WEKO3
アイテム
新規感染症流行時の医療リソース配置予測に関する研究
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2004019
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2004019e48603dd-18e3-4d84-a834-7b617fb4de23
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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22K10399seika.pdf (270.6 KB)
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| アイテムタイプ | 報告書 / report(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-10-28 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 新規感染症流行時の医療リソース配置予測に関する研究 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | A study of anticipation of medical resource allocation during epidemics of new infectious diseases | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 研究代表者 |
大星, 直樹
× 大星, 直樹
e-Rad_Researcher
80294247
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| 研究分担者 |
松野, 純男
× 松野, 純男 |
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| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題 | 感染症, パンデミック, シミュレーション, SEIRモデル, 粒子フィルタ, 感度, 特異度, 固定ラグ平滑化 | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 感染者に対処するための方策のための大阪のデータをもとに重症者数予測をシミュレーションにより行った。SEIRモデルによる感染者数予測と粒子フィルタによる重症者数計算を行い、その有効性を検証した。大阪市を飲食店数と人口密度により3つのクラスに分類し、PCR検査の感度と特異度をそれぞれ70%,99%とおいて拡張SEIRモデルによってシミュレーションした結果、感染率2.7%のときに実データに最も近い値が得られた。粒子フィルタによる重症者数予測ではリサンプル・ムーブ法と固定ラグ平滑化において、設定ノイズの標準偏差5.2、固定ラグ7.0で二乗平均平方根誤差1.84（実データの標準偏差11.48）を示した。 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | A simulation was conducted to predict the number of serious cases based on data from Osaka in order to plan measures to deal with infected people. The number of infected people was anticipateed using the extended SEIR model and the number of serious cases was calculated using a particle filter, and their effectiveness was verified. Osaka City was classified into three classes based on the number of restaurants and population density, and the sensitivity and specificity of PCR tests were set to 70% and 99%, respectively, and a simulation was conducted using the extended SEIR model. The results showed that the value closest to the actual data was obtained when the infection rate was 2.7%. For the particle filter, predictions were made using the resample move method and fixed lag smoothing, and the RMSE was 1.84 (11.48 standard deviation of the actual data) when the standard deviation of the set noise was 5.2 and the fixed lag was 7.0. | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究分野：医療情報学 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_93fc | |||||||||
| 資源タイプ | report | |||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||
| 助成情報 | ||||||||||
| 助成機関名 | 独立行政法人日本学術振興会 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 助成機関名 | Japan Society for the Promotion of Science | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 研究課題番号 | 22K10399 | |||||||||
| 研究課題番号URI | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K10399/ | |||||||||
| 研究課題名 | 新規感染症流行時の医療リソース配置予測に関する研究 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 研究課題名 | A study of anticipation of medical resource allocation during epidemics of new infectious diseases | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 書誌情報 |
ja : 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2024) ページ数 7 |
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