推定方法に問題ありか【論文】COVID-19感染性プロファイルの修正。発症前2、3日から更に遡る可能性(2020.7.16作成)

Peter Ashcroft @Peter_Ashcroft

Are you using the COVID-19 infectivity profile from He et al. Nat. Med. 2020? Take a look at our preprint for a major correction -> arxiv.org/abs/2007.06602 w/ @Jana_Huisman @sonjaklehtinen @JBouman7 @C_Althaus @sbonhoeffer

Peter Ashcroft @Peter_Ashcroft

We found an error in calculation of the infectivity profile of nature.com/articles/s4159…, which unintentionally dropped data points

Peter Ashcroft @Peter_Ashcroft

Correcting this error, we find a significantly different infectivity profile pic.twitter.com/C71BtAjeVY

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Peter Ashcroft @Peter_Ashcroft

We alerted @NatureMedicine on June 19th after discussion with the authors, but the original article is still online without correction

Peter Ashcroft @Peter_Ashcroft

The incorrect profile is widely used by COVID-19 modellers. We use this unconventional channel to limit the propagation of this error. Please share widely

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

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けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

累積分布関数の図。50%の位置はさほど変わらないが、発症前感染の裾野が広がる。つまりこれまでの接触者追跡で実は見逃されていた例が多かったことが示唆される pic.twitter.com/wlfXJEO5kN

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けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

元の論文では、負のserial intervalを持つ例を除外して分析していたとのことで、それを含めて再解析したもの。結果実際のデータによくフィットしている。 発症の2日前まで辿れば、発症前感染を　の98%を捕捉できる計算だったが、修正後のモデルでは61%に。4日前まで辿れば91%、5日前でやっと97% pic.twitter.com/S2UoM1Cs5r

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けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

このパラメーターを使っていたモデリングの研究は修正を余儀なくされる。これまで発表されてきたコンタクトトレースの効果は過大評価されていた可能性あり。それにしてもウザ過ぎるなこのウイルス twitter.com/kenmomd/status…

ダークグレーペン二郎 @morilyn1123

下RTの「発症前2-3日から感染力が高まり一気にピークとなる説」の見直し、たしかに納得できる部分がある。NEJMのpresymptomatic感染伝播に関する論文では、発症4-6日前でも高いウイルス量が検出されていたからだ(引用RT)。つまり無症状はより危険で、感度はより高いと考えるべき。もっとPCRを。 twitter.com/morilyn1123/st…

ペン二郎 @morilyn1123

もちろん発症4日前にPCR陽性となる例は存在します。これは介護施設における無症状期(presymptomatic)の感染伝播に関する論文ですが、4日前どころかそれ以前でも少ないサイクル数(=高ウイルス量)でウイルスが検出されています。 nejm.org/doi/full/10.10… pic.twitter.com/QGdzJk8FvJ

2020-06-01 22:32:13

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

.@LSHTM のakiraendoさんの指摘 twitter.com/_akiraendo/sta… twitter.com/_akiraendo/sta…

akiraendo @_akiraendo

@kenmomd @kyslog ベイズ推定による別の再解析だとピークは発症2日前頃に来てます。He/Ashcroft共にパラメタの取り方があまり良くない形で最尤推定を使っていて、サンプルの少なさもあり（2/77を抜くだけでここまで分布の形が変わるのも違和感）個人的にはまだ結論するには早いかなと思ってます twitter.com/aakhmetz/statu…

2020-07-31 01:16:25

akiraendo @_akiraendo

@kenmomd @kyslog ベイズ推定による別の再解析だとピークは発症2日前頃に来てます。He/Ashcroft共にパラメタの取り方があまり良くない形で最尤推定を使っていて、サンプルの少なさもあり（2/77を抜くだけでここまで分布の形が変わるのも違和感）個人的にはまだ結論するには早いかなと思ってます twitter.com/aakhmetz/statu…

2020-07-31 01:16:25

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

西浦研のAkhmetzhanovさんが解析していました。 github.com/aakhmetz/COVID… twitter.com/aakhmetz/statu… twitter.com/aakhmetz/statu…

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

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

けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd

Our replication exercise does not support the claims of a recent preprint of Ashcroft et al, who argued that the infectiousness profile would be similar to a skewed normal distribution (~the gamma distribution with a fairly large shift) and the results of He et al are incorrect.