疫学研究の中で、今回の研究は観察研究（observational study）、特に、記述疫学研究（descriptive study）と呼ばれ、そこから得られる科学的エビデンスのレベルは低いことで知られます。つまり、位置づけとしても、今後のために「因果関係を検討すべき」と呼び掛ける程度の役割をしている研究に相当します。
m3.com/open/iryoIshin/article/873130/

つまり、ここでの「記述」とは上記の記述疫学研究特有の表現である可能性が高い。これは斜め読みじゃ絶対わかんない情報だった。ありがたい（追記終わり）

ここから先はリンク先のグラフ見ながら読んでほしい。

まず、基礎的なデータとして、2020年 5月1日～8月31日までに確認された24 都道府県で合計3978件の症例に対し、

旅行履歴の有無と平均年齢の比較：これめんどくさいから画像でみてほしいんですが、旅行履歴のある人たちの場合、20代が圧倒的に多い。グラフで見れば一目瞭然。
報告された症例における旅行関係の症例数
- 7月：2074件のうち、482件→23.2%
- 8月：1597件のうち、289件→18.1%

と、症例の報告数そのものは7月と8月で減っている。減少傾向にある。

で、以下肝心のGoToの3期間のデータ比較。発症日と感染確認日の2軸パターンで分析

1aを使った3期間のデータ比較（発症日はn=1707、感染確認日はn=2750）
- 発症日基準だとIRR3.31（95％信頼区間（CI）：2.67–4.11）
- 感染確認日基準だとIRR2.98（95％CI：2.43–3.65）
- うち、旅行観光目的の人の比率（発症日だとn=230、感染確認日はn=261）
  - 発症日：1aで30件・2で34件　→IRR6.80（95％CI：4.16–11.11）
  - 感染日：1aで35件・2で33件　→IRR5.66（95％CI：3.52–9.10）
1bを使った3期間のデータ比較（発症日はn=1340、感染確認日はn=2031）
- 発症日基準だとIRR1.44（95％CI：1.10–1.89）
- 感染確認日基準だとIRR1.48（95％CI：1.14–1.93）
- うち、旅行観光目的の人の比率（発症日だとn=171、感染確認日はn=181）
  - 発症日：1bで13件・2で34件　→IRR2.62（95％CI：1.38–4.96）
  - 感染日：1bで19件・2で33件　→IRR1.74（95％CI：0.99–3.05）

この辺、しつこいようだけれど、グラフで見ないとマジでなんのことかわからないと思うので、グラフ見てほしい。視覚的にわかりやすくなってるので、そっちの方が直感的。

ディスカッション

多分結論というかこの統計データが示唆していることについての項目。

旅行関係の場合、1aデータだと発生率が3倍、1bだと発生率が8倍になっている。
GoTo トラベルキャンペーンに県境の横断を伴うCOVID-19の症例増加を初めて示したデータっぽい。IRRsが全部1を超えてる。
ちょっと分析としては単純すぎるので因果関係は証明できなかった。もっと別のファクターあるし
この研究4つくらい留保してほしいことがあるとして「①都道府県によってデータにバイアスあるかも」「②確認バイアスある、若い人が移動性高いの当たり前だし」「③直接的な影響だけでなく間接的な影響も調べた方がいい」「④旅行で地域クラスタ増加してないかみたいな、定量化した疫学的影響がまだ足りてない」

読んでわかったこと

まず、IRRって数値が何度も出てくる。で、IRRが1.44という数字があり、どうやらこれがNHKニュースの「1.44倍」という数値の根拠になっているっぽい。

これ、なんのことかなと少し考えたが、わからなかったのでググって以下PDFを確認した。

http://univ.obihiro.ac.jp/~kayano/epi-stat/epi-stat2.pdf

これもあんまりよくわからなかったが、計算式とか斜め読みした感じだと、どうやら「A期間でx％だったのがB期間でy％になった場合に、yをxで割ったときの数字」っぽい。だから、この場合の「倍」ってのは「感染者数」ではなく「感染者のうちの旅行した人の率」のことっぽい。ここ、多分「倍」と言われたときに思い浮かべる直感的な感覚と乖離しているので要注意と思われる。

なお、CI=95%は統計上の信頼区間のことで、本当は色々説明した方がいいんだろうけど統計学は素人なので「まあほぼこの辺の範囲で正しいっすよ」くらいの意味で捉えてもらえればいいんじゃないかと思う。

感想

まあ、書いてるとおり因果関係はわからんけど、GoTo期間で旅行関係での感染率が増えたのは事実っぽい。いくつかの指標で何パターンもIRRを出して全部1超えてるので、統計的に「増えた」という事実は覆しようがないように見える。ただ、4連休で旅行者増えるのはまあ当たり前っちゃ当たり前とは言えそう。

あと結局3の期間のデータを用意した意味がよくわかんなかった。データは用意したけどあんまりはっきりと言えるような情報がなかったから論文の報告内容として省いたのかな。それならまあ意図はわかる（研究してみたけど特に意味ありませんでした、は研究報告として重要）。

あと、増田は統計学の素人ですが、統計データは因果関係（AがあったからBが起きた）ではなく相関関係（Aが起きると同時にBも起きているが、その二つの間にどんな関係があるかは不明）を出すものなのはわかっているので、これだけを以てしてGoTo トラベル否定論に繋げるのはやや早計に見える。

個人的な感想をまとめると、「増えたのは増えたけどめっちゃ増えたと言いきるのは難しそうで、連休だから増えるのはあたりまえの気もするし、でもまあ増えるのはわかりきったことだったから減らす努力が足りなかったのではと言われるとそんな気もする、考えれば考えるほどよくわからなくなるので正直これだけではなんとも言えんなー」、という印象。

こういう研究が政策に活かされるといいですね。

なんでこんな記事書いたの？

なんかNHKのニュース岩田健太郎のTwitter後追いしたっぽい感じがして、その割になんか内容ふわふわしててちょっと反応に困るなーって思ったんですよね。だから論文に当たればなんかわかることあるかなーって読んでみたら、まあNHKの記事も書いてることは間違ってなくて、むしろ岩田健太郎さんの方が「関係アリアリ」って言い切っちゃっててそれは大丈夫なのかと感じました。

https://twitter.com/georgebest1969/status/1353186823229476867

あと、いざ読んでみたらやっぱりよくわかんねーなーって印象をどうしても抱いたので、素人が長文感想かいたら本職の統計学増田か疫学増田がなんか補足して知見を広めてくれたら嬉しいなーという下心もある。

なんか間違ってたら教えてください。

追記

一晩経って自分が何にもやっとしたのかわかった、NHKがなんでこの論文報道したのかがわかんないんだ。

これってある種の議論のたたき台というか、この発表を取っ掛かりに他の論文で「じゃあ次はこうしましょう」「この論文でカバーできてなかったこの部分調べましょう」みたいなことをやっていく為の第一歩で、正直報道するほどの内容なくない？

Permalink | 記事への反応(16) | 11:50

2021-01-21

■anond:20210121025305

職域のための新型コロナウイルス感染症対策ガイド - 日本産業衛生学会

https://www.sanei.or.jp/images/contents/416/COVID-19guide0811koukai.pdf

(3) フリーアドレスへの感染予防対策
　フリーアドレス（個人専用のデスクはなく、自由に着席場所を選んで仕事をすること）を導入している事業所では、万一、感染者が発生した際には接触者の把握が難しくなる。
　他人との接触機会を減らすための対策として、フリーアドレスの禁止、従業員の執務場所
（階やエリア）を限定することが望ましい。
　フリーアドレスを継続する場合は、従業員が使用した机や立ち寄った場所を記録（行動履歴の記録）して、接触者を常に把握できる状態にしておく。また使用した机等は使用者が都度消毒することが
望ましい