公衆衛生政策構築のための新型コロナウイルス感染率の情報を導くためのダイナミックパネル推定に基づく健康調査、モデル開発と評価の研究。
新型コロナウイルス感染のデータは、基礎再生産数や統計手法に依存。関連の動的情報を補足し切れていない。データの誤差や汚染が想定される。
研究グループはデータの誤りから生じる問題を解消し、パンデミック下での活動の制限を安全に緩和する道を探る。インターネット上のデータに統計モデルを適用。新型コロナウイルス感染の動的状況を推定する。
研究グループはモデルが妥当と確認。公衆衛生の最良の施策を適用せずに経済活動を再開するとパンデミックを再発させるとの見方を追認する。効果的なワクチンが成立したときのみ、新型コロナウイルス感染症のない状況になるとの見通しを示すほか、社会的なパンデミックの終結は医学的な終結の前に来るとの見通しを示す。
2020年9月米国研究。
Oehmke JF, Oehmke TB, Singh LN, Post LA
Dynamic Panel Estimate–Based Health Surveillance of SARS-CoV-2 Infection Rates to Inform Public Health Policy: Model Development and Validation
J Med Internet Res 2020;22(9):e20924
URL: https://www.jmir.org/2020/9/e20924
DOI: 10.2196/20924
PMID: 32915762
