title: Simulating mitigation strategies for COVID-19 hot spots
title: location specific activity restrictions in EpiSim
titleType: Subtitle
Creators: name: Rehmann, Jakob
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit::610 Medizin und Gesundheit
subject: 300 Sozialwissenschaften::380 Handel, Kommunikation, Verkehr::380 Handel, Kommunikation, Verkehr
subject: COVID-19
subject: SARS-CoV-2
subject: pandemic
subject: mobility models
subject: virus spreading dynamics
subject: containment
subject: vaccination
subject: Pandemie
subject: Mobilitätsmodelle
subject: Virusausbreitung
subject: Dynamik

description: The backdrop for this thesis is the ongoing coronavirus pandemic. EpiSim is an agent- based epidemiological simulation software, which was developed to simulate the virus’ spread and the impact of mitigation measures (e.g. mask-mandates, lockdowns, and vaccinations). The functional contribution of this thesis is the localization of EpiSim; the soft- ware was extended to allow different regions within the study-area to have diverging parameters that influence virus spread. This thesis introduces a location-based remain- ing fraction, which allows pandemic-induced activity reductions (with respect to pre- coronavirus mobility patterns) to vary between sub-regions of the study area. Residents of one neighborhood could have a 20% reduction in leisure activities on a given day, while an adjacent neighborhood could have a 30% reduction. The functionality was tested on the 12 boroughs that make up Berlin, Germany. The study’s time-frame was the second wave of infections that began in Fall 2020. The first research focus was to see whether the localized EpiSim could better capture the actual infection dynamics of Berlin’s boroughs; instead of using mobility reductions aggregated on a city level, the reductions were differentiated by borough. Additionally, regionally diverging average home-sizes were added to EpiSim and smaller homes were assigned higher chances of infection. Neither of those modifications showed significant improve- ments in capturing local infection dynamics. This indicates that mobility reduction and home-size aren’t the best factors for explaining diverging dynamics between Berlin’s boroughs. The second research focus was to evaluate the impact of pinpointed lockdowns dur- ing the second wave of infections in Berlin. EpiSim’s AdaptivePolicy was localized such that individual sub-regions can be locked down (and opened up) independently of other sub-regions. Restrictions are automatically applied if the incidence of a sub-region surpasses a threshold. The adaptive policy with the most lenient parameters resulted in 62,000 fewer infections without the lockdowns being more restrictive than what occurred in reality. Compared to a global adaptive policy, the local alternative was shown to be particularly effective when the incidence threshold was low.
description: Der Hintergrund für diese Arbeit ist die aktuelle Coronavirus-Pandemie. EpiSim ist eine agentenbasierte epidemiologische Simulationssoftware, die entwickelt wurde, um die Ausbreitung des Virus und die Auswirkungen von Schutzmaßnahmen (z. B. Maskenpflicht, Lockdowns und Impfungen) zu simulieren. Der funktionale Beitrag dieser Arbeit ist die Lokalisierung von EpiSim. Die Software wurde so erweitert, dass verschiedene Regionen innerhalb des Untersuchungsgebiets abweichende Parameter aufweisen können, die die Virusausbreitung beeinflussen. In dieser Arbeit wird eine ortsbezogene "remainingFraction" eingeführt, die es ermöglicht, die pandemiebedingte Aktivitätsverringerung (im Vergleich zu den Mobilitätsmustern vor dem Coronavirus) zwischen den Unterregionen des Studiengebiets zu variieren. Die Bewohner*innen eines Stadtteils könnten an einem bestimmten Tag eine Verringerung der Freizeitaktivitäten um 20% erfahren, während ein benachbarter Stadtteil eine Verringerung um 30% aufweisen könnte. Die Funktionalität wurde anhand der 12 Bezirke von Berlin getestet. Der Zeitrahmen der Studie war die zweite Infektionswelle, die im Herbst 2020 begann. Der erste Forschungsschwerpunkt bestand darin herauszufinden, ob das lokalisierte EpiSim die tatsächliche Infektionsdynamik in den Berliner Bezirken besser abbilden kann. Anstelle der auf Stadtebene aggregierten Mobilitätsreduktionen wurden die Reduktionen nach Bezirken differenziert. Außerdem wurde EpiSim mit regional abweichenden durchschnittlichen Wohnungsgrößen ergänzt, wobei kleineren Wohnungen höhere Infektionswahrscheinlichkeiten zugeordnet wurden. Keine dieser Änderungen zeigte signifikante Verbesserungen bei der Erfassung der lokalen Infektionsdynamik. Dies deutet darauf hin, dass die Verringerung der Mobilität und die Wohnungsgröße nicht die besten Faktoren sind, um die unterschiedliche Dynamik in den Berliner Bezirken zu erklären. Der zweite Forschungsschwerpunkt war die Bewertung der Auswirkungen von gezielten Lockdowns während der zweiten Infektionswelle in Berlin. Die AdaptivePolicy von EpiSim wurde so lokalisiert, dass einzelne Bezirke unabhängig von anderen Bezirken gesperrt (und geöffnet) werden können. Lockdowns werden automatisch angewendet, wenn die Inzidenz eines Bezirkes einen Schwellenwert überschreitet. Die AdaptivePolicy mit den mildesten Parametern führte zu 62.000 weniger Infektionen, ohne dass die Lockdowns restriktiver waren als in der Realität. Im Vergleich zu einer globalen AdaptivePolicy erwies sich die lokale Alternative als besonders wirksam, wenn die Inzidenzschwelle niedrig war.