研究課題/領域番号 |
22K17410
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
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 | 地方独立行政法人 大阪健康安全基盤研究所 |
研究代表者 |
三山 豪士 地方独立行政法人 大阪健康安全基盤研究所, 公衆衛生部, 主任研究員 (30846241)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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キーワード | RSウイルス感染症 / 実効再生産数 / 感染症疫学 / 流行予測 / 地域間移動人流量 / 新型コロナウイルス感染症 / 早期探知 / 2次感染者数分布 / 呼吸器感染症 / 疫学 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、呼吸器感染症の時空間的な感染拡大機構と移動制限による感染症対策効果を明らかにすることである。また、流行時期が変動したRSV感染症及びインフルエンザ流行の早期探知方法についても検討する。 人流情報を用いた数理モデルを構築し、新型コロナウイルス感染症の①空間的な感染拡大機構を把握し、②特定の地域の(感染症流行に対する)寄与度、③地域別の感染症対策効果、④人流量の増大するイベントの影響について検証する。RSV感染症及びインフルエンザについては、⑤流行の早期探知方法、⑥時空間的感染拡大機構の解明について検討する。
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研究実績の概要 |
本研究課題は、呼吸器感染症の時空間的感染拡大機構を解明すること、地域間移動人流量の変化等が感染拡大に影響する要因を分析すること、及び流行を早期に探知し予測することを目的としている。 時空間的感染拡大機構の解明:地域間移動人流量情報を加味した数理モデルの構築を目指しており、大阪府における地域間移動人流量情報を用いてRSウイルス(RSV)感染症発生情報への適合を実施している。地域間の人流情報(昼間人口)を加味した再生産方程式の定式化を試み、2021年の週別報告者数の時系列情報を適合させ実効再生産数を推定した。推定された実効再生産数を用いて、人流量が変化した場合の流行動態のシミュレーションを行った。また、差分方程式を用いて、人流量が地域間伝播に及ぼす影響についてもシミュレーションを行った。 感染症の流行予測:RSV感染症について2023年の流行予測を行った。コロナ禍において、世界的にRSV感染症の流行時期の変動が認められていたが、2021年以降は、欧米では流行期がコロナ禍以前の冬季に戻っている。今回、時系列SIRモデルを用いて大阪府のRSV感染症の流行予測を行った。コロナ禍以前の季節性(感染率)を用いた場合、2023年の感染拡大以前に流行期を予測することは困難(感染拡大が始まれば予測は可能)であった。欧米の状況と異なり、日本(大阪府)では2023年においてもコロナ禍以降からの流行期変動は持続した。
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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
本研究課題は、呼吸器感染症の時空間的感染拡大機構を解明すること、地域間移動人流量の変化等が感染拡大に影響する要因を分析すること、及び流行を早期に探知し予測することを目的としている。本年度において以下の研究を行った。RSウイルス感染症の実効再生産数をモニターすることで流行の早期探知を行い、2023年の流行予測を行った。地域間移動人流量情報を加味した再生産方程式の定式化し、一時点の地域間移動人流量情報(2020年における昼間人口)を用いて地域別報告者数の適合を試みた。
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今後の研究の推進方策 |
本研究は、地域間移動人流量情報を加味した数理モデルの構築・定式化を行い、呼吸器感染症の時空間的感染拡大機構について分析することを研究目的の一つとしている。来年度以降は、モバイル端末GPS情報から集計した地域間移動人流情報を用いたモデルを作成し、昼間人口人流情報を用いた場合との比較を行う。また、来年度はSIRモデルを用いた定式化と地域別報告者数の適合を試みる。地域別報告者数が適合可能であれば、時間別の地域間移動情報を利用して流行時期別に伝播パラメータを推定する。複数のシナリオを設定し、地域間移動人流量の変化や介入による感染伝播率の変化等が感染拡大に及ぼす影響を定量的に評価する。
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