ロックダウンは命を救わなかった

米国とその 50 の州管轄区域は、総人口のロックダウンを命じることによって引き起こされた社会的および経済的構造の大規模な変化の実施に、過剰な全死因死が直接起因するかどうかをテストするための自然な実験を提供しています。

38 州にはロックダウンが課されておらず、XNUMX 組のロックダウン/非ロックダウン州が国境を共有しています。 州全体の屋内退避または外出禁止令の規制の賦課と施行は、州ごとのより大きな健康状態を補正した XNUMX 人あたりの全死因死亡率と決定的に相関していることがわかりました。 この結果は、ロックダウンが命を救ったという仮説と一致しません。

イントロダクション

11 年 2020 月 19 日、世界保健機関は、SARS-CoV-2 ウイルスによって引き起こされるとされる呼吸器疾患である COVID-13 (以下、COVID) が中国の武漢で発生したと報告されたことに基づいて、パンデミックを宣言しました。 2020 年 19 月 2020 日、COVID-XNUMX の発生に関して米国で国家非常事態が宣言されました。 米国では、この宣言に対して、さまざまな州の保健当局や政府関係者からさまざまな反応がありました。 これらのさまざまな州ごとの政策対応の中で、ほとんどの州が XNUMX 年 XNUMX 月と XNUMX 月に外出禁止令または外出禁止令を発令しました (以下、「ロックダウン」と呼びます)。 

これらのロックダウン措置の動機は、COVID-19 が人と人との接触によって広がるという仮定の下で、社会的相互作用を制限することによって COVID-XNUMX の蔓延を遅らせることでした。 ただし、米国では州政府が独立しているため、ロックダウン措置には幅広い実施と施行があり、一部の州ではロックダウンを完全に前倒ししました。 

ロックダウンするかどうかの州ごとの決定におけるこれらの違いは、ロックダウンが命を救ったという仮説を検証するための有用な実験を確立します。 この仮説は、州人口の健康状態の違いを調整した後、ロックダウンを実施した州では死亡者数 (XNUMX 人あたり) が少なく、そうでない州では死亡者数が多いはずであると予測しています。影響が少ない。 これらの予測をテストするために利用できるデータは、CDC によって報告された時間別および州別の全死因死亡率 (ACM) にあります。

他の研究者（例えばRancourt、Baudin & Mercier 2021）が指摘しているように、ACM は死因の特定という難しい問題を回避している。死因の特定は政治的な性質を持つため、結果として偏りが生じやすい（例えばEaly et al. 2020）。呼吸器疾患の場合、正確な主な死因が判明することは稀であり、死因が単一であるケースは稀である。

ACM を分析する利点は、米国での死亡が高い忠実度で記録されることです (報告バイアスや過少報告がない)。 一度記録された死亡は、死亡診断書に原因がどのように割り当てられているかに関係なく、死亡となります。 ロックダウンがパンデミック中の病気の蔓延による死亡を防ぐのに効果的である場合、ロックダウンを実施した地域では、最優先の交絡因子がなければ、すべての原因による一人当たりの死亡が少なくなるはずです。

データと方法論

私たちの目標は、COVID 時代の命を救うためのロックダウンの有効性を評価することです。これは、XNUMX つの州のすべての原因による死亡者数の合計を比較することです。つまり、ロックダウンを実施している XNUMX つの州と、ロックダウンと国境を共有するロックダウンを実施していない州です。州。 また、完全を期すために、非ロックダウン状態との境界を共有しないロックダウン状態も調べました。

ロックダウンを実施していない州を特定するため、WHOおよび連邦政府と州政府によるパンデミック宣言を受けて、2020年3月から4月にかけて州政府が発令した行政命令および執行命令を調査しました。これらの命令のほとんどはBallotpedia.comにアーカイブされてお​​り、リンクが無効になっている命令については、州政府のウェブサイトを検索して特定しました。各執行命令には、州民に対するロックダウン命令の文言に基づいて「厳格度」スコアを割り当てました。

自宅待機命令を出していないためにスコアが 7 の 0 つの州があることがわかりました: ノースダコタ州、サウスダコタ州、ワイオミング州、アイオワ州、オクラホマ州、ネブラスカ州、アーカンソー州。 政府が市民に家にいるように提案または奨励しただけで、家にいることを要求したり強制手段を提供したりしなかったため、スコアが 3 だった追加の 1 つの州がありました: ユタ州、ケンタッキー州、テネシー州。 

ロックダウン実施州と非実施州の基準は、その単純さ（つまり、行政命令の文言の厳格さのみに焦点を当てている）において、これまでの研究とは異なります。しかし、結果として得られた非実施州のリストには、 Ballotpediaで非実施州としてリストされている7つの州すべてと、CDCが後援するMorelandら（2020）の研究で特定された4つの非実施州すべてが含まれています。

ウイルスの拡散が州の境界によって妨げられないという仮定の下で、これらのXNUMXの非ロックダウン状態の結果を、国境を共有するロックダウン状態と比較しました。 この研究では、ロックダウンの有効性の指標として、指定された期間の総死亡率 (ACM) に焦点を当てています。 以下に説明するように、XNUMX つの期間を使用します。 

CDC Wonderウェブサイトから、各州の週ごとのACM（急性心筋梗塞）データを含むカンマ区切り値（CSV）ファイルをダウンロードしました。各州の週ごとのACMデータをその州の人口（米国国勢調査、2020年4月1日時点）で割ることで、人口1人当たりの週ごとの死亡数（D _{pcw ）を算出しました。本レポートでは、D pcwを}住民1万人当たりの死亡数として表します。

州ごとの死亡率を正確に比較するためには、追加の補正手順が必要です。年齢分布、肥満率、貧困レベル、身体的および精神的障害率、その他の健康決定要因の違いにより、各州でD _pcwに本質的な違いが生じます。これらの違いは、パンデミック以前の年（2020年以前）に見られたD _pcwのオフセットとして総合的に現れます。

例えば、図1は2014年から2020年までのニューヨーク州とフロリダ州のDpcwの比較を示しています。すべての州ごとの比較と同様に、ニューヨーク州とフロリダ州のDpcwは週ごと、年ごとに非常に似た時間的変動を示しています_が、明確でほぼ一定のオフセットも存在します。

このずれを補正するために、H state という係数を計算します。H _{state は}、2014 年 1 月 1 日から 2020 年 12 月 31 日までの期間における、ある州の D _pcwと基準州の D _{pcwの比率の中央値です。H state を}計算するための基準州としてニューヨークを選択しました。この基準州の選択は任意ですが、ニューヨークの人口が多いため、ほとんどの場合、H _stateの誤差は、対象となる州のD _{pcwのポアソン誤差によって支配されます。}

図1の例では、フロリダ州の健康状態補正係数はH _state = 0.537であり、これは2014年から2020年にかけてニューヨーク州のD _pc​​wがフロリダ州より53.7%少なかったことを示しています。これはおそらくフロリダ州の高齢者人口が多いことが一因と考えられます。各州のD _pc​​wの比較において、この比率を補正係数として採用することで、2つの州を同じ尺度に合わせ、パンデミック期間中の死亡率を健康状態補正した上で比較できるようにします。

この健康状態補正係数は、ロックダウンがある州とない州の間で差分比較を行っているため、正当化されます。 私たちは、「ロックダウン措置の制定に続いて、州の各ペアの調整された一人当たりの ACM のわずかな違いは何ですか?」と尋ねています。 これは、隣接する州の人口の健康状態の違いを取り除いた後、調整された XNUMX 人あたりの ACM への最大の影響はロックダウンの制定であったと仮定しています。 この仮定は、ロックダウンが国および地域の経済、医療システム、および一般的な社会構造に大規模な混乱をもたらすと予想されることを考えると正当化されます.

図1：フロリダ州（青）とニューヨーク州（赤）における1人当たりの週あたりの死亡者数（D _pcw）。左側のパネルは、D _pcwのオフセットを示しており、これは各州の人口の健康状態（年齢構成、貧困率、肥満率など）の違いによるものと考えられます。右側のパネルは、補正後のD _pc​​wを示しており、2020年以降の両州間の差分比較を可能にします。

COVID流行期間中のロックダウンが死亡率に及ぼす影響を定量化するために、選択した期間における健康状態補正済み人口1人当たりの統合死亡数（総死亡数）D _{totを計算します。次に、各州のペアについて、D totの比率 R（ロックダウン実施時÷非実施時）を計算します。ロックダウン措置の影響を捉えるために、D tot}と Rが考慮される3つの異なる期間を使用します。

D_合計,1：ロックダウン状態のロックダウン期間の合計。 
D_合計,2: Rancourt らによって特定された「COVID ピーク 1」(cp1) の期間の合計。 (2021 年; 11 年の第 25 週から第 2020 週まで)
D_合計,3：11年2020月31日から2021年XNUMX月XNUMX日までの全期間の合計

この論文全体を通して、ロックダウン状態と非ロックダウン状態の各ペアワイズ比較、および健康状態補正された一人当たりの統合された人口正規化された、健康状態補正された死亡率の 95% 信頼区間を報告します。私たちが報告する死亡率。 これらの信頼区間は、エラーの主な原因がカウント統計に由来するという仮定の下で計算されます。

結果

私たちの結果は以下の図にまとめられています。 

図 2、3、および 4 では、y 軸には、死亡率の結果を比較するために使用される 38 のロックダウン/非ロックダウン状態のペアがすべてリストされています。ロックダウン状態が最初にリストされ、その後に非ロックダウン状態が続きます。 青い点は比率 R の点推定値を示し、関連する誤差範囲は 95% 信頼区間を示します。 垂直の破線は団結を示します。 垂直線の左側の値は、ロックダウン状態が非ロックダウン状態よりも健康状態が修正された XNUMX 人あたりの死亡が少ないインスタンスを示しています。 線の右側の値は、ロックダウン状態が非ロックダウン状態よりも多くの健康状態を補正した XNUMX 人あたりの死亡を経験したことを示しています。

図2： y軸に示された隣接する州ペアごとの、健康状態調整済み一人当たりACM比（R）。この比は、COVID-19のピーク時（2020年3月11日～2020年6月24日）に各州で発生した全死亡数を合計して算出されています。誤差範囲は、各ペアの比の95%信頼区間を示しています。縦線の左側の比は、ロックダウンを実施している州の方がロックダウンを実施していない州よりも死亡者数が少ないことを示し、縦線の右側の比は、ロックダウンを実施している州の方が死亡者数が多いことを示しています。

図3： y軸に示された隣接する州ペアごとの、健康状態調整済み一人当たりACM比（R）。この比は、ロックダウン実施州のロックダウン期間に対応する期間における各州の全死亡者数を合計して算出されています。誤差範囲は、各ペアの比の95%信頼区間を示しています。縦線の左側の比は、ロックダウン実施州での死亡者数が非実施州よりも少ないことを示し、縦線の右側の比は、ロックダウン実施州での死亡者数が多いことを示しています。

図4： y軸に示された隣接する州ペアごとの、健康状態調整済み一人当たりACM比（R）。この比は、データセットに含まれる「COVID時代」（2020年3月11日～2022年1月25日）全体における各州の全死亡数を合計して算出されています。誤差範囲は、各ペアの比の95%信頼区間を示しています。縦線の左側の比は、ロックダウンを実施している州の方がロックダウンを実施していない州よりも死亡者数が少ないことを示し、縦線の右側の比は、ロックダウンを実施している州の方が死亡者数が多いことを示しています。

ロックダウンによって命が救われた場合、ほとんどの ACM 比率 (R) は 1 未満になると予想されます。 代わりに、反対のことがわかります。 28 つの統合期間すべてで、比率の大部分は 28 よりも大きくなっています。 cp21 (ロックダウン、フル) 期間では、0 (0, 9) ペアの ACM 比率 (R) が 10 より大きく、10 (8, 95) ペアの比率が XNUMX 未満で、残りの XNUMX (XNUMX, XNUMX)ペアの R は XNUMX% の信頼度で XNUMX と区別できません。 

したがって、ロックダウンが影響を与えると予想される 2021 つの期間の R 値の分析は、過去 XNUMX 年間の ACM データが、ロックダウンが命を救ったという仮説と一致しないことを示しています。 一方、我々の結果は、Rancourt らの結論と一致しています。 (XNUMX) 米国でのCOVID期間の過剰死亡は、政府と医療措置、および宣言されたパンデミックへの対応によって引き起こされている.

図 4 は、15 週間の「COVID ピーク 1」期間 (cp1、11 年の第 25 週から第 2020 週) の健康状態を補正した 15 人あたりの統合死亡数を、すべての州個別 (赤) および同じ 2019 週間の統合について示しています。 2018 年 (青) と 0 年 (緑) のウィンドウ。 ここでは、伝染病の蔓延の要因であると推定されることが多い州ごとの平均人口密度の降順で、上から下に州が並べられています。 マゼンタの州名は、ロックダウンの厳格性スコアが 1 または XNUMX の XNUMX の非ロックダウン州に対応しています。シアンの州名は、R の計算で使用した、非ロックダウン状態と境界を共有するロックダウン状態です。 . 

15 年と 1 年の 2019 週間の「cp2018」期間における健康状態を補正した統合全死因死亡率の値は、すべての州で 14 人あたり約 10,000 人の死亡という値に厳密に制約されています (図 5)。 COVID 期間中の感染者数は州によって大きく異なり、2019 年のベースライン値からニュージャージー州の 25 人あたり 10,000 人まで、通常は 15 人あたり 21 から 10,000 人です。 非ロックダウン状態の名前は y 軸にマゼンタ色で示され、R の計算で比較対象として使用されるロックダウン状態はシアン色になっています。 

図 5 は、ロックダウンされていない 15 州のほとんどが、COVID 前 (1 年と 2018 年) のベースライン値である 2019 週間の cp14 で、健康状態を修正した統合全死因死亡率が 10,000 あたり約 2 であることを示しています。ロックダウンの厳格性スコアが 3 と XNUMX の州では、死亡率が COVID 前のベースライン値をはるかに上回っています。

図5：cp1期間（2020年3月11日～6月29日、赤）の健康状態補正済みACMを、2019年（青）および2018年（緑）の同時期と比較。州は人口密度の降順で上から下に並べられている。マゼンタはロックダウンを実施していない州を示し、シアンはロックダウンを実施しているがロックダウンを実施していない州と境界を接している州を示す。

ロックダウンによる超過死亡数の正確な推定はこの論文の範囲外ですが、図5に基づいておおよその推定を行うことができます。人口が最も多い3つの州（カリフォルニア州、テキサス州、フロリダ州）では、COVID-19流行期間中の死亡者数が基準値より約1万人あたり1人増加しています。1暦年（52週間）を基準とし、米国全体の人口に匹敵する人口を想定すると、これは約11万人の死亡に相当し、ロックダウン命令の影響に直接起因するもので、ロックダウンが実施されていなければ発生しなかったものと考えられます。この値は、Mulligan & Arnot（2022）によるロックダウンによる超過死亡数の推定値である年間9万7000人と一致しています。

考察と結論

感染症の蔓延を制御するために米国の一般住民を「隔離」するためにロックダウンを使用することは、米国の歴史上前例がありません。 以前のパンデミックの間、病人や病弱な人だけが隔離され、残りの人口は多かれ少なかれ通常どおりでした. 

この「集中的保護」アプローチは、2020年のグレート・バリントン宣言で医療専門家によって推奨され、ロックダウンの代替策が存在し、医療コミュニティ内で十分に理解されていることを示しました。2019年には、世界保健機関がインフルエンザパンデミックのリスクを軽減するための勧告の中で同様のアプローチを提唱しましたが、一般市民に対するロックダウン措置については言及していません（WHO 2019）。実際、WHOの報告書では、感染者を隔離することは「この措置の明確な根拠がないため推奨されない」と明記されています（表1と表4を参照）。同様に、米国のインフルエンザパンデミック対策行動計画ではロックダウンについては言及されておらず、「入国港での臨床スクリーニングや隔離など、一部の感染性病原体の導入と伝播のリスクを軽減するために設計された従来の措置は、効果的である可能性は低い」と述べています（Strikas et al. 2002）。

インフルエンザパンデミック対策に関する入手可能な文献のレビューにおいて、Inglesby ら (2006) は、インフルエンザパンデミック発生時に、病気の人と健康な人の両方に対して隔離措置を講じることを明確に推奨していません。これは、社会的なコストが利益をはるかに上回ると予想されるためです。彼らは、「経験から、伝染病やその他の有害事象に直面したコミュニティは、コミュニティの通常の社会機能が最小限に阻害されたときに、最もよく対応し、不安も最小限に抑えられることがわかっています」と結論付けています。これらの推奨事項は、インフルエンザパンデミックへの備えと対応にとどまりません。「高影響呼吸器病原体パンデミックへの備え」と題された報告書の中で、著者らは、隔離は疾病の蔓延を抑える非医薬品的対策の中で最も効果が低いものの 1 つであると結論付けています (ジョンズ ホプキンス大学健康安全保障センター 2019 )。

このように、2020 年に米国の大半の州と世界中の多くの国で実施されたロックダウン措置は、感染症対策における前例のない大規模な実験を表しています。 私たちが分析した全死亡率データにより、COVID パンデミックの際にロックダウンが命を救ったという仮説を検証することができます。 これらのデータはこの仮説と一致しないことがわかりました。 ロックダウンを実施している州は、ロックダウンを実施していない近隣の州よりも全死因死亡数が多くなっています。 したがって、この実験は公衆衛生政策の失敗であり、ロックダウン措置は将来の病気の発生時に使用されるべきではないと結論付けています. 

ロックダウンを実施した州で全死因死亡率が増加したという我々の発見は、米国および43か国で外出制限令により超過死亡率が統計的に有意に増加したことを発見したAgrawalら（2021）の結論と一致している。同様に、 MulliganとArnot（2022）は、ロックダウンにより年間97,000人の超過死亡が発生し、その超過死亡率はすべての成人年齢層に均等に分布していると推定している。これは、高齢者に最も多く見られたCOVIDによる死亡とは異なる。

上に示されているように、一般人口のロックダウンの強制と総死亡率の増加との間に強い関連性があることを考えると（図2〜5）、この関連性の原因について仮説を立てることは適切です. 

明らかに、中流階級や職業階級の特権階級のアメリカ人は、家にいることで死亡したわけではありません。 しかし、それにもかかわらず、一般人口のロックダウンの規制と命令が、州内の社会制度が発表されたパンデミックに対応または反応した積極性（放棄を含む）の程度の代理または法定指標であると仮定することは不合理ではありません。 これらの機関には、学校、介護施設、病院、診療所、障害者サービス、デイケア施設、警察サービス、家族および社会サービスなどが含まれます。

ロックダウンに関連する超過死亡は、生活や支援ネットワークの大きな悪影響によって致命的な結果を招くリスクが特に高い集団から発生している可能性が非常に高いため、暫定的にこの見解を提示します。これは、経験したストレスと社会的孤立が免疫系への影響を介して疾患の重症度と死亡率に関係していることが知られていることから、実際の死因のメカニズムに関係なく当てはまります（Ader and Cohen 1993 ; Cohen et al. 1991 ; Cohen et al. 1997 ; Cohen et al. 2007 ; Sapolsky 2005 ; Prenderville et al., 2015 ; Dhabhar 2014 ; Rancourt et al. 2021）。実際、ロックダウンは失業率の大幅な上昇や精神衛生の全般的な悪化と関連しているという十分な証拠がある（例： Jewell et al. 2020、Czeisler et al. 2020）。

CDC Wonderウェブサイトで入手できるACMデータは、州別および人口統計別に細分化されていないため、各州でどの人口統計グループが死亡し、どのように死亡したのかを調べることができませんでした。しかし、人口統計情報は全国レベルで入手可能であり、Mulligan & Arnot (2022)は、COVID-19によるリスクが高い層ではない18～65歳の人々の超過死亡率が大幅に増加していることを発見しました。

同様に、Rancourtら（2021）は、パンデミック期間中の全死因死亡率の時間的および空間的分布が、ウイルス性呼吸器疾患の影響と一致しないことを発見した。彼らは、パンデミック中の超過死亡の多くが細菌性肺炎の誤診であり、米国の医療制度の混乱によって悪化した可能性が高いという証拠を発見した。

したがって、ロックダウンが米国の脆弱な人口統計学に突然深刻なストレスの負担を与え、ロックダウンを疾病管理手段として使用した州で死亡率が大幅に増加したという仮説を支持する強力な証拠が存在します。

この要約は、著者らのより大規模な研究から抜粋したものです。