2015 Fiscal Year Annual Research Report
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26700028
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
西浦 博 東京大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (70432987)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 感染症情報 / 理論疫学 / 逆計算 / 統計学的推定 / 疫学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
感染症の数理モデルの多くは、感染伝播や自然史をモデル化したボトムアップ式の数理システムであり、20世紀以降にその安定性や流行閾値が盛んに議論された。定量的妥当性を担保したモデル化が徐々に可能になり、公衆衛生の現場で欠かせないツールとなった。最近では、個々の流行を客観的に理解することや流行対策を評価することにモデルが用いられる機会が増えてきた。しかし、感染症流行の数理モデルは未だ感染症疫学の最も重要な特徴の1つである、「感染現象を直接観察できない」事実に正面から対応できていないことが多い。限られた例外を除いて、感染というイベントは直視下で観察することができない。感染に関わる事象を知るには、発病や診断など「目に見える」現象を基に統計学的推定を実施する必要がある。本研究の目的は、感染症の発病情報を畳み込みをはじめとする数理モデルを用いて分析し、感染動態の理解や感染症対策の評価に役立てることである。特に、モデル構造とモデル化に必要な想定を明らかにすることに焦点を当てて基礎的方法論を確立すべく研究に取り組んだ。具体的な研究課題として、(i)AIDS患者数情報を利用したHIV感染者数の逆計算、(ii)報告の遅れを利用した流行のリアルタイム分析、(iii)院内感染や輸入感染の鑑別診断、(iv)感染症対策の評価、について検討してきた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
研究論文が予定通り発表されており，逆計算ではジカウイルス感染症について，院内感染ではMERSについての検討結果が学術雑誌に掲載されつつある．
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度は、(1)鑑別診断のベイズモデル、(2)インフルエンザのリアルタイム分析を実施し、(2・3)潜伏期間と世代時間の従属性の推定と接触者追跡調査の評価、(3)研究デザインの整備、に取り組む。
(1)鑑別診断のベイズモデル：過去に議論した鑑別診断での潜伏期間の使用方法を基礎に(文献12)、輸入感染者の帰国後日数や院内感染の入院後日数を利用した診断モデルを構築する。前年度の積分方程式モデルを利用する。特に、感染地の感染リスク分布を加味した実用モデルを目指す。
(2)リアルタイム分析：報告の遅れの分布を利用した逆計算をリアルタイムで実施する。インフルエンザを対象に、流行予測とNow-casting（現状理解）を目的とした畳込みの活用を検討する。
(3)感染症対策の評価・研究デザインの整備：文献33にある潜伏期間と世代時間の従属性をインフルエンザ・天然痘・HIV/AIDSの3つの感染症で検討し、接触者追跡調査や隔離の有効性を定量的に明らかにする。また、ワクチン接種の発病抑止効果の2次感染予防の意義を明らかにする。これら調査のサンプルサイズ推定手法を伝播モデルの解析解を利用して考える。
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[Journal Article] Identifying determinants of heterogeneous transmission dynamics of the Middle East respiratory syndrome (MERS) outbreak in the Republic of Korea, 2015: a retrospective epidemiological analysis.2016
Author(s)
Nishiura H, Endo A, Saitoh M, Kinoshita R, Ueno R, Nakaoka S, Miyamatsu Y, Dong Y, Chowell G, Mizumoto K.
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Journal Title
BMJ Open
Volume: 6
Pages: e009936
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research / Acknowledgement Compliant
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