COVID-19 について (rev.3-1)
Minato NAKAZAWA, Ph.D.
<minato-nakazawa@umin.net>
2020 年 7 月 17 日 ; 25 日微修正
http://minato.sip21c.org/2019-nCoV-im3r.html
まとめ資料（出典は上記 web ページ参照）
7/25/201

世界の概況
●●WHO Timeline (https://www.who.int/news-room/detail/29-06-2020-covidtimeline) 2020.6.29– 2019.12.31: 初報，武漢でのウイルス性肺炎が WHO に報告– 2020.1.1: WHO は中国当局に情報収集を要請し， IMST 発足– 2020.1.5: WHO が肺炎クラスターについて詳細情報発表– 2020.1.9: 新型コロナウイルスによると発表– 2020.1.13: タイで中国からの輸入症例確認。 WHO が RT-PCR のプロトコル発表– 2020.1.16: 厚労省が日本のバス運転手への感染発表。中国以外の第 2 例– 2020.1.22-23: WHO が PHEIC にするか会議，認定せず– 2020.1.24: フランスでヨーロッパ初の症例確認– 2020.1.30: PHEIC 宣言– 2020.3.13: 流行の中心は中国を離れてヨーロッパになったと WHO 事務総長が発言– 2020.3-4: 欧米諸国ロックダウン– 2020.6.8: ニュージーランド排除完了宣言
WHO Dashboard (https://covid19.who.int/) 2020.7.24– 累積確定患者数 : 15,257,287– 累積死者数 : 628,240– 累積確定患者数が多い国の上位 5 ヶ国（ USA (3,938,094) ，ブラジル (2,227,514) ，インド (1,287,945) ，ロシア
(795,038) ，南アフリカ (394,948)– 死者は出たものの封じ込め成功はニュージーランドと台湾– 確定患者は報告されているが死者がゼロの国はモンゴル，ウガンダ，ベトナム，ラオス，カンボジア， PNG など（確定患者数自体少なく，高齢者が少ない）– ソロモン諸島，バヌアツ，ミクロネシア連邦などは累積確定患者数がゼロ（早期から徹底的な入国制限をして侵入を防いだオセアニア島嶼国）– トルクメニスタンと北朝鮮も報告された累積確定患者数はゼロ
7/25/202病原体についての基礎知識●●

COVID-19 の病原体はヒトを宿主とする 7 番目のコロナウイルス SARS-CoV-2– 4 つは風邪のウイルス– 残り 3 つが SARS-CoV ， MERS-CoV と，いま流行中の SARS-CoV-2 （当初は 2019-nCoV と呼ばれていた）。 SARS-CoV と SARS-CoV-2 のゲノムは 80 ％同じ。コウモリの CoV には SARS-CoV-2 とほぼ同じゲノムをもつウイルスあり (Lam et al. 2020 [https://doi.org/10.1038/s41586-020-2169-0])●
SARS-CoV はコウモリ→他の動物→ヒト→ヒト●
MERS-CoV はヒトコブラクダ→ヒト→ヒト– SARS-CoV-2 はコウモリ（→マレーセンザンコウ？）→ヒト→ヒト
Zhang et al. 2020 [https://www.cell.com/current-biology/pdfExtended/S0960-9822(20)30360-2]
SARS-CoV-2 の特徴– 潜伏期が中央値 5 日と長い (Linton et al. 2020 [https://www.mdpi.com/2077-0383/9/2/538])– 発症間隔の中央値は 4 日 (Nishiura et al. 2020 [https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.02.060]) → 潜伏期にも感染力がある→感染者追跡が難しい●
二次感染の 45 ％は発症前に起こっている [https://www.nature.com/articles/s41591-020-0869-5]– 感染者の８割は無症状か軽症，２割が重症化– 重症化や死亡のリスクは年齢によって異なる。高齢者や持病がある人は死亡リスクが高いが，若者で持病がなくても重症化したり死亡する人は少なくない（ 1 月 24 日の Lancet の論文 [https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5] で既知。当初多くの間違った印象をもたらすメッ
セージがメディアを流れた）– 入院後の経過も退院か死亡までに 20 日かかっていた。最近は退院基準を変えたので短縮– ワクチンも治療薬もないので，重症化すると人工呼吸器や人工心肺で延命しつつ全身管理が必要→その国や地方の医療水準や医療体制によって死亡のリスクが大きく異なる
7/25/203病原性について：感染症の重症度の指標としては CFR を用いるのが普通●●致命割合（ CFR: Case Fatality Ratio または Risk ）：確定診断がついた患者のうち，その感染が死因となって死に至る割合。
– SARS は 10 ％， MERS は 35 ％，狂犬病は 100 ％，スペインかぜは 3 ％，アジアかぜは 0.5 ％– 季節性インフルエンザは 0.1% 以下とされているが， 0.1% ではないことに注意●
日本では，確定診断がついた患者数（推定値）は年間約 1000 万人，直接の死者は 2000-3000 人なので， CFR は 0.02-0.03 ％●分子を関連死も考慮して推定した超過死亡１万人で東京新聞などが報じた 0.1 ％は誤り
– COVID-19 は 1-10 ％（季節性インフルエンザより 2 桁大きい）●
幅があるのは検査体制と医療体制と感染者の年齢分布が国によって違うため。
●
韓国やシンガポールやドイツのように広範囲に検査して軽症の感染者も確定診断がつけば低くなる（韓国やシンガポールのように 20 代の感染者が多いと，より低く見える）●
イタリアやフランスのように医療体制が整備されていないか許容量を超えるほど患者が急激に増える（これを「オーバーシュート」と呼ぶ）と高くなる（イタリアは高齢者の感染が多かったので余計に）感染致命リスク（ IFR: Infection Fatality Risk ）：全感染者のうち，その感染が死因となって死に至る割合– COVID-19 の CFR は検査体制，医療体制，年齢分布依存。無症状でも感染力がある。
– 検査体制が既知な中国のデータによると， CFR が 3-6 ％かつ検査で見つかった感染者が全感染者の 1 割程度と推定→ IFR は 0.3-0.6 ％（ Nishiura 2020 [https://doi.org/10.3390/jcm9020419] ）。
– おそらく季節性インフルエンザの IFR は 0.005-0.01 ％程度（インフルエンザに罹っても病院に行かない人や検出漏れになる人が確定診断される人の 3 ～ 4 倍いるとして筆者推定）
7/25/204病原性 (CFR) の年齢差
2020 年 2 月 11 日までの中国本土の COVID19 による年齢別 CFR
http://weekly.chinacdc.cn/en/article/id/
e53946e2-c6c4-41e9-9a9b-fea8db1a8f51
確定患者

CFR(%)

死亡数

0-9 歳

416

0

0

10-19 歳

549

1

0.2

20-29 歳

3619

7

0.2

30-39 歳

7600

18

0.2

40-49 歳

8571

38

0.4

50-59 歳

10008

130

1.3

60-69 歳

8583

309

3.6

70-79 歳

3918

312

8.0

80 歳以上

1408

208

14.8

全年齢

44672

1023

2.3

7/25/20●

2009 年インフルエンザによる年齢別 CFR– 日本の厚労省データ（ https://www.mhlw.go.jp/bunya/kenkou/kekkakukansenshou04/dl/infu100608-03.pdf ）0-4 歳 0.0007%
5-9 歳 0.0003%
10-14 歳 0.0001%
15-19 歳 0.0001%
20-29 歳 0.0005%
30-39 歳 0.0009%
40-49 歳 0.0031%
50-59 歳 0.0066%
60-69 歳 0.0147%
70 歳以上 0.0282%– ニューヨーク市 H1N1pdm （ https://doi.org/
10.1371/journal.pone.0011677 ）
0-17 歳 0.0008-0.0012%
18-64 歳 0.0081-0.0132%
65 歳以上 0.0094-0.0147%
5

年齢と基礎疾患以外の重症化因子
●

●

●

血栓形成
– Zhou et al. [https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30566-3] 武漢で
18 歳以上の退院患者 137 人＋死亡患者 54 人の後向きコホート研究
で，ロジスティック回帰分析の結果，死亡リスクを上げた要因として，年齢（ 1 歳上がるごとに 1.1 倍），入院時の SOFA スコア（臓器障害の程度を示す指標で，敗血症の診断に用いられる）高値（オッズ比5.65 ， 95 ％ CI [2.61, 12.23] ）に加え， d-dimer （血栓のできやすさの指標）が 1μg/mL を超えること（ 0.5μg/mL 以下をリファレンスグループとしてオッズ比 18.42 ， 95 ％ CI [2.64, 128.55] ）– Tu et al. [https://dx.doi.org/10.21203/rs.3.rs-23867/v1]– Middeldorp et al. [https://doi.org/10.1111/jth.14888]– Wichmann et al. [https://dx.doi.org/10.7326%2FM20-2003]
リンパ球減少– Tang et al. [http://dx.doi.org/10.1038/s41392-020-0148-4]
サイトカインストーム– Hirano and Murakami [https://doi.org/10.1016/j.immuni.2020.04.003]

7/25/20

6

感染力
●

●
●
●

●

●

感染力の指標は再生産数（ R: Reproduction Number ）。一人の患者が治癒までに平均して何人に二次感染させるか– 流行当初，誰も免疫がない集団（全員が感受性）に 1 人患者が入ったときの再生産数を基本再生産数（ R0 ）●自然環境や行動パタンには地域的・文化的多様性があるのでユニバーサルに 1 つの値とはならず，幅がある– 流行が進んで免疫がついたヒトが増えたり，ワクチンを打ったりした後の再生産数を実効再生産数（ Rt ）という●対策だけではなく，集団サイズの影響も受ける
R ＜ 1 になれば流行は自然に終息
空気感染（飛沫核感染）する麻疹は 12-18 （ Guerra et al. 2017 [https://doi.org/10.1016/S1473-3099(17)30307-9] ）SARS の R0 は約 3 だが病院や飛行機内での集団感染が多く（超拡散 [super-spreading] イベントがあって）分散が大きい。 MERS の R0 は院内感染を除き 1 未満
https://www.who.int/csr/disease/coronavirus_infections/risk-assessment-august-2018.pdf
スペインかぜの R0 はさまざまな推定値があるが 2 程度，季節性インフルエンザや 2009 年新型インフルエンザは 1.11.5 （ eg. [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6670001/] ）COVID-19 の R0 は 1.4-2.5 というのが武漢のデータに基づく WHO の当初推定（ 1 月 23 日）。
https://www.who.int/news-room/detail/23-01-2020-statement-on-the-meeting-of-the-international-health-regulations-(2005)-emergency-committee-regarding-the-outbreak-of-novel-coronavirus-(2019-ncov)––

6.47 という高値推定（ Tang B et al. 2020 [https://doi.org/10.3390/jcm9020462] ）もある
分散がきわめて大きい●
Grantz et al. [https://hopkinsidd.github.io/nCoV-Sandbox/DispersionExploration.html]●
Nishiura et al. [https://doi.org/10.1101/2020.02.28.20029272]●
Bi et al. [https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30287-5]●
Hellewell et al. [https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30074-7]●
Zhang et al. [https://doi.org/10.3390/ijerph17103705]●
Althouse et al. [https://arxiv.org/abs/2005.13689]●
Sneppen et al. [https://doi.org/10.1101/2020.05.17.20104745]●
Endo et al. [https://wellcomeopenresearch.org/articles/5-67]

7/25/20

7SARS-CoV-2 の感染経路と感染力●●

ランダムリンクな感染経路→手洗い，衛生行動，社会距離確保が防護に有効（文化によって異なる）– 飛沫感染： 2 メートル以内の対面でのマスクなし会話で起こる– 接触感染：飛沫や唾液がついた手や物を触ると起こる– 糞口感染：便中にも排泄されるので用便
後手を石鹸で洗わずにいろいろな物に触ると接触感染の元になる
スケールフリーな感染経路→ R が過分散となる原因→日本では２月から対処，７月に239 人の研究者の共同アピールによりairborne な感染に国際的な注目が集まった[https://doi.org/10.1093/cid/ciaa939]– ３密環境でのマイクロ飛沫の滞留によるクラスター感染●密閉（換気の悪い空間）●
密集（人口密度が高い）●
密接な会話

7/25/20

ランダムリンク＝誰もが等確率で感染

スケールフリー＝クラスターあり感染
8

各種検査の目的と性能（ [https://minato.sip21c.org/2019-nCoV-im3r.html#TESTPERFORMANCE] 参照）
●

●

●

●

●

前提：現状では，– 完璧な検査はない– 早期発見しても重症化や死亡を防げる早期治療は確立していない
検査性能は，通常，感度（患者であるという確定診断がついている人のうち，その検査で正しく陽性と判定される割合）や特異度（患者でないことがわかっている人のうち，その検査で正しく陰性と判定される割合）で示されるが， RT-PCR 自体が確定診断に用いられる Gold-Standard であるため， RT-PCR の検査性能は簡単にはわからない
RT-PCR ：ウイルスに特有な 2 つの RNA が増幅されるかを判定することで，サンプル採取時に感染者であるかどうかを確定診断。一度の検査では感度 80 ％以下 [https://doi.org/10.7326/M20-1495] ，特異度 99.99 ％以上と考えられる（実際にサンプルの取り違えなどで偽陽性例があったことや，スワブサ
ンプルと唾液サンプルの片方でのみ陽性となる例があることや，入院療養後症状が消失しても感染力の無いウイルス断片が増幅され続ける例があるため， 100 ％ではないことも既知）– 鼻腔スワブ・咽頭スワブ使用： 1 月から実施。採取時に採取者が感染するリスクあり。
– 唾液サンプル使用：検査対象者が自己採取可能。常温で数時間保存可能。
イムノクロマトによる鼻腔スワブや唾液サンプルの抗原検査：目的は RT-PCR と同じ。採取場所で迅速検査できるが，感度も特異度も RT-PCR より劣る。
– https://www.mhlw.go.jp/content/000630270.pdf
イムノクロマトまたは ELISA による血液抗体検査：目的はかつて感染した経験の有無を調べること。治
癒後も暫くは検出されること（比較的早くから減り始めるという報告もある）と，感染直後にはまだ抗体はできていないことから，検査時点で感染しているかどうかの判定には使えない。 IgM の方が感染後早期から検出でき， IgG の方が時間が経ってから増える。

7/25/20

9

RT-PCR の目的
●

●

●

●

(A) 医師の診察で肺炎等の臨床所見から鑑別が必要と判定した場合– 必須。重症化した際の生命維持医療の必要性を考えて入院させ治療準備（ WHO 推奨。日本はこれができないケースが 3 月の約 3 週間で 300 近くあったことが問題だったが， 4 月以降解消されたはず）(B) 感染者への積極的疫学調査から濃厚接触者について感染の有無を判定– 隔離により感染を広げないため（ WHO 推奨。できた国とできない国があった。感染者が増えすぎると接触追跡が間に合わなくなり不可能に）– 有症状の濃厚接触者は感染している可能性が高いと想定し，検査なしでも隔離する方が感染拡大に有効とする論文もある(B') 同様に事前確率が高いことから医療や介護の従事者を頻回に検査すること
は感染拡大防止に有効とする論文が多い（例えば [https://www.imperial.ac.uk/
mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-16-testing/] ）(C) 少しでも風邪様症状がある人も含めて広く検査（当初は陽性率が低く効率悪い。蔓延後は事前確率が上がるので希望に応じてできる体制構築は悪くないが，偽陰性となる人にとってのメリットがないので，スクリーニングとしては非推奨）– やはり隔離により感染を広げないため（韓国，ドイツ，米国，アイスランド等）

7/25/2010

日本の感染者検出率推定値と有病割合●●●

https://www.uni-goettingen.de/en/606540.html からリンクされている論文（ 2020 年 4 月 2 日発表）
で，ゲッチンゲン大学フォルマー教授 (Prof. Sebastian Vollmer) が世界の感染者検出率について推定方法は以下の通り– 各国から報告されている COVID-19 による死者数は正しいと仮定（ 3 月 31 日で日本は 56 人）– インペリグループが Lancet Infectious Diseases に発表した論文に掲載されている年齢別 IFR はユニバーサルに正しいと仮定– 各国の年齢別人口を国連のデータベースから得て，それで重み付けした年齢調整 IFR を計算（日本は 1.60% ）– 死者数をそれで割ると，各国の 2 週間前の感染者数が推定できる（日本は 3 月 17 日に 3490 人）– 各国の確定患者数（日本は 3 月 17 日に 878 人）を推定感染者数で割ると，感染者捕捉率（検出率）
が得られる。
– ラフな推定値だが，この方法だと， 3 月 17 日時点での日本の検出率は約 25 ％となる（韓国 49 ％，ノルウェー 38 ％に次いで良い。ドイツ 16 ％，デンマーク 13 ％と続く。イタリア，フランス，英国，米国などはすべて 5 ％未満）。
– 検出率が変わらないとして 3 月 31 日の確定患者数（日本は 1953 人）を割れば， 3 月 31 日の推定
感染者数が得られる（日本は 7762 人）。それを人口で割ると有病割合が出る（日本は 0.01 ％で，きわめて低い）。この方法で有病割合が 3 月 31 日時点で 10 ％を超えたのはスペインとトルコ。ドイツ
は 0.6 ％弱。
ドイツの 1 つの市で 500 人の血液サンプルを分析した結果，抗体陽性が約 14 ％だったという MIT の記
事 (https://www.technologyreview.com/2020/04/09/999015/blood-tests-show-15-of-people-arenow-immune-to-covid-19-in-one-town-in-germany/) が出たが，このデータが意味するのは，未感染で感受性の人が 86 ％残っていることであり，現在の有病割合や検出率とは比較できない。
7/25/20

11

Digital Contact Tracing の有効性
●

●

●

●

感染者が増えたとき，タイプ B の検査が継続困難になるのは，手作業で積極的疫学調査をし，感染者の過去の行動を遡って調べ，濃厚接触者を見つけていくための保健所等のマンパワーが足りなくなるから。
もし，簡単に濃厚接触者が見つかれば，蔓延後でもタイプ C の検査よりタイプ B の検査の方が効果的に感染者を検出できるので，優先順位は高い。
解決策はスマホアプリなどで収集したビッグデータを使うこと– 中国は北京五輪の頃から GPS トラッキングや街頭のカメラデータによる情報収集を強化してきたと言われている。 Baidu の GPS データを使った移動量データがインペリグループ第 11 報で使われている– 韓国には強力な法律があり感染者のスマホの位置情報記録を抽出しアプリで見えるように公開している（ 4/9 のクローズアップ現代プラスでも紹介されていた）– シンガポールは Bluetooth を使って TraceTogether というソフトがインストールされているスマホ同士が近接したスマホ個体と時間の情報（位置情報なし）を 21 日間スマホ内に記録しておき，感染が判明した人のスマホの記録から同じソフトがインストールされたスマホ所持者のうちの濃厚接触者を見つけることができる。インストール割合が低く再流行を防げなかった– Apple と Google が共同で iOS と Android に TraceTogether 同様に Bluetooth を使って位置情報も個人情報も含まない近接情報保存の API を実装し， 1 国 1 アプリ開発許可。
●
オーストラリアとスイスは早期にアプリをリリース●
UK は当初独自アプリを作って Github で公開していたが性能不十分だったため， Apple/Google の APIを使ったアプリへ移行●
ドイツも Apple/Google の API を使ったアプリを Github で開発●
日本は COCOA として６月リリース。 HER-SYS という患者データベースとリンク
Science に Oxford Univ の Fraser 教授のグループが発表した論文 (Ferretti et al., 2020 [https://science.sciencemag.org/content/368/6491/eabb6936]) で，スマホアプリを利用した digital contact
tracing をすれば，濃厚接触者が効率よく発見され，その人たちが隔離されればロックダウンしなくても感染を抑え込める理論的可能性と倫理的検討が示された
7/25/2012行動制約（薬によらない介入： NPIs ）●●●2007 年から米国 CDC が Community Mitigation として感染症パンデミッ
クが起きたときに NPIs により R を下げ，エピカーブのピークの高さを下げ，時期を遅らせることによって，医療的対処能力を超えないことを目指す
ことを指針としていた
英国インペリアルカレッジロンドンのグループからの第 9 報で， NPI による
COVID-19 パンデミック対処結果をシミュレーションで検討[https://minato.sip21c.org/2019-nCoV-im3r.html#FERGUSON9] 参照– 休校などの緩い行動制約による Mitigation と外出禁止や都市機能封鎖（ロックダウン）などの強い行動制約による Suppression を比較– Mitigation では医療的対処上限を超える。二度目の流行で死者多発– Suppression も何度も繰り返す必要あり– いつ Suppression を解除するのかが問題
休校だけではほとんど感染拡大防止効果が無い[https://minato.sip21c.org/2019-nCoV-im3r.html#LANCETCAHPAPER]

7/25/2013

各国政府による政策（ https://www.coronanet-project.org/）●●

https://www.nature.com/articles/s41562-020-0909-7
世界 195 ヶ国の 13000 以上の Covid-19 関連政策を手作業で分類した
データベースPolicyClosure of shopping malls
Restriction commercial business
Closure of retail stores
Closure of personal grooming
Primary school closure
High school closure
Higher education closure
Restriction of other business
Sanitizer policies
Closure of restaurants
Quarantine at homePre-school closure
Mobilization of volunteers
Other health staff
Restriction of mass gatherings
Test production
Mobilization of doctors
Mobilization of nurses
Internal border restrictions
Limited quarantine
Other health resources
Social distancing
Other health facilities
Other health resources
Mobilization of ventilators

7/25/20

Median activity index
1.7
1.7
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1
1.1
1
1
1
1
0.9
0.9
0.9
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8

PolicyMasks policies
Restriction government services
Other health facilities
PPE mobilization
External border closure
Supporting hospitals
Other quarantine
Quarantine in hotel
Curfew
Biomedical research
Declaration of emergency
Temporary medical units
Quarantine/lockdown
Building quarantine facilities
Public testing mobilization
Quarantine in government facility
Border health certificates
Monitoring population healthPublic awareness measures
Suspend visa issuance
Mobilization of testing
Task force
Other border restriction
Border health screenings
Travel history required

Median activity index
0.7
0.7
0.7
0.6
0.6
0.6
0.6
0.6
0.5
0.5
0.5
0.5
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.3
0.3
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1

14

政策の違いに関連する要因（やや雑）
●

●

●

●
年齢構造
低中所得国が取り得る戦略は二– 低中所得国は一般に高齢者より若極分化する傾向者が多いので IFR が低くなる– (L 戦略 ) 経済への制約をせ– 高所得国は高齢化が進んでいるのず，早期に集団免疫を確立すで，医療水準が高くても IFR は高くなるため，何もしない。年齢構造
りがちが若く，他の死因による死亡
経済活動への制約を政府が避けたい程が多いなら， COVID-19 によ度る IFR は社会的に受容可能– 検査，隔離，治療，接触追跡，行動なレベルとなるかもしれない
制約，検疫に影響– (P 戦略 ) 人工呼吸器や– 対処には物資（ PPE 等）確保が必要
ECMO のような高度医療機– 対処は心理的，社会経済的影響もも器を備えた医療施設がほとん
たらす
どないため，感染の国内侵入
社会的格差を防ぐ目的で，パンデミックの– スラムに居住する貧困者や少数民族
ごく早期から検疫や国境封鎖の脆弱性（侵入した場合の蔓延のしを厳密に実施やすさ＋医療が届かない）

7/25/20

15

各国のとった戦略の類型と帰結（やや雑）
●

●

●

●

●

ほぼ対策しない（ L 戦略）→ NPIs 導入– ブラジル→最近まで指数増加していた
NPIs 実施（３密には配慮無し）– USA ，インド：ロックダウンしたが新規患者が減らず制約解除→指数増加– スウェーデン：弱い制約だが新規感染者は減少傾向– ロシア，多くのヨーロッパ諸国：新規患者が減ってからロックダウン解除，ただし地域クラスター散発
NPIs 実施（３密予防を含む）– 日本：４月～５月に接触８割減で抑え込んだが，東京など新規患者が残っているうちに解除し，行動制約がほぼなくなったため，６月から指数増加中– マレーシア
広範な検査，接触追跡，隔離，検疫を含む強力な NPIs
実施
– 韓国，ドイツ，アイスランド：広範な検査，接触追跡，
隔離– ニュージーランド，台湾：上記＋終息するまで行動制
限，検疫継続– モンゴル，ウガンダ，ベトナム，ラオス，カンボジア：
同上の政策を早期導入し死者ゼロ
厳密な検疫と国境封鎖により侵入防止（ P 戦略）– 南太平洋諸国（ソロモン諸島，バヌアツ，ミクロネシア
連邦等）

7/25/2016

東アジアで欧米より感染増加が遅かった理由●●●

ランダムリンクな感染は１人の感染者
から 0 人か 1 人か２人，せいぜい３人くらいに起こる– 日本を含む東アジアは元々文化的に対人距離が欧米より遠い（挨拶は握手とキスとハグではなく，お辞儀や会釈による）ことと，清潔な水が潤沢に使え，小さい頃から石鹸で手を洗う習慣が根付いているためと， 1 月から手洗いは強く
キャンペーンされたため，おそらく0 か 1 が主
– 欧米は１か２が主
小さな違いに見えるが R ＞ 1 だと感染は拡大する
欧米で Social Distancing として対人距離を 2m など提示しているのはこれを減らすため7/25/20●●●

実際にはスケールフリーなクラス
ター感染との混合分布– 3 密回避によるクラスター発
生「予防」は日本とマレーシア
で実施。大規模集会は WHO
や欧米も同じ目的で抑制
東アジアは接触追跡をして検査，隔離を徹底したり，検疫を徹底することにより，クラスターを早く把握し排除できた国が多かった。日本はそれをしていない代わり， 3
密回避によってクラスター発生を予防した
検査，隔離，検疫の徹底により台湾は封じ込めに成功し国内感染
を根絶した
17

３月末以降日本の感染者が急増した理由
●

●

●
●

●

●

世界の感染症対策の基本は IHR2005 。可能な限り交通や貿易の制約を最小にしつつ対策する。社会システムが交通や貿易に依存しているため全面鎖国は不可能
中国から日本に入ってきた第１波は（北海道の流行曲線を見ればわかるように），クラスター対策で何とか抑え込めた (suppressed) 。ウイルス遺伝子からもわかる。
３月末に感染者が急増した
３月上旬以降欧米から多数の感染者帰国（第２波）に起因する感染拡大が主な原因か– 東北大・押谷教授は，第２波から「見えないクラスター」が発生しているのが，リンクが追えない感染者の急増の原因と想定→もはやクラスター対策の半分（積極的疫学調査と隔離）は不可能→ロックダウン（都市機能封鎖）準備– 第２波のウイルスが変異していて感染力が強くなっている説（あまり考えられない）– しかし第２波からの感染がランダムリンクな感染であれば，一時的には多数の感染者増が観察されるが，日本ではその部分の R は低いので，従来通りクラスター対策をすれば良い可能性（感染経路
別の R の分布と移動を想定したモデルを作れば検証可）
クラスター対策における本質的な問題点– ライフライン以外のクラスター発生条件が揃う場所は，営業自粛とか他の営業形態を考えることができるが（ただし，生活保障は必要），本質的にクラスター発生条件を回避できない業態（病院，介護施設，デイサービス等）が存在する→３月末の多くのクラスターはそれ→特別な工夫が必要（まだ正解不明）– 長期間の「自粛」は無理→政府の大規模な財政出動が必要
４月上旬，このままでは「オーバーシュート」が起こるので，首相は 4 月 7 日に緊急事態宣言を７自治体
を対象に発出し，対人接触８割減（クラスター対策班の計算に基づく）を要請した→多くの府県は十分に新規感染者が減ってから解除，東京は新規感染者がいるのに解除→ 6 月から再度感染者増加
7/25/2018

終息まで続けるべき行動変容 (new life)
●
●
●

●

勤務や学習を遠隔でできるようにするインフラ作り（行政の義務として）広範囲に人のミキシングが起こる大規模集会を制限（オリンピックは不可能）
必要な行動変容– 他人に感染させないため●
少しでも具合が悪かったら外出しない●
喋るときは常にマスク（無症状でも）– ランダムな感染（自分が飛沫感染や接触感染してしまうこと）を防ぐため●
頻回な手洗いまたはアルコール手指消毒●
他人と 2 メートル以上距離を置く●
対面での会話をしない（対面で食事をする飲食店は事実上再開不能）– クラスター感染（集団感染）を防ぐため●
3 つの密（密閉，密集，密接会話）が揃う状況が生じることを避ける●
十分に換気を行う●
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/gettingworkplace-ready-for-covid-19.pdf
誰でも感染するリスクがあるので，感染した人を差別しない

7/25/2019

いつまで続くのか＝最短でも１年以上●●●ワクチンか治療薬が開発されて広く使われるようになるまで（究極の解決策）– 最短でも１年半から２年– ワクチンができない感染症も多いので，できる保証はない
集団免疫がつくまで– ２月 15 日にハーバード大学公衆衛生大学院の感染症疫学の Marc Lipsitch 教授が予測したように，１年で世界人口の 40-70 ％が感染したら Rt ＜ 1 となって終息する●
ただし，控えめに見て 75 億 ×0.4×0.003 ＝ 900 万人死亡●
医療的対処の許容量を超える「オーバーシュート」が各国で起こると IFR は上がるので，最悪の場合， 75 億 ×0.7×0.01 ＝ 5250 万人死亡
集団免疫がつかなくても感染者が一定レベル以下になるまで（完全終息ではない）– Imperial College の Neil Ferguson 教授が筆頭著者になっている Report No.9 では， 13 ヶ月の抑え込み（いくつかの行動抑制介入を組み合わせる，ロックダウンに近い戦略）を何度か繰り返すと，「オーバーシュート」を起こさず１年半～２年くらい制御できる。このモデ
ルはインフルエンザベースなので学校閉鎖の効果を過大に見積もっているが，それでも学校閉鎖だけでは総感染者数を 2 ％しか減らさない– 死者数を減らすための対人距離を空けるなどの緩和方策（ Community Mitigation ）はピークの時期を後ろにずらすので，しない場合の 1 年より長くなり，１年以上かかることはまず間違いない– かつ，この戦略では集団免疫はつかないので，収束後も行動変容は続ける必要あり

7/25/2020