<スマホで数理科学 モデル比較?> 新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 / PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

<スマホで数理科学 モデル比較?> 新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 / PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

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算数でわかるが外出自粛の効果
北海道大学准教授 樋田泰浩先生が作成されました。
https://www.youtube.com/watch?v=hAgfs6xW2IE

外出自粛により再生産数Rがどのように減少するか、分かり易く示されています。
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( 数学の「連立常微分方程式」と「統計学の理論」ですね! 日本政府は、サイエンスを生かし切れていない??? 経済の専門家の意見も聞くべき?? 未来ある若者・子供らの視点も必要、教育の専門家の意見もかな???)

新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出  
京都の「ソーシャル ディス DANCE!」STAY HOME 「オンライン・ダンス」ソーシャル ディスタンス


 3月半ばまで日本では新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染者が比較的少なかった。しかしその後海外からの帰国者や感染源不明の感染者が増え、同月下旬から本格的な流行が始まっている。

4月7日に政府は首都圏を中心とする7都府県に「緊急事態宣言」を出し、16日夜には区域を全国に拡大した。感染の拡大を防ぐため、「人と人の接触機会を8割削減する」ことが強く求められている。この数値は、厚生労働省のクラスター対策班に所属する北海道大学の西浦博教授らが感染症の数理モデルによるシミュレーションに基づいて算出したものだ。
人を8割削減00

なぜ「8割」なのだろうか。1人の感染者が何人に感染させるかを意味する「再生産数」をRとすると、αだけ接触を減らした場合に感染者1人から感染する人数は(1-α)Rで表せる。流行を縮小するには、1人から感染する人数を1未満にする必要がある。西浦教授はRを2.5と見積もった。4月上旬時点で爆発的な感染増加が進んでいた欧州各国のうち、平均的な増加傾向を示すドイツの再生産数だ。

この場合、(1-α)R<1を満たすαは0.6より大きいことがわかる。ここで、1日の新規感染者数が500人にまで増えた段階から接触を減らす施策を講じることを考える。α=0.6の場合はその後も連日同じ人数の新規感染者が出るだけで、流行の拡大はいつまでも続く。α=0.65なら新規感染者数は減少に転じるが、緊急事態宣言前の100人に減るまでには70日以上かかる。だがα=0.7なら34日間、α=0.8なら15日間で済む。

さらに、感染が起きてから検査で陽性が判定されるまでの間には、約2週間のタイムラグがある。従って、4週間で流行を縮小し、その効果を確認するためには、最低でも8割減を達成する必要があるのだ。

西浦教授らは、削減が段階的に進んだ場合の効果についても計算している。介入開始からはじめの約1週間が4割減にとどまった場合、新規感染者の増加はやや鈍化するものの継続する。その後次の1週間で6割減まで進むと新規感染者数は横ばいとなり、2週間後に8割減に到達すれば減少に転じる。ただ、この場合は新規感染者が1000人を超えた状態からの減少となり、100人程度に戻るまで39日かかる。その結果が表れるところまで含めると2カ月弱かかる計算だ。

緊急事態宣言から2週間あまりが経過し、今後接触削減の結果が新規感染者数の動向に表れてくると考えられる。ただ、仮に流行の規模をうまく抑えられても大半の人は未感染だ。感染拡大が再来する可能性は極めて高く、このことを考慮した対策が必要だ。

感染症の拡大防止策には、様々な介入手段によって未来がどのように変化するかを予測するシミュレーションが欠かせない。感染症の数理モデルを利用したシミュレーションは日本や英国を始め、様々な国で使用されている。たとえば、英インペリアル・カレッジ・ロンドンで感染症疫学が専門のファーガソン教授らが3月16日に発表したリポートは英国の方針策定に大きな影響をもたらした。見えない敵であるウイルスと闘うため、冷静で論理的な作戦が必要とされている。
人を8割削減00



人を8割削減00

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参考
http://math00ture.seesaa.net/article/474702629.html



数理モデル で戦う! <新型コロナ> 緊急「欧米に近い外出制限を」 西浦博教授が感染者試算 「人の接触を8割減らせれば感染減に」7割では、長期に・・・/ 京都大 本庶佑 特別教授 の緊急提言 (ノーベル医学・生理学賞の受賞者で京都大学特別教授) ・・・/ 京都大学 iPS研究所の山中教授「最低1年は我慢を」(ノーベル医学・生理学賞の受賞者)
http://math00ture.blog.jp/archives/40472318.html

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ノーベル賞2人 「予防」と「治療」が基本(3つの提言) “医療崩壊回避”本庶佑 氏が提言 (ノーベル医学・生理学賞の受賞者で京都大学特別教授) と京都大学 iPS山中伸弥教授が5つの提言 / 緊急 「人の接触を8割減らせれば感染減に」 西浦博教授(北大)が感染者試算 「欧米に近い外出制限を」
http://rikezyo00sumaho.blog.fc2.com/blog-entry-224.html

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京都の「知」  「予防」と「治療」が基本(3つの提言) “医療崩壊回避”本庶佑 氏が提言 (ノーベル医学・生理学賞の受賞者で京都大学特別教授) / 緊急 「人の接触を8割減らせれば感染減に」 西浦博教授(北大)が感染者試算 「欧米に近い外出制限を」
http://ka4no3.blog101.fc2.com/blog-entry-781.html

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2020年5月6日
PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

「第3波」「第4波」に備えるためにも「検査」と隔離」を

PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

 新型コロナウイルスのPCR検査を増やすことで自宅などで隔離療養する感染者を倍増できるなら、国民の接触機会は、国が求める「8割減」でなく「5割減」でも、感染は早期に収まるとする計算結果を、九州大学の小田垣孝名誉教授(社会物理学)がまとめた。経済活動と感染拡大防止の両立の「かぎ」はPCR検査にあることを定量的に示したもので、議論を呼びそうだ。
 小田垣さんは、感染拡大防止のために国が施策の根拠の一つとして活用する「SIRモデル」を改良。公表値を使って独自に計算した。
 SIRモデルは、まだ感染していない人(S)、感染者(I)、治癒あるいは死亡した人(R)の数が時間とともにどう推移するかを示す数式で、1927年、スペインかぜの流行を解析するために英国で発表された。疫学の専門家でなくても理解できる平易な数式で、1世紀を経た今回のコロナ禍でも国内外の多くの識者がこの数式を現実に則して改良しながら、さまざまな計算結果を導いている。
 小田垣さんによると、このモデルの難点は、感染者を、他人にウイルスを感染させる存在として一律に扱っている点だ。だが、日本の現実の感染者は一律ではない。そこで、無症状や軽症のためPCR検査を受けずに通常の生活を続ける「市中感染者」と、PCR検査で陽性と判定されて自宅やホテルで隔離生活を送る「隔離感染者」の二つに感染者を分け、前者は周囲に感染させるが、後者は感染させないと仮定。さらに、陽性と判定されたらすぐに隔離されると仮定し、検査が増えるほど隔離感染者が増えて感染が抑えられる効果を考慮してモデルを改良し、解き直した。
 「接触機会削減」と「検査・隔離の拡充」という二つの対策によって新規感染者数が10分の1に減るのにかかる日数を計算したところ、検査数を現状に据え置いたまま接触機会を8割削減すると23日、10割削減(ロックアウトに相当)でも18日かかるとした。一方、検査数が倍増するなら接触機会が5割減でも14日ですみ、検査数が4倍増なら接触機会をまったく削減しなくても8日で達成するなど、接触機会削減より検査・隔離の拡充の方が対策として有効であることを数値ではじき出した。
 国は1日のPCR検査の能力を2万件まで拡充できるとしているが、実施数は最大9千件にとどまる。小田垣さんは「感染の兆候が体に一つでも表れた時点で検査して隔離することが有効だろう。接触機会を減らす対策はひとえに市民生活と経済を犠牲にする一方、検査と隔離のしくみの構築は政府の責任。その努力をせずに8割削減ばかりを強調するなら、それは国の責任放棄に等しい」と指摘している。

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なぜ諸外国と比べて日本だけ

PCR検査数が低いかの真相が明らかになるかも知れ
ません。

何しろOECD36か国中35位、日本より検査数が少ない
のはメキシコだけという状況なんですから。

諸外国やWHOが検査を重要視するのは、感染者を早く
見つけて隔離することがコロナ撲滅に有効だということから。

ようやく、論文が出ました。

日本は接触者を8割減などと中世の時代のような方策。

本音は一切家から出ないでくれということなんでしょうが。

論文の記事です。

PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

 新型コロナウイルスのPCR検査を増やすことで自宅などで
隔離療養する感染者を倍増できるなら、国民の接触機会は、
国が求める「8割減」でなく「5割減」でも、感染は早期に収ま
るとする計算結果を、九州大学の小田垣孝名誉教授(社会
物理学)がまとめた。
ー中略ー
 小田垣さんは、感染拡大防止のために国が施策の根拠の
一つとして活用する「SIRモデル」を改良。公表値を使って独自
に計算した。
ー中略ー
日本の現実の感染者は一律ではない。そこで、無症状や
軽症のためPCR検査を受けずに通常の生活を続ける「市中
感染者」と、PCR検査で陽性と判定されて自宅やホテルで
隔離生活を送る「隔離感染者」の二つに感染者を分け、前者
は周囲に感染させるが、後者は感染させないと仮定。さらに、
陽性と判定されたらすぐに隔離されると仮定し、検査が増える
ほど隔離感染者が増えて感染が抑えられる効果を考慮して
モデルを改良し、解き直した。
「接触機会削減」と「検査・隔離の拡充」という二つの対策に
よって新規感染者数が10分の1に減るのにかかる日数を計算
したところ、検査数を現状に据え置いたまま接触機会を8割
削減すると23日、10割削減(ロックアウトに相当)でも18日か
かるとした。
一方、検査数が倍増するなら接触機会が5割減でも14日で
すみ、検査数が4倍増なら接触機会をまったく削減しなくても
8日で達成するなど、接触機会削減より検査・隔離の拡充の
方が対策として有効であることを数値ではじき出した。
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(新型コロナ)PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

朝日新聞デジタル
2020.5.6

 新型コロナウイルスのPCR検査を増やすことで自宅などで隔離療養する感染者を倍増できるなら、国民の接触機会は、国が求める「8割減」でなく「5割減」でも、感染は早期に収まるとする計算結果を、九州大学の小田垣孝名誉教授(社会物理学)がまとめた。経済活動と感染拡大防止の両立の「かぎ」はPCR検査にあることを定量的に示したもので、議論を呼びそうだ。

 小田垣さんは、感染拡大防止のために国が施策の根拠の一つとして活用する「SIRモデル」を改良。公表値を使って独自に計算した。

 SIRモデルは、まだ感染していない人(S)、感染者(I)、治癒あるいは死亡した人(R)の数が時間とともにどう推移するかを示す数式で、1927年、スペインかぜの流行を解析するために英国で発表された。疫学の専門家でなくても理解できる平易な数式で、1世紀を経た今回のコロナ禍でも国内外の多くの識者がこの数式を現実に則して改良しながら、さまざまな計算結果を導いている。

 小田垣さんによると、このモデルの難点は、感染者を、他人にウイルスを感染させる存在として一律に扱っている点だ。だが、日本の現実の感染者は一律ではない。そこで、無症状や軽症のためPCR検査を受けずに通常の生活を続ける「市中感染者」と、PCR検査で陽性と判定されて自宅やホテルで隔離生活を送る「隔離感染者」の二つに感染者を分け、前者は周囲に感染させるが、後者は感染させないと仮定。さらに、陽性と判定されたらすぐに隔離されると仮定し、検査が増えるほど隔離感染者が増えて感染が抑えられる効果を考慮してモデルを改良し、解き直した。

 「接触機会削減」と「検査・隔離の拡充」という二つの対策によって新規感染者数が10分の1に減るのにかかる日数を計算したところ、検査数を現状に据え置いたまま接触機会を8割削減すると23日、10割削減(ロックアウトに相当)でも18日かかるとした。一方、検査数が倍増するなら接触機会が5割減でも14日ですみ、検査数が4倍増なら接触機会をまったく削減しなくても8日で達成するなど、接触機会削減より検査・隔離の拡充の方が対策として有効であることを数値ではじき出した。

 国は1日のPCR検査の能力を2万件まで拡充できるとしているが、実施数は最大9千件にとどまる。小田垣さんは「感染の兆候が体に一つでも表れた時点で検査して隔離することが有効だろう。接触機会を減らす対策はひとえに市民生活と経済を犠牲にする一方、検査と隔離のしくみの構築は政府の責任。その努力をせずに8割削減ばかりを強調するなら、それは国の責任放棄に等しい」と指摘している。

 小田垣さんは研究成果を http://urx.blue/U6iF で公開している。

 現実に実験したり調べたりすることが難しい状況で、モデル計算によって現実を再現するのがシミュレーションだ。一部の実測データをもとに全体を推測したり、どのような対策が最も効果的かを推定したりするのに使われる。

 国がコロナ禍を乗り切る政策判断にあたって根拠とするシミュレーションは、厚生労働省クラスター対策班が担う。1日の専門家会議では、同班が算出した「実効再生産数」のグラフが初めて示された。実効再生産数は、「ひとりの感染者が周囲の何人に感染させるか」を示す数字で、政策判断の目安として注目される。

 その数値の妥当性はどうか。シミュレーションは使うモデルやデータ、前提条件によって結果が大きく変わる。国の公表する新規感染者数や検査数などのデータは、最新の結果を反映していなかったり、すべての感染者を網羅できていない可能性があったりするなど信頼性に難がある。そのような中で、計算結果の正しさを主張するなら、計算手法や使う数値などの情報を公開すべきだが、これまで明らかにしていない。

 シミュレーションの妙味は、データ不備などの悪条件下でも、起きている現象の本質を捉えることにある。今回、小田垣孝・九州大名誉教授の結果は、「検査と隔離」という感染症対策の基本の重要性を示した。その徹底によって感染者数を抑え込んだ韓国の事例をみても、意義の大きさは論をまたない。

 PCR検査の件数がなかなか増えなかった日本では、市中感染者の実像を十分につかめていない。4月7日に緊急事態宣言が出て以降、国は「行動自粛」によって時間をかせぎ、その間に検査を拡充して医療態勢を整備し、次の波に備える作戦を取った。

 全国民を巻き込む施策を続ける以上、政策判断が恣意的であってはならない。西村康稔経済再生担当相が4日の会見で、今後の政策判断として「科学的根拠をもとに、データに基づいて」を強調したのはこうした理由からだろう。

 国のシミュレーションはクラスター対策班が一手に握る。詳しいデータの早期公開を実現し、他の専門家の試算も交えながらオープンな議論を進めるべきだ。その過程を経ずして「科学」をかたってはならない。

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新型コロナウイルスの蔓延に関する一考察 (科学教育総合研究所 九州大学の小田垣 孝 名誉教授(社会物理学)
http://urx.blue/U6iF

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0407
人類はコロナウイルスといかに闘うべきか――今こそグローバルな信頼と団結を (ユヴァル・ノア・ハラリ=著)
(歴史学者・哲学者。世界的ベストセラー『サピエンス全史』、『ホモ・デウス』、『21 Lessons』著者)
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「西浦博教授らが感染症の数理モデル」は「公開?」されていないので、不明だが、、、
実効再生産数 R(Rt)??

大学で「数学系、物理系、工学系」を学んだ人なら、理解可能? (「連立常微分方程式」で記述される「お話」)
(実効再生産数 R(Rt)の数式の「定義」をみるだけなら、「文系」の人にも理解可能??)

隔離と市中の感染者を分ける SIR モデル 佐野 雅己(Masaki Sano)
https://jimdo-storage.global.ssl.fastly.net/file/e9ac6416-0902-4195-ba0b-716efe0a0ee4/SIQRmodel.pdf

3.11以後の科学リテラシー 牧野淳一郎 神戸大学大学院
https://www.iwanami.co.jp/kagaku/Kagaku_202005_Makino_preprint.pdf

新型コロナウイルスの蔓延に関する一考察 科学教育総合研究所 小田垣 孝( 九州大学 名誉教授)
http://www001.upp.so-net.ne.jp/rise/images/新型コロナ一考察.pdf

数理モデル(SIRモデル)を考察する。 「連立常微分方程式」で記述される。

遅れ付き確率的SIRモデル 佐藤彰洋 (横浜市立大学データサイエンス学部)
https://www.fttsus.jp/covinfo/pref-simulation/
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欧米の「実効再生産数(Rt)」は、参考になりそうだが、日本は「PCRの検査」数が少なすぎる??
(「実効再生産数(Rt)」計算は、できるが?? 信頼性が、、、)
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実効再生産数(Rt)の計算を試みました ( iPS山中伸弥先生のHP  「専門外だが試みた」)


 新型コロナウイルスに対する対策は微妙な手綱さばきが求められます。緩めすぎると感染者の急増と医療崩壊を招きます。締めすぎると、休業自粛をお願いしている方々の生活が崩壊し、また抗体を持つ人の数がなかなか増えないため、第3波、第4波に対して脆弱になります。一人から何人に感染が広がるかを示す実効再生産数(Rt)を1未満で維持することが目安になります。Rtは統計や公衆衛生の専門家でないと算出できないと思い込んでいましたが、昨日に紹介した論文でエクセルを使って算出する方法が報告されています。そこで、専門外の科学者がRtを計算できるか試みてみました。Rtは、国や自治体の対策方針を決める重要な指標です。複数の研究者が独自に算出し、科学的議論に基づいた政策決定が健全と思われます。問題提起のために、専門外ではありますがあえて計算してみました。私の理解不足等による計算ミスもあり得ますので、あくまでも参考値としてお示しします。
(方法)

1.Coriらの論文からRtを計算するためのエクセルシートをダウンロード
2.Biらの論文からSerial intervalの平均を6.3日、標準偏差を4.2日と仮定
3.大阪府北海道、および京都市のホームページから感染者数の推移をダウンロード
4.エクセルに感染者数を入力し、Rtを計算。


(コメント)
この結果は、あくまでも専門外の私が1つの論文で報告された方法に基づき計算したものであり、専門家の方から見るとお叱りを受ける点も多いと思います。
しかし、大阪府民である私から見ると、大阪府のRtが4月21日に1を下まわり、5月1日現在で0.6程度という計算結果は、府民の努力が報われているようで嬉しく思います。この値が続くようであれば、経済活動等を少し緩和出来る可能性を期待します。しかし油断は禁物で、緩めすぎるとRtはあっという間に1を超えると思います。
京都市も市民の努力で4月16日以降、Rtの平均値は1未満とい結果です。しかし95%信頼区間の上限は1以上という結果ですので、努力を維持する必要がありますし、iPS細胞研究所でも活動を引き続き普段の約20%に抑えたいと思います。
北海道は、4月11日の段階で2.7という計算結果でしたが、道民の皆様の頑張りで、5月2日には1.12という計算結果です。まだ1を超えていますので、引き続きの頑張りが必要と思われます。
東京では、新規感染者を見つけるための検査数の実態を知ることが出来なかったため、Rtの計算は断念しました。
( iPS山中伸弥先生のHP より 2020 0505)

京都大学 iPS 山中伸弥による新型コロナウイルス情報発信

https://www.covid19-yamanaka.com/index.html
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「西浦博教授らが感染症の数理モデル」は「公開?」されていないので、不明だが、、、
実効再生産数 R(Rt)??

大学で「数学系、物理系、工学系」を学んだ人なら、理解可能? (「連立常微分方程式」で記述される「お話」)
(実効再生産数 R(Rt)の数式の「定義」をみるだけなら、「文系」の人にも理解可能??)
( 以下の上2つは、読みやすい!)

隔離と市中の感染者を分ける SIR モデル 佐野 雅己(Masaki Sano)
https://jimdo-storage.global.ssl.fastly.net/file/e9ac6416-0902-4195-ba0b-716efe0a0ee4/SIQRmodel.pdf

3.11以後の科学リテラシー 牧野淳一郎 神戸大学大学院
https://www.iwanami.co.jp/kagaku/Kagaku_202005_Makino_preprint.pdf

新型コロナウイルスの蔓延に関する一考察 科学教育総合研究所 小田垣 孝( 九州大学 名誉教授)
http://www001.upp.so-net.ne.jp/rise/images/新型コロナ一考察.pdf

遅れ付き確率的SIRモデル 佐藤彰洋 (横浜市立大学データサイエンス学部)
https://www.fttsus.jp/covinfo/pref-simulation/
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「第3波」「第4波」に備えて、「検査」と「隔離」を、、、 また「予防」と「治癒」を!


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参考

http://news00math.blog.fc2.com/blog-entry-258.html
<数理科学で「証明」> 「検査」と「隔離」が重要! 新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 / (新型コロナ)PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?(「予防」と「治癒」)

http://news00math.blog.fc2.com/blog-entry-257.html
「新型コロナ、最悪のシナリオ」米大学研究機関が予測 ( 新型コロナ、3つのシナリオ )パンデミックは24ヶ月続く

http://kyotoka4no3.blog.jp/archives/82901744.html
<数理科学 専門知識とは> 新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 / PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

http://kyotoka4no3.blog.fc2.com/blog-entry-30.html
<数理科学 専門知識とは> 数理科学で戦え!新型コロナに勝て!  新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 / 実効再生産数(Rt)の計算???

http://kyotoka4no3.seesaa.net/article/474972254.html
数理科学で戦え!新型コロナに勝て!  新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 /PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

https://ameblo.jp/kyotoka4no3/entry-12595884461.html
<数理科学 専門知識とは> 新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 / PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?
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