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Epidemiological research on spatio-temporal dynamics of respiratory infectious diseases and it's projection

呼吸道传染病时空动态流行病学研究及预测

基本信息

批准号：
22K17410
负责人：
三山豪士
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Osaka Institute of Public Health
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究課題は、呼吸器感染症の時空間的感染拡大機構を解明すること、地域間移動人流量の変化等が感染拡大に影響する要因を分析すること、及び流行を早期に探知し予測することを目的としている。時空間的感染拡大機構の解明：地域間移動人流量情報を加味した数理モデルの構築を目指しており、大阪府における地域間移動人流量情報を用いてRSウイルス（RSV）感染症発生情報への適合を実施している。感染症流行の早期探知・予測：RSV感染症について、大阪府内の地域別に2017～2021年のRSV感染症発生情報を用いて実効再生産数を推定した。2017～2019年の実効再生産数が1を超えた時期は地域別に明確な差は認められなかったが、2021年においては地域差が認められた。コロナ禍における大阪府内の人流量減少により感染症拡散速度が減弱した等の可能性が考えられる。また、人口規模上位10都道府県における2012～2019年のRSV感染症発生情報を用いて、実効再生産数の情報を基に、流行開始の基準となる報告者数を推定した。加えて、コロナ禍における大阪府のRSV感染症の流行規模を予測した。2020年は流行が認められず、2021年は過去最大規模の流行が認められたが、本研究では2023年の大阪府のRSV感染症の流行規模はコロナ禍前程度と予測された。感染拡大に影響する要因分析：新型コロナウイルス感染症の2次感染者数の分布を祖先株とアルファ株それぞれの流行時期において推定し、時間的変動を確認した。2次感染者数の分布は感染症対策の方針設計に重要な指標であり、そのモニタリングは重要となる。祖先株流行期には、2次感染者数の分布の分散は大きく、（集団感染を起こす）ハイリスク群への対策が有効と考えられていたが、アルファ株の流行時期においては、2次感染者数の分散が小さく、ハイリスク群に焦点を当てた対策の効果が減弱していたことを示唆した。

The purpose of this study is to analyze the major causes of respiratory infection, such as the large number of infections in time and space, and the change of population flow between regions. Explanation of large organization of infection in time and space: construction of inter-regional mobile traffic information, application of inter-regional mobile traffic information in Osaka Prefecture, and implementation of RSV infection development information Early detection and prediction of infection: RSV infection incidence, estimated number of recurrent RSV infections by region in Osaka Prefecture from 2017 to 2021 In 2017~2019, the number of reproduction is 1, and the geographical difference is clear. In 2021, the geographical difference is clear. There is a possibility that the flow of people in Osaka Prefecture will decrease due to the disaster, and the spread of infectious diseases will decrease. Information on RSV infection incidence from 2012 to 2019 was used, information on reproduction numbers was used, and the baseline for epidemic onset was estimated. To predict the epidemic scale of RSV infection in Osaka Prefecture The epidemic in Osaka Prefecture in 2023 was predicted to be the largest in 2020 and the largest in 2021. Analysis of major factors affecting infection: distribution of secondary infection of novel HIV infection, estimation of epidemic period of ancestral strains, and confirmation of temporal movement The distribution of the number of secondary infections is an important indicator for the design of infectious disease policies. The distribution of the number of secondary infections during the epidemic period of ancestral strains was large, and the number of secondary infections during the epidemic period of ancestral strains was small, and the distribution of secondary infections during the epidemic period of ancestral strains was small.