Estimating the effect of social inequalities on the mitigation of COVID-19 across communities in Santiago de Chile.
Estimating the effect of social inequalities on the mitigation of COVID-19 across communities in Santiago de Chile.
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DOI：
10.1038/s41467-021-22601-6
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发表时间：
2021-04-23
影响因子：
16.6
通讯作者：
Perra N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gozzi N;Tizzoni M;Chinazzi M;Ferres L;Vespignani A;Perra N
我们研究了SARS-CoV-2在智利圣地亚哥的时空传播，使用匿名的移动的电话数据，来自140万用户，占该地区总人口的22%，描述了非药物干预（NPI）对流行动态的影响。我们将这些数据整合到一个基于监测数据校准的机械流行病模型中。截至2020年8月1日，我们估计每1000例感染的检出率为102例（90% CI：[95-112/1000]）。我们发现，2020年5月15日实施的全面封锁虽然导致与之前的NPI相比，流动性和接触人数略有额外减少，但对控制疫情具有决定性作用，突出了政府及时应对COVID-19疫情的重要性。研究发现，非营利组织对个人流动性的影响与城市社区的人类发展指数相关。事实上，较发达和较富裕的地区在政府干预后变得更加孤立，大流行病的负担大大减轻。COVID-19影响的异质性在实施NPI方面提出了重要问题，并突出了受系统性健康和社会不平等影响的社区在流行病期间面临的调整其行为的挑战。仍然需要对流行病传播和非药物干预的效果进行细致的研究，以支持人口和社会经济影响。在这里，作者使用匿名的移动的电话数据研究了SARS-CoV-2在智利圣地亚哥的时空传播。
We study the spatio-temporal spread of SARS-CoV-2 in Santiago de Chile using anonymized mobile phone data from 1.4 million users, 22% of the whole population in the area, characterizing the effects of non-pharmaceutical interventions (NPIs) on the epidemic dynamics. We integrate these data into a mechanistic epidemic model calibrated on surveillance data. As of August 1, 2020, we estimate a detection rate of 102 cases per 1000 infections (90% CI: [95–112 per 1000]). We show that the introduction of a full lockdown on May 15, 2020, while causing a modest additional decrease in mobility and contacts with respect to previous NPIs, was decisive in bringing the epidemic under control, highlighting the importance of a timely governmental response to COVID-19 outbreaks. We find that the impact of NPIs on individuals’ mobility correlates with the Human Development Index of comunas in the city. Indeed, more developed and wealthier areas became more isolated after government interventions and experienced a significantly lower burden of the pandemic. The heterogeneity of COVID-19 impact raises important issues in the implementation of NPIs and highlights the challenges that communities affected by systemic health and social inequalities face adapting their behaviors during an epidemic. Fine-grained studies of epidemic spread and of the effect of nonpharmaceutical interventions are still needed to underpin demographic and socio-economic effects. Here, the authors study the spatial and temporal spread of SARS-CoV-2 in Santiago de Chile using anonymized mobile phone data.
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影响因子：
29.9
作者：
Aleta A;Martín-Corral D;Pastore Y Piontti A;Ajelli M;Litvinova M;Chinazzi M;Dean NE;Halloran ME;Longini IM Jr;Merler S;Pentland A;Vespignani A;Moro E;Moreno Y
通讯作者：
Moreno Y
影响因子：
56.3
作者：
Badr, Hamada S.;Du, Hongru;Gardner, Lauren M.
通讯作者：
Gardner, Lauren M.
DOI：
10.26633/rpsp.2020.99
发表时间：
2020-01-01
影响因子：
2.6
作者：
Canals, Mauricio;Cuadrado, Cristobal;Arteaga, Oscar
通讯作者：
Arteaga, Oscar
DOI：
10.1073/pnas.2007658117
发表时间：
2020-07-07
影响因子：
11.1
作者：
Bonaccorsi, Giovanni;Pierri, Francesco;Pammolli, Fabio
通讯作者：
Pammolli, Fabio
影响因子：
3.6
作者：
Beiro, Mariano G.;Bravo, Loreto;Graells-Garrido, Eduardo
通讯作者：
Graells-Garrido, Eduardo