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。

概要

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。

他の研究者によって実証されたように（例えば ランクール、ボードン & メルシエ 2021）、ACM は死因の割り当てという難しい問題を回避しますが、これは本質的に政治的であり、結果として偏見を受けやすいものです（例 イーリーら。 2020年）。 呼吸器疾患の場合、正確な主な死因はめったに知られておらず、通常、死亡は単一の原因によるものではありません。 

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。

2020 年 XNUMX 月から XNUMX 月の間に、WHO および連邦政府と州政府のパンデミック宣言に対応して州政府によって発行された行政命令および行政命令を調査することにより、ロックダウンされていない州を特定しました。 これらの注文のほとんどはウェブサイトにアーカイブされています バロットペディア.com、および州政府の Web サイトを検索して、リンクが無効になっている注文を特定しました。 州の市民に対するロックダウン命令の文言に基づいて、各行政命令に「厳しさ」の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。 

ロックダウン状態と非ロックダウン状態の基準は、以前の研究とは単純であるという点で異なります (つまり、行政命令の文言の厳しさにのみ焦点を当てています)。 しかし、結果として得られた非ロックダウン州のリストには、非ロックダウンとしてリストされている XNUMX つの州すべてが含まれています。 投票用紙、およびCDCが後援した研究によって特定されたXNUMXつの非ロックダウン状態すべてが含まれます モアランド等。 (2020). 

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。 

各州の週ごとの ACM を含むコンマ区切り値 (csv) ファイルを、 CDC ワンダーのウェブサイト. 各州の週ごとの ACM データをその州の人口で割った (米国国勢調査、1 年 2020 月 XNUMX 日)、XNUMX 週間あたりの XNUMX 人あたりの死亡者数 (D_PCW）。 このレポート全体を通して、私たちは D を表現します。_PCW 住民 10,000 人あたりの死亡者数として。 

死亡率を州ごとに正確に比較するには、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、およびその他の健康決定要因の違いは、Dの本質的な違いにつながります_PCW さまざまな状態で。 これらの違いは、D のオフセットとして集合的に現れます。_PCW 非パンデミック年（2020年以前）に見られます。 

たとえば、図 1 は D の比較を示しています。_PCW 2014年から2020年の間にニューヨークとフロリダの間で。 すべての州ごとの比較と同様に、ニューヨークとフロリダでは、D の時間的変動が非常に似ています。_PCW 週ごと、年ごとに、明確でほぼ一定のオフセットがあります。 

係数 H を計算することにより、このオフセットを修正します。_状態、これは状態の D の比率の中央値です。_PCW とD_PCW 1 年 2014 月 31 日から 2020 年 XNUMX 月 XNUMX 日までの基準州の_状態. この参照州の選択は恣意的ですが、ニューヨークの人口が多いということは、ほとんどの場合、H の誤差が_状態 Dのポアソン誤差が支配的です_PCW 関心のある状態の。 

図 1 の例では、フロリダ州の健康状態補正係数は H です。_状態 = 0.537。これは、ニューヨークでは D が 53.7% 少ないことを示しています。_PCW 2014 年から 2020 年にかけてフロリダよりも減少しましたが、これはおそらくフロリダの高齢者人口が原因の XNUMX つです。 D の状態ごとの比較ごとに_PCW この比率を補正係数として採用して、状態のペアを同じスケールに合わせ、パンデミック期間中の健康状態を補正した死亡率を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： XNUMX 週間あたりの XNUMX 人あたりの死亡者数 (D_PCW) フロリダ (青) とニューヨーク (赤)。 左側のパネルは、D のオフセットを示しています_PCWこれは、各州の人口の健康状態 (年齢構成、貧困レベル、肥満率など) の違いに起因すると考えられます。 右側のパネルは、修正された D を示しています_PCW、これにより、2020 年以降、これら XNUMX つの州の差分比較が可能になります。

COVID期間中の死亡率に対するロックダウンの影響を定量化するために、XNUMX人あたりの統合された（合計）健康状態補正死亡数Dを計算します_TOT、選択した期間にわたって。 次に、D の比率を計算します。_TOT R（ロックダウンを非ロックダウンで割ったもの）で示される状態の各ペア。 D を期待する XNUMX つの異なる期間を使用します。_TOT、および R を使用して、ロックダウン措置の効果を把握します。

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 軸にリストされている隣接する州のペアごとに、調整された 3 人あたりの ACM 比率 (R) の健康状態。 この比率は、COVID のピークに対応する期間 (11 年 2020 月 6 日～24 年 2020 月 95 日) における各州のすべての死亡者数の合計に基づいています。 エラーバーは、各ペアの比率の XNUMX% 信頼区間を示しています。 垂直線の左側にある比率は、ロックダウンされていない状態よりもロックダウン状態で発生した死亡者数が少ないことを示し、垂直線の右側にある比率は、ロックダウンのある州でより多くの死亡者が発生したことを示しています。

図3： y 軸にリストされている隣接する州のペアごとに、調整された 95 人あたりの ACM 比率 (R) の健康状態。 この比率は、ロックダウン状態のロックダウン期間に対応する期間における各州のすべての死亡者数の合計に基づいています。 エラーバーは、各ペアの比率の XNUMX% 信頼区間を示しています。 垂直線の左側にある比率は、ロックダウンされていない状態よりもロックダウン状態で発生した死亡者数が少ないことを示し、垂直線の右側にある比率は、ロックダウンのある州でより多くの死亡者が発生したことを示しています。

図4： y 軸にリストされている隣接する州のペアごとに、調整された 11 人あたりの ACM 比率 (R) の健康状態。 この比率は、データセットの「COVID 時代」全体 (2020 年 25 月 2022 日～95 年 XNUMX 月 XNUMX 日) における各州のすべての死亡者数の合計に基づいています。 エラーバーは、各ペアの比率の XNUMX% 信頼区間を示しています。 垂直線の左側にある比率は、ロックダウンされていない状態よりもロックダウン状態で発生した死亡者数が少ないことを示し、垂直線の右側にある比率は、ロックダウンのある州でより多くの死亡者が発生した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： 1 年の同じ期間と比較した cp11 期間 (29 年 2020 月 2019 日から XNUMX 月 XNUMX 日; 赤) の統合されたヘルス ステータス補正 ACM (青）と2018（（緑字））。 州は、人口密度が低い順に上から順に表示されます。 マゼンタ 非ロックダウン状態を示します シアン 非ロックダウン状態との境界を共有するロックダウン状態を示します。

ロックダウンによる超過死亡率の正確な推定はこのホワイト ペーパーの範囲外ですが、図 5 に基づいて大まかな推定を行うことができます。最も人口の多い 1 つの州 (カリフォルニア、テキサス、フロリダ) では、COVID 期間の増加がベースラインを上回っています。約 10,000 人に 52 人。 110,000 暦年 (97,000 週間) に基づいて、米国全体の人口に等しい人口の場合、これは約 XNUMX 人の死亡に相当します。これは、ロックダウンの命令の影響に直接起因する可能性があり、それがなければ発生しなかったでしょう。ロックダウンは実施されていませんでした。 この値は、ロックダウンによる年間 XNUMX 人の超過死亡率の見積もりと一致しています。 マリガン＆アーノット とします。 

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「焦点を絞った保護」アプローチは、医療専門家によって推奨されました。 グレートバリントン宣言 2020 年には、ロックダウンに代わる手段が存在し、医療界で十分に理解されていることが実証されました。 つい最近の 2019 年には、世界保健機関は、インフルエンザのパンデミックのリスクを軽減するための推奨事項で同様のアプローチを提唱しましたが、一般の人々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 の報告書は、暴露された個人を隔離することは「この措置には明確な根拠がないため、推奨されない」と明確に述べています (表 1 と 4 を参照)。 同様に、 米国のインフルエンザパンデミック準備行動計画 ロックダウンについては言及せず、「…一部の感染性病原体の導入と伝染のリスクを軽減するように設計された古典的な対策、たとえば臨床スクリーニングや入国港での検疫などは効果的ではない可能性が高い」と述べています。ストリカス等。 2002年). 

インフルエンザのパンデミックへの介入に関する利用可能な文献のレビューでは、 イングレスビー等。 (2006) 社会的コストが利益をはるかに上回ると予想されるため、病気の個人と健康な個人の両方に対して、インフルエンザのパンデミックが発生した場合の検疫措置に反対することを明示的に推奨します。 彼らは、「疫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的機能が最も混乱していないときに、最も不安を感じずに最もよく反応することを経験が示しています。」 これらの推奨事項は、インフルエンザのパンデミックへの準備と対応にとどまりません。 と題したレポートで 影響の大きい呼吸器病原体パンデミックへの備え、著者らは、検疫は、病気の蔓延を封じ込める上で最も効果の低い非医薬品の手段のXNUMXつであると結論付けています（ジョンズ ホプキンス センター フォー ヘルス セキュリティ 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ている州で全死因死亡率が増加したという我々の発見は、以下の結論と一致しています。 アグラワル等。 (2021) 米国と 43 か国での屋内退避命令による超過死亡率の統計的に有意な増加を発見しました。 同様に、 マリガン＆アーノット (2022) 推定によると、ロックダウンによる年間 97,000 人の超過死亡があり、超過死亡率はすべての成人年齢層に均等に分布しており、高齢者に最も一般的に起因する COVID による死亡とは異なります。

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過剰な死亡は、生活や支援ネットワークの大規模で否定的な混乱から致命的な結果を招くリスクが特に高い個人のプールからのものである可能性が非常に高いため、暫定的にこれを進めます。 これは、免疫システムへの影響を介して、経験されたストレスと社会的孤立、病気の重症度と死亡率の両方の間に既知の関連性があることを考えると、実際の機械的な死因に関係なく真実です(エイダーとコーエン 1993; コーエン等。 1991; コーエン等。 1997; コーエン等。 2007; サポルスキー 2005; プレンダービルら、2015; ダバール 2014; ランクール等。 2021年）。 実際、ロックダウンが感染者数の大幅な増加と関連しているという十分な証拠があります。 失業 メンタルヘルスの一般的な悪化（例： ジュエル等。 2020年, チェイスラー等。 2020年). 

CDC Wonder Web サイトから入手できる ACM データは、州と人口統計の両方に分類されていないため、各州でどの人口統計グループがどのように死亡しているかを調べることができませんでした。 ただし、人口統計情報は国レベルで入手できます。 マリガン＆アーノット (2022) は、COVID のリスクが高くない人口統計である 18 歳から 65 歳の人々の間で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、 ランクール等。 (2021) は、パンデミック期間における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ました。 彼らは、パンデミック中の多くの過剰死亡が細菌性肺炎感染症の誤診であり、おそらく米国の医療システムの混乱によって悪化したという証拠を発見しました。

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、 著者のより大きな研究.