| 研究課題/領域番号 |
18K17371
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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 | 国立研究開発法人国立国際医療研究センター (2019-2022)
北海道大学 (2018) |
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研究代表者 |
浅井 雄介 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 国際感染症センター, 研究員 (70779991)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 理論疫学 / 数理モデル / 数値シミュレーション |
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| 研究成果の概要 |
時間の遅れと診断バイアスの項を含めた数理モデルを構築し，COVID-19データを解析した．感染にかかるパラメータを推定し，成果を原著論文として発表した（doi: 10.1016/j.jiac.2020.12.011.）．感染症流行を微分方程式で，人の国際的な移動を確率過程として記述した数理モデルを用いて，感染症未流行国での感染症例の到着時間を推定，R0との関係を明らかにした（https://doi.org/10.1016/j.idm.2023.05.004）．個体間の距離を加味した感染伝播モデルを構築した．シミュレーションにより，感染の地理的・時間的拡散が確認できた．
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| 自由記述の分野 |
理論疫学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療政策を考える上で，データに基づいた意思決定は不可欠である．基本再生産数R0はこの判断に欠かせない指標であるが，用いられるデータが限られており，その推定が困難なケースが多く報告されてきた．
そこで本研究では，今まで用いられてこなかった間接的なデータをもとにしたR0の推定モデル・手法を構築した．構築した手法を用いて感染にかかるパラメータの推定とシミュレーションを行い，チャーター便の効果や検疫の効果を推定した．今後も新たな感染症の流行が想定される．本研究で構築したR0の推定手法やその枠組みを活用しシナリオ分析を行うことで，政策決定に必要なデータの取得と定量的な議論が可能となった．
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