COVID-19 指標

感染から発症までの日数

中央値で４日、最長で2週間くらい :要ソース

感染するが症状が出ない割合

どれくらいを症状がないとするかの定義はある

20 - 50% という幅の広い推測しかない

8割という話もある(年代などの個人の属性での変化が通常の感染症より激しい?)

重症化率

ベッド数、ベッド占有率などの議論の際に必要?

死亡率.2つ

致死率: CFR(Case Fatality Rate)

症例(case)死亡(fatality)率(rate)

国など、その範囲内での医療体制の評価になる

感染者死亡率: IFR(Infected Fatality Rate)

こちらの推定が、社会全体のリスクの軽量としては重要になる?

超過死亡数

解明が急がれるさらに難しい疑問は、新型コロナに起因する病気で亡くなる人は、感染しなければ何年も生き続ける可能性が高かったのかどうかだ。

大まかには、過去平均からの差で、超過分を見積もれるか..

速報は２ヶ月後...

症状が収まるまでの期間

半減期間

感染者数が半分になる期間.

ここから、基本再生産数をDT(doubling time)から求めることができる

だいたい9日くらいなので、9/(doubling time) 倍になるのが９日なら、基本再生産数が1になる。

再生数(感染の)

発症から重篤化(する場合の)までの期間

集団内での感染率・感染数

検査での陽性率

その国・地域で、どれくらいの割合で、検査でカバーしてるかの推測になる。

検査での陽性率で、例えば10%を超えると、見逃しが多いと想像しやすい

ディメンジョンになり得るもの

年齢・性別

国

推定のためのデータ

検査(して)陽性(だった)率

検査のキャパが無限であれば。検査件数が増えると結果が出るのが遅くなり、本当の患者捕捉（重症者）が困難になります。リソースが有限であるという事実を前提にしなければならないので

ここは異論があるかもしれないが、検査陽性率10%未満の場合、「検査のやらなすぎ」とは言えないと私は思います。適切に検査対象を選別している。もちろん、個別の症例では「検査すべきだった」方もいるとは思いますが。陽性率が高くなると、捕捉できてないケースの存在を疑います。これが基本的考え方

。検査の陽性率が十分低ければ、「検査のしなさすぎ」の可能性は下がります。逆に、検査の陽性率が上がってきたときはその地域の検査の閾値を下げる必要があります。