Estimation of the total number of seasonal influenza infections by fixed-point observation and serological survey

2023 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18K11541
• Research Institution: University of Nagasaki
• Principal Investigator: 齋藤 正也 長崎県立大学, 情報システム学部, 准教授 (00470047)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 感染症数理モデル / 時系列解析 / インフルエンザ

Outline of Annual Research Achievements

延長期間である今年度は，本課題での解析手法を他のデータやCOVID-19などの感染症に適用する方法を検討すること，および査読コメントへの対応に充てた．
世界的流行とったCOVID-19は2類相当とされ，この4年間にHERSYSなどサーベランスシステムが構築されるなど，通常の感染症流行に比べて緻密なデータが蓄積された．本研究では血清のような代替指標で流行動態を推定しようとしたが，ここでは直接データが利用できるので，提案手法の検証ができると考えられる．ただし，公開されていないもの，公開が終了したものあり，データ入手が課題となる．今後，県内衛生研究所に働き掛け，共同研究を実施するなどして，データへのアクセスと実データでの検証への道を開きたい．また，COVID-19は5類への移行に伴い2023年5月8日をもって全数把握を終了し，それ以後は定点医療機関による週例報告がアクセス可能なデータとなる．単に手法の妥当性の検証だけでなく，データセットが切り替わる時点での接続にも代替指標を使った感染性の推定は役立てられると考えられる．
昨年度に投稿した論文は軽微な修正を求めるものではあったが，計算結果の再現性ための情報公開が不十分であるとの指摘があった．すでに公開レポジトリにプログラムのソースコードとデータセットを配置済みであるが，その精査により，ソフトウェアを適正に稼働させるにはドキュメントが不足していることが明らかとなった．ドキュメントを改訂し，再投稿を行った(2024年5月現在，現在査読中)．