[논문 리뷰] The effect of stay-at-home orders on COVID-19 cases and fatalities in the United States

James H. Fowler, Seth J. Hill외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 13.

COVID-19 epidemiological studies인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 미국의 집에 머무르기 명령이 카운티 수준에서 코로나19 확진자 수와 사망자 수에 미치는 영향을 분석하기 위해 차이의 차이(DiD) 설계를 사용한다. 연구 결과, 명령 시행 3주 후에 주간 확진자 수는 48.6% 감소하고 사망자 수는 59.8% 감소했으며, 첫 달 동안 약 390,000건의 확진자와 41,000명의 사망자를 막는 데 기여했다.

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.

연구 동기 및 목표

• 미국 카운티 전역에서 코로나19 전파와 사망률 감소에 대한 집에 머무르기 명령의 효과를 평가하기 위해.
• 측정되지 않은 지역적 및 시간적 혼란 요인을 고려하여 집에 머무르기 명령의 인과적 영향을 분리하기 위해.
• 초기 팬데믹 기간 동안 이러한 명령으로 인해 막힌 확진자 수와 사망자 수를 추정하기 위해.
• 빠르게 확산되는 전염병 기간 동안 비약리학적 조치의 공중보건적 가치에 대한 증거를 제공하기 위해.

제안 방법

• 집에 머무르기 명령 시행, 확인된 확진자 수, 사망자 수에 관한 카운티 수준의 데이터에 대해 차이의 차이(DiD) 모델을 적용한다.
• 고정 효과를 통해 인구 통계 및 의료 인프라와 같은 측정되지 않은 카운티 특화 요인을 제어한다.
• 검사 가능성과 광범위한 완화 조치를 포함한 측정되지 않은 국가 수준의 시간 추세도 고려한다.
• 명령을 시행한 카운티와 시행하지 않은 카운티의 주간 확진자 수 및 사망률 변화를 모델이 추정한다.
• DiD 추정량은 명령 시행 전후의 추세를 비교함으로써 정책의 인과적 영향을 분리한다.
• 稳健성 검증으로는 다양한 모델 사양과 민감도 분석을 통해 결과의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 집에 머무르기 명령이 주간 확진자 수 증가율에 미치는 인과적 영향은 무엇인가?
• RQ2 집에 머무르기 명령은 미국의 주간 사망자 수의 추세에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 이러한 명령은 시행 후 첫 3주 동안 총 확진자 수와 사망자 수를 얼마나 줄이는가?
• RQ4 측정되지 않은 지역적 및 국가 수준의 요인이 집에 머무르기 명령의 추정 영향에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 1주일 후 집에 머무르기 명령은 주간 확인된 코로나19 확진자 수를 30.2% 감소시켰으며, 95% 신뢰구간은 11.0%에서 45.2% 사이였다.
• 2주 후 주간 확진자 수 감소율은 40.0%로 증가했으며, 95% 신뢰구간은 23.4%에서 53.0% 사이였다.
• 3주째에 주간 확진자 수 감소율은 48.6%에 도달했으며, 95% 신뢰구간은 31.1%에서 61.7% 사이였다.
• 3주 후 주간 사망자 수는 59.8% 감소했으며, 95% 신뢰구간은 18.3%에서 80.2% 사이였다.
• 집에 머무르기 명령을 시행한 카운티에서 첫 3주 동안 약 390,000건의 확진자(170,000에서 680,000건 사이)와 41,000명의 사망자(27,000명에서 59,000명 사이)가 막힌 것으로 추정되었다.
• 결과는 집에 머무르기 명령이 코로나19 전파 속도를 늦추고 사망률을 감소시키는 데 상당한 통계적 유의성 있는 영향을 미쳤다는 것을 시사한다.