| 研究課題/領域番号 |
09557205
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
陶山 昭彦 鳥取大学, 医学部, 助手 (10144651)
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| 研究分担者 |
米澤 保雄 茨城大学, 工学部, 助教授 (20261737)
高井 一岳 京都府立, 医科大学, 助手
井上 仁 鳥取大学, 医学部, 助手 (00176439)
長田 郁夫 鳥取大学, 医学部附属病院, 助手 (50252846)
日野 茂男 鳥取大学, 医学部, 教授 (70012763)
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| キーワード | 小児感染症 / 非線形性 / 感染症サーベイクレス / 医療経済学 / 視覚化 / カオス |
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| 研究概要 |
1) 感染症流行の非線形挙動の解明
感染症流行現象において、chaosを判別する試みは1985年にShcafferらによって試みられて以来多くの研究が報告されている。流行データの非線形性の検出においては(1)Dynamic noise、(2)Seasonalityに留意しなければならないとされ、前者についてはフラクタル次元、リアプノフ指数、非線形予測により、また後者によってはアトラクター再構築、リアプノフ指数によって流行挙動に存在している非線形性を検知することが重要である。Ellnerらが英国における感染症流行データにおいて解析した結果、麻疹以外にはchaos性が検知できなかったと指摘している。我々は我が国の感染症サーベイランス事業データから麻疹の流行データについて、局所的にみたLocal Lyapunov指数をもちいたchaosへの遷移現象を検討した。この結果、経時的サーベイランスデータについて大きな周期挙動がみられる前半部に対して、後半部の中流行が繰り返しこきざみなnoize用の流行がみられ、また、リアプノフ指数が0(ゼロ)に近づく傾向を示し、周期的流行挙動から逸脱する傾向を示し、chaoticな挙動をうかがわせる結果を得た。今後、麻疹以外に小児感染症のデータについて検討をはかる。
2) 感染症サーベイランスデータの視覚化技法
書式の異なる国のサーベイランスデータを1元的に統合をはかり、高速処理型データサーバーに構築した。このデータベースに対して、流行の動態速報を要約するサーバー上のプログラムを作成し、インターネット上で共同研究者の高井と実用性について検討をはかった。今後、このプログラムを改良し最終的なソフトウェア化をはかる。
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