http://jun-makino.sakura.ne.jp/articles/corona/note009.html
9. 大量検査の感染抑制効果(2020/12/31)
2020年は「東京で1日の新規陽性者1300人以上」というニュースでしめくくら れる、コロナウイルスの拡大に政府・都が適切に対応できないことが明らか になった1年でした。
ここでは、原理的にどのような方法で感染を収束させることができるのか、 について、数理モデルから(というほどではないのですが)改めて検討します。 いくつかの論文等ですでに提案されていることでもありますが、現在の 日本・東京ではどうか、ということです。
SEIR 的なモデルがよいという気もしますが、とりあえず SIR で考えます。
規格化した方程式系
http://jun-makino.sakura.ne.jp/articles/corona/.imgs/86.jpeg
ここで、R は「現在の」実効再生産数、 は元々の方程式系
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で
http://jun-makino.sakura.ne.jp/articles/corona/.imgs/88.jpeg
としたものです。 は、5日と最近いわれていますが、和歌山県のデー タをみるともうちょっと長い、7日程度かもしれません。
この時、例えば東洋経済の 新型コロナウイルス国内感染の状況 にある推定再生産数は、
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としたもので、7日だと これを 7/5 乗する必要がありますが、それでも12月にはいってから 1.3 程度 であることがわかります。そうすると、大雑把にいって、新規に陽性になった 人が、7日の間に、平均1.3人に感染させることによって感染が拡大しているわ けです。
これを、1人より少なくすることで収束させるにはどういう方法があるか、が 問題です。
考えられる方法は以下のようなところでしょう。
1. 新規に見つかった感染者の行動履歴から、その人に感染させた人、その人 が感染させた人の両方を徹底的に洗いだし、可能性がある人を広く検査す る
2. 人々の接触機会を減らす。
3. 感染させる可能性が高い行動について(だけ)積極的に抑制する
4. マスク・手洗い・換気等の対策の推奨
5. ワクチンでなんとか
6. 幅広い(感染者かどうかを問わない)検査をする
7. それ以外