SIRS モデルで R=1.1,1.2,1.4,2,4,8,16 と7通り(下から上へ)変化させて新規感染者数の時間発展を見た結果、わかる事(2023.2.8作成) #新型コロナウイルス #感染症

Jun Makino @jun_makino

これは SIRS モデルで R=1.1,1.2,1.4,2,4,8,16 と7通り(下から上へ)変化させて新規感染者数の時間発展をだしたものなんだけど、(免疫がまあ3ヶ月くらいでなくなる。時間の単位は1週間くらい) pic.twitter.com/1s7MtGOX7f

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Jun Makino @jun_makino

もちろん定常解見ればわかるんだけど、 R がある程度大きいと、それ以上大きくても定常状態の感染者数はあんまりかわらない。下から4本目がR=2なので、そこから先は4でも10でも100でも要するに免疫きれたらまた感染するというだけになる。

Jun Makino @jun_makino

これかいえることはなにかというと、要するに R<2 にしないといけない、ということなんだけど。別の言い方をすると R>2 ならもっと大きくても同じ、つまり対策には意味がほとんどない、ということでもある。

Jun Makino @jun_makino

この意味において、「R<2にできないなら」ワクチン以外にはほとんど意味がない、というのは理論的にはいえる。もちろん、これは空間的な非一様性がない時の話で、小さいグループでも他との相互作用が小さければ R<2、あるいはR<1 にだってできなくはないし、局所的にはそれを目指すべきであろう。

Masaki Oshikawa (押川 正毅) @MasakiOshikawa

感染後１週間で回復、免疫の有効期間が感染から3ヶ月（13週）、とすると、R->∞ では免疫が切れたらすぐ感染してしまうので常時人口の1/13=7.7% くらいが感染者（週あたりの新規感染者も同程度）ということですかね？ R>2 では large-R極限とあまり違わなくなってしまう、と… twitter.com/jun_makino/sta…

Masaki Oshikawa (押川 正毅) @MasakiOshikawa

#LongCovid (#コロナ後遺症 )を含めCOVID-19の脅威が高い現状で 「コロナなんて気にするな、マスクも外そう うぇーい」 的な主張に科学的根拠があるとすれば、こういうこと↓なんだろうが… ほんとにこの状況になると、皆さん何度も感染して高確率で #LongCovid になりそう twitter.com/jun_makino/sta…

Masaki Oshikawa (押川 正毅) @MasakiOshikawa

「俺はノーマスクで普通に生活してるけど、そんな何度も感染してないぞ」という方は、たぶん日本では各種対策でRがそんなに高くなかったおかげです。 Twitter上の逸話ですが、アメリカで「普通に生活」しているカップルで既に６回と４回感染しているケース↓もあるらしい… twitter.com/germanfrancie/…

Rebecca Chulew @germanfrancie

I have a couple of friends who are dating and once a week they go on a date and dine in. They each have 3 Covid vaccine shots. She has had Covid six times and he has had Covid four times. She works at Banfield vet tech inside PetSmart.

2023-01-30 06:05:37

Masaki Oshikawa (押川 正毅) @MasakiOshikawa

本題と関係ないけど、R>2 程度で R->∞極限と似た状況になってしまうのは、物理屋としてはあまり驚かない😁 統計力学や場の理論で、large-N極限が N=3くらいまでしばしば定性的には良い記述になっていたりするので。 とは言え、現実問題としてはR>2でほぼR->∞と同じになってしまうのは困ったもんだ。 twitter.com/MasakiOshikawa…

研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

西浦博さんが検査に対して冷ややかなのはパラメーターとして組み込んでも波に飲まれてほとんど効果がない（ように見える）からなんですよね。波を動かせるのは人流抑制とワクチンだけという理論に行き着き他を軽視してしまう。彼「数式だらけでわからないと思いますが」と言って小馬鹿にするんですよね twitter.com/jun_makino/sta…

研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

クラスターを軒並み検査した経験のある人ならわかると思うのですが、クラスターの検査をやり続けているとある瞬間に「フッ」と新規感染者がいなくなる。これは実際に検査をやってみないと体感が出来ない。SIRモデルで考えるのも良いですがリアルもきちんと重視してくれないだろうかと思っています

研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

海外の風刺画ですがスイスチーズモデルとは言いながら「目に見える」効果が波に飲まれて見えづらいからと言って風刺画のような考えになって投げやりになっていないかは気をつけないといけないと思います pic.twitter.com/ehiqW0xHHT

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研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

SIRモデル（不顕性感染者を含めればSERIモデル）はMATLABみたいなソフトを使わなくても遊びでExcelを使って出来ると思うけれどどうなんだろう。ウチのボスもなんかちょこちょこExcelでやっているみたいだけれども

研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

普通にExcelのファイル配られていたわ ＞New Framework and Software to Estimate Time-Varying Reproduction Numbers During Epidemics | American Journal of Epidemiology | Oxford Academic academic.oup.com/aje/article/17…

研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

最初のツイートちょっとタイポしているけれどもご勘弁

研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

繋いでおく 読み物：感染症数理モデルとCOVID-19 covid19-jma-medical-expert-meeting.jp/topic/3925