-
uchida_kawasaki
- 1280
- 16
- 0
- 78
-
- いいね！78
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
例えば1日2000人検査陽性で、その人達の隔離がだいたいうまく行っているとしたらその人達はその後の感染には貢献しないわけです。だから感染ネットワークから2000人は減ります。たとえばある特定の日に全国で5000人の感染者がいたとして、2000人の診断を一日にしたら残りは3000人ということになります
2020-11-29 22:34:40
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
その次の日も 2000人診断したとしたら残りは1000人です。その間にも感染はありますので純粋にこの数ではありませんが、少なくともSARS2については一日で2倍になるとかいうことはありませんので、たとえば連続する数日を考えれば大体こうなります。
2020-11-29 22:34:40
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
であれば2000人毎日診断したとしても次から次へと診断できるということはどういうことかというと、2000人診断して隔離したとしてほぼ影響がないほどにもともと感染者がいるということです。そこから現在どれくらい感染性のある人がいるかということは、（私は数学がだめなんで全くわかりませんが）
2020-11-29 22:34:40
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
だいたい推定できるような気がします。たとえばこの間のTWiVでグリフィン先生がある疫学者の推定を引用していましたが、現在USでは診断されていないアクティブ感染者が360万人はいるだろう（人口の１％）とのことです。
2020-11-29 22:34:40
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
いま現在USでは毎日180万人のテストをやっていて、そこから毎日18万人の陽性です。SARS2は感染してから14日とか場合によっては数ヶ月もPCR陽性です。たとえば平均的に10日間PCR陽性とします。毎日18万人診断されるということは、10日間内に180万人いる（いた）PCR陽性になりえる人を
2020-11-29 22:34:41
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
毎日10％ずつ診断しているということになります（繰り返しになりますが、この間にも元の感染集団は増えますので正確な数え方ではありません）。このとき仮に真の集団の半分くらいを最終的に診断できていると考えると10日間の「真の現在感染集団」は360万人と推定できます。
2020-11-29 22:34:41
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
これはただの算術なのでもうすこし込み入った数学的推定もできるのだと直感は教えますが、どうしたらよいのかはわかりません。さて日本は現在平均で毎日2000人くらい診断していますが、同じような考え方をしたときに真の集団がどれくらいいるかということがなんとなく推定できるかもしれませんし、
2020-11-29 22:34:41
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
よく「専門家」の方がいわれる「事前確率」というものがどのように推定されるべきなのかということにもある程度の示唆を与えてくれるものと思われます。またクロスセクショナルスクリーニングというものがどの程度荒唐無稽な話「ではない」のかということについても示唆を与えるような気もします。
2020-11-29 22:34:42
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
もはや欧米の「事前確率」は1％から2％だと思います。たとえば事前確率が2％のとき、ランダムに10人とコンタクトをとったときに感染者と出会う確率は18%です(1-0.98^10）。これが事前確率0.1%だと1％です(1-0.999^10)。
2020-11-29 22:34:42
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
これらのような単純な算数でもいろいろクリエイティブな対策や、やったほうが良いことが浮かぶと思います。たとえば中国がとっている全市民検査などの方法はただの「やみくもな強権発動」だと思うのであれば、もう少し数字について深く考えたほうがよいと思います。
2020-11-29 22:34:42
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
再生産数がRのときエピデミックサイズがどう増えていくかというのは簡単で、１人から始まるとすると 1+R+R^2+R^3+R^4+......... R≧1だと無限大に発散（人口には限界と免疫があるから発散しないけど） R<1だと１/(1-R)に収束。R=0.9なら1人の感染者から10人感染させて終了。
2020-12-09 15:18:34
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
今日1000人診断してR=0.9の状態だったら1万人追加ででてきて終了。R=0.9でもけっこう大変。 Geometric series en.wikipedia.org/wiki/Geometric…
2020-12-09 15:18:35
Noguchi Akio
@Derive_ip
不思議なのが、GoToの経済効果の時は「乗数効果」が主張されるけど、感染拡大の場合には「乗数効果」が主張されないですよね。別の何かだと思われているのかな？それどころか経済の乗数効果は必ずR<1だけど、感染拡大はR>1のことも多いわけで、収束／発散性の比較で優先順位を考えれば感染拡大の勝ち。 twitter.com/suzuki_takaya/…
2020-12-09 15:53:38
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
これでまたエビデンス感に乏しい算数（机上の空論）をやってみましょう。たとえばいま毎日2500人近い陽性者がいるとします。下の考え方でかなり多めに考えてたとえば感染性のある人が『仮に』3万人くらいいるとしましょう。それがしかもランダムにいるとします。twitter.com/suzuki_takaya/…
2020-12-12 22:40:57
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
そうするとある個人が感染性のあるウイルスを持っている確率は3万/1億2千万で、0.025%です。非常に低いですね。この人達30人で合唱をします。ランダムに集めた場合30人のなかに感染者がいない確率は(1-0.00025)^30で約99.25%です。つまり一人でもいる確率は0.75%です。まだ低いようにも思います。
2020-12-12 22:40:57
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
日本に小中学校は約3万校くらいあるそうです。それぞれの学校で一回だけ30人の合唱をします。そうするとクラスター発生のリスクがある合唱は30000x0.0075=225個となります。なんとなく現実的な値になってきました。
2020-12-12 22:40:58
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
仮にSecondary attackが起こる確率を1%くらいに下げた方法（マスクとか距離でそうなると仮定して）でやった場合、全国の学校で一日に一斉に30人だけが合唱をしてクラスターが起こる期待値は2.25です。小中学校合唱クラスターの「報道」は2件程度でしょうか。
2020-12-12 22:40:58
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
自分でもびっくりしましたがこれは本当にただの偶然です。もちろん各学校の合唱を1クラスだけという設定自体が変ですし、マスクと距離でクラスター確率が1/100とか適当過ぎますが、延べ3万回と考えると、まあそんなボリュームなんでしょうか。わかりません。
2020-12-12 22:40:58
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
問題は続きます。合唱のSecondary attack rateは非常に高く、50％以上にのぼります。そうすると30人の合唱でその日に15人以上の二次感染が生まれます。cdc.gov/mmwr/volumes/6…).
2020-12-12 22:40:58
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
さて真面目な学校生徒が地域よりも3割低いR=0.7の学校生活を送っているとします。そうすると下の計算により、合唱クラスターにつき15x1/(1-0.7)=50人の感染を生みます。クラスターが2つあれば100人。ジジババと同居でないといいですね。 twitter.com/suzuki_takaya/…
2020-12-12 22:40:59
Takaya Suzuki MD, PhD
@suzuki_takaya
川越では最終的に38人だったようです。 www3.nhk.or.jp/lnews/saitama/…
2020-12-12 22:40:59