COVID-19関連追加(2020918日)

 

【スカジットバレーの合唱団アウトブレイクにおける呼吸エアロゾルによる

感染伝播モデル】

Miller SL, et al. Transmission of SARS-CoV-2 by inhalation of respiratory aerosol in the

Skagit Valley Chorale superspreading event. MedRxib.

(プレプリントですがIndoor Airaccept

https://doi.org/10.1101/2020.06.15.20132027.

Abstract

2020年のCOVID-19パンデミックにおいて,スカジットバレー合唱団(SVC: Skagit Valley Chorale)で,週1回の定例リハーサル(310日)に有症状の指標患者(index case)が参加したことをきっかけにアウトブレイクが発生した.このリハーサル後,参加者61人のうち,COVID-19に感染あるいは疑い例が53人確認され,2人が死亡した.空気感染が考えられる.このような事例の特徴を明らかにすることは,superspreadingイベントを促進する要因を正確に理解するために重要である.このアウトブレイクの感染伝播は,呼吸エアロゾルの吸入によるものであるという条件付きの仮定に基づき,一次感染源からの空気感染性粒子(quanta)の排出率を推測するために利用可能な証拠を用いた.また換気による呼吸エアロゾルの除去率,表面への沈着,ウイルスの減衰といったいくつかの影響力のある要因によって感染リスクがどのように変化するかを調べた.その結果、継続して(the order of1時間あたり1000 quantaの排出率(このイベントの平均= 970[IQR, 680-1190] quanta/hが示され,感染リスクが換気条件占有者密度感染者との接触時間によって調節されることが実証された感染リスクは,エアロゾル損失率を5 h-1に増加させる,そしてイベント時間を2.5時間から1時間に減少させる,この2点で低下するだろう

Practical Implications:

・パンデミックの間は,もし感染者が歌唱した場合,大量のエアロゾル化したウイルス(quanta)が排出されるため,室内での合唱は控えるか,最低でも慎重に管理する必要がある.

・歌唱に使用される空間(例えば,宗教的な礼拝やリハーサル・公演のための建物)の換気条件は,空気感染の可能性を考慮して再考されるべきである.

・パンデミック時の聖歌隊やその他の歌唱グループの集会は,CO2モニター(”信号機”)で検知できる換気不足の警告システムが設置されている場所でのみ行うべきである.

accept版ではこの文言はカットされている.

・暖房と換気(あるいは冷房と換気)の機能を組み合わせたシステムには,以下の免責事項を記載する必要がある: 「人が部屋を使用しているときは,このシステムをオフにしないでください.システムをオフにすると,新鮮な空気の供給が遮断され,空気感染が広がる可能性があります.」.

Case Study

米国ワシントン州スカジットバレーでSuperspreadingイベントが発生した.2020310日の夜,スカジットバレー合唱団(SVC)のリハーサルに参加したメンバー1人が3日前に風邪様症状を認めており,その後COVID-19が陽性であった.この人が指標患者(index case)と考えられている.リハーサルの時点では,スカジット郡保健局は,公共の場所および公共イベントを広く閉鎖することを推奨していなかったが,60歳以上の人は,公共の場での大きな集会を避けるべきだと勧告していた.310日時点で,合唱団メンバーは,何かしらの症状で体調を崩していたり,心配なことがあれば参加しないようにと監督からemailが送られていた.

リハーサルの時点では,スカジットバレー郡ではCOVID-19症例は確認されておらず,閉鎖も行われていなかった.311日のリハーサルの翌日に,ワシントン州知事は,近隣の3郡において,ソーシャルディスタンス,大きな集会を行わないよう勧告した.317日にクラスターを認める前,スカジット郡ではCOVID-197例確認されていた.

合唱団は122人で構成されているが,COVID-19感染伝播が懸念される中,310日のリハーサルに参加したのは61人にとどまった.リハーサルでは,手指消毒剤の使用,ハグや握手をしないなどの注意事項があった.

311日〜15日までに体調不良を経験したメンバーもいた.これらの二次感染の考えられる時期は,時間的なCOVID-19のウイルス排出の時間的動態と世代間隔に一致していた.リハーサルに参加した61人のうち,その後,index caseを含む確定例33人,疑い例20人の合計53人が確認されたIndex case1人とすると,二次感染率は32/60人〜52/60人,すなわち5387%であった

スカジット郡のマウントバーノンにある教会のフェローシップホールで合唱が行われた. 入手した座席表には,椅子120脚による参加者の配置と,聖歌隊長とピアノ伴奏者の位置が記されていた.この席次表はプライバシーの問題から複製できないが,感染の原因を解釈する上で重要な点は,感染者が部屋全体に広く分布し,明確な空間的パターンがなかったということである

午後6時半からリハーサルが始まりまった.SVCのリハーサルは,フェローシップホールで45分,その後,ほぼ同じ大きさの2つのグループに分かれて45分で行われた.男性が主であるグループは教会の異なる部屋でピアノを囲んで練習を行った.もう一方のグループはフェローシップホールに滞在していた.各々に分かれて練習し10分ほどの休憩を挟んだ後に,フェローシップホールで再集合し,さらに50分間,午後9時まで練習した.分割セッションの間,フェローシップホールに残った人たちは,スペースの約半分を占めていた.

暖房換気システムについては,限られた情報しかない; 個人的なコミュニケーションから知ったことをここにまとめた.フェローシップホールは比較的新しい業務用強制空気炉(forced-air furnace)で暖房されている3つの供給エアレジスター(supply air registers)は,床から2.4mの位置の壁にあり,隣接する壁には1つの排気口(return)があり、それは床のすぐ上に位置していた(~0.15m)フロントオフィスの誰かがリハーサル前に暖房をつけたと報告されており,サーモスタットは20℃(68 °F)に設定されていた.外気は7℃くらいだったので,リハーサル開始時には暖房が付けられていたが,これだけの人数がいると,快適な温度を保つために,付けっぱなしにする必要はなかった.リハーサル中,外のドアが開いていることはなかった.強制空気炉ファンがサーモスタット制御のみで稼働していたのか,連続稼働していたのかは不明であった.炉には外気と燃焼空気の両方が供給されているが,その夜に外気がどの程度供給されたかは不明である.炉には MERV 11フィルターが装備されており,直径1µm 以上の浮遊粒子のシングルパス除去効率は30-65%以上である.

Methods

Modeling Airborne Infection Risk:

高い二次感染率を他の感染形式が説明しているとは考えにくいため,このイベントでは呼吸エアロゾル吸入が感染伝播の大半を占めている可能性が高い.例えば,すべての参加者が同じ表面に触れることは不可能と思われる.さらに、リハーサル参加者からは,接触感染を最小限に抑えるように細心の注意を払ったという意見もあった(個人的な連絡).リハーサル時に複数人が感染したことを示す証拠はない.Index caseは,ごく一部のリハーサル参加者の数メートル以内に長時間滞在していたのだろう.出席者の大部分に及んだ濃厚接触イベントは,短時間で偶発的なものであっただろう.結論として,我々は,フェローシップホールで空気を共有していたことと,歌唱による呼吸エアロゾルの大量排出が重要な要因であったと考えている

このイベントに関する利用可能な情報に基づいて,2つの目標を持ってモデル化に取り組んだ. 第一の目標は,証拠と一致する平均的な粒子排出率(quanta emission rate)を推定することであった.計算は2つのプロセスで進行した: 報告されている二次発病率の結果から,空気中の平均粒子濃度を決定する.それから,推定平均濃度を生成したであろう排出率を評価する.第二の目標は,例えば換気やろ過の改善による損失率(loss rate)の変化が,感染リスクをどのように変化させたかを調べることであった2つの目標を追求するためのモデル化の取り組みでは,重要なデータが不足していることもあり,より複雑な現実世界の状況を理想化している.同様のアプローチは,他の研究でも室内環境における空気感染リスクを調べるために使用されている.

空気感染伝播の感染リスクモデルは,GammaitoniおよびNucciによって修正されたWells-Rileyによる.このアプローチを適用するにあたり,これらの推測は以下による: @イベントを通して一定率でSARS-CoV-2粒子(SARS-CoV-2 quanta)を排出する感染者が1人存在すること,A空間に先行して感染性粒子の供給源がないこと,B疾患の感染待ち期間(latent time)がモデルのタイムスケールよりも長いこと,C感染性呼吸エアロゾルが室内空気に素早く均一に拡散されること,D感染性粒子は,換気,ろ過,吸着,不活性化の総和を反映した一次プロセスによって除去されること.室内環境が十分に混合された状態でモデル化できるという仮定は,リハーサル参加者の間で二次感染が広く空間的に分布していることによって,この事例では実証されている.地域社会での感染拡大を評価することを目的とした疫学モデルでは,各微小環境の幾何学的形状,換気効率,感染源の位置などを特定することは不可能である.したがって,排出,気流,除去プロセスの特定のパターンについて仮説を立てるよりも,一般的によく混合された仮定を採用する方が合理的である.密閉され,屋内空間を一定期間共有する地域社会施設内で発生したこの特徴的なsuperspreadingイベントは,最終的な結果に影響を与える様々な物理的パラメータを調査する唯一の機会を提供している

モデル化された感染確率(p)は,式(1)に従うと,吸入された粒子数(n)と関連している.

式(1):

(1)を用いて,練習中の平均粒子濃度を推定する.空気中の粒子濃度は,一定の入力源に対する十分に混合された室内容積の標準的な動的応答である「1マイナス指数形式」で初期値ゼロから時間とともに増加する.時間平均粒子濃度(time-average quanta)(Cavg, q m-3)は,吸入された粒子を呼吸した空気量で割ったものである.呼吸した空気量(m3)は、イベント時間(D, h)にリハーサル参加者の容積呼吸数(Qb, m3 h-1)を掛けたものである.

次に,室内の混合モデル(式(2))を適用して,粒子濃度Cquanta/m3)と排出率Equanta/h)を関連付けた.

式(2:

ここでは,V= リハーサルホールの体積(m3)そして,換気(λv),表面への沈着(λdep),およびウイルス減衰(k)の総和効果によるλ= 粒子の一次損失率係数(h-1とする.リハーサル開始時に粒子濃度が0であると仮定して,式(2)を解き,平均濃度を以下のように決定する.

式(3),(4:

 

 

ここでは,t= timeh)とする.式(4)は排出率Eを算出するために以下のように変形できる.

式(5:

モンテカルロシミュレーション(N= 1000)を実行し,入力値の範囲を与えてsuperspreadingイベントの排出率Eを推定した.未知のパラメータ(p, Qb, λv, λdep, k)は,指定された上限値と下限値で区切られた一様分布を用いて確率的に指定した.これらのパラメータは相関がないと仮定した.

モンテカルロシミュレーションで検討した不確実なモデルパラメータの範囲をTable 1に示す.モンテカルロシミュレーションで検討した不確実なモデルパラメータの範囲をTable 1に示す.フェローシップホールの容積とリハーサル時間には一定の値を用いた.

Table1:

 

 

Results

推定された排出率の平均値(±標準偏差)はE= 970(±390quanta/hであったモンテカルロシミュレーションから得られたEの分布に関する追加統計は以下の通りである; 幾何学的平均=900q h-1; 幾何学的標準偏差= 1.5; 0th, 25th, 50th, 75th, 90th percentiles: 550, 680, 910, 1180, 1510 q h-1.

排出率は,1人のindex caseを想定して導出した310日のリハーサル後すぐに何人かが陽性と診断されたことを考えると,リハーサルに参加していた複数の人が感染していたのは確かだろう. もしそうだとすれば,我々が推定した排出率は各感染者からの排出率の合計となる.しかし、この症例の平均潜伏期間(incubation time)は3-4日であり,文献報告と同程度であり,追加のindex caseの可能性は低いと考えられる.

インフルエンザの粒子排出率は15-128 quanta h-1; 麻疹は5580 q h-1; 結核は1.25-30840 q h-1(気管内挿管により高値)とされている病院および小学校においてSARS感染伝播の粒子は28 qh-1と推測されているフォワードモデルを用いた検討ではSARS-COV-2の推定排出粒子量は,活動レベルと呼吸器活動に応じて,10.5-1030 quanta h-1の広い範囲で推定されている

損失率を変化させた場合の感染確率への影響を調べるために,我々は,損失率を変化させた感度シミュレーションを行った.これらのシミュレーションでは,平均排出率 E= 970 q h-1一定の容積呼吸数 Qb= 1.0 m3 h-1を使用した.λ(粒子の一次損失率係数(h-1))が,換気の増加,沈着,ろ過、および不活化損失率のいくつかの組み合わせによって系統的に増加した場合,感染確率はどのように減少するだろうか?さらに我々は,モンテカルロシミュレーションから,排出率を10th90th percentile値に設定した場合にどうなるかを調べた.λが0.6から12 h-1の範囲である上記のモデル方程式を用いて,リハーサル参加者の感染率を決定する.その結果をFigure 1にプロットした.

 

 

Figure 1:

Figure 1に示されている重要なポイントは,平均値E= 970 q h-1の場合,損失率係数をベースライン値0.6 h-1から5 h-1に増加させると,感染確率が91%から42%へと2倍以上減少するということである1にプロットされた損失率の完全な範囲では,感染率は91%から21%までと4倍にも及ぶ

 

 

また,イベントの持続時間を変えることが,損失率関数として感染確率にどのような影響を与えるかについても検討した.ここでも、平均排出率970q h-1と容積呼吸数1.0m3 h-1を使用した.0.5から2.5時間,λは0.6から12 h-1の範囲で,予測された感染確率は4%から91%と幅広い範囲で変化した

結果をFigure 2にプロットした.

Figure 2:

 

Discussion

呼吸エアロゾルの吸入が,特定の条件下ではSARS-CoV-2の感染経路として重要であるという見解を支持する証拠が増えてきている.2020310日のコーラスリハーサル時には,SARS-CoV-2感染拡大が懸念されていたため、人と人との接触や表面への接触は意識的に制限されていた.少数のコーラスメンバーの近くに座っていたindex case1人しかいなかったことを考慮すると,密接な接触による広範囲の感染伝播リスクは低いように思われる.もしも,密接な接触および/またはfomitesによる接触が主たる感染伝播形式であったならば,二次発病率は確認された5387%の範囲よりもはるかに小さかったはずである.また,二次感染例は部屋全体に広く分布しているのではなく,index caseに近い位置にいたメンバーであったと予想される.リハーサルの状況を考えると,このような近接ルートにおいて高い二次発病率を認めるためには,主に短時間の密接接触に基づいた効果的な感染伝播が必要であっただろう.このイベントにおける高い発病率を考えると,「共有空気」からの感染性呼吸エアロゾルの吸入が主要な感染伝播形式であったという代替的な説明に比べて,はるかに可能性が低いように思われる.

歌唱は呼吸エアロゾル排出が多く,二次発病率が高いことが示されている.合唱に関連したアウトブレイクはオランダ,オーストリア,カナダ,ドイツ,イギリス,韓国,オランダで報告されている.

LoudonRobertsは,会話,歌唱,咳嗽時に排出される呼吸エアロゾルの特徴を報告した.彼らは,「歌唱時の方が会話時よりも飛沫の排出量は少ないが,サイズの小さい範囲の飛沫の割合が多かった.そして30分間の観測時間後に飛沫核として空気中に残っている割合は,歌唱時,会話時,咳嗽時でそれぞれ35.76.448.9であった.」ことを示している.

排出率 970 quanta h-1は,病院内のSARS-CoV-2の空気中濃度の観測結果を考慮すると妥当である.報告された最高濃度は,ネブラスカ州での18回の測定で平均3000 ± 2700ウイルスRNA copies/m3,そしてシンガポールでの2回の測定による2600 ± 1000ウイルス RNA copies/m3であった.シンガポールの研究では,最高値は発病5日目に測定され,症状のある患者の鼻咽頭スワブに高いウイルス量を認めた(Ct18.45).主な換気除去メカニズムが,ネブラスカ州では平均13 h-1,シンガポールでは12 h-1の換気であるとすると,これらの濃度は、患者からの継続した106 ウイルスRNA copies h-1の排出率に一致している.一般的に,インフルエンザの感染性ウイルスは,ウイルスRNA copies0.1-1%しかないのでこの値がSARS-CoV-2に当てはまるとすると,排出率は,1時間あたり1000-10000 RNA copiesの感染性ウイルスの排出と一致する; Lindsleyらは感染性インフルエンザウイルスについてもこの効果を示している.

推定された排出率の妥当性は,唾液中のSARS-CoV-2のウイルス量と呼吸エアロゾルの排出に関する証拠を組み合わせることによっても証明される.呼気中の直径10μmよりも小さ呼吸エアロゾルの濃度は,発声活動では約110nL/m3の範囲である.この濃度範囲では,1m3 h-1の容積呼吸数は,1-10nL h-1の呼吸エアロゾル排出率を生み出す.唾液およびその他の呼吸液中のSARS-CoV-2の限定的なサンプリングでは,1011ウイルス RNA copies mL-1と高いウイルス量レベルが報告されている.10nL h-1では,呼吸液中のウイルス量1011 RNA mL-1= 105 copies nL-1)の場合,1時間あたり106のウイルス RNA copiesが排出されることになるが,継続した(of order1000 quanta h-1になる(1 quanta h-11000 ウイルス RNA copiesと等価であると推測して

このモデル解析では,歌唱中に排出された呼吸エアロゾルの吸入による感染がCOVID19の大規模なアウトブレイクを引き起こした可能性が非常に高い状況を探求した.高占有率,長時間,大声による発声,換気の不良によって,屋内での空気感染伝播リスクが高まる証拠が蓄積されている

屋内環境品質管理において,一般的に屋内排出量を最小限に抑えることが第一であり,最善の対策である.感染力の強い個体を特定することができないため,リスクの高い屋内イベントを中止しなければ、効果的な発生源の制御を十分に実践することはできない.ここで紹介したシミュレーション結果は,実質的にリスクを排除することはできないが,除去率の向上と屋内での活動時間の制限を組み合わせることで,二次感染リスクを低減できる可能性を示している隔離室の使用や効果的なPPEの使用などの他の管理と組み合わせて,病院環境における高い換気率は,医療環境における高ウイルス排出者からの感染を緩和する可能性が高いと考えられている.感染制御に特化していない多くの地域社会の屋内空間では,空気感染制御は依然として課題となっている.このパンデミックにおける大きな課題である.現在の基準に対応した換気率では,ここで調査したような高ウイルス排出活動では,感染リスクレベル(感染確率)が 10%未満にするためには,滞在時間は約0.5時間にとどまることになる.条件を改善するために利用可能な屋内環境品質管理対策として,換気の強化,ろ過機構,および殺菌性紫外線照射が含まれる.効果的な屋内環境制御を広く適用することによって,superspreadingイベントの範囲を制限し,その結果,パンデミックの拡散を遅らせる可能性がある.