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資料３－３ 西浦先生提出資料 (181 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00348.html |
| 出典情報 | 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード（第95回 8／18）《厚生労働省》 |
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2．年齢構造化SIRSモデルを利用した検討（今回の報告では既存の文献紹介にかえる）
Li RY, et al. A general model for the demographic signatures of the transition
from pandemic emergence to endemicity. Science Advances 2021;
7:eabf9040.
【背景・目的】
様々な「あり得る」と考えられるシナリオの下で年齢構造化SIRSモデルによって年齢別の患者数変化を捕捉すること
【方法】
SIRS （Susceptible-infectious-recovered-susceptible）モデルに年齢構造を加味したものを用いた。
80歳を出生時平均余命と仮定した（分散はゼロと仮定し、80歳未満での自然死亡を無視した）。
2回目感染以降は重症化リスクが著しく低下するものと仮定した。
使用パラメータ値（本研究はデルタ株流
行直前の2021年に出版されていることに
留意する必要がある）
年齢構造化SIRSモデル
Li RY, et al. Science Advances 2021; 7:eabf9040.
181
Li RY, et al. A general model for the demographic signatures of the transition
from pandemic emergence to endemicity. Science Advances 2021;
7:eabf9040.
【背景・目的】
様々な「あり得る」と考えられるシナリオの下で年齢構造化SIRSモデルによって年齢別の患者数変化を捕捉すること
【方法】
SIRS （Susceptible-infectious-recovered-susceptible）モデルに年齢構造を加味したものを用いた。
80歳を出生時平均余命と仮定した（分散はゼロと仮定し、80歳未満での自然死亡を無視した）。
2回目感染以降は重症化リスクが著しく低下するものと仮定した。
使用パラメータ値（本研究はデルタ株流
行直前の2021年に出版されていることに
留意する必要がある）
年齢構造化SIRSモデル
Li RY, et al. Science Advances 2021; 7:eabf9040.
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