Go To ...は感染拡大を助長する可能性が高い
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研究の背景：人の動きと感染拡大の関連をメタポピュレーション・モデルで
今回紹介するのは、米国の10大都市における人の動きと新型コロナウイルス感染症（COVID-19）感染拡大の関連を検討したメタポピュレーションSEIRモデルの論文である。
メタポピュレーション・モデルとは、連続性のある時間における分離した空間モデルよりつくられた微分方程式のシステムのことらしい。
と、これだけではなんのことやらワケが分からんが、要はあちこちの場所を行き来する人の動きを微分方程式で記載したモデルということだ。これに、伝統的な感染症数理モデルであるSEIRモデルを加味して検討したのが、今回紹介する論文ということだ。SEIRモデルについては西浦・稲葉論文などをご参照いただきたいが、要は、あるコミュニティにおける個々人は感染していない状態（susceptible；S)、病原体感染潜伏期（exposed；E)、他者に感染させられる（主に）発症者（infectious；I)、回復者あるいは死者（recoverd or removed；R)の４つの状態のいずれかに分類でき、SからE、EからI、IからRに移行する、その動きを時系列で微分方程式によって描写すれば、ポピュレーション全体の感染ダイナミズムを記述できるというものである。感染症数理モデルのプロが読んだら叱られるかもしれないけれど、僕が咀嚼してコトバにすると、こんな感じだ。
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岩田 健太郎（いわた けんたろう）
1971年、島根県生まれ。島根医科大学卒業後、沖縄県立中部病院、コロンビア大学セントルークス・ルーズベルト病院、アルバートアインシュタイン医科大学ベスイスラエル・メディカルセンター、北京インターナショナルSOSクリニック、亀田総合病院を経て、2008年より神戸大学大学院医学研究科教授（微生物感染症学講座感染治療学分野）・神戸大学医学部付属病院感染症内科診療科長。 著書に『悪魔の味方 — 米国医療の現場から』『感染症は実在しない — 構造構成的感染症学』など、編著に『診断のゲシュタルトとデギュスタシオン』『医療につける薬 — 内田樹・鷲田清一に聞く』など多数。
