伝染病拡散抑え込みのために必要な事は何か 伝染病拡散シミュレーション・論文から導き出されるもの #新型コロナウイルス #東京オリンピック #休校 #満員電車 (2020.3.7作成)

kentarotakahashi @kentarotakahash

対策せずに、基本再生産数R0=2のままなら、三週間後には感染者数は15倍になります。2月27日の一斉休校要請以後、たぶん、日本国内はR0=1.5くらいまでは下がったはずです。1.5なら三週間後には8倍です。でも、それではまだまだ足らない。

kentarotakahashi @kentarotakahash

R0=1なら三週間後は4倍。R0=0.5なら1.8倍。後者ならば、治癒する人の数が上回り、収束に向かいます。医療崩壊はない。しかし、専門家会議の専門家が1000万人感染して、10万人死ぬ可能性を示唆しているということは、彼らはもう社会的対策でそこまで下げることは諦めている。

kentarotakahashi @kentarotakahash

重症者への対症療法で死者を減らすことしか、専門家会議は考えていないのが、岡部信彦氏のインタヴューからも分かりますよね。医療崩壊を避けるために、重症者以外はなるべく病院に入れない、が彼らの方針。でも、100万、1000万と感染者が増えて行ったら、それすらままならない。

kentarotakahashi @kentarotakahash

思えば、感染症の研究者って、外科の発想はないんでしょうね。日本社会全体が、外科手術を受けて、三週間、入院するつもりで、止められるだけのものを止める。それで回復するという考え方だって、できるだろうに。

kentarotakahashi @kentarotakahash

こういうことを言うと、経済が、経済で人が死ぬ、という人がやってくると思うけれど、それならば政府が対症療法で手当できる。費用対効果ばかり考えて、思い切った感染抑止対策を打たなければ、経済だって、ズブズブ沈んでいくだけです。

kentarotakahashi @kentarotakahash

それだと全員感染してしまわない？　1月25日に香港で下船した人の中から3人感染者が出ていますよね。その時点の船内に残った感染者数が問題ですが。その人数次第で、2月5日以前、R0＝14.8はあると思います。でも、隔離後R0＝1.78だと全員感染してしまうような。 twitter.com/Shiroku8292779…

Shirokuma @Shiroku82927799

@kentarotakahash 横からすみません。ダイプリ号の隔離前はR0＝14.8、隔離後はR0＝1.78という論文が出ています。 クルーズ船の環境は武漢市内の4倍感染伝播が起きていたという論文です。そういった環境を作ることを陸の上でも避けなければなりません。 academic.oup.com/jtm/advance-ar…

2020-03-07 08:46:06

kentarotakahashi @kentarotakahash

チラ見してみましたが、検疫以前は平均離脱日数を10日間として、R0=14.8といているようです。つまり、1月26日〜2月4日で15.8倍になったということでしょう。2月5日以後は平均離脱日数を4日間にして、R0=1.78に。市中の平均離脱日数とされる7日間に合せると、ほぼ1ですね。@Shiroku82927799

kentarotakahashi @kentarotakahash

でも、2月5日以後、R0=1.78（離脱日数4日間）だとすると、下船が始まる2月19日までの二週間に感染者が3倍にならないといけないので、2月4日時点の船内の感染者は150〜200人くらいでないといけない。感染者の大半はそれ以前に感染していたという厚労省の見方とは完全に異なる。

kentarotakahashi @kentarotakahash

1月25日時点の船内に残った感染者が10人で、1月26日〜2月4日がR0=14.8（10日間）だったので、それが158人に。2月5日以降、R0=1.78（4日間）で、最終的な感染者数まで増えたみたいことだったら、考えられる。この場合、検疫後もDP号線内では直線的な感染者増大は続いたことになる。

kentarotakahashi @kentarotakahash

厚労省の言うように、大半の感染者は2月4日以前に感染していたとすると、R0（4日間）=0.1くらいまで下がっていないと、辻褄が合わないはず。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 平均離脱日数は一人の感染者が誰かに感染させる力を持つ期間です。入院したり、治癒したり、死亡したりすると、もう感染させなくなりますので。基本再生産数R0はその期間内に一人の感染者が感染させる人数。「β＝基本再生産数／平均離脱日数」が一人の感染者の一日あたりの感染力になります。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 なので、平均離脱日数を10日間にして、R0=14.8にしたのは、10日間は離脱者がいなかったことを前提にしたのでしょう。その場合、10日後には感染者数は何倍になっているのでしょう？　15.8倍ではない？

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 10日間のあらたな感染者14.8人にもとの1人を足すと15.8だからなのですけれど。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 1月21日に最初の感染者が船内に入ったとして、そこから検疫以前の船内がR0（10日間）=14.8で推移したとすると、検疫始まった2月5日の感染者が130人くらい。そこからR0（4日間）=1.78になったすると、下船開始の2月19日に530人くらいになりました。これなら頷けますね。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 検疫以前の船内がR0（10日間）=14.8、検疫後はR0（4日間）=1.78というモデルはなるほど、分かるんだけれど、どちらのR0も高過ぎる気はする。検疫後は乗客は自室に篭った。2人部屋だとすると、そこに1人感染者がいたとしても、部屋内はR0=0.5以上にはなりにくいのではないか。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 起点をどこに置くか。最初に発見された感染者は1月21日〜25日まで乗船し、香港での下船後に感染が分かった。でも、この人が最初の感染者とは限らない。船内で感染した可能性もある。同じ日の下船者からはさらに2人感染者が見つかっている。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 最初に発見された感染者もDP号で感染したのだとすると、1月25日より前にもっと感染者がいてもおかしくない。そのうちの三人が香港で下船者したというパターン。仮に21日時点ですでに5人いたとする。R0=4（4日間）で25日にはそれが25人になった。そのうち3人が下船。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 次の10日間はR0=10（10日間）とすると、2月4日には242人になっている。これは考えられそう。検疫の入った2月5日以降、R0=0.25（4日間）まで下がったとすると、2月19日には591人。これも考えられそう。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 前者のβを取ると、β=10/10＝1。市中が0.3くらいと言われるから、船内はその3.3倍だったと。後者はβ=0.25/4=0.06。市中の5分の1。このくらいだったら、リーズナブルじゃないかなあ。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 β=0.06なら、平均離脱日数が一週間の場合はR0=0.43。検疫後のDP号はそこまで下がった。これは結構、納得できる線。かつ、目標にして良い線ではないだろうか。

kentarotakahashi @kentarotakahash

@Shiroku82927799 私達もDP号の乗客のように、家に篭れば、R0=0.5くらいは実現できる。そこまですれば、危機回避できる。

内田 @uchida_kawasaki

通勤時の新型インフルエンザ対策に関する調査研究（首都圏） 国土交通政策研究所（報告書概要） mlit.go.jp/pri/houkoku/ga…

内田 @uchida_kawasaki

◆要旨 　本調査は、都市鉄道の混雑度の抑制による新型インフルエンザの感染対策の実現可能性及び効果を検証することを目的としたものである。 　車両実験による車両タイプ別の抑制乗車人数を用いて、路線別区間別時間帯別に抑制輸送人員を算定するとともに、輸送人員抑制策が感染拡大抑制に

内田 @uchida_kawasaki

どの程度効果があるのかを検証し、その時の通勤流動、昼間人口等を推計した。このような抑制された輸送に対する企業の自主通勤計画の策定についてもアンケート調査を実施し、輸送人員抑制策が実現できるのかを検証できた。