勤務医開業つれづれ日記・3

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岩田健太郎先生、新論文「新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の緩和に学校閉鎖は効果は? ベイズ推定を使用した時系列分析 」【日本語訳】

 新型コロナウイルスの学校の休校について岩田健太郎先生の新しい論文がプレプリントで出ております。査読はされていませんのでご注意ください。

www.preprints.org

https://www.preprints.org/manuscript/202004.0058/v1

 

前回に引き続き、日本語訳させてもらっております(1)。大急ぎでしたので誤訳などありましたご指摘お願いいたします。

 

Was School Closure Effective in Mitigating Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)? Time Series Analysis Using Bayesian Inference

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の緩和に学校閉鎖は効果は? ベイズ推定を使用した時系列分析 

Kentaro Iwata * , Asako Doi , Chisato Miyakoshi Version 1 : Received: 4 April 2020 / Approved: 6 April 2020 / Online: 6 April 2020 (13:11:12 CEST)

https://www.preprints.org/manuscript/202004.0058/v1

 

背景:新型コロナ感染症(COVID-19)によるパンデミックは、多くの国に重大な被害を与えています。日本ではリスクを軽減するため、総理大臣が2020年3月1日から全国のすべての小中学校に閉鎖を呼びかけました。しかし、感染拡大の防止に対する有効性は調査されていません。

方法:2020年3月31日までの日本におけるCOVID-19とコロナウイルス感染の発生率に関する連日のデータを使用しました。時系列分析はベイズ法を使用して行われました。無症候性感染症を含む、COVID-19の新たに報告された症例数について、介入効果のあるローカル線形トレンドモデルを用いました。介入の効果は、学校の閉鎖から9日後(3月9日)に現れ始めると考えました。

結果:学校閉鎖の介入によるコロナウイルス感染の発生率の減少は明らかではなかった。学校閉鎖の有効性が3月9日に始まった場合、測定の有効性の平均係数αは0.08(95%信頼区間-0.36〜0.65)と計算され、実際に報告された症例は予測を上回っていましたが、かなり広い信頼区間がありました。異なる日付を使用した感度分析も同様の結果を示しました。

結論:日本で実施された学校閉鎖は、新型コロナウイルス感染症の伝染を緩和する有効性を示しませんでした。

 

 

1.はじめに

新型コロナ感染症(COVID-19)の感染拡大のため、日本を含む多くの国で人の移動を制限することにしました。 2020年2月27日、日本の安倍晋三首相は、全国のすべての小中学校(6歳から18歳まで)に、春休みの終わりまで4月上旬まで「子どもの健康と安全」のために学校を閉鎖するよう呼びかけました[1]。命令ではなく要請でしたが、ほとんどが要請通りにおこなわれ、市立小学校の閉鎖率は98.8%、47都道府県のうち46都道府県の高校が閉鎖されました[2]。学校の閉鎖は、中国、香港、イタリアの一部など、他の国でも行われました[3、4]。しかし、これらの国で取られた措置は、日本で取られた措置とは異なっていました。たとえば、20代の人々は病気を簡単にまん延させる可能性があるため、イタリアは他の学校に加えてすべての大学を閉鎖しました[5]。 COVID-19の蔓延を緩和するための学校閉鎖に関する証拠はほとんどありません。そのためベイズ統計を用いた時系列分析を行い、日本におけるコロナウイルス感染の発生率を低下させるための学校閉鎖の有効性を推測しました。

 

2.方法

厚生労働省の2020年3月31日までのCOVID-19と日本のコロナウイルス感染率の報告に関する日次データを使用しました(https://www.mhlw.go.jp/stf/ houdou / houdou_list_202003.html)。時系列分析はベイズ法を用いて行われた。無症候性を含むCOVID-19の新規報告症例について、介入効果のあるローカル線形トレンドモデルを用いました。 介入は事実上2月29日の土曜日に開始されました。首相が次の月曜日に閉鎖を要求したためです。潜伏期間の中央値は約5日と推定され、COVID-19を4日間または高齢者の2日間の症状がある患者のみに検査するという日本の方針を考慮して、介入の効果は学校の閉鎖9日後(3月9日)に現れ始めると考えました。[6、7]です。 3月末までの予測を行いました。学校再開の状況は不透明で、執筆時点(4月4日)で多くの学校が閉鎖されているため、学校再開の効果を評価できませんでした。

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新たに報告された患者の数Yはexp(λ)の強度を持つポアソン分布を持つと想定します。毎回、λは主に以前のλの状態とドリフト成分δによって決定されます。 Zは二分変数で、介入の効果が現れると見なされる前に0をとり、その後1をとります。係数αは、介入が効果的であると想定された後、λの毎日の減少が予想されます。したがってαが負の場合、介入は症例を抑制する効果があると考えられます。推定値は、すべての分析について3月17日までのデータを使用して計算を行いました。

 

それぞれが1000個のランダムサンプル(収束のために破棄された500個のサンプルを含む)で構成される4つの個別のサンプリングシーケンスを設定しました。新しく報告された患者の推定数E(exp(λ))には、80%の信頼区間(CrI)が与えられました。サンプリングの収束は、Gelman-Rubin統計とトレースプロットを視覚的に調べることによって評価されました。すべてのベイズ解析に、プログラミング言語Stanを使用したRソフトウェアプログラム、バージョン3.5.1を使用しました。分析は3月9日の2日前から7日後まで(3月7日から16日まで)連日で行いました。

 

本研究はパブリックドメインのデータのみを使用したため、神戸大学大学院医学研究科の倫理委員会による承認を免除されました。

 

3.結果

学校閉鎖の介入がコロナウイルス感染の発生率を減少させるようには見えなかったことがわかりました。 3月9日に学校閉鎖の効果が始まった場合、平均αは0.08(95%信頼区間-0.36〜0.65)と計算されました。これは介入が効果的ではなく、80%信頼区間は広かったが新しく報告された感染の数が増加し続けていることを示しています(図1)。

 

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有効性の開始の異なる日付で感度分析を行ったときにも、同様の結果が示されました。たとえば介入の有効性が3月7日に始まった場合、平均αは-0.07と計算され、その後新たに報告された症例はほぼ安定したままであると計算されました(図2)。

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しかし、実際に3月31日までに報告された症例は、予測された中央値を上回っていました。有効性がずっと後に現れた場合、3月16日の計算平均αは0.20で、症例数はむしろ増加すると予測されました(図3)。感度分析のその他の結果は付録に示されています。

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 4.考察

私たちの分析では、日本におけるコロナウイルス感染のリスクを緩和するために日本で行われた学校閉鎖の有効性は示されませんでした。感度分析の一部のシナリオ(付録図Eの3月14日のシナリオを参照)で有効性が発生した可能性がありますが、感度分析のほとんどのシナリオではその有効性は示されませんでした。

 

学校閉鎖の有効性は、インフルエンザなどの他の感染症について研究されており、これらの研究は、学校閉鎖が流行のピークを減少または遅延させるのに効果的である可能性があることを示唆しています。ただし、データには大きな不均一性があり、調査結果の一般化は依然として困難です。学校の再開により、効果が逆転することがあり、学校閉鎖の最適なタイミングと期間、目標年齢範囲、閉鎖の理想的なスケールは不明のままです[8,9]。さらに、学童は毎年インフルエンザに罹患する傾向があり、その流行を緩和するために学校を閉鎖するのは正当性があるように思われます。ワクチン接種によって子供のインフルエンザを減らすことは、高齢者の病気の負担を減らすこともできます[10]。しかし子供はCOVID-19に苦しむ主要な人口ではなく、20歳未満の幼児は、中国での大規模な疫学調査によると、感染した全感染者の約2%にすぎませんでした[11]。子どもたちの学校閉鎖により、子どもたちや他の世代への感染が減少する可能性があることは理論的には可能ですが、その影響はインフルエンザで実施されたものよりもはるかに少ないと思われます。そのため日本の学校閉鎖がコロナウイルス感染の伝染を緩和する有効性を実証しなかったという我々の発見は驚くべきことではない。

 

子供のCOVID-19に関する最近の疫学的研究では、中国の2,143人の小児患者が特定され、乳児がコロナウイルス感染に対して脆弱である可能性があることがわかりました。 1歳未満の場合の重篤かつ重篤な症例の割合は10.6%で、1-5歳では7.3%でした[12]。しかし、日本で行われた学校の閉鎖は6歳から18歳までであり、脆弱な者はこの措置によって保護される可能性は低かった。最近、大学生の間で集団発生が京都で見つかりました[13]が、大学生は日本の学校閉鎖に含まれませんでした。 COVID-19の蔓延を防ぐために学校の閉鎖が実施される予定であった場合、この疾患に脆弱である人々とそれを蔓延させる可能性が高い人々が含まれるべきです。

 

私たちの研究にはいくつかの制限があります。まず第一に、ローカル線形トレンドモデルは現在の日本におけるCOVID-19の流行に適したモデルではない可能性があります。学校の閉鎖により、かなり確率論的な集団や学童の間での集団感染を防ぐことができたかもしれないと主張する人もいるかもしれません。ただし、学校の閉鎖を正当化する際にそのような確率論を受け入れると、予測できない確率的発生が発生するのを恐れて対策を中止できる時期がわからなくなるため、コロナウイルスのパンデミックが終了するまで対策を続行することになります。第2に、介入効果時までのデータを使用して推定されたα値は、その後のα値、つまり3月18日以降のα値を正確に予測できない可能性があります。第3に、私たちの推定では信頼区間がかなり広くなり、結果は慎重に解釈する必要があります。第4に、幼児や小さな子供、大学生など、他の形での学校の閉鎖は、流行を緩和するのに効果的かもしれません。第5に、通行止めや都市封鎖などの他の手段と組み合わせた学校の閉鎖は効果的かもしれません。したがって、学校閉鎖が国全体でCOVID-19の流行を緩和するのに効果がないとは主張していません。しかし3月に日本で実施された学校の閉鎖は、COVID-19の流行を制御する上で意味のある有効性を示さなかったと考えられます。さまざまな状況における他の形態の学校閉鎖の効果を調査するには、さらに調査が必要になります。

 

5.まとめ

私たちの時系列分析によると、日本で実施された学校の閉鎖は、新型コロナウイルス感染症の伝播を緩和する有効性は示されませんでした。

 

 

 

 

 

当ブログ参考記事

1)前回の岩田健太郎先生の論文(日本語訳)です。

kaigyou-turezure.hatenablog.jp

 

2)(1)論文をベースに1,000人の村にコロナが来た場合のシミュレーションを行っています。

kaigyou-turezure.hatenablog.jp