脳内ライブラリアン

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医療、健康、統計、哲学、育児・教育、音楽など、学んだことを深めて還元するために。

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コロナウイルスPCR検査の保険適用に向けて

Yahoo newsの記事コメント欄をみていて

不安になったので書きます。

 

headlines.yahoo.co.jp

 

本日からコロナウイルスPCR検査が保険適用になるということですが

このニュースに書いてある通り

保健所にまず連絡→受診機関の案内→検査

という流れは変わらないようです。

 

今までは保健所→受診機関→検査を保健所に相談→検査

だったので医師側のステップとして変わるのは

保健所への相談がなくなったところでしょうか。

 

 

で、コメント欄みると(こういう人が一部とはいえ)

たまにメディアでも言われる

「なんでもっと検査を受けさせないのか」

「結局保健所挟むのか」論調の人がいるんですが

こういった検査に対しての抑止力・スクリーニングを

医療機関以外が行うことは絶対に必要です

 

 

なぜか、といえば

医師も患者もピンキリだからです。

 

例えば以下のような世界なら医師が自由に

検査をしてもいいかもしれません。

 

世の中の医師がすべて優秀で

検査感度が低いことを熟知しており

コロナウイルスの検査所見をよく理解し

検査の事前確率(病歴やほかの検査所見から割り出す病気の確率)を

きちんと推定できる

 

患者さんも人に感染させないことを考え

若年軽症者は家で隔離されたうえで養生し

高齢者で呼吸困難を伴ったり、全身状態が悪くなったときにのみ

きっちりと周りへの感染を予防したうえで

医療機関を受診する

 

そんな世界なら検査は大いに自由にやれば良いですが

そんなわけはない。

 

 

医師も事前確率も何も考えずに患者希望で検査をする人もいれば

患者さんも、不適切な受診をすることは当然ある。

今回のようなパニックに近い状態では、起きてもおかしくないことで

医師が悪いとか患者さんが悪いとかそういう話ではないと思います。

 

それが起きた場合に、医療資源が枯渇して本当に必要な検査が停滞すること

外来で感染が蔓延することは必発なので

これだけは絶対に避けなければなりません

 

ある程度の感染経路・クラスターの把握は必要としても

基本的に重症化していない患者さんについては

検査の資源を割くメリットがないので

きちんとやらないように区分することが必要です。

 

また、検査陰性をかかっていない証明かのように思う人もいますが

感染早期ではわからないことと、感度がそもそも100%ではない時点で

検査が陰性でもかかっていないとはいえない(偽陰性)ということも

知っておいてもらいていことです。

 

こういったことを伝えているニュースも多くありますが

不安の波に飲まれてしまっては声も届かなくなってしまうので

今後の爆発的な感染と院内感染による被害拡大を防ぐためにも

少しでも多くの人に知っていただきたいと思います。

 

 

追記:

北海道の先生が意見を書かれていましたが

これは全くその通り

保険適用によるデメリットのほうがよほど心配です

【識者の眼】「新型コロナウイルス感染症:軽症者に外来でPCR検査を行ってはいけない理由」川口篤也|Web医事新報|日本医事新報社

台湾はどのようにコロナウイルスを抑え込んだか【JAMA論文】

3/3のJAMAにて、台湾のコロナウイルス対応の論文(view point)が

出ていたので読みました。

 

コロナ関連はJAMA, Lancet, NEJMなどいずれの有名医学雑誌も

すべて無料で読めるのが有難いですね。

 

最近のニュース記事によると

徐々に感染者は増えつつあるようですが

中国に隣接していることを踏まえるとコントロールはかなり良好です。

jp.taiwantoday.tw

 

論文詳細 ↓

Response to COVID-19 in TaiwanBig Data Analytics, New Technology, and Proactive Testing

特に論文内のe-supplementに日付毎の

政府のアクションがまとめられているので分かり易いです。

 

コントロールのポイントはどこにあったのか。

内容を抜粋して要約します。

 

 

 

台湾がいかに危険にさらされていたか

台湾は中国より約130kmの距離にあり

感染拡大の初期には2番目に感染が拡大すると考えられていました。

 

2300万人の人口を有し、85万人が中国に住んでおり

40万4千人が中国で働いています。

 

2019年には年間で271万人が中国から台湾を訪問しています。

 

加えて春節を迎えることで、台湾-中国間の人の移動も

増加する可能性が高く、感染が伝播する危険度はかなり高かったといえます。

 

そりゃ普通に感染拡大すると思いますよね。

 

①初動が早い

2019年12月31日、WHOが新型肺炎について周知した時点で

武漢からの帰国便に対し熱発・上気道症状がないかの調査を開始しています。

 

2020年1月20日Central Epidemic Command Centerという対策本部を設置します。

日本でのこういった組織の立ち上げは10日間遅れ、1月30日になります。

 

この時点で対策本部が立ち上げられていることで

渡航歴の把握や、濃厚接触者の追跡、中国からの渡航制限が

急ピッチで進められていきます。

 

大きな動きとしては1月27日の時点で(日本で対策本部が作られる前)

National Health Insurance Administration(NHIA)とNational Immigration Agency(NIA)が

共同して過去14日間の渡航歴と健康保険の情報の統合が行われています。

なんとたった1日で。

 

加えて、戸籍と入国カードからハイリスクの渡航歴のある人の把握もできるように

なっています。

 

②新しい技術・システムを素早く導入している

 

初動で得られた渡航歴の情報を有効利用しています。

 

携帯電話を通じて、上記のハイリスクな渡航歴がある人に

自宅隔離の措置をとっています。

 

また、出入国時にはQRコードをスキャンして

オンラインフォームを入力し

出国時・入国時の健康状態を確認。

SMSを用いて出入国時の健康状態をチェックすることで

リスクを抑えつつ、スムーズに移動ができるようにしています。

 

これも3日でシステム完成。

圧倒的なスピードです。

 

さらにこれも医療機関にとって素晴らしいのは

2月18日時点ですべての病院・クリニック・薬局で

渡航歴情報にアクセスできるようにしたこと。

 

日本だと結局自己申告に頼るしかないので

問診時に聴取するしかないのですが、予めすべて分かるというのはすごい。

 

正直今の時点ですと、中国に限らず周辺の東南アジアや

イタリア・イランなどに渡航していても感染リスクは十分あるわけで

把握の必要性は高いわけです。

これは今後も長期的に活きてくるシステムだと思います。

 

③デマ・パニックへの対応と罰則

 

マスク不足と意味不明なデマ(「トイレットペーパーが入手困難になる」や

「~がコロナに効く」といったもの)への対策も

罰則を設けつつ厳しい対応をしています。

 

マスクに対しては価格設定の他、政府の資金を使用してマスクの増産を促進

(増産は日本もやってますが)。

マスク50枚あたり約$10までに制限をかけました。

 

デマに対しての罰則として

1月22日の時点で罰金を約$100,000までに引き上げ。

実際に2月9日には「シアン化合物がコロナウイルス対策に有効」という

デマをフェイスブックで流した男性を起訴しています。

www.taiwannews.com.tw

2月11日には「トイレットペーパーが不足する」という誤情報に対して

コメントを出しています。

 

厚生労働省のHPにも情報については随時更新されてますが

こういったデマには

罰則のような抑制と確認後の打ち消し、の両面が重要でしょうか。

 

学ぶべきところは

これだけ台湾の初動が早いのは

本論文のみならず、各ニュース記事などで指摘されているように

2003年のSARSでの失敗があったから、だと思われます。

かつ、中国と隣接しており、常に動向には注意しているわけで

危機意識も当然高い。

 

感染者は加速度的に増加していくので

初動が遅れることは致命的です。

初期の感染者の数が、早期終息の確率に

いかに影響を与えるかは前回記事(COVID-19の終息をシミュレーションした論文 - 脳内ライブラリアン)の

論文でも検討されています。

 

今から同じ戦略で有効なものがあるかというと

既に国内での感染が広まっている以上、それは乏しいとは思われます。

(何なら休校措置などは遅ればせながら同じことをやっている)

もう既に市中での感染者は増加していると思われるので

前回の記事でも書いた通り早期の終息(1-2か月単位)は

まず無理ではないでしょうか。

 

拡大は抑えきれないとしても

いかにして終息を早めるか。

台湾の事例から学べることは

とにかく状況を先回りした措置をとる

ということだと思います。

 

医療現場に立っているものとしては

次に起こりうる最悪のシナリオとしては

院内感染が広がること

そして、医療機関が麻痺すること

だと思います。

 

最近は外来患者さんの数を見ていても

数が明らかに減っているように思うので

"医療機関に行くと感染するかもしれない"

という意識は共有されつつあるように思いますが

移動できない入院患者さんはまた別です。

医療従事者への知識の徹底をお願いしたいところです。

 

 

ちなみにこのニュース記事(前編後編あり)で

日本との比較もしつつ、まとめられています。

president.jp

COVID-19の終息をシミュレーションした論文

COVID-19は果たして終息するのか。

それをシミュレーションしたLancetの論文を読みました。

 

 

 

シミュレーションの方法について

 

3日前のLancetより

Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts

 

COVID-19が3カ月で終息(3-4か月の間に1人も感染者がでない)するために

必要な接触者特定率(接触者を特定して、有症状であれば隔離する)と

終息に向かう確率を推測した論文です。

 

つまり

どれぐらいの何%の接触者をきちんと隔離できれば

何%の確率で3カ月以内に終息するかを計算した研究、ですね。

 

シミュレーションの前提として

 

・reproduction number(再生産数) 

=COVID-19に感染した人ひとりがさらに増やす感染者数

 

・initial cases(初期感染者数)

 

・subclinical infection persentage(潜在的感染者割合)

=無症状のキャリアの割合

 

・short or long delay of isolation (隔離までの期間)

short は3.43日(SARSの流行終了間際のシンガポールでの隔離期間)

longは8.09日(今回の武漢初期)

 

を設定しています。

そして隔離後の感染は0%という条件になっています!!

うん、これは無理じゃないかな、、、

 

シミュレーションの結果は

 

で、シミュレーションの結果としては 

再生産数は 2.5

初期感染者数20人

隔離期間はshort

無症状のキャリア0%とした場合で

 

80%の接触者隔離に成功すれば

90%の確率で3カ月以内に終息する、という結果となりました。

 

これは90%の確率で3か月以内にということなので

もっと早く終息することもあり得ます。

 

ただこのシナリオになるかというと壁が多く

接触者隔離が60%に落ちるだけで、終息の確率は40%まで落ちます。

 

さらに悪い話としては

無症状のキャリアが10%と推定した場合も終息確率は40%近くまで、ぐっと下がります

 

で、実際どうなりそうか?

 

JAMAから2月28日に出された論文(viewpointですが)では発熱も83〜98%ということで

ただの風邪としてみている人も多数いるだろうことが分かります。

COVID-19—New Insights on a Rapidly Changing Epidemic

無症状キャリア、とまではいかないまでも、こういった人の鑑別は無理でしょうね。

 

また上記のように隔離によって0%まで感染が減らせるかというと、、、

実際問題、院内感染は必発であるように思います。

 

隔離期間も3日で済むかと言えばそれは難しい。

発症した人がきちんと自宅待機できていればもう少し

隔離できているかもしれませんが、それでも家族の感染の可能性はある。

 

そう考えると3カ月どころでは終息しない気しかしませんね。

 

ワクチンや重症化を防ぐ薬剤の開発・臨床試験での効果証明が

できれば流行しても最早遅るるに足らなくなるかもしれません。

あとは気候変動による再生産数の減少でしょうか。

南半球でも感染している国があることから

これもあまり見込めないように思われます。

希望的観測をするなら、若年者は無症状になりやすいようなので、今回の休校措置がそれに対して効果を上げてくれると良い気もします。

 

この記事を書いている途中でこんなニュースも

headlines.yahoo.co.jp

ニュース記事にするとしても、もう少し根拠となる理論を

並べてほしいところですけどね。 

 

今後の方向性に望むこと

 

政府の方針は大幅な自粛を促している雰囲気ですが

これらの予測が正しければ、確実に長期戦になりそうなので

経済活動を停止しすぎて首を絞めることにならないように

バランスをとっていくことが必要な気がします。

 

一律に外出・外食などを自粛する雰囲気となるのは

決して長期的に利点はないですし

これはすでに言われていることですが、なんでも診断・隔離するよりも

①重症化しやすい高齢者に感染させない

②院内感染を防ぐ

ということが最重要課題なんじゃないでしょうか。

 

老人保健施設、介護ホーム、医療職・介護職の感染防止を徹底することと

・院内感染が発生した場合の体制を整える+徹底した感染防止をする

感染症の専門家がいない病院も多数あるのでアドバイスが得るようにする)

・若年軽症者は感染が疑われたとしても、悪化がなければ

 決して医療機関を受診しないようにする

 

これをぜひしてほしいです。

特に医療者側からみると一番最後の項目が、できるかどうか不安です。

保険適応が通ったり、検査機器が増えた場合に

爆発的に受診者が増えてしまわないか。

 

インフルエンザでみられるように、日本は明らかに受診の必要のない人が

過剰受診しています。

本来若い健常者はインフルエンザが疑われても問題なく治るため

受診は不要です。欧米ではそうされています。

検査についても完璧なものではなく

企業側で診断書が必要というのがナンセンスな話です。

 

もちろん呼吸状態が悪いなどあればすぐに受診が必要ですが

その見極めを落ち着いて、一人ひとりがやれるようになることが最重要です。

正しい情報伝達を望みます。

 

現代数理統計学の基礎 6章 問7

問7はベイズ推論を用いた問題です。

 

ベイズの定理を用いてpの事後分布を考えていきます。

「現代数理統計学の基礎」を読んでいても

ベイズの定理のイメージについて、さっぱりわからなかったので

追加でこちらを読みました。

図が多くわかりやすいのでお勧めです。 

 

今回の問題は本書内の流れをみれば、そんなに問題なく進めることができます。 

f:id:medibook:20200302193352p:plain

この式は解答ではf(x | x)となっていますが

違うような気がするのは気のせいでしょうか

 

さらに、ここでベイズ推論ではパラメータpに依存しない部分は

pを推定する際に比例の記号(∝)を用いて無視できるので

f:id:medibook:20200302193408p:plain

 となります。

 

(2)は事後分布の平均をとって、式を変形すれば容易に得られます。

ベイズ推定の問題がほかにないので、ちょっと理解できているのかどうか

物足りないところですね。

現代数理統計学の基礎 6章 問6

引き続き6章。

問題数が多いのでこんなペースで今年度の統計検定間に合うのかなと

思っていましたが、次章からは問題数が減ってくるので

何とかなるかもしれません。

統計応用の勉強まで周るかどうかが不明ですが、、、。

 

では問6。

まずは指数型分布族の期待値母数を表せという問題です。

指数型分布族は下記の式で表せるので、expでまとめると

f:id:medibook:20200301111428p:plain

ηiで微分することで

f:id:medibook:20200301111441p:plain

となり、E[ti]っぽい関数が右辺に出てくることがわかります。

f(x)を全値域で積分すると1になることを利用して

f:id:medibook:20200301111516p:plain

あとはこれを変形すると

f:id:medibook:20200301111525p:plain

となります。

最尤推定量とモーメント推定量はやり忘れました、、、。

いつかやります。

現代数理統計学の基礎 6章 問5

引き続いて6章より問5です。

 

多項分布における最尤推定量の問題です。

パラメータがk個と多数ありますがやり方は比較的簡単です。

 

(1行目)多項分布の確率密度関数になります。

(2行目)対数尤度関数で表します

      積が和に変換されるので下記の式になります。

f:id:medibook:20200229151426p:plain

そこからはp1~pkの確率総和が1であることを利用して

ラグランジュの未定乗数法を用います。

 

ラグランジュの未定乗数法ってなんやねんという人には

以下のリンクが説明がわかりやすいです。

高校数学の美しい物語

https://mathtrain.jp/mlm

方程式の解になりそうなものをとりあえず導き出せる便利な式です。

 

 

f:id:medibook:20200229151441p:plain

p1-pkのどれかで微分すれば、残るのは上記の式のみになります。

これを改めて制約式に代入して求まったλを代入して解を得ます。

f:id:medibook:20200229151456p:plain
 ほかの問題でもラグランジュの未定乗数法が使われていたりするので

覚えておくと便利ですね。

約1年間独学で統計学に取り組んできた結果と反省

1年ほど前の3月頃、休暇をとっていた際に

統計検定なるものをみつけました。

 

当時も何を将来的にやろうか迷っていましたが

社会医学や公衆衛生学にも興味があったので

これをやってみよう、と思い統計学の勉強に取り組み始めました。

 

ただ当然ながら医師としての仕事をしている上に

子どもも生まれて家でも職場でも時間の余裕はありませんでした。

 

そんな中でもこまめにやりながら、気づけばもう1年近く

独学での勉強を続けてきました。

 

検定に受かるほど十分とは言えませんが

着実に初めに比べて知識はついてきています。

 

普段の仕事と直接には関連しないスキルを

磨きたいという方に一般化して知識をお伝えできると幸いです。

 

本職である医学や趣味でたまにやってた語学以外に

ここまで長期にきちんと取り組めたことはないので

今回独学が続けられて、かつ、ある程度知識をつけることができた

ポイントはどこなのか。

反省点も含めて考えてみたいと思います。

 

基礎からの積み重ね

「何事も基礎基本が大事」

言い古された話ですが、独りで学習するときにこれは意外と難しい。

 

実際、統計学を学び始めたときに

確率密度関数や分布関数の定義”だとか

確率密度関数の変数変換”だとか

”代表的な分布の特性関数・モーメント母関数”だとか

 

基本にあたる部分があるんですが、医学の世界側からみると

仮説検定のような応用分野がどうしても身近なんですね。

そうなると基本をすっ飛ばしてそちらをやりたくなるんですが

全然きちんと理解ができないです。

 

問題を解いていて、数式をみていても

「なんでここの式からこう変形する??」

というのが頻発します、、、。

 

 

 

統計学に限らず、一般化できると思うのですが

こうなる原因はいくつかあって

①何が基礎なのか初学者にはよくわからない

 (独学なので周りに熟達した人がいるとは限らない)

②基礎が身についているのかどうかわからない

 (評価してくれる人がいない)

ということ。

 

質問が気軽にできる上級者が周りにいれば一番いいのですが

独学というとそうはいかないことも多いでしょう。

独学で学ぶ場合は、学習を進めていく過程で

理解が進まないことや問題が解けないこと、で

何ができていないのかに気づいて、基礎を見直すことが必要かもしれません。

 

早寝早起きの習慣

たいていのビジネス本に書いてある気がしますが

これは本当に有効でした。

 

なぜ朝が良いのかは書いてある本によって異なりますが

精神科医の書かれた

『脳のパフォーマンスを最大まで引き出す 神・時間術 樺沢紫苑著』

を参考にしますと

 

①朝は余分な情報が入っていないので最も脳の働きが良い

 (著者によると普段の時間の4倍の時間効率)

→そこまではいかない気もしますが

 数学や語学、文書を書くなど高度な集中が必要なものは

 明らかに効率が良いです

 

②仕事などの邪魔が入らない

→これもしかり、でLINEもこんな時間には来ないですし

 オンコールの当番でもなければ流石に仕事の電話も来ません

 そして、子どもも寝ている笑

 

朝起きられない人というのも一定数いるとは思いますが

自分ももともと決して朝いつも早いわけではありませんでした。

 

転機になったのは子どもの夜泣き、ですかね。

あらゆる時間に起こされるので、とにかく早めに寝るようになって

何時でもすぐに起きられるようになってしまいました。

実際そういった早く起きている人は、よほど短時間睡眠の人

でない限り早めに寝ているようです。

 

また、最初のうちは朝起きても、ついスマホをみて

マンガを読んでしまったり、布団の中でだらだらすることも

ありましたが(今でも多少やります)

 

一度習慣化してくると、作業効率が良くて楽しいので

起きて何かをするほうが楽しくなってきます。

 

これは独学だけに関わらず、ぜひともお勧めしたい習慣です。

 

まとまった時間を確保する

「毎日5分で~」と短時間の勉強の継続を推奨するかのような本が

ときどき見受けられますが、これには反する主張をしたいと思います。

 

特に語学、数学など普段の生活には直接関連しない項目を学ぶ際に

当てはまると思いますが、あまりに短時間だと全く学習が進みません。

 

例えば統計学でいうなら、問題を解くにしても、初めての内容だと

15-30分以上かかることはざらにあるので

解き終わらないうちに中途半端で終わってしまうと

理解が本当にわずかしか進まないんですね。

 

初めのうちは時間がないので15分程度でやっていましたが

それでも進みが遅いので最近はとにかく早めに起きて

もっと長く確保するようにしています。

 

そうすることで初めて知識と知識の間の関係が見いだせたり

(時間が経ちすぎると、忘れてしまって知識の関係性もうまく見いだせなくなる)

進行も早くなります。

 

普段の仕事と関連が深いような内容であれば、思い出す機会も増えるので

必ずしもこの限りではないでしょう。

 

不要なことは切り捨てる

 『知的戦闘力を高める 独学の技法 山口周著』では何かを独学するうえで

学ぶべき内容の戦略を立てる、ということをまず第一にやることとして挙げています。

 

統計学」というジャンルで学ぶのではなくて、「なにをやりたいか」で

複数のジャンルにわたって学ぶ内容を決めるわけです。

 

自分の場合は臨床研究に応用できる範囲のことを学びたいという目的があるので

統計学は学びたいですが、そのうちの全てが要るわけではありません。

また、ほかに趣味かつそういった仕事をしたいこともあって

語学をやっていたときもありましたが

ひとまず今の状態では統計学を学ぶのにも時間を要するので

同時にやるのは諦めました。

 

やりたいことを明確にして、時間配分を厳しく調整する。

これももっと早くに気づいておけばよかったと思います。

 

やりたいことがわからない人にはこの本がおすすめです。

『先延ばしは1冊のノートでなくなる 大平信孝著』

 

実際この本で勧められているようなノート術は

数か月やって辞めてしまったのですが笑

 

大事なのはここで語られている内容で「ぶっとんだ目標をたてる」ということ。

こちらのまとめ記事が参考になります。

https://www.bookbang.jp/review/article/536353

 

現実からかけ離れたものでいいので

やりたいことを決めて(というか妄想して)

そこに向かって毎日やることを考える。

 

大事なのは「ぶっとんだ」ものであること。

今の延長線上にあるものは自分が心から望んでいるものではないことが多いので

それを断ち切るという意味合いです。

 

例えば自分の場合であれば

「医師として診療業務をする今の仕事」

の延長線上にあるのは、あくまでも「診療業務」であって

臨床研究者や起業などそういったことには直接結びつきません。

 

自分がやりたいことはもっと大きな視点で、統計学的なデータを用いて

困っている患者さんを減らしたい、ということなので

そうすると統計学を学習することは必須になりますし

普段の診療でもそれを意識して問題提起をしたり

今後のために論文を書く練習と実際書くことも進めたりしています。

自分のやりたいことに向かっていると思うと労があっても楽しいです。

 

これが学習の継続において

細かいテクニックよりも一番大切なことかもしれません。

 

 

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