COVID-19 2021/11
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COVID-19 2021/11
政府分科会、コロナ新指標で合意 ステージからレベルに分類変更:時事ドットコム https://www.jiji.com/jc/article?k=2021110800123&g=pol
https://gyazo.com/5c4b12a67b7866012375c2e3adf01411
病床逼迫予測ツールで感染レベル判断、分科会 | m3.com https://www.m3.com/news/open/iryoishin/981790
政府の新型コロナウイルス感染症対策分科会(会長:尾身茂・地域医療機能推進機構理事長)は11月8日、ワクチン接種などを踏まえた新たな感染状況の分類を取りまとめた。これまでは新規感染者数などでステージI~IVに分類していたが、今後は、既存の指標に加えて病床逼迫の予測ツールも活用し、レベル0~4の5段階で必要な対策を検討する。3週間後の入院患者数が確保病床数を上回る場合にはレベル3とし、緊急事態宣言などの強い対策を検討するよう求めた。尾身会長は「数週間後の医療逼迫を継続的に評価、予測し、先手を打って必要な対策を講じることが重要だ」と予測ツールの活用を呼びかけた。
対策分科会は、「ワクチン接種率が70%を超え、医療提供体制の強化や治療薬の開発が進んだことで、軽症者の割合が多くなり、重症者としての入院病床の利用も半分以下に減少している」として、新たに5段階の感染レベルを取りまとめた。ただ、「新規感染者数と医療逼迫との関係は都道府県によって大きく異なる」として、従来の指標のように、全国一律の各段階の定量的な数値は示さなかった。その代わり、厚生労働省クラスター対策班参与を務める京都大学の古瀬祐気准教授らが作成した予測ツールを活用する
レベル0=感染者ゼロレベル
レベル1=維持すべきレベル、日常生活の段階的な回復も可能
レベル2=警戒を強化すべきレベル、医療への負荷が生じ始めている
レベル3=対策を強化すべきレベル、緊急事態宣言など強い対策が必要
レベル4=避けたいレベル、集中治療の再配分も検討せざるを得ない
レベル1から2への移行に当たっては、都道府県ごとに設定する病床使用率や新規感染者数などの指標を考慮する。
さらに感染が拡大し、予測ツールで推計した「3週間後の入院患者数」が確保病床数を上回った際には、レベル2から3へ移行する。
ツールでは、▽検査陽性者に占めるワクチンなしで酸素投与を要する割合・重症化割合(年代別)、▽中等症と重症の入院日数(年代別)、▽ワクチンの感染予防効果は70%、▽ワクチンの入院・重症化予防効果は90%(同)――を初期値として設定している。各自治体が▽年代別の感染者数、▽年代別のワクチン接種率、▽感染者数の今週/先週比、▽入力時点の酸素投与者数・重症者数・療養者数――を入力すれば、1~4週間後に必要となる病床数が推計できる仕組みだ。地域の事情に応じて、▽自宅療養や療養施設を積極的に利用、▽中等症やリスクの高い軽症者は基本的に入院――の2パターンの推計値を出す。
古瀬准教授は「これは感染者数を予想するのではなく、現在の感染状況を近い未来の医療負荷に投影した結果だ。対策を取れば、その通りになる蓋然性は高くないので、適切なタイミングで対策を打つことを期待したい」と述べた。
新型コロナウイルスの感染拡大状況とワクチン接種進捗に応じた医療需要の予測ツール https://www.niid.go.jp/niid/ja/2019-ncov/2484-idsc/10718-covid19-62.html
新型コロナウイルスに対するワクチン接種が進む中、その効果によって、感染者数(検査陽性者数)が多くとも必ずしも直ちに医療提供体制の逼迫につながるわけではなくなってきている。われわれは、今後の感染拡大の際に必要となる病床数(酸素投与を必要とする患者や重症者の数にもとづく)といった医療需要について、短期的(1から4週間後)あるいは中期的(1から2ヶ月後)に予測するためのツールを開発した。本ツールでは、任意の状況を想定して「新規陽性者数、ワクチン接種率、感染拡大スピード」を使用者が入力する。ワクチンの効果・年代別の重症化率・入院期間といったパラメータはあらかじめ入力されている。これらの初期値は、科学論文や複数の自治体からのデータをもとに設定したが、使用者が任意の値に変更することも可能である。
本ツールによって、2021年の冬期の流行をそれぞれの自治体で想定しながら、必要とする病床の確保ならびに、どういう段階で地域での感染対策の強化などを呼びかける必要があるかの検討に用いることができる。また、今後リバウンドが起こった際には、その後に起こりうる状況の見える化にも用いることができる。
GitHub - yukifuruse1217/COVIDhealthBurden https://github.com/yukifuruse1217/COVIDhealthBurden