COVID‑19 mitigation by digital contact tracing and contact prevention (app‑based social exposure warnings)

Autores
Soldano, Germán J.; Fraire, Juan A.; Finochietto, Jorge M.; Quiroga, Rodrigo
Año de publicación
2021
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Soldano, Germán J. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Argentina.
Fil: Soldano, Germán J. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina.
Fil: Fraire Juan A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Fraire Juan A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Estudios Avanzados en ingeniería y Tecnología; Argentina.
Fil: Fraire Juan A. Saarland University. Saarland Informatics Campus; Saarbrücken, Germany.
Fil: Finochietto, Jorge M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Finochietto, Jorge M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Estudios Avanzados en ingeniería y Tecnología; Argentina.
Fil: Quiroga; Rodrigo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Argentina.
Fil: Quiroga; Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina.
A plethora of measures are being combined in the attempt to reduce SARS-CoV-2 spread. Due to its sustainability, contact tracing is one of the most frequently applied interventions worldwide, albeit with mixed results. We evaluate the performance of digital contact tracing for different infection detection rates and response time delays. We also introduce and analyze a novel strategy we call contact prevention, which emits high exposure warnings to smartphone users according to Bluetooth-based contact counting. We model the effect of both strategies on transmission dynamics in SERIA, an agent-based simulation platform that implements population-dependent statistical distributions. Results show that contact prevention remains effective in scenarios with high diagnostic/response time delays and low infection detection rates, which greatly impair the effect of traditional contact tracing strategies. Contact prevention could play a significant role in pandemic mitigation, especially in developing countries where diagnostic and tracing capabilities are inadequate. Contact prevention could thus sustainably reduce the propagation of respiratory viruses while relying on available technology, respecting data privacy, and most importantly, promoting community-based awareness and social responsibility. Depending on infection detection and app adoption rates, applying a combination of digital contact tracing and contact prevention could reduce pandemic-related mortality by 20–56%.
publishedVersion
Fil: Soldano, Germán J. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Argentina.
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Fil: Finochietto, Jorge M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
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Fil: Quiroga; Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina.
Materia
Covid 19
SARS-CoV-2
Mitigación
Rastreo digital de contactos
Contactos basado en Bluetooth
Plataforma de simulación
Mitigation
Digital contact tracing
Contact prevention
Bluetooth-based contact counting
SERIA
Simulation platform
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
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Acceder
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