新型コロナウイルスのリアルタイムモニタリング

Scientific Reports volume 13、記事番号: 9371 (2023) この記事を引用

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

世界中のコミュニティは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックを緩和するためにワクチンとフェイスマスクを使用してきました。個人がワクチン接種やマスクの着用を選択すると、自分自身が感染するリスクだけでなく、感染中に他人に及ぼすリスクも低下する可能性があります。最初の利点である感受性の低下は複数の研究で確立されていますが、2 番目の利点である感染力の低下はあまり理解されていません。新しい統計手法を使用して、都市環境で収集された接触追跡データから、両方のタイプのリスクを軽減するワクチンとフェイスマスクの有効性を推定します。ワクチン接種により、デルタ波では二次感染のリスクが 40.7% [95% CI 25.8 ～ 53.2%]、オミクロン波では 31.0% [95% CI 19.4 ～ 40.9%] 減少し、マスクの着用により感染リスクが減少したことがわかりました。オミクロン波の間、感染率は 64.2% [95% CI 5.8 ～ 77.3%] でした。一般的に収集された接触追跡データを利用することにより、このアプローチは、急速に進化する病原体に対する介入効果のタイムリーで実用的な推定値を幅広く提供することができます。

ワクチン接種とマスクの着用は、引き続き、新型コロナウイルス感染症の感染と死亡を防ぐための最も重要な公衆衛生手段の 2 つです1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。ただし、その有効性の推定値は、地域社会やパンデミックの段階によって大きく異なります11。ワクチン接種とマスク着用の影響を測定することは、特別養護老人ホームや大学キャンパスなどの集団施設を含む脆弱なコミュニティを保護するために特に重要です12。世界の経済活動への影響を最小限に抑える戦略の介入効果を理解することで、感染症の負担と経済的コストの削減のバランスをとる政策対応をより適切に知らせることができます。

介入効果の推定値の不一致は、併存疾患の有病率、人口構造、接触パターンなど、研究対象集団間のばらつきに起因する可能性があります。デルタ波の間、症候性感染症および無症候性感染症に対する 2 回投与の mRNA-1273 (モデルナ) の有効性の推定値は、病院環境では 86.7% と高く 13、14、15 でしたが、介護施設の入居者では 53.1% と低かった 16。これらの研究は両方とも、不均一性の共通の原因（年齢と以前の感染）を制御していましたが、介護施設の人口では併存疾患の有病率が高かった可能性があります。オミクロンの流行中、モデルナまたはファイザーの mRNA ワクチンの 2 回接種の有効性推定値は、南アフリカの病院環境での 70% 17 から、カナダのオンタリオ州にある複数の検査施設全体での 36.6% までの範囲でした。繰り返しになりますが、これらの研究では、年齢や併存疾患など、同じ交絡変数の多くが制御されていましたが、Buchan et al. 集団内の以前のレベルの感染を制御できず、結果に矛盾が生じた可能性があります18。これらの結果は、SARS-CoV-2介入の有効性が時間の経過や地域社会によって異なること、有効性を推定するための統計モデルでは地域の疫学、人口統計、行動状況を考慮する必要があることを強調している。

「接触追跡」を含む検査・追跡・隔離は、特にパンデミックの初期の数か月間、新型コロナウイルス感染症の感染を防ぐために広く使用されてきました。このような取り組みは、検査の遅れやリソースの制限によってしばしば妨げられましたが19、ワクチン接種歴、[マスク使用歴]、行動、接触パターン、過去の感染、初発患者とその接触者の感染状況に関する貴重なデータを頻繁に収集しました2,9,20。。 [このようなデータにより、マスク着用とワクチン接種の同時の予防効果、さらには感染とその後の伝播の両方に対するそれらの効果を推定することが可能になります]。私たちはこれを、症状のある個人が医療提供者に来院し、その検査とワクチンの状態が記録される、ワクチンの有効性に関する従来の「検査陰性」設計と対比させます。従来の検査陰性デザインでは、交絡因子は検査を受けることを条件としてランダム化されていると想定されています（医療を求める行動は除く）21。しかし、検査陰性デザインでは、その後の感染に対する介入の防御効果を共同で評価することができず、多くの場合、以前の感染を制御することが困難です。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）検査の陰性設計の文脈では、検査施設に来院することで個人のマスク着用傾向や社会的距離を十分に制御できるかどうかは不明である。最後に、テスト陰性デザインは感受性減少バイアス22の影響を受ける可能性がありますが、接触追跡に基づく研究では分析が感受性のある個人の一連の曝露を条件として行われるため、このバイアスは発生しません。

私たちは、米国の大規模大学で行われた SARS-CoV-2 接触追跡プログラムのデータを分析して、ワクチンとフェイスマスクが感染に及ぼす影響の変化を推定するとともに、よりリスクの高い地域社会の構造を明らかにしています。 [私たちの知る限り、これは大学コミュニティにおけるワクチンとフェイスマスクの有効性を推定した最初の研究であり、あらゆる集団における複数の介入の有効性を同時に推定した最初の研究であるが、他の研究ではワクチンの有効性について接触追跡データを活用している推定]2、23。私たちのフレームワークは、学校、職場、スポーツイベント、集団生活に関連する感染リスクなど、会場固有の推定値をリアルタイムで提供するとともに、対象を絞った介入とリスクコミュニケーションを提供するように設計されています。

介入効果 (\(\mathbb {E}_A\)) を次のように定義します。

ここで、 \(Y_{A=1}\) は全員が介入を受けた場合の反事実検査陽性率を示し、 \(Y_{A=0}\) は誰も介入を受けなかった場合の反事実検査陽性率を示します。同様に、介入の有効性を 1 から因果関係リスク比を引いたものとして定義します 21、24、25。理想的には、検査で陽性となった感染者ではなく、実際の感染者を測定することが望ましいですが、これは観察できません。

式を推定します。 (1) 共変量 (W) を周辺化することによる交絡の存在下での観察データから。

介入の有効性の期待値を 0 ～ 1 の間に制限するのではなく、介入が検査陽性の確率の増加と関連していることを示す負の値を許容します。 \(\mathbb {E_A}\) を因果量として確立するには、反事実の一貫性だけでなく、観察された共変量で条件付けした後に未測定の交絡がないことを仮定する必要があります。 [共変量の各組み合わせに、検査で陽性となった個人が少なくとも 1 名、陰性と判定された個人が少なくとも 1 名いることを確認します。

免疫の低下や変異の出現による経時的な有効性に特に関心があるため、特定の期間中に優勢な特定の変異 (V) を条件とした条件付き介入の有効性も定義します。

まず、発症者と接触者の間の検査陽性相互作用の確率に関するパラメトリックロジスティック回帰モデルを定式化します。 \(Y_{i,j}\) を、j 番目のインデックスケースと i 番目の接触の肯定的な接触の指標として表します。

式では、 (4)、継続時間は接触の継続時間を示す 2 値の指標 (60 分以上または 60 分未満)、屋内は相互作用が屋内で行われたか屋外で発生したかを示す 2 値の指標、物理的接触は直接の物理的接触の指標です。 relationship は、関係のカテゴリ変数 (ルームメイト、クラスメート、またはベースライン。これには、友人、パートナー、同僚、家族などの一般的な関係タイプが含まれます) を示します。ワクチン接種とマスク着用の影響（症例と接触者の両方）の相互作用項と、アルファ、デルタ、オミクロンの 3 つの異なる波の間に循環する変異株の指標を組み込みます。発端となった症例に複数の接触者がいる場合、それらの出来事に関連するリスクは相関している可能性があります。この相関関係を説明するために、明示的な共変量を超える追加の感染リスクを捕捉する、インデックスケース j に固有のランダム切片 (\(b_{0,j}\)) を含めます。

このモデルを式で定義された [estimand] に結び付けます。 (3) g 計算式のベイズパラメトリック定式化による。 [g 計算式は、限界治療効果 (この場合は 1 から限界リスク比を引いた値) を推定する際に、交絡変数を過剰に周辺化する確立された方法です]26,27。例として、式からワクチンの有効性を回復するには、 (2) オミクロン波の間、観測データの次の関数をターゲットにします。

パラメトリックロジスティック結果回帰モデルでは、式 1 の分子と分母に期待される確率の式を差し込むことができます。 (5) 交絡因子の経験的分布を無視して疎外される。

式 (6) は、接触ワクチン接種ステータスを「設定」し、循環バリアントを Omicron に「設定」した場合の、データの経験的分布全体にわたる期待値と考えることができます。各 \(\beta _k\) はベイジアンコンテキストにおける確率変数であるため、式 1 でターゲット推定値の不確実性推定値を取得します。 (6) 標準的な MCMC による後部サンプリング。詳細については、付録 1 を参照してください。

データは、オースティン公衆衛生局の権限の下で機能するテキサス大学オースティン校（UT）の新型コロナウイルス感染症検査および追跡プログラムによって生成されました。 [分析の目的で、データを 3 つの異なる変化波形に分割しました。 Alpha 亜種が優勢だった期間（2021 年 2 月 15 日～2021 年 6 月 15 日）、Delta 亜種が優勢だった期間（2021 年 6 月 15 日～2021 年 12 月 10 日）、および Omicron 亜種が優勢だった期間（12 /2021/10～2022/03/04)。私たちは、バリアント別の優勢期間を、オースティン広域地域の症例の 95% 以上が特定のバリアントに起因する期間として定義しました。 UT オースティン校は、Alpha および Delta バリアントが優勢だった期間の検査陽性率は平均 1% 未満でしたが、Omicron が優勢だった期間の検査陽性率は最大 8.7% であったと報告しました。大学はワクチン接種の義務化を実施したことはなかったが、ワクチン接種を強く示唆した。アルファが優勢だった時期にはマスク着用義務があり、また対面授業と遠隔授業の両方に対するハイブリッド戦略もあった。しかし、デルタ変異種の到着までに、大学はマスク着用義務を解除し、限られた遠隔オプションで対面授業を再開した。] 急速な抗原または核酸の増幅陽性反応に続いて、学生、職員、教職員の症例がUT接触追跡に報告された。テストは2021年2月15日から2022年3月4日までの間に実施されました（表1）。症例報告は、キャンパスの検査プログラムおよび自己申告によって受け取られました。オースティン公衆衛生局と協力して、UT の接触追跡により、オースティン公衆衛生局が聞き取り調査を行った追加の UT 学生、職員、教職員の感染者が特定されました。接触追跡者は症状、ワクチン接種歴、感染期間中に接触した接触者について電話で聞き取りを行った。 2021年、感染期間は症状発現の2日前に始まり、症状発現（無症状の場合は検査結果が陽性）の10日後に終了すると推定された。 2022 年 1 月 1 日から始まり、オミクロン波の間、感染期間は症状発現から 5 日後に終了すると想定されていました28。それぞれの暴露の性質に関する詳細な情報がケースから収集されました。これには、暴露期間、状況（屋内か屋外か）、接触の性質（物理的か非物理的か）、接触者との関係（例：ルームメイト、クラスメート、またはベースライン（友人、パートナー、同僚、家族などの一般的な関係タイプ）と、症例と接触者の両方がマスクを着用したかどうかが含まれます。接触者には電話で感染の通知が行われ、症状、SARS-CoV-2感染歴、ワクチン接種歴などについて聞き取り調査が行われた。最近の感染歴がない接触者（暴露から3か月以内）は、新たな感染を早期に発見するため暴露後3日から5日の間と、国のガイドラインに沿って5日から7日の間の2回、新型コロナウイルス検査を受けることが奨励された、ワクチン接種の状況に関係なく。陰性の検査結果は、キャンパスの検査プログラムおよび自己申告を通じて取得されました。データは UT の接触追跡データベースに保存されました。

症例は以下の場合に分析に含まれた：(1) UT での調査に成功し、連絡先を共有することに同意した、(2) 暴露後 3 ～ 14 日後に少なくとも 1 回検査した少なくとも 1 人の接触者がいた、および (3)暴露時に既知のワクチン接種状況があった。接触者は、接触者追跡で少なくとも 1 回電話をかけられたことがあり、接触者のワクチン接種状況がわかっている場合に含まれました。各コンタクトのテスト結果はインデックスケースに追加されました。 [各初発症例のすべての接触者を観察することはできず、この欠落はワクチン接種状況と検査陽性の両方に関連している可能性があるため、結果として得られるワクチン有効性の推定値には偏りがある可能性があります。接触追跡者の圧倒的な症例数により、Omicron が優勢だった時期に行方不明が特に顕著でした (図 1A)。このバイアスについては、「接触追跡データ」のセクションで詳しく調査します。[ほとんどの指標となるケースの接触者数は 5 人未満であり、各バリアント波の接触数の分布は、おおよそべき乗則で現れました (図 1B)]。暴露後 3 ～ 14 日以内に検査結果が陽性となった接触者は、検査陽性接触者とみなされました。この期間中に陰性結果のみが得られた接触者は、検査陰性接触者とみなされました。検査結果が欠落している連絡先は、無反応の分析に含まれました。 UT の接触追跡者から通知を受けられなかった UT 関係者の一部は、キャンパスの検査場で検査を受け、その結果は接触追跡データベースに入力されました。症例および接触者のワクチン接種状況は、2 つの主要なルートを通じて評価されました。まず、感染者と接触者の両方について、感染時のワクチン接種状況を評価するために電話でインタビューが実施されました。ただし、接触追跡者が接触者に通知してワクチン接種状況を取得できない場合は、大学のワクチン接種記録が使用されました。 FDAが承認したmRNAワクチンの[2回目]投与から少なくとも14日後に曝露が発生した場合、症例および接触者は完全にワクチン接種されたとみなされました。ジョンソン・エンド・ジョンソンとアストラゼネカのワクチン接種を受けた個人は分析から除外された。ワクチン接種を受けていない、部分的にワクチン接種を受けている、またはFDA承認のmRNAワクチンの最終投与後14日間に曝露があった症例および接触者は、ワクチン接種を受けていないとみなされました。サンプルサイズは、特定の変異株が優勢な期間内に自然に減少する免疫力やブースターの効果を推定するには十分ではありませんでした。この研究は、UT の治験審査委員会によってヒトを対象とした研究ではないと判断されました。

(A): 一定期間にわたって調査に成功した接触者の割合。オミクロンの急増中、事件負荷の大きさにより、接触追跡者の初発事件の接触者を調査する能力が大幅に低下しました。 (B): アルファ (2021/02/15 ～ 2021/06/15)、デルタ (06/06) の期間にわたる、インデックスケース別のコンタクト数の分布 [、少なくとも 1 つのコンタクトを持つインデックスケースを条件とする] /26/2021–12/10/2021)、および Omicron (12/10/2021–03/04/2022) が優勢でした。

連絡先の 10.3% では検査結果がありませんでした。従来の検査陰性デザインとは異なり、接触追跡検査陰性デザインの欠落は有益である可能性があります。接触者が新型コロナウイルス感染症のリスクを取る行動をとっている場合、感染する可能性が高く、ワクチン接種を受けていない可能性が高く、検査結果が得られない可能性が高くなります。検査を受けなかった人のワクチン接種率が低いことが観察されています（表1）。 UT での検査データと追跡データが統合されているため、接触追跡者からの通知が成功したかどうかに関係なく、UT で検査を受けた個人を観察することができました。 [ただし、キャンパス外でテストを行ったり、まったくテストをしなかったりした場合、テスト状況を観察することはできませんでした。また、接触追跡者による調査に成功した接触者の割合を監視することもできました (図 1A]。この割合は、接触追跡者が症例数に圧倒されたオミクロン波の間に大幅に減少しました。リスクをとる行動により検査で陽性となった人は、接触追跡者に反応しない可能性が高かったため、ワクチンの有効性の推定値が下方に大きく偏る可能性があります。特に、ワクチンの有効性が低い場合 (13%)、偏りは -100% に達する可能性があります, ワクチン接種が陽性反応の確率を劇的に高めることを示しています. 通知に成功した接触者の割合を監視することで、オミクロンの急増など、推定値が信頼できなくなる可能性のある期間を特定できます. バイアスの具体的なシミュレーション研究を含む詳細は、付録 A2 に記載されています]。

すべてのデータ収集の取り組みは、テキサス大学オースティン校のガイドラインに従って実行され、テキサス大学オースティン校の内部審査委員会 (STUDY00000438-MOD02) によって承認されました。すべての被験者および/またはその法的保護者からインフォームドコンセントを得た。

分析に利用できる症例と接触者のペアは 3,782 件ありました。アルファ変異株が優勢だった期間には、感染者数は 300 人、接触者数は 593 人でした。デルタ変異株が優勢だった期間には、感染者数は703人、接触者数は2433人だった。オミクロン亜種が優勢だった期間には、感染者数は 456 人、接触者数は 756 人でした。ケース別の連絡者数の分布を付録 A2 に示します。症例の57％と接触者の56％が女性でした（表1）。初発症例と接触者の年齢中央値は、それぞれ21歳（範囲＝17～48歳）と20歳（範囲＝14～40歳）であった。すべての初発症例と接触者の半数以上（それぞれ56.7％と56.6％）がワクチン接種を受けていました。感染者と接触者の大部分は、暴露時にマスクされていなかった（それぞれ80.4％と85.4％）。曝露は通常 60 分以上続き (82.2%)、屋内で行われました (96.7%)。 2回のワクチン接種を受けてからの平均日数は接触者の場合169日で、95％が曝露前50日から250日の間にワクチン接種を受けていた。全体として、76.8%の接触者が初発症例への曝露について正常に通知され、82.5%の接触者が通知に関係なく曝露後に検査を受けました。接触者間の検査結果の欠落を説明するために、4 つの異なるシナリオが考慮されました。(1) 接触者に暴露が通知され (つまり、接触追跡者の電話に応答し)、検査結果が取得されました (61.0%)。 (2) 接触者は暴露を通知されたが、検査を受けなかった(15.7%)。 (3) 連絡先には正常に通知されなかったものの、テストは行われました (21.3%)。 (4) 連絡先に正常に通知されず、テスト結果が得られませんでした (2%)。連絡が取れた接触者と連絡が取れなかった接触者の検査陽性率はそれぞれ3.6%と52.3%でした。

私たちは、パンデミックの 3 つの異なる期間における、UT コミュニティにおける感染に対するワクチンの有効性を推定しました (図 2A)。アルファ変異株が優勢だった場合（2021年2月15日～2021年6月15日）、接触者のワクチン接種は感染リスクを25.1％[95％CI－16.0～62.0％]減少させた（493の指標症例接触者ペアに基づく）。図2A）。デルタ変異が優勢だった場合（2021年6月15日～2021年12月10日）、1,885件の発端者接触者ペアに基づく推定値は36.8% [95% CI 20.8～51.3% ]でした。最後に、Omicron 変異株が優勢だった場合（2021 年 12 月 10 日～2022 年 3 月 4 日）、予防効果は見出されず、294 に基づく推定有効性は -107.0% [95% CI − 159.2 〜 − 64.8%] でした。インデックスケースコンタクトペア。主要症例のワクチン接種状況に目を向けると、二次感染に対するワクチンの有効性は、アルファ波では 38.7% [95% CI 23.9 ～ 51.1%]、デルタ波では 40.7% [95% CI 25.8 ～ 53.2%] と推定されました。、Omicron が優勢だった期間では 31.0% [95% CI 19.4 ～ 40.9%] でした (図 2C)。

95% 信頼区間 (垂直の黒いマーク) による接触者の感染に対する介入有効性 (パーセント) の推定値。 (A): 感染に対するワクチン有効性の事後密度 (接触ワクチン接種状況)。オミクロンが優勢だった期間のマイナスの推定値は、ワクチン接種グループにおける過剰な行動リスクに起因する可能性があります。 (B): 感染に対するマスクの有効性の事後密度 (接触マスクの状況)。 (C): 継続感染に対するワクチン有効性の事後密度 (インデックスワクチン接種ステータス)。 (D): 順方向送信に対するマスク有効性の事後密度 (インデックスマスキングステータス)。

接触者と初発者の両方によるマスク着用は、アルファ波またはデルタ波の変種の間、有意な保護効果はありませんでした（アルファ: 22.7% [95% CI − 36.2–63.9%]、デルタ: 20.4% [95% CI − 61.8–71.4%] ］）（図２Ｂ）。ただし、Omicron が優勢だった期間では、マスクの有効性は 64.2% [95% CI 5.8 ～ 77.3%] と推定されました。発症者単独によるマスク着用は、有意ではないものの、保護効果の方向の点推定値があった（アルファ: 26.7% [95% CI − 23.8-63.3%]、デルタ: 43.4% [95% CI − 8.4- 76.9%]、オミクロン: − 8.0 % [95% CI − 74.2 ～ 47.8%]) (図 2D)。

また、ワクチン接種の状況と曝露中のマスキングを考慮しながら、行動および環境の共変量の関数として感染のオッズ比を推定しました。クラスメイト (OR = 0.15 [95% CI .06–.29]) およびルームメイト (OR = 0.53 [95% CI .39–.70]) (図 3A) は、ベースラインと比較して感染する可能性が大幅に低かった、一般的な関係タイプ (友人、パートナー、同僚、家族) が含まれていました。また、より長い交流（> 60 分）（OR = 1.46 [95% CI 1.13-1.89]）や直接の身体的接触を伴う交流（RR = 1.37 [95% CI 1.07-1.84]）により、検査の確率が高まることもわかりました。それぞれ、より短い物理的接触とより少ない物理的接触と比較して、積極的な接触を示します。インデックスケースごとに推定されたランダム切片は大きなばらつきを示し (図 3B)、一部のインデックスケースでは共変量を調整した後の平均送信オッズが 2 倍を超えています。したがって、ワクチン接種、マスク着用、人間関係の種類、暴露の性質や期間、暴露場所以外にも感染リスクを引き起こす要因が存在する可能性があります。

大学キャンパスにおける SARS-CoV-2 感染のリスク要因。 (A): 研究期間 (2021 年 2 月 15 日から 2022 年 3 月 4 日まで) にわたる事後密度または交絡の可能性のある変数。これには、共通の関係を含む、初発症例と接触者 (クラスメイト、ルームメイト、またはベースライン) の間の関係が含まれます。タイプ（友人、パートナー、同僚、家族など）、暴露場所（屋内か屋外か）、交流時間（1 時間より長いか短いか）、直接の身体的接触があったかどうか。オッズ比は、インジケーターのないものに対するインジケーターのあるもののオッズを示します。 (B): 初発症例の推定ランダム切片のヒストグラム。初発症例と接触者のワクチン接種状況では説明できない感染の過剰な不均一性、初発症例と接触者のマスク着用行動、初発症例と接触者の関係性を表す。、暴露期間、暴露場所、または直接の物理的接触。 1 未満 (1 より大きい) の値は、感染力が平均より低い (高い) 指標症例に対応します。

米国の大都市大学からの接触追跡データは、他の研究と一致して、[パンデミックが進行するにつれて] SARS-CoV-2 感染に対するワクチンの有効性が急激に低下していることを明らかにした18、29、30。低下は、変異株の免疫回避性、ワクチン接種後数か月間にわたる免疫の自然減退、および観察されていない行動要因の組み合わせに起因すると考えられます。 [しかし、オムクロンの急増中、接触追跡者は症例数の多さに圧倒され、接触者の追跡は大幅に減少しました。これは、オミクロン急増時のワクチン有効性の統計的に有意なマイナス推定値を説明する可能性があり、接触追跡に基づくワクチン有効性設計の弱点を浮き彫りにしている。しかし、接触者調査の成功率を継続的に監視することで、公衆衛生当局は推定値が信頼できなくなる可能性がある時期を特定できる。]Lyngse et al. 同様に、オミクロン波の間の感染に対するワクチンの有効性についてマイナスの点推定値を発見しました31。介入効果の推定における不確実性の高さは、特にアルファとオミクロンが優勢だった期間のサンプルサイズが小さいことに起因しています。

私たちは、ワクチンがアルファ波、デルタ波、オミクロン波の間の進行感染に対して高レベルの保護を提供することを発見しました。これまでの世帯ベースの研究ではこの予防効果が実証されていますが 32,33 、これがワクチンがより大きな地域社会での感染力を低下させることを示す最初の兆候であると考えています。これらの推定値は、大学コミュニティにおける危険な感染者数の増加時に、ワクチン接種、追加接種、およびマスクの慎重な使用を促進するための明確で一貫したメッセージを裏付ける証拠を提供します。接触追跡データにより、介入の有効性を推定する際に、感染に影響を与える環境要因や行動要因を制御することができます。私たちの大学生の年齢の研究集団では、初発症例と接触者の関係は感染リスクと強く相関していました。大学での日常的な活動を通じて知り合った個人（クラスメートやルームメイトなど）は、大学以外の構造化された関係（友人、家族、同僚など）よりも陽性反応を示す確率が低かった。これらの結果は、急増時にキャンパス活動を制限するコストと利点に取り組んでいる大学管理者にとって、直観に反する意味を持ちます34,35。対面での授業を制限することは、友人同士の社交的な集まりを小さな「バブル」に制限したり、社交的接触の際のリスクを軽減するためにワクチン接種、マスク着用、検査を強く奨励したりすることよりも、感染を防ぐ効果が低い可能性がある。

大規模な研究ではサージカルマスク着用の保護効果が確認されているが、クラスターランダム化試験では、Abaluck et al. 彼らは、マスク着用により症候性血清陽性率が 9% 大幅に減少することを発見しました 38 が、その効果はサージカルマスクと比較して布マスクでは減少しました。これは、この大学の母集団で使用されている布製マスク、外科用マスク、およびその他のマスクの組み合わせ、またはマスク使用の自己報告に関連するデータ品質の問題によって、私たちの結果が左右されたことを示唆している可能性があります。フェイスマスクの有効性の変化を引き起こすウイルス学的要因と行動要因を紐解くには、より大規模な研究が必要である。大規模な大学コミュニティにおけるワクチンとフェイスマスクの有効性に関する私たちの推定値は、米国のより広範な人口に対するものよりも高い可能性があります。大学生は高齢者に比べて危険な行動をする可能性が高く 39、これは、若者では新型コロナウイルス感染症がそれほど重症ではないという一貫したメッセージによってさらに悪化する可能性があります 39。大学生はまた、共同生活の取り決めや教室の構造を考慮すると、週に多数の濃厚接触をする傾向があります。また、彼らは若くて健康である傾向があり、併存疾患の有病率が低いため、感染中に社会活動を阻害するような症状を発症するリスクが軽減される可能性があります。たとえこの大きなリスクがワクチン接種やフェイスマスクによって軽減されたとしても、リスクが低い他の集団と比較して、介入効果の推定値は依然として低いと予想される可能性があります。

検査陰性デザインには多くの場合、大規模なデータセット（高い統計検出力）の利点がありますが、接触追跡データを使用してワクチンの有効性を一貫して監視することで、特に介入が機能しなくなった場合に、迅速かつ効果的な政策対応を知らせることができる補完的なリアルタイム推定値を提供できます。医療提供者を受診した症状のある個人のみを監視するワクチンの有効性に関する陰性研究とは異なり、接触追跡データは無症状の感染者も捕捉し、地域社会内で超蔓延している個人を特定することができるため、新たな変異種の脅威の特定に役立つ可能性があります。ただし、介入の有効性を研究するために接触追跡データを使用すると、より一般的に使用されるテストネガティブデザインでは発生しない 3 つのバイアス要因が発生する傾向があります。まず、[上で述べたように、ミスサインは非常に有益な情報となる可能性があり、ワクチンの有効性の推定に大きな偏りをもたらす可能性があります (付録 A2)]。 [第二に] 症例と接触者の間の特定の相互作用の交絡因子を遡及的に捕捉し、統計的に管理する必要があります。たとえば、ワクチンの有効性を研究する場合、ワクチン接種の選択とフェイスマスクの着用の選択は相関している可能性があるため、マスクの着用を制御する必要があります。逆に、マスキングの有効性を推定する際には、ワクチンの状態を考慮する必要があります。 [最後に]、接触者の追跡には、複数の接触者を持つ単一の発端者に対する繰り返しの測定が含まれる場合があります。これらの反復測定は、より高いウイルス量や以前の感染からの免疫など、初発症例の未測定の特性により相関する可能性があり、介入効果を推定する際には、偏った推定を避けるために考慮する必要があります。他の接触追跡に基づく研究40では、欠落した検査結果を検査陰性接触者としてラベル付けしており、結果に偏りが生じる可能性があります（付録A2）。ランダムではない行方不明に対する統計的な救済策はありませんが、接触追跡データの分析には[信頼性の低い推定値を特定するための接触追跡率のモニタリング]が含まれる必要があります。米国全土の接触追跡プログラムによって収集されたデータは、最小限の症例情報 41 から各曝露の完全な詳細情報 42 に至るまで、非常に多様であることに注意します。さらに、接触追跡データをワクチン接種記録やその他の関連する健康データにリンクすることは、多くの場合困難です42,43。データ収集を強化し、医療および公衆衛生データを統合する感染症監視システムへの投資が増加すれば、介入の有効性と行動リスクの正確かつタイムリーな推定が容易になります。

私たちの研究は、ウイルスが進化し続け、人間の行動が変化する中で、一般的に収集された接触追跡データを使用して介入の有用性を追跡するための一般的な統計的枠組みを提供します。提案されたベイジアン g 計算モデルは、複数の介入を同時に評価し、感受性と感染力の両方を低減する効果の確率的推定を提供し、伝播のリスクを高める個人および曝露関連の要因を特定することができます。世界的な接触追跡の取り組みは縮小傾向にありますが、接触追跡は特定の集団で収集されるため、このアプローチはリアルタイムで適用でき、重要な状況認識を提供し、効果的な緩和およびコミュニケーション戦略を知らせることができます。

この研究の結果を裏付けるデータはテキサス大学オースティン校から入手可能ですが、これらのデータの入手には制限が適用され、現在の研究ではライセンスに基づいて使用されているため、一般には公開されていません。ただし、データは合理的な要求があり、テキサス大学オースティン校の許可を得て著者から入手できます。

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この研究は、Love, Tito's (米国テキサス州オースティンにある Tito's Homemade Vodka の慈善事業部門) からの、新型コロナウイルス感染症緩和戦略のモデリングを支援するためのテキサス大学への寄付によって支援されました。追加の資金は、助成番号 NU38OT000297 の下、国務院および準州疫学者によって提供されました。

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エミリー・ジェームス & ダーリーン・バヴナニ

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マインド・ウェルドン

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GG、DB、LM が分析を考案し、設計しました。 EJ、MW、DB がデータを収集しました。 SF と SW はデータまたは分析ツールを提供しました。 GG と DB が分析を実行しました。

グレアム・C・ギブソンへの通信。

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転載と許可

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受信日: 2022 年 9 月 2 日

受理日: 2023 年 5 月 25 日

公開日: 2023 年 6 月 9 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35892-0

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