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| 原作者 | ニール・ファーガソン |
|---|---|
| リポジトリ | https://github.com/mrc-ide/covid-sim |
| 書かれた | C++ |
| ライセンス | GNU 一般公衆利用許諾書 v3.0 |
CovidSimは、ニール・ファーガソン率いるインペリアル・カレッジCOVID-19対応チームによって開発されたCOVID-19の疫学モデルです。[1]インペリアル・カレッジの研究は、「完全な抑制が実現不可能な場合、不完全な抑制と制御を組み合わせた、実現可能で許容できる結果につながる最善の戦略は何か？」という疑問に取り組んでいます。[2]
歴史
CovidSimはエージェントベースのモデルであり、以前のインフルエンザモデルに基づいています。[3]
このモデルのコードベースは2005年頃に最初に構築されました。[4]
政策決定への情報提供
英国のボリス・ジョンソン首相にとって[4]、アトランティック誌のデイビッド・アダム氏の記事によると、これは「英国政府にパンデミックに関する政策変更を迫る決定的な要因」となり、コロナウイルスの拡散を抑えるために全国的なロックダウンを命じたという。[5] [1] [6] [7]
ソフトウェア
2020年5月には、このコードのC++派生版がGitHubにリリースされた。[8]
2023年5月現在[アップデート]、現在のリリースタグはv0.15.0です。[9]さらに、リリースv0.8.0のAnacondaパッケージも存在します[10]
このソフトウェアは、ドメイン名https://www.covidsim.orgでホストされているICLのCOVID-19シナリオ分析ツール（現在はバージョン4 [11] ）とは区別されるべきであるが、研究資料によると、ワクチン接種がない場合の基本的な感染モデルであるスクワイアモデルと組み合わせたモデルに依存している。 [12] [13]詳細はICLのレポート33に記載されている。[14]
コードレビューと専門家の意見
上記のモデルには、サポートなし、確率的性質/カーネル、入力パラメータの重要性など、警告とユーザー情報のリストが付属しており、マークされていることに注意してください。[15] [16]
健全性
アメリカのプログラマー、ジョン・カーマックは2020年4月に、このコードが一般に公開される前に作業していたと述べている。当時はC言語の15,000行のファイル1つで、「関数の一部はFortranから機械翻訳されたように見えた」が、「私が使用したコード分析ツールの厳しいテストを通過した結果は、多くの現代的なコードよりもはるかに良好だった」という。[17] [18]
欠点
ニューサイエンティスト誌は2020年3月、ニューイングランド複雑系研究所の1つのグループがモデルをレビューしたところ、モデルには「体系的なエラー」が含まれていると示唆されたと報じた。 [19] [20] 英国の新聞テレグラフ紙は、新しいコードをレビューした一部のソフトウェアエンジニアが、新しいコードを「まったく信頼できない」かつ「バグだらけの混乱」と呼んだと報じた。 [21]
オックスフォード大学のコンピュータ科学者マイケル・ウールドリッジの意見では、コードは「専門的な製品のような形式や厳密さなしに開発された」が、これは研究用ソフトウェアでは珍しいことではなく、第三者に理解されないことや再利用されることを意図していることが多い。また、「緩いソフトウェアエンジニアリングの実践に対する広範な批判は正当かもしれないが、根本的な欠陥はなかった」としている。[22]
モデル特性
再現性
ケンブリッジ大学のスティーブン・エグレン博士が率いるコードチェックによる独立したレビューでは、対応チームの報告書の主要な調査結果をソフトウェアを使用して再現できることが確認されました。[17] [23] [24] 2020年6月のネイチャー誌の論説では、オリジナルのCovidSimコードベースが科学的再現性の要件を満たしていると宣言されました。[25]
不確実性
シミュレーションにおける不確実性の3つの原因を特定するためのさらなる研究が存在する：[26] [27]パラメータの不確実性、モデル構造の不確実性、シナリオの不確実性：[28]シミュレーションの出力は入力に大きく依存し、940個のパラメータに基づいて最大300％変化する可能性があり、そのうち19個が最も敏感であると考えられている。したがって、モデル構造とシナリオの不確実性を理解する必要がある。[28]
インペリアルがこのモデルを使用して得た結果は、同様の仮定を立てた他のモデルと一致している。[2]
拡張性
モデルの較正は、検査不足、特に無症候性感染の蔓延に関する理解不足によって妨げられてきたが、インペリアル・カレッジのチームは合理的な仮定を立てている[要出典]。このモデルは社会的相互作用の単純化された図に依存しているため、反事実的仮定への拡張性が制限されている。このようなモデルに基づく結論の一般的な性質は、単純なコンパートメント・モデルの結論と似ていると予想される。[2]
その他の応用、関連研究またはフォローアップ研究
- このモデルに基づいた追加研究、例えば学校閉鎖が死亡率に与える影響のシミュレーションなどが行われている。[29]
- Wouter EdelingらはFabSim3プラグインであるFabCovidSim [30] [31]を寄稿しました。これは、さまざまなシミュレーションの検証、妥当性確認、不確実性定量化（VVUQ）を容易にするPython 3ライブラリであるEasyVVUQに基づいています。[32] [33]
- MedRxivの最近の出版物で、レイドンらによってBMJ Openに受理された著者らは、モデルを使用して「懸念されるB.1.1.7変異株の出現前の、第1次および第2次全国ロックダウンの間の英国におけるCOVID-19パンデミックに対するTierシステムの影響を測定」し、「...特により伝染性の高い変異株を考慮すると、少なくとも効果的なワクチン接種が普及するか、はるかに大きな集団免疫が蓄積されるまでは、少なくともTier 3と同程度に厳格な介入が感染を抑制するために必要である」と結論付けている。[34]
参照
参考文献
- ^ ab Adam D (2020年4月). 「特別レポート：COVID-19に対する世界の対応を推進するシミュレーション」. Nature . 580 (7803): 316–318. Bibcode :2020Natur.580..316A. doi : 10.1038/d41586-020-01003-6 . PMID 32242115. S2CID 214771531.
- ^ abc Eubank S、Eckstrand I、Lewis B、Venkatramanan S、Marathe M、Barrett CL（2020年4月）。「Fergusonらの「COVID-19による死亡率と医療需要の削減に対する非医薬品介入（NPI）の影響」に関する解説」。数理生物学紀要。82 （4）：52。doi ： 10.1007 / s11538-020-00726 -x。PMC 7140590。PMID 32270376。
テキストはこのソースからコピーされたもので、Creative Commons Attribution 4.0 International License に基づいて利用可能です。
- ^ Panovska-Griffiths J、Kerr CC、 Waites W 、 Stuart RM（2021年1月）。「政策決定ツールとしての数理モデリング：COVID-19パンデミックへの応用」。統計ハンドブック。44：291–326。doi ：10.1016/ bs.host.2020.12.001。ISBN 9780323852005. PMC 7857083 .
- ^ ab Bostock B (2020年4月25日)、「『プロフェッサー・ロックダウン』がいかにして世界中で何万人もの命を救い、COVID-19をダウニング街に持ち込んだか」、Business Insider
- ^ 「レポート9 - COVID-19による死亡率と医療需要を減らすための非医薬品介入（NPI）の影響」インペリアル・カレッジ・ロンドン。 2021年3月10日閲覧。
- ^ Kelland K (2020年3月17日). 「厳しいコロナウイルス研究により英国は対応を強化」ロイター.
- ^ Tufekci Z (2020年4月2日). 「COVID-19モデルを信じないでください。それが彼らの目的ではありません」。アトランティック誌。
- ^ mrc-ide/covid-sim、MRCグローバル感染症分析センター、2021-03-08、2021-03-09取得
- ^ 「リリース v0.15.0 · mrc-ide/covid-sim」。GitHub 。2021年4月5日閲覧。
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- ^ コンサルティング、Bio Nano。「Covid-19シナリオ分析」。covidsim.org 。 2021年4月5日閲覧。
- ^ 「レポート33 - COVID-19ワクチンの割り当てと影響のモデル化」インペリアル・カレッジ・ロンドン。 2021年4月5日閲覧。
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- ^ 「COVID-19計画ツール」インペリアル・カレッジ・ロンドン。 2021年4月5日閲覧。
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- ^ @ID_AA_Carmack (2020年4月27日)。「GitHubチームがコードに取り組み始める前は、10年かけて開発されてきた15,000行のCファイル1つで、関数の一部はFortranから機械翻訳されたように見えました」(ツイート) – Twitter経由。
- ^ Shen C、Taleb NN、Bar-Yam Y（2020年3月17日）。「Fergusonらによる「非医薬品介入の影響...」のレビュー」。ニューイングランド複雑系研究所。2021年3月13日閲覧。
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{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ) PDF レポートが必要です。 - ^ Singh Chawla D (2020年6月). 「批判されたコロナウイルスシミュレーションはコードチェックの取り組みから高く評価される」(PDF) . Nature . 582 (7812): 323–324. Bibcode :2020Natur.582..323S. doi : 10.1038/d41586-020-01685-y . PMID 32546864. S2CID 219700526. 2020年10月14日閲覧。
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- ^ Rice K、Wynne B、Martin V、 Ackland GJ（2020年10月）。「学校閉鎖がコロナウイルス感染症2019 による死亡率に与える影響：新旧の予測」BMJ。371：m3588。doi ： 10.1136/bmj.m3588。PMC 7536648。PMID 33028597。
- ^ 「複雑なシミュレーションタスクのための自動化ツールキット — FabSim3 初期リリースドキュメント」。fabsim3.readthedocs.io 。 2021 年 4 月 2 日閲覧。
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- ^ Richardson, Robin A.; Wright, David W.; Edeling, Wouter; Jancauskas, Vytautas; Lakhlili, Jalal; Coveney, Peter V. (2020-04-29). 「EasyVVUQ: 高性能コンピューティングにおける検証、妥当性確認、不確実性定量化のためのライブラリ」. Journal of Open Research Software . 8:11 . doi : 10.5334/jors.303 . ISSN 2049-9647.
- ^ “wedeling/EasyVVUQ”. GitHub . 2021年4月2日閲覧。
- ^ Laydon, Daniel J.; Mishra, Swapnil; Hinsley, Wes R.; Samartsidis, Pantelis; Flaxman, Seth; Gandy, Axel; Ferguson, Neil M.; Bhatt, Samir (2021-02-24). 「英国における第1次および第2次全国ロックダウン間のTierシステムがSARS-CoV-2感染に及ぼした影響」medRxiv 10.1101/2021.02.23.21252277v1。
さらに読む
- Schneider KA、Ngwa GA、Schwehm M、Eichner L、Eichner M (2020年11月)。「COVID-19パンデミック対策シミュレーションツール：CovidSIM」。BMC感染症。20 ( 1 ): 859。doi : 10.1186 / s12879-020-05566-7。PMC 7675392。PMID 33213360。
外部リンク
- GitHubの covid-sim
- GitHub の CodeCheckers covid-report9