スギ花粉症の重症化のタイミングを分析する

# スギ花粉症は数日前に吸ったスギ花粉により発動する
とりあえず定義。と基本的な対処方法。
[花粉症について | はまだ内科・消化器外科クリニック](https://hamada-shoukaki.com/column/%E8%8A%B1%E7%B2%89%E7%97%87%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6)
重症化にしても同様であろうという仮定を置く

## 重症化とは
重症化が漠然としているので、まず定義を検討する。
[花粉症の時期に眠気やだるさの症状があらわれる原因と対処法](https://minacolor.com/blogs/articles/4166)
特に鼻詰まりを自覚しなくても重症化する。

重症化トリガーの1ヶ月前から花粉症の薬を飲んでいるにも関わらず、次のような症状が起きることを重症化とする。
目にかゆみを感じる。
喉に違和感を感じる。[花粉症による​喉の痛みはアレルギー性咽喉頭炎｜風邪との違いと対処法を解説 | 健達ねっと](https://www.mcsg.co.jp/kentatsu/health-care/31422)
鼻水は出ないが鼻に違和感を感じる。※刺激臭ではないが、それを書いだときと同じようなチリチリとした刺激感がある。
眠りが浅くなり、睡眠が不足し、同じ生活をしていてもだるさを感じたり眠気に襲われる。
鼻水やくしゃみの有無には関係ない。
重症化は他覚的に症状が見られれば重症化とする。自覚がない重症化も存在する。

人によってもちろん現れ方は様々だが、眠りの浅さにより、さらに花粉症が悪化するというサイクルが存在する。それは花粉の飛散がある一定量（閾値）を超えたときに起きるのではないか。
そうであるなら、重症化する花粉の飛散量をチェックすれば花粉症による重症化を予測して対処することが可能となるのではないか。
という仮定に基づく。
[まだまだ油断できない花粉症](https://www.miyamoto-naika.net/blog/?p=279)
花粉症は花粉自体で発症するのではなく、ヒスタミンの存在による。
実際に雨の日は飛散量が少なくても花粉症が現れることがあるのはそれが原因だという。
すると今日の飛散予測ではなく、過去の飛散量を確認する必要があるのではないかと考えられる。



## 重症化への対処の方法
[これまで花粉症ではなかった人も、知っておきたい花粉症対策の最新事情 | 特集テーマ | サワイ健康推進課](https://kenko.sawai.co.jp/theme/202001.html)
花粉を除去するため、うがい、鼻うがい、洗眼薬の使用。
薬の変更。（第一世代系の使用。ただし、起床から逆算して12時間前に夕食を取る。
[花粉症が引き起こす「眠りの三重苦」](https://style.nikkei.com/article/DGXMZO84583540Z10C15A3000000/)
規則正しい生活。
睡眠時間を長めにする。

[花粉症によるつらい眠気症状どうしたらいい？ 快適に過ごすための花粉対策 | WELLMETHODWELLMETHOD](https://wellmethod.jp/hay-fever-drowsiness/)
# 過去の総量と経験と予測の比較
PDF
[令和４年春（２月から４月）におけるスギ・ヒノキ花粉の実測総飛散数](https://www.env.go.jp/content/000098957.pdf)
[](https://minacolor.com/blogs/articles/4166)
[花粉症によるつらい眠気症状どうしたらいい？ 快適に過ごすための花粉対策 | WELLMETHODWELLMETHOD]()
東京都は過去のデータが詳しい。[過去の飛散花粉数データ｜東京都の花粉情報｜東京都アレルギー情報navi.](https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/allergy/pollen/archive/archive.html)

[花粉ナビ｜今季の飛散量予測 | お天気ナビゲータ](https://s.n-kishou.co.jp/w/charge/kafun/kafun_amount.html?&tihou=kinki)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/126919/41b69dd3-262b-7779-f6a2-daaa3faadbd4.png)
このサイトは総量がベース。都道府県単位である。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/126919/bcd41d2b-294f-0ef9-cef1-d01dcedf05eb.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/126919/9ab8ce17-2ca0-2ff1-1673-c4227e18029a.png)
また、非常に多いという大阪府は4080だが、滋賀県は今年は5426である。例年比は他の都道府県とと比較できない。
要は去年2000くらいの飛散量で重症化した場合には滋賀県に行けば重症化がもっと続くだろうと予測できる。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/126919/3b78cdae-af32-0b05-9d65-722b195df1c3.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/126919/75b58ae8-10d9-0bd7-b166-635b8d271fe2.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/126919/2389da2f-8ce1-51ad-343d-8ccafba7902f.png)
大分県は例年が5000なので、実は7000でも多くない。
一番重症化、初めて花粉症になった人が多そうなのは大阪府である。
例年が2000程度で積算総量が少ないのに、一気に吸い込むため、花粉症が発動しやすくなる。

## 24時間の最大値
[モーニングアタック](https://www.ssp.co.jp/alesion/hayfever/morningattack/)
夕方も飛散するのがポイント。睡眠を徹底的に妨害するのが花粉の特徴である。
またこのことから、花粉が激増すると、日毎にデイリーアタック、つまり重症化トリガーが起動するのではないか？
知らない間に睡眠が阻害されていることで花粉症の重症化トリガーが引かれているのではないか？

## 瞬間最大値という重症化のトリガーを確認する
## csvデータ（全国）
[花粉飛散数データの無料ダウンロード：WxTech®（ウェザーテック）| Weathernews](https://wxtech.weathernews.com/pollen/index.html)
[CityCode](https://wxtech.weathernews.com/pollen/citycode.html)
ただし、本当に実験的でJavascriptが表示される。
APIでダウンロードするときは30日間だが、そうでない場合も30日らしい。
また、2日前までのデータしかないらしく、実際には2/15から3/14と言った指定をする。
WMIのデータは基準が厳しいと期間が30日なので、誰もが閲覧できる東京都を使用する。
八王子に住んでいるとすると、自分は次のようなシナリオで悪化した。

>2月下旬に昼間に眠気を感じ、目がなんとなく痒くなることが時々起きた。
3月の上旬に朝起きられないくらいだるさを感じ、声も枯れてしまった。

2023/02/17-19　38.6
2/20 	196.6
2023/02/21-23 34.9 35.1　35.1
2/24-27 207.7
このあとは300　600　900という数字がある。
つまり概ね30個/立方センチメートルを超えると、重症化トリガーが発動するものと推定される。
モーニングアタックが成立するなら、デイリーアタック、つまり花粉が相対的に激増するとトリガーが発動するだろう。
このため、花粉が増えた時期に対応を予め変えるべきであるということと予想される。

# 結論
　あくまでも個人の病歴を少しシナリオを変えて当てはめているため、この論考には科学的な価値はない。
　ただ、それは個人情報よけであって、実際に閾値のと発症のタイミングが相関していたのは事実である。
　また、花粉の飛散は、天候に極端に左右されるため、外れる可能性もあり、空振りになることもあるだろう。
今回のケースでも、八王子に住んで都心で勤務している、というような場合であれば八王子のデータだけ見ても役に立たないということもある。
　また、個人差で閾値は変わると思われる。体調にもよるだろう。
　しかしながら、今年は花粉症の患者や初発も多いという。すると、その重症化、発想のタイミングは相対的か絶対的にある一定量が飛散したことが最終的なトリガーになっている可能性はある。
　研究者ではないので方法は分からないのだが、自分については研究できるので、来年も観察してみたいと思う。この仮説が正しければ、自分の閾値を知ることで、発症のタイミングを知り対策を立てることが計画的にできるのではないか。