数学的モデルが示すブリティッシュコロンビア州の感染カーブと今後の予想
ブリティッシュコロンビア州政府は、オックスフォード大学が提供する「Oxford Stringency Index」データや予測モデルを使い、様々な予測と決断をしてきた。COVID-19パンデミックに関する数学的モデルは、感染率を示すカーブを平らにする取り組みにおいて、いくつかの重要な指標を正確に予期してきた。例えば、入院率や集中治療室にかかる割合、最近の感染確認件数などである。
住民の動きを表しているデータによると感染拡大速度を遅らすために、州の人々はお互いに社会的交流や接触を通常の30%まで減らした。そしてすでにあるウイルスの予防措置を保ち続けることで新しい感染確認件数率の減少を期待するとしていた。
社会的交流や接触を約30%に保った時、つまり70%が移動制限や自己隔離を保った場合の予測モデル
もし人々が今回のパンデミック前の状態に完全に戻ると感染が急激に増え、これまでの努力が水の泡になる上にさらに多くの人を危険にさらすという大悲惨な影響をもたらすことになると警告している。
人々の接触がパンデミック以前に戻った際に考えられるウイルス感染の動き
人々の接触をパンデミック以前の状態に80%戻した時、つまり20%の物理的距離対策をとった場合
一方でモデルによると、その接触を60%近くパンデミック以前の状態に戻したとしてもその感染率カーブは比較的平らに保つことができるのがわかる。つまり、お互いの接触を現在の状態から2倍増やしたとしても感染は大惨事になるほど急激に増加しないと予測している。
ワクチンの完成までにはまだ12〜18ヶ月かかると予想されている。それまでブリティッシュコロンビア州では人々を危険にさらすことなく、お互いの接触を増やしていくために人々の行動制限や予防措置を少しずつ変更させていく見通しだ。
本文＝TORJA特派員 川田英奈
資料＝ブリティッシュ・コロンビア州政府