市:人工光が都市部の生育期を延長させているNature Cities