Covid-19："Stay-at-Home"命令は効果あったのか？ そして、公的行動制限後の社会施策はどうすべきか？

SARS-CoV-2パンデミックの臨床像を見事にまとめている
→　Thorax誌(BMJ ジャーナルのひとつ）
https://thorax.bmj.com/content/early/2020/05/27/thoraxjnl-2020-215024

臨床像は明確になりつつあるが、政策的戦略の是非が議論になりつつある


ところで、 "Stay-at-Home"命令は効果あったのか？

明確にしておきたいことは、何のための"Stay-at-Home"命令かということ


死亡や感染確認数を効果指標とすると、本来目的である医療資源への圧迫回避、hospital capacity planningという意味では不適切な指数であり、今回の検討は入院への影響をみた報告

解釈はいろいろ議論ありそうだが・・・　指数モデルで明瞭化されており比較的わかりやすい結果となっている

Association of Stay-at-Home Orders With COVID-19 Hospitalizations in 4 States
Soumya Sen, et al.
JAMA. Published online May 27, 2020. doi:10.1001/jama.2020.9176
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2766673


コロナウイルス疾患アウトブレイク2019（COVID-19）への対応策の有効性を分析する際、ほとんどの研究では、確認された症例数または死亡者数を用いている。しかし、症例数は、地域全体の血清学的検査が行われていない場合の実際の感染者数の保守的な推定値である。死亡者数は遅れている指標であり、病院のキャパシティプランニングを積極的に行うには不十分である。1 2020年4月18日の時点で、42の州の知事は、COVID-19による入院が州の医療インフラを圧迫するリスクを軽減するために、州全体で「自宅待機命令」を発令している。本研究では、これらの命令と入院の傾向との関連を評価した。

方法

2020年3月には、各州の保健省のウェブサイトからCOVID-19の累積確定入院データの収集を日次で開始しました。州全体で在宅療養命令を出している州のうち、在宅療養命令日以前にCOVID-19の累積入院データ（現在入院している患者と退院した患者を含む）が7日以上連続しており、命令日から17日以上経過している州を特定しました。 

COVID-19の潜伏期間の中央値は4～5.1日であり、最初の症状から入院までの期間の中央値は7日であることが報告されているため、 在宅療養の指示と入院率との間の関連は、12日（発効日の中央値）後に明らかになると仮定した。 

このサンプルに含まれた州は、コロラド州、ミネソタ州、オハイオ州、バージニア州であった。除外基準を満たした4つの州のうち、入院に関するデータが最も早く得られたのは3月10日であった。すべての州は4月28日まで観察された。 

各州の在宅療養命令の中央値の発効日までの累積入院データに対して、最良の指数関数を適合させた。指数的にフィットした線(exponential fit line )上で95％の予測バンドを計算し、観測された入院数がその区間内に収まっているかどうかを判断した。次に、中央値の発効日以降の観察された累積入院数が、予測された累積入院数の指数関数的な増加projected exponential growthから乖離しているかどうかを調べた。追加分析では、中央値発効日までの累積入院データに線形成長関数を適合させ、適合度をR²比較で評価した。すべての解析は、Microsoft Excel 14.1を使用して行われた。

結果

4つの州すべてにおいて、在宅療養注文の中央値発効日を含むまでの累積入院数は、線形適合よりも指数関数に近い適合性を示した（コロラド州ではR² = 0.973 vs 0.695、ミネソタ州では0.965 vs 0.865、オハイオ州では0.98 vs 0.803、バージニア州では0.994 vs 0.775）（表）。

しかし、中央値の発効日以降、観察された入院の増加率は予測された指数関数的な増加率(projected exponential growth)から乖離しており、4つの州すべてで増加率が鈍化していた。観察された入院患者数は、常に予測された指数関数的成長曲線の95％予測バンドの外に落ちていた（図）。

例えば、ミネソタ州の住民は3月28日から自宅待機が義務付けられた。中央値の発効日から5日後の4月13日には、累積予測入院数は988件、実際の入院数は361件であった。バージニア州では、中央値発効日から5日後の予測入院数は2335件、実際の入院数は1048件であった。

考察

在宅勤務の命令を受けている4つの州では、COVID-19の累積入院は、これらの命令が発効した後、予測されたベストフィット指数関数的成長率から乖離していた。この乖離は、各州命令中央値発効日よりも2～4日早く始まっており、症状の発症と入院までの時間の中央値の潜伏期間を使用してこの日付を設定したことを反映している可能性がある。 

ウイルスの拡散とその後の入院の割合を減少させる可能性のある他の要因としては、学校閉鎖、社会的距離を置くガイドライン、一般的なパンデミック意識などが挙げられる。さらに、パンデミック時の経済的不安や健康保険の喪失も、病院利用率を低下させた可能性がある。本研究の制限事項としては、これらの他の要因を分析でモデル化できなかったこと、4つの州のデータしか利用できなかったことなどが挙げられる。

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Using Controlled Trials to Resolve Key Unknowns About Policy During the COVID-19 Pandemic

Paul Starr

JAMA. Published online May 28, 2020. doi:10.1001/jama.2020.8573

https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2766777

公衆衛生政策比較トライアルとして、隔離の代わりの家庭内への生活行動制限と学校再開の問題が議論されている

・隔離代替としての家庭内生活行動制限施策評価

米国で SARS-CoV-2 ウイルスが陽性となった人は、60 歳以上の高齢者や基礎的な健康状態のためにリスクが高い家族など、非常に脆弱な可能性のある人と同居していても、通常は自宅に留まるように言われています。米国疾病対策予防センターは、「可能な限り、特定の部屋で他の人やペットから離れた場所にいるようにしましょう」と推奨しています。

しかし、多くの人々はそのアドバイスに従えず、多くの人々は、家族の他のメンバーに感染するリスクを避けるために、感染しなくなるまで代替住宅に隔離されることに同意するだろう。このような人々は、現在は空き家となっているホテルや大学の寮に移されるかもしれない。このような代替住宅では、医療従事者が患者の状態を監視し、重症化した場合には病院に移送する必要がある。

米国の政策立案者は、このアプローチが東アジア諸国のパンデミック対策の成功に不可欠であったにもかかわらず、家庭外での集中的な隔離にはほとんど注意を払っていないし、優先順位も高くない。Yglesias3 が指摘しているように、隔離は全体的に大きな自由を促進する可能性がある："さらされた人々の活動に対するより厳しい制限は、全体的な環境の制限を緩和することを可能にする"。

ニュージャージー州では、フィル・マーフィー知事が、隔離施設を提供する努力を含む経済再開のためのロードマップを発表した。"可能な限り、将来的に陽性となった人には、COVIDから隔離し、他の人を守るための安全で自由な場所を提供する」4が、この声明が意味するように、陽性となり、自宅以外の場所で隔離されることに同意するすべての人のために、十分な代替住宅があるとは考えにくい。

このような状況は、有用なデータを収集する機会を提供する可能性がある。研究者は、3つのグループに分類された人々の世帯の構成員を検査することによって、集中隔離が感染症に及ぼす影響を推定することができるだろう。(1) 陽性と診断されて代替住宅を受け入れた人、(2) 陽性と診断されて代替住宅を提供されたが拒否した人、(3) 陽性と診断されて代替住宅を提供されたが拒否した人、の3つのグループに分類された人の世帯を検査することで、集中隔離の影響を推定することができるでしょう。

これらの種類のデータは、代替住宅がどの程度優先されるべきか、どのグループがこのアプローチから最も恩恵を受けるかを特定するのに役立つだろう。証拠が示すものによっては、陽性反応が出た人が家族を守るために隔離を受け入れるように説得することもできるかもしれません。

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・就学再開政策評価

学齢期の子どもたちがCOVID-19によって重症化することはまれであるが、彼らがキャリアとして行動し、ウイルスを感染させるかどうかは明らかにされていない。

学校再開の提案は最近、子どものウイルス感染が少ない可能性を示唆する新たなデータに対応して、多くの国で支持を集めています。しかし、この問題は依然として不確実なままである。例えば、オーストラリアのニューサウスウェールズ州で4月中旬までに行われた15校の調査では、生徒735人と職員128人がCOVID-19感染が確認された18人（生徒9人と職員9人）と親しく接していたにもかかわらず、学校を拠点とした潜在的な感染例は2件（いずれも生徒への感染）にとどまっています 。

ノルウェーの医師 Mette Kalager と Michael Bratthauerは、未発表の提案の中で、理論的にはこの問題を解決するのに役立つであろう、2つのマッチした学区を対象とした実験を提案している 。この実験では、“rapid-cycle randomization” を用いて、再開の「投与量」(“rapid-cycle randomization” )を段階的に増加させるかどうかを評価します。各サイクルは約2週間で、次のサイクルに移るかどうかを決定する前に感染の有無を評価するのに十分な期間であると彼らは考えています。これは、制御実験、特に子どもを対象とした実験に内在する困難さの一例です。

しかし、研究者たちは、学齢期の子どもたちのための夏のプログラムで、さまざまな方法で自主的に組織されているものからデータを得ることができたかもしれません。例えば、ある州の学区やその他の組織が、2～3週間の夏季プログラム（科学やアスレチックなど）を実施することも可能である。特定の種類のプログラムすべてに同じ規則に従うことを義務付けるのではなく、州は、学区や他のプログラムのスポンサーに、いくつかの規則の中から自由に選択できるようにすることができる。しかし、州はすべてのプログラムに、プログラムの開始時と終了後に、子どもたち、指導者、およびその家族のメンバーを体系的に検査することを義務付けるべきである。感染症に関するデータがあれば、秋の学校再開の方針を伝えることができる。この種のアプローチは理想的ではないが、重要な情報を提供する可能性がある。

学区やその他のプログラムのスポンサーは、結果に影響を与える可能性のある特性（例えば、生徒の社会経済的背景）に応じて、選択肢の中から自分で選択することができます。分析者はそれに応じて結果を調整することができますが、プログラムのスポンサー（および登録している保護者）が自由に選択できるようにしなければ、比較データを得ることはおそらく不可能でしょう。

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