디지털 접촉 추적 기술은 감염성 질병 발생시 효과적입니까?

이 질문이 중요한 이유는 무엇입니까?

전 세계 COVID-19 대유행은 정확하고시기 적절한 접촉 추적의 중요성을 강조한다. 접촉 추적은 사람들이 감염성 질환을 앓고 있거나 증상을 보이는 사람 근처에 있었음을 알려 주어자가 격리를 허용하고 감염 확산을 막는 데 도움이된다. 전통적으로 접촉 추적은 누군가가 전염병에 걸렸다는 알림으로 시작된다. 그들은 증상이 나타나기 2 ~ 3 일 전으로 돌아가서 그들의 접촉을 기억하도록 요청받는다. 이것은 시간이 많이 걸리고 항상 완전한 그림을 제공하지 않을 수 있으므로 디지털 지원은 추적자에게 연락하는 데 도움이 될 수 있다.

디지털 연락처 추적은 기술을 사용하여 연락처를 추적하고 추적한다. 개인은 스마트 폰에 앱을 다운로드하여 위치 및 증상 정보를 기록하거나, 장치에서 Bluetooth 또는 GPS (위성 위치 확인 시스템)와 같은 위치 찾기 기술을 사용할 수 있다. 사용자가 감염되면이 기술은 가까운 접촉 및 / 또는 이차 감염 (병을 옮긴 사람들)을 식별하고 가까이 있었던 사람들에게 알린다. 이 기술은 감염이 전달 된 위치와 기간 (컨텍스트)을 식별한다.

그러나 예를 들어 저소득층 또는 노인의 경우 기술에 대한 접근이 제한되는 경우 문제가 발생할 수 있다. 또한 일부 사람들은이를 사생활 침해로보고 데이터가 어떻게 사용 될지 의심한다.

우리는 수동 접촉 추적과 비교하여 디지털 접촉 추적이 2 차 감염으로 측정 된 감염 확산을 줄이는 데 효과적인지 알고 싶었다.

우리가 한 일

우리는 디지털 접촉 추적을 평가 한 연구를 위해 의료 데이터베이스를 검색했다. 우리는 실시간으로 실제 사람을 평가하는 감염성 질병 발생시 설정된 연구를 선호했지만, 모든 환경과 디자인의 연구를 포함했다.

질문에 빠르게 답하기 위해 Cochrane 검토 프로세스의 일부 단계를 단축했지만 결론에 확신을 가지고 있다.

연구 결과

12 개의 관련 연구를 찾았다. 6 명은 특정 집단 (코호트)에 대한 디지털 접촉 추적의 효과를 평가했습니다. 발병 중 3 명 (시에라 리온의 에볼라, 보츠와나의 결핵, 미국의 백일해) 3 명은 참가자의 긴밀한 접촉을 식별하기위한 시스템을 평가하기 위해 학교에서 발생을 복제했다. 나머지 6 개는 디지털 접촉 추적을 시뮬레이션 한 모델링 연구였다.

주요 결과

자가 격리를 통한 디지털 접촉 추적은 아마도 2 차 감염의 수를 감소시킬 수 있지만자가 격리를 통한 수동 접촉 추적 만큼은 아니다 (2 개의 모델링 연구).

디지털 접촉 추적은 수동보다 두 번의 발병에서 더 가까운 접촉을 발견했다 (미국과 시에라 리온에서 2 건의 연구). 비 발생 설정의 장치는자가보고 일기 나 설문 조사보다 더 가까운 연락처를 식별 할 수 있다.

앱은 일련의 긴밀한 접촉을 완료하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다 (연구 1 개). 디지털 시스템은 새 연락처를 기록하고 알려진 연락처를 모니터링하는 데 종이 시스템보다 사용 속도가 빠르며 데이터 손실 가능성이 적다.

시스템 액세스 문제 (2 건의 연구)에는 불안정한 네트워크 범위, 데이터 부족, 기술 문제 및 높은 직원 교육 요구가 포함되었다. 연락처 추적자의 개인 비용은 여행 및 휴대 전화 배터리 충전으로 인해 증가했다 (연구 1 건). 기기는 모두 연락처, 스 누퍼 및 당국으로부터 진단 된 사용자를 보호하는 것으로 보였지만 한 앱의 사용자는 공중 보건 기관의 구성원이었다. 도난당한 하드웨어 (중고 휴대 전화)를 기록한 연구 종이 양식은 "종종 분실"되었고 디지털 데이터는 암호로 보호되고 (연구 2 건) 암호화 (연구 1 건)되었다고보고니다.

문맥 정보와 수용 가능성에 대한 증거를 찾지 못했다.

이것은 무엇을 의미하는가

디지털 기술이 발병 기간 동안 연락 추적의 유일한 방법이 될 가능성은 낮다. 그들은 아마도 수동 방법과 함께 사용될 것다. 안타깝게도이 기술은 실제 발생 환경에서 거의 입증되지 않았으며 포함 된 연구 중 디지털 접촉 추적만으로 디지털 및 수동 접촉 추적을 평가 한 연구는 없다. 포함 된 연구는 서로 다른 기술을 평가하고 서로 다른 방법을 사용했기 때문에 그 증거에 대해 불확실다.

디지털 연락처 추적을 구현하는 정부는 위험에 처한 인구가 불이익을받지 않도록하고 개인 정보 보호 문제를 고려해야다.

이 리뷰는 2020 년 5 월까지 업데이트되었다.

연구진 결론: 

실제 발생 환경에 게시 된 데이터가 거의 없기 때문에 디지털 솔루션의 효과는 거의 입증되지 않았다. 모델링 연구는 디지털 접촉 추적이자가 격리와 같은 다른 공중 보건 조치와 함께 사용되는 경우 이차 사례 감소에 대한 낮은 불확실성 증거를 제공한다. 코호트 연구는 디지털 접촉 추적이 더 신뢰할 수있는 접촉 수를 생성하고 접촉 추적을 완료하는 시간을 단축 할 수 있다는 매우 낮은 불확실성 증거를 제공합니다. 디지털 솔루션은 인터넷 액세스가 열악하고 디지털 기술에 대한 액세스가 좋지 않은 위험에 처한 사람들에게 형평성에 영향을 미칠 수 있다.

디지털 솔루션은 실제 환경에서 단독으로 사용되지 않을 가능성이 높으므로 수동 시스템과 함께 디지털 솔루션을 사용하는 연구를 포함하여 접촉 추적 기술의 효과에 대한보다 강력한 1 차 연구가 필요하다. 향후 연구에서는 디지털 솔루션에 대한 접근 및 수용 가능성과 그에 따른 형평성에 대한 영향을 고려해야한다. 개인 정보 보호 문제가 이러한 기술의 활용과 효과를 막을 수 있기 때문에 연구는 수용 가능성과 이해를 주요 연구 질문으로 만들어야한다.

전체 초록 읽기
배경: 

중증 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 2 (SARS-CoV-2)의 전파를 줄이는 것은 전 세계적으로 우선 순위가 높다. 접촉 추적은 감염된 개인과 최근 접촉 한 사람들을 식별하여 이들을 격리하고 추가 전파를 줄다. 디지털 기술을 구현하여 수동 접촉 추적을 강화하고 가속화 할 수 있다. 연락처 추적을위한 디지털 도구는 세 가지 영역으로 분류 될 수 있다. 1) 발병 대응; 2) 근접 추적; 및 3) 증상 추적. 우리는 감염성 질병 발생시 접촉 추적을위한 디지털 솔루션의 효과에 대해 신속하게 검토했다.

목적: 

확인 된 감염성 질환의 양성 사례의 접촉을 식별하기위한 개인 디지털 접촉 추적 솔루션의 이점, 피해 및 수용 가능성을 평가다.

검색 전략: 

정보 전문가가 2000 년 1 월 1 일부터 2020 년 5 월 5 일까지 CENTRAL, MEDLINE 및 Embase에서 문헌을 검색했다. 또한 Cochrane COVID-19 연구 등록을 심사했다.

선정 기준: 

우리는 일반 인구를 대상으로 무작위 대조 시험 (RCT), 클러스터 -RCT, 준 RCT, 코호트 연구, 횡단면 연구 및 모델링 연구를 포함했다. 우리는 직접적인 증거로 감염성 질환 발생 (COVID-19, 에볼라, 결핵, 중증 급성 호흡기 증후군 바이러스 및 중동 호흡기 증후군 포함) 동안 접촉 추적 연구를 우선적으로 포함 시켰지만, 간접 증거로 발병 이외의 접촉 추적에 대한 비교 연구를 고려했다. .

디지털 솔루션은 다양하지만 일반적으로 사용자가 장치에 설치하거나 정부 또는 제 3자가 제공하는 장치에 업로드 할 수있는 소프트웨어 (또는 펌웨어)를 포함한다. 통제 조치에는 기존 또는 수동 접촉 추적,자가보고 일기 및 설문 조사, 인터뷰, 가까운 접촉을 결정하기위한 기타 표준 방법 및 디지털 솔루션과 비교 한 기타 기술 (예 : 전자 의료 기록)이 포함되었다.

자료 수집 및 분석: 

두 명의 리뷰 저자가 독립적으로 기록과 관련 가능성이있는 모든 전문 출판물을 선별했다. 한 리뷰 작성자는 포함 된 연구의 50 %에 대한 데이터를 추출했고, 다른 리뷰 작성자는 나머지 50 %에 대해 데이터를 추출했습니다. 두 번째 리뷰 작성자는 추출 된 모든 데이터를 확인했다. 한 리뷰 작성자는 포함 된 연구의 품질을 평가하고 두 번째 작성자는 평가를 확인했다. 우리의 결과는 2 차 사례와 가까운 접촉, 접촉 추적 완료 시간, 수용 가능성 및 접근성 문제, 개인 정보 보호 및 안전 문제, 기타 확인 된 모든 윤리적 문제 식별이었다. 모델링 연구는 관심 결과에 대한 서로 다른 접촉 추적 솔루션의 효과 추정치를 예측하지만, 코호트 연구는 관심 결과에 대한 서로 다른 접촉 추적 솔루션의 효과에 대한 경험적으로 측정 된 추정치를 제공한다. 우리는 GRADE-CERQual을 사용하여 정 성적 데이터에서 증거의 확실성을 설명하고 GRADE를 모델링 및 코호트 연구에 사용했다.

주요 결과: 

우리는 정량적 데이터를보고하는 6 개의 코호트 연구와 접촉 추적을위한 디지털 솔루션의 시뮬레이션을보고하는 6 개의 모델링 연구를 확인했다. 두 개의 코호트 연구도 정 성적 데이터를 제공했다. 3 건의 코호트 연구는 발병 중 접촉 추적을 조사했으며 3 건은 비 발생 환경 (학교)에서 발병을 모방했다. 6 개의 모델링 연구 중 4 개는 시뮬레이션 된 COVID-19 시나리오에서 접촉 추적을위한 디지털 솔루션을 평가했으며, 2 개는 비특이적 발병 환경에서 근접 접촉을 시뮬레이션했다.

모델링 연구

두 가지 모델링 연구는 디지털 접촉 추적을 사용하여 2 차 사례 감소에 대한 낮은 불확실성 증거를 제공했다 (지표 사례 당 평균 2 차 사례 수-유효 생식 수 ( R eff )로 측정 됨). 한 연구는 디지털 접촉 혼자 자기 분리에 비해 추적과 R의 EFF의 18 % 감소, 수동 접촉-추적과 35 %의 감소를 추정했다. 다른 하나는자가 분리 단독에 비해 디지털 접촉 추적에 대한 R eff 감소 (26 % 감소) 및자가 분리 단독에 비해 수동 접촉 추적에 대한 R eff 감소 (53 % 감소)를 발견했다. 그러나 모델의 불분명 한 사양, 수동 접촉 추적의 효과에 대한 가정 (추적 된 접촉의 95 %에서 100 %로 가정) 및 앱을 보유 할 인구 비율 (53 %)에 의해 증거의 확실성이 감소했다. ).

코호트 연구

두 개의 코호트 연구는 수동 접촉 추적에 비해 디지털의 이점에 대한 매우 낮은 불확실성 증거를 제공했다. 에볼라가 발생하는 동안 앱을 사용하는 연락 추적자는 종이 양식을 사용하는 사람보다 사례 당 평균 2 배의 가까운 접촉을 발견했다. 마찬가지로 미국 병원에서 백일해가 발생한 후 연구원들은 무선 주파수 식별이 45 개의 가까운 연락처를 식별했지만 전자 의료 기록을 검색 한 결과 13 개가 발견되었음을 발견했다. 근거의 확실성은 부정확성에 대한 우려와 접촉 추적 연구 설계가 실제 가까운 접촉 수를 식별 할 수 없기 때문에 심각한 편향 위험에 의해 감소되었다.

한 코호트 연구는 앱이 일련의 긴밀한 접촉을 완료하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다는 매우 낮은 불확실성 증거를 제공했다. 이 결과에 대한 증거의 확실성은 부정확하고 심각한 편견의 위험에 영향을 받았다. 연락처 추적 팀은 디지털 데이터 입력 및 관리 시스템이 종이 시스템보다 사용 속도가 빠르며 데이터 손실 가능성이 적다고 보고했다.

저소득 또는 중간 소득 국가의 두 연구에 따르면 연락처 추적 팀은 디지털 시스템을 사용하기가 더 간단하고 일반적으로 종이 시스템보다 선호한다고 보고했다. 그들은 인력 시간을 절약하고 대용량 데이터 세트로 정확도를 향상 시켰으며 종이 양식에 비해 운송이 더 쉬웠다 고한다. 그러나 직원들은 종이 시스템에 비해 디지털로 인한 비용 증가와 인터넷 액세스 문제에 직면했다.

코호트 연구의 기기는 노출되거나 진단 된 사용자와 관련된 연락처로부터 개인 정보를 보호하는 것으로 나타났다. 그러나 특히 웨어러블 장치의 경우 링크 공격이 발생하면 스 누퍼의 개인 정보 침해 위험이있었다.

역주: 

위 내용은 코크란연합 한국지부에서 번역하였습니다.

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