失業・社会的孤立・うつ病に関連した死亡率の考察

Challenges Estimating Total Lives Lost in COVID-19 Decisions

jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2768250

コロナウイルス病2019（COVID-19）パンデミックは、直接および間接的に数十万人の命を奪い、さらに多くの命を奪うことを脅かしている。各国は、感染率、死亡率、経済、国の生活に異なる影響を与える異なる政策決定を行っていた。

様々な代替政策の間の選択は、生存、メンタルヘルス、社会的つながり、経済成長など、議論の余地なく通約不可能な財であるものの間で、様々なトレードオフをもたらしてきた。これらの数多くの要因を天秤にかけることは困難であるか、不可能に思えるかもしれないが、政策決定は、社会にとって数え切れないほどの意味合いを持って行われなければならない。

パンデミックの初期段階では、情報が限られていたため、慎重なアプローチが最も適切であったと思われる。さらなる情報が得られるようになれば、より良い情報に基づいた意思決定が可能になる。しかし、非常に現実的で非常に困難なトレードオフには、固有の課題が残っている。

 

直接比較することが困難なこれらの異なる結果の重み付けを行う一つのアプローチは、幸福度調整寿命年のような複合的な尺度を使用することである1。

しかし、このアプローチにはいくつかの欠点がある。

第一に、生存率に対して幸福度の側面を加重することは困難である。

第二に、幸福の概念化の多くは多数の構成要素を含んでいる2 。多くの幸福アプローチが人生の満足度を優先させる一方で、1 なぜ幸福のこの側面が、人生における意味を持つことなど、他の側面よりも優先されるべきなのかは不明である。もし幸福の異なる側面（意味や目的など）が評価されるとすれば、それは幸福度調整済み寿命の異なる評価につながるだろう。

第三に、生活満足度に基づく幸福度調整済寿命年を用いることは、生活満足度が低い傾向があるために、貧しく、障害があり、弱者である個人の生活を軽視し、生活の優先順位を下げることになりかねないという点で問題がある。

 

別の方法としては、「救われた命の合計」というアプローチを用いることが考えられる。これは、最近の臨床医療に関する倫理的な声明でも提案されているが3、政策決定においては、より一般的に適用可能であると考えられる。

総救命アプローチは、経済的、社会的、福祉的アウトカムを無視することを意味するものではなく、実際には、これらの要因もまた死亡率に影響を与え、時には大きく影響することもある。共変量調整した縦断コホート研究のメタアナリシスでは、失業、社会的孤立、コミュニティの欠如、晩年のうつ病がすべての原因による死亡率の増加と関連していることが示されている2,4-7。

 

例えば、ある地域の60歳未満の健康な人全員が仕事に復帰したが、さらに500人がCOVID-19感染症で死亡したとすると、それは妥当なトレードオフであり、失業や社会的孤立という死亡率の影響を回避することで相殺されるのだろうか4,5。

2020年の秋には、子どもたちが学校に戻るかどうかを決定する必要がある。子どものCOVID-19に起因する死亡は極めて稀であるが、重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）に感染した子どもは、高齢者に感染する可能性がある。

500人、1,000人、1万人の命を「救う」ために、何百万人もの子供たちを生涯にわたって学校に行かせてはいけないのであろうか？

高齢者や医療従事者、その他社会の機能を確保するために可能な限りのことが行われていると仮定した場合、子どもたちを不登校にすることの結果や、健康や長寿に対する将来的な悪影響の可能性2,4 が、感染症による死亡の結果を上回るのであろうか？

 

このような総救命アプローチの実施には、乗り越えられないものではないが、潜在的な課題がある。

第一に、雇用、社会的孤立、うつ病と死亡率との関連性は文脈によって異なる可能性がある。失業と死亡率の関連は、晩年よりも中年期の方が顕著であるかもしれない。逆に、うつ病と死亡率との関連は、早期よりも後期の方が強いかもしれない。

 

第二に、これらのメタアナリシスは多変量データを調整した共変量コントロールを用いたプロスペクティブコホートデータに基づいているが、データは観察的なものであり、交絡因子の影響を受ける可能性がある。

政策決定のためにメタ分析の推定値を使用する際には、これらの関係性の値を推定値よりもやや低いレベルに設定する感度分析も考慮し、結論が変化するかどうかを検討し、個人が理解できるような推定値を提供することが重要であろう。

 

第三に、そしておそらく最も困難なことは、様々な代替的な自己隔離、社会的遠距離、接触追跡、その他の政策が雇用、社会的孤立、うつ病に及ぼす影響を評価し、比較することが困難であるということである。

失業、社会的孤立、うつ病と死亡率との関連性については、何十年にもわたるデータがあるが、パンデミック政策とこれらの社会的、心理的、経済的転帰との関連性については、データがあまりない。

さらに、意思決定において重要なのは、パンデミックがこれらの社会的、心理的、経済的転帰にどのように影響を与えるかというよりも、パンデミックへの対処方針の違いがこれらの転帰にどのように影響を与えうるかということである。厳密な隔離や職場閉鎖措置がなくても、COVID-19に関連した罹患率や死亡率、個人の行動の大幅な変化によって、経済や社会関係は悪影響を受けていたであろう。

 

しかし、これらの前述の課題は、この救われた命の総計のアプローチにとって、必ずしも乗り越えられない障壁ではない。過去数ヶ月の間に、様々な国、地域、都市が異なる決定を下し、本質的に一連の 「自然実験 」を行ってきた。

これらの経験と決定から、異なる政策と社会的、心理的、失業の結果、SARS-CoV-2感染率とCOVID-19致死率との関連性を評価し始めることが可能である。しかし、このようなデータは慎重に使用しなければならない。

なぜなら、国、地域、都市によって、他の多くの点で互いに異なる可能性があり、これらの要因のいくつかはコントロールできない可能性があり、また、社会は様々な方法で様々な結果を優先させる可能性があるからである。

とはいえ、国ごと、地域ごと、都市ごとの比較を用いて、可能な限り厳密に様々な政策を評価する一連の分析を行えば、様々な政策の実施と社会的、心理的、経済的な結果との関連性について、かなりの洞察を得ることができるかもしれない8 。失業、孤立、うつ病による死亡率の影響が顕在化するまでには時間がかかるため、現在の総過剰死亡率を単純に評価するだけでは不十分である。

感染率や致死率のモデル化が行われているように、これらの影響をより直接的に数学的・理論的にモデル化することで、さらなる洞察が得られる可能性がある。推計値を政策決定に利用する際には、様々な政策と結果との関係の強さを、最良の推計値とは異なる値に設定した場合に、結論がどのように敏感になるかを検討することも、再び重要になるだろう。

 

今後数ヶ月間、パンデミックの第二波の可能性に直面しながら、SARS-CoV-2感染によるものと、社会的、心理的、失業によるものの両方を含めた総死亡者数の計算は、政策決定において重要であることが証明されるかもしれない。

死亡率に関連するその他の要因も考慮する必要があり、例えば心臓病やがんなどの治療の遅れ9 や予防医療や予防接種の長期不在などが挙げられる10 。合理的かつ厳密な感度分析とパラメータの変化により、この点に到達したことが示された場合、これらの他の考慮事項を無視するのは間違いである。

さらに、救われたか失われたかの総命のみを使用するというこのアプローチは、社会財やその他の財を直接考慮に入れず、むしろそれらを生命に従属させているため、感染症に関連した死亡者数を考慮に入れるという点では、事実上保守的である。

米国の新規失業申請者数は4000万人に達し、失業は全死因死亡率と関連しているため、COVID-19パンデミックから失われた総人命を計算する際には、より真剣に、定量的に、政策の社会的、経済的、心理的な結果を意思決定に考慮に入れるべき時期に来ているのかもしれない。