[論文レビュー] Fever and mobility data indicate social distancing has reduced incidence of communicable disease in the United States

Parker Liautaud, Peter Huybers+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 40被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、米国でCOVID-19の確定例が100例以上ある郡を対象に、スマート体温計データと匿名化されたモバイル移動データを用い、社会的距離の確保に伴う人間の移動減少が、SARS-CoV-2の潜伏期間に一致する6.5日遅れを伴って発熱発生率の著しい低下を引き起こしたことを示している。研究結果は、社会的距離の確保が、米国における伝染性疾患、特にCOVID-19の感染拡大を効果的に抑制したことを示している。

ABSTRACT

In March of 2020, many U.S. state governments encouraged or mandated restrictions on social interactions to slow the spread of COVID-19, the disease caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2 that has spread to nearly 180 countries. Estimating the effectiveness of these social-distancing strategies is challenging because surveillance of COVID-19 has been limited, with tests generally being prioritized for high-risk or hospitalized cases according to temporally and regionally varying criteria. Here we show that reductions in mobility across U.S. counties with at least 100 confirmed cases of COVID-19 led to reductions in fever incidences, as captured by smart thermometers, after a mean lag of 6.5 days ($90\%$ within 3--10 days) that is consistent with the incubation period of COVID-19. Furthermore, counties with larger decreases in mobility subsequently achieved greater reductions in fevers ($p<0.01$), with the notable exception of New York City and its immediate vicinity. These results indicate that social distancing has reduced the transmission of influenza like illnesses, including COVID 19, and support social distancing as an effective strategy for slowing the spread of COVID-19.

研究の動機と目的

• 初期パンデミック期における社会的距離の確保が、米国における発熱を引き起こす伝染性疾患の発生率に与える影響を評価すること。
• 確定症例や死亡者数の報告における限界を克服するため、スマート体温計やモバイル位置追跡などのリアルタイムで分散型のデータソースを用いること。
• 移動行動の変化と発熱発生率の変化との間に、SARS-CoV-2の潜伏期間に一致する遅れがあるかどうかを特定すること。
• 移動行動の減少度が、郡レベルで発熱発生率の減少度を予測できるかどうかを評価すること。
• 非医薬的介入（例：社会的距離の確保）が、正確な検査が得られない状況下でも、病原体の感染拡大を効果的に抑制できる根拠を提供すること。

提案手法

• Cuebiq社が提供する集計済みで匿名化されたモバイル端末の位置データを用い、移動指数Mを算出。Mは、1人のユーザーあたりの1日平均移動距離の常用対数（10を底とする）として定義された。
• スマート体温計データは、全国規模のユーザーネットワークから得られる日次発熱発生率の推定値を提供し、インfluenza様疾患およびCOVID-19の状態を代理指標として用いた。
• 分析対象は、2020年4月10日時点で確定COVID-19症例が100例以上ある368の米国郡に限定された。
• 移動行動の変化と発熱発生率の変化との間の遅れを特定するため、相互相関分析を実施。6.5日という平均遅れが有意であった。
• 回帰モデルを用いて、移動行動の減少度が発熱発生率の減少度を予測できるかを検証し、郡レベルの差異を調整した。
• 生物学的潜伏期間に一致するトレンドと遅れに注目することで、分散型データソースに潜在するバイアスの影響を軽減した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会的距離の確保に伴う人間の移動減少は、米国の郡レベルでその後の発熱発生率の低下を引き起こすか？
• RQ2 移動行動の減少と発熱発生率の低下との間の時間的遅れは、SARS-CoV-2の潜伏期間と一致するか？
• RQ3 移動行動の減少度が大きい郡では、発熱発生率の低下度も比例的に大きくなるか？
• RQ4 観察された発熱発生率のパターンは、インフルエンザ様疾患やCOVID-19などの伝染性疾患の感染拡大が減少したことに一致するか？
• RQ5 スマート体温計データおよび移動データの結果は、確定症例や死亡者数といった従来の監視指標と比較してどのように異なるか？

主な発見

• 移動行動の減少と発熱発生率の低下との間に6.5日という平均遅れが観察された。90％の遅れ分布が3日から10日の間にあることから、SARS-CoV-2の潜伏期間と整合的である。
• 移動行動の減少度が大きい郡では、その後に著しい発熱発生率の低下が見られ、p値が0.01未満であった。これは強い統計的相関関係を示している。
• ニューヨーク市およびその周辺郡では、移動行動と発熱発生率の関係が観察されなかった。これは、感染拡大ダイナミクスやデータの信頼性に地域差がある可能性を示唆している。
• スマート体温計データの活用により、確定症例数の集計よりもタイムリーでより代表的なインフルエンザ様疾患およびCOVID-19感染拡大の兆候を得られた。
• 研究結果は、初期パンデミック期に社会的距離の確保が、米国全域で伝染性疾患、特にSARS-CoV-2の感染拡大を効果的に抑制したという結論を支持している。
• 本研究は、新興感染症アウトブレイク発生時における公衆衛生介入の監視・評価に、分散型でリアルタイムのデータストリームが有効であることを示している。