COVID-19関連追加(2021111-2

418日ファイル再掲とその「修正報告」.

★当院HP関連ファイル:

2020418

COVID-19のウイルス排出と伝播能力の経時的動態】

He Xi, et al. Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19. Nat Med. 2020 April 15.

https://doi.org/10.1038/s41591-020-0869-5.

Figure 1: Transmission of infectious diseases.

咽頭スワブ検体のウイルス量は発症時に最も多い.世代間隔は5.8日(95% CI 4.8, 6.8日),中央値5.2日(95% CI 4.1, 6.4日)と算出される.潜伏期間が平均5.2日とすると,感染性は発症前2.3日(95% CI 0.8, 3.0日)から獲得され,発症前0.7日(95% CI 0.8, 3.0日)がピークになると考えられる(Figure 1c

前症状感染伝播の推定比率は44%(95% CI 25, 69%であり,感染性は7日以内に急速に減少していくと推測される

 

Figure 2: Temporal patterns of viral shedding.

症状発症後にすぐに高いウイルス量が認められ,21で検出以下に減少していく(Figure 2.これは性別,年齢,重症度で明らかに差は認めなかった

 

 

 

 

 

 

【著者らによるその修正】

He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al. Author Correction: Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19. Nat Med 26, 1491–1493 (2020).

Published Aug 7, 2020.

https://doi.org/10.1038/s41591-020-1016-z.

ETH ZurichPeter AshcroftSebastian Bonhoefferらは,我々のオリジナル・コードの構文エラー(syntactical error),特に、我々が最初に指定した尤度が,最も負の世代間隔をもつ感染伝播ペアの確率をゼロにしてしまうということについて、非常に親切に警告した.彼らの指摘に従って,我々はまた,指標症例の発症日における不確実性を考慮して尤度に正規化係数(normalization factor)を適用した.しかし,一様分布(uniform distribution)を仮定すると,尤度は乗算係数(multiplicative constant)によってのみ異なり,同じ推定値が得られる.我々は,boostrap法を用いて95%信頼区間(CIs)を推定した.

そこで、感染性プロファイル(infectiousness profile)を再推定したところ(Figure 1c; 原文と修正版をここに示す),前症状感染伝播の割合は44%95%CI, 30-57%)であったが(原文のポイント推定値44%から変更なし),症状発現前12.3日(95%CI, 5.9-17日)(原文では2.3日)から感染性の獲得が始まり,症状発現時にピークを迎える(95%CI, 0.9-0.9日)(原文では−0.7日)ことがわかった.感染性獲得開始を症状発現前の5日目,8日目,11日目と仮定した修正した感度解析では,前症状感染伝播の比率は37-48%(原文では46-55%)と推定された(Extended Data Figure 1; 原文と修正版をここに掲載).

Figure 1cは,潜伏期間を約6日間と仮定した場合,感染性が実質的に上昇し始めたのは,症状発現前5-6日前,平均的な感染時期の前後のみであったことを示している(J.A. Backer, D. Klinkenberg & J. Wallinga, Eurosurveillance 25, 10-15; 2020).我々はさらに,感染伝播のわずか< 0.1%が症状発現7日前に発生し,1%5日前に発生し,9%3日前に発生することを観察したしたがって,接触追跡の観点からは,指標症例の最初の症状発現3日前までの濃厚接触を調査することが適切であるかもしれない.このように,前症状感染の拡大の割合と接触者追跡の対象となる時期についての結論は,再推定された感染性プロファイルを用いても変わらない

それゆえ,当初公開されたこの論文のバージョンでは,抄録第3文の括弧内の95%CIと,元本文第6段落の第3文の括弧内の95%CI25-69%)が正しくなかった.正しいCI30-57%である.その第6段落の第2文(「症状発現前2.3日(95%CI, 0.8-3.0日)から始まり,症状発現前0.7日(95%CI, 0.2-2.0日)でピークを迎えた」)の時間枠(および95CI値)が誤っていた。正しい時間枠(およびCI値)は,「症状発現前12.3日(95%CI, 5.9-17.0日)から始まり,症状発現時にピークを迎えた(95%CI, 0.9-0.9日)」である.その第2文の後に,次の文が含まれる: 「我々はさらに,感染伝播のわずか< 0.1%が症状発現7日前に発生し,1%5日前に発生し,9%3日前に発生することを観察した.」.

本文第7段落の値(「1日から7日まで」,「症状発現0-2日前」,「46%から55%」)は誤りである.正しい値は,「5811日目から」,「症状発現2日前から1日後まで」,「37%から48%」である.

本文第10段落の第1文の時間枠(「2日から3日」)は誤りであり,正しい時間枠は 「5日から6日 」である.

方法の項の「統計解析」の第4段落の冒頭に以下の文章を追加した: 「指標症例の症状発現日の不確実性を考慮するために正規化係数を追加することができる.一様分布を仮定すると,尤度は乗算定数によって異なるだけで,同じ推定値が得られる.」 また,段落の最後の文中の時間枠(「1日目から7日目まで」)が間違っており,正しい時間枠は 「5日目,8日目,11日目から 」である.

最後に,Figure 1cExtended Data Figure 1を適宜置き換え,Extended Data Figure 1レジェンド(「症状発現前1日(左上)から7日(右下)まで」)を言い換え,「症状発現前5日(上),8日(中),11日(下)から」として,修正されたFigureに合わせている.

 

 

Fig. 1c:

 

 

Extended Data Fig. 1: