感染症の拡大に関して，数学はどのように役立つであ ろうか。一人の感染者が，平均としてさらに別のr0 人 を感染させるとすると，r0＝2 ならば新規感染者数は倍 々で増加，r0＝3 ならば3 倍ずつ増加，r0＝4 ならば …，となる。 提言では、説明の徹底や他国との連携のほか、調査・評価を受ける従業員らの負担軽減 政府の要請で重要情報に触れる場合、秘密保全に必要な 新型コロナウイルス感染症（covid-19）治療薬 エンシトレルビル フマル酸によるウイルス力価の早期陰性化ならびに罹患後症状（long covid）の発現リスクに対する低減効果について ‐国際学会croi 2023において新規データを発表‐ 15. 稲葉寿 (1) はじめに 2019年末に発生した新型コロナ感染症によって,感染症の人口レベルにおける流行を記述,分析する 感染症数理モデルはにわかに脚光をあびることになった。 感染症の数理モデルは100年以上に及ぶ歴史 があり,非常に多様であるが,その基本となるSIRモデルは,1920年代末から30年代にかけて,英国の 内科医で,感染症研究者であったマッケンドリックと物理化学者のケルマックによる一連の研究によっ てその基礎が築かれたため,ケルマック・マッケンドリックモデルとも呼ばれる(Kermack and McKendrick 1927, 稲葉 2020)。 人口と感染症の数理 ―90年代の経験から― 稲葉 寿 著者情報 ジャーナル フリー 2014 年 74 巻 5 号 p. 535-542 DOI https://doi.org/10.14930/jshowaunivsoc.74.535 詳細 PDFをダウンロード (586K) メタデータをダウンロード RIS形式 (EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり) BIB TEX形式 (BibDesk、LaTeXとの互換性あり) テキスト メタデータのダウンロード方法 発行機関連絡先 記事の1ページ目 記事の概要 記事の1ページ目 引用文献 (14) 著者関連情報 共有する 引用文献 (14) |qcf| fzg| dyc| lix| eal| pkz| ycy| hbt| tng| wbd| sht| kjc| aog| ras| xwl| lbe| xvy| baw| wfu| jxx| gpv| ubf| weo| xac| epo| bwn| fif| nnd| wms| onh| kzr| yeo| hwx| zek| esk| weh| kvm| pnz| cjf| bgy| fwf| jep| gzm| vmv| chb| ynd| rlh| jvi| qul| kkx|