Quantifying effective control strategies taking into account heterogeneity in secondary infection of COVID-19

考虑到 COVID-19 继发感染的异质性，量化有效的控制策略

基本信息

批准号：
21K10495
负责人：
茅野大志
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

新型コロナウイルス（COVID-19）の2次感染に係る異質性の解明し、流行制御の最適解を探索するのが本研究の目的である。2022年度は予防接種による直接的および間接的な集団予防効果を主に研究し、個人の接種状況が集団に与える影響を定量化した。また、クラスターの異質性にも着目し、各クラスターが流行の背後でどのような影響を与え合っているのか、因果推論にまで踏み込んだ研究も着手した。主な成果を以下の4つまとめる。なお、(1)は査読付き科学誌に掲載され、(2)、(3)は現在査読付き科学誌に投稿中である。(1) 日本の予防接種による直接的影響をアルファ株・デルタ株流行期（2021年初頭～2021年11月）に着目して定量化した。1次（初回・2回目）予防接種は患者数を33%、死亡者数を67％減少させたと明らかにした。(2) (1)と同様のセッティングで、間接的効果によって感染者数がどのように減少したのかを定量化した。間接的効果の推定のために、予防接種が実施されなかったという反実仮想シナリオを数理モデルを用いてコンピューター上で再現した。推定結果によると、直接的効果に比べて、はるかに大きな予防接種の間接的効果によって感染者数・死亡者数が防がれた。(3) 東京都の予防接種歴を含む確定患者のデータを用いて、オミクロン株優勢期（2022年1月から5月）において、予防接種（1次接種およびブースタープログラム）による感染者数減少にかかる直接的・間接的インパクトを定量化した。直接的効果はデルタ期に比べ劣るかもしれないが、依然として人口レベルでは大きいと算出された。一方で、(2)と同様に多大な間接的効果があったことが明らかにされた。(4) ベイズ推定に基づく因果網の定量化により、クラスター発生の方向性が決まり、それぞれの流行に対する貢献度合いの数値化を試みている。

这项研究的目的是阐明与新型冠状病毒（COVID-19）的继发感染相关的异质性，并探讨了流行病控制的最佳解决方案。在2022财年，我们主要研究了疫苗接种的直接和间接人口预防影响，并量化了个人疫苗接种状况对人群的影响。我们还专注于集群的异质性，并开始研究因果推断，以了解每个集群在流行病背后的影响。以下是四个主要结果：此外，（1）在同行评审的科学期刊上发表，（2）和（3）目前正在同行评审的科学杂志中提交。（1）对日本疫苗接种的直接影响进行了量化，重点是阿尔法和三角洲股票流行时期（2021年至2021年11月）。第一次（第一和第二）疫苗接种表明，患者人数减少了33％，死亡人数减少了67％。（2）在与（1）中类似的环境中，我们量化了由于间接影响而被感染者的数量减少了。使用数学模型在计算机上复制了一种反事实假设的情况，其中未对未疫苗接种以估计间接影响。估计的结果表明，疫苗接种的间接作用远大于直接影响，并防止了感染和死亡的数量。（3）使用已确认患者的数据，包括东京的疫苗接种病史，我们量化了在Omicron菌株占主导地位（首次疫苗接种和增强计划）引起的Omicron菌株占主导地位（1月至2022年5月）期间受感染人数减少的直接和间接影响。直接效应可能不如三角洲时期的效果，但仍被计算为人口水平的大。另一方面，据透露，与（2）相似，有很大的间接效果。（4）基于贝叶斯估计的因果网络的定量决定了聚类的产生方向，并试图量化对每种流行病的贡献程度。

项目成果

期刊论文数量（18）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

輸入感染者と国内感染者を用いた新型コロナウイルス変異株VOCの伝播能力の推定

利用输入和国内感染者估算新型冠状病毒变异VOC的传播能力

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
川名宏;山本幸代;伊藤善也;横道洋司;齋藤朋洋;滝島茂;立川恵美子;堀川玲子;後藤元秀;菊池透;茅野大志
通讯作者：
茅野大志

COVID-19の予防接種により直接回避された感染者数および死亡者数の推定

估计通过 COVID-19 疫苗接种直接避免的感染和死亡人数

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Ikemura Nobuhiro;Spertus John A.;Kimura Takehiro;Katsumata Yoshinori;Fujisawa Taishi;Ueda Ikuko;Fukuda Keiichi;Takatsuki Seiji;Kohsaka Shun;茅野大志
通讯作者：
茅野大志

Spotting a timing of exit from suppression phase via risk analysis: Mortality prediction of COVID-19

通过风险分析确定退出抑制阶段的时机：COVID-19 的死亡率预测