Risk for COVID-19 Resurgence Related to Duration and Effectiveness of Physical Distancing in Ontario, Canada
Ashleigh R Tuite et al.
Ann Intern Med. 2020 May 27. doi: 10.7326/M20-2945. Online ahead of print.
PMID: 32459528
DOI: 10.7326/M20-2945
背景
疫学的モデルからの洞察は、世界中のコロナウイルス疾患2019（COVID-19）の緩和政策の指針と理解の向上に役立ってきた。パンデミックの進行に伴い、そのような対策が緩和された場合に何が展開される可能性があるかを定量化するために、モデルを使用することができる。
目的
カナダのオンタリオ州の人口におけるCOVID-19感染に対する物理的距離措置の効果を探る。
方法
我々は以前に、カナダのオンタリオ州におけるCOVID-19の感染モデルを年齢と健康状態で層別化して説明した。このモデルでは、COVID-19のパンデミックを抑制し、集中治療室（ICU）のキャパシティを維持するための非医薬品介入を評価した。
モデルでは、物理的な距離を置くことが効果的に拡散を緩和することがわかったが、感染症の再発を防ぎ、ICUでのケアを必要とする症例数をICUのキャパシティ以下に抑えるためには、持続的な方法か、定期的なダイヤルアップとダイヤルダウンによる制限を長期間にわたって適用する必要があることがわかった。
モデルを更新するために、最尤推定を用いて観測されたオンタリオ州のデータに基づいてモデルを較正し、潜伏期間および症状発現前の期間に関する最近のデータを取り入れ、地域の公衆衛生パートナーおよび他のモデルグループからのデータに基づいて、検出され隔離された軽度感染症の割合（10％）および隔離された曝露症例の割合（10％）の値を修正した。
モデル開始日である2020年3月6日から約3週間後に物理的な距離離隔措置を実施することで接触が70％減少すると仮定した。フィッティングでは、基礎生殖数（R0）、初期感染者数、感染期間、平均ICU滞在期間を変化させたが、他のすべてのパラメータは変更しなかった。
結果
・ICUのベッドを占有する確定症例患者と、オンタリオ州の入院症例患者のCOVID-19関連死（3月19日から2020年5月3日まで）に適合させた後、モデルは、介入なしの場合は人口10万人あたりのICUで最大37.4例（95％信頼区間[CrI] 27.7～59.4例）と予測したのに対し、物理的な距離を置いている場合は10万人あたり2.0例（95％CrI 1.6～2.3例）と予測した。
・同様に、介入なしの入院症例患者の死亡数（10万人あたり12.7例［95％CrI 9.9～18.7例］）は、物理的距離を置いた場合（10万人あたり2.5例［95％CrI 2.0～2.9例］）と比較して5倍高かった。
・症例の検出、隔離、接触の追跡において代償的な増加を伴わずに物理的な距離措置を緩和すると、疾患活動の再燃が予想された。
・接触率が通常のレベルに戻ると、ICUの収容能力を超える症例が急速に発生することになる。物理的距離をより長い期間維持することで、この再発を遅らせることができたが、制限的距離を置いた後の接触レベルが、ICUのキャパシティがどれだけ早く超過すると予想されるかを決定する主要な因子であった。
考察
オンタリオ州ではこれまでのところ、ICUでの症例数は現在の（最近拡張された）ICUのキャパシティを下回ったままである。州の対応は、2020年3月17日に非常事態宣言が出された3月中旬に開始された。介入がなければ、オンタリオ州はICUのキャパシティを急速に超過し、死亡率が大幅に高くなると予測している。また、我々のモデルでは、他の公衆衛生対策の増加を伴わない物理的な距離措置の緩和に関連した課題も示している。
具体的には、ヒトとヒトとの接触数が通常の50％以上に戻ると、疾患活動が急速に再燃し、ICUが急速に容量に達すると予想される。
我々のモデルの結果は、COVID-19の感染拡大を抑制する手段としての検査や接触者追跡の能力が改善されていない場合、政策立案者は早期警戒信号として、段階的な物理的距離の緩和や接触者の変化の監視（例えば、デジタルアプローチを用いた）を検討してもよいことを示唆している。
我々のモデルの限界は、このモデルが入院患者の死亡率に適合していることである。オンタリオ州は、他の多くの管轄区域と同様に、長期療養施設でのアウトブレイクを経験している。これまでのところ、オンタリオ州で確認されたCOVID-19による死亡の65％は病院以外の場所で発生しており、入院と死亡の傾向の間には、長期療養ホームにいる人のケアの経路が異なることを示す乖離がある。長期療養ホームやその他の施設での重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）感染の動態を理解し記述することは、社会の最も脆弱なメンバーを保護するために重要であり、代替のモデル化アプローチと制御手段を必要とする。
我々は、物理的距離の緩和の異なるレベルでの流行予測の決定論的な出力を示す。R0の変動性を考えると、局所的なコミュニティの伝播は排除されるか、または復活までの時間が遅れる可能性がある。しかし、SARS-CoV-2が世界的に流通している限り、集団の感受性は維持され、国境が開放されていても、再感染と再来のリスクは継続する。我々の結果は、パンデミックの第一波のデエスカレーション段階に移行する際に待ち受けている課題を示している。
コメント
過去の報告において、社会的距離・物理的距離の有用性が示されています。しかし、国や地域においても同様の効果が得られるのかについては、まだ明らかとなっていません。今回の研究では、カナダのオンタリオ州における非常事態宣言、これに伴う物理的距離の効果を試算しています。
さて、本研究結果によれば、介入（非常事態宣言に伴う物理的距離）なしの場合、ICUベッド占有は最大で37.4例/10万人（95％信頼区間[CrI] 27.7～59.4例）と予測したのに対し、物理的な距離を置いている場合は2.0例/10万人（95％CrI 1.6～2.3例）と予測しました。また介入なしの場合、入院症例患者の死亡数は12.7例/10万人［95％CrI 9.9～18.7例］、物理的距離を置いた場合は2.5例/10万人［95％CrI 2.0～2.9例］と予測されました。
また症例の検出、隔離、接触の追跡などの対策を講じずに、物理的距離の措置を緩和すると、疾患活動の再燃、つまり大規模な流行拡大が予想されました。
今のところ、物理的な距離を置くことは、COVID-19感染拡大を抑制できると言えます。
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