4/11に各地で報道されたマスクに関する内容です。

●布マスクはコロナ感染予防としては、10～30%である（米国イリノイ大学研究者ら）。

Ｎ９５マスクっが最も効果が高く、微粒子の95%以上を捉えた。
タオルが40%前後
スカーフが10～20%
Ｔシャツが10%前後

サージカルマスクとの比較では、ベトナムの医療現場での別の研究で、「不織布サージカルマスクに比べ、布マスク着用の医療関係者のほうが感染割合が高かった」。

結論として、
「布マスクは、ウイルスの拡散や取り込みを防ぐには不十分で、感染防止には役立たないだろう」

SARS-CoV-2によるCOVID-19に関する厚労省の「新型コロナウイルス感染症の現在の状況」のこれまでのデータをみると、以下のようになります（厚労省データの手入力計算です）。

4月12日（昼）時点、国内感染者6748人、感染患者4302人、無症状キャリア507人、死亡者98人です。
つまり、前日報告から、743人増加です。

赤の縦線は、緊急事態宣言発令日（2020/4/7）です。

 


 

SARS-CoV-2感染者数について、「片対数グラフ」表示にしたものが以下の図です。
青点線は、予測近似曲線（前方補外として今後1週間を設定した）です。
 



 

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●緊急事態宣言による行動変容が現時点では不十分というか全く効果がないことが明確です。
●いかなる職種の方々に対しても営業補償をして、厳格な外出制限の方針とすべきと思います。
●政治家は6月支給予定ボーナスを返納してこの緊急事態に積極的に関与してほしいなあ。

 

SARS-CoV-2によるCOVID-19に関する厚労省の「新型コロナウイルス感染症の現在の状況」のこれまでのデータをみると、以下のようになります（厚労省データの手入力計算です）。

すなわち、4月11日時点、国内感染者6005人、感染患者3914人、無症状キャリア450人、死亡者94人です。

赤の縦線は、緊急事態宣言発令日（2020/4/7）です。

 


 

さらなる増加です・・・　　Y軸尺度（人数）の”境界値”が増えました（6000 → 7000）・・・
 
死亡率は変わらず、0.016です。

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数理モデルによるコロナ対策の予測結果が後日発表されるのでしょうが、現状は数理モデルの基盤となる変数設定、あるいは介入達成率に関して、想定外の現象が発生していると思います。

「緊急事態宣言発令」の効果も、来週中には判明します（こちらは、推奨介入の現状の遵守率から容易に想定できますが・・・）
奇跡的なbeneficial changeがあってほしいです。
 

SARS-CoV-2によるCOVID-19に関する厚労省の「新型コロナウイルス感染症の現在の状況」のこれまでのデータをみると、以下のようになります（厚労省データの手入力計算です）。

すなわち、4月10日時点、国内感染者5347人、感染患者3485人、無症状キャリア424人、死亡者88人です。

赤の縦線は、緊急事態宣言発令日（2020/4/7）です。

 

一気に増加しました・・・・

 

前日と比較した増加率は、これまで、1.1～1.4倍でした、今回は5.7倍！

 

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より厳格な行動規制が必要でしょう。
それにしても、幸いなことに死亡率は低い。。。。「ジャパン・パラドックス」なのか
 

SARS-CoV-2によるCOVID-19に関する厚労省の「新型コロナウイルス感染症の現在の状況」のこれまでのデータをみると、以下のようになります（厚労省データの手入力計算です）。

すなわち、4月9日時点、国内感染者4768人、感染患者3109人、無症状キャリア396人、死亡者85人です。

赤の縦線は、緊急事態宣言発令日（2020/4/7）です。
では、緊急事態宣言発令のもととなったエビデンスを考えてみたいと思います。・・・・　つまり、その発令は、「Weak recommendation」です。

上図からはCOVID-19として急増しつつも今後頭打ちになるのかの判断はできませんが、コロナ感染対策としての緊急事態宣言の一つには、80%接触制限ー2週間という提言がありますが、これは、以下の「数理モデル」に基づいているようです（これだけではないのかもしれませんが詳細は不明です）。

[SIRモデル]（数理モデル）

S：Susceptible（感受性者：ワクチンがない場合は非感染者とみなしてよい）、
I：Infectious（感染性者：感染力のある感染者）、
R：Removed（除去者＝病院に隔離された人＋抗体を獲得して感染しなくなった人＋死亡者）

ある日（t）の、それぞれのグループの人数が、S(t), I(t), R(t)。
S(t)人の非感染者と I(t)人の感染者が接触して新規感染者が発生し、その際の感染率をbとする。
一方で感染者の一部が病院に隔離され、その隔離される割合（除去率）をcとする。

すると、「感染者数I(t)の変化率 I’(t)」は

I’(t) = bS(t)I(t) － cI(t)　であり、

bS(t)I(t)はその日に新たに感染する人の数、つまり「感染者増加率 S’(t)」で
cI(t)はその日に新たに除去された人の数、つまり「除去者増加率 R’(t)」です。

I’(t) = S‘(t) － R’(t)の式がマイナスになれば、感染は収束に向かう。

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しかし、
現時点では、この”数理モデル”が、感染力の高いSARS-CoV-2感染対策にどれほど役立つかは不明です（2週間後にはモデルの妥当性がわかるかもしれませんが、それは単にモデルの予測能の確認であって、本来の目的＝感染拡大低下、感染による死亡低下の目標アウトカムとはやや異なるように思います）。

なぜならば、上記式において感染率（b）や除去率（c）に関しては、国別、あるいは国内における都道府県別の差が大きいです。
そのための主要な感染多発/増加地区に対する緊急事態宣言なのでしょうが、当該感染多発地区からの人口移動がある場合、要因(b)を大きくします。

さらには、要因(c)に関しては、併存症、年齢、地域における医療のレベルや資源の影響を受けます（交絡因子かつ効果修飾因子）。

そもそも、政府が「80%接触制限を2週間」という介入を推奨（GRADEシステムでは、”weak recommendation=提案/条件付き”）するものも、80%接触制限の達成率（＝介入遵守率）が、介入成立の設定以下かもしれない。
なので、（正確なシミュレーションかもしれないが）、目的の介入が達成されているかどうかのリアルタイムの把握と迅速な対応変更が必須と思います。

緊急事態宣言発令後でも、満員電車通勤の映像が今朝放映されていました。・・・・・

このカーブが下降線に向かってほしいですが、現在の規制レベルは不十分のように思います。

最後に、一言・・・
政策決定における推奨事項に関しても、推奨の強さとともに、エビデンスの質（確実性）とその判断根拠を明示してほしいです。
そのほうが、当該推奨の実効可能性が高くなると思います。

 

エビデンス総体の確実性評価や、推奨の強さを作成する基本は、医学文献ユーザーズガイド３版、診療ガイドラインのためのGRADEシステム３版を参照してください。