Logo

Covid-19 in Japan - Shared screen with speaker view
Taisuke Nakata
29:31
https://note.com/keisemi/n/nd1a6da98f00e
Yuri Kageyama
44:05
why are the deaths all the same for the three scenarios?
根本重之
46:53
楽観、悲観1、2がどういうものか理解できません
根本重之
48:12
タイプ未完成で発信してしまいましたが、お教えください。
U19. Keita Taniguchi
49:00
ワクチンの効果が落ちる時、波が早い方が死者が少なくて済むということでしたが、効果がいつまでにどれくらい落ちるのか、というタイミングと、3回目の接種をいつ実施できるか、によって大きく変わってくると考えます
山藤(さんどう:福島医大)
50:21
中長期的には、流行は実際はもっと短い期間で繰り返すように思うのですが、このようななだらかな流行波になるという予測なのでしょうか?
Yuri Kageyama
01:14:32
たびたびすみませんが数字で勝負する場合やはり死者数を抑えるシナリオをかんがえてください
Yuri Kageyama
01:14:46
yes
Yuri Kageyama
01:14:51
you said you are number based
Yuri Kageyama
01:14:57
I think we need a scenario in which deaths are contained
Yuri Kageyama
01:15:13
you said they are all 7,00 deaths
Yuri Kageyama
01:15:19
oh dear
山藤(さんどう:福島医大)
01:16:19
抗体カクテルは、入院は減りますが、死亡が減るというデータは現在まだ不十分です
品田正瑞
01:17:50
先生抗体カクテルの実情説明有難うございます!
Yuri Kageyama
01:18:17
😷thanks
山藤(さんどう:福島医大)
01:18:25
情報提供のソースはこちら
山藤(さんどう:福島医大)
01:18:26
ロナプリーブ論文みると1200mg群って入院が減っただけで死亡はプラセボと同じ1名ずつで減っていないんですよね。。参照:Supplementary table S6 https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.05.19.21257469v2.supplementary-material
品田正瑞
01:20:44
山藤先生 素晴らしい資料有難うございます!