| 研究課題/領域番号 |
20H03940
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
水本 憲治 京都大学, 総合生存学館, 准教授 (90730218)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2021年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2020年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
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| キーワード | 感染症流行 / 感染症疫学 / 数理モデル / 統計モデル / インフルエンザ / RSウイルス感染症 / 移動情報 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、数理・統計・疫学モデルを主な研究手法として活用しつつ、疾病負荷が極めて高く、死亡リスクにおいて時空間的異質性の高いインフルエンザ・RSウイルス感染症を主な対象に、日本独自の感染症サーベイランス情報・気候データ等の他、環境要因・社会因子・移動情報等も加味して、次の学術的疑問に回答をよせることを目標としている。
1.感染症流行の流行機序（流行入り/ピーク/流行期間）を規定する要因は何なのか。
2.航空搭乗者が感染症流行に与える影響はどの程度か。
日本における流行入り/ピーク/流行期間に影響を与える因子を解明し、被害規模の漸減に大きく貢献することを期待する。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、インフルエンザ及びＲＳウイルス感染症に対し、日本独自の感染症サーベイランス情報・気候データ等の他、環境要因・社会因子・移動情報等も加味して、疫学・統計・数理モデルの活用及び時空間ダイナミクスのモデル化を通じて、都道府県別・シーズン別に、流行（流行入り/ピーク/期間）に影響を与える因子を解明すると共に、ヒト移動（航空搭乗者数等）が感染伝搬/流行に寄与する影響を明らかにし、一連の過程を通して、ヒト移動を対象とした公衆衛生的対策の効果の提示等、感染症予防対策に関する政策意思決定に資する根拠を数値として提供し、被害規模の漸減に大きく貢献することである。新型コロナウイルス感染症流行により、2020年以降、感染症流行動態・ヒトの移動の大幅な変化がみられ、本研究計画に影響を与えている。新型コロナウイルス感染症を対象に、解析を実施し、10編以上を国際学術誌に報告してきた。
主なものとして、統計モデルを利用し、ダイヤモンドプリセンス号に乗船していた乗客・乗組員に対しての新型コロナウイルス感染の検査結果データを用いて、無症状患者割合の推定を行い、潜伏期間の中央値を7.5日とした場合、17.9%と推定した。
また、2020年1月-2月の、中国における新型コロナウイルス感染症による患者数と死亡者数のデータを用い、新型コロナウイルス感染症罹患時の死亡リスク推定を行い、時間遅れ調整後の死亡リスク武漢市においては12%に達する一方で、他の地域では概ね1%程度と推定し、報告した。どちらも感染症領域のトップ10以内のジャーナルにアクセプトされ、引用数は、それぞれ3081, 260(Google Scholar, 2024/5/1)に至っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究課題の対象となっているインフルエンザ、RSウイルス感染症と同じく呼吸器感染症である新型コロナウイルス感染症流行の拡大の影響、それに伴い、個人・集団レベルで様々な感染症対策が実施されたことで、両感染症の流行動態が大きく変化してしまい、解析に時間がかかるようになった。
また、航空移動情報を利用した感染症流行解析については、コロナ流行を契機にして、正解中で研究が進んだことから、他の研究計画を再考する必要が生じたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
時間空間的に、対象を慎重に選定して、解析を進める。具体的には、新型コロナウイルス感染症流行前や、全国レベルから県レベルに対象地域を変更する。加えて、施設内での感染にも着目する。
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