日本のCOVID-19のデータの不正確さについて

In ニュース, マップ by azby

2020年4月28日、アズビー・ブラウンによって公開

以前の記事(こちらこちら)で、COVID-19の検査に関して日本で実際に決められている方針を整理しようと試みました。私たちはデータに一貫性がなく他の公式データにも問題があり、実際に検査が行われた数と感染の可能性がある人数を一般の人がうまく把握できなくなっていることを指摘しました。このデータ問題について私たちが記事を公開してから4週間が経ちました。4週間前の当時は、20,340件の検査が日本で報告され、全国で1214名が陽性、そのうち東京都の陽性患者が171名でした。国内の新しい陽性患者数は1日100名以下でした。(この記事を書く)現在では、一番最近のデータによれば、150,692名の方が検査を行い、国内で13,448名の方が陽性、そのうち東京都だけで3,908名となっています。新規に陽性判定された人数は1日平均で現在約400名ですが、最高値は4月11日に記録され、700名の方が陽性判定されました。

これらの数値は、もちろん、2月から3月にかけての明らかな感染の増加を示しており、日本はすでにコロナウイルスを「克服」したと主張する声を抑えたに違いありません。当時、感染者の増加割合は大きく、医療機関も過剰負荷に対する混乱のサインを既に示していましたが、我が国では、指数関数的に患者数が増えるフェーズにはまだ到達していなかったように見えます。私達が何度も指摘しているように、日本では症状の発生している方々さえ検査を受けるのは非常に困難です。私たちはこの問題に皆さんが非常に感心を持たれていると気づいたので、自分達で感染に関する実態を報告できるオンラインマップを作成しました。検査が行われた人口比率(約0.008%)を調べた通り、少数の検査しか行われていないことを考えると、より大規模な感染拡大についてどれだけ早く知ることが出来るのでしょうか。私たちは3月にしたのと同じ質問をしなくてはいけません。意図的に検査を絞る現状の「クラスター対策」のアプローチで見落としている感染者はどれくらいいるのでしょうか。特に無症候または発症前(そして現状のガイドラインでは検査対象外とされる人)の方を中心に、もっと多くのCOVID-19陽性の人達がいるにも関わらず、彼らが特定されず速やかに隔離されず、ウイルスの感染拡大を抑えられない場合、どれだけ危険な状況になりそうでしょうか。

英国キングスカレッジのPopulation Health研究所長を務める渋谷健司教授(以下、渋谷氏)が先週、東京の外国人記者クラブ(FCCJ)向けにオンラインの記者発表を行ないましたが、公開データを踏まえて考えを述べ、気がかりな地域を明らかにしました。私達が先述した通り、渋谷氏は「クラスター対策」のアプローチのみに委ねることのリスクについて警鐘を鳴らしており、日本でさらに検査数が急増する危険があると警告しました。皆さんには、彼の記者発表ビデオをご覧いただきたいと思います。具体的には、多くの理由を元に、日本の実際の感染者数は、公的機関を介して発表されている現在の人数の少なくとも10倍はいるだろうと渋谷氏は試算しました。翌日、厚生労働省の主要メンバーの一人である北海道大学の西浦博教授(以下、西浦氏)は、東京で記者会見を行い、渋谷氏の試算と同じ見解を示し、実際は10倍以上かも知れないと付け加えました。同時に、西浦氏は、データは現在、全国の感染者は減少傾向を示していることを何度か繰り返し述べました。直近のグラフデータも同様の傾向を示しているようです。

22020年4月27日付の日本全国の感染者件数(参照:https://covid19japan.com/)

2020年4月27日付の東京都内のCOVID-19感染者データ
(参照:https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/en/)

渋谷氏が彼の記者発表で指摘したように、日本政府の資料から報告された件数を見る際には注意しなければいけない点が沢山あります。いくつかの理由から、確認できるデータを元にしっかりとした疫学的な結論を導くことは難しいはずだと渋谷氏は考えています。COVID-19に感染してから、重症化し、日本の厳しいPCR検査の基準を満たすまでには約2週間かかることが非常に重要で、理解しなくてはいけません。私達が目にする一日の陽性患者数は、数週間の間にすでに存在していた感染者をデータを編集した日時に報告しているに過ぎません。これらの件数は、時差のある指標であり、2週間前の感染拡大のごく狭い一部を捉えたものです。渋谷氏によれば、仮に、特に発症前、無症候の感染者に対して、さらに広範囲に検査の実施を行えるなら、最新の感染拡大の全体像をより捉えることが出来るだろうとのことです。

もう1つ注意しなくてはいけない点としては、報告の遅れとデータの一貫性の無さから、民間の研究所で実施された検査結果が完全には公開されていないということです。例えば、東京都が提供する二か国語対応のwebサイトは、公に行われている取り組みの中でも良いものの1つですが、公的機関の報告は毎日更新しているのに対して、民間の研究所からのデータは毎週金曜日に週ごとのデータが更新されるだけになっています。その結果、サイトに公開されている感染者数が、毎週金曜日に不思議な増え方を見せています。似たような増え方が検査数の合計グラフにも影響しています。これに関する説明は東京都のwebサイトのどこにも明らかになっていません。

日本の検査システム、感染者報告システムのほとんどは自動化あるいは完全なオンライン化がなされていません。信じられないことですが、全てのデータはまだファックスで送られており、手入力で転記し、編集しなければなりません。このことが不要な遅延を招き、データ入力エラーの可能性を高めています。非効率なデータ編集プロセスや、実際にデータのカテゴリーが表しているものが元の印象に対して違うこと、そして、報告されている検査数が引き続き一致しないことを考えると、これらの数値のみに基づいて実際に何が起きているのか評価することは難しいのです。最も気がかりなことは、このデータがどれも一般利用が出来ないので、外部の研究者が独自に検証し、複製し、評価する方法が無いことです。渋谷氏は、国立感染症研究所(NIID)からCOVID-19に関するデータを取得し、分析しようと試みた経験について語りましたが、特に彼の立場と評判であれば、非常に簡潔なプロセスであったに違いありません。渋谷氏は特定の申請書類を記入する必要があり、申請プロセスは数ヶ月かかると言われたそうです。国立感染症研究所(NIID)が持っている背景データにアクセス出来ない限り、私たちは一般利用のデータからはほとんど何も述べることが出来ません。

(イタリア)ロンバルディア州からの大規模なイタリア人データサンプルに基づく最近の研究によれば、現地で見られたCOVID-19の感染の43%は無症候感染から由来するものでした。さらに、新規の感染のほとんどはロックダウンの前に発生し、同じ家庭内の無症候感染に由来していました。他の研究は、人口内に無症候感染者が優勢であることに関する似たような結論に至りました。最近の日本の感染者数のグラフは安心するようなカーブの描き方をしていますが、現在の国の疾病監視システムではまだ検出出来ていないCOVID-19の感染拡大のフェーズに日本が既に入ってしまっている可能性が強く残っています。無症候感染や発症前の件数が大半を占める中で、検査の基準からほぼ全て除外されているからです。COVID-19のスクリーニングを受けた呼吸器と関係ない理由で来院した67名の患者のうち4名(6%)が陽性であることが判明したという慶應大学病院の最近の報告はこの考えを裏付けています。渋谷氏やその他の関係者は、この慶應大学病院の件は大きいサンプルにも代表的なサンプルにもなり得ないが、有病率は非常に高く無視すべきではないと指摘しました。

既に知られている他国における無症候/症候ありの比率を元に、渋谷氏と西浦氏は二人とも、他国では20~50倍になっていると指摘した上で、実際の感染者数を少なく見積もっても日本で報告されている感染者数の10倍になると考えています。慶應大学病院での6%の有病率は過大評価だが、他のエビデンスから東京の人口の3~4%の感染率がもっともらしいと想定して、渋谷氏は「単純計算すればちょうど今何人感染しているか分かる」と述べています。1300万人を東京都の人口とした場合、3%は39万人です。ここでの述語は「もっともらしい」です。2週間前に報告された西浦教授によるモデリング結果では、厳しい対策を行わない場合、日本におけるCOVID-19の重症患者の人数は85万人、死者合計で40万人に上る可能性があると見積もっています。これら2つの見積もりは、アウトブレイクの可能性に関して一般的に認められていることです。自発的にソーシャルディスタンスを行ったり、これまで取られてきたその他の対策の効果は、相対的には不確定要素のままです。

しかし、大多数の死者はまだ明らかになっていないように見えます。検査の実施が足りないことで、関心を持っている多くの方が、単に肺炎と報告されている死が実はCOVID-19によるもので、その結果適切にカウントするのを「隠している」のではないかと疑っていると以前私達は指摘しました。沢山の疾患の種類、合併症、その他の関係要因から、インフルエンザの死亡率は通常の状況でさえ定量化することは難しいと渋谷氏は指摘します。様々な理由から、またそのどれも重複しないことから、伝染病による死はしばしば過小評価されています。インフルエンザの場合、全員に検査をすることは不可能なため、私達は代わりに死亡率の過剰分がどの程度か見積もるプロセスにしばしば頼らなくてはなりません。東京大学の研究者による最近の論文によれば、季節性インフルエンザの活動は2020年は昨年以前より著しく低くなっていることを示し、COVID-19を抑えるために取られた措置が1つの理由ではないかと述べています。

2019年~2020年における日本のインフルエンザの死亡率. 青い点グラフは2020年3月~4月の死亡率が増加していることを示唆しています。(参照:国立感染症研究所(NIID))

最近の国立感染症研究所(NIID)の死亡率のデータは、2020年3月と4月初旬の東京でのインフルエンザの死亡率が統計的に増加していることを如実に示しています。渋谷氏とその他の関係者は、これは診断されていないコロナウイルスの死者が含まれているかも知れないと結論付けています。繰り返しになりますが、これは死亡が意図的に隠されている訳ではなく、報告システムが時として実際の死因を完全に自信を持って決定することが難しいことを意味しています。

渋谷氏によれば、韓国がこれまでCOVID-19の拡大を最小限に抑え、ボーダーラインに止めることに成功しているのは、韓国が検査と隔離をするという基本に集中しているからだと言います。先年、MERSやSARSといった不幸な体験を重ねたために、今回の集団感染に対して十分準備ができていました。台湾も同様のことが言えると思います。水際対策と主要な症状が現れた集団を特定することに重点を置いている日本の姿勢は、「クラスター対策」と呼ばれていますが、コミュニティの中で伝染している無症候あるいは発症前の軽症患者を見落とすことが予想されますし、すでに危険な院内感染につながっており、結果として国全体が感染拡大しやすい状態につながっています。我が国は1日10万人の検査を実施する必要があり、渋谷氏はこの目標は達成できるはずだと考えています。西浦氏はもう少し楽天的です。彼の個人的見解では、検査数が1日2万人に増えたとしても、対応はまだ医療機関の許容範囲に限定できるだろうと考えています。人事、物流、その他の問題により、「実際のところ、韓国がこれまで取り組んできたような強制的な検査と追跡を行う余裕はない」と西浦氏は述べました。

心に止めておきたい重要な点は、渋谷氏が説明していますが、医師と公衆衛生の専門家の見解は異なり、時として反対の意見を持つこともあるということです。医師にとっては、一番の目的は(予後の)障害を減らし、患者の命を救うことです。ですから、重症患者に時間と人を優先して割くために、無症候患者ではなく、主要な症状が見られる患者さんに集中したいのはごく自然なことなのです。臨床的な立場からはこれは合理的に見えます。「しかし、公衆衛生の観点からは、沢山の無症候、発症前の患者にあたらなければ、感染症の流行を抑えることは出来ないのです」と渋谷氏は述べます。日本では、迫り来るリスクが明らかにも関わらず、どうやら「クラスター対策」の方針に変わらず集中していますが、医師の視点が典型的な日本の感染流行に対するアプローチをいかに強く独占しているかが透けて見えます。

これからの数週間で何が起こると私達は予想すべきでしょうか。誰にも分かりません。おそらくソーシャルディスタンスや人々が協力して自粛することは確かに感染拡大を防ぐ助けになっていると思いますし、先週から見られたグラフカーブの明らかな下降は続くでしょう。しかし、日本の実際の感染者数は非常に過小報告されているのは明らかです。過小報告の影響で、はるかに大規模な集団感染のリスクが継続することを示しています。現時点では、人混みを避けるソーシャルディスタンスの措置の緩和は、可能な限り遅らせるべきであることは明らかに違いないと私達は考えています。また、私達は、完全に実現可能になってからでは手遅れかもしれないとは理解しながらも、検査実施を大幅に拡大することが求められており、渋谷教授が目標としている1日10万人の検査をサポートしようと考えています。さらに重要なこととして、私達がこれまで見てきたものを元に、。彼らは何か行動を変えるでしょうか?しかし、私達は、ソーシャルディスタンスを維持する効果的なメカニズムが明らかにされる必要が絶対にあると考えています。十分な社会的、財政的支援、そしてより具体的な行動方針がなければ、多くの人々にとっては、必要とされる自宅待機を続けることは極めて困難です。私達は近い将来、ある時点で良い形で検査の実施が行われることで、その後数週間の間、感染拡大を明らかに最小化することにつながり、我が国が次の回復期に移行することが出来ればと望んでいます。しかし、効果的なワクチンのプログラムが開発され完成されるまでは、誰も安心することは出来ないでしょう。


※:日本の感染監視システムについて

私達が先に触れた関連する背景情報を繰り返しますが、日本はアメリカにCDC(アメリカ疾病予防管理センター)や韓国、台湾、その他多くの諸外国が持つ類似の機関のような緊急感染対策の機関を持っていません。その代わり、国立感染症研究所(NIID)が、本質的には研究組織ですが、伝染病とその集団感染に関するデータの照合と分析を担当しています。この研究所は、感染症発生動向調査(NESID)と呼ばれる制度を利用していますが、感染症情報センター(IDSC)の一部として1981年に設立されたものです。この制度が複雑であることや、どうやって運用を修正していくかが難しいために、調査は慎重かつゆっくりと実行に移され、COVID-19に見られるような新しい感染拡大の影響にあまり対応出来ません。これは実のところ、緊急対応への実際の関連性に関わらず、特に公衆衛生機関で長らくシステムの一部として機能していたデータソースが他のものより優先されることを意味します。報告基準はかなり厳格なものです。日本のCOVID-19の対応に関して注視している沢山の問題は、制度が作られた通りに運用された結果であるように見えます。システムは手直しが簡単でも柔軟性があるわけでもありません。


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Azby Brownは、Safecastのリードリサーチアであり、Safecast Reportの主要著者です。デザイン、建築、環境の分野で広く出版された権威である彼は、30年以上日本に住んでおり、2003年にKIT Future Design Instituteを設立しました。2011年夏からSafecastに参加し、国際専門家会議で頻繁にグループを代表しています。