| 研究課題/領域番号 |
21K17292
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 国立感染症研究所 (2022-2023)
聖路加国際大学 (2021) |
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研究代表者 |
米岡 大輔 国立感染症研究所, 感染症疫学センター, 室長 (60790508)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 統計科学 / 生物統計 / 感染症 / データサイエンス / 機械学習 / パンデミック / 時空間統計 / 疫学 / 公衆衛生 / 感染症学 / サーベイランス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
新型コロナウイルス(COVID-19)が世界的なパンデミックとなり、保健医療システムの強化や公衆衛生的施策は、データに基づいて意思決定がなされつつある。こうした政策意思決定の個別具体的な需要を把握するために近年用いられるようになってきたのが迅速サーベイランスシステムである。本研究では、迅速サーベイランスシステムの種々のバイアスの検討とその補正、COVID-19感染拡大状況下での各フェーズ毎のニーズに見合った疫学・統計学・機械学習的方法論の整理と提案を行う。
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| 研究実績の概要 |
研究のねらい
2023年度はパンデミック下で頻繁に使用される統計手法、特にパンデミック特有の調査に関するバイアスの検討とその補正手法、に関して現状を整理し、（パンデミック下でより使いやすい）新数理手法を提案することを研究のねらいとした。また、統計数理的な手法開発研究と同時に、疫学データ、特に日本赤十字社と共同し献血検体を用いた血清疫学調査によるCOVID-19の抗体保有率の調査におけるバイアスの定量化とその補正についても理解を深めることを研究のねらいとした。
これまでの研究概要
国立感染症研究所において実施している血清疫学調査は様々なバイアスが想定されている。具体的には、献血検体においては、献血に来た人しかサンプリングされていないことによるセレクションバイアスである。同様のバイアスが民間検査会社の残余血清を用いた調査や、職域健康診断の残余血清を用いた血清疫学調査にも見られる。このバイアスをweight-back手法と呼ばれる方法によりある程度軽減し、（抗N）抗体保有割合を推定した結果を検討した。また、様々な外部データを用いて傾向スコアを推定し、逆重み付けを行うことでバイアス軽減を試みる研究を行っており、結果は査読中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定していたWebを用いたリアルタイムの感染症サーベーランスのバイアスの検討は、比較的予定通り進んだが、SNSを用いたサーベーランスに関してはデータの質が想定より低く難航している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、WebやSNSから取られたサーベーランスのデータと、積極的疫学調査のような従来の調査から取られたサーベーランスデータの差異や、バイアス、その補正方法に関して、個別具体的に検討していく予定である。
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