2016 Fiscal Year Annual Research Report
Quantifying the transmission dynamics using illness onset data
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26700028
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
西浦 博 北海道大学, 医学(系)研究科(研究院), 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。というのも、実験感染や限られた性感染症を除いて、感染が成立する瞬間は直視下で確認できないため、感染現象は他の「目に見える」現象を基に推定する必要があるのである。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、について検討を実施した．
発病情報を利用して感染イベントや関連する観察不可能なイベントの情報を統計学的に推定し、感染動態の理解や感染症対策の評価に役立てる数理モデリングプロジェクトを実施した．畳み込みをはじめとする積分方程式モデルで明らかにできることを体系的に整理し、モデル構造とモデル化に必要な想定を明らかにしつつ、基礎的方法論を確立する一端を担うことができた．個々の課題に関する基礎的モデルの構築・分析を完了し、それらを事例研究を通じて発表することに務め、以下の4つの研究課題をに取り組んだ
(1) 抗ウイルス療法の存在下、HIV感染者がAIDS発病前に部分的に診断される場合の逆計算，(2) 流行のリアルタイム分析：逆計算法の報告の遅れと近未来予測への適用，(3) 院内感染や輸入感染の鑑別診断方法の確立，(4) 相対的感染性をはじめとする感染自然史の定量化と関連する感染症対策の評価
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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