【論文と考察】COVID-19の発症タイミングとウイルス放出量および感染力(2020.4.16作成)

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

Author Correction: Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19 covid19.sph.hku.hk/images/Correct… we re-estimated the infectiousness profile and found that the proportion of pre-symptomatic transmission was 44% (95% CI 30 - 57%) (unchanged from the original point...

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

whereas infectiousness s tarted at 12.3 days (95% CI 5.9 – 17.0 days) (vs 2.3 days) before symptom onset and peaked at onset (95% CI -0.9 – 0.9 days) (vs -0.7 days previously) pic.twitter.com/ncEdLs2rdT

拡大

拡大

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

We further observed that only <0.1% of transmission would occur before 7 days, 1% of transmission would occur before 5 days and 9% of transmission before 3 days prior to symptom onset.

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

Therefore, from a contact tracing viewpoint, it may be adequate to enquire about close contacts up to 3 days before the index first shows symptoms.

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

これは著者訂正なんですが、Akhmetzhanovさんのベイズ推定版の再解析も見て頂ければ。変わる部分と変わらない部分があります。こちらはやはり発症前にピークが来るとの解析 github.com/aakhmetz/COVID… twitter.com/aakhmetz/statu… pic.twitter.com/PF5XzL6EZr

Andrei R. Akhmetzhanov (吳亞克) @aakhmetz

I would not be that critical as Ashcroft and colleagues. Earlier in May I contacted the authors of Nat Med paper, and I was able to show the consistency of their results. My simulations for replication of He et al. can be found on github: github.com/aakhmetz/COVID… twitter.com/Peter_Ashcroft…

2020-07-15 21:55:28

拡大

拡大

Noguchi Akio @Derive_ip

結構重要な論文に訂正が入ったようです。私の記憶ではこの論文が契機となって濃厚接触者の始期が発症日から発症2日前に変更になりました。これを読むと、発症2日前では不十分で、発症３日前にするべきだそうです。 nature.com/articles/s4159… twitter.com/kenmomd/status…

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

Nature Medicine掲載、Xi He、 Eric H. Y. Lauらの短報に訂正が出たので解説を作りました。これは濃厚接触者の追跡が発症2日前までに変更される契機となった研究でした。1/2 Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19 nature.com/articles/s4159… nature.com/articles/s4159… pic.twitter.com/DnSyuESisM

拡大

拡大

拡大

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

この論文は以前統計処理について、Ashcroft (@Peter_Ashcroft)らから指摘が出ており、それに対して訂正版を出したという形になります。 arxiv.org/abs/2007.06602 また、Akhmetzhanov (@aakhmetz )氏がベイズ推定による再解析も行なっていました。 2/2 github.com/aakhmetz/COVID… twitter.com/kenmomd/status… pic.twitter.com/JUIqKwD68C

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

Natureに掲載され、かなり話題になった論文の感染性プロファイルの推定が間違っているという指摘。マジか 発症の2.3日前から感染力ありとしていたが、修正されたモデルからは接触者の調査は4日以上遡る必要がある。 arxiv.org/abs/2007.06602 nature.com/articles/s4159… twitter.com/peter_ashcroft… pic.twitter.com/uVKTMV6q0M

2020-07-15 21:16:03

拡大

拡大

拡大

influenzer @influenzer3

●感染性に関する論文の修正：発症前5-6日にはすでに感染性を有している →以前に、Natureに｢感染力は発症日が最大、二次感染の44%はindex caseが無症状の時に起こる｣という重要論文が掲載されました。

influenzer @influenzer3

｢他者への感染性は発症2.3日前より始まり、0.7日前にピークになる｣と。 3/20に一度紹介した論文です。 Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19 nature.com/articles/s4159…

influenzer @influenzer3

→これに、間違いを指摘する研究者が登場しました。 ｢上記論文を検討したところ、negative serial intervalを持つ2つのデータセットが本文に言及なく解析から除外されている事を発見した｣と。 ｢これを解析に加えると、感染性はもっと前に遡り発症2-3日では不十分である｣ arxiv.org/abs/2007.06602

influenzer @influenzer3

→これを受けて、Naureの元論文の著者が論文を修正しました。 感染可能期間は指摘のように発症前から大幅に遡るという結論になっています。 本感染を制圧するためには、発症後のPCRによる感染者の拾い上げでは不可能であることを示しているように思います。 nature.com/articles/s4159…

influenzer @influenzer3

----- ・Ashcroft Pらが我々の誤りを指摘してくれました。彼らの指摘に従い、症状発症日の不確実性を考慮したnormalization factorを適用し、 bootstrap法を用いて95%信頼区間を推定した。

influenzer @influenzer3

・以上のように感染性プロファイルを再推定したところ、発症前の二次感染は44%である事は変わらなかったが、発症前12.3日（元論文では2.3日）から感染性を持っており、発症期にピークを迎える(元論文では発症前0.7日)と結果が変わることが分かった。

influenzer @influenzer3

・感染性開始を発症前の5日目、8日目、11日目と仮定して感度解析を修正すると、発症前の感染率は37～48％(元論文では46～55％）となった。 ・潜伏期間を6日と仮定すると、感染性は感染直後の発症5-6日前には感染性が実質的に上昇し始める事を示している。

influenzer @influenzer3

・感染の1%未満が発症7日前、1%が5日以前、9%が3日以前に発生すると推定された。この結果からは、接触者追跡においては、発症3日前までの濃厚接触者を追跡するのが適切であるかもしれない。 ----

influenzer @influenzer3

・重要な修正点は以下のグラフにつきます。 　左が元のグラフ、右が今回の修正グラフです。 　感染力が最大になるのは発症日となり、感染性は感染前の方向にさらに3日ほど延長。 　発症6日前からは感染性がどんどん増大していくという結論です。 pic.twitter.com/4DC1qycuyG

拡大

内田 @uchida_kawasaki

[2007.06602] COVID-19 infectivity profile correction arxiv.org/abs/2007.06602 COVID-19感染性プロファイルの修正

Takaya Suzuki MD, PhD @suzuki_takaya

このグラフの確率密度はテールが大きく、修正論文では発症7日前以前の感染は0.1%、5日前までは1% 、3日前までが9%、このため現実的には3日前くらいまでたどるのが適当だろう、というコメントが追加されています。 twitter.com/hhb_yori/statu… pic.twitter.com/c1zWn1CZJs

hhbより @hhb_yori

@suzuki_takaya こういう情報が流れておりますが...？ twitter.com/influenzer3/st…

2020-09-03 22:35:36

拡大