新しい研究: 予測モデルで国境を越えたCOVID-19拡散と<strong>渡航制限</strong>の影響を解明

Tokyo研究者たちは、COVID-19が国間でどのように広がるかを予測する新しい方法を開発しました。この研究では特にフィンランド、スウェーデン、ノルウェー、デンマークに焦点を当てています。これまでの研究は国内の移動に注目していましたが、今回の研究は国間の移動がウイルスの拡散にどのように影響を与えるかを調査しています。

研究の重要なポイントは以下の通りです。

国境を越えた閉鎖措置の有効性は特定の状況に限られることが、このモデルから示されています。複数の情報源からの旅行データが使用され、その中には携帯電話データも含まれています。短期の旅行者、例えば通勤者は、長期間の休暇者よりも影響が少ないことがわかりました。

アールト大学、ヘルシンキ大学、その他の機関の研究者たちは、詳細な数学模型を使用しました。彼らは近隣諸国から多くの移動データを収集し、COVID-19が2020年春から年末にかけてどのように拡散したかを研究しました。アールト大学のラッセ・レスケラ准教授は、このような国境を越えた研究は珍しく、重要な洞察を提供すると述べています。

国境閉鎖は、国同士の感染状況に大きな差があり、旅行が頻繁でない限り、COVID-19にあまり効果的ではありませんでした。タピオ・アラニシラ教授によれば、これらの措置は多くの場合、どうすればよいかわからない中で行われ、多くの悪影響をもたらしたといいます。彼は、今後の意思決定においては、より慎重であるべきだと提言しています。

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2020年夏、ミッコ・キヴェラ助教授は、スウェーデンからの旅行者のCOVID-19感染率がフィンランドに住む人々の10倍以上であることを指摘しました。これは、特定の旅行制限が特定の時期においてより効果的である可能性を示唆しています。また、この研究では、休暇で旅行する人が仕事で移動する人よりもウイルスを広める傾向にあることも判明しました。

ヘルシンキ大学の研究者ミハイル・シュービン氏によると、この研究のモデルは将来のパンデミック予測に役立つとのことです。モデには国境管理の必要なタイミングについての質問に対応することができるようです。しかし、他の国でこのモデルを活用するためには、信頼性の高い同様のデータが必要です。

このデータを集めることは難しいです。シェンゲン圏では、人々の移動を詳しく追跡する仕組みはありません。研究者たちは、道路、鉄道、フェリー、航空機のデータなど、さまざまな情報源を利用しなければなりませんでした。また、結果を検証するために携帯電話のデータも活用しました。レスケラによれば、この詳細な作業には個人的なつながりを築き、信頼を得ることが必要だそうです。

ノルディックマスコビッドプロジェクトは、NordForskの資金提供によるもので、フィンランド、スウェーデン、ノルウェーのチームが参加しています。このプロジェクトは2020年9月に開始され、様々な観点からパンデミックの動向やワクチン接種戦略を研究しています。

この研究は、パンデミックの管理がいかに複雑であるかを示しています。国境管理の対策は、データと具体的なニーズに基づくべきです。この研究は有益なツールを提供していますが、その効果はデータの質と入手可能性に依存しています。将来のパンデミックに備えるためには、このような徹底的かつ協力的な研究が必要です。様々なデータソース、例えば携帯電話データの活用は、公衆衛生戦略の向上において重要です。