COVID-19関連追加(202148日)

空気感染を疑う事例報告(教会礼拝,レストラン)

当院関連ファイル:

2020429-2(中国レストランアウトブレイク)

2020520日(スカジットバレー合唱団アウトブレイク)

2020918日(スカジットバレー合唱団アウトブレイクに関する伝播モデル)

2020129日(2つ目の事例報告の未査読版)

 

【オーストラリアの教会歌唱における空気感染伝播の疫学的証拠】

Katelaris AL, Wells J, Clark P, Norton S, Rockett R, Arnott A, et al. Epidemiologic evidence for airborne transmission of SARS-CoV-2 during church singing, Australia, 2020. Emerg Infect Dis. 2021 Jun [date cited].

https://doi.org/10.3201/eid2706.210465.

Abstract

感染した合唱団員による複数の礼拝の歌唱後,教会の出席者においてSARS-CoV-2感染症のアウトブレイクが発生した.二次感染症例患者12人が認められた.礼拝のビデオ録画では,二次感染症例患者は,一次感染症例患者から15m以上離れた同じ席に座っていたが,身体的な接触はなかったことから,空気感染伝播(airborne transmission)が示唆された.

Main

SARS-CoV-2の空気感染伝播がどのような状況で起こるかは明らかではない(1,2).これまでのクラスター報告では,空気感染伝播の関与が示唆されているが(3,4),明確な疫学的証拠はない.我々は,オーストラリアのニューサウスウェールズ州シドニーの教会で発生したSARS-CoV-2アウトブレイクを調査し,SARS-CoV-2の空気感染伝播の可能性を評価するために,疫学的および環境的知見を検討した.

The Study:

2020718日,西シドニー公衆衛生局は,18歳の男性SARS-COV-2陽性と報告された(PCRサイクル閾値[Ct]: エンベロープ遺伝子14.5, ヌクレオカプシド遺伝子16.8.この男性は,検査を受けた翌日に,711日に参加した会場でSARS-COV-2に曝露したことを知った.716日に倦怠感と頭痛,717日に咳と発熱の症状が現れたと報告されている.彼は教会の合唱団員であり,感染性期間(発症48時間前から)である,715日と16日に各1717日に24礼拝で1時間の合唱を行っていた

この症例患者は,信者たちから3.5メートルの高さにあり,礼拝前に入場し,礼拝後に退出する聖歌隊席で歌唱していた.彼は教会内の物に触れたり,一般の信者と交わっていなかった.礼拝のビデオ録画によって,この経緯は裏付けられた.当時の同国のCOVID-19対策ガイドライン(5)に基づき,濃厚接触者を特定した; すなわち,症例患者の感染性期間中に症例患者と15分を超えて対面していた者,または2時間閉鎖空間を共有していた者である.当初,他の10人の合唱団員とスタッフが濃厚接触者として分類され、隔離が求められた(5)

719日,教会は地域住民に症例患者について知らせ,信者に検査を促した.720日,西シドニー公衆衛生局は,715日と16日に出席した2人の追加症例患者の報告を受けたいずれの症例患者も最初の症例患者とは面識はなかった

これらの礼拝で感染伝播が発生した可能性が高いと考えられたため,我々は4回の礼拝の参加者全員を濃厚接触者と分類した(隔離および症状の有無にかかわらずSARS-CoV-2検査を受けるよう要請された).公衆衛生局のスタッフは,参加者に電話で連絡し(礼拝への参加記録で確認),教会やメディアを通じて注意喚起を行い,現地に検査クリニックを設置した.濃厚接触者には23日ごとに連絡して症状を尋ね,症状が出た場合には再検査するよう助言した.

4回の礼拝で濃厚接触者508人が確認され(Table),そのうち434人(85%)が曝露後17日以内に検査を受けた.ほとんどの接触者は曝露後27日目に検査を受けていた(Appendix Figure 1).

礼拝に参加した508人のうち12人の二次症例患者が検出され,4回の礼拝と通した二次発病率(SAR: secondary attack rate)は2.4%であった(Table715日の礼拝のみに参加した症例患者は5人(SAR 5/215, 2.3%),716日の礼拝のみに参加した症例患者は7人(SAR 7/120, 5.8%)であった716日に参加した症例患者のうち1人は717日にも参加したが,717日にのみ参加した症例患者はいなかった.二次症例は,曝露後212日目に発症した(Figure 1.二次症例患者のうち5人は,初期のクラスター症例患者と同じ世帯であった.このため,これらの症例患者は教会ではなく家庭内で感染した可能性がある.二次症例患者の中に,教会以外でSARS-COV-2に曝露したと報告した人はいなかった.死亡者はいなかったが,3人の症例患者が入院し,うち2人は集中治療を必要とした.

 

 

Figure 1: Epidemiologic curve of an outbreak of infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 in a church, Australia, 2020. Red indicates symptom onset date for the index case-patient, who sang at 4 services on July 15–17; secondary case-patient symptom onset dates are color coded by date of service attendance as indicated along baseline (1 secondary case-patient attended services on July 16 and 17). The 5 case-patients with onsets of July 22–26 also had exposures to earlier outbreak case-patients in their households.

Epidemiologic curve of an outbreak of infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 in a church, Australia, 2020. Red indicates symptom onset date for the index case-patient, who sang at 4 services on July 15–17; secondary case-patient symptom onset dates are color coded by date of service attendance as indicated along baseline (1 secondary case-patient attended services on July 16 and 17). The 5 case-patients with onsets of July 22–26 also had exposures to earlier outbreak case-patients in their households.

Table:

 

SARS-CoV-2ゲノムシーケンスは,一次症例患者と10人の二次症例患者に対して行われた(6)これらの症例患者は,一次症例患者のSARS-CoV-2ゲノムから最大2ntの変化を持つ単一のゲノムクラスターを形成していた(Appendix Figure 2.残りの2人の症例患者はCt値が高く,シーケンスができなかった.

さらに曝露の特徴を明らかにするために,教会内での二次症例患者の座席位置を特定した.症例患者にどこに座っていたかを尋ね、可能であれば症例患者と一緒に礼拝のビデオ録画を見て位置を確認した.

教会は円形で,座席は円周上に配置されていた.12人の二次症例患者のうち,10人は録画を使って正確な位置を特定することができた.残りの2人の症例患者(症例患者34)は,録画を確認することができなかったが,自分が座っていたセクションと列を説明した.すべての二次症例患者は,70°のセクション内で,一次症例患者の下,115mのところに着席していたFigure 2一次症例患者は,このエリアからみて外方を向き(faced away from this area),マイクを使用した他のセクションに座っていた参加者からは症例患者は認めず,家庭内感染の可能性がある5人の症例患者(症例患者78101213)を除いても,空間的なクラスタリングは残っている(spatial clustering remains.その他の合唱団員には,症状の発現やSARS-CoV-2陽性反応は認めなかった.マスクの使用は実施されていなかった

換気について理解するため,建物の管理者と一緒に2度の現場視察を行った.教会には高い円錐形の屋根があり,礼拝中はその頂点にある換気システムが作動していなかったドアや窓は人が出入りするとき以外はほとんど閉まっていて,壁のファンも停止しており,換気は最小限にとどめられていた

 

 

Figure 2: Schematic diagram of church layout showing seating locations of primary and secondary case-patients during an outbreak of infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, Australia, 2020. Case numbers are based on order of notification received by the Public Health Unit. Location of case-patients indicated in green and dark blue were confirmed on video recordings; the 2 case-patients indicated in light blue described their locations. The primary case-patient was located in an elevated loft ≈3 m above ground level. He was singing and playing the piano throughout the services and faced toward the piano. Other members of the congregation were seated throughout all sections of the church during the 4 services. Relatively more persons were seated in the front area of the church than in the sides or back.

Schematic diagram of church layout showing seating locations of primary and secondary case-patients during an outbreak of infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, Australia, 2020. Case numbers are based on order of notification received by the Public Health Unit. Location of case-patients indicated in green and dark blue were confirmed on video recordings; the 2 case-patients indicated in light blue described their locations. The primary case-patient was located in an elevated loft ≈3 m above ground level. He was singing and playing the piano throughout the services and faced toward the piano. Other members of the congregation were seated throughout all sections of the church during the 4 services. Relatively more persons were seated in the front area of the church than in the sides or back.

 

Conclusions:

2日間の教会の礼拝で,感染性期間である症例患者にリンクする12人の二次症例患者が検出された.二次症例患者は,一次症例患者から,密接な身体的接触の証拠はなく,15m以上離れた教会内の同じエリアに座っていた.我々は,今回のアウトブレイクは,3つの要因による空気媒介性の拡散によって最も説明できると考えている.第一に,歌唱は会話よりも多くの呼吸器エアロゾル粒子や飛沫を発生させることが実証されている(7).第二に,換気が十分でなかったため,呼吸器系の粒子が空気中に蓄積され、対流によって粒子が二次症例患者の座っている席に向かって運ばれた可能性がある.第三に,一次症例患者は,Ct値が低く(8),曝露日前後に症状が現れた(9)ことから,感染力のピークに近かったと考えられるfomitesによる感染伝播を完全に除外することはできないが,この感染伝播によって,2日間にわたる教会内での症例患者の空間的なクラスターを説明することはできない

 

今回の調査の強みは,症例患者と接触者を詳細に追跡調査したこと,症例患者の動きと一を確認するために礼拝の様子を録画したビデオが入手できたこと,接触者の検査受診率が高かったこと,SARS-CoV-2ゲノムシーケンスにより症例患者がゲノム的に近縁であることが裏付けられたことなどである.さらに,ニューサウスウェールズ州では地域社会での感染伝播が少ない背景があること(10),推定症例確認数が多いこと(11)から,症例患者がこのクラスター外で感染した可能性は低いと考えられる.

Limitation: @ほとんどの接触者が曝露後1週間以内に検査を受けたため,無症候性感染を検出するには早すぎた可能性がある.A今回の調査は空気感染伝播の状況証拠を提供したに過ぎず,正確な感染拡大のメカニズムを解明することはできない.B717日に礼拝で感染伝播が発生しなかった理由は不明である(可能性のある1人を除く); 理由としては,空気の流れが変化したこと,一次症例患者の感染力のピークを過ぎていたこと,発生した症例が検出されなかったことなどが考えられる.

このクラスターは,マイクの使用や歌唱者の周りに3mの衝立(cordon)を設けるなどのガイドラインを遵守していたにもかかわらず発生した.このクラスターが認められた後,礼拝所のガイドラインが強化され,歌唱者の周囲から5m離れることが必要となった.しかし,教会の礼拝や歌唱時の空気感染伝播を防ぐためには,自然換気や人工的な換気の増加(12),屋外での活動など,さらなる緩和対策が必要かもしれない

 

 

References

1) Centers for Disease Control and Prevention. Scientific brief: SARS-CoV-2 and potential airborne transmission; 2020 [cited 2020 Dec 19]

https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/more/scientific-brief-sars-cov-2.html

2) Wilson  N, Corbett  S, Tovey  E. Airborne transmission of covid-19. BMJ. 2020;370:m3206.

3) Lu  J, Yang  Z. COVID-19 outbreak associated with air conditioning in restaurant, Guangzhou, China, 2020. Emerg Infect Dis. 2020;26:2791–3.

4) Hamner  L, Dubbel  P, Capron  I, Ross  A, Jordan  A, Lee  J, et al. High SARS-CoV-2 attack rate following exposure at a choir practice— Skagit County, Washington, March 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69:606–10.

5) Australian Government Department of Health. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) communicable diseases network Australia (CDNA) national guidelines interim advice to public health units, COVID-19, version 3.4. Canberra, 2020 [cited 2021 Mar 30]. https://www1.health.gov.au/internet/main/publishing.nsf/Content/cdna-song-novel-coronavirus.htm

6) Rockett  RJ, Arnott  A, Lam  C, Sadsad  R, Timms  V, Gray  KA, et al. Revealing COVID-19 transmission in Australia by SARS-CoV-2 genome sequencing and agent-based modeling. Nat Med. 2020;26:1398–404.

7) Alsved  M, Matamis  A, Bohlin  R, Richter  M, Bengtsson  P, Fraenkel  C, et al. Exhaled respiratory particles during singing and talking. Aerosol Sci Technol. 2020;54:1245–8.

8) Singanayagam  A, Patel  M, Charlett  A, Lopez Bernal  J, Saliba  V, Ellis  J, et al. Duration of infectiousness and correlation with RT-PCR cycle threshold values in cases of COVID-19, England, January to May 2020. Euro Surveill. 2020;25:25.

9) Cheng  HY, Jian  SW, Liu  DP, Ng  TC, Huang  WT, Lin  HH; Taiwan COVID-19 Outbreak Investigation Team. Contact tracing assessment of COVID-19 transmission dynamics in Taiwan and risk at different exposure periods before and after symptom onset. JAMA Intern Med. 2020;180:1156–63.

10) Health New South Wales. COVID-19 weekly surveillance in NSW, epidemiological week 29, ending 18 July 2020. NSW Government, 2020 [cited 2021 Mar 29].

https://www.health.nsw.gov.au/Infectious/covid-19/Documents/covid-19-surveillance-180720.pdf

11) Price  DJ, Shearer  FM, Meehan  M, McBryde  E, Golding  N, McVernon  J, et al. Estimating the case detection rate and temporal variation in transmission of COVID-19 in Australia. Technical report, 2020. [cited 2020 Apr 14].

https://www.apprise.org.au/publication/estimating-the-case-detection-rate-and-temporal-variation-in-transmission-of-covid-19-in-australia/

12) Morawska  L, Tang  JW, Bahnfleth  W, Bluyssen  PM, Boerstra  A, Buonanno  G, et al. How can airborne transmission of COVID-19 indoors be minimised? Environ Int. 2020;142:105832.

 

 

 

 

 

 

【換気不良レストランにおけるSARS-CoV-2の空気感染伝播の可能性】

Li Y, et al. Probable airborne transmission of SARS-CoV-2 in a poorly ventilated restaurant. Building and Environment. Volume 196, June 2021, 107788.

https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.107788.

Highlights

・このアウトブレイクによって,3家族のうち10人の感染者を認めた.

・感染時の完全な映像記録によって,現場の復元が可能であった.

レストラン内における時間平均換気率(time-averaged ventilation rates)は1人につきわずか0.9 L/sであった

不十分な換気COVID-19アウトブレイクに重要な役割を果たした.

Abstract

SARS-CoV-2の空気感染伝播は認識されているが,その発生のための換気の条件についてはまだ議論されている.われわれは,中国・広州のレストランで3家族が関与したCOVID-19アウトブレイクを分析し,空気感染伝播の可能性を評価し,関連する環境条件を特徴づけた.疫学データを収集し,レストランから完全なビデオ記録と座席記録を入手し,指標症例からの呼気飛沫の代用として,トレーサーガス(warm tracer gas)の拡散を測定した.微細呼気飛沫(fine exhaled droplets)の拡散をシミュレーションし,続いて感染症例の室内での位置と,シミュレーションしたウイルスを含んだエアロゾルトレーサーの拡散を比較した.トレーサーガス濃度減衰法を用いて換気率(ventilation rate)を測定した.このアウトブレイクでは,3家族(ABC)のうち10人の感染者を認めた10人全員が,2020124日に同じレストランの隣り合った3つのテーブルで昼食をとった.レストランのスタッフや他の15テーブルにいた客68人は誰も感染しなかった.この状況における,換気率(ventilation rate)は1人あたり0.9L/sであった.一部の症例で,背中合わせに座っていたことを除けば,密接な接触やfomitesを介した接触は確認されなかった.流体力学解析から,感染分布は,ウイルスを含んだ呼気エアロゾルによる長距離伝播を代表する拡散パターンと一致することがわかった.SARS-CoV-2ウイルスの空気感染伝播は,1人あたりの換気率が1L/sで,混雑した空間で起こりうる

 

 

Graphical abstract

Figure 5: Color Online)呼気トレーサー拡散テスト中のモニタリングポイントにおける濃度の測定値と予測値の比較を,4000秒時点のA2値で正規化したもの(この図の凡例にある色の説明については,本論文のWeb版を参照).

Figure 6: Color Online)テーブルAの利用者がゼロ秒時点(午後1201分)で到着した後,テーブルABCの一部の利用者と他のテーブルの利用者について,4920秒の時点で,B1で正規化した予測濃度.テーブルAの利用者がレストランを出たのは,4920秒時点(午後122分)であった.空気の流れの性質上,一部の利用者にとっての濃度は4920秒以降も上昇し続けた.この結果をもとに,Table3の曝露時間データを用いて曝露量を算出した.予測濃度プロファイルには,分離したABCゾーン(つまり,客のいないT04を含むbubble),T17/T18ゾーン,T11T13-16ゾーン,T07-T10T12の外気供給に近いゾーンが明確に示されている(この図の凡例にある色の説明については,本論文のウェブ版を参照).

Figure 7: Color Online) すべてのテーブルのランチタイムの全時間帯における,A1で正規化した感染性ウイルスを含む飛沫核の予測曝露量.テーブルT04には利用者がいなかったため,曝露量は算出できなかった.(この図の凡例にある色の説明については,本論文のウェブ版を参照).

 

Figure 8: Color Online)指標症例A1(紫)と家族BおよびC5人の感染者(赤)との距離(この図の凡例にある色の説明については,本論文のウェブ版を参照).

 

 

1-s2.0-S0360132321001955-mmc1.mp4

 

 

 

 

 

以下プレプリント版を再掲する.

【換気不良空間であったレストランにおけるエアロゾル感染伝播の可能性】

Li Y, et al. Evidence for probable aerosol transmission of SARS-CoV-2 in a poorly ventilated restaurant. April 16, 2020. medRixv.

https://doi.org/10.1101/2020.04.16.20067728

Background

SARS-CoV-2感染伝播におけるエアロゾルの役割は依然として議論されている.我々は,中国広州のレストランXで発生した関連のない3家族を含むアウトブレイクを分析し,SARS-CoV-2のエアロゾル感染の可能性を評価し,関連する環境条件を明らかにする.

Methods

疫学的データを収集し,レストランからビデオ記録と客席配置を取得し,疑い指標患者からの呼気飛沫の代替として温熱トレーサーガスを使用し,その分散を測定した.微細な呼気飛沫の拡散を評価するためにコンピュータシミュレーションを行った.その後に感染した症例の室内位置と,シミュレーションされたウイルスを含んだエアロゾルトレーサーの拡散を比較した.トレーサーガスの測定と計算流体力学(CFD: computational fluid dynamics)シミュレーションを用いて,指標患者が吐く微細な飛沫の拡散とレストラン内の詳細な気流パターンを予測した.換気率はトレーサーガス減衰法を用いて測定した.

Epidemiologic analysis:

レストランXにおける3家族と残りの客の座席配置、およびCOVID-19の症状発現日(症状発現日は,発熱や咳といった症状に患者が最初に気付いた日として定義)を取得した(Figure 2A).SARS-CoV-2感染は,咽頭スワブのリアルタイムポリメラーゼ連鎖反応逆転写(RT-PCR)分析によって確認された.感染者の人口統計学的データ,渡航歴,曝露歴,症状を収集した(Luら,2020)ほか,レストランの空調・換気設備の間取り図や設計図,現場近くの気象台から124日の1時間ごとの気象データを入手した.また,レストランとエレベーター内のビデオカメラの記録を検討し,客によるエレベーターの利用状況,客とウェイターによる防火扉の利用状況,昼食時のテーブルと席の配置,家族Aと他の人との接触行動などを把握した.レストランX5階建てである.アウトブレイクは3階で発生した(容積431m3; 高さ3.14m,長さ17m,平均幅8.1m)(Figure 1).大テーブルは直径1.8m,小テーブルは直径1.2mで,長方形のテーブルは0.9m×0.9m1.2m×0.9mとなっている.3階にはファンコイルユニット空調機が5台設置されており,外気の供給はなく,トイレ内に設置された排気ファンで駆動され,時々開いた扉からの空気の流入と自然換気のみで換気を行っている.南側のガラス窓には4台の換気扇が設置されているが,今回のランチタイムでは使用されなかった.124日の正午時点で,レストランの3階には18のテーブルがあり,客89人が滞在していた.テーブルABCをそれぞれTATBTCと表記し,残りのテーブルをT4-T18と表記した(Figure 1).ビデオ解析によると,防火扉は約2分おきに使用されていた.

座席の位置に関する感染データを調査し,カイ二乗検定を使用して,客の座席の位置(つまりテーブル)と感染する確率の関係を探索した.この分析ではテーブルAは除外した.他のテーブルは2つの基準に従って分類された: TAからの距離(すぐ近くの人 vs 離れていた人)と空調ゾーン(ABCゾーンはTATBTCのすぐ近くでは空調ユニット1台が稼働しており,ABCゾーン以外は他の空調ユニット4台が稼働していた).

 

 

Figure 1:

Distribution of SARS-CoV-2 infection cases at tables in Restaurant X. The probable air-flow zones are in dark grey and light grey. Each table is numbered as T#. Eighty-nine patrons are shown at the 18 tables, with one table being empty (T04). Tables TA, TB, and TC are where families A, B and C sat, some of whose members became infected. Patient A1 at TA is the suspected index patient. Patients A2–A5, B1–B3, and C1–C2 are the individuals who became infected. Other tables are numbered as T4–T18. Each of the five air-conditioning units condition a particular zone. Patrons and waiters entered the restaurant floor via the elevator and stairwell, which are connected by the fire door.

Figure 1.

 

 

Figure 2: Dates of (A) symptom onset and (B) confirmation of the 10 patients from the three families.

Figure 2.

Results

The outbreak:

このアウトブレイクおよび関連するすべての患者についての詳細な疫学,臨床,検査およびゲノム所見は,Luら(2020)によって報告されている.124日に確認された家族Aの最初の確認症例(A1)を指標患者とする.最後の患者は26日に確認された(Figure 2B).3家族はそれぞれ異なる時間帯に飲食店に滞在していた(家族A, 12:0113:23; 家族B, 11:3712:54; 家族C, 12:0313:18).ビデオ分析によると,エレベーターやトイレでは,3家族の間に有意な接触は見られなかった.接触者追跡により,レストランで193人の客が確認されたが,そのうち68人が家族ACと同じ時間に3階にいて,その中にはレストランの従業員57人と家族Aが宿泊していたホテルの従業員11人が含まれていた.これらの人々のいずれもウイルスに感染していなかった.それゆえ,感染したのは、レストランにいた客10人,すなわち指標患者と他の9人だけであり,そのうち少なくとも5人は,今回のランチで指標患者の呼出したウイルス粒子を含む飛沫に曝露したため感染したと考えられる

Spatial distribution analysis of infection cases:

テーブルおよび客は,最初にTAからの距離によって,すぐ近くの人(TBTCT18)または離れていた人(T4-T17)に分類された.その後まもなくCOVID-19と診断された患者10人は,窓際の3つのテーブルのうちの1つに着席した.家族Bのメンバー4人のうち3人が感染し,家族Cのメンバー7人のうち2人が感染した.家族Aのメンバー5人も感染しており,その中には指標患者も含まれていた.TAに最も近い席に座っていたTCの客2人は感染しておらず,離れた隣のテーブルの客も感染していなかったが,隣のテーブルの客は離れたテーブルの客よりも感染確率が高かった(X2= 25.78, P< 0.001, 連続性補正したカイ二乗検定, Table 1ABCゾーンに着席した客はいずれも感染していなかった

 

 

Table 1: Number of cases and susceptible at non-A tables in different zones of Restaurant X. There were a total of 79 patrons on other 17 tables.

Table 1.

 

Ventilation and dispersion of exhaled droplet nuclei:

2回のトレーサーガス減衰実験の結果,16:0017:00の空気交換率は0.77 ACHair changes per hour),18:0019:30の空気交換率は0.56 ACHにとどまった(Figure S4これは,容積431m3,客89人の場合,客1人当たりの外気供給量はそれぞれ1.04L0.75Lに相当するFigure 3ABCゾーンのthe predicted contaminated cloud envelopeを示す.家族ABCゾーンでは,指標患者からの呼気は,熱プルームと空調機の空気ジェットの相互作用により,最初に下降し,その後上昇する(Figure S2).高運動量の空調ジェットが天井高にて汚染された空気を運ぶ.反対側のガラス窓に到達すると,ジェットは下向きに曲がり,低い位置で戻ってくる.同様に他の空調機もcloudを発生させているが,T09の上方の空調ジェットによる混合により,ABCゾーンのcloudほど明確ではない。各ゾーン間には物理的な障壁がないため、すべてのゾーン間で空気交換が行われている.

ABCゾーンに比較的分離され汚染されたcloudが形成されていることは,測定されたエタン濃度データによって裏付けられているTATBTC における66.67分間の平均エタン濃度(ppm)(Table S1)はそれぞれ1.000.920.96TAにおける濃度で正規化)と最も高く,T17, T18ではそれぞれ0.860.73であったが,他のテーブルでは,0.55-0.70であった.予想されたように,ABCゾーンでは安定した高濃度が維持されていたが,異なる空調ゾーン間では明らかに混合が発生していた(Figure S1).66.67分間の予測平均濃度をTable S1に示す.ロジスティック回帰モデルの結果によると,測定された濃度が高いほどCOVID-19獲得リスクが高いことが示された(濃度1%上昇に関連したオッズ比: 1.115; 95% CI: 1.008-1.233; P= 0.035)(Table S1同様に,予測濃度が高いほど,COVID-19獲得リスクが高くなる(濃度1%上昇に関連したオッズ比: 1.268; 95% CI: 1.029-1.563; P= 0.026

 

 

Figure 3: Simulated dispersion of fine droplets exhaled from index Patient A1 (magenta-blue), which are initially confined within the cloud envelope due to the zoned air-conditioning arrangement. The fine droplets eventually disperse into the other zones via air exchange and are eventually removed via the restroom exhaust fan. The ABC zone clearly has a higher concentration of fine droplets than the non-ABC zone. Other infected patients are shown in red and other non-infected in gold color. Only a single human body is used to represent all patrons.

Figure 3.

 

 

Discussion

Luら(2020)は,飛沫伝播がこのアウトブレイクの最も可能性の高い主な原因であると示唆しているが,指標患者(A1)と他のテーブルの客との距離がすべて1mを超えているため,飛沫伝播だけではこのアウトブレイクは説明できないと指摘している.我々はそのような距離は4.6mほど離れていたかもしれないと推定している(Figure S1Luら(2020)はまた,”エアコンからの強い気流によって,飛沫がテーブルCからテーブルA,次にテーブルB,そしてテーブルCへ戻って伝搬した可能性がある”と示唆しているが,環境データが不足しているため,エアロゾル感染伝播の役割を特定するには至らなかった.エアロゾル感染伝播の役割は,中国におけるCOVID-19流行の初期段階で中国国家衛生委員会(NHC: Chinese National Health Council)(Li and Gao, 2020)によって提唱されていたが,NHCの勧告には具体的なエビデンスは示されていない.

我々は,利用可能なビデオ記録から客がレストランに滞在している間の個々の軌跡を調べることで,fomitesと密接な接触の役割を特定しようと試みた.しかし,この事例では,これらの経路を介して発生したSARS-Co-V2曝露を支持する証拠は確認されなかった.

我々の予測では,ABCゾーンにおいて汚染された再循環エンベロープ(envelope: 包むもの)が形成され(Figure 3),その結果、指標患者の呼出された飛沫核の濃度が高く維持されたことが示された.レストランにいた家族Aと家族Bの重複時間は53分(12:0112:54),家族Aと家族Cの重複時間は75分(12:0313:18)であり,呼気飛沫への曝露時間は十分に確保されていたと思われる.患者C11232分と遅れて到着し,家族A46分重複していた.比較的高濃度のトレーサーガスもテーブルT17で測定されたが,このテーブルの客(n= 5)は遅れて到着し(13:00,テーブルAへの曝露時間18分),そして誰も感染していなかった.

個々の循環ゾーンの形成は,5台の空調機の空間構成と設置によるものであった(Figure S2).

しかし,ABCゾーンに汚染された再循環エンベロープが形成されたことだけでは,アウトブレイクを説明することはできない.さらなる証拠は,換気率の低さにある.シミュレーションされた高濃度の汚染が観測されたのは,外気の供給がなかったためである.壁の排気ファンは,124日の昼食時にオフにされ,空間は密閉されていたことが判明した.トイレの排気ファンによって発生した陰圧のため,空気の侵入と不十分かつ短時間の防火扉の開放を別として,外気の供給はなかった.この外気は主に非ABCゾーンに分配され,ABCゾーンの換気不足を悪化させた.

ABCゾーンとABCゾーンで測定された客一人当たりの平均気流(air flows)はそれぞれ1.04 L/s0.75 L/sで,専門家協会(American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers Standard 62.1, 2004)等が推奨する一人当たり810 L/sよりもかなり低い.また,旧正月の大晦日に増加した顧客数に対応するために,レストランはテーブルを追加しており,混雑していた.その結果,テーブル面積を含めても客一人当たり1.55m2の占有密度(occupant density)にとどまっていた.このように、SARS-CoV-2感染伝播は,混雑した換気の悪い空間で発生し,それに続くCOVID-19アウトブレイクにつながった

エアロゾル感染伝播が一般的に考えられていないケースもあるが,十分な換気の欠如や過密状態は,呼吸器感染のアウトブレイクに関連していることが知られている.このレストランにおけるSARS-CoV-2アウトブレイクは,56人乗りの飛行機がエンジントラブルにより遅延し,待ち時間4.5時間に機械換気が行われなかったアラスカ機におけるインフルエンザのアウトブレイク(Moserら,1979)に類似している.指標患者は、インフルエンザに感染しており,飛行機に搭乗してから15分以内に発症した乗客であった.1席につき約3m3のコンパートメントスペースがあり,4.5時間の待ち時間および乗客が飛行機に出入りしている間の飛行機のドアが開いている時のみ,外気が供給された.Rudnick and Milton 2003)によると,これは結果として,乗客一人当たりの空気循環は,0.080.40 L/sしかなく(レストランXで測定された範囲よりもわずかに少なく),この飛行機の乗客54人の72%がインフルエンザに感染した.

世界保健機関(WHO)によるシステマティックレビューでも,混雑と感染症の関連性を示す証拠が示されている(WHO, 2018).2009年のH1N1パンデミックでは,過密していた学校におけるアウトブレイクでは基本再生産数が3.0-3.6と高かったのに対し,過密していない環境では1.3-1.7であった(Lesslerら,2009; Writing Committee2010).SARS-CoV-2ウイルスは,空気中で少なくとも3時間生存することができる(van Doremalenら,2020).そして空気を介して(airborne),インフルエンザウイルスゲノムおよび生存可能なインフルエンザウイルス粒子が検出されている(Lindsleyら,2012 2016; Yanら,2018; Xieら,2020).

我々の結果は,SARS-CoV-2の長距離エアロゾル感染伝播(long-range aerosol transmission)がどのような屋内空間でも起こり得ることを示しているのではなく,混雑した換気不良空間で感染伝播が起こり得ることを示していることが重要であるGaoら(2016)は、呼吸器感染に対するエアロゾルの相対的寄与が換気流量(ventilation flow rate)の関数であることを示した.換気流量が十分に高いと,エアロゾルの感染伝播への寄与が非常に低くなる一方,換気流量が低いと,エアロゾルの感染伝播への寄与が相対的に高くなる

細かい飛沫(fine droplets)と大きな飛沫(large droplets)が呼吸中に呼出され,呼吸からの感染リスクは,2人が密接に接触しているときに最も高くなることが知られている.Liuら(2017)は,従来の大飛沫(large-droplet)メカニズムに加えて,短距離エアロゾル(short-range aerosol)メカニズムも重要である可能性を示した.感染者の口から始まる空間濃度(spatial concentration)プロファイルの検討では,呼気ジェットの濃度プロファイルが継続して減少することを示している(それは,ある程度の距離で弱まり,背景の室内空気に合流して区別がつかなくなる)このように,エアロゾルの平均室内濃度は,発生源の強さ(source strength)と換気率(ventilation rate)の関数である部屋の換気率が非常に低い場合,部屋の平均状態は,呼気内と同じように濃縮された状態になりうるしたがって,理論的には,感染性病原体が長距離エアロゾル(long-range aerosol)メカニズムによって典型的に(すなわち、十分な換気下で)伝播されない場合であっても,換気率が非常に低い場合には,伝播の空間的な広がりが増大する.我々は、このような伝播を拡張短距離エアロゾルメカニズム(extended short-range aerosol mechanismと呼んでいる.

 

Conclusions

我々の疫学的解析,現場での実験的トレーサーガス測定および気流シミュレーションにより,2020124日に換気不良である混雑したレストランXSARS-CoV-2拡張短距離エアロゾル拡散( extended short-range aerosol spread of the SARS-CoV-2が発生した可能性が示唆された.

 

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