| Project/Area Number |
22K21188
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0908:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Osaka Medical and Pharmaceutical University |
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Principal Investigator |
Horiike Ryo 大阪医科薬科大学, 看護学部, 助教 (00842056)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | GIS / 空間スキャン検定 / 感染症 / 根拠に基づく政策立案 / 保健師 / 公衆衛生看護 / COVID-19 / QGIS / スキャン検定 / オープンデータ / 健康危機管理 / EBPM / 人流 / GIS(地理情報システム) / 危機管理 / 保健活動 / 都市モデル / 流行リスク |
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| Outline of Research at the Start |
・GISで地域の3D都市モデルを作成。データとして人流(街での人の動き)、業種別施設位置情報（店舗や施設の位置情報）を投入することで新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行場所の違いによる流行リスクをスコア化。スコア別エリアを3D都市モデル上に色の濃淡で表現する（例：高リスク→赤 低リスク→青）。
・PC上に実際の「街・人」を再現しながら公衆衛生的介入が特に必要な場所をリスクに応じて地理的に可視化することで、流行場所の変化への迅速な政策立案が可能となる。
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| Outline of Final Research Achievements |
Using human flow data and the spatial scan statistic, a method in spatial epidemiology, it has become possible to identify human flow clusters that could contribute to infectious disease outbreaks and estimate the characteristics of cluster occurrence sites from open data. Particularly, the use of spatial scan statistics allowed for results that surpassed those provided by the shading intensities in GIS mappings or descriptive statistics. Specifically, the ability to calculate relative risks enabled a quantitative determination of whether the clusters were statistically significant. This is crucial for advancing evidence-based policy-making.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
この研究では、COVID-19流行前の人の移動パターンを空間スキャン統計とGISを用いて検出し、クラスター領域の特性を分析した。主要な発見は、鉄道駅周辺、人口密集した商業地区、スポーツフィールド、大規模建設現場でクラスターが高リスクであることである。これにより、新興感染症の迅速な管理や証拠に基づく政策形成が促進される。また、通常時のデータを基に事前警告を発することで、移動制限を最小限に抑えつつ感染拡大を防ぐことが可能となる。
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