インフルエンザ様症状調査から全米武漢コロナ感染率を見積もる
Abstract
武漢コロナ感染は現在PCR検査で判定されている。
しかしながら、米国に感染が広まった初期には十分に把握できなかった、PCR検査に限界があるからだ、そして無症状感染者もいる、不顕性感染だ、さらには標準的な咳や熱とは異なる症状を示すことも有り、武漢コロナの本当の感染者は過小計測されている。ここで我々が多なった分析はCDCのインフルエンザ様症例(ILI)公開調査データを用いたものだ、これを利用して武漢コロナ感染率を評価した。季節的平均を超える非インフルエンザILI数が急増していることを我々は見出した、そしてこの急騰は全米武漢コロナ確定患者数と相関している。通常年と比べて3月の過剰ILI患者数を定量的に計測し、これを武漢コロナ確定患者数と過剰ILIを較べた、我々の推定では、米国での症例患者把握率は100分の1だ。この結果からすると、3月8日から3月28日までの三週間ですでに全米で28百万の人が感染している。米国に感染が始まった時期からの過剰ILI患者数を勘案すると、米国での感染者数の初期感染者増加割合は3.5日毎に倍増していた。これらのことを総合的にみると、米国で急速に感染拡大した武漢コロナ感染モデルとして、感染者の大半は軽度ー中程度症状だったと推測される。私どもはこの分析結果を血清抗体検査で確認する重要性を強調する、そしていま新たに起きている感染症の理解と初期全体状況把握のためには一連の症例推移把握が有用であることを議論する。
Detection
of SARS-CoV-2 infections to date has relied on RT-PCR testing. However,
a failure to identify early cases imported to a country, bottlenecks in
RT-PCR testing, and the existence of infections which are asymptomatic,
sub-clinical, or with an alternative presentation than the standard
cough and fever have resulted in an under-counting of the true
prevalence of SARS-CoV-2. Here, we show how publicly available CDC
influenza-like illness (ILI) outpatient surveillance data can be
repurposed to estimate the detection rate of symptomatic SARS-CoV-2
infections. We find a surge of non-influenza ILI above the seasonal
average and show that this surge is correlated with COVID case counts
across states. By quantifying the number of excess ILI patients in March
relative to previous years and comparing excess ILI to confirmed COVID
case counts, we estimate the syndromic case detection rate of SARS-CoV-2
in the US to be approximately 1 out of 100. This corresponds to at
least 28 million presumed symptomatic SARS-CoV-2 patients across the US
during the three week period from March 8 to March 28. Combining excess
ILI counts with the date of onset of community transmission in the US,
we also show that the early epidemic in the US was unlikely to be
doubling slower than every 3.5 days. Together these results suggest a
conceptual model for the COVID epidemic in the US in which rapid spread
across the US are combined with a large population of infected patients
with presumably mild-to-moderate clinical symptoms. We emphasize the
importance of testing these findings with seroprevalence data, and
discuss the broader potential to use syndromic time series for early
detection and understanding of emerging infectious diseases.