COVID-19 팬데믹의 경과를 신규 감염 추정을 통해 재구성하는 것은 질병 부담을 평가하고 전파 역학을 특성화하는 데 중요하다. 오염수 농도 데이터는 국지적인 Omicron 이전 연구에서 감염 추정에 사용되었지만, 변종별 shedding 비율을 추정하고, 보고 누락을 고려하는 확장 가능한 접근법은 아직 개발되지 않았다. 이를 위해, 우리는 Omicron 시대 동안 미국 주에서의 일일 COVID-19 감염을 소급하여 추정하기 위한 다원적 접근 방식을 개발한다. 우리의 접근 방식은 Delta-Omicron 전환 기간 동안 감염 추정을 개선하기 위해 오염수 및 혈청 유병률 감시 데이터를 통합한다. 이러한 정제된 추정치는 제한된 커버리지에 맞춰 조정된 오염수 농도 데이터를 사용하여 변종별 shedding 비율을 계산하는 데 활용되며, 이는 이후 일일 감염 추정을 알린다. 사례 기반의 추정치는 눈에 띄는 변동성을 보이는 경향이 있지만, 이러한 감염 추정치는 Omicron 하위 변종 전환과 밀접하게 일치하는 보다 안정적이고 해석 가능한 패턴을 보여준다. 더욱이, 우리는 직접적으로 보고 누락의 정도를 정량화하여, 보고된 사례가 미국의 일곱 주 샘플에서 질병 부담을 상당히 과소 평가하고 있음을 보여준다. 이들 주에서 사례 보고는 총 감염의 25% 미만을 포착하여, 공식 보고서에서 대다수의 감염이 고려되지 않게 된다. 마지막으로, 우리는 시간에 따라 변동하는 효과적 재생산 수 및 성장률을 추정하여 미국 주에서 Omicron 시대 동안 전파 역학에 대한 보다 정확하고 시의적절한 그림을 제공한다.
Lobay 외 (주, 수요일)이 이 질문을 연구했다.