パンデミックで最もうまく機能する介入とは

アゴラなる雑誌のお方がこのように西浦先生を非難しておられ

このように発言しておられ

影響力の少なくない御仁なのでツイッターで議論いたしましたが，最終的にブロックされましたので
皆さんにサイエンス最新号に掲載されたパンデミックで最もうまく機能する介入は何か？という論文を翻訳してお伝えしたいと思います．

パンデミックで最もうまく機能する介入は何なのか？

 

science.sciencemag.org/content/early/2020/05/20/science.abb6144

今回は，サイエンスの最新号（5月21日号）からお届けいたします．

リファレンスの番号はそのまま振っておきますので，元論文からご覧ください．

はじめに

新規コロナウイルス重症急性呼吸器症候群-コロナウイルス2(SARS-CoV-2)の伝播を減少させるために現在利用可能な唯一のアプローチは行動的である:手洗い，咳およびくしゃみエチケット，そして何よりも社会的距離である．
政策立案者には，これらの「非薬学的介入」(NPI)を可能にするための様々なツールがあり，単純な奨励や勧告から完全な規制や認可まで多岐にわたる．しかしながら，これらの介入はしばしば厳密な経験的証拠なしで用いられる:理論的には意味があり，数学モデルを用いてその可能性の高い影響を予測することができる(1，2)が，異なる場所で異なる政策を試みることで-しばしば複雑な組み合わせで，系統的な内蔵評価を行わずに-特定の政策に伝播の減少を確実に帰することはできない．これらの介入の多くは，経済的・心理的コストの点で互いに異なっている-非常に安価なものから，行動経済学や心理学に基づく介入の場合は，極めて高額なものまで，学校や事業の閉鎖の場合は-経済的・心理的コストが最も低い状態で，最も伝播を減少させる介入を特定することがきわめて重要である．ランダム化比較試験(RCT)は，この目的のために使用できるいくつかの方法の1つであるが，疫学および社会科学の長い歴史にもかかわらず，驚くべきことに現在のパンデミックではほとんど注目されていない．われわれは，パンデミックにおいてNPIに対するRCTを実際的かつ倫理的に実施できる方法，測定要件を最小限に抑えるために感染症疫学からのコンパートメントモデルをどのように利用できるか，スピルオーバー効果をどのように制御し，その利益を活用するかについて述べる．

Justifiable RCTs

パンデミックにおいて，RCTは実際的かつ倫理的にどのように実施できるか?典型的なRCTでは，ランダムに選択された個人または地域のサブセットが介入を受け，ランダムに選択された対照群は介入を受けないか，または異なる介入を受ける．ランダム割付は，群間の後の相違が介入に起因しうることを保証する．アウトブレイクの間，政策立案者は，いつ，いつ再び緩めるかをどのような介入を課すかを決定しなければならない．このような状況では，個人または地域を完全に省略することはほとんど不可能であろう．しかしながら，政策立案者は，集団を保護し，介入の影響を理解するために，そのような介入の系統的なタイミングを用いることができる．たとえば，専門家が対策を緩めることができると考え始めると，これを徐々に行うことができるので，評価が可能である．ランダムに選ばれた場所(郡や自治体など)のサブセットが始まり，次第に追随する人も出る．「早期」領域と「後期」領域を比較することで，介入の効果を推定することが可能になる．
この「段階的導入」または「段階的楔状」アプローチは，パンデミック中のどの時点でも使用可能である．当初，防護手段は，一部の地域では早期に，他の地域ではやや遅れて始めることができる．パンデミック時には，正常感を回復し，必須サービスを機能させ続けるために，緩んだ対策の期間が必要となる場合もあれば，ウイルスのさらなる拡散を抑えるために対策を引き締めなければならない場合もある．これらの期間は，その影響を評価するために体系的に時期を決めることもできる．拡張版では，異なる介入を互いに検証することができ，異なる場所では異なる制限のサブセットを引き締めたり緩めたりすることができる．たとえば，学校を開いたり，必須ではない事業を閉鎖したままにすることができる．
政府や組織は科学者と協力して，実験デザインを選択し，治療の割付けを実行し，追跡し，結果を測定することができる．この種の研究は，現在では，実施パートナーの監督と時間的負担を軽減し，迅速かつ実行可能な方法で実施されることが多い．介入は，ソーシャルディスタンスを促進するためのメッセージ・キャンペーンから，法律や規制にまで及ぶ可能性がある．完全な無作為化(段階的導入なし)が可能な場合には，統計的検出力を高めるためにこれが望ましいと考えられる(3)．
もちろん，RCTはNPIの影響を推定するための唯一の方法ではない．無作為化が実行不可能な場合には，擬任意カットオフ(例えば，一定の方形の足場の下での貯蔵庫の再開)のような，いくつかの政策によって作り出された「自然実験」を利用することができる．数学モデルと統合されることが多い観察研究も重要な洞察に寄与している．
RCTを倫理的なものにするためには，十分な注意が払われなければならない．いくつかの検討事項が関連している:アプローチは，ほとんどの介入の周囲に2つの不確実性の原因があるため，倫理的に正当であると考えられる．どのような介入についても，疾患伝播の減少という点での利益がその経済的・心理的費用を上回るか，またはこれらの費用と利益が他の介入の利益とどのように関連しているかは不明であろう．同時に，現在進行中の政策議論に例示されているように，防護手段を緩めたり，締めつけたりするための単一の「正しい」瞬間を特定することは困難である．このように，費用，便益，および時期の観点から，等価性が満たされる可能性がある．したがって，政策立案者は，有益な介入を構成要素から意図的に差し控えることも，有害な介入を意図的に課すこともない．この不確実性は，介入を時差的に引き締めたり緩めたりすることを，一般の人々に受け入れやすくする可能性が高い．
さらに，対照群および治療群のいずれの患者も最終的には何らかの介入の費用と便益を経験するため，フェーズインまたはステップウェッジアプローチは倫理的に正当であると考えられる．さらに，短期間の引き締めやゆるみであっても，軽減策の影響を判断するために用いることができ，どちらのグループがより小さな利益を経験するかについての負担を最小限に抑えることができる．科学者と一般の人々の間でこの段階的アプローチが倫理的に受け入れられることを示す強力な例は，Ebolaのような致死性の高い病原体であっても，ワクチンのRCTで使用されていることである(4)．

データ収集の指針となるモデル

このアプローチを成功させるためには，アウトカムを注意深く測定することがきわめて重要である．特に，いかなる与えられた介入も，完全な流行の軌跡に及ぼす影響を理解することが不可欠である[補足資料(SM)を参照]．しかし，感染症疫学からのコンパートメントモデルによりデータの収集と分析を指導すれば，測定要件を簡素化することができる．感染の経時変化は，SIRモデル(地域社会における個人の可能性のある3つの状態:感受性，感染性，または回復)において，1つの場所群(郡または地区など)が2週間介入をゆるめたり，引き締めたりする一方で，別の場所が現状を維持している場合に影響を受ける(図参照)(5)．特に，SIRモデルは2つのパラメータのみを用いてアウトブレイクの全軌跡を記述するため，それらを推定するために必要な測定値は非常に少ない．特に，治療地域および対照地域における介入終了時の感染数の推定値のみを用いれば，特定の介入が，介入なしと比較して伝播をどの程度減少させるかを推定することができる(SM参照)．さらに，この違いにより，政策立案者は，いくつかの介入のうち，どの介入が最も伝播を減少させ，どの程度減少させたかを判断することができる．介入開始時の感染数に関する追加情報が利用可能であれば，アウトブレイクが縮小している(有効繁殖数が1未満に相当)ように伝播が十分に減少しているかどうかをさらに推定することができる．
疫学からの洞察は，さらにいくつかの疑問に取り組むためにも利用できる．介入によって伝播率がどれくらい変化するかを知ることに加えて，政策立案者は，さまざまな介入がパンデミックの「最終規模」にどのような影響を及ぼすか-パンデミックが死亡したときに集団のどのような割合で感染したか-を知りたいと考えることもある．また，パンデミック中の異なる時点(例えば，初期と後期)に1回の介入が展開された場合に，1回の介入がどのように実行されるかを理解したいと思うかもしれないが，それは1回しか検証できない．さらに，2つの介入は異なる時期に展開されているにもかかわらず，厳密な引き締めと緩めの時期を決めることは常に可能ではないかもしれないので，これらの介入の有効性を直接比較したいと思うかもしれない．
スタイル化されたモデルでは，これらの推定値の全ては，上記のもの，すなわち感受性の数[例えば血清学的検査(6)で測定される](SM参照)に1時点での単一の測定値を加えることから導き出せる．もちろん，ポリメラーゼ連鎖反応および血清学的検査の利用可能な能力は，このような研究を支援できる必要があるが，検査能力は世界中で増加しており，実現可能性が示唆されている．

アウトブレイク時の介入の検査
介入(赤)がなく，介入(青)が緩んだ状態(上)または締め付けられた状態(中)のいずれかで2週間の感染の経時変化．介入が引き締められたり緩められたりした地域での，異なる引き締めまたは緩め窓(破線で示した境界)の最後の症例数は，介入に関連した伝播の相対的変化の尺度となる．最終サイズ(下)は，介入の2週間の引き締めまたは緩めが開始される時点の影響を受ける(5)．詳細は補足資料をご覧ください．

測定要件を減らすための重要な注意点は，上記のアプローチが比較的単純なSIRモデルの仮定に傾くことである．特に，伝播率とこの率に対する介入の影響の両方が，パンデミック全体を通して一定に保たれると想定される．しかしながら，経時的な伝播の固有の変動，および経時的な衰弱(例えば，ロックダウンからの疲労またはメッセージングキャンペーンへの退色反応)，持続性(例えば，習慣に変わる手洗いのような衛生行動)，または経時的な強化(「ウイルス性」になるメッセージングキャンペーンのような)を含む，NPIのサインとなり得る複雑な治療効果に適応するモデルを拡張することは簡単である．このような場合，拡張モデルに含まれる追加パラメータ(崩壊など)を特定するために，測定要件が増大する．同様に，基本的なコンパートメントモデルをSIRS(感受性-感染-回復-感受性)，SEIR (感受性-曝露-感染-回復)，または年齢構造モデルに拡張して，伝播プロセスの付加的な特徴(免疫の持続期間，潜伏期間，または年齢による様々な接触パターン)または介入(例えば，特定の年齢群を標的とする場合)を反映させることができる．
このように，疾患伝播に対する介入の効果は，疫学的モデルの助けを借りて推定することができる．しかしながら，このような介入の経済的および心理的費用と利益は同等に重要である．SIRモデルを活用して測定回数を減らすことは，これらのアウトカムについては不可能であり，このモデルでは予測ができず，感染症のそれを追跡する必要がない．たとえば，保健システムに過剰な負担をかけるリスクを減らす「成功」介入は，感染を長期間にわたって広げる効果があるだろう．このことは，どのような介入によっても誘導される望ましい行動は，パンデミックの期間を超えるためには，より長期間維持されなければならないことを意味している．これは，より時間的に凝縮したパンデミックで生じるよりも大きな人口集団に心理的，経済的コストを課す可能性がある．モデルがない場合には，これらの効果は時間をかけて注意深く測定してはじめて捉えることができる．

波及効果

一部の地域または個人に実施されるが，他の地域では実施されない介入は，それにもかかわらず，対象としなかった人々に影響を及ぼす可能性が高い．このようないわゆる「スピルオーバー」効果は，NPIの影響を評価する上での課題と機会の両方を提示する．このようなスピルオーバーは，個人の保護の観点から，介入カバレッジへの強力なリターンを生み出すことができる(7)．したがって，どのような介入の効果を最大限に引き出すためにも，それらを活用することができる．たとえば，パンデミックが地域社会の20%に届くと，パンデミックの規模を15%縮小する仮説的介入を考えてみよう．感染症にかかりやすい人の数の枯渇から生じる感染の非線形の動態のために，被覆率を60%まで増加させると，パンデミックの規模が56%と比例を超えて減少する可能性がある．
同時に，このようなスピルオーバーは，治療効果の推定に困難をもたらす．しかし，スピルオーバーの測定を可能にするための標準的な試験デザインが利用可能である(8-10)．特に，非線形の飽和復帰(介入に曝露された集団の割合)は，介入提供の空間的飽和度の変動を作り出すことにより，介入のテストに統合することができる．例えば，15カ所のグループが「低飽和度」の状態にランダム化され，その3分の1の場所が介入-例えば，フェイスマスクや手指消毒剤の配布，公園や学校の開閉-または2/3の場所が治療される「高飽和度」の状態にランダム化されることがある．このような研究は，十分な統計的検出力を得るためには比較的大規模でなければならない．したがって，検出力の計算は重要であり，2～3レベルを超える飽和度を用いることは実行不可能であろう．
空間的スピルオーバーは異なる空間尺度で生じる可能性があるため，このような合併症を柔軟に許容する因果推論法を使用しなければならない．必須労働者の通勤パターンのようなスピルオーバーの発生源に関するデータは，関連する空間尺度を特定するのに役立つ．未知の空間次元のスピルオーバーが存在する場合の統計的検出力と因果推論の両方の観点からのこのアプローチの実現可能性は，経済的介入の一般平衡効果に関する最近の大規模研究によって示唆されている(11)．したがって，COVID-19と闘うための介入のテストは，飽和のこれらの非線形効果を利用し，測定すべきである．
NPIは，科学的および倫理的基準を損なうことなく，ランダム化を用いることにより厳密に検証することができる．このアプローチは，観測方法や数学モデルからの予測を作成するよりも時間を要するが，精度の観点からの便益はかなりのものとなりうる．政策立案者や科学者が，感染症の疫学からの洞察と，慎重かつ倫理的にデザインされた影響評価を組み合わせ，他の実証的・理論的な影響研究法(12-14)と並行して，影響を研究するならば，SARS-CoV-2パンデミックやパンデミック全般における人的健康，社会的，経済的コストを削減するための強力なツールとなるであろう．

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いかがですか？
確かに新興感染症は経験したことのないものなのですが
それに対する政策的介入のどれが良いのかを経時的に見ていくことは可能です．

専門家会議の方々はこうした分析手法も取り入れつつ，我が国としてどうしたらいいのかということを
提言しておられますので
国民の皆様におかれましては，有名でも知識のない人の陰謀論に惑わされず，政府の政策を信じていただきたいと思います．

日本丸に乗っているのに船長が信じられないと日々の生活が送れないくらい不安ですよね？

おかしなことやってたらわたし，文句言いますので．
よろしくお願いいたします．