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社会的距離戦略(ソーシャルディスタンシング) - 医療現場をまもり、社会をまもり、こどもをまもり、エッセンシャルワーカーに感謝、3密の回避と自律的な関係

世界でCOVID-19による死者数ふたたび増加傾向

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https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

社会的距離戦略(ソーシャルディスタンシング) よりも世界で注目される3密と自律的な対応(自粛)、そして不安の解消

社会的距離戦略(ソーシャルディスタンシング) を実践しても日本ほどには世界はコロナ対策で成功していません。自律的取り組みと三密の回避、マスクの着用が重要です。特に保健所の取り組みと医療機関での自律的なウイルス検査が注目されています。https://covidtracker.bsg.ox.ac.uk/stringency-scatter

また、NHK歴史秘話ヒストリアベスト最悪のパンデミックによると不安と恐怖の解消のためにひとびとは遊興施設に出入りした、とあります。最近のPCR検査の拡大は不安の解消に一躍買っています。

コロナウイルス arXiv*(12)2020 年 5⽉20⽇ ⿊⽊登志夫
怖いのは新型コロナウイルスが変異した時
山中伸弥による新型コロナウイルス情報発信は貴重な情報で満載です。

米国では確認済み感染者数、死亡数、回復済み、感染中の症例、米国のテスト率、米国入院率などのデータ常時配信されています。これだけのデータが透明性をもって取得できれば、誤解もなくなり、分析も正確になります。

人との物理的な距離を保ちましょう。(社会的距離,ソーシャルディスタンシング))

以下のイラストは世界保健機関(WHO)のホームページから切り取っています。

人と話すとつば(飛沫)が飛びます。 1m離れるとつば(飛沫)は落下します。
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コロナウイルスはアルコールで消毒・撃退
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手で目を触らない          手で鼻をいじらない     手で口を触らない
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万が一くしゃみが出そうになったらティッシュで押さえ適切にゴミ箱に処理するか、袖で口を押えます。
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コロナウイルスを広げないためにアルコールか石鹸で手をよく洗いましょう。
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石鹸で手洗いをしっかりしましょう。
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クリックしてコロコロてあらいソングを実践しよう。
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目、口、鼻には手で触ってはいけません。
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万が一くしゃみが出そうになったら袖で口を覆うか、ハンカチで口を覆います。
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人ごみは避けます。
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風邪などの症状が出たら家にいましょう。
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症状によっては専門家に連絡をします。
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第2波への備え

過去から学ぶ

スペインかぜの収束には3年(1918年1月-1920年12月)かかっています。

アジアかぜの収束には1-2年(1957年2月-1958年)かかっています。

1956年に中華人民共和国の貴州省・雲南省で発生
日本では1957年5月に発生,1958年春先に2波が収束

今後の備え

ecmo使用状況(日本集中治療学会)ECMO装着数は減少

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ECMOが十分にあれば重症者の死亡率を減らせます。

コロナの死者数は10倍いるかも

都内死者 3、4月過去最多 「超過死亡」コロナ公表人数の12倍 医療逼迫影響か

日常生活のポイント

 マスクについて

イタリアでは4月7日に、ニューヨークでは4月16日にFace maskの着用が義務付けられてから、感染者の減少が促進された。]
飛沫やエアロゾルでのウイルス検出とマスクの効果
各家庭に配布される布製マスクの効果と目的を検証しました。

スパーに行く時の注意点

食料品等の買い物では次のことに留意。
・他の客と1.8メートル以上の距離を開ける
・カートや買い物カゴの取っ手の部分を消毒する
・店を出た後は、すぐに手洗い、もしくはアルコール消毒
・使い捨てのバックはすぐに捨てる。繰り返し使えるものは、数日たってから使う。
・食品の袋はアルコール消毒する
・高齢者や持病がある場合は、人に頼むか宅配を利用。もしくは、高齢者用の専用時間帯を設けている店を利用する

コロナウイルス感染状況は改善が期待通りすすみません。2mの距離を置けば安全でしょうか?20mの場合も!

科学者の助言によると

同じ方向に移動する人の距離を1列で

  • 歩行:4〜5メートル
  • ランニングと自転車:10メートル、
  • ハードバイク:20メートル

です。

エッセンシャルワーカーとの接触回数を減らす:買い物に行く回数を減らす。冷凍食品、お米などをネットで買う。配達の回数を減らせるように工夫するなど!

エッセンシャルサービスとは、合法的にストライキを行うことを許可されないなど、労働行為に関して特別な制限を設けるように政府によって立法化された職業のクラスを指す場合があります。そして、そこで働く人たちをエッセンシャルワーカーと呼びます。(wiki)

狭義: 病院,電気サービス,給水サービス,警察,消防,公共または私立刑務所サービス,食糧の提供,航空管制など

広義:ラジオ、テレビ、新聞,石油セクター,ポート,銀行,物品税、関税、税金を徴収するためのコンピュータサービス,デパートと遊園地,金属および鉱業部門,一般的に輸送,一般的に消毒と特殊洗浄,航空会社のパイロット,燃料の生産、輸送、流通,鉄道サービス,大都市交通,郵便サービス,ごみ収集サービス,冷凍企業,ホテルサービス,農業活動、食料品の供給と流通,お金の鋳造,救急医療サービス,政府の印刷サービスと州のアルコール、塩、タバコの独占,教育セクター,ミネラルウォーター瓶詰め会社

今、世界中でエッセンシャルワーカーのコロナ感染者が増えています。死亡者数も増えています。社会的距離戦略ーソーシャルディスタンシングを実践しましょう。

スペイン風邪から学ぶ

ウイルスの毒性の強さではなく医療システムの崩壊が感染の収束を長引かせました、医師、看護師の感染、減少は医療崩壊を招きます

コロナウイルスの変異

image.png出所:https://www.gisaid.org/epiflu-applications/next-hcov-19-app/

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出所:https://science.sciencemag.org/content/early/2020/05/28/science.abc1917

簡単なモデルで理解

感染の可能性のある免疫のないひと(susceptible)、感染者(infection)、回復者(recover)の関係を簡単に表現してみます。

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感染する可能性のある人がいて、その人が感染し、そして回復します。これが基本的な流れです。

感染する可能性のある人の数を1000人とするとそれぞれの人の推移は

  • 橙色が感染する可能性のある人です、時間の経過と共になだらかに減っていきます。
  • 青は感染した人の推移です。時間の経過とともに上昇し、山を作って下落します。
  • 緑は感染し回復した人の推移です。時間の経過とともに上昇します。

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もうすこし、詳しく見てみましょう。横軸は時間の経過を表します。
時間は左から右に進みます。
どの時刻でもこの3者の数の合計は1000人です。
ですので感染をする可能性のある人の数は回復した人数とだいたい逆さの動きをしています。
その差は感染した人の数です。

感染する可能性のある人数は、これらの人の中から感染した人が出ると減ります。
つぎに感染した人の中から回復した人が出るとその数は減り、回復した人の数が増えます。
この場合(この感染率の場合)、最終的に全員が感染し、自分の力で全員が回復します。

人との接触を多くした場合はどうでしょうか?
感染者はいきなり増えます。これでは病院があっというまにパンクしてしまいます。
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人との接触を減らすと感染者の数を減らすことができ、感染者のピークも後ろにずらすことができます。これだと病院がパンクすることはありません。
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3つのグラフをよく見てみましょう。最初の2つはどちらも回復者の数が1000近くになっています。これは全員が最終的には感染して自らの免疫で回復したということです。では3つ目のグラフはどうでしょうか?実はその結論は出ていません。そこでもっと時間の経過を長くしてみましょう。
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それぞれ3本の曲線に平らな部分ができました。そうです。人との接触の数を減らし、感染の確率を減らすと、みんなが感染しなくても感染が落ち着く可能性があるのです。

この簡単なモデルで今の実態を理解しましょう。

非常事態宣言が出ました。外出を8割減らしてくださいという要請です。そこで8割減らしてみます。

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こんな感じです。途中まで最初のグラフと同じような動きをして、その後に急激に感染者を減らしています。

その後、5割も減っていないようです。そこで5割減らしてみましょう。

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どうですか、最初のグラフとあまり変わりません。

興味のある人はプログラムの内容を見てください。

このモデルで使われているのは比例関係の計算だけです。算数の得意な小学生でもプログラミングの知識があれば理解できます。また、数学を習う中学生であれば簡単に理解できるはずです。

また、「新型コロナウイルス感染:簡単なモデルで社会距離戦略(social distancing)の役割を理解する」参照

#初期化
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

つぎに新しい感染者の数等をプロットする。

S=1000 # the number of people without immunity
beta=0.2 #rate of infection
gamma=0.1 #recovery rate
I=1
R=0
alpha=I/(S+I+R)
C=2 # the number of person to meet/contact
inf=[]
sus=[]
rec=[]
for t in range(100):
    alpha=I/(S+I+R)#infection rate of contact person
    new_R=I*gamma
    new_I=S*C*alpha*beta
    if new_I<0:
        new_I=0
    I=I+new_I-new_R
    R=R+new_R
    S=S-new_I
    if S<=0:
        S=0
    inf.append(I)
    sus.append(S)
    rec.append(R)
    #print(t,new_inf,n)
plt.plot(inf,label='infection')
plt.plot(sus,label='susceptible')
plt.plot(rec,label='recover')
plt.legend()
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