Mpoxのアウトブレイクに対応する：公衆衛生の課題

2022年にmpox（以前はサル痘として知られていた）の大規模な発生があり、COVID-19パンデミック以来初の主要な感染症危機となった。2022年7月23日、世界保健機関はこれを国際的懸念の公衆衛生緊急事態と宣言した。2023年4月時点で、100以上の国で約87,000件の確認済みケースが報告されている。COVID-19とは異なり、mpoxは通常西アフリカと中央アフリカに見られ、長年存在している。この病気はサル痘ウイルスによって引き起こされ、動物から人間に感染する。

mpoxの典型的な症状には、発熱、頭痛、体の痛み、疲労、腫れたリンパ節、皮疹が含まれる。ウイルスは、感染した物質との密接な接触、長時間の対面での話し合い中の呼吸器飛沫、寝具のような汚染物から人から人へと広がる。2022年の発生は5月に始まり、主に性的活動中の密接な身体接触を通じてアフリカの外に急速に広がった。この発生は、ゲイ、バイセクシャル、その他の男性同士の性的関係を持つ人々に大きな影響を与えた。

#健康危機時の迅速な意思決定

mpoxの発生のような健康緊急事態の際、意思決定者はしばしば限られた情報で難しい選択をしなければならない。感染症の予測モデルは、政策立案者が発生の規模や期間を推定し、ウイルスの広がりを調べ、ワクチン接種計画を策定するのに役立つ。しかし、これらのモデルは複雑で、さまざまなソースからのデータや多くの仮定を含むことがあり、結果を共有する際に誤解を招くことがある。

COVID-19パンデミックでは、発生分析方法の大きな進歩が見られた。重要な疾病指標を推定するための新しいツールが迅速に開発・配布された。例えば、有効再生産数（RT）は、1人の感染者が大規模な人口で引き起こす二次感染者数を示す。Rtの監視は、発生の進行状況や、ワクチン接種や隔離といった公衆衛生の取り組みの成功を評価するのに重要だ。

世界中のいくつかの研究グループが、意思決定者が可能な制御手段を評価するのを助けるためにリアルタイムで予測を行った。これらの予測は、今後のケース、死亡、入院を予測し、発生の現状について即時の洞察を提供することができた。

#mpox発生の現在予測と予報

私たちの分析では、2022年5月から2023年3月までの米国における推定および確認されたmpoxケースに焦点を当てた。データ収集にはさまざまな方法が使われ、州や地方の保健部門から得られた。ケースの報告には異なる形式が使われ、同じケースが複数回提出されたり、初回の報告後に更新されたりすることもあった。データは、公衆衛生当局が情報を共有・分析するのを助ける安全なシステムを通じて処理された。

Rtを推定するために、異なるソフトウェアパッケージを通じて入手可能な3つの方法を調査した。最初は、すべてのアプローチを使って全国レベルのRtや多くのケースがある地域を評価した。ケース間の時間の初期推定は、主に家庭内感染を反映した以前のデータに基づいていた。しかし、発生が進行し新しい感染様式が明らかになるにつれて、更新された推定が必要となった。2022年6月までに、異なるケースでの症状発現までの時間についてより正確なデータが得られ、より良いモデル決定が可能になった。

2022年7月にはRtの推定方法を変更した。この新しいアプローチは報告の遅れを考慮し、週末に起こる一時的な変動を滑らかにするのに役立った。データが増えるにつれて、これらの方法は単にRtだけでなく、新しいケースの数や時間の経過に伴う成長も推定できるようになった。

#発見の共有

分析を通じて、私たちは公衆衛生当局や一般の人々に定期的に発見を共有した。Rtに関する更新は報告書で送信され、公衆衛生のウェブサイトで利用可能になった。発生についての理解を深め、今後の行動を導くために、少なくとも週に1回これらの推定を配布することを目指した。

予測がどれだけうまくいったかを評価するために、発生の中で重要な日付を選んで短期予測を評価した。予測の精度を測るために3つの指標を使用した。最初の指標は、予測値が実際の報告ケースとどれだけ一致しているかを見た。エラースコアが低いほど精度が高い。私たちはまた、ポイント推定と予測のカバレッジを検討し、実際に起こったこととの整合性を確認した。

#予測の課題

正確なデータ収集の努力にもかかわらず、報告には課題があった。保健機関はケースを報告する必要があったが、提出されたデータは最小限にとどまることが多かった。時間が経つにつれて、受け取ったデータに一貫性が欠けるようになった。報告要件の更新も複雑さを増した。これは、詳細な分析を行うのを難しくし、多くの人口統計上の詳細が欠けていたため特に困難だった。

データの提出は、異なる保健管轄区域によって異なった。あるところは新しいケースを迅速に報告したが、他のところは大量更新を提出し、報告データに人工的なピークを引き起こした。この不一致は、モデルの出力を注意深く監視し、必要に応じて調整を行うことを要求した。

2022年7月には、報告の遅延が発生し、データの正確性に影響を与えた。この期間に、一部の管轄区域はCDCに提出されたケースよりも多くのケースを公に報告した。私たちは、ケースが診断された時期をより正確に反映する新しい報告日を作成するために方法を調整する必要があった。これには、発生の進行を視覚化する方法を改善するために、特定の日付を優先することが含まれた。

#予測の成功

課題にもかかわらず、私たちは公開データを使用して分析を補完する成功を見出した。これは、特定の地域での発生に関するより良いコンテキストを提供するために、地方保健部門のウェブサイトからデータを抽出することを含んでいた。

報告方法を洗練させることで、特定の日付を優先して推定を改善する新しいシステムを作った。これらの改善された入力により、症状が現れるまでの時間のような重要なパラメータの推定を更新できるようになった。

私たちはまた、異なる聴衆に向けて発見の提示を適応させた。科学的および技術的な報告では詳細な情報を提供したが、一般向けには理解を高めるためにデータビジュアルを簡素化した。

#パフォーマンスの評価

私たちは、予測手法のパフォーマンスを他の統計的アプローチと比較した。ある方法は初期段階で若干の利点を示したが、全体として私たちの主要な方法は発生の後半での代替手法を上回る成果を上げた。特に発生のピーク時にケースを予測したポイントにいくらかの不一致が見られた。

私たちの全体の結果は、モデルからの推定がケース数を適度に正確に予測したことを示しているが、現実と完全には一致しない瞬間もあった。これはしばしば、報告日が定義された方法の変更によるもので、分析を複雑にした。

サブリージョンレベルでの分析を行うことで、地域ごとに流行の進行に違いがあることを特定できた。人口構成や公衆衛生活動の違いがこれらの差に寄与した可能性が高い。しかし、このアプローチは、大量にアップロードされたデータや越境的な移動に対処する際の課題も浮き彫りにした。

#今後のデータ収集に関する推奨事項

将来の予測ができるだけ正確であることを確保するためには、データの質を改善することに焦点を当てることが重要だ。基礎となる監視データは、効果的な予測のためにタイムリーで完全でなければならない。mpox発生の過程で、データ報告の速度と質に改善の兆しが見られた。要求されたデータについて保健機関とのオープンなコミュニケーションを維持することが、この質をさらに向上させることができる。

私たちが使用した予測ツールは、特に使いやすさや分析にかかる時間に関していくつかの制限を示した。将来のバージョンには、より良いドキュメントや、より簡単にナビゲート・分析できるユーザーフレンドリーなインターフェースが含まれるべきだ。これにより、より多くの人が利用可能な予測方法を効果的に使用できるようになる。

計算効率も懸念事項だ。私たちは複数の処理コアを使用して分析を迅速化することができたが、繰り返し分析を行うことは煩雑になる可能性がある。クラウドベースのコンピューティングを探ることで、より迅速で一貫した処理時間につながる可能性がある。

さらに、私たちの方法は、ケースの過少報告を考慮しておらず、これが発生の深刻度の認識に影響を与える可能性がある。発生中の真のケース数を理解するには、さらなる研究と方法論が必要だ。

#今後の流行予測戦略

今後の発生については、データ収集と保存の改善策を開発することが重要だ。歴史的データのスナップショットを追跡することで、体系的な分析を助け、発生の重要な瞬間における全体的な理解を向上させることができる。

アンサンブルモデル、つまりさまざまなモデリングアプローチからの予測を組み合わせることは、他の感染症の発生で効果を発揮している。今後の状況では、予測の精度を向上させるために、少なくとも2つの簡単な予測ツールを実装することを検討するかもしれない。

今後の予測方法において役立つ改善点の一つは、ケースの欠落した日付を扱う柔軟性を高めることだ。現在のモデルは、不完全な情報に対処するのが難しいが、新しいアプローチでは、利用可能な日付の分布を考慮するために階層モデリングを使用できるかもしれない。

流行の際には効果的なコミュニケーションが不可欠だ。流行の状態、モデリング結果、および関連する変更に関する報告は、公衆衛生当局を導き、リソースが効率的に配分されることを確保するのに重要だ。

要するに、リアルタイムの予測と監視は、公衆衛生対策の効果を評価するために不可欠だ。正確でタイムリーなデータを確保することは、将来の取り組みを改善するための優先事項だ。モデリングプロセスを簡素化し、ユーザー体験を向上させることで、未来の流行における意思決定がより良くなり、最終的には公衆衛生を守るのに役立つ。