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◆【新型コロナ】やっとわかった、専門家会議の実効再生産数の概念と西浦先生らの計算方法：日本科学技術ジャーナリスト会議のニコニコ動画で解説されています

テーマ：医療・健康ニュース(4259)

カテゴリ：データ分析

西浦先生らが計算している、実効再生産数・Rｔの概念や計算方法について、日本科学技術ジャーナリスト会議（５月12日開催）のニコニコ動画で、西浦先生が解説をされていました。

テレビ会議システムのZOOMを使ったオンライン会議です。西浦先生のZOOMの背景画像は北海道の雪山のような画像でした。動画では、西浦先生が、一人の研究者の立場で解説をされています。

【 8割おじさん西浦教授に聞く】新型コロナの実効再生産数のすべてオンライン講演会生中継/主催：日本科学技術ジャーナリスト会議

公式　2020/05/12(火) 20:00開始　(2時間21分)

説明資料や、計算のためのR言語のコードは、GitHubにアップされています。

https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff

動画では、実効再生産数の概念（概念は複数あり）と計算式の考え方、実効再生産数の計算の元データの整備として「感染確認の報告日」を「感染日」に変換処理していることなどの説明がありました。

動画のほとんどが、実効再生産数の計算式の考え方についてでした。

数式にはよくわからない部分がありましたが、「実効再生産数」の「概念」や「計算方法」には、複数のものが存在していることがよくわかりました。計算方法・手法は、いろんなものがあるようです。実効再生産数の定義や概念は一つではないようです。

計算によって出てくる「実効再生産数・Rt」は、日々の感染確認者数と感染間隔のデータから「推定」されているので、結局は、日々の感染確認者数の増減の傾向を反映している指標ということになります。「実効再生産数が１を上回ると感染者が増加し、下回ると減少します」とかいうのは、「感染確認者数が増加すると１を上回り、減少すると１を下回る」ということでもあるようです。

いずれにしても、実効再生産数をデータから推定する方法には、まずデータの整備が重要なようです。

西浦先生らの推定方法では、感染日ベースにデータを変換するところに注力しているようです。

Rtの推定は、「感染状況」の推定なので、「感染状況」を推定するところが一番重要なようです。感染確認の報告データから、いかに「感染日」を推定できるのかが大事なようです。

R言語による具体的な計算方法については、ほとんど言及がありませんでしたが、RStanでMCMCを実行していたりするようです。GitHubには最尤推定のコードと、 RStanによる推定のコードの２種類がアップされています。

データを「感染日」ベースに推定して変換するコードとRtの推定のコードが一体化しているため、ECDCのデータに西浦先生らの推定用コードを適用するのはちょっと難しそうです。

実効再生産数の推定よりも、データを「感染日」ベースに推定して変換するところにデータ処理の工夫が凝らされています。

動画からは、現状の日本の国内データの整備の遅れの問題などが垣間見えました。驚くことに、西村先生らの研究チームも、都道府県別の報道ベースのデータを収集する作業をしていたりするそうです。

どうやら、厚生労働省が集約しているデータは、そのまま使えない状況のようです。日本の「データ収集・集約」のプロセスには大きな問題があるようです。

なお、実効再生産数の計算に用いている発病間隔（発症間隔）のパラメータは、やはり西浦先生らの論文のものが使われていました。論文には複数の数字がありましたが、今回の解説で特定することができました。発病間隔の平均は4.8日、標準偏差は2.3という数字を使っているようです。これまで、ECDCデータ版のダッシュボードでは、平均4.7、標準偏差2.9にしていたので、5月18日のデータ更新からパラメータを変更します。

なお、今後、西浦先生らの監修の実効再生産数が、民間のダッシュボードで日々報告されることが検討されているようです。

感染拡大の指標として、倍加時間についての話もありましたが、「リセット」というような話がありました。

確かに、感染確認者数の累計が大きくなり、一方で日々の感染確認者数は減少しているので、累計の倍加時間は過去最長の水準になってきています。累計をいったんリセットしないと、倍加時間は、新たに感染が拡大する局面の指標として使えないようです。

↓西浦先生が、日本科学技術ジャーナリスト会議（５月12日開催）での質問に回答しています。

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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。