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 |
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) |
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 |
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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