Mapping seasonal demography and mobility for malaria elimination
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20K10447
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58020:Hygiene and public health-related: including laboratory approach
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| Research Institution | Reitaku University (2023)
The University of Tokyo (2020-2022) |
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Principal Investigator |
新井 亜弓 麗澤大学, 工学部, 准教授 (10788574)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金杉 洋 東京大学, 空間情報科学研究センター, 協力研究員 (00526907)
ウィタヤンクーン アピチョン 東京大学, 空間情報科学研究センター, 客員研究員 (90726407)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | mobile phone data / human mobility / developing country / representativeness / population statistics / malaria / mobility indicator / public health |
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| Outline of Research at the Start |
This study will first address how sociodemographic factors vary with movement, and map demographic variables important to malaria transmission and risk throughout Mozambique during each month of the year.
This study will combine seasonal demography and movement predictions with monthly malaria risk maps to predict populations at-risk of malaria exposure in high transmission months.
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、マラリア撲滅を目指し、人口動態と移動パターンの季節変動を把握することを目的に、携帯基地局データ（Call Detail Records）を活用して行われた。本研究の対象地はサブサハラ・アフリカのモザンビークであり、特定地域の人口移動パターンを季節ごとにマッピングし、感染拡散のリスクを評価した。このプロセスで得られたデータは、統計モデリングを通じて解析され、マラリア感染の拡大予測に活用できる他、その他の感染症対策にも利用可能である。。
この研究の主要な成果は次の2点である。1点目は、移動パターンの季節変動がマラリア感染拡散に及ぼす影響を示す詳細な地図の作成。これにより、高リスク地域が特定可能となり、マラリア予防と資源配分の最適化に活用することができる。2点目は、モビリティデータと感染データを統合しやすい、地域レベルに集計したデータ形式での統計を作成することで、地域に応じた監視システムと迅速な介入策を展開することが可能になったことである。
今後の研究方向としては、この技術を他国にも展開し、特にマラリアが流行している低所得国や、他の感染症での活用をめざすことである。また、使用した技術とモデルのオープンソース化を通じて、世界中の研究者や公衆衛生専門家がアクセスしやすくすることで、グローバルなマラリア撲滅努力を支援します。これにより、リアルタイムでの感染リスク評価が可能になり、より迅速かつ効果的な対応が期待できる。
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Report
(4 results)
Research Products
(13 results)
