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에볼라바이러스병(EVD)은 1970년대 최초 사례가 보고된 이후 간헐적인 유행이 발생해오고 있다. 전파의 특성으로 인해 아프리카 풍토병 지역 외에서는 큰 유행이 없었다. 단, 아프리카 풍토병 지역 내에서는 대규모의 유행들도 일부 있었는데, 증상이 유사한 질병들의 존재, 부족한 의료인프라로 인한 진단의 어려움이 원인 중 하나였다. 중동호흡기증후군(MERS)도 EVD와 유사하게 풍토병 지역 외에서는 대규모의 유행이 발생한 적이 2015년까지는 없었다. 단, 2015년 한국에서는 유행이 발생한 적이 있는데, 질병 발생 탐지의 지연과 동시에 활발했던 병문안 문화와 같은 복합적 요인으로 야기되었다.
본 연구에서는 수학/통계 ...

에볼라바이러스병(EVD)은 1970년대 최초 사례가 보고된 이후 간헐적인 유행이 발생해오고 있다. 전파의 특성으로 인해 아프리카 풍토병 지역 외에서는 큰 유행이 없었다. 단, 아프리카 풍토병 지역 내에서는 대규모의 유행들도 일부 있었는데, 증상이 유사한 질병들의 존재, 부족한 의료인프라로 인한 진단의 어려움이 원인 중 하나였다. 중동호흡기증후군(MERS)도 EVD와 유사하게 풍토병 지역 외에서는 대규모의 유행이 발생한 적이 2015년까지는 없었다. 단, 2015년 한국에서는 유행이 발생한 적이 있는데, 질병 발생 탐지의 지연과 동시에 활발했던 병문안 문화와 같은 복합적 요인으로 야기되었다.
본 연구에서는 수학/통계 모델링 기법을 통하여 EVD와 MERS에 대한 확산 분석과 앞서 거론되었던 유행의 과정에 내재된 위험들을 고려한 분석을 진행했다. 사실적인 현상 구현을 위하여 EVD 연구를 위해 의료종사자 (MS)와 미보고 감염자가 고려된 모델이 개발되었으며 MERS는 세 단계로 나뉘어 병원내 확산, 병원내 구획 간 확산, 그리고 지역사회와 병원들을 고려한 병원간 확산 모델을 구축했다.
실제 유행에 기반한 기본 시나리오 시뮬레이션 결과는 각 유행들에서 발생할 수도 있었던 감염자수를 분포로 제시했다. EVD 연구에서는 비약물적 중재(NPIs)의 효과를 실제 데이터를 이용하여 측정할 수 있었으며 유행 인지에 따르는 위험을 관찰할 수 있었다. NPIs와 유행 인지 지연을 동시에 고려한 시뮬레이션을 통해 유행의 조기탐지가 가능했다면 절반 수준의 낮은 중재강도로도 동일한 유행규모가 발생했을수도 있음을 관찰하였다. MERS 연구에서는 병원내에서의 높은 전파위험으로 인하여 입원된 감염전파자의 원내 전파기간이 하루만 증가해도 최대 31%의 감염자수 증가를 야기할 수 있음을 관찰하였다. 지역간 확산 모델 연구를 통해서는 병원의 환자 구성 특징에 의해서도 유행 경과가 달라질 수도 있음을 보였다. 또한 마스크 착용 중재를 통해서는 감염전파율 차단 50%라는 부분적인 효과만을 고려하더라도 전체 유행규모를 42% 줄이는 높은 효과가 있음을 관찰했다.
본 연구에 적용된 방법론과 결과는 향후 미래에 유입될 수 있는 신종감염병에 대응하기 위해 유입 인지시 예상되는 유병자수, 필요한 접촉추적량, 음압격리병상 파악 등에 대한 제언을 해줄 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구결과는 병원내 마스크 착용과 같은 실제 적용중인 중재에 대한 근거자료가 될 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Ebola virus disease (EVD) outbreaks have occurred intermittently since the first documented case in the 1970s. Owing to its transmission characteristics, large outbreaks have not occurred outside Africa. In contrast, significant outbreaks have been observed within the continent, attributed to factor...

Ebola virus disease (EVD) outbreaks have occurred intermittently since the first documented case in the 1970s. Owing to its transmission characteristics, large outbreaks have not occurred outside Africa. In contrast, significant outbreaks have been observed within the continent, attributed to factors such as endemic diseases with similar symptoms and inadequate medical infrastructure, complicating timely diagnosis.
Similarly, the Middle East Respiratory Syndrome (MERS) outbreak was not reported outside its endemic regions until 2015. However, South Korea encountered an outbreak that year primarily due to delayed disease detection and cultural practices, including frequent hospital visits.
In this dissertation, we utilized a mathematical/statistical modeling approach to analyze the spread of EVD and MERS, emphasizing their inherent risks. For EVD, our model considered medical staff and unreported cases. We divided the MERS outbreak modeling into three stages: transmission within a hospital, between wards in a single hospital, and inter-hospital, considering the local community.
Our baseline scenario simulations provided projections of potential outbreak patterns. In the EVD analysis, we assessed the efficacy of non-pharmaceutical interventions (NPIs) using actual data, underscoring the risks associated with delayed outbreak recognition. When accounting for NPIs and recognition delays, the simulations suggest that prompt detection could have achieved a similar outbreak scale, with only half the NPIs intensity. Considering the elevated transmission risk within hospitals, a one-day prolonged hospital stay of an infectious individual might lead to a 31% increase in cases. The model examining transmission between hospitals showed that the outbreak varied depending on the initial admission location of the index case. Significantly, even a 50% reduction in transmission owing to mask mandates for hospital visitors could decrease the outbreak size by 42%.
The methodologies and results of this study aim to provide insights into the potential prevalence rates, necessary contact- tracing measures, isolation facility requirements for future emerging infectious diseases, and robust evidence supporting the wearing of masks in hospitals.

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