| 研究課題/領域番号 |
16KT0130
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
連携探索型数理科学
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
西浦 博 北海道大学, 医学研究院, 教授 (70432987)
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| 研究期間 (年度) |
2016-07-19 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 数理モデル / 感染症 / 疫学 / 危機管理 |
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| 研究成果の概要 |
感染症流行の数理モデル研究は、流行途中の分析や予測を実施するリアルタイム研究では先進諸国を中心に実装面で成功を収めつつある。本研究は、数理モデルを流行前から準備するという意味でプレモデリングと称する計画であり、リアルタイム流行分析に特化した数理モデルの構築と観察データの収集、統計学的分析に関して方法論的基盤・数理的研究手法を確立することを目的に実施した。マダガスカルにおける肺ペスト流行やイエメンでのコレラ流行、バングラデシュにおけるジフテリア流行など、突発的流行を通じた研究機会に恵まれた。プレモデリング体制が徐々に確立することを受けて、流行発生時の観察データの分析成果を創出することに注力した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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