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2020.05.07

◆【新型コロナ】実効再生産数・Rtを国別に計算する「R言語」のコード例です：ECDCのデータを利用したダッシュボードでグラフ化しています：感染間隔（Serial interval）のパラメータは西浦先生らの論文の数字を利用しています

テーマ：医療・健康ニュース(4007)

カテゴリ：データ分析

新型コロナウイルスの実効再生産数・Rtを、R言語の「EpiEstim」パッケージを利用して、国別に計算できるようにしました。60カ国以上について、一度に計算しています。

下記のコードのようなループ処理は、都道府県別や州別のロング型データにも同様に適用でき、一度に多くの計算をすることができます。

国・地域のリストのループ処理によって多くの国・地域の値を一度に計算していますが、日々の感染確認者数のデータが100日分以上ある国について、実効再生産数・Rtを計算しています。

今日の処理では、100日分以上のデータがある66か国が計算対象になっていました。

なお、感染間隔（Serial interval）のパラメータは、西浦先生らによる論文「Serial interval of novel coronavirus (COVID-19) infections」で示された、平均値4.7と標準偏差2.9を利用しています。

計算した実効再生産数・RtをECDCのデータを利用したダッシュボードでグラフ化しています。プルダウンメニューで国を選んで、グラフを表示させることができます。

下記のRコードで用いている「EpiEstim」のパッケージは、「Improved inference of time-varying reproduction numbers during infectious disease outbreaks」という論文に基づいています。

↓「EpiEstim」パッケージでは、感染間隔の分布の情報と日々の感染者のデータから実効再生産数・Rtを計算する仕組みになっています。ベイジアンの手法が用いられています。下記のコードの太字の部分が、「EpiEstim」パッケージに関するコードです。

【↓Rのコード例です：いろいろと必要なパッケージがありますが省略しています。というよりも、普段からたくさんのパッケージを読み込んでいるので、必要最小限のパッケージが特定できません】

【5月17日：発病間隔のパラメータを平均 4.8 、標準偏差 2.3 に変更します。18日のデータ更新から反映させます。日本科学技術ジャーナリスト会議のニコニコ動画で、利用されているパラメータがわかりました。これまで、同じ論文中の別のパラメータを使用していました】

library(EpiEstim)

df_ECDC <- read.csv("https://opendata.ecdc.europa.eu/covid19/casedistribution/csv", na.strings = "", fileEncoding = "UTF-8-BOM")

#ダッシュボード用データでは、スペインのデータが1日分（１行分）欠損しているのを補う処理をしています。

geo_list <- unique(df_ECDC$countriesAndTerritories)

df_ECDCtemp <- df_ECDC

df_Rt <- NULL

temp_Rt <- NULL

for (i in seq_along(geo_list))

{

df_ECDCtemp1 <- subset(df_ECDCtemp,df_ECDCtemp$countriesAndTerritories==geo_list[i])

df_ECDCtemp2 <- subset(df_ECDCtemp1,df_ECDCtemp1$cases >= 0)

if (length(df_ECDCtemp2$cases) >=100)

{ rt_parametric_si <- estimate_R(df_ECDCtemp2$cases,method = "parametric_si",config = make_config(list(mean_si = 4.8, std_si = 2.3)))

temp_Rt <- rt_parametric_si$R

temp_Rt <- mutate(temp_Rt,countriesAndTerritories=geo_list[i])

df_Rt <- rbind(df_Rt, temp_Rt)}

else {print(geo_list[i])}

}

df_Rt <- df_Rt[,c(1,3,12)]

＃ECDCのデータの国・地域の列から、国・地域のリスト（重複のないリスト）を作成します。そのリストを使って、国別・地域別のデータを抽出し、計算処理を行います。計算結果に国・地域の情報を足して、保存します。この一連の結果の追記を繰り返します。中にはデータ件数が少ない国・地域があって、計算のエラーが生じたので、分岐処理を加えています。
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↓実効再生産数を計算できる Webアプリがあります。

↓倍加時間についてです。

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【ダッシュボード 「COVID-19 Transition Graphs」 を試作】
中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。