[論文レビュー] The effect of stay-at-home orders on COVID-19 cases and fatalities in the United States

James H. Fowler, Seth J. Hill+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2020

COVID-19 epidemiological studies被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、差の差（DiD）設計を用いて、米国の自宅待機命令が郡レベルでのCOVID-19の感染者数および死亡者数に与える影響を分析している。3週間後には、感染者数が48.6％減少し、死亡者数が59.8％減少したと判明し、初月に約39万件の感染症例と4万1000人の死亡が回避されたと推定された。

ABSTRACT

Governments issue "stay at home" orders to reduce the spread of contagious diseases, but the magnitude of such orders' effectiveness is uncertain. In the United States these orders were not coordinated at the national level during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, which creates an opportunity to use spatial and temporal variation to measure the policies' effect with greater accuracy. Here, we combine data on the timing of stay-at-home orders with daily confirmed COVID-19 cases and fatalities at the county level in the United States. We estimate the effect of stay-at-home orders using a difference-in-differences design that accounts for unmeasured local variation in factors like health systems and demographics and for unmeasured temporal variation in factors like national mitigation actions and access to tests. Compared to counties that did not implement stay-at-home orders, the results show that the orders are associated with a 30.2 percent (11.0 to 45.2) reduction in weekly cases after one week, a 40.0 percent (23.4 to 53.0) reduction after two weeks, and a 48.6 percent (31.1 to 61.7) reduction after three weeks. Stay-at-home orders are also associated with a 59.8 percent (18.3 to 80.2) reduction in weekly fatalities after three weeks. These results suggest that stay-at-home orders reduced confirmed cases by 390,000 (170,000 to 680,000) and fatalities by 41,000 (27,000 to 59,000) within the first three weeks in localities where they were implemented.

研究の動機と目的

• 米国の郡レベルにおける自宅待機命令の効果を、COVID-19の感染拡大および死亡者数の削減の観点から評価すること。
• 測定されていない地域的および時系列的交絡要因を考慮することで、自宅待機命令の因果的効果を分離すること。
• パンデミック初期段階における、これらの命令に起因する感染症例および死亡者数の減少を推定すること。
• 急速に広がる感染性疾患の時期における非医療的介入の公衆衛生的価値を裏付ける証拠を提供すること。

提案手法

• 自宅待機命令の実施、確認済み症例、死亡者数に関する郡レベルのデータに差の差（DiD）モデルを適用している。
• 固定効果を用いて、人口統計学的要因や医療インフラなどの測定されていない郡固有要因を制御している。
• テストの可用性や包括的な緩和策を含む、測定されていない全国的時系列トレンドに対しても対処している。
• 命令を発出した郡と発しなかった郡の間で、週単位の症例および死亡率の変化を推定している。
• DiD推定器は、命令発出前の前後トレンドの比較により、政策の因果的効果を分離している。
• 妥当性の確認のため、代替モデル仕様および感度分析を含む、レジラントネスのチェックが実施されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自宅待機命令は、確認済みCOVID-19症例の週単位の増加率にどのような因果的効果をもたらすか？
• RQ2 自宅待機命令は、アメリカ合衆国の週単位の死亡者数の推移にどのように影響するか？
• RQ3 これらの命令は、実施後3週間以内に、感染症例および死亡者数をどの程度減少させるか？
• RQ4 測定されていない地域的および全国的要因は、自宅待機命令の推定された影響にどのように影響するか？

主な発見

• 1週間後には、自宅待機命令と関連して、週単位の確認済み症例が30.2％減少し、95％信頼区間は11.0％から45.2％であった。
• 2週間後には、症例の減少率は40.0％に増加し、95％信頼区間は23.4％から53.0％であった。
• 3週間目には、症例の減少率が48.6％に達し、95％信頼区間は31.1％から61.7％であった。
• 3週間後には、自宅待機命令と関連して、週単位の死亡者数が59.8％減少した。95％信頼区間は18.3％から80.2％であった。
• 自宅待機命令を実施した郡では、初3週間で推定39万件の感染症例（17万件から68万件）および4万1000人の死亡者（2万7千人から5万9千人）が回避された。
• 結果から、自宅待機命令は、COVID-19の感染拡大の抑制および死亡率の低減に顕著かつ統計的に有意な影響を及ぼしたことが示唆された。