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# 健康科学# 疫学

オランダのはしかワクチン接種の課題

オランダの学校でワクチン未接種の子供たちのリスクとアウトブレイクの関連を分析する。

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学校におけるはしかのアウト学校におけるはしかのアウトブレイクリスクは、深刻な感染リスクにさらされてるよ。オランダの学校でワクチン未接種の子供たち
目次

はしかは非常に感染力の強いウイルスで、深刻な健康問題を引き起こす可能性があるんだ。予防接種がはしかを防ぐ最良の方法で、はしか、流行性耳下腺炎、風疹(MMR)ワクチンが効果的だって証明されてる。世界保健機関(WHO)は、世界中ではしかを根絶する目標を設定しているんだけど、そのためには約95%の人がワクチンを接種する必要があって、これが病気の拡散を防ぐ手助けになる。ただ、親たちのワクチンに対するためらいや、COVID-19パンデミックの影響でワクチン接種率が下がったため、多くの国で未接種の子どもが増えてるのが悩みなんだ。

ワクチン接種の課題

MMRワクチンを受けた人の割合が高い地域でも、はしかの発生は続いているんだ。これは、集団免疫が人口の中で均等にワクチン接種が行われていることを前提にしてるから。実際には、ワクチンを拒否する家族は特定の社会的または宗教的グループに属していることが多い。これによって、未接種の子どもたちが互いに接触することがあり、アウトブレイクが起こることがあるんだ。こうしたアウトブレイクはワクチン接種の取り組みを妨げるだけでなく、ワクチンを受けられない幼い子どもや特定の医療条件を持つ人たちにとってリスクになる。

オランダのような国では、特定のコミュニティでワクチン接種率が著しく低いことがある。例えば、正教徒プロテスタント教会やアントロポゾフィーのコミュニティでは、子どもをワクチン接種しないことが多く、未接種の子どもたちが大きく集まる結果になってる。これは、1989年にMMRワクチンが導入されて以来、1999年や2013年に何万人もの人に影響を与える大規模なはしかのアウトブレイクを引き起こしてきた。

オランダの学校とワクチン接種の状況

オランダでは、大多数の学校が特定の宗教や哲学的グループに関連している。分析によると、正教徒プロテスタントやアントロポゾフィーのコミュニティに関連する学校は未接種の子どもが多い傾向がある。この未接種の子どもたちの集まりが、小規模な局所的アウトブレイクを説明するけど、異なる地域で起こる大規模なアウトブレイクを説明するものではないんだ。

学校のワクチン接種率だけに注目するのは、未接種の兄弟たちが互いに接触することを考慮していないため、広い地域で未接種の子どもたちが集まる大きなクラスターを作る可能性がある。これらのパターンをよりよく理解するために、研究者たちは学校と未接種の子どもたちの家庭とのつながりを探ることを目指している。

学校と家庭のネットワークを構築

はしかのリスクを研究するために、学校と家庭の関係を地図化したフレームワークが開発された。オランダ教育省のデータを使って、生徒が住んでいる場所に基づいて学校間のつながりを見つけたんだ。どの学校に何人の未接種の子どもが通っているのか、そしてその学校が家庭を通じてどうつながっているのかを理解することで、研究者たちははしかのアウトブレイクの可能性に関する洞察を得られることを望んでいる。

この分析は重要で、教育システムの構造が病気の拡散にどう寄与するかを見ているから。以前の研究では、学校と家庭が密接な接触を持つ主要な場所で、感染症の伝播に大きな影響を与えることが示されている。

学校ネットワークの分析

研究者たちは、家庭の接触に基づいて学校がどのように相互作用するかを示すために、包括的な学校ネットワークを構築した。異なる学校に通いつつ同じ住所に住む生徒のユニークなペアを数えることで、学校間のつながりを計算した。この情報は、未接種の個人に関する学校のつながりの明確なイメージを構築するのに役立った。

学校間のつながりの強さが測定され、学校が地理的にどのように関連しているかを示すネットワーク距離も計算された。さまざまなモデルを使って、ワクチン接種率がアウトブレイクリスクにどう影響するかを調べた。

学校のコミュニティ構造

学校の連携を見て、どのように接続されているかを分析した。より接続されている学校はコミュニティを形成する。コミュニティ検出という手法を使って、より多くつながっていて、同じワクチン接種率を持つ学校のグループを特定した。

結果は、学校がより地理的に近いことに基づいてコミュニティを形成することが多いことを示した。これは、特定のコミュニティが低いワクチン接種率を持っていても、地理的分布がアウトブレイクの発生において重要な役割を果たすことを示唆している。

接続パターンの評価

分析は、特に同じ宗教グループ内での学校の相互関係に焦点を当てた。研究者たちは、同じ宗派の学校がつながる可能性を測定するためにホモフィリー指数を計算した。これにより、いくつかの宗派が他の宗派に比べて学校が結び付きやすいことが明らかになった。

宗教的な関係に基づくつながりを調べるだけでなく、学校間の地理的距離も分析した。距離の比率が低い学校は、他の学校よりも密接に関連していることがわかった。この情報は、学校の関係がコミュニティにおけるはしかのアウトブレイクリスクにどう影響するかを理解するのに役立つ。

はしかのアウトブレイクをシミュレーション

これらのつながりがどのようにアウトブレイクにつながるのかを理解するために、研究者たちはネットワークモデルに基づいてはしかの広がりをシミュレーションした。各学校には、感受性、感染者、回復者の3つの状態のいずれかが割り当てられた。アウトブレイクの規模は、各学校に通う未接種の生徒の数によって決まった。

シミュレーションでは、ワクチン接種率が低い学校がより大きなアウトブレイクを引き起こした。特に正教徒プロテスタントの学校は、低いワクチン接種率と家庭を通じた強いつながりから高いリスクにさらされていることがわかった。

これらのシミュレーションを実行することで、研究者たちは過去のアウトブレイクからの実データと比較できた。彼らは、自分たちのモデルが2013/14年に発生したアウトブレイク中のはしかの広がりを正確に予測できることを見出し、学校と家庭の相互作用が病気の伝播に大きな影響を与えることを確認した。

シミュレーション研究の結果

シミュレーションの結果、正教徒プロテスタントの学校が他の学校タイプ(アントロポゾフィーの学校など)に比べて大規模なアウトブレイクを引き起こす中心的な役割を果たしていることが強調された。これは、アントロポゾフィーのコミュニティで観察された小規模なアウトブレイクとは対照的だ。正教徒プロテスタントの学校のつながりパターンと低いワクチン接種率は、広範なはしかのアウトブレイクに対して特に脆弱にしている。

研究は、社会的および宗教的構造が変わらなければ、将来的に同じようなアウトブレイクの規模が期待できることを示唆している。これにより、これらのコミュニティでのアウトブレイクのリスクを軽減するための持続的な監視とターゲットを絞った公衆衛生の取り組みが必要だということが分かる。

結論と今後の方向性

学校ネットワークの包括的な分析は、特定の社会集団がどのように結びついているか、そしてそれがはしかのワクチン接種やアウトブレイクにどう影響するかについて重要な情報を明らかにしている。調査結果は、ワクチン接種キャンペーンや公衆衛生イニシアチブを計画する際にコミュニティ構造を理解する重要性を強調している。

未接種の子どもが多い地域に焦点を当て、彼らのネットワークのつながりを理解することで、公衆衛生チームはより効果的に介入を対象にできる。研究はまた、他の感染症の研究やさまざまな公衆衛生戦略の効果を評価するための基盤を築いている。

ワクチン接種率とコミュニティへの影響を継続的に研究することは、集団免疫レベルを維持し、将来のアウトブレイクを防ぐために重要だ。得られた洞察は、最終的にオランダや他の類似の状況での公衆衛生対応を強化する努力を支援することができるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Anticipating the risk and spatial spread of measles in populations with high MMR uptake: using school-household networks to understand the 2013 - 2014 outbreak in the Netherlands.

概要: Measles outbreaks are still routine, even in countries where vaccination coverage exceeds the guideline of 95%. Therefore, achieving ambitions for measles eradication will require understanding how unvaccinated children interact with others who are unvaccinated. Here we propose a novel framework for modelling measles transmission to better understand outbreaks in high uptake situations. The high importance of school- and home-based transmission to overall outbreak dynamics is well established. Making use of this, we created a network of all primary and secondary schools in the Netherlands based on the total number of household pairs between each school. A household pair are siblings from the same household who attend a different school. We parameterised the network with individual level administrative household data provided by the Dutch Ministry for Education and estimates of school level uptake of the Mumps, Measles and Rubella (MMR) vaccine. We analyse the network to establish the relative strength of contact between schools. We simulated measles outbreaks on the network and evaluated the model against empirical measles data per postcode-area from a large outbreak in 2013 (2766 cases), comparing the model to alternative models that do not account for specific network structure or school-level vaccine uptake. Our network analysis shows that schools associated with low vaccine uptake are highly connected, particularly Orthodox-Protestant schools (Coleman Homophily Index = 0.63). Simulations on the Network were able to reproduce the observed size and spatial distribution of the historic outbreak much more clearly than the alternative models, with a case weighted Receiver Operating Condition sensitivity of 0.94 for the data-driven network model and 0.38 and 0.23 for the alternative models. Further, we establish that variation in local network properties result in clear differences in final size of outbreaks seeded in orthodox-protestant-affiliated and other schools with low MMR coverage. Our framework indicates that clustering of unvaccinated children in primary schools connected by unvaccinated children in related secondary schools lead to large, connected clusters of unvaccinated children. Using our approach, we could explain historical outbreaks on a spatial level. Our framework could be further developed to aid future outbreak response.

著者: James D Munday, K. E. Atkins, D. Klinkenberg, M. Meurs, E. Fleur, S. J. Hahne, J. Wallinga, A. J. van Hoek

最終更新: 2024-02-21 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.02.20.24302866

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.02.20.24302866.full.pdf

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