【 CoVID-19 in Japan: What could happen in the future? 】#新型コロナウイルス 対策として日本が取り組まなければならない事(2020.2.27作成)

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

昨日紹介したテクニカルペーパーだが、隔離という視点で感染動態を分析したもの。その上で日本の現状を強く警告している。我々が隔離を選ぶか否かはひとまず置いといて、検査が有害だの偽陽性がなんだの言っている余裕は、この論文によれば、全くない。我々は今死の淵にいる。 medrxiv.org/content/10.110…

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

論文の体を成してないような雑なペーパーだが、その分急いで書いたことが見て取れる。感謝しかない。若干の政治的意図を読み取ってしまうのは、おそらく私の性格の悪さだろう。不明な点も多いが、その意図するところは明らか。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

「確定はしていないが将来確定されるであろう感染者をできるだけ速やかにかつ大量に見つけ出し隔離すること。」これに失敗すると終わる。ここでは隔離とよんでいるが、早期診断の重要性を説くものである。無論、目下本邦で繰り広げられている愚者どもの目論見に真っ向から反対するものである。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

呪詛はこれでも言い足りないが、先に進む。この論文ではモデルを感染・隔離・入院(確定)の3コンパートメントに分けている。増殖率や基本再生産数が一般的なものと同じかどうかなど、検討課題はあるが、ここでは最重要な隔離率について若干の検討をしたい。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

論文が結論とするのは、この隔離率が0.45を下回ると手をつけられなくなる、そしてできるだけ高い方がいい、というもの。ではこの隔離率とはなんぞや？

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

連立方程式を見てみると、隔離者の増加分を、純感染者と「感染→隔離」の遷移関数(対数正規分布)の畳み込みで表している。そこから、純感染者と「感染→入院」の遷移(ワイブル分布)の畳み込み積分を引いている。そしてこの2項に同じ隔離率を係数としてかけている。(3.1-3.3)

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

隔離の項をある種のバッファと考えるなら、この項の振る舞いが全体に与える影響はそりゃ大きいでしょうね、ということだが、直接観測はもちろんできない。シミュレーションでのみ観測できる値だ。疑問点としては、「感染→入院」になぜ同じ係数を掛けているのか、

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

(入院している人でバッファから漏れた分を補正しているのか)、この係数は「隔離率」という言葉から来る直感と合致するのか、むしろ臨床における正診率に近いものか、などというところか。しかし死活的に重要なメッセージは、このバッファを消滅させないことには収束はない、と予測している点だ。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

図表で振動しているように見えた線があり、最初「すわSISモデルか！」とビビったが、どうやらこのバッファの振るまいを表していて、中途半端な隔離を波線で表していたということのようだ。きちんとした説明はないが、多分そうだ。インパルス応答の如きスタッカートなバッファ消滅を強く推奨している。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

何度も書くが、このバッファはあくまで想像上のものだ。ほんとのところは誰にもわからない。しかし、現行日本で繰り広げられる麗しい光景は地獄道ということはわかる。よくよく考えていただきたいのだが、結局は確定前の正診率が死活的に重要なのだ。それに水をさす馬鹿は医師免を燃やしたほうがいい。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

我々がこういう人権侵害となりかねないことを選択できるか、英知を結集して第二の道を進むのか、試されていると言えよう。一つだけ言えることは、本質からはるかに外れたところでくだらない論陣を貼るイデオローグたちは、控えめに言っても恥を知ったほうがいい。

kmiura @kmiura

@bhavanti いまちょっとみてみたのですが、私の専門外なので（笑）私見です。隔離率 l は、発症->入院の遷移関数(f_3)の係数として考えればいいのではないでしょうか。3.3式はそれを引き算で展開したものです。

kmiura @kmiura

@bhavanti そうすると、隔離率はすなわち全発症者のうち幸運にも入院に至る割合ということに相応し大きければより多く入院させられる、少なければ発症のまま放置。この隔離率を、カーブフィッティングで推定しているわけです。

kmiura @kmiura

@bhavanti ダイアモンド・プリンセスの隔離率0.32は、武漢の0.49よりかなり悪いので、ものすごく危険だ、としている。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

@kmiura なるほど。f2*f3=f4ですからね。畳み込みをFとすると隔離増加分=F2-F2*F3=F2(1-F3)ですか。すると、隔離されたものに「隔離→入院」でなかった率をかけたものになり、純粋隔離を表しているのか、と。

kmiura @kmiura

@bhavanti む。ちとわからんのですが、私の理解を但し書きにすると、感染->発症->入院で、感染->発症の遷移確率がf2,発症->入院の遷移確率がf3,感染->入院の遷移確率がf4で、確率f2とf3の積が確率f4になります。これらを積分したものがそれぞれの人数/時間として計算され、

kmiura @kmiura

@bhavanti ある時点から次の時点における発症->入院人数F3はF2-F4(単位は人数／時間)となる。F3は隔離が発症者を捕捉している成功率によって上下するのでそのパラメータが隔離率lなのではないでしょうか。

kmiura @kmiura

@bhavanti 隔離成功率といったほうがいいのかな。とはいえ、Isolationは成功していて初めてIsolationなので）。隔離率1であれば、感染者をカンペキに隔離し、入院させていることになる。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

@kmiura ええ、1-lが漏れた分ですよね。ただ、Fは積和にはならないんじゃ、、。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

@kmiura いえ、言いたいことはわかって。正診率が(診断が軟禁に直結する状況下では)隔離成功率ですよね。

kmiura @kmiura

@bhavanti 隔離率 Isolation Rate = 正診率 * 物理的隔離の成功率、ということなのではないでしょうか。Isolationには”単離”という意味もある。日本は目下、右辺の両方ともできてない。前者はほぼ門前払い、後者はほぼフリーです。隔離率は限りなくゼロに近い。DPより悪いでしょう。青ざめる。

鼻炎ちゃんວຽງຈັນ @bhavanti

@kmiura 実際酷いものです。かの国では物理的隔離には自信がある(ほぼ1ですよね)いっぽう、本邦はコネクティングルームですからね。ガバガバです。正診率も期待できません(なんと言っても病院にくるなって言ってますからね)。目眩のする状況です。

畠山元彦 @MuiMuiZ

数日前に流れてた中国の数学者らによる日本での感染者数将来予測。図をみただけだけど、日本が2/22から隔離対策を行った場合と2/29からの場合と図示されていて、抑え込める強力な対策でも後者でピークの結果が2〜3倍上回るよう。対策の1週の遅れはその程度の違いで現れそう。medrxiv.org/content/10.110…

畠山元彦 @MuiMuiZ

対策後の隔離率に閾値があって、十分でない (l₂≦0.4) と抑え込めずに3月エピデミック。対策後の武漢が0.49、北京が0.59、上海が0.63としているよう。いまの休校他程度でどれだけに相当するかわからないけど、すぐに対策をどんどんうたないとと思わせる。