人が集まるときに、 新型コロナウイルス感染者がいる確率を算出する統計モデルを開発

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 古瀬祐気 ウイルス・再生医科学研究所特定助教は、地域で見つかっている新型コロナウイルス感染者数を用いて「人が集まるとき、そこに新型コロナウイルスの感染者がいる確率を算出する統計モデル」を構築し、さらにこれを誰でも簡単に用いることのできるよう、オンラインアプリを開発しました。

 新型コロナウイルス感染症は、誰にもウイルスを伝播しない多くの感染者がいる一方で、一部の感染者が多くの人に感染をひろげることが感染拡大の一因となっています。そのため、人が集まる場所では特にリスクが高まると考えられます。

 多くの方にとって、本研究成果で構築したモデルが、これから主催したり参加したりするイベントのリスクを把握するための一助になることが期待されます。しかし、新型コロナウイルス感染症に関してはまだまだ不明な点も多く、本モデルもいくつかの点において現時点では不確実な情報にもとづいています。あくまで参考程度に用いてください。

 本研究成果は、2020年12月1日に、国際学術誌「Journal of Infection」に掲載されました。

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図:本研究のイメージ図
研究者情報
書誌情報

【DOI】 https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.11.040

Yuki Furuse (2020). Risk at mass-gathering events and the usefulness of complementary events during COVID-19 pandemic. Journal of Infection.