「Go To トラベル」 キャンペーンと旅行に関連した新型コロナウイルス感染症発症例 2020年7月~8月の記述的分析

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感染経路
“Go To トラベル” Campaign and Travel-Associated Coronavirus Disease 2019 Cases: A Descriptive Analysis, July–August 2020

公開:2021年1月21日

https://www.mdpi.com/2077-0383/10/3/398/htm

安西麻美・西浦浩志著 *OrcID

606-8501 京都市左京区吉田近衛町 京都大学公衆衛生学部

要旨

日本政府は2020年7月22日から「Go To トラベルキャンペーン」を開始し、国内の旅行先での宿泊料金を大幅に割引したり、任意の消費に使えるクーポンを発行したりしている。本研究では、国内における旅行関連新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の旅行関連症例の増加に観光キャンペーンが及ぼす可能性のある疫学的影響を記述することを目的とした。キャンペーン前とキャンペーン期間中の旅行関連症例と観光関連症例の発生率を比較した。観光キャンペーン期間中の旅行関連COVID-19症例の発生率は 2020年6月22日~7月21日の対照期間と比較して約3倍、7月15日~19日の対照期間と比較して約1.5倍であった。観光に起因する発生率は、対照期間である2020年6月22日~7月21日、7月15日~19日と比較して、それぞれ約8倍、2~3倍であった。日本では8月中旬には第2のパンデミックは減少に転じていたが,旅行キャンペーンの初期である7月22日から 26日にかけては,国内観光の充実が旅行に関連したCOVID-19感染者の増加に寄与したと考えられた。

キーワード:観光;観光;疫学;重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2);新型コロナウイルス感染症(COVID-19);移動性

1. 序論

2020年11月1日現在、日本では新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の確定症例数は合計99,959人、うち死亡者数は1765人であった[1]。国内での感染が拡大したため 2020年4月7日に7都府県(東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、大阪府、兵庫県、福岡県)に非常事態宣言が出され 2020年4月16日には47都道府県すべてに拡大された。その後、COVID-19の発生率は時間の経過とともに減少しており[2]、5月14日には徐々に非常事態が解除され 2020年5月25日までに全都道府県で解除された。第1波の終了後、6月下旬以降、東京・大阪を中心とした都市部の都道府県でCOVID-19の再パンデミックが見られ 2020年8月7日には1日あたりの確認患者数が1595人に達した。これに対応して、各都道府県は、ナイトクラブ、バー、レストランなどのリスクの高い場所での感染を減らすために、重点的な介入を実施した。COVID-19の発生率は多くの都道府県で7月下旬から8月上旬にピークを迎え、入院患者数は8月10日に1万3724人でピークを迎え、その後減少した。現在、日本は第3のパンデミックの波に直面しており 2020年10月上旬からCOVID-19の感染数が顕著に復活している[1]。

COVID-19の影響は、様々な産業・社会セクター、特にホテル、宿泊施設、交通機関などの観光セクターに影響を与えている。観光庁が定期的に実施している「宿泊旅行統計調査」[3]では 2020年の3月~6月のビジネスホテル、リゾートホテル、シティホテル、旅館の相対宿泊者数は 2019年の同時期と比較して48.9~84.9%減少したと推計されている。さらに 2019年の訪日外国人旅行者数は3,200万人だったが 2020年10月までの累計では400万人にとどまっている[4]。日本政府は、消費活動の活性化による悪影響を受けたセクターを救済するための経済対策として、当初予定されていた開始日(2020年8月上旬)を若干前倒しして 2020年7月22日に「Go To トラベル」キャンペーンを開始した。7月22日は、7月23日から 26日までの4連休の前日。このキャンペーンでは、ホテル料金の大幅な割引や、旅行先でのあらゆる消費に利用できる「キャッシュバック」制度としてのクーポンを発行し、地方レベルでの経済活動の活性化を目的とした消費者需要の拡大を図った[5]。同様に、他の国も様々な方法で国内旅行を促進している[6]。

人間の移動性を高めることは、COVID-19の感染を促進する可能性がある。キャンペーンを実施するには、関係するすべての都道府県の間で懸念があった[7]。2020年7月下旬に東京でのパンデミック活動が激しかったため、東京への旅行はすべてGo To トラベルキャンペーンの対象から除外され、東京都民はキャンペーンの恩恵を享受することができなかった[8]。実際、東京都知事は東京都民に対し、自制心を持ち、都外への旅行を控えるよう要請しており、これは「Go To トラベル」キャンペーンの前後に発表された(例:7月15日の知事の声明[9])。さらに、沖縄県ではCOVID-19の急増を経験し、知事は2020年8月1日に非常事態を宣言し、沖縄県民が市外に出ないよう、また他の旅行者が沖縄を訪れることを再考するよう要請した[10]。8月中旬には、日本ではお盆があり、この時期には多くの人が故郷を訪れる。お盆前には、ほとんどの都道府県が、住民や旅行者予定者に対して、特に体調不良の場合には、故郷を訪れるかどうかを慎重に決めるように警告していた[11]。

Go To トラベルキャンペーンの潜在的な欠点を理解するためには、旅行に関連した伝染動態の疫学的分析が不可欠である。移動性を高めることの潜在的な効果は、旅行者の間での感染の増加から、局所レベルでのウイルス感染の増加にまで及ぶ可能性がある。本研究では、最初の評価の試みとして、日本の遠隔地の都道府県におけるCOVID-19の旅行関連症例の疫学的パターンに焦点を当てた。本研究では,「Go To トラベル」キャンペーンが,県境を越えた移動の増加に伴うCOVID-19の旅行関連症例の増加に及ぼす影響を明らかにすることを目的とした。

2. 方法

2.1. 疫学データ

本研究は,公開データ(サーベイランスデータ)を用いた記述的疫学研究である.日本の都道府県から報告されたCOVID-19確定症例のプレスリリースデータセットをすべてスキャンした。日本の47都道府県のうち、24都道府県では、確認された各症例について、一貫して県境を越えた移動パターンに関する情報を提供していた。すなわち,COVID-19患者の移動情報は,発症前7日以内(一部の都道府県では14日以内)に移動歴がある場合に報告されていた。これらの症例数は、Go To トラベルキャンペーンの実施前および実施中に取得した。

2.2. 記述的分析の範囲

2020年5月1日から8月31日までに都道府県から報告されたCOVID-19症例を分析した。プレスリリースをスクリーニングした最新の時期は 2020年11月中旬であった。Go To トラベルキャンペーンの影響を理解するために、キャンペーン前とキャンペーン期間中に感染した可能性のある人をグループ分けして比較する際に、症例の報告日ではなく、感染の可能性のある日を考慮した。感染の可能性のある時期を推測するために、2つのケースを分析対象とした。(i) 発病日が判明している全症例と、(ii) COVID-19確認日が判明している全症例である。発症日から5日(=平均潜伏期間[12])確認日から 10日(=平均潜伏期間と発症から報告までの平均時間[13]の和)を差し引き、それぞれの症例の暦日を感染の想定日に換算した。ポリメラーゼ連鎖反応検査の平均潜伏期間は1日とし、発症から報告までの遅延時間の一部とした。

接触歴については,発症前の県境を越えた移動歴で分類し,以下では県境を越えた者を移動関連症例とした。旅行歴が判明している場合は,旅行目的(出張,家族訪問,観光・観光)によってさらに分類した。旅行関連事例には、本人が県境を越えたことがある人と、その人と接触したことがある人が含まれている。

2.3. 統計分析

Go To トラベルキャンペーン期間中の旅行関連症例の発生率を、キャンペーン開始前の発生率と比較し、発生率比(IRR)を用いて比較した。IRRとは、2つの期間を比較した発生率の比率であり、1以上の値はGo To トラベルキャンペーン期間中の発生率がベースライン期間に比べて増加していることを示している。具体的には、旅行履歴に応じてIRRを算出するとともに、Go To トラベルキャンペーンの目的である観光目的の旅行を伴う症例のIRRも算出した。治療期間は7月22日~26日(5日間)とし、7月22日はキャンペーン開始日であり 2020年7月23日~26日の4日間の休日と重なった。以下、この期間を第 2 期と呼ぶ。我々は、2つの異なる期間を我々のコントロールとして考えた。(i) キャンペーン前の 30 日間(期間 1a)である 6 月 22 日~7 月 21 日と、(ii) キャンペーン前の 5 日間(期間 1b)で、期間 2 と同じ曜日を含むように設定した 7 月 15 日~19 日の 2 つの期間を対照期間とした。Go To トラベルキャンペーンは8月まで継続していたが、予算が決まっており、予算の上限に達した時点で終了した。7月22日からのキャンペーン第1弾の場合は、クーポンの引き換え期限が2020年8月31日に設定されていた。日本では8月中旬にお盆休みを迎えることから、観光キャンペーンの後期との比較のために、第3期として2020年8月8日~8月31日(24日間)の発生状況についても検討した。

2.4. 倫理的配慮

本研究では、プレスリリース時に非識別化されていた公開データを解析した。本研究は、京都大学大学院医学研究科医療倫理委員会の承認を得た(R2673)。

2.5. データ共有に関する声明

症例のサマリーデータを掲載している。

3. 結果

2020年5月1日から8月31日までの間に24都道府県で報告されたCOVID-19の確定症例は合計3978例であった。男性が57.3%(2211例)を占め、119例は性別不明であった。患者の平均年齢は42.6歳であった。診断時に症状の有無が判明していたのは3060例(全体の76.9%)であり,その内訳は軽症2150例(症状が判明している症例の70.3%),無症状891例(29.1%)であった。

3978例のうち,県境を越えた旅行歴や県境を越えた他人との接触歴があるものは817例(20.1%)であり,これらを旅行関連症例と定義した。旅行関連症例の平均年齢は36.2歳、残りの症例の平均年齢は44.2歳であった(図1A)。確定症例の報告月は図1Bの通りで、7月が2074例(52.7%)8月が1597例(40.5%)となっている。旅行関連症例は7月が482例(23.2%)2020年8月が289例(18.1%)であった。

図1 2020年5月1日から8月31日までの旅行歴を一貫して報告した24都道府県における新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の確定症例(n=3978)の年齢と時間分布

 

(A,B)。旅行歴情報の有無にかかわらず、旅行歴情報がある症例とない症例の年齢分布(それぞれn=3161人、n=817人)。(C). 確定症例の月別カウント数、渡航歴別。色付きの領域は、症例の対応する相対的な頻度を示している。


COVID-19の発生率を旅行歴および旅行目的別に第1a期(6月22日~7月21日)第2期、第3期で比較した(図2)。発病日が判明しているものは1707例,COVID-19確認日が判明しているものは2750例であった。発病日が判明しているものを用いた場合、期間2のIRRは期間1aと比較して3.31(95%信頼区間(CI):2.67~4.11)であった。同様に、確認日を用いた場合、IRRは2.98(95%信頼区間(CI):2.43-3.65)と推定された。

図2 Go To トラベルキャンペーン実施前と実施中の新型コロナウイルス感染症(COVID-19)発症率の比較

左)発症が判明している症例と(右)COVID-19確認日が判明している症例。上)渡航歴別比較、(下)渡航目的別比較。期間1は期間1a(2020年6月22日~7月21日)に対応。期間2と期間3は、7月22日~26日 2020年8月8日~31日に対応している。


旅行目的に焦点を当ててみると、Go To トラベルキャンペーン期間中に観光客が増加していることが確認できた。第1a期と第2期の間に、発症日が判明しているCOVID-19の確定症例はそれぞれ30例と34例であった。同様に、COVID-19の発症日が判明している確定症例は、第1a期で35例、第2期で33例であった。その結果、発症日と確認日が判明している場合のIRRはそれぞれ6.80(95%CI:4.16-11.11)5.66(95%CI:3.52-9.10)と推定された。

図3は、期間1b(7月15日~19日)期間2,期間3におけるCOVID-19の発生率を旅行歴や旅行目的別に比較したものである。発病日とCOVID-19確認日が判明している症例は、合計で1340例、2031例であった。発病日が判明している日を用いた場合、期間2のIRRは期間1bと比較して1.44(95%CI:1.10~1.89)であった。同様に、確定日を用いた場合、IRRは1.48(95%CI:1.14~1.93)と推定された。発症日が判明している旅行関連症例は、第1b期では13例、第2期では34例であり、IRRは2.62(95%CI:1.38-4.96)と推定された。第1b期および第2期において、発症日が判明しているCOVID-19の確定症例はそれぞれ19例および33例であり、IRRは1.74(95%CI:0.99-3.05)と推定された。

図3 Go To トラベルキャンペーン実施前と実施中の新型コロナウイルス感染症(COVID-19)発症率の比較

左)発症が判明している症例と(右)確認日が判明している症例。上)旅行歴別比較、(下)旅行目的別比較。第1期は第1b期(7月15日~7月19日)に相当する。第2期と第3期は、7月22日~26日 2020年8月8日~31日に対応する。


4. 考察

本研究では,Go To トラベルキャンペーンの実施前および実施期間中のCOVID-19感染症の旅行関連症例の情報を含むサーベイランスデータを解析し,旅行関連症例の発生率と観光目的の旅行者の発生率を比較した。キャンペーン期間中の旅行関連症例の発生率は、対照期間1a(6月22日~7月21日)の約3倍、対照期間1b(7月15日~19日)の約1.5倍であった。特に観光関連の発生率は対照期間1aの約8倍、対照期間1bの約2〜3倍であった。日本での第2次パンデミックの波は8月中旬には減少に転じていたが、Go To トラベルキャンペーン期間中は旅行関連の発生件数が増加した。

我々の知る限りでは,Go To トラベルキャンペーン期間中に県境を越えたCOVID-19の旅行関連症例数が増加したのは本研究が初めてである。対照期間1a、1b、および発症日とCOVID-19確認日が判明しているデータについて、IRRが明らかに1を超えていることが示された。 特に、観光に関連した旅行関連症例は、キャンペーン期間中に割合および発生率の面で顕著に増加していることが示された。このことから,国内観光の充実がCOVID-19の旅行関連症例数の増加に寄与していると考えられる.

我々の記述的分析では、観光キャンペーンと日本におけるCOVID-19の発生率との間の因果関係を決定的に決定することができないほど単純化されていた。特に、「Go To トラベル」キャンペーンは4日間の休暇期間中に開始されたことを認識しなければならない。したがって、全国の旅行者数が増加したことは、観光キャンペーンだけに起因するものではない。もう一つ注意すべき問題は、東京や大阪など、調査期間中に都市部の都道府県でパンデミックの重症度が上昇していたことである[14,15]。このような24都道府県における潜在的な傾向に対処し、因果関係をさらに明らかにするために、我々は、時系列データを用いた疑似実験的研究デザインを用いて、差分研究や中断時系列分析を含む一連の調査を実施している[16]。その間に政策ワーキングペーパーが発表され、キャンペーンは感染拡大を強めることなくホテルの宿泊客数を増加させたことを示唆している[17]。また 2020年10月1日に開始されたGo To トラベルキャンペーンの別のラウンドのデータを分析する。本研究は、発生データの記述的分析を含めた迅速な報告であり、観光キャンペーンが伝染動態に及ぼす潜在的な影響についてのさらなる洞察を提供することを意図している。2020年夏の間、英国では外食産業の支援を目的とした「Eat Out to Help Out」と呼ばれるキャンペーンが実施された[18]。そのキャンペーンは国内旅行の促進を目的としたものではなかったが、このキャンペーンがイギリスでの局所的な伝染に影響を与えた可能性があると報告されている[19]。

Go To トラベルキャンペーンを実施するという政策決定は、パンデミック活動の減少と社会経済活動へのプラスの影響が期待されたことに基づいて行われたが、地理的に広い地域をまたいだ人の移動を強化することで、さらなる接触が促進され、その結果、疾病の時空間的な広がりが大きくなるのは当然である[20,21]。日本で非常事態が解除された5月中旬(大阪では5月21日、東京では5月25日)には、当初の計画では渡航制限の緩和は8月に開始される予定であり、キャンペーンは当初その月中に開始される予定であった[22]。しかし、東京と大阪で症例が増加し、国がパンデミックのコントロールを取り戻そうとしていたにもかかわらず、キャンペーンのスケジュールは前倒しされた。政府の政策は、パンデミックの抑制と経済活動の回復のバランスをとる必要があり、その両方を管理することが観光キャンペーンを実施する正当な理由であった[23]。そこで、感染症や公衆衛生の専門家が政府と協力して、各分野の感染症対策のガイドラインを策定し、予防行動(マスク着用、狭い場所での接触回避、手指の衛生管理など)によって感染を最大限に減らすためのアドバイスを行った。実際、このキャンペーンでは、旅行者とサービス提供者の双方に予防措置に関するガイダンスが含まれていた[24]。それにもかかわらず、今回の調査結果は、これらの努力が旅行に関連したCOVID-19感染症の症例の増加を伴っていることを示している。

本研究では4つの制限があることを認識すべきである。第一に、我々のデータセットには、都道府県によって異なる可能性のある報告バイアスが含まれている。政府は診断された症例についての情報開示についての本質的な方針を発表しているが[25]、情報開示の程度は都道府県によって大きく異なっている。例えば、東京都では、個々の症例の渡航歴などの詳細な情報を開示していない[26]。また、パンデミックの規模は都道府県によって異なり(例えば、症例数の多い都市部の方が症例数の少ない遠隔地の都道府県よりも渡航関連症例の特定が困難である)都市部よりも地方の方が症例報告数が多い傾向がある。第二に、サーベイランスデータは逆転写酵素ポリメラーゼ連鎖反応を用いて確認されたCOVID-19感染例に依存しており、これらのデータは確認バイアスを含んでいる[27]。若年者は高齢者に比べて移動が多く、若年者の感染の重症度が高齢者に比べて限定的であることを考えると、渡航の絶対リスクは過小評価されている可能性がある。第三に、観光キャンペーンの直接的な影響に加えて、間接的な影響(例えば、渡航制限の緩和による接触の強化など)をさらに調査すべきである。第四に、観光キャンペーンの疫学的影響はまだ十分に定量化されていない。例えば、旅行による局所クラスターの増加や、遠隔地の県でのパンデミックの波の発生などは、観光キャンペーンの疫学的な効果を示す可能性がある。

今後の課題は多いが,本研究は日本におけるCOVID-19の感染動態に及ぼす「Go To トラベル」の疫学的影響について重要な知見を提供していると考えられる.伝染病対策と経済活動の回復を両立させるための政策手段を特定するためには、追加的なエビデンスが非常に必要である。