米国のNSF(National Science Foundation/全米科学財団/国立科学財団)は2020年05月13日に、これだけ多くの「COVID-19」モデルが開発されているのに、政策立案者はどのモデルを使えばいいのかをどうやって知っているのでしょうか？と言う疑問を投げかけた。
そこで、複数の疾患モデルをアウトブレイク管理に活用する新しいプロセスが、研究者チームによって開発されたと報告した。
https://time-az.com/main/detail/71922
研究チームは、米国の科学雑誌「Science」に掲載された論文で、そのプロセスを説明している。
疾病発生時には、
例えば、疾病がどのように広がっていくのか、
どのグループが最も深刻な影響を受けるのか、
あるいは管理行動の実施がこれらのダイナミクスにどのような影響を与えるのか、などを予測するため多くの研究グループが独自にモデルを作成している。
これらのモデルは、アウトブレイクを管理するための公衆衛生政策の情報提供に役立つ。
ペンシルベニア州立大学の生物学者であるカトリオナ・シア(Katriona Shea, a biologist at Penn State)は、「ほとんどのモデルは強力な科学的根拠を持っていますが、予測と政策提言は大きく異なることがよくあります。」「自分たちの決定が可能な限り最善のものになるという確信がないまま、これは、政策立案者がコンセンサスに頼らざるを得ないことを意味します。コンセンサスが出てきた時には、あるいは信頼できる単一の助言源に頼らざるを得ないことを意味します。」と述べている。
Sheaのプロジェクトの最初のステップでは、この夏に社会的隔離措置が解除された場合に症例数がどのように影響を受けるか、あるいは秋に学生が学校に戻った場合に発生期間がどのように変化するかなど、複数の研究グループが特定の管理シナリオのモデルを作成している。
科学者たちは、このステップの間に独立して作業を行い、特定の考え方に早合点することなく、幅広いアイデアを奨励している。
その後、グループは自分たちのモデルについてお互いに議論する。これは、以前の複数のモデル法に加えて重要なことである。
最終段階で、ディスカッションと比較の段階で得られた知見をもとに、各グループが再び自主的に作業を行い、モデルを磨き上げていく。
NSFの環境生物学部門のプログラムディレクターであるサム・シェイナー(Sam Scheiner)は、「このパンデミックには様々なモデルが存在するため、モデル分析は政策の指針となるために非常に重要です。」と述べている。
