COVID-19: ロックダウンの効果をどう測る, r ver. 2

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素人のメモです。十分に調べずに書いている点もあります。各種情報をご確認ください。

 

I.ロックダウンの効果は?

 

日本では4月7日に緊急事態宣言が出され、その効果が2週間後にあらわれるとされています。また、人との接触を8割減らさないと、緊急事態宣言が長期化するとも言われています。

多くの人が、2週間後に感染者数なり、入院者数なり、死亡者数なりが減少に転じると考えているように思います。

8割の数字を政府に進言した西浦博北海道大教授は次の趣旨のことをTwitterに書き込んだという記事を読みました、、、Twitterの書き込みを確認していません。

ドイツの状況から感染者1人が平均で2.5人に感染させる(Rt=2.5)として、人との接触する行動を6割抑えると感染拡大が減少に転じると計算した。すべての人の行動が変わるわけではないので、多めの8割減を設定した。

はじめから盛ってるというのも、なんかaboutな感じを禁じ得ませんねえ。

モデルというと難しそうに思われるかもしれませんが、感染はねずみ講と同じで、一人が何人かにうつして連鎖して感染者が増えていきます。感染者が快癒するか、あるいは死亡すると、感染者数から除かれる、、、の繰り返しです。

まだ感染者ほとんどいないところでは、たくさんの人に感染させますが、感染者ばかりになると、新たに感染させることはなくなります。初期に一人の人が感染させる人数をR0(Rノート)と呼びます。この数値はそれぞれのウィルスに固有のものです。

これに対して、感染状況や検査状況や隔離によって変化するのが、そのときどきのRtです。専門家会議は感染はじめの会見では、R0=1.0としていましたね、、、たぶん。

Rtの値をどれぐらいにするかで感染者数予測は大きく変わります。問題はどのモデルを用いるかと、Rtのようなパラメータの設定です。

数理モデルにもいくつかありますが、下のページではオンラインで、基本的なSEIR (Susceptible → Exposed → Infected → Removed)モデルでグラフを描くことができます。

 

Epidemic Calculator

 

II.中国の場合

 

中国武漢のロックダウンについて次に言及されています。

 

We don’t know yet if lockdowns are working. But the US could see results as early as this week.

 

武漢は1月23日にロックダウンされました。そのときの感染者は830件でした。その週末に湖北省の多くがロックダウンされ、その後、中国全土に制限が課せらました。数週間は悪化しましたが、新規感染者数2月13日に5090件が報告され、累積感染数は63851人になりましたが、2月14日には2641件になり、15日には2008人に減りました。

 

中国のデータをPythonでグラフにする方法について次に解説しましたが、現在はエラーになります。

 

新型コロナウイルスを解析する_中国編 1/2

 

ただし、データはCSVでも取得できますので、1月23日のロックダウン以降1ヶ月の武漢の累積死亡者数の推移をRでグラフにしました。下のグラフからはロックダウンの効果ははっきりわかりません。

ちなみに、1日に2つの印がある日がありますが、2回以上新たなデータが記録されということなので、数値の高い方がその日の数値だと考えて良いと思います?

 

# libraries
library(tidyverse)
library(hrbrthemes)
# read the data
df = read_csv("https://raw.githubusercontent.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data/master/csv/DXYArea.csv")
head(df)
# convert updateTime to date
df$updateTime <- as.Date(df$updateTime)
# get the data of Wuhan
df %>% 
  select(updateTime, cityEnglishName, city_deadCount) %>% 
  filter(cityEnglishName == "Wuhan") ->
  df_wuhan
# create a line graph
p <- ggplot(df_wuhan, aes(x=updateTime, y=city_deadCount)) +
  geom_line( color="steelblue") + 
  geom_point() +
  xlab("date") +
  theme_ipsum("") +
  labs(title = "Dead Counts in Whuan") +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=60, hjust=1)) +
  scale_x_date(limit=c(as.Date("2020-01-23"),as.Date("2020-02-29"))) +
  ylim(0,2000)
p

 

III.世界各国の場合

 

次にオーストラリア、イタリア、中国、カナダ、米国、イギリスのロックダウンについてのグラフがあります。国によって状況はかなり違います。

 

From the first case to today: Charting the effect of COVID-19 lockdowns, new cases and deaths

 

グラフの見方

 

ポインターを上の置くと日付と人数表示されます。

 

 

国全体の感染者数や死亡者数ですので、ロックダウン地域が限られていると数字に反映されれにくいですが、新規感染者は比較的早期に減り新規死亡者数はかなり遅れて減り始める傾向があります。

 

IV.日本について

 

緊急事態宣言の効果をどう測る?

 

1.新規感染者数?

 

他国のデータではロックダウンの効果は新規感染者数に比較的早くあらわれるようですが、日本の場合検査数が少ないのが問題です。

次は、このタイプのグラフをはじめに作成し、その後のCOVID−19の可視化に大きな影響を与えJohn Burn-Murdoch氏のグラフです。日本は検査数が少ないのであやしいって注記されてますねえ。

 

How John Burn-Murdoch’s Influential Dataviz Helped The World Understand Coronavirus

 

感染が広がってい流場合に検査数が少ないと、当然、検査数を増やせば感染者数は増えます。また、日本の場合、民間検査数を集計していないので総検査数がわかりません。新規感染者数が減っても、増えても、検査数の増減の影響か、緊急事態宣言の効果かは判定困難です。

 

2.新規死亡者数

 

他国のデータではロックダウン時よりかなり遅れます。2週目で死亡者がはっきりと減るということはないです。

 

3.地域を限って

 

緊急事態宣言といっても、日本全体ではありません。ですから、当然地域を限定して測定すべきです。やはり、データの整っている東京の効果の有無を調べることが考えられますが、何で測るのが良いか?そもそも測ることができるのか?

人との接触を制限すれば、その程度に応じた効果は必ずあります。問題は、より強化すべきか、継続すべきか、軽減すべきかを判断することですが、緊急事態宣言の効果に基づいて判断するなら、十分な検査をして新規感染者数で判断する以外はないのでは?

日本の場合効果云々よりも、医療の状況によって判断されることになるでしょうし、そうすべきでしょう。

それでも、各種政策の効果を数値で確認するには、検査を増やす以外ないでしょう。医療の現状から増やせないというなら、政府の感染対策の誤りとされても仕方ないでしょう。

About shibatau

I was born and grown up in Kyoto. I studied western philosophy at the University and specialized in analytic philosophy, especially Ludwig Wittgenstein at the postgraduate school. I'm interested in new technology, especially machine learning and have been learning R language for two years and began to learn Python last summer. Listening toParamore, Sia, Amazarashi and MIyuki Nakajima. Favorite movies I've recently seen: "FREEHELD". Favorite actors and actresses: Anthony Hopkins, Denzel Washington, Ellen Page, Meryl Streep, Mia Wasikowska and Robert DeNiro. Favorite books: Fyodor Mikhailovich Dostoyevsky, "The Karamazov Brothers", Shinran, "Lamentations of Divergences". Favorite phrase: Salvation by Faith. Twitter: @shibatau

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