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J-GLOBAL ID：202102266946020182   整理番号：21A0097319

2020年1月の中国,武漢市におけるコロナウイルス病2019(COVID-19)の伝染能と病原性の早期疫学的評価【JST・京大機械翻訳】

Early epidemiological assessment of the transmission potential and virulence of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in Wuhan City, China, January-February, 2020

著者 (5件)： Mizumoto Kenji (Graduate School of Advanced Integrated Studies in Human Survivability, Kyoto University Yoshida-Nakaadachi-cho, Kyoto, Japan) ,  Mizumoto Kenji (Hakubi Center for Advanced Research, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Mizumoto Kenji (Department of Population Health Sciences, School of Public Health, Georgia State University, Atlanta, USA) ,  Kagaya Katsushi (Center for Education and Research in Information Science and Technology (CERIST), Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Chowell Gerardo (Department of Population Health Sciences, School of Public Health, Georgia State University, Atlanta, USA)
資料名： BMC Medicine (Web)  (BMC Medicine (Web))
巻： 18  号： 1  ページ： 1-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7435A  ISSN： 1741-7015  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ケースの最初のクラスタが中国,武漢市で同定されたので,2019年12月2019年,コロナウイルス病2019(COVID-19)は世界的に急速に広がった。科学者は,鍵となる伝達と疫学的パラメータの推定において,歩道を作った。特に,蓄積する証拠は,無症候性または無症状感染の実質的な割合を指摘し,これはこの新興疾患の伝達能と重症度の理解に影響する。本研究では,中国,武漢市におけるCOVID-19の伝達性と毒性の推定を,複数のデータ源を用いて根底にある透過力学を再構築することにより導いた。統計的手法と公的に利用可能な疫学的データセットを用いて,新規コロナウイルスに関連する伝達性と重症度の推定を共同で誘導した。この目的のために,実験室で確認されたCOVID-19ケースと武漢市における死亡の毎日のシリーズを,武漢市から政府の政府-チャート飛行の疫学データと共に,著者らの分析に統合した。2019~2020年の中国,武漢市における基本的な生殖数(R)の著者らの事後推定は,平均連続間隔6.0日で3.49(95%CrI 3.39~3.62)に値に達し,2020年の1月23日以降の公衆衛生介入の強化は,0.84(95%CrI 0.81~0.88)で,感染個体の総数(すなわち,累積感染)は,19.1%(95%CrI 13.5~26.6%)で,感染個体の総数を,19.1%(95% CrI 13.5~26.6%)に上昇させ,1,906,634(95% CrI 1,373,500~2,651,124)で,有意に低下したR (すなわち,累積感染)と関連していた(i.e., 1,906,634,95% CrI 1,373, 500~2,651,124)と,合計感染率(累積感染)は,19.1%(95% CrI 13.5~26.6%)であった。また,最も最近の粗感染致死率(IFR)と時間遅れ調整IFRを0.04%(95%CrI0.03~0.06%)と0.12%(95%CrI0.08~0.17%)で推定し,4.06%で推定した粗CFRよりも実質的に小さいと推定した。中国,武漢市におけるCOVID-19の伝染性と病原性の鍵となる疫学的パラメーターを,調査システムによって収集された部分観測から定量化された不確実性で,疫学的パラメーターを推論するのに適した生態学的モデリングアプローチを使用して,中国,武漢市におけるCOVID-19の鍵となる疫学的パラメータを推定した。時間遅れ調整IFRの推定は,世界のいくつかの地域で実施された複数の血清学的研究に基づく中央値IFR推定値の範囲に陥っている。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  歩道 ,  生殖 ,  致死率 ,  統計的方法 ,  *病原性 ,  クラスタ ,  公衆衛生 ,  飛翔 ,  生態学 ,  *疫学 ,  パラメータ推定 ,  推定量 ,  潜伏感染
準シソーラス用語： *コロナウイルス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 流行 ,  伝達性 ,  統計モデル ,  COVID-19 ,  中国

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

引用文献 (48件)：

• Jon Cohen. Mining coronavirus genomes for clues to the outbreak’s origins. Science. 2020. https://www.sciencemag.org/news/2020/01/mining-coronavirus-genomes-clues-outbreak-s-origins. Accessed 3 Feb 2020.
• World Health Organization (WHO). Novel coronavirus (2019-nCoV) situation reports. Available from: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports Accessed, [cited 2020 May 10th ].
• The State Council, The People’s Republic of China. http://www.gov.cn/. [cited 2020 May 10th ].
• J Clin Med; The extent of transmission of novel coronavirus in Wuhan, China, 2020; H Nishiura, SM Jung, NM Linton, R Kinoshita, Y Yang, K Hayashi; 9; 2; 2020; 330; 10.3390/jcm9020330; citation_id=CR4
• Wu JT, Leung K, Leung GM. Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019-nCoV outbreak originating in Wuhan, China: a modelling study. Lancet. 2020. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(20)30260-9.

タイトルに関連する用語 (8件)： 中国 ,  武漢市 ,  コロナウイルス ,  伝染 ,  病原性 ,  早期 ,  疫学 ,  評価