[논문 리뷰] The sooner the better: lives saved by the lockdown during the COVID-19 outbreak. The case of Italy

Roy Cerqueti, Raffaella Coppier외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 28.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 61인용 수 13

한 줄 요약

이 연구는 증강 합성 대조 방법(Augmented Synthetic Control Method, ASCM)을 사용하여 이탈리아의 첫 번째 코로나19 유행 기간 동안 조기 봉쇄 조치가 미친 영향을 평가한다. 이는 표준 합성 대조 방법(Synthetic Control Method, SCM)의 한계를 보완하여 음수 가중치를 允허하고 사전 기간 적합도를 향상시킨다. ASCM 분석 결과, 봉쇄 조치는 이탈리아에서 약 20,400명의 생명을 구한 것으로 추정되며, 사망자 1명당 최소 1.15명의 생명을 구한 것으로 보고되어 비약물적 조치가 사망률 감소에 매우 효과적임을 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 비약물적 조치(NPIs), 특히 봉쇄 조치가 이탈리아의 코로나19 사망률 감소에 얼마나 효과적인지 평가하기 위해.
• 표준 합성 대조 방법(SCM)의 방법론적 한계를 해결하기 위해, 이는 모든 가중치를 스페인에게 할당하고 나머지 국가에 대해 0을 할당하여 타당한 기부자 집합을 선정하지 못한 바 있다.
• 증강 합성 대조 방법(ASCM)을 적용하여 음수 가중치를 허용하고 사전 기간 적합도를 향상시켜 더 견고한 대안을 제공하기 위해.
• 미래의 대유행 정책 결정을 뒷받침하기 위해 보수적인, 근거 기반의 봉쇄 조치로 인한 생명 구제 수를 제공하기 위해.
• 장소 테스트와 리오브젝트 감도 분석을 통해 연구 결과의 탄력성을 평가하기 위해.

제안 방법

• 이 연구는 표준 SCM을 확장하여 기부자 가중치에 음수 제약 조건을 제거하고, 기부자 단위의 볼륨을 초월한 외삽을 허용하는 증강 합성 대조 방법(ASCM)을 사용한다.
• ASCM는 릿지 회귀 프레임워크를 사용하여 합성 대조 가중치를 추정하며, 기부자 선정이 불안정할 경우 편향을 줄이고 사전 기간 적합도를 향상시킨다.
• 이 방법은 사전 봉쇄 사망률 추세를 사용하여 기부자 집합(비개입 국가들)으로부터 합성 이탈리아를 구성하고, 반대 상황 결과를 예측한다.
• 장소 테스트는 실제 개입 이전에 가짜 봉쇄 일자를 시뮬레이션하여 모델이 사전 기간 역학을 재현할 수 있는지 검증하기 위해 실시된다.
• 리오브젝트 감도 분석은 기부자 국가를 하나씩 제외하여 어떤 한 국가가 결과를 지배하고 있는지 평가하기 위해 수행된다.
• 모델은 실제 이탈리아의 사망률과 합성 대조의 예측 경로를 비교하여 사망률에 대한 평균 치료 효과를 추정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이탈리아의 국가 봉쇄 조치가 개입 없이 가정된 반대 상황과 비교해 코로나19 사망률을 얼마나 감소시켰는가?
• RQ2 ASCM의 성능은 패an드믹 기간 동안 비약물적 조치의 영향을 평가하는 데 있어 표준 SCM과 비교해 어떻게 다른가?
• RQ3 기부자 국가들이 충분히 대표적이지 않거나 사전 기간 적합도가 떨어질 경우, ASCM는 표준 SCM의 한계를 극복할 수 있는가?
• RQ4 이탈리아 봉쇄 조치로 추정되는 생명 구제 수는 얼마이며, 다양한 모델 사양에 대해 이 추정치는 얼마나 탄력적인가?
• RQ5 스웨덴과 같이 전국 봉쇄를 시행하지 않은 다른 국가들과의 결과 비교는 어떻게 이루어지는가?

주요 결과

• ASCM는 표준 SCM보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 모든 가중치를 스페인에게 할당하고 나머지 국가에 대해 0을 할당함으로써 기부자 집합 선정에 실패했다는 점을 시사한다.
• ASCM는 표준 SCM보다 더 나은 사전 기간 적합도를 달성하여, 이탈리아에 대해 더 정확한 반대 상황을 구성할 수 있음을 검증한다.
• 보수적인 추정치에 따르면, 코로나19로 사망한 1명당 봉쇄 정책으로 추가로 1.15명의 생명이 구해진 것으로 나타났다.
• 봉쇄 조치가 없었다면 이탈리아의 누적 사망률은 100만 명당 670명에 이를 것이며, 실제 수치인 100만 명당 310명과 비교해 100만 명당 340명의 생명이 구해진 것으로 추정된다.
• 2020년 기준 6,000만 명의 인구를 가진 이탈리아에서 정책은 총 20,400명의 생명을 구한 것으로 추정된다.
• 장소 테스트와 리오브젝트 분석을 포함한 탄력성 검증 결과, 추정 효과가 우연이나 특정 기부자 국가에 의해 유도된 것이 아님을 확인했다.