感染緩和政策とCOVID-19関連死亡率 ― ヨーロッパ37カ国、2020年1月23日～6月30日

日本語
English

ホーム IMICライブラリ MMWR抄訳 2021年（Vol.70)感染緩和政策とCOVID-19関連死亡率 ― ヨー･･･

MMWR抄訳

2021/01/15Vol. 70 / No. 2

MMWR70(2):58－62
Mitigation Policies and COVID-19–Associated Mortality — 37 European Countries, January 23–June 30, 2020

感染緩和政策とCOVID-19関連死亡率 ― ヨーロッパ37カ国、2020年1月23日～6月30日

ヨーロッパにおける新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の症例数および死亡者数が3月下旬に急増したため、ほとんどのヨーロッパ諸国では生活に必須でない業種の休業や外出禁止令などの厳格な感染緩和政策を実施した。これらの政策は、COVID-19の原因ウイルスであるSARS-CoV-2感染を抑制することに概ね成功したが、失業の増加、教育の中断、社会からの孤立、関連する心理社会的転帰を含む社会的および経済的損失を伴った。これらの政策がいつどのように効果的であったかをより理解するため、ヨーロッパ37カ国のデータを使用し、6月30日時点でのCOVID-19による累積死亡率に対する早期軽減政策のタイミングと厳格さの影響を評価した。感染緩和政策の厳格さの指標としてOxford Stringency Index(OSI)を採用した。OSIには9つの感染緩和政策が含まれ(公共イベント中止、学校閉鎖、集会の制限、職場の閉鎖、国境の閉鎖、国内移動の制限、公共交通機関の停止、在宅推奨、外出禁止命令)、1～100の範囲で、政策が厳重であるほど数値が上がり、守られないほど数値が下がる。各国が死亡率の境界値(毎日の死亡率の7日間の移動平均に基づいて、人口10万人あたりのCOVID-19による新規死亡者が0.02人)に到達した日のOSIと2020年6月最終日の10万人あたりの累積死亡率の関係は、線形回帰を使用して分析した。死亡率の境界値に達した日は3月2日(イタリア)～4月18日(ウクライナ)、死亡率の境界値に達した日のOSIは16.7(イギリス)～100.0(セルビア)であった。アウトブレイクの経過において早期の政策の実施は、その後の数カ月間のCOVID-19関連の死亡率の低下と関連していた。早期のタイムポイントでの政策の厳格さにおける標準偏差の増加は、6月30日の人口10万人あたりの累積死亡者数の12.5人の減少と関連した。早期に厳格な政策を実施した国は、同様の政策をその後に実施した国と比較して、数千人の命を救った可能性がある。わずか数週間でも、厳格な軽減政策を早期に実施することは、COVID-19感染の蔓延を防ぎ、死亡者数を減らすために重要と考えられる。

References

Flaxman S, Mishra S, Gandy A, et al.; Imperial College COVID-19 Response Team. Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe. Nature 2020;584:257–61. PMID:32512579 ＜https://doi.org/10.1038/s41586-020-2405-7＞
Salari N, Hosseinian-Far A, Jalali R, et al. Prevalence of stress, anxiety, depression among the general population during the COVID-19 pandemic: a systematic review and meta-analysis. Global Health 2020;16:57. PMID:32631403 ＜https://doi.org/10.1186/s12992-020-00589-w＞
Kuhfeld M, Soland J, Tarasawa B, Johnson A, Ruzek E, Liu J. Projecting the potential impact of COVID-19 school closures on academic achievement. Educ Res 2020;49:549–65. ＜https://doi.org/10.3102/0013189X20965918＞
World Health Organization. WHO coronavirus disease (COVID-19) dashboard. Geneva, Switzerland: World Health Organization; 2020. ＜https://covid19.who.int/＞
World Health Organization. Tracking public health and social measures: a global dataset. Geneva, Switzerland: World Health Organization; 2020. ＜https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/phsm＞
Thomas Hale SW, Petherick A, Phillips T, Kira B. Coronavirus government response tracker. Oxford, United Kingdom: University of Oxford, Blavatnik School of Government; 2020. ＜https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-response-tracker＞
Piovani D, Christodoulou MN, Hadjidemetriou A, et al. Effect of early application of social distancing interventions on COVID-19 mortality over the first pandemic wave: an analysis of longitudinal data from 37 countries. J Infect 2020;20:30751–9. Epub December 1, 2020. PMID:33275956
Gevertz JL, Greene JM, Sanchez-Tapia CH, Sontag ED. A novel COVID-19 epidemiological model with explicit susceptible and asymptomatic isolation compartments reveals unexpected consequences of timing social distancing. J Theor Biol 2021;510:110539. PMID:33242489 ＜https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2020.110539＞
Medline A, Hayes L, Valdez K, et al. Evaluating the impact of stay-at-home orders on the time to reach the peak burden of Covid-19 cases and deaths: does timing matter? BMC Public Health 2020;20:1750. PMID:33225945 ＜https://doi.org/10.1186/s12889-020-09817-9＞
Haug N, Geyrhofer L, Londei A, et al. Ranking the effectiveness of worldwide COVID-19 government interventions. Nat Hum Behav 2020;4:1303–12. PMID:33199859 ＜https://doi.org/10.1038/s41562-020-01009-0＞