| 概要 | 本研究では、ＣＯＶＩＤ－１９禍において、診断・検査、予防対策、ワクチンの使用に関する、地域・連邦・国際レベルでの意思決定に有用な新しいデータとモデルインフォームドメソッドを開発し、コミュニティや省庁間の対応の最適化を目指す。
新しいデータとメソッドの設計にあたっては、パンデミックの拡大速度の推定、異なる空間・時間的な広がりの予測、渡航規制や学校閉鎖、ワクチン等薬剤的介入の効果の評価を含むデータを収集し、リアルタイムに継続して行われる状況分析と意思決定のための要件として加える。さらに、複数の規模のコミュニティ間の情報交換、調整、協力といった相互作用や、診断・検査の精度の違いや報告までの遅れの度合いなどを加味し、場所、被験者の年齢、社会階級などによって左右されるであろうサンプリングの精度とコストの不均一性も考慮する。
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