Implementing real time estimation studies of emerging infectious disease epidemics

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16KT0130
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 特設分野
• Research Field: Mathematical Sciences in Search of New Cooperation
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Nishiura Hiroshi 北海道大学, 医学研究院, 教授 (70432987)
• Project Period (FY): 2016-07-19 – 2019-03-31
• Keywords: 数理モデル / 感染症 / 疫学 / 危機管理

Outline of Final Research Achievements

Infectious disease modeling has been successfully used in analyzing the epidemic data in real time and offering short term forecast. The present study aimed to establish a preparatory research response even in advance of an epidemic, focusing on methodological foundations including model building and feedback to empirical data collection. We had numerous chance to apply quantitative models to emerging and reemerging infectious disease epidemics including pneumonic plague in Madagascar, cholera in Yemen and diphtheria outbreak in Bangladesh. Building up the premodeling research response system, we excelled into case studies involving an analysis of various types of epidemic data.

Free Research Field

理論疫学、感染症疫学、生物統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の一番の特徴は、研究計画に至る着想の時点からオペレーショナルな発想に基づいて詳細の予定が練られている点にある。そのため、研究成果が真に公衆衛生上で社会からの要求及び応用数理科学からの期待に応えることができるよう工夫されており、コミュニティ単位での感染症対策に貢献することが期待される。また、数理科学との協働に基づく実践的研究であるため、実効再生産数を利用した新たな流行対策の構築や致死率の定義など新しい数理的法則の発見やデータ収集方法の抜本的改善に繋がることも本研究の強みである。