玄米ごはん族のあしたのたのしみへ

玄米と野菜、果物で今日から明日へ。農業と穀物菜食の日々

大きな数

2020-02-04 00:09:15 | 健康
 穀物菜食の人間以外に、初めから感染しない人、感染に何の影響も受けない人、こういう人は存在するのかどうか。
 数理モデルでは、初めから感染しない人、感染に何の影響も受けない人、こういう人については考えていないので存在しないことになっている。感染した人が回復する、というが前提条件だ。
 実際に死亡した人は全人口から見るとたいへんわずかで2015年度に発生した肺炎なら、
  12万人/1億2千万人
  =0.001=0.1% 
となっている。
 12万人という数字にはビックリして、こんなに死亡した人がいたのか、いったいどうなっているんだ、と思ったが、これを、全人口の比率で考えると0.1%でずいぶん小さなものになる。
 99.9%の人は肺炎に関係ないようなので、数理モデルは意味がないような感じだ。
 
 大きなプールに12mの深さに水を入れ、0.1%の高さの波は
 12000mm x 0.001=12mm
の高さになって何の影響もない。大きなプールの中で12mmの波は立ってもなくても同じ。

 全世界では肺炎で400万人が死亡しており全世界の人口を40億人とすると
  400万人/40億人=0.001
=0.1%
80億人とすると0.05%となり死亡率はわが国の半分になる。全世界は衛生的、という結論になる、肺炎に対してだが。

 このような統計上の数字にはいろいろな理由があるかもしれない。それにしても、発病してから死亡してしまう人はものすごく少ないので、大多数の人はまるでそんな病気とは関係ない生活を送っている、と考えられる。

 穀物菜食をしているからウィルスにかからない、と思っていても、現実は、動物性を取っても何の影響も受けないという圧倒的多数の人々がいる。

 こうしてみると、数理モデルに大多数の健康な人々の存在を入れると、感染者、回復者、隔離された人々などは無視されるレベルになり12mmとかの、立っているかどうかわからない波と考えることができる。

 穀物菜食をしない圧倒的多数の人々が感染もしないで満杯のプールの水のように見える、
 これは本当に不思議だ。穀物菜食など意味がない、と言われる根拠だろう。
 食べ物に制限など加える必要などない、何でも食べて元気になれ、と言われる理由がこれだろう。病気で死亡した人はいない、と見なして良いのだから。

 穀物菜食をしなくても、感染しない、不思議だ。感染しない理由は何だろう。免疫があるからか。それがわかれば薬はいらない。
 健康な人の研究はどうなっているのだろうか。病気を治す研究はされているが、なぜ、健康でいられるのか、の研究はないだろう。たとえば、
 
 裸眼で良く見える。
 高い周波数の音を聞き取れる。
 臭いに敏感。 
 喉が正常。
 体が柔らかい。

細かい測定をしなくても、外観的にわかる。

 歳をとっても、目、耳、鼻、喉、体が正常な人は、なぜ、正常なのか、の原因追求ーーー言葉は良くないが。

 寒い部屋が好きな人間は、冬になると温かいところでは喉が痛くなり我慢している。細菌、ウィルス、共にバージョンアップしているので、そのたびに喉が痛くなって、免疫をつくっているのだろうか。

 喉が痛くなった段階で健康とは言えない。喉の正常な人に、なぜ、喉がいたくないのですか、とお伺いする、ーーーーーーーー
難しそう。
 正常ですごす方法は、と聞かれて教えてくださるかどうか。薬を飲め、と言う回答では、健康でない人への間違った質問なので無効にしてーーーーー
 結局、穀物菜食の再確認になるかもしれない。

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数理モデル

2020-02-03 01:14:23 | 健康
 ウィルスに感染し回復すると免疫ができる。その応用でワクチンが期待されている。数理モデルはそれを前提にしている。
 ところが、少し変形したり新型が登場するといままでの免疫はどうしたのだろう、と思うほどウィルスに負けている。
 ウィルスを人工的に培養するときの餌は動物性なので、そういうものを我慢していると回復する。
 病院で点滴とかはそのままの回復過程だ。そのものズバリ。

 数理モデルは感染していない人がなくなるまで感染して、感染者と回復者、隔離された人になることを想定している。ずうっと感染しない人がいるはずだが、どうなっているのだろう。何の症状もなければ感染していない、ということだ。
 将来、感染するかもしれない、という心配は穀物菜食の人間には無用だ。穀物や野菜でウィルスを培養しているところはないのだから。
 微分方程式に、もう一つ、
  感染しない人の存在
が入っても良いような。そうでなければ、とっくの昔にーーーーーー
 

ウィキペディアから抜粋する

基本再生産数
ーーーーー
見方としては、R 0<1なら減少、R 0>1なら増加する

疫学上、感染症流行を予測・抑制することは公衆衛生上ーーーーー

R0は以下の式であらわされる。βは感染率,γは回復率や隔離率である。

R0 = β/γ
ーーーーーー


ーーーーーーー
潜伏期間を考慮しないSIRモデル
ーーーー
SIRモデルにおいて、感染と回復(隔離)の過程は、(1) 感染者Iとの接触により、感受性保持者Sが感染者Iとなる感染過程 と(2)感染者Iが回復し(隔離され)、免疫保持者(隔離者)Rとなる回復(隔離)過程の2つの素過程に分離される。

総人口N (t )=S(t)+I(t)+R(t)が一定値をとる保存則

(1) S+I→2I
(2)  I→R



SIRモデルの解の挙動例。青=S, 緑=I, 赤=Rである。

感染者Iの発生が感受性保持者Sと感染者Iの積に比例し、感染者Iは一定の率で免疫保持者Rに移行するとの仮定の下、微分方程式で記述される力学系として表せば、ーーーーー

ーーーーー但し、βは感染率、γは回復(隔離)率を表す。ーーーーー



SEIRモデル(エスイーアイアールモデル)とは感染症流行の数理モデルである。

モデルは

感染症に対して免疫を持たない者(Susceptible)
感染症が潜伏期間中の者(Exposed)
発症者(Infectious)
感染症から回復し免疫を獲得した者(Recovered)
から構成され、その頭文字をとってSEIRモデルと呼ばれる。

類似のモデルに潜伏期間を考慮しないSIRモデル、免疫獲得を考慮しないSISモデル、母体免疫派生を考慮したMSIRモデルなどが存在する[1]。ーーーーーー
ただしtは時間、mは出生率及び死亡率、aは感染症の発症率、bは感染症への感染率、gは感染症からの回復率を表す。ーーーーー
ーーーまたNは全人口を表し、

N=S+E+I+R

で定義される。通常Nは定数である。
ーーーーーー

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