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チューリッヒの1918-1920年インフルエンザパンデミックからの教訓

チューリッヒのパンデミック対応を分析すると、今後の感染症流行に役立つヒントが得られるよ。

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目次

歴史の中で起こったパンデミックを研究することで、たくさんのことを学べるよ。この知識はパンデミック中だけじゃなく、未来の発生に備えるのにも役立つんだ。過去のパンデミックの主な特徴を研究して、その情報を集めて現在の課題に適応することが大事だよ。スイスでは、1957年以降のパンデミックの影響がほとんどなかったため、こういったイベントのリスクについての認識が失われてるんだ。

最も研究が進んでる発生事例の一つが、1918年から1920年のインフルエンザパンデミック、いわゆるスペイン風邪だね。このパンデミックは全世界で2000万人から1億人が亡くなったと言われてて、非常に致死的だったんだ。多くの研究が死亡率にのみ焦点を当てていて、最悪の影響を強調しているけど、呼吸器感染は多くの人に感染するから、病気になった人数や、入院が必要だった人数、仕事を休まなきゃならなかった人数など、他の要因も見ることが重要だよ。これらの異なる側面をつなげて、1918年から1920年のパンデミック中に何が起こったかをより深く理解できる研究はほんとに少ないんだ。この研究は、広い視点の利点を示そうとしてるんだ。

COVID-19パンデミックは、波のように起こるパンデミックの独特な課題を思い出させてくれたね。ヨーロッパでは、スイスは1918年から1920年のパンデミックの影響を中程度受けたんだ。この期間中、国の少なくとも200万人が感染し、全人口の約3分の2にあたるし、約25,000人が亡くなったんだ。若い人や男性は予想以上に多く亡くなって、これがスイスにとって重要な人口統計上の災害になったんだ。

このテーマに関する研究は、死亡率に焦点を当てた国内研究、地域ごとに疫病を調べる質的研究、病院データを分析する量的研究に分けられるよ。でも、ほとんどの研究は様々なパンデミックの要因をつなげる包括的なアプローチが欠けてる。今回はチューリッヒに焦点を当てて、より深い洞察を得ようとしてるんだ。新しいデータを使って、チューリッヒでの1918年から1920年のパンデミックをモデル化し、死亡率と疾病負担の関係、ウイルスの広がりが異なる波でどう変わったか、健康対策がこれらの変化にどのように影響を与えたかを見ていくよ。

1918年のチューリッヒの歴史的背景

1918年、チューリッヒはスイスで最も大きな都市で、人口は211,850人だったんだ。チューリッヒ州全体では約531,800人が住んでた。このパンデミックの背景には第一次世界大戦の厳しい状況があって、インフレや食料不足、住居の不足があったんだ。1914年から1918年の間、実質賃金は約25-30%下がったし、生活費は特に都市部で急激に上昇して、約130%から150%増加したんだ。この経済的な圧力はスイスの貧困レベルを高めて、1918年11月にはピークに達したんだ。

戦争からくる社会的緊張も不安定さを助長してたよ。1918年11月には、以前の小規模なストライキに呼応して、ゼネラルストライキが起きたんだ。このストライキは1918年11月7日に呼びかけられて、何千人もの労働者や兵士がチューリッヒに集まったけど、ほとんど平和的だったんだ。

1918年のインフルエンザパンデミックの概要

現在、チューリッヒの州や市で1918年のインフルエンザパンデミックに焦点を当てた最近の研究は不足しているんだ。最後の重要なナラティブ研究は1968年まで遡るよ。比較すると、チューリッヒはパンデミックの初期波において他の地域ほど影響を受けなかったようだけど、その理由はまだはっきりしていないんだ。短期間の安定を経て、1918年10月から1919年初めにかけて厳しい秋冬の波が全国を襲ったんだ。

歴史的健康記録によると、1918年にチューリッヒ州では95,601件のインフルエンザが報告されたよ。この数字は人口100人あたり約17.1件で、スイスの平均を少し上回ってるんだ。州内でのインフルエンザ関連の死亡者は2,370人で、人口1,000人あたり4.5人の死亡率が出てる。チューリッヒ市では1918年に920人がインフルエンザで亡くなったんだ。特に若い成人、特に男性がこの病気の影響を強く受けたんだ。

チューリッヒでの発生はおそらく1918年6月中旬頃に始まったと思われて、様々な工場で病気の報告があったんだ。

公衆衛生介入

パンデミックの間、スイスの公衆衛生の責任は中央政府ではなく25の州にあったんだ。チューリッヒでの最初の公式な行動は1918年7月25日に取られて、医師にインフルエンザ患者の報告を義務付けて、公のイベントを禁止したんだ。7月30日には、公共の学校の休暇を延長するなど、さらに厳しい対策を講じたよ。

夏の波が8月に収まると、制限は緩和されたんだけど、10月初めに再びケースが増え始めて、以前の制限が戻ることになったんだ。11月の全国ストライキは追加の課題をもたらして、多くの人が集まって無意識にウイルスを広める助けになったんだ。

データ収集と分析

この研究では、新たにデジタル化されたデータを利用して、1910年から1920年までの新しい症例、死亡、入院の週ごとの数を含めて収集したよ。また、同じ期間にチューリッヒの企業からの月ごとの病欠データも集めたんだ。

分析では、10,000人あたりの発生率、入院率、死亡率を計算して、過剰死亡を推定するよ。統計モデルを使って、公衆衛生介入とパンデミックパラメータの変化との関係を評価するんだ。

パンデミックの経過と発見

1918年6月末か7月初めから、様々な指標が初めの波の始まりを示してたよ。インフルエンザのケースが義務的に報告されるようになったのは後のことだけど、病気が人々にどう影響したかに明確な相関関係が見られたんだ。症例と入院はかなり増えたけど、死亡率は徐々にしか増加しなかったんだ。

7月末に健康対策が厳しくなったとき、数週間後には新しい症例の増加が減少したんだけど、8月末に制限が緩和されると、再び症例が増え始めたんだ。

10月に明らかになった第二波は、死亡者が増える結果となったんだ。過剰死亡は1918年10月の終わりまでに約300%に達したし、スイス再保険のような企業の従業員の間でも病気による労働日数の消失が多かったよ。

11月初めにはケースが増えたため、当局は制限を再導入したけど、一般的なストライキがウイルスの広がりを助長する要因になったんだ。パラメータは、革命とパンデミックが互いに影響し合っていることを示していたよ。

第二波が12月に終わった後、公衆衛生の対策は解除されたんだけど、1919年春には再びわずかな再発が見られ、1920年初頭にはさらに大きな波が襲ったんだ。

パターンを見ると、異なる波が異なる影響を持ったことがわかるよ。最初の波は病気と仕事の欠席を引き起こしたけど、第二波はもっと高い死亡率をもたらしたんだ。特に1920年初めの波は、1918年夏の初期の波よりもさらに強力だったことがわかるよ。

非薬物的措置の役割

この研究は、パンデミックのさまざまな側面を分析することがどれだけ重要かを強調しているよ。死亡率のみに焦点を当ててしまうと、大規模な病気に伴う他の負担を見落としがちなんだ。学校の閉鎖や集会の制限といった非薬物的介入は、ウイルスの拡散を管理する上で重要な役割を果たしたんだ。

チューリッヒのケーススタディは、健康ガイドラインに従うことでパンデミックの広がりを遅らせることができるという以前の研究と一致してるんだ。その頃の健康関係者たちは、epidemicを抑えるために健康アドバイスに従う個人の責任を強調するメッセージを発信してたよ。

結論と教訓

この1918年から1920年のチューリッヒのパンデミックの分析は、死亡率だけでなく、病気や欠勤などより広範なパンデミックの影響を考慮する必要があることを強調してるよ。異なるパンデミックの波がどのように相互作用するかを理解することで、将来の公衆衛生戦略に役立つんだ。

もう一つの重要な教訓は、歴史的な知識が未来のパンデミックに対する意識を築くのに重要だってこと。過去の経験から学んだ教訓は忘れずに、未来の発生に対処する際のガイドとなるんだ。

パンデミックの複雑さを認識することで、これからの課題に備えることができるよ。1918年から1920年のインフルエンザパンデミックの探求は、パンデミックが社会に与える持続的な影響と、健康危機に対する包括的なアプローチの重要性を再認識させてくれるんだ。

オリジナルソース

タイトル: (Re-)modelling of the disease and mortality burden of the 1918-1920 influenza pandemic in Zurich, Switzerland

概要: BackgroundOur study aims to enhance future pandemic preparedness by integrating lessons from historical pandemics, focusing on the multidimensional analysis of past outbreaks. It addresses the gap in existing modelling studies by combining various pandemic parameters in a comprehensive setting. Using Zurich as a case study, we seek a deeper understanding of pandemic dynamics to inform future scenarios. Data and methodsWe use newly digitized weekly aggregated epidemic/pandemic time series (incidence, hospitalisations, mortality and sickness absences from work) to re-model the 1918-1920 pandemic in Zurich and investigate how different parameters correspond, how transmissibility changed during the different waves, and how public health interventions were associated with changes in these pandemic parameters. ResultsIn general, the various time series show a good temporal correspondence, but differences in their expression can also be observed. The first wave in the summer of 1918 did lead to illness, absence from work and hospitalisations, but to a lesser extent to increased mortality. In contrast, the second, longest and strongest wave in the autumn/winter of 1918 also led to greatly increased (excess) mortality in addition to the burden of illness. The later wave in the first months of 1920 was again associated with an increase in all pandemic parameters. Furthermore, we can see that public health measures such as bans on gatherings and school closures were associated with a decrease in the course of the pandemic, while the lifting or non-compliance with these measures was associated with an increase of reported cases. DiscussionOur study emphasizes the need to analyse a pandemics disease burden comprehensively, beyond mortality. It highlights the importance of considering incidence, hospitalizations, and work absences as distinct but related aspects of disease impact. This approach reveals the nuanced dynamics of a pandemic, especially crucial during multi-wave outbreaks.

著者: Kaspar Staub, E. Ziegler, K. L. Matthes, P. Middelkamp, V. Schuenemann, C. L. Althaus, F. Ruehli

最終更新: 2024-03-15 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.14.24304276

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.14.24304276.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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