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다음에 무슨 일이 일어날까요? 시뮬레이션으로 설명하는 COVID-19 미래 🔬 한번 읽어보세요! 30 분 플레이/읽기:
다음에 무슨 일이 일어날까요?
시뮬레이션으로 설명하는 COVID-19 이후의 미래
🕐 30분 플레이/읽기  ·  by 마르셀 살라테 (전염병학자) & 니키 케이스 (그림/코드) & BENBENNBEN (번역)

"두려워해야 할 것은 오직 두려움 그 자체이다"는 어리석은 충고입니다.

물론, 화장지를 사재기하지 말아야 하죠. 하지만 정책 입안자들이 두려움 자체를 두려워하면, "집단 공황"을 막기 위해 실제 위험을 경시할 것입니다. 두려움은 문제가 아닙니다. 어떻게 두려움을 극복하는지가 문제죠. 두려움은 지금 위험에 대처하고, 나중에 있을 위험에 대비할 힘을 줍니다.

솔직히, 우리 (마르셀, 전역병학자 + 니키, 그림/코드)는 걱정하고 있습니다. 여러분도 그럴 거라고 생각합니다! 우리의 두려움을 말미암아 상호작용형 시뮬레이션을 만들게 되었습니다. 여러분도 두려움을 이해하고 이겨내 보세요:

이 안내서는 (2020년 5월 1일 발행. 각주를 클릭하세요!→[1]) 희망 그리고 두려움을 주기 위한 것입니다. COVID-19를 정신 및 재정 건강을 위해, 계획을 세우시려면 낙관론이 필요하고 백업 계획을 세우시려면 비관론이 필요합니다. 글래디스 브론윈 스턴 작가가 말했듯이, “낙관주의자는 날 수 있다는 희망에 비행기를 발명하고, 비관주의자는 추락할 수 있다는 염려에 낙하산을 발명합니다.”

자, 안전 벨트를 착용하세요. 기체의 흔들림이 예상됩니다.

지난 몇 달

비행기 조종사는 비행기 시뮬레이터를 사용하여 추락하지 않는 방법을 배웁니다.

역학자들은 전염병 시뮬레이터를 사용하여 인류를 도울 방법을 배우면 됩니다.

먼저, 아주 아주 간단한 "전염병 비행 시뮬레이터"를 해봅시다! 이 시뮬레이션에서 감염군은 감염대상군을 감염시킵니다:

COVID-19 바이러스 발생 초기에 평균적으로[2] 4일마다 에서 로 전염되었습니다. (많은 변수가 있을 수 있다는 것을 명심하세요.)

만약 인구의 0.001% 가 “4일마다 2배씩 늘어나고” 아무것도 하지 않는다고 가정한다면, 어떻게 될까요?

시뮬레이션을 재생하시려면 "시작"을 클릭하세요! 나중에 다른 설정으로 해보실 수 있습니다: (참고 사항: [3])

이것은 지수적 성장 곡선입니다. 처음에는 적은 수로 시작해서 기하급수적으로 증가하죠. "아 그냥 독감인가"에서 “아 맞다. 독감으로 부유한 도시에서 사람들이 대량으로 죽어나가지 않는데”.

하지만 이 시뮬레이션은 틀렸습니다. 다행히도 영원히 기하급수적으로 늘어날 수 없습니다. 다른 사람들이 바이러스를 이미 가지고 있으면 바이러스를 전달할 수 없습니다:

많을수록, 로 빠르게 변하지만, 적을수록, 느리게 변합니다.

이것은 전염병 성장에 어떤 영향이 있을까요? 한번 알아봅시다:

이것은 “S-자형” 로지스틱 성장 곡선입니다. 처음에는 적은 수로 시작해서 기하급수적으로 증가하다가 느려집니다.

하지만 이 시뮬레이션 역시 틀렸습니다. 감염군은 결국 1) 회복하거나, 2) 폐 손상을 "회복"하거나, 또는 3) 사망함으로써 바이러스를 전달하지 않습니다.

간단하게, 모든 감염군이 회복군이 되었다고 가정해봅시다. (실제라면 일부는 사망한다는 것을 명심하세요.) 회복군은 다시 감염될 수 없으며, 잠시만! 평생 면역된다고 가정해봅시다.

COVID-19는 평균적으로 [4] 10일 동안 감염됩니다. 즉, 10일이 지나기 전에 일부는 회복되고, 일부는 그 후에 회복됩니다. 인구의 100% 시작하면 다음과 같습니다:

이것은 지수적 성장 곡선의 반대인 지수적 감쇠 곡선입니다.

이제 S-자형 로지스틱 성장 곡선에 회복을 포함해서 가정하면 어떻게 될까요?

한번 알아봅시다.

빨간색 곡선현재 사례이고 ,
회색 곡선 사례입니다 (현재 확진자 + 회복군), 0.001%의 감염군으로 시작해봅시다:

여기서 유명한 곡선이 나옵니다! 종형 곡선도 아니고, “로그 정규분포” 곡선도 아닙니다. 아직 이름이 없죠. 하지만 이 곡선을 이미 수십억 번 보셨거나 평평해지기를 바라셨을지도 모릅니다.

이것은 SIR 모형입니다.[5]
(Susceptible 감염대상군 Infectious 감염군 Recovered 회복군)
역학 개론에서 두 번째로 중요한 개념이죠:

참고: 실제 시뮬레이션은 이보다 훨씬 더 정교합니다! 그러나 SIR 모형은 자세한 뉘앙스 없이 일반적인 결과를 설명합니다.

이제 한 단계를 더 추가해보겠습니다. 감염대상군이 감염군이 되기 전에, 접촉군이 됩니다. 질병에 걸린 후 잠복기 때문에 아직 전파할 수 없는 상태입니다. 감염 되었지만, 아직 감염 시킬 수 없는 거죠.

(이 새로운 질병 확산 모형을 SEIR 모형 라고 합니다.[6], "E"는 "Exposed 접촉군"을 의미합니다. 여기서 "접촉"은 바이러스에 감염되었거나 감염되지 않았다는 의미가 아닙니다. 역학 용어로서, "접촉"은 감염대상군으로부터 감염이 확실하게 되었다는 의미입니다. 용어가 좀 헷갈리죠.)

COVID-19는 평균적으로 [7] 3일 동안 감염되었지만, 감염시킬 수 없는 잠복기가 있습니다. 이를 시뮬레이션에 추가하면 어떻게 될까요?

빨간색 + 분홍색 곡선은 현재 사례이고 (감염군 + 접촉군),
회색 곡선은 사례입니다. (현재 + 회복군):

별로 변하지 않았습니다! 얼마나 오래 접촉군 상태인가는 비율과 언제 현재 사례가 절정에 도달하는지를 결정합니다… 하지만 최고점의 높이 및 총 사례 수는 변하지 않습니다.

왜일까요? 역학 개론에서 첫 번째로 중요한 개념 때문이죠:

이것은 "감염재생산수 (Reproduction Number)"의 약자입니다. 감염군이 회복 (또는 사망) 전에 감염시킬 수 있는 평균 2차 감염자의 수를 말합니다.

R 은 확산 과정에서 우리가 면역을 얻거나 개입함으로써 바뀝니다.

R0 (R-naught로 발음함)은 R의 초기값으로 면역을 얻거나 개입 전에 수치입니다. R0은 바이러스의 자체의 힘을 반영하지만, 장소에 따라 다릅니다. 예를 들어, R0은 시골보다 도시 지역에서 더 높습니다.

(많은 뉴스 기사나 일부 연구 논문에서 R과 R0를 혼동해서 사용합니다! 용어가 좀 헷갈리죠.)

“그” 계절 독감의 R0은 약 1.28[8]입니다. 그 말은, 독감 시즌이 시작될 때 감염군이 평균적으로 1.28명을 감염시키는 것입니다. (이 숫자가 정수가 아닌 것이 이상하시면, “평균” 어머니가 2.4명의 자녀를 가진다는 것을 생각해보세요. 그렇다고 반명의 아이가 뛰어다닌다는 얘기가 아닙니다.)

COVID-19의 R0은 약 2.2명으로 추정됩니다.[9] 하지만 아직 진행하고 있는 연구에서는 우한에서 5.7(!)명이라고 추정했습니다.[10]

이 시뮬레이션은 초기에 평균 1명의 감염군이 4일마다, 10일 동안 감염시킵니다. "10일"을 "4일"로 나누면 2.5가 되죠. 따라서 초기에 평균 1명의 감염군이 다른 2.5명을 감염시킨다는 말입니다. 즉, R0 = 2.5입니다. (주의 사항:[11])

R0 계산기로 회복에 필요한 시간과 새로운 감염까지 걸리는 시간이 어떻게 R0를 바꾸는지 확인하세요:

하지만 이 적을수록, 느리게 감염되는 것을 기억하세요. 현재 감염재생산수 ®는 기초 감염재생산수 (R0) 뿐만 아니라, 또한 얼마나 많은 사람이 가 아닌지도 포함합니다. (예를 들어, 회복하거나 자연면역이 있는 경우를 말합니다.)

집단의 대부분이 면역성이 있으면, R < 1이 되어 바이러스를 봉쇄하게 됩니다! 이것이 바로 집단면역입니다. 독감은 백신으로 집단면역이 이뤄집니다. 사람들이 감염되도록 방임하여 "자연적으로 집단면역"을 이룬다는 전략은 끔찍한 생각입니다. (하지만 생각하시는 것과는 다른 이유죠! 나중에 설명하겠습니다.)

이제 SEIR 모형 다시 해봅시다. 이번에는 R0, 시간에 따른 R과 집단면역 임계값을 확인해보세요:

참고: 총 사례는 집단면역에 그치지 않고 계속 증가합니다! 이를 "오버슈트"라고 합니다. 현재 사례가 정점에 도달할 때 한계를 넘습니다. (이는 설정 값과 관계없이 발생합니다. 직접 해보세요!)

집단면역 임계값보다 비-가 많을 경우, R < 1 이 되기 때문입니다. 그리고 R < 1 이 되면, 새로운 사례는 없고 정점에 이릅니다.

이 안내서에서 한 가지만 얻으신다면, 이것만 기억하세요. 굉장히 복잡한 도식이므로 충분한 시간을 두고 숙지하세요:

즉, COVID-19를 멈추기 위해서는 모든 감염이나 거의 모든 감염을 막을 필요 없습니다!

역설적이죠. COVID-19는 전염성이 매우 높지만, 이겨내기 위해서는 “단지” 60% 이상의 감염만 막으면 됩니다. 60%요?! 학교 성적이라면 D-잖아요. 하지만 R0 = 2.5인 경우, 61% 줄이면 R = 0.975가 됩니다. R < 1라서 COVID-19를 이겨낼 수 있습니다! (공식:[12])

(시뮬레이션의 R0나 다른 수치가 낮거나/높다고 생각하신다면, 새로운 가정을 세워보세요! 이 안내서 마지막 부분에 "샌드박스 모드"가 있습니다. 여러분 생각하시는 숫자로 시뮬레이션해보세요.)

모든 COVID-19 예방조치나 추가적인 대책들(손 씻기, 사회적/물리적 거리두기, 락다운, 자가 격리, 동선 추적, 검역, 마스크, "집단면역"등)은 전부 한 가지 목적을 이루기 위함입니다:

R < 1 얻는 것이죠.

자, 이제 우리의 "전염병 비행 시뮬레이터"를 통해 알아봅시다: 어떻게 하면 정신건강 그리고 재정건강을 지키면서 R < 1을 이룰 수 있을까요?

휴, 비상착륙을 위해 마음의 준비 하세요…

다음 몇 달

…더 끔찍했을 수도 있었죠. 다행히 우리가 피한 평행 우주는 이렇습니다:

###시나리오 0: 아무것도 하지 않았을 경우

COVID-19에 감염된 약 20명 중 1명이 중환자실 (ICU)에 입원합니다. [13] 미국과 같은 부유한 나라는 3,400명당 1개의 중환자실 병상이 있습니다.[14] 즉, 미국은 동시에 3,400명당 20명, 즉 인구의 0.6%를 수용할 수 있습니다.

만약 3배 이상 늘어나서 2%까지 수용해도, 아무것도 하지 않았을 경우는 이렇습니다.😗

좋지 않습니다.

3월 16일 임페리얼 칼리지 보고서에 따르면: 아무것도 하지 않으면 중환자실 병실이 현저히 부족하고 인구의 80%가 감염될 것으로 예측했습니다. (참고: 총 사례는 집단면역을 오버슈팅 하는 것을 기억하세요)

감염군 0.5%만 사망한다고 해도 (중환자실 확보를 할 수 없을 때 가정한 수치) 미국처럼 인구가 많은 나라는 감염된 80%의 0.5%가 사망해도 120만 명이 사망하게 됩니다… 아무것도 하지 않았을 때는요.

(많은 뉴스와 소셜 미디어는 "우리가 아무것도 하지 않았다는* 전제를 빼고 "80%가 감염될 것"이라고 보도했습니다. 두려움은 클릭으로 이어졌고요. 아이고.)

###시나리오 1: 역학 곡선을 평평하게 / 집단면역

모든 공중 보건 기구가 “역학 곡선을 평평하게 (flatten the curve)” 한다는 계획을 내세웠고, 영국의 “집단면역” 전략은 전 세계적으로 야유받았습니다. 하지만 같은 계획입니다. 영국은 커뮤니케이션이 서툰 것이었죠.[15]

그러나 두 계획 모두 치명적인 결함이 있었습니다.

먼저, "곡선을 평평하게"하는 두 가지 주요 방법을 살펴봅시다: 손 씻기 & 물리적 거리두기.

고소득 국가에서 손 씻는 비율이 증가했을 때 일반 감기와 독감 발생률이 25%가 감소한 반면에[16], 대도시 락다운이 내려진 런던은 ~70%까지 감소하였습니다[17]. 따라서 손 씻기가 R 값을 25%까지 감소시키고 거리두기가 R 값을 70%까지 감소시킨다고 가정해봅시다:

이 계산기로 몇 %의 비-가 손 씻기와 거리두기를 했을 때, 얼마만큼 R을 감소시키는지 확인하세요: (이 계산기는 상대적 효과를 시각화한 것으로, 하나의 효과가 다른 효과를 감소시키는 것처럼 보일 수도 있습니다.[18])

자, 2020년 3월부터 손 씻는 비율이 증가했다고 가정해보면 어떻게 되는지 시뮬레이션 해봅시다. 3월부터 손 씻는 비율이 증가했고 가벼운 물리적 거리두기만 했다고 하면, R은 감소하지만, 여전히 1보다는 높습니다:

세 가지 결론:

  1. 총 사례가 감소합니다! R < 1을 달성하지 않았지만, R이 감소시키는 것만으로 집단면역의 '오버슈팅’을 감소시켜 생명을 구할 수 있습니다. 많은 사람이 "역학 곡선을 평평하게"하면 총 사례는 줄지 않고 퍼뜨린다고 생각합니다. 역학 개론의 어떤 모형에서도 그건 불가능합니다. 그러나 뉴스가 “80%가 감염될” 것으로 보도했기 때문에 무엇을 해도 총 사례는 변함없다고 믿는 겁니다. 에휴.

  2. 추가적인 대응으로 현재 사례는 집단면역이 이뤄지기 전에 최고점에 도달합니다. 사실 이 시뮬레이션에서 총 사례는 집단면역보다 아주 약간 오버슈트 합니다 - 바로 영국의 계획이죠. 그 시점에서 R < 1이 되고, 다른 조치를 하지 않아도 COVID-19를 이겨냅니다. 음, 한 가지 문제를 제외하고서요…

  3. 여전히 중환자실 병상이 부족합니다. 몇 달 동안이나. (이 시뮬레이션에서는 이미 3배나 중환자실 병상을 늘렸다고 가정한 것을 기억하세요.)

3월 16일 임페리얼 칼리지 보고서를 보면, 또 다른 연구 결과가 영국 정부의 원래 계획을 버릴 것을 설득시켰습니다. 완화(R을 감소시키지만, R < 1)은 실패합니다. 유일한 방법은 억제(R을 감소시키고, R < 1)입니다.

즉, 단순히 곡선을 “평평하게” 만들지 말고, 부셔야 합니다…

###시나리오 2: 몇 달에 걸친 락다운

5개월에 걸친 락다운으로 곡선을 부시고 이 거의 다 없어지면… 드디어 – 드디어 – 정상적인 삶으로 돌아가는지 봅시다:

아이고.

이것이 흔히 말하는 "두 번째 유행"입니다. 락다운을 헤졔하자마자, R > 1이 되어버렸습니다. 따라서 완치되지 않은 감염군 (아니면 유입된 감염군)이 있는 한, 다시 재발하고 시나리오 0: 아무것도 하지 않았을 때와 비슷한 양상을 보일 겁니다.

락다운은 치료법이 아니라 다시 시작입니다.

그러면, 락다운을 계속하고 또 해야 할까요?

###시나리오 3: 간혈적 락다운

3월 16일 임페리얼 칼리지 보고서와 추후 하버드대 논문에서 제시된 방법입니다.[19]

시뮬레이션을 해봅시다: ("정해진 시나리오"를 해보신 후에는 시뮬레이션이 실행되는 동안 슬라이드 바를 이용해 원하시는 락다운 기간으로 설정해보세요! 일시 정지, 계속 재생, 속도 변경하실 수 있습니다.)

이 방법은 중환자실 수용력 이하로 억제할 수 있습니다! 그리고 백신이 만들어질 때까지 18개월 동안 락다운하는 것보다 훨씬 낫죠. 그냥 우리는… 몇 달간 락다운하고, 몇 달 동안 열고를 개발될 때까지 반복하면 됩니다. (그리고 백신이 없다면, 2022년 즈음… 집단면역에 도달할 때까지 반복하면 됩니다.)

"중환자실 수용력"이라고 기준을 정하는 것도 좋지만, 시뮬레이션에 포함할 수 없는 중요한 것들도 많이 있습니다. 얘를 들어:

정신 건강: 외로움은 우울증, 불안 및 자살의 가장 큰 위험 요인 중 하나입니다. 그리고 하루의 담배 15개비를 피우는 것과 같이 조기 사망에 관련 있습니다.[20]

재정 건강: "경제도 있잖아요"하면 생명보다 돈을 더 걱정하는 것처럼 들리지만, "경제"는 단순히 주식뿐만은 아닙니다. 사랑하는 가족에게 의식주를 제공하거나 자녀들의 미래에 투자하고 예술과 음식, 비디오 게임을 지기고, 우리 인생을 즐기는 것도 경제적이죠. 게다가, 가난은 심신 건강에 나쁘고요.

우리가 이제 락다운을 하지 말아야 한다는 뜻은 아닙니다! 나중에 “서킷 브레이커” 락다운에 대해 자세히 살펴봅시다. 어쨌든 이상적이지 않습니다.

잠시만요… 한국과 대만은 이미 성공적으로 방역했다고요? 4개월 동안 장기적 봉쇄 없이요?

도대체 어떻게 한 거죠?

###시나리오 4: 검사, 추적, 격리

“물론, 처음부터 한국과 대만이 *했던 것처럼* 할 수 있었지만, 이미 너무 늦었어요. 초기에 기회를 놓쳤습니다.”

하지만 바로 그거에요! “락다운은 치료법이 아니라 다시 시작입니다”… 새로운 시작이 우리에게 필요한 것이죠.

한국과 대만이 어떻게 방역했는지 이해하려면, 우선 COVID-19 감염의 타임라인을 알아야 합니다[21]:

아플 때 (증상이 나타날 때) 자가 격리해도 바이러스는 전파될 수 있습니다:

실제로 44%의 모든 전염은 증상이 나타나기 전에 이뤄졌습니다![22]

하지만 감염원을 조기 발견하고 접촉자를 격리 한다면… 전파를 차단하고 추가 발생을 예방할 수 있습니다!

이것을 역학조사 라고 합니다. 역학조사는 예전 에볼라[23]가 유행할 당시에도 시행되었고, 한국과 대만이 방역에 성공적이었던 이유죠!

(모든 사람을 검사하는 대신, 한정된 검사를 효율적으로 진행하면 무증상 단계의 감염군도 찾을 수 있습니다.)

예전에는 면접조사 또는 설문조사로 대면하여 이뤄졌었는데, 그것만으로는 48시간 내에 이뤄질 수 없습니다. 따라서 폭증한 역학조사관의 업무를 지원할 역학조사 어플이 필요합니다.

(이 아이디어는 "기술 전문가"에서 나온 것이 아니었습니다: COVID-19를 종식할 역학조사 어플 아이디어는 전염병학자들이 제시했습니다.)

잠깐만요, 누구와 접촉했는지 추적하는 앱이요?.. 사생활을 빅 브라더에게 알리라는 말인가요?

절대 아닙니다! **DP-3T**는 역학자 및 암호학자로 구성된 팀(마르셀 살라테 포함)으로 역학조사 어플을 개발 중입니다. 코드도 공개되어있고 귀하의 신원, 위치, 연락처, 얼마나 많은 접촉을 했는지와 같은 정보는 포함하지 않습니다.

그 방법은 다음과 같습니다:

(전체 만화. “장난 전화”, 거짓 양성과 같은 자세한 사항은 각주를 참고하세요:[24])

TCN 프로토콜[25] 및 MIT PACT[26]같은 팀은 개인 정보 보호 우선 역학조사를 안드로이드/iOS에 직접 적용하도록 애플과 구글에게 영감을 주었습니다.[27] (구글이나 애플을 신뢰하지 않으세요? 괜찮아요! 이 시스템의 장점은 신뢰가 필요 없어요!) 곧, 지역 공공 보건 기관에서 앱을 설치하도록 요청할지도 모릅니다. 개인 정보 보호가 우선되고 공개된 코드로 쓰인 앱이면, 꼭 다운로드 하세요!

스마트폰이 없는 사람들은 어떻게 할까요? 혹은 문 손잡이를 통한 감염은요? 그게 아니면 “무증상” 사례는요? 역학조사 앱으로 모든 전염을 알아낼 수 없지만… 그래도 괜찮습니다! 모든 상황이 아닌 60% 이상만 막아도 R < 1를 이룰 수 있습니다.

(각주: 잠복기 감염 vs “무증상” 감염에 대한 고찰. “무증상” 감염은 매우 희귀합니다:[28])

유증상 감염자들을 격리했을 때 R은 40%까지 감소하고, 역학적 연관이 있는 잠복기/무증상 감염자들을 격리했을 때 50%까지 감소할 것으로 추정하였습니다[29]:

그러므로, 100% 비접촉 격리 없이도 R < 1을 이뤄낼 수 있습니다. 락다운 없이도요! 이는 정신과 재정 건강에 훨씬 더 좋죠. (자가격리/시설 격리된 확진자들을 위해 국가 지원은 필요합니다 – 진단 검사비 지원, 근로 보호, 유급휴가 지원, 등등. 간혈적 락다운보다 사회적 비용은 낮습니다.)

백신이 개발될 때까지 R < 1를 유지하기만 하면 으로 됩니다. 올바른 집단면역은 이렇습니다:

(참고: 이 계산기는 백신이 100% 효과 있다고 가정합니다. 실제로는 백신 접종률을 높여서 자연스럽게 집단 전체의 방역을 이뤄냅니다.)

좋아요, 얘기 말고 직접 시뮬레이션을 해봅시다:

  1. 할 수 있을 때까지… 몇 달에 걸친 락다운
  2. 할 수 있을 때까지… “검사, 추적, 격리”
  3. 백신 접종…
  4. 우리의 승리.

바로 그겁니다! 그런 식으로 이 비행기에서 긴급 탈출하는 겁니다.

그렇게 COVID-19가 종식합니다.

하지만 그래도 잘못되면 어쩌죠? 상황은 이미 끔찍하게 잘못되었잖아요. 그 두려움, 아주 좋아요! 두려움은 백업 계획을 세울 힘을 주니까요.

비관주의자는 낙하산을 발명해야하죠

###시나리오 4+: 모두 마스크 착용, 여름, 서킷 브레이커

만약 R0값이 생각했던 것보다 높고, 여러 조치와 가벼운 거리두기에도, 그래도 여전히 R < 1을 이뤄낼 수 없으면 어떻게 하죠?

기억하시죠? 우리가 R < 1을 달성하지 못해도, R 값이 감소하면 총 사례가 “오버슈트” 하는 것을 막고 여러 생명을 구할 수 있어요. 하지만 그래도 R < 1이 이상적이죠. 이제 R을 감소시킬 다른 방도를 생각해봅시다:

모두 마스크 착용:

“아니,마스크는 병 걸리는 걸 막지 못하는 줄 알았는데?” 하고 의아해 하실 수 있습니다.

맞아요. 마스크는 병 걸리는 것을 막지 않습니다[30]다른 사람들이 아프지 않게 막아주죠.

이제 숫자를 얘기해봅시다: 전염군이 수술용 마스크를 착용했을 때, 감기와 독감 바이러스 에어로졸의 확산이 70%까지 감소하였습니다.[31] 전염률이 70%까지 감소하면 락다운 효과와 같습니다!

하지만, 마스크가 COVID-19에 구체적으로 미치는 영향을 확실하게 모릅니다. 과학에서는 95%의 신뢰가 있어야 연구 결과를 발표합니다. (…정말로 신뢰가 있어야죠.[32]) 2020년 5월 1일자 기준, 마스크의 “신뢰도는 95%보다 낮습니다”.

그렇지만, 팬데믹은 포커와 같습니다. 95% 확실할 때만 내기를 하면, 모든 것을 위태롭게 할 겁니다. 영국 의학 논문에 실린 마스크에 관한 최근 기사에서,[33] 불확실한 상황에서 비용과 편익 분석을 해야 한다고 했습니다. 그러니 해봅시다:

비용 (Cost): 집에서 천 마스크를 만들면, 엄청 쌉니다 (수술용 마스크보다 2/3만큼 효과적입니다[34]). 수술용 마스크라면 조금 더 비싸지만, 그래도 꽤 쌉니다.

편익 (Benefit): 수술용 마스크가 50 대 50의 확률로 전파율이 0% 혹은 70% 감소하는데, 평균 "기대치"가 35%이므로, 락다운 효과에 반이나 되는 셈입니다! 이제 수술용 마스크가 R을 35%나 감소시킨다고 해봅시다. (슬라이더를 위/아래로 움직여 새로운 가정을 세울 수 있습니다.)

(마스크에 대한 다른 주장:[35])

"마스크를 제대로 착용하기 어렵습니다." WHO 지침에 따라 손 씻는 것도 어려운 거 아세요? “3단계: 오른쪽 손바닥을 왼쪽 손등 위로 올린다”?! 그래도 여전히 손 씻기를 추천하고 싶습니다. 왜냐하면, 대충 씻어도 아예 안 하는 것보다 나으니까요.

"손 씻기나 사회적 거리두기가 잘 지켜지지 않을 겁니다." 그래요, 그럼 안전벨트는 사람들로 하여금 정지 표시판을 무시하게 하고, 치실은 바위를 먹게 하겠네요. 아니에요. 그에 정반대죠. 마스크는 조심하라는 알림 같은 겁니다. 그리고 동아시아에서는 연대의 상징이고요!

그냥 마스크만 쓴다고 R < 1을 만들 수 없어요. 손 씻기와 "검사, 추적, 격리"가 같이 이뤄질 때, R = 1.10을 만들 수 있어요. 인구의 1/3가 마스크를 쓰면 R < 1로 넘어가게 되겠죠. 그럼 이제 바이러스는 종식입니다!

여름:

좋아요, 우리가 통제할 수 있는 "조치"는 아니지만, 계절도 도움될 거에요! 일부 뉴스 매체는 여름이 COVID-19이 아무런 도움이 되지 않으리라고 보도했습니다. 반만 맞은 셈이죠: 여름 온도로 R < 1을 얻지 못하지만, R을 감소시킬 수 있습니다.

COVID-19는 1°C마다 (1.8°F) R이 1.2%씩 감소합니다.[36] 뉴욕시의 여름과 겨울 온도차는 26°C (47°F)입니다. 따라서 여름이 되면 R이 ~31% 감소할 것입니다[37].

여름만으로 R < 1이 되지 않습니다. 하지만 한정된 자원을 여름에 비축하면, 겨울에 더 많은 조치를 할 수 있을 겁니다.

"서킷 브레이커" 락다운:

여전히 R < 1 얻기에 부족하다면… 또 다시 락다운을 할 수 있습니다.

그렇지만 2개월 동안 문을 닫고 1개월 동안 문을 여는 것을 반복할 필요는 없습니다! R 값이 많이 감소했으니까 백신이 개발될 때까지 한두 번의 “서킷 브레이커” 락다운만 하면 됩니다. (싱가포르는 최근 4개월 동안 COVID-19를 통제했음에도 “불구하고” 서킷 브레이커 락다운을 실시했습니다. 이는 실패가 아니고, 성공에 필요한 일입니다.)

다음은 “느슨한” 시뮬레이션입니다:

  1. 락다운
  2. 적당한 위생 & “검사, 추적, 격리” & 적당히 "모두 마스크 착용
  3. 백신이 발견되기 전까지 한 번이상의 “서킷 브레이커” 락다운

R을 더 낮추기 위한 다른 방안들도 있습니다:

. . .

이 계획들이 희망이 되었길 바랍니다.

비관적 시나리오에서도, 우리의 정신과 재정 건강을 보호하면서 DOVID-19를 종식할 수 있습니다. 락다운 정책을 "리셋 버튼"으로 활용하고, 격리를 통해 R < 1을 만들고, 개인 정보 보호 우선 역학조사하고, 모두가 천 마스크 착용한다면… 보통 비스므리한 삶으로 돌아갈 수 있게 될 겁니다!

물론 손이 건조해졌겠죠. 그래도 만화책방에서 데이트할 수 있을 겁니다! 친구들과 흥행 위주 할리우드 오락물도 보러 갈 수도 있고요. 도서관에 가서 열심히 사는 사람들을 구경ㅇ할 수도 있죠.

최악의 상황일지라도… 인내하며 살면 될 겁니다.

자, 이제 아주 최악의 경우를 대비해봅시다. 해상 비상착륙 예정이니 구명조끼를 착용하시고 불빛을 따라 비상구로 대피하세요:

앞으로 몇 년

COVID-19에 감염되고 회복했습니다. 혹은 COVID-19 백신을 접종받았습니다. 어느 쪽이든 이제 면역력이 생겼죠…

얼마나 오랫동안 유지될까요?

2020년 5월 1일 현재, 인간은 COVID-19에 “얼마나 오래” 면역력을 유지하는지 알려지지 않았습니다.

우리의 시뮬레이션을 위해, 면역력이 1년이라고 가정해봅시다. 100% 에서 시작해서 기하급수적으로 취약해지고, 평균적으로 1년 후에는 이 되었습니다:

지수적 감쇠 곡선이네요!

바로 SEIRS 모형 입니다. 마지막 "S"는 다시 감염대상군이 되었음을 뜻합니다.

자, COVID-19 발병 후 10년 동안 대처를 안 했다고 시뮬레이션 해봅시다… 그리고 면역력은 1년만 지속합니다:

이전 시뮬레이션에서는 환자 수가 중환자실 수용 인원을 “한 번” 초과했었습니다. 지금은 여러 번 초과하고 영구적으로 중환자실 수용량에 도달했습니다. (이전에 임의로 3배로 늘린 상태입니다)

R = 1이면, 병이 인구 집단 내에 토착(endemic) 하게 됩니다.

다행히, 여름이 되면 R이 감소하고 시뮬레이션이 나아집니다:

아이고.

여름이 규칙적으로 더 악화시켰네요! 새로운 이 감소했지만, 그 결과 도 감소했기 때문입니다. 이는 여름에 면역이 급락하여 겨울에 심각한 변동을 만들어 냅니다.

다행히도 해결책은 매우 간단하죠. 독감 예방주사처럼, 매년 가을/겨울에 예방접종을 하면 됩니다:

(이미 설정된 값으로 시뮬레이션 해보시고, 나중에 예방접종 계획을 생각해보세요! 일시 정지, 계속 재생, 속도 변경하실 수 있습니다.)

무서운 생각 한번 해봅시다:

만약 백신이 몇 년동안 없으면 어떻게 될까요? 아니면 평생이라면요?

분명히 말씀드리자면, 가능성이 낮은 얘기입니다. 대부분의 역학자는 1년에서 2년 안에 백신을 접종할 수 있을 것으로 예상합니다. 물론 전에 다른 코로나 바이러스 백신은 없었죠. SARS는 빠르게 근절되었고, “일반” 감기는 투자 가치가 없었기 때문입니다.

그럼에도 불구하고, 전염병 연구원들의 우려가 큽니다: 혹시 충분히 만들 수 없다면요?[42] 너무 서두르다가 안전하지 않다면요?[43]

“백신 없는” 시나리오에서도 3가지 대책이 있습니다. 아주 끔찍한 대책에서 덜 끔찍한 대책 순입니다:

  1. "자연적 집단 면역"을 구현하기 위해 간헐적이거나 느슨하게 R < 1 처치를 합니다. (주의: 많은 사망과 폐 손상을 초래됩니다. 그리고 면역이 지속하지 않으면 효과 없습니다.)

  2. 평생 R < 1 대응을 합니다. COVID-19 이후로 세계 역학조사 및 마스크 착용이 새로운 행동 규범이 됩니다. 성병 검사와 콘돔 착용이 HIV 이후로 새로운 행동 규범이 된 것처럼요.

  3. 치료법을 개발해서 중환자실 포화 상태가 되지 않도록 계속 R < 1 조치를 합니다. (우리가 해야 하는 일입니다!) 중환자실 사용을 10배 줄이면 수용량이 10배만큼 증가합니다:

이 시뮬레이션에서는 지속적인 면역도 없고, 백신도 없고, 조치도 없습니다. 장기적인 급증에서 살아남기 위해 서서히 중환자실 수용력을 높입니다:

아주 최악의 상황일지라도… 인내하며 살면 될 겁니다.

. . .

이 가정에 동의하지 않으신다면, 다른 R0나 숫자들을 시도해보세요. 아니면 직접 치료 계획을 세워보세요!

(선택 사항) 모든 것을 시도해보실 수 있는 샌드박스 모드입니다! (스크롤을 사용해 설정을 바꿔보세요.) 원하시는 대로 마음껏 시뮬레이션 해보세요:

이 간단한 “전염병 비행 시뮬레이터는” 많은 것을 담고 있습니다. 지난 몇 달, 다음 몇 달, 그리고 앞으로 몇 년 동안의 질문에 어느 정도 답할 수 있죠.

이제 마지막으로, 다시 돌아가 봅시다…

바로 지금

비행기는 침몰했습니다. 구명 뗏목에 올라탔습니다. 이제 마른 땅을 찾아 헤맬 시간이네요.[44]

역학자 및 정책 입안자들 (좌파, 우파, 다당파) 팀을 이뤄 우리의 삶 그리고 자유를 보호하면서 어떻게 COVID-19를 종식할 것인가에 대한 합의에 도달했습니다.

백업 계획과 대략적인 아이디어는 다음과 같습니다:

이것은 무엇을 의미하는 걸까요?

모두: 최대한 빨리 1단계에서 벗어날 수 있도록 락다운 상태를 유지하세요. 계속 손도 씻고 마스크도 만드세요. 다음 달에 공개될 개인 정보 보호된 역학조사 앱을 다운받으세요. 신체적, 정신적으로 건강하게 지내세요! 그리고 지역 정책 입안자에게 편지를 써서 얼른 일하라고 재촉하세요…

정책 입안자: 자가격리/시설격리 대상에게 지원하는 대책을 마련하세요. 역학조사관을 더 많이 고용하고, 개인 정보 보호된 역학조사 지원 앱 개발을 도우세요. 모든 개발에 더 많이 지원하세요…

개발자: 검사를 개발하세요. 인공호흡기를 만드세요. 병원 개인 보호 장비도 만드세요. 검사도, 앱도, 항바이러스제, 예방접종, 그리고 백신이 아닌 다른 치료법들도 개발하세요. 검사도, 검사도, 아무튼 검사도 만드세요. 제일 중요한 희망도 만들어 주세요.

희망을 위해 두려움을 없애지 마세요. 비행기와 낙하산 발명자들처럼 두려움과 희망은 같이 공존해야 합니다. 끔찍한 미래를 대비하는 것은 희망적인 미래를 만드는 방법입니다.

우리가 두려워해야 할 것은 오직 두려움뿐이라는 생각입니다.


  1. 이 각주에는 출처, 링크, 보너스 해설을 포함합니다. 이 해설처럼!

    이 안내서는 2020년 5월 1일 발행되었습니다. 많은 세부 사항들이 오래되어 해당하지 않을 수도 있지만, 이 안내서가 95%의 미래를 다루고, 역학 개론으로 영원히 유용할 것이라고 확신합니다. ↩︎

  2. “평균 [지속] 기간은 3.96일입니다 (95% CI 3.53–4.39일)”. Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L(참고 사항: 초기 문서는 최종 문서로 간주하지 않습니다.) ↩︎

  3. 모든 시뮬레이션은 교육 목적으로 단순화되었습니다.

    단순화: 이 시뮬레이션에 "X일마다 1명씩 감염"이라고 입력하면, 매일 1/X씩 감염자 수가 증가합니다. 이 설정은 다른 시뮬레이션에도 적용됩니다. "X일마다 회복"은 감염자 수가 매일 1/X씩 감소합니다.

    정확하게 동일하지 않지만, 충분히 근접하고, 직접 전염성/회복률을 설정하는 것보다 직관적입니다. ↩︎

  4. “평균 전달 가능한 기간은 […] 9.5일입니다.” Hu, Z., Song, C., Xu, C. et al "중앙값"과 "평균"은 같지 않다는 것을 알고 있습니다. 교육 목적을 위해 같은 의미로 사용했습니다. ↩︎

  5. SIR 모형의 더 자세한 설명은 질병 모형 연구소위키피디아를 참고하세요. ↩︎

  6. SEIR Model 모형의 더 자세한 설명은 질병 모형 연구소위키피디아를 참고하세요. ↩︎

  7. “초기 COVID-19 사례에 관한 연구에서 평균 5.2일을 배양 기간으로 가정할 때, 감염 증상이 나타나기 2.3일 전부터 (95% CI, 0.8–3.0 days) 감염을 시킬 수 있는 것으로 추정했습니다.” (해석: 증상이 5일째 나타난다고 가정했을 때, 감염은 2일 전부터 전파 가능합니다 = 3일째 전파 가능합니다.) He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al. ↩︎

  8. “계절 독감의 평균 R 값은 1.28명입니다. (사분범위: 1.19–1.37)” Biggerstaff, M., Cauchemez, S., Reed, C. et al. ↩︎

  9. “2019-nCoV의 R0 기초감염재생산수는 약 2.2명으로 추정합니다. (90% high density interval: 1.4–3.8)” Riou J, Althaus CL. ↩︎

  10. “평균 R0는 약 5.7명으로 추정합니다. (95% CI 3.8–8.9)” Sanche S, Lin YT, Xu C, Romero-Severson E, Hengartner N, Ke R. ↩︎

  11. "감염된 기간"내내 전염성은 변하지 않는다고 가정했습니다. 교육 목적을 위해 단순화했습니다. ↩︎

  12. R = R0 * 감염병 전파율. 다시 말해, 감염병 전파율 = 1 - 감염병 감소율.

    R < 1은 R0 * 감염병 전파율 < 1 가 되어야 합니다.

    감염병 전파율 < 1/R0 이고,

    1 - 감염병 감소율 < 1/R0 이고,

    감염병 감소율 > 1 - 1/R0 이고,

    따라서, R < 1 돼서 바이러스를 막기 위해서는 1 - 1/R0 이상의 확산을 멈춰야 합니다! ↩︎

  13. “2020년 2월 12일부터 3월 16일까지 중환자실 입원이 필요한 미국 COVID-19 나이별 사례 비율”. 모든 COVID-19 사례 중 4.9% ~ 11.5%가 중환자실 입원이 필요했습니다. 낮은 연령대의 경우, 5%였고 20명당 1명이었습니다. 이 총 사례는 미국의 연령 구조에 따른 것이며, 높은 연령대의 인구가 많은 나라에서는 높을 것이고 낮은 연령대의 인구가 많은 나라에서는 낮을 것입니다. ↩︎

  14. “[중환자의학회]에 의하면 중환자실 병상 수는 96,596개 입니다.” (https://sccm.org/Blog/March-2020/United-States-Resource-Availability-for-COVID-19) 2009년 미국 인구는 약 328,200,000명이었습니다. 328,200,000명당 96,596개의 병상 = 약 3,400명당 1개의 병상입니다. ↩︎

  15. “실제 목표는 다른 국가의 목표와 같습니다: 감염의 악순환을 저지해서 역학 곡선을 평평하게 하는 것이죠. 그로 인해 집단면역을 달성하는 겁니다. 집단면역은 목표가 아니라 부가적으로 이뤄지는 것이며 […] 온라인으로 제공된 정부의 코로나바이러스 행동 계획서에는 집단면역이 언급되지 않았습니다.” 더 아틀란틱 기사, Ed Yong ↩︎

  16. “모든 8개 연구에 따르면, 손 씻기로 호흡기 감염의 위험이 6%에서 44%까지 감소한 것으로 나타났습니다 [합동분산 24% (95% CI 6–40%)].” 이 시뮬레이션에서는 단순화를 위해 합동분산편차를 25%로 반올림하였습니다. 참고: 이 메타 분석에서 짚었듯이, 손 씻기에 관한 연구는 (적어도 고소득 국가에서) 제대로 이뤄지지 않았습니다. Rabie, T. and Curtis, V. ↩︎

  17. “피실험자의 평균 일일 접촉 대상의 수는 73% 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 R0이 락다운 전 2.6에서 락다운 후 0.62 (0.37 - 0.89)까지 떨어지기에 충분했습니다”. 이 시뮬레이션에서는 단순화를 위해 70% 감소로 반올림하였습니다. Jarvis and Zandvoort et al ↩︎

  18. R에 로그 배율을 적용하면 이 왜곡현상이 없어질 것입니다… 그러면 로그 배율 설명해야겠죠. ↩︎

  19. “다른 조치가 없을 때, 사회적 거리두기의 핵심 지표는 중환자실 수용력 초과 여부입니다. 이를 막기 위해서는 2022년까지 장기간 또는 간혈적인 사회적 거리두기가 필요합니다.” Kissler and Tedijanto et al ↩︎

  20. 참고: 도형 6. Holt-Lunstad & Smith 2010. 물론, 중요한 것은 인과관계가 아닌 "상관관계"라는 것입니다. 그러나 연구를 위해 무작위로 피실험자들을 평생 외롭도록 할당할 수 없는 한, 관측 증거만 있습니다. ↩︎

  21. 감염까지 평균 3일: “초기 COVID-19 사례의 연구에서 평균 잠복기가 5.2일이라고 가정했을 때, 증상이 나타나기 2.3일 전에 (95% CI, 0.8–3.0 days) 발병하는 것으로 추정하였다. (해설: 증상이 5일째 나타난다고 가정했을 때, 2일 전에 발병 = 3일째 발병) He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al.

    전염시키는 데 평균 4일: “평균 [지속] 기간은 3.96일로 추정된다. (95% CI 3.53–4.39일)” Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L

    증상이 나타나기까지 평균 5일: “평균 잠복기는 5.1일로 추정된다. (95% CI, 4.5 to 5.8일)” Lauer SA, Grantz KH, Bi Q, et al ↩︎

  22. “해당 그룹 내 첫 번째로 확인된 감염군의 44%의 (95% CI, 25–69%) 2차 사례는 잠복기 단계때 전파된 것으로 추정된다.” He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al ↩︎

  23. “역학조사는 라이베리아에서 중요한 조치였고 그 규모는 역사상 가장 큰 축에 속한다.” Swanson KC, Altare C, Wesseh CS, et al. ↩︎

  24. “장난 전화”(감염에 걸렸다고 거짓 주장)을 막기 위해, DP-3T 프로토콜은 귀하의 메시지를 올리기 전에 병원에서 제공한 일회용 비밀번호를 확인합니다.

    거짓 양성은 대면조사와 지원 어플 추적에서 생기는 공통된 문제죠. 그렇지만, 2가지 방법으로 거짓 양성을 줄일 수 있습니다: 1) 단순 문자 1개가 아닌, 30분 이상의 메시지를 받았을 때만 밥에게 알립니다. 2) 밥이 접촉했다고 의심되는 경우, 지역 역학조사 시설에 방문해 자세한 대면조사를 받게 합니다.

    데이터 대역폭, 소스 무결성 및 기타 보안 문제와 같은 다른 자세한 사항은 DP-3T 오픈소스 공식 보고서에서 확인하세요. ↩︎

  25. 임시 연락 번호, 비밀분산 개인 정보 보호 우선 역학조사 프로토콜 ↩︎

  26. PACT: 개인 자동 역학조사 ↩︎

  27. 애플과 구글과 COVID-19 역학조사 기술 분야 제휴. 참고로 애플과 구글은 어플을 만든 것이 아니라, 그런 앱을 지원하는 시스템을 구축했습니다. ↩︎

  28. 많은 뉴스 보도에서 - 심지어 연구 논문에서도 - “검사할 때 증상이 나타나지 않은 경우”(잠복기 감염)와 “증상이 아예 없는 경우”(무증상 감염)를 구분하지 않습니다. 구별할 수 있는 유일한 방법은 사례를 추적하는 것이죠.

    그게 바로 이 연구 논문 해낸 것입니다. (참고 사항: “초기 문서는 최종 문서로 간주하지 않습니다.”) 한국 콜센터에서의 COVID-19 집단발병의 경우, “확진자 4명(1.9%)은 14일의 격리가 끝날 때까지 증상이 나타나지 않았고, 가족 중 2차 감염자가 한 명도 없었습니다.”

    즉, "무증상 감염"은 희귀하고, 무증상 감염자에게서 전염되는 것은 더 가능성이 낮습니다! ↩︎

  29. COVID-19에 대항하기 위해 지원 앱을 처음 제시한 옥스퍼드 연구와 같은 보고서를 보면: 도형 2. R0 = 2.0이라고 가정했을 때, 연구 결과는 다음과 같았습니다: Luca Ferretti & Chris Wymant et al

    • 유증상 환자 R = 0.8 (40%)
    • 잠복기 환자 R = 0.9 (45%)
    • 무증상 환자 R = 0.1 (5%, 불확실성 때문에 훨씬 더 낮을 수도 있음)
    • 문 손잡이 같은 환경적인 요인 R = 0.2 (10%)

    잠복기 환자와 무증상 환자를 합하면 (45% + 5%) R 값은 50%입니다! ↩︎

  30. “수술용 마스크 중에 호홉기 보호 장치에 적합한 필터 성능과 안면 맞춤인 것이 없습니다.” Tara Oberg & Lisa M. Brosseau ↩︎

  31. “감염군이 수술용 마스크를 올바르게 착용했을 때 전반적으로 에어로졸 유전자 복제수(Copy Number)가 3.4배 감소[70% 감소]했고, 존슨 등(2009)은 큰 물방울의 확산을 예방하는데 임상적으로 효과적이라고 평가했습니다.” Milton DK, Fabian MP, Cowling BJ, Grantham ML, McDevitt JJ ↩︎

  32. 아마 과학자라면 마지막 문장을 읽고 눈물 흘리며 웃을 겁니다. 참고: p-해킹, 재현성 위기 ↩︎

  33. “예방 원칙을 적용할 때입니다.” Trisha Greenhalgh et al [PDF] ↩︎

  34. 표1: 박테리아 에어로졸에 100% 면 티셔츠는 수술용 마스크의 약 2/3의 필터 효과를 보였습니다.Davies, A., Thompson, K., Giri, K., Kafatos, G., Walker, J., & Bennett, A ↩︎

  35. "병원을 위해서 물자를 아낍시다." 전적으로 동의해요. 하지만 배급보단 마스크 생산을 늘려야겠죠. 그동안 그럼 천 마스크를 만듭시다. ↩︎

  36. “섭씨 1도 상승으로 […] R이 0.0225 감소합니다” 그리고 “100개 도시의 평균 R 값은 1.83입니다”. 0.0225 ÷ 1.83 = ~1.2%. Wang, Jingyuan and Tang, Ke and Feng, Kai and Lv, Weifeng ↩︎

  37. 2019년 센트럴 파크에서 가장 더운 달(7월)의 온도는 79.6°F였고, 가장 추운 달(1월)은 32.5°F였습니다. 온도차는 47.1°F(~26°C)였습니다. PDF from Weather.gov ↩︎

  38. “SARS-특정 항체는 평균 2년 동안 유지되었습니다 […] 즉, SARS 환자는 초기 노출 후 3년 이후에 재감염 될 수 있습니다.” Wu LP, Wang NC, Chang YH, et al. “아쉽게도” SARS를 빨리 근절했기 때문에 면역이 얼마나 오래갔는지 알 수 없습니다. ↩︎

  39. “첫 번째 감염 및 확진 34주 후에 한 번 이상 양성 반응이 나올 확률과 베타 코로나 바이러스 HKU1와 OC43에 대한 재발 확률에 유의미한 차이를 발견하지 못했습니다.” Marta Galanti & Jeffrey Shaman (PDF) ↩︎

  40. “바이러스를 이겨내면, 바이러스 입자들은 한동안 남아있는 경향이 있습니다. 재감염을 유발할 수는 없지만 양성 반응이 나올 수 있습니다.” STAT 뉴스, Andrew Joseph ↩︎

  41. 참고 사항: 이 연구는 아직 논문 검사를 통해 인증되지 않았습니다. 또한, 28일 후에야 재감염 검사를 시행했습니다.Bao et al. ↩︎

  42. “코로나 바이러스 백신 개발을 해도 전 세계적으로 충분히 만들 수 있을까요?” Roxanne Khamsi, 네이쳐 ↩︎

  43. “안정성이 보장되지 않은 COVID-19 백신 및 약물을 배포하기 위해 서두르지 마십시오.” Shibo Jiang, 네이쳐 ↩︎

  44. 마른 땅 비유 Marc Lipsitch & Yonatan Grad, STAT 뉴스 ↩︎

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각주:

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