COVID-19関連追加(2021116-2SARS-CoV-2伝播と気象要因について

26ヶ国409都市におけるSARS-CoV-2伝播と気象要因のクロスセクション解析】

Sera, F., Armstrong, B., Abbott, S. et al. A cross-sectional analysis of meteorological factors and SARS-CoV-2 transmission in 409 cities across 26 countries. Nat Commun 12, 5968 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-25914-8.

Abstract

COVID-19伝播に対する天候の影響については,相反する証拠がある.我々の目的は,社会経済的要因や非医薬品介入をコントロールしながら,パンデミックの初期段階における天候に依存した特徴(signature)を推定することである.その結果,26ヶ国409都市において,平均気温と実行再生産数(Re)との間に緩やかな非線形関係(modest non-linear association)があることが判明した.10℃上昇すると0.08795%CI: 0.025-0.148)の減少が見られた初期の介入Reに大きな影響を与え,Government Response Index5th95thパーセンタイル上昇した場合0.28595%CI 0.223-0.347)の減少が見られた平均気温はReの変動の2.4%,絶対湿度(AH)は2.0%を説明した

政府の介入によって説明される実行再生産数の変動は,平均気温の場合の6倍である気象条件が地域的な流行の初期段階に影響を与えたという証拠はほとんど見当たらず,我々は,集団行動と政府の介入が伝播のより重要な要因であると結論づけた

 

Associations between meteorological variables and R e:

two-stage meta-regressionを用いて,平均気温などの気象変数が都市間のReに与える影響を,政府の介入などの交絡因子をコントロールしながら定量化した.都市レベルの特徴(社会経済的要因や人口統計学的要因など)とその国のOxCGRT Government Response Indexを調整した結果,平均気温と絶対湿度(AH)にはReとの緩やかな非線形関係が見られた(Table 2).相対湿度(RH)についてはそれほど強い関連性の証拠は見られず,日射量,風速,降水量については関連性の証拠は見られなかった(Table 2).平均気温とReの関係は非線形であり、Reは最初に10.2℃でピークに達した後,20℃でピークより0.08795%CI: 0.025-0.148)低下し,最後に再び上昇する(Fig.3).AHも同様の非線形形状をしており,6.6g/m3のピークと11g/m3のトラフの間に最大で0.06195%CI: 0.011-0.111)の差がある.

 

 

Table 2: Association between weather variables and Re.

Effect size and variation explained by including, in turn, mean temperature (), absolute humidity (g/m3), relative humidity (%), surface solar radiation downwards (J/m2), wind speed (m/s), total precipitation (m) and OxCGRT (0–100) in the model of Re. P values were obtained from a two-sided Wald test in the multivariable meta-regression multilevel models adjusted by population (log scale), population density (log scale), GDP (log scale), % population >65 years, PM2.5 (μg/m3, log scale) and the OxCGRT Government Response Index, with cities nested within countries.

aThe exposure contrast for which effect size is presented is that between the values predicting minimum and maximum Re, where clear minima and maxima are observed (mean temperature, absolute humidity and relative humidity), otherwise the 5th to 95th percentiles.

 

 

Fig. 3: Associations between weather variables, non-pharmaceutical interventions and the effective reproduction number.

Fig. 3

Non-linear associations between (a) mean temperature (), (b) relative humidity (%), (c) absolute humidity (g/m3) and (d) OxCGRT Government Response Index and predicted Re difference. Curves and their 95% confidence intervals show the predicted difference in Re with respect to a reference value set to the value at the trough of the curve for meteorological variables (a–c), or for the OxCGRT Government Response Index=50 (d). Two-sided Wald test p values and adjusted curves with 95% confidence intervals were obtained from multivariable meta-regression multilevel models adjusted by population (log scale), population density (log scale), GDP (log scale), % population >65 years of age, PM2.5 (μg/m3, log scale) and OxCGRT Government Response Index, with cities nested within countries. The marginal distribution along the x-axis represents the observed data for that covariate.