[論文レビュー] The sooner the better: lives saved by the lockdown during the COVID-19 outbreak. The case of Italy

Roy Cerqueti, Raffaella Coppier+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2021

COVID-19 epidemiological studies参考文献 61被引用数 13

ひとこと要約

本研究では、非薬物的介入（NPI）の有効性を評価する目的で、イタリアの初回パンデミック期における早期封鎖の影響を、標準的合成コントロール法（SCM）の限界を克服する「拡張合成コントロール法」（ASCM）を用いて評価している。ASCMは、負の重みを許容し、事前適合性を向上させる点で標準的SCMを上回る。ASCMの推定によれば、封鎖はイタリアで約20,400人の命を救ったとされ、1人の死亡に対して1.15人の命が救われたという保守的推定値を示しており、非薬物的介入が死亡率を著しく低下させることの有効性を裏付けている。

ABSTRACT

This paper estimates the effects of non-pharmaceutical interventions - mainly, the lockdown - on the COVID-19 mortality rate for the case of Italy, the first Western country to impose a national shelter-in-place order. We use a new estimator, the Augmented Synthetic Control Method (ASCM), that overcomes some limits of the standard Synthetic Control Method (SCM). The results are twofold. From a methodological point of view, the ASCM outperforms the SCM in that the latter cannot select a valid donor set, assigning all the weights to only one country (Spain) while placing zero weights to all the remaining. From an empirical point of view, we find strong evidence of the effectiveness of non-pharmaceutical interventions in avoiding losses of human lives in Italy: conservative estimates indicate that for each human life actually lost, in the absence of lockdown there would have been on average other 1.15, the policy saved in total 20,400 human lives.

研究の動機と目的

• 非薬物的介入（NPI）、特に封鎖が、イタリアにおけるCOVID-19死亡率をどれほど低減させたかを評価すること。
• 標準的合成コントロール法（SCM）に内在する方法論的限界を是正すること。具体的には、すべての重みをスペインに割り当て、他の国にゼロを割り当てるという不適切なドナー集団選択の事例を解決すること。
• 負の重みを許容し、事前適合性を向上させるより強固な代替手法として、拡張合成コントロール法（ASCM）を適用すること。
• 今後のパンデミック政策意思決定を支援するため、命を救った数の保守的で根拠に基づいた推定値を提供すること。
• ダミー介入テストと1人ずつドナー国を除外する感度分析を通じて、研究結果の妥当性を検証すること。

提案手法

• 本研究では、標準的SCMを拡張し、ドナーサブジェクトの重みに非負制約をなくすことで、ドナーサブジェクトの凸包を超えた外挿を可能にする、拡張合成コントロール法（ASCM）を採用している。
• ASCMは、リッジ回帰フレームワークを用いて合成コントロールの重みを推定し、ドナーセレクションが不安定な場合のバイアスを低減するとともに、事前適合性を向上させる。
• この手法は、封鎖前の死亡率トレンドを用いて、反事実的結果を予測する目的で、非干渉国から合成イタリアを構築する。
• ダミー介入テストとして、実際の干渉より前の期間に架空の封鎖日をシミュレートし、モデルが事前動態を再現できるかを検証する。
• 1人ずつドナー国を除外する感度分析を実施し、結果に影響を与える特定の1カ国が存在しないかを評価する。
• モデルは、実際のイタリアの死亡率と、合成コントロールが予測した経路を比較し、死亡率に与える平均的処置効果を推定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 イタリアの全国的封鎖は、干渉なしの反事実的状況と比較して、COVID-19死亡率をどの程度低減させたか。
• RQ2 パンデミック期における非薬物的介入の影響を推定するにあたり、ASCMは標準的SCMと比較してどの程度優れているか。
• RQ3 ドナーカ国が十分に代表的でない、または事前適合性が悪い状況において、ASCMは標準的SCMの限界を克服できるか。
• RQ4 イタリアの封鎖によって救われたと推定される命の数はどの程度で、さまざまなモデル仕様においてその推定値はどの程度頑健か。
• RQ5 スウェーデンのように全国的封鎖を実施しなかった国と比較して、本研究の結果はどのように異なるか。

主な発見

• ASCMは標準的SCMを上回る性能を示し、標準的SCMが不適切にすべての重みをスペインに割り当て、他の国にゼロを割り当てたのに対し、ドナーセット選択に失敗していることを示している。
• ASCMは標準的SCMよりも優れた事前適合性を達成しており、イタリアのより正確な反事実的状況の構築能力を裏付けている。
• 保守的推定値によれば、COVID-19によりイタリアで1人の命が失われた場合、封鎖政策によって追加で1.15人の命が救われたとされる。
• 封鎖がなければ、イタリアの累積死亡率は100万人あたり670人まで上昇していたと考えられ、実際の100万人あたり310人と比較して、100万人あたり340人の命が救われたと推定される。
• 2020年の人口が6000万人であることを考慮すると、政策により合計で20,400人の命が救われたと推定される。
• ダミーテストや1人ずつドナー国を除外する感度分析を通じた妥当性確認の結果、推定効果が偶然や特定の1カ国の影響によって駆動されているわけではないことが確認された。