| 研究課題/領域番号 |
22K21188
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0908:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪医科薬科大学 |
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研究代表者 |
堀池 諒 大阪医科薬科大学, 看護学部, 助教 (00842056)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | GIS / 空間スキャン検定 / 感染症 / 根拠に基づく政策立案 / 保健師 / 公衆衛生看護 / COVID-19 / QGIS / スキャン検定 / オープンデータ / 健康危機管理 / EBPM / 人流 / GIS(地理情報システム) / 危機管理 / 保健活動 / 都市モデル / 流行リスク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
・GISで地域の3D都市モデルを作成。データとして人流(街での人の動き)、業種別施設位置情報（店舗や施設の位置情報）を投入することで新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行場所の違いによる流行リスクをスコア化。スコア別エリアを3D都市モデル上に色の濃淡で表現する（例：高リスク→赤 低リスク→青）。
・PC上に実際の「街・人」を再現しながら公衆衛生的介入が特に必要な場所をリスクに応じて地理的に可視化することで、流行場所の変化への迅速な政策立案が可能となる。
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| 研究成果の概要 |
人流データと空間疫学の手法である空間スキャン検定を用いて感染症流行の要因となりえる人流クラスターの特定とクラスター発生個所の特徴をオープンデータから推定することが可能となった。特に空間スキャン検定を用いたことで、GISで描画される色の濃淡や記述統計を上回る成果を出すことができた。具体的にはリスク比を算出できたため、クラスター自体が統計学的に有意であるかどうかを定量的に判定できたことは、根拠に基づく政策立案を進める点においても重要である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究では、COVID-19流行前の人の移動パターンを空間スキャン統計とGISを用いて検出し、クラスター領域の特性を分析した。主要な発見は、鉄道駅周辺、人口密集した商業地区、スポーツフィールド、大規模建設現場でクラスターが高リスクであることである。これにより、新興感染症の迅速な管理や証拠に基づく政策形成が促進される。また、通常時のデータを基に事前警告を発することで、移動制限を最小限に抑えつつ感染拡大を防ぐことが可能となる。
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