接触確認アプリは接触追跡にどの程度役立つか：数理モデルで検討した論文を読んでみた

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

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kentauros2HAL9000 @Kentauros2H

@influenzer3 修正したの知らなかった。これ、オレが注目してたのは後ろの感染源でなくなるまでの中央値なんですが、色々別な示唆もあったり間欠的ぶり返しもあって頭の中での置き場の整理がつき切ってなかったんですよね。おかげで読み直せます。thanks kentaro

kentauros2HAL9000 @Kentauros2H

@influenzer3 あ、influenzerさんの興味であろうlatent priodがincubation priodより先に来るだろうの件。経路分析の症例では感染後2日目のものや3日目の物もありました。このスレの様な中央値は十分あり得るだろうと思います。 regards kentaro

Hiroshi Tsuji, MD, PhD, MPH🌏産業医 @Hiroshi_Tsuji

英Lancet誌より症状出てから検査まで3日以上遅れると濃厚接触者追跡が追いつかないとの数理モデルによる推定結果出ました。感染拡大抑えるには早い検査が最も重要と結論。 twitter.com/TheLancet/stat…

The Lancet @TheLancet

NEW—Speed of testing is most critical factor in success of contact tracing strategies to slow #COVID19; a delay of 3 days or more between symptom onset & testing will not reduce onward transmission of virus sufficiently: a modelling study @TheLancetPH hubs.ly/H0sDRtn0 pic.twitter.com/Nf2aEU0NIG

2020-07-17 17:03:33

The Lancet @TheLancet

NEW—Speed of testing is most critical factor in success of contact tracing strategies to slow #COVID19; a delay of 3 days or more between symptom onset & testing will not reduce onward transmission of virus sufficiently: a modelling study @TheLancetPH hubs.ly/H0sDRtn0 pic.twitter.com/Nf2aEU0NIG

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Hiroshi Tsuji, MD, PhD, MPH🌏産業医 @Hiroshi_Tsuji

接触者追跡でアプリ(即時の接触者への通知と検査自己隔離)の有用性にも触れてますが、これは5月に別の研究グループが米Science誌で発表した研究結果と同様の結果です。 新型コロナウイルス感染拡大阻止に科学は一貫して検査の増強、そしてアプリの可能性示唆。日本では接触確認アプリCOCOA。 twitter.com/Hiroshi_Tsuji/…

Hiroshi Tsuji, MD, PhD, MPH🌏産業医 @Hiroshi_Tsuji

米Science誌、症状有無、環境がどの程度感染拡大の原因となるかと、理想的な追跡appを提案する論文出ました。感染源→感染者ペア40組の数理モデルより原因は46% 症状出る前の人、38%症状ある人, 10%一貫して無症状の人、6%(ここのみ過去研究からの推測)手など環境との内容。science.sciencemag.org/content/368/64… pic.twitter.com/trCejWdYpR

2020-05-09 18:00:23

田舎の元外科医 @inakashoge

Lancetから数理モデルの論文。 ＞積極的疫学調査はより早期の方がR0低減効果が高い。 ＞たとえインストール割合が20％であってもスマホアプリによる接触追跡が追加されれば，人力の接触追跡だけの場合に比べてR0の低下が大きい。 接触確認アプリ（COCOA) 普及は重要です。 thelancet.com/pdfs/journals/…

田舎の元外科医 @inakashoge

リンクが間違っているようなので再掲 ＞Impact of delays on effectiveness of contact tracing　strategies for COVID-19: a modelling study thelancet.com/pdfs/journals/…

tenten@🐸🩻💉✨ @tenten2r

コロナ、怖がりすぎる人と全く気をつけてない人の振り幅が酷いな…。地道に手洗い消毒マスク換気COCOAで行こうね…。

ラウコーレス🎸🤘⚽️ @andresinini

これを全員がインストールしたら”クラスター追跡班”のお仕事が大幅に減るし、多大な効果があると思う。 デメリットしかない"PCR検査を無症候の人に行う”のとは大違いで確実に感染予防に効果がある。 インストール率が低いと効果が無くなる。 みなさん、"COCOA"ぜひインストールしてください。 twitter.com/tenten2r/statu…

ラウコーレス🎸🤘⚽️ @andresinini

こちらです。 インストールする人が多ければ多いほど、”結果的に自分を守る”ことになります。 mhlw.go.jp/stf/seisakunit…

田舎の元外科医 @inakashoge

@andresinini 政府が普及目標とする人口の6割に達しなくとも、2割を超えれば効果はありそうです。 twitter.com/inakashoge/sta…

nao @parasite2006

やっと時間がとれたので、@Hiroshi_Tsuji さんと@inakashoge さんがご紹介くださった接触確認アプリの効果を数理モデルで検討する論文（2020年7月16日公表）thelancet.com/pdfs/journals/… を読んでみました。（この手の論文を読むときは、モデルを作る際どんな条件を想定したかをきちんと把握するのが大事）