기초감염재생산수
| 질병 | 전염경로 | R0 |
|---|---|---|
| 홍역 | 공기매개 | 12–18 |
| 디프테리아 | 타액 | 6-7 |
| SARS-CoV-2 델타 변이 | 비말 | 5-9 |
| 천연두 | 비말 | 5–7 |
| 소아마비 | 대변-구강 경로 | 5–7 |
| 풍진 | 비말 | 5–7 |
| 볼거리 | 비말 | 4–7 |
| 백일해 | 비말 | 5.5[2] |
| 코로나바이러스감염증-19 | 비말 | 3-5[3][4] |
| HIV/에이즈 | 성적 접촉 | 2–5 |
| 사스 | 비말 | 2–5[5] |
| 인플루엔자 (1918년 범유행 strain) |
비말 | 2–3[6] |
| 에볼라 (2014년 에볼라 유행병) |
체액 | 1.5-2.5[7] |
기초감염재생산수(基礎感染再生産數, 영어: basic reproduction number, basic reproductive ratio) 또는 R0(영어: R naught)는 감염병이 전파되는 속도를 수치로 나타낸 것이다.
개념[편집]
R0 값은 감염자가 없는 인구집단에 처음으로 감염자가 발생하였을 때 첫 감염자가 평균적으로 감염시킬 수 있는 2차 감염자의 수를 나타낸 것이다. 예를 들어 R0 가 1보다 크다면, 최소 한 사람 이상이 추가적으로 감염될 수 있다는 뜻이며, 이 경우 감염병이 인구 집단 내에서 대확산될 가능성이 발생한다.[8][9]
예측법[편집]
R0를 예측하기 위해 다양한 방법이 사용될 수 있다. 감염병의 대확산이 시작되는 초기 단계에서는 감염자의 수가 기하급수적으로 증가하는데, 이 때는 R0를 대략적으로 1 + (감염병의 전파율, 즉 감염자의 증가 속도) * (세대 기간)의 공식을 이용하여 산출할 수 있다. 여기에서 "세대 기간 (serial interval)"이란 첫 감염병 발생자의 증상 발병 시기와 2차 감염자의 증상 발병 시기 사이의 시간 차이를 뜻한다.[8][9]
초기 단계 예측법의 한계[편집]
- 신뢰성이 떨어지는 (감염자 수 누락) : 보고 인구집단 내에서 감염자가 추가로 존재함에도 불구하고 감염자의 수가 정확하게 보고되지 않을 경우 혹은 감염자의 발생으로부터 보고 사이에 큰 지연이 발생할 경우에는 이 방법을 이용하여 산출된 R0는 실제보다 더 크거나 작게 편향될 수 있다.
- 세대 기간 불확실 : R0를 계산하는 공식에 필요한 세대 기간 (serial interval)을 정확하게 알지 못할 경우 (예를 들어 감염자의 증상 발병시기를 정확하게 알 수 없는 경우)
더 보기[편집]
- 수학적 산출 방법과 더 자세한 정보[8][9] : J Wallinga; M Lipsitch (2007년 2월 22일). “How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers”. 《Proc Biol Sci》 274 (1609): 599–604. doi:10.1098/rspb.2006.3754. PMID 17476782.
- 광동성 감염병관리본부는 이 방법을 이용하여 SARS-CoV-2의 R0의 값을 9로 예측하였다.[8][9] : Tao Liu; 외. (2020년 1월 26일). “Transmission dynamics of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV)”. doi:10.1101/2020.01.25.919787.
각주[편집]
- ↑ Unless noted R0 values are from: History and Epidemiology of Global Smallpox Eradication 보관됨 2016-05-10 - 웨이백 머신 From the training course titled "Smallpox: Disease, Prevention, and Intervention". The CDC and the World Health Organization. Slide 16-17.
- ↑ Kretzschmar M, Teunis PF, Pebody RG (2010). “Incidence and reproduction numbers of pertussis: estimates from serological and social contact data in five European countries.”. 《PLoS Med.》 7 (6): e1000291. doi:10.1371/journal.pmed.1000291. PMC 2889930. PMID 20585374.
- ↑ Zhao, Shi; Ran, Jinjun; Musa, Salihu Sabiu; Yang, Guangpu; Lou, Yijun; Gao, Daozhou; Yang, Lin; He, Daihai (2020년 1월 24일). “Preliminary estimation of the basic reproduction number of novel coronavirus (2019-nCoV) in China, from 2019 to 2020: A data-driven analysis in the early phase of the outbreak”. 《bioRxiv》 (영어): 2020.01.23.916395. doi:10.1101/2020.01.23.916395.
- ↑ Liu, Tao; Hu, Jianxiong; Kang, Min; Lin, Lifeng; Zhong, Haojie; Xiao, Jianpeng; He, Guanhao; Song, Tie; Huang, Qiong; Rong, Zuhua; Deng, Aiping; Zeng, Weilin; Tan, Xiaohua; Zeng, Siqing; Zhu, Zhihua; Li, Jiansen; Wan, Donghua; Lu, Jing; Deng, Huihong; He, Jianfeng; Ma, Wenjun (2020년 1월 25일). “Transmission dynamics of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV)”. 《bioRxiv》 (영어): 2020.01.25.919787. doi:10.1101/2020.01.25.919787.
- ↑ Wallinga J, Teunis P (2004). “Different epidemic curves for severe acute respiratory syndrome reveal similar impacts of control measures”. 《Am. J. Epidemiol.》 160 (6): 509–16. doi:10.1093/aje/kwh255. PMID 15353409. 2007년 10월 6일에 원본 문서에서 보존된 문서.
- ↑ Mills CE; Robins JM; Lipsitch M (2004). “Transmissibility of 1918 pandemic influenza”. 《Nature》 432 (7019): 904–6. Bibcode:2004Natur.432..904M. doi:10.1038/nature03063. PMID 15602562.
- ↑ Althaus, Christian L. (2014). “Estimating the Reproduction Number of Ebola Virus (EBOV) During the 2014 Outbreak in West Africa”. 《PLoS Currents》 6. doi:10.1371/currents.outbreaks.91afb5e0f279e7f29e7056095255b288. PMC 4169395. PMID 25642364.
- ↑ 가 나 다 라 마 Center for Communicable Disease Dynamics (Rebecca Kahn). “nCOV – Making Sense of an Epidemic”. en:Harvard T.H. Chan School of Public Health. 2020년 3월 13일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 3월 28일에 확인함.
- ↑ 가 나 다 라 마 하버드 전염병역학센터 (레베카 칸). “nCOV – Making Sense of an Epidemic”. 하버드 T.H. 챈 보건대학원. 2020년 3월 28일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 3월 28일에 확인함.