由千葉大學副教授 Genya Kobayashi 領導的一個研究小組與 Nospare Co., Ltd. 合作,使用統計模型分析了在新型冠狀病毒感染的流行下宣布緊急狀態前後的傳染病數據。結果發現,重要的是保持自我約束措施的持續時間,並將感染率保持在較低水平,尤其是在疫情結束後,以控制疫情。此外,據估計,進入緊急狀態後,感染率比宣布前降低了40%至50%。

 日本政府於 4 月 7 日發布緊急狀態,以對抗新的冠狀病毒感染。此後,新增感染人數穩定下來,但由於請假不外出,社會經濟形勢受到嚴重破壞。考慮到今後的對策,重要的是預測緊急事態宣言前後人們行為變化的影響,以及解除緊急事態宣言後感染人數的變化。

 在研究中,使用了一種稱為“狀態空間SIR模型”的模型,並通過統計方法進行了分析。為了進行分析,使用從 2020 年 3 月 1 日至 2 月 4 日,即宣布發布兩週後至 22 年 5 月 18 日的感染狀態數據驗證了預測模型。

 因此,如果乾預措施的天數較短,一段時間後感染率可能會增加,感染人數可能會再次增加。研究發現,為了控制疫情,長期保持低感染率很重要,尤其是在措施完成後。

 此外,由於採取不外出等措施,人們的行為發生了變化,干預後的感染率估計下降了約 40% 至 50%。此外,考慮到干預效果的一名感染者的平均感染人數的估計值(有效繁殖數)低於認為感染流行收斂的值,並且由於避免外出而導致行為改變緊急狀態下,推測有一定效果。

論文信息:[BioScience Trends] 預測日本對 COVID-19 的干預效果:狀態空間建模方法

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