Contents
Impact of community masking on COVID-19: A cluster-randomized trial in Bangladesh
www.science.org/doi/10.1126/science.abi9069
SCIENCE – 2021年12月2日
マスクをするように人々を説得する
マスク着用が義務づけられている場所でも、人々はマスク着用へのコンプライアンスを楽観的に過大評価する傾向がある。では、どうすればより多くの人々に、より大きな利益のために行動するよう説得することができるのだろうか。Abaluckらは、バングラデシュで2カ月間、数十万人（ほとんどが男性）を対象に大規模なクラスター無作為化試験を実施した。様々な構造のカラーマスクが無料で配布され、マーケティングリサーチに基づいたマスク着用のプロモーション活動が行われた。著者らは、草の根のボランティアネットワークを活用して調査を行い、データを収集した。その結果、マスク着用率は、介入が行われなかった村では平均13.3％であったが、対面での介入が行われた村では42.3％にまで上昇した。また、直接マスク着用を強化した村では、COVIDに類似した病気の報告が減少し、特にハイリスクの人ではその傾向が見られた。-CA
構造化抄録
はじめに
COVID-19パンデミックでは、世界の多くの地域でマスク着用率が低いままであり、マスク着用率を高めるための戦略はまだ検証されていない。我々の目的は、マスク着用を持続的に増加させることができる戦略を特定し、マスク着用の増加が症状のある重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）感染に与える影響を評価することである。
理論
2020年11月から2021年4月にかけて、バングラデシュの農村部でコミュニティレベルのマスクプロモーションのクラスター無作為化試験を実施した（N = 600村、N = 342,183人の成人）。布製マスクとサージカルマスクなど、村や家庭レベルでのマスクプロモーション戦略をクロスランダム化した。すべての介入群は，無料のマスク，マスクの重要性に関する情報，地域の指導者による役割モデル，および8週間の直接の注意喚起を受けた．対照群は介入を受けなかった。参加者と監視スタッフには治療の割り当ては知らされなかったが、プロジェクトの資料ははっきりと目に入るようになっていた。結果は、症状のある SARS-CoV-2 血清有病率（主要項目）と、適切なマスク着用、物理的距離の取り方、社会的距離の取り方、COVID-19 病気と一致する症状の有病率（副項目）であった。マスク着用と距離感は、モスク、市場、村の主要な入り口の道路、茶店などで少なくとも週に一度、直接観察して評価した。社会的距離感は、公共の場で観察された大人の総数を用いて測定した。5週目と9週目の追跡調査では、到達可能なすべての参加者にCOVID-19関連の症状について調査した。症状のある人の10～12週目の追跡調査時に採取した血液サンプルを分析し，SARS-CoV-2免疫グロブリンG（IgG）抗体を調べた．
結果
介入群には 178,322 人，対照群には 163,861 人が参加した．介入により，適切なマスク着用率は，対照村（N = 806,547観察）の13.3％から治療村（N = 797,715観察）の42.3％に増加した（調整後ポイント差＝0.29；95％信頼区間＝［0.26，0.31］）。この3倍のマスク使用率は、介入期間中および介入後2週間にわたって維持された。物理的距離感は、対照村の24.1％から治療村の29.2％に増加した（調整後ポイント差＝0.05 [0.04, 0.06]）。社会的距離感には変化が見られなかった。5ヵ月後、マスク着用に対する介入の影響は弱まったが、マスク着用率は介入群で10ポイント高いままであった。家庭、モスク、市場での無料配布とプロモーション、リーダーの支持、定期的なモニタリングとリマインダーという中核的な介入以外にも、テキストによるリマインダー、公共の標識による約束、金銭的または非金銭的なインセンティブ、利他的なメッセージや言葉による約束など、いくつかの要素がマスク着用に追加的な効果をもたらさなかった。
COVID-19のような症状を持つ人の割合は，介入群では7.63％（N = 12,784），対照群では8.60％（N = 13,287）となり，ベースラインの共変量をコントロールした後，推定11.6％減少した．血液サンプルは，同意を得た症状のある成人（N = 10,790）から採取された。ベースラインの共変量を調整した結果，介入によって症候性血清の有病率は9.5％減少した（調整後有病率比＝0.91（0.82，1.00），対照群の有病率＝0.76％，治療群の有病率＝0.68％）。サージカルマスクは，SARS-CoV-2の症候性血清検出率の低下に特に有効であることがわかった．サージカルマスクを装着した村（N = 200）では，全体で11.1％の相対的減少が見られた（調整後有病率比 = 0.89 [0.78, 1.00]）．介入の効果は、高齢者に最も集中しており、サージカルマスク村では、60歳以上の人の症状のある血清の有病率が35.3％減少した（調整後有病率比＝0.65 [0.45, 0.85]）。また，マスク使用量が増加した村では，症状および血清陽性率がより大きく減少したことがわかった．有害事象は報告されなかった。
結論
COVID-19パンデミック時にバングラデシュ農村部で実施されたコミュニティレベルのマスクプロモーションの無作為化試験では、介入によってマスクの使用が増加し，症状のあるSARS-CoV-2感染が減少したことが示され，コミュニティでのマスク着用の促進が公衆衛生の向上につながることが実証された．
図は，対照群と治療群におけるマスク着用率（左），COVID-19症状（中），症候性血清陽性率（右）の生の平均値を示している．各結果の推定変化量，信頼区間，p値は，事前に登録した共変量を調整したものである（したがって，生の値からは計算できない）．症状があっても採血に同意しなかった人はサンプルから除外されたため、測定された症状別血清陽性率は、人口のうち症状別血清陽性率の真の割合を過小評価している。
概要
2020年11月から2021年4月まで、バングラデシュの農村部において、コミュニティレベルでのマスク配布とプロモーションが、症状のある重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）感染に及ぼす効果を測定するため、クラスター無作為化試験を実施した（N = 600村、N = 34万2,183人の成人）。マスクの種類（布製と手術用）と，村や家庭レベルでのプロモーション戦略をクロスランダム化した．適切なマスク着用率は，対照群の13.3％から介入群では42.3％に上昇した（調整後ポイント差＝0.29，95％信頼区間＝［0.26，0.31］）．介入により，症候性の血清有病率が減少し（調整後有病率＝0.91［0.82，1.00］），特にサージカルマスクが配布された村の60歳以上の成人で減少した（調整後有病率＝0.65［0.45，0.85］）．プロモーションを伴うマスク配布は，症候性SARS-CoV-2感染を減少させるためのスケーラブルで効果的な方法であった。
2021年9月現在、COVID-19パンデミックにより470万人以上の命が奪われている。フェイスマスクには，病気の拡大を遅らせ，命を救う可能性があるという科学的証拠が増えていることから（1-10），我々は，バングラデシュの農村部にある600の村の成人342,183人を対象としたクラスター無作為化対照試験を実施した。その目的は，（i）地域全体でマスク着用を増やすための戦略を明らかにすること，（ii）介入の結果，症状のある重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）感染の変化を追跡すること，の2つであった。ワクチンは，長期的にはSARS-CoV-2の感染拡大を抑制する可能性があるが，2021年末までに中低所得国の人口のかなりの部分がワクチンにアクセスできるようになるとは思えない（11）．したがって、COVID-19に対抗するためのスケーラブルで効果的な手段を開発することは、政策上、第一級の重要性を持っている。
世界保健機関（WHO）は、コミュニティベースの無作為化対照試験によるエビデンスが不足していることに加え、マスク着用が誤った安心感を生むという懸念を理由に、2020年6月までマスクの採用を推奨することを断念した（12）。また、マスクを着用している人は、他人と物理的に距離を取らないなどの代償行動をとり、結果的に感染が純増するという批判もあった（13）。我々は、物理的な距離を測定することで、この仮説を直接検証した。
今回の実験では、症状のある人だけがマスクをするのではなく、コミュニティレベルで普遍的なマスク着用を促すようにした。というのも、COVID-19の感染のかなりの部分が無症候性または発症前の人に起因しており（14）、マスクはエアロゾルや飛沫の吸入を減少させることで健康な着用者を保護する可能性があるからである（15-17）。
試験的な研究を行った後、我々は、家庭でのマスク配布とマスク着用の価値に関するコミュニケーション、モスクや市場などの公共の場でのマスクの宣伝と直接の注意喚起、公務員や地域のリーダーによるロールモデル化を組み合わせた中核的な介入パッケージを決定した。また、サブサンプルでは、他のいくつかの戦略もテストした。例えば、人々に言葉で約束してもらう、ソーシャル・シグナリングの機会を作る、テキストメッセージを送る、マスク着用を増やすための村レベルのインセンティブを与える、などである。テストする戦略の選択は、パイロットスタディの結果と、公衆衛生学、心理学(18-20)、経済学(21-23)、マーケティング(24-26)、その他の社会科学(27)における、製品のプロモーションや普及戦略に関する研究に基づいて行った。どのような戦略がマスク着用率の持続的な増加につながるかを事前に予測することは困難であったため、我々はさまざまな戦略をテストした。また、WHO、インド国立応用経済研究所、世界銀行の政策立案者や公衆衛生の専門家を対象に行った予測調査では、政策立案に影響力を持つ専門家でも、どの戦略が本試験で最も効果的であるかを簡単には予測できないことが示唆された。
我々は、症状のある血清有病率という主要な結果に基づいて介入を行った。本試験では，WHOが定義したCOVID-19症状の有病率に関する調査データを参加者全員から収集し，8週間の試験期間中に症状を報告した人からエンドライン時に血液サンプルを採取した。このように、本試験では、症状があり、かつ血清反応がある人の割合を追跡するように設計されている。主要評価項目としてこの項目を選んだ理由は、（1）公衆衛生政策の目標は、最終的には症候性感染を防ぐことである（たとえ無症候性感染を防ぐことがその目標を達成するために手段的に重要であるとしても）、（2）症候性の人は血清陽性になる可能性がはるかに高いので、この評価項目でパワーを出すためには、コストのかかる血液検査を一桁少なくする必要があるからである。また、副次的な成果として、COVID-19感染の可能性を示すWHO定義の症状とマスク着用に対する介入の効果も報告している。
バングラデシュは人口1億6500万人の人口密度の高い国であり，調査期間中に報告された感染者数は1日あたり15,000人に達していたが，報告された感染者数や死亡者数は1～2桁過小評価されている可能性が高い（28～32）．バングラデシュにおけるマスク使用の変遷については、(33)で詳しく述べられている。バングラデシュでは、政府が2020年4月上旬からのマスク使用を強く推奨している。2020年4月の電話調査では、80％以上の回答者がマスクの着用を、97％がマスクの所有を自己申告していた。バングラデシュ政府は、2020年5月下旬にマスクの使用を正式に義務付け、従わない者には罰金を科すと脅したが、特に農村部では執行力が弱いか存在しなかった。2020年5月21日から25日にかけて、52地区の1441か所で直接監視を行ったところ、約152,000人のうち51％がマスクを着用しているのを確認した。2020年6月19日から22日にかけて、同じ1441か所で別のサーベイランスを行ったところ、マスク着用率は26％に低下し、20％が口と鼻を覆うマスクを着用し、6％が不適切なマスクを着用していた。2020年8月にケニアの農村部で行われた電話調査では、回答者の88％が公共の場でマスクを着用すると主張しているものの、実際に着用しているのは10％に過ぎないことが直接観察された（34）。これらの観察結果から、COVID-19のリスクを抱える数十億人の人々が住む低・中所得国の農村部では、マスク推進のための介入が有効であると考えられる。
結果
解析は、指示された場合を除き、事前に登録された解析計画（https://osf.io/vzdh6/）に従った。主要評価項目は，SARS-CoV-2 の症候性血清反応の有病率であった．また，マスク着用，物理的距離感，社会的距離感，COVID-19様症状に対する介入の影響を分析した．なお，研究期間中に報告された有害事象はなかった．
サンプルの選択
我々が介入を行った組合は，図1に示すように，バングラデシュの農村部に地理的に分散している．(表S1および表S2に、今回の分析におけるサンプル選択の概要を示す。まず，13万4,050世帯を承認し，そのうち12万5,053世帯からベースライン情報を提供してもらった。この125,053世帯のうち，342,183人からベースライン情報を収集した。このうち，336,010人（98％）が5週目および／または9週目の症状データを提供した。このうち、27,160人（8.0％）が、調査開始から9週間の間にCOVID-19に類似した症状を報告した。症状のあったすべての人から血液サンプルの採取を試みた。このうち、10,790人（39.7％）が採血に同意した（治療群40.2％、対照群39.3％、p=0.24）。表S3によると、治療側と対照側の両方の村で、男女および異なる年齢層の成人の間で、同意率が約40％であることがわかる。
このように、症状のデータがある人のサンプルは、血清検査のデータがある人のサンプルよりもはるかに多くなっている。採取した血液サンプルのうち9512個（88.2％）を検査し、SARS-CoV-2免疫グロブリンG（IgG）抗体の血清有病率を測定した。検査を行わなかったサンプル（12％未満）は，検査に必要な量が不足していたか，バーコードの読み取りエラーによりサンプル内の個人と照合できなかった．主要なアウトカム分析では、症状に関するデータが不足している人や、血液サンプルの採取に同意しなかった人は除外した。症状の有無を結果とする分析では、この少数のサンプルと、症状データを提供したすべての個人からなる大規模なサンプルの両方を用いて結果を報告している。ベースラインでは、無作為に抽出した個人（N = 10,085）から血液サンプルを採取し、そのうち339人にCOVID-19のような症状が見られた。これらを用いて、ベースラインの症状のある血清陽性率（ベースラインの症状のある状態と同様）に関するバランスをチェックした。
最初に調査対象として募集した600村のうち、地方政府の協力が得られなかったために介入が実施できなかった4村を分析サンプルから除外した。さらに、介入前のベースライン期間に観察できなかったために11の村とその村ペア（村とその村ペアを対照・治療ペアとする）を、介入期間中に観察データが得られなかったために1つの村とその村ペアを除外し、合計572の村を分析サンプルとした。
主要分析
主要評価項目はベースラインでバランスがとれている
我々の層化手順では、無作為化時に観察された変数に関してバランスが取れていなければならないが、実施時に多くのエラーが発生する可能性があるため、対照村と治療村が主要アウトカム変数に関してバランスが取れていることを付録Lで確認した。この評価は事前に登録されなかった。他のいくつかの共変量を調査したところ、いくつかの小さな不均衡が見つかった。これらが本稿で報告する主な結果に影響するかどうかを確認した。これはおそらく、家計が10代の若者を18歳と報告することで、より多くのマスクを受け取ることができたためだと思われるが、この年齢層を下げても結果は頑健である。
介入によるマスク着用率の向上
表1の上段の列は、マスク着用を定数、介入指標（割り当てられたグループに基づく）、ベースラインのマスク着用、ベースラインの症状率、および対照群と介入群の各ペアの指標に回帰したときの係数を示している統計手法と標準誤差の算出方法の詳細は、付録Kに記載されている。マスク着用率は、対照村では13.3％、治療村では42.3％であった。回帰調整後の推定値は、28.8％ポイントの増加となった（95％信頼区間＝［0.26，0.31］、本文および表中の括弧内の数字は95％信頼区間を表す）。すべての共変量（無作為化を行った層の固定効果を除く）を省略しても、点推定値は同じである（表S5）。マスクの配布が行われていないときに実施されたサーベイランスのみを考慮すると，マスク着用率は27.9％ポイント上昇し，対照村の13.4％から介入村の41.3％になった（回帰調整済み推定値＝0.28［0.26，0.30］）．また、モスク、市場、その他の場所（茶店、レストランの入り口、村の幹線道路など）でも別々に分析を行った。マスク着用の増加率は、モスクで最も大きく（37.0％ポイント）、その他の場所では25～29％ポイントであった。
| パラメータ | 満杯 | 積極的な プロモーションはありません |
モスク | 市場 | その他の 場所 |
サージカルマスク の村 |
布製マスク の村 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 適切なマスク着用 | |||||||
| 介入係数 | 0.288*** (0.012) |
0.279*** (0.011) |
0.370*** (0.016) |
0.287*** (0.012) |
0.251*** (0.012) |
0.301*** (0.015) |
0.256*** (0.019) |
| 物理的な距離 | |||||||
| 介入係数 | 0.051*** (0.005) |
0.056*** (0.005) |
0.000 (0.000) |
0.074*** (0.007) |
0.068*** (0.006) |
0.054*** (0.006) |
0.044*** (0.011) |
| Nの町 | 572 | 572 | 570 | 570 | 568 | 380 | 192 |
表 1. マスク着用と物理的距離感、ベースライン変数をコントロールした場合
すべての回帰には、コントロールと介入の各ペアの指標とベースラインの症状率が含まれる。上段の分析ではベースラインでの適切なマスク着用率を、下段の分析ではベースラインでの物理的距離の取り方をコントロールしている。「ベースライン症状率」とは，ある村の調査対象者のうち，WHOが定義したCOVID-19の疑いのある症例と一致する症状を報告した人の割合と定義した．ここでは、(i)報告された症状がすべて急性発症であること、(ii)すべての人がウイルス感染のリスクが高い地域に住んでいるか働いていること、(iii)すべての人がCOVID-19の推定症例または確定症例の接触者であるか、COVID-19クラスターにつながっていること、を前提としている。”積極的なプロモーションが行われていない “とは、プロモーションが積極的に行われていない間にサーベイランスが行われたことを指す（介入の週に関わらず）。これは、金曜日のモスクでのジュンマの祈りの際に、プロモーターがいてマスク着用を積極的に勧めていた時の監視を除く。「その他の場所」とは、茶店、客が入るレストランの入り口、村に入るための幹線道路など。「手術村」とは、介入の一環として手術用マスクを受け取ったすべての治療村とその対照ペアを指す。「布製の村」とは、介入策の一環として布製のマスクを受け取ったすべての治療村と、その対照ペアを指す。外科系と布系のサブサンプルには、入手可能なすべての場所からのサーベイランスが含まれており、「全体」と表示された列と同じだが、各サブグループごとに別々に実行されている。分析サンプルに含まれる572の村のうち、モスクと市場のサブサンプルに含まれる1つの村とそのペア、その他の場所のサブサンプルに含まれる2つの村とそのペアは、介入前のベースライン期間に観察していないため、除外している。介入の一環としてサージカル・マスクを受け取った治療村は190、布製マスクを受け取った治療村は96である。標準誤差は括弧内に記載。***1%水準で有意、**5%水準で有意、*10%水準で有意。
介入によって物理的な距離が縮まった
マスク着用がリスク補償を促進するという懸念とは裏腹に、我々の介入が距離を置く行動を弱めるという証拠は見つからなかった。表1の下段では、上段と同じ仕様で、物理的距離を従属変数として報告している。対照村では，観察された個人の24.1％が物理的な距離をとる行動をとっていたのに対し，介入村では29.2％と5.1％増加した（回帰調整済み推定値＝0.05 [0.04, 0.06]）．マスク着用や物理的な距離を置くといった保護行動は、代替品ではなく補完品であることが明らかになった。マスク着用を推奨し、その重要性を人々に伝えることで、バングラデシュ農村部の人々はパンデミックをより深刻に受け止め、別の形で自己防衛を行うようになった。物理的距離感の増加は、布製マスクの村と手術用マスクの村で同様であった。
物理的距離感は全体的に5.1％ポイント増加したが、場所によってかなりの不均質性が見られた。市場では、物理的に距離を置く割合が7.4ポイント増加した。対照的に、モスクでは、治療村でも対照村でも、物理的な距離の取り方は見られなかった。
我々の介入は社会的距離感に影響を与えなかった
介入によって公共の場にいる人の総数が減ったため、物理的な距離感が増した可能性がある。介入グループで社交性が向上したが、リスクを意識する人々の間でのみであった場合、人々が全体的にリスクの高い行動をとっているにもかかわらず、物理的な距離感が増加することが考えられる。この点を評価するために、また、介入によって社交性が高まったかどうかを直接評価するために、公共の場所で観察された人の総数に対する介入の効果を調べた。監視員は、人通りの多い公共の場所で全員を数えることはできないが、観察できた人数の合計は、群衆の大きさをある程度示すことができる。治療群と対照群の間では、公共の場で観察された人数に全体的な差は見られなかった（表S6）。社会的距離感の分析は事前に登録されていなかったが、その仕様は物理的距離感の分析と全く同様であった。
介入により症候性の血清分布が減少した
症状調査に回答した336,010人のうち，27,160人（8.1％）が調査期間中にCOVID-19に類似した病気を経験したと報告した．対照村の参加者は、介入村の参加者（N = 13,307; 7.6％）と比較して、COVID-19様疾患の発症を報告した人数が多かった（N = 13,853; 8.6％）。症状のある参加者の3分の1以上（39.7％）が採血に同意した。採血に同意しなかった有症者を除くと、有症者の血清率は、対照村では0.76％、介入村では0.68％であった。今回の報告では、分母ではなく分子から非同意者を除外しているため、症状のある血清有病率の真の割合はかなり高いと考えられる（非同意者の血清有病率が同意者と同程度であれば、おそらく2.5倍）。
表2（および表S7）では、対照村と治療村のペアごとに固定効果をコントロールした上で、症候性血清浸透率を治療指標に回帰した結果を報告している。表中では、ベースラインの症状とマスク着用率に関する追加のコントロールを行った場合と行わなかった場合の結果を示している。表S7では、事前に設定した線形モデルの結果を、表2では、ポアソン系列とログリンク関数を用いた一般化線形モデルの結果を報告している。ここでは、後者の結果（相対リスクの単位）について説明するが、線形モデルでもほぼ同じ大きさの結果が得られる。本文中で報告されている有病率比とそれに伴う信頼区間は、ベースライン・コントロールを用いた仕様に対応している（したがって、「調整済み」有病率比）。
表2. すべての回帰には、対照群と介入群のそれぞれに指標が含まれている
| パラメータ | 介入効果 | マスクタイプによる介入効果 |
|---|---|---|
| No baseline controls | ||
| 介入有病率 | 0.905** [0.815, 0.995] |
|
| サージカルマスク村の介入有病率 | 0.894* [0.782, 1.007] |
|
| 布製マスク村の 介入有病率 | 0.925 [0.766, 1.083] |
|
| 対の対照村における平均症候性血清有病率† | 0.0076 | 0.0076 |
| ベースラインコントロール付き | ||
| 介入有病率 | 0.905** [0.815, 0.995] |
|
| サージカルマスク村の介入有病率 | 0.889** [0.780, 0.997] |
|
| 布製マスク村の介入有病率 | 0.942 [0.781, 1.103] |
|
| N人 | 304,726 | 304,726 |
| Nの町 | 572 | 572 |
「ベースラインコントロールを含む」回帰には、ベースラインでの適切なマスク着用率とベースラインでの症状発生率のコントロールが含まれる。ベースライン症状率」とは、ある村の調査対象者のうち、WHOが定義する「COVID-19の疑いのある症例」と一致する症状を報告した人の割合と定義した。ここでは、(i)報告された症状はすべて急性発症である、(ii)すべての人がウイルス感染のリスクが高い地域に住んでいるか働いている、(iii)すべての人がCOVID-19の推定症例または確定症例の接触者であるか、COVID-19クラスターにつながっている、と仮定した。分析には、ベースラインの家庭訪問で調査されたすべての人が含まれ、ミッドラインまたはエンドラインの症状を収集していない人、血液を採取していない症状のある人、血液を採取したが血液検査をしていない人は除外されている。この回帰では、34の村でさらに17,377人を除外している。これは、村のペアで症候性-血清陽性の人がゼロだったためである。クラスタリングの種類に対するロバスト性を確認するために、図S2のパネル2と3では S2のパネル2と3では，「無作為化推論」の下で，各村のペアの中で治療を無作為に振り分けてから，我々の主要な仕様を推定した場合の効果量のヒストグラムを示している。推定された効果量は、対照ありのシミュレーション推定値の7.0％、対照なしのシミュレーション推定値の7.4％よりも小さいことがわかる（これらは無作為化推論のt検定のp値に対応する）。空白は，各列で報告されている回帰仕様に含まれていない変数を示す． ***1％水準で有意，**5％水準で有意，*10％水準で有意†エンドラインにおける症候性血清伝播率の平均値を報告する．†エンドライン時の症候性セロプレビアンスの平均値を報告している。コントロールとしてペア指標を含めているため、定数の係数とは一致しない。
図1. 600の治療組合と対照組合の位置を示した地図。RCT, randomized controlled trial; 1 mile = 1.6 km.
すべての仕様における結果は同じで、8週間のマスク着用の29％ポイントの増加に対して、治療群では症状のある血清の有病率がおよそ9％減少すると推定される（調整済み有病率比＝0.91 [0.82, 1.00]）。表2の2列目と表S7では、マスクのタイプ別（サージカルマスクと布製マスク）に結果を分けている。その結果、手術用マスクを装着した場合、症状のある血清の有病率が相対的に11.1％減少するという明確な証拠が得られた（調整後有病率比＝0.89（0.78、1.00）、対照群の有病率＝0.81％、治療群の有病率＝0.72％）。布製マスクの点推定値は、リスクを減少させることを示唆しているが、信頼限界には、サージカルマスクと同程度の効果の大きさと、全く効果がないことの両方が含まれている（調整後有病率比＝0.94 [0.78, 1.10]; 対照＝0.67％; 治療＝0.61％）。
付録Nでは、非同意者の欠損データを処理する別の方法に対するこれらの結果の頑健性を調査した。本文中では、事前に設定した分析計画に従って、非同意の有症者を除外している。代わりに、症状のある非同意者の血清陽性率を、症状のある人の集団平均の血清陽性率に基づいて計算すると、マスキングの影響のプールされた推定値はより大きく、より正確になる。注目すべきは、この代替的な計算方法では、布製マスクとサージカルマスクの両方が症状のある人の血清有病率に影響を与えることがわかったことである。
症状のある血清有病率のすべてが、必ずしも介入期間中に発生した感染の結果であるとは限らない。SARS-CoV-2感染の既往があり、その後症状が出た（おそらくSARS-CoV-2以外の感染が原因）人もいるだろう。付録Iでは、(i)マスクがCOVIDと非COVIDの症状に与える影響が同じ割合である場合、または(ii)症状のある血清反応がすべて介入期間中の感染によるものである場合、症状のある血清反応の減少率と症状のあるセロコンバージョンの減少率がちょうど同じになることを示している。より一般的には、この2つの量の関係は、マスクがCOVIDと非COVIDのどちらの症状に大きな影響を与えるか、またベースライン時にあらかじめ存在していた感染症の結果としての症候性血清陽性の割合に依存する。
介入によりWHO COVID-19症状が減少した
表3および表S8では、WHO定義のCOVID-19症状をアウトカムとした同じ仕様による結果を報告している
表 3. WHO定義のCOVID-19症状を有病率で表した
| パラメータ | 介入効果 | マスクタイプによる介入効果 |
|---|---|---|
| No baseline controls | ||
| 介入有病率 | 0.885*** [0.834, 0.934] |
|
| サージカルマスク村の介入有病率 | 0.865*** [0.803, 0.928] |
|
| 布製マスク村の介入有病率 | 0.922* [0.838, 1.005] |
|
| 対になった対照村の平均症候率† | 0.0860 | 0.0860 |
| ベースラインコントロール付き | ||
| 介入有病率 | 0.884*** [0.834, 0.934] |
|
| サージカルマスク村の介入有病率 | 0.874*** [0.809, 0.939] |
|
| 布製マスク村の介入有病率 | 0.907** [0.823, 0.991] |
|
| N人 | 321,948 | 321,948 |
| Nの町 | 572 | 572 |
すべての回帰には、対照群と介入群のペアごとに指標が含まれる。ベースラインコントロールを含む」回帰には、ベースラインでの適切なマスク着用率とベースラインでの症状率のコントロールが含まれる。ベースライン症状率」とは、ある村の調査対象者のうち、WHOが定義する「COVID-19の疑いのある症例」と一致する症状を報告した人の割合と定義した。ここでは、(i)報告された症状はすべて急性発症である、(ii)すべての人がウイルス感染のリスクが高い地域に住んでいるか働いている、(iii)すべての人がCOVID-19の推定症例または確定症例の接触者であるか、COVID-19クラスターにつながっている、と仮定した。分析対象は、ベースラインの家庭訪問で調査したすべての人で、ミッドラインまたはエンドラインの症状を収集していない人は除外している。空白は、各列で報告されている回帰仕様に含まれていない変数を示す。***1％水準で有意**5％水準で有意***10％水準で有意†エンドラインでの症状の平均率を報告する。コントロールとしてペア指標を入れているため、定数の係数とは一致しない。
- 1) 発熱と咳。
- 2) 発熱、咳、全身の脱力感・疲労感、頭痛、筋肉痛、咽頭痛、鼻づまり、呼吸困難、食欲不振、吐き気・嘔吐、下痢、精神状態の変化のうち、いずれか3つを満たすもの。
- 3）無嗅覚（嗅覚の喪失）および味覚の喪失
介入により、症状が軽減されたことを示す明確な証拠が得られた。その結果、11.6％の減少が認められた（調整後有病率＝0.88 [0.83, 0.93]、対照群＝8.60％、治療群＝7.63％）。さらに、布製マスクと手術用マスクに分けて見てみると、いずれのマスクタイプでも介入によってCOVID-19様症状が減少したが（手術用はp = 0.000、布製はp = 0.066）、手術用マスクの村での効果の大きさは、仕様に応じて30～80％大きかった。表S9では、症候性血清伝播率の回帰で用いたより少ないサンプル（すなわち、献血に同意した人）を用いて同じ仕様を実行した。このサンプルでは、引き続き全体的な効果とサージカルマスクの効果が見られるが、布製マスクでは統計的に有意な効果は見られなかった。
対面での強化が介入に不可欠
我々の中核となる介入パッケージは、複数の異なる要素を組み合わせたものであった。人々に無料のマスクとマスク着用の重要性に関する情報を提供し、マスク推進者が公共の場でマスクを着用していない人を呼び止めて着用を促し、地域のリーダーと協力してモスクや市場でマスク着用を奨励した。さらに、いくつかの村では、村の指導者に様々な注意喚起や約束事を示す装置、インセンティブを提供した。付録Jでは、マスク着用を促す上で、これらの異なる要素が果たした役割を明らかにしようと試みている。
その結果、マスクの色以外の村レベル、家庭レベルの治療法がマスク着用に影響を与えたという証拠は見られなかった。マスクの色については、わずかに有意な差が見られたが、その大きさは小さいものであった。手術用マスクの村では、青のマスクが緑のマスクよりも多く観察され（調整後ポイント差＝0.03 [-0.00, 0.06]）、布製マスクの村では、赤のマスクが紫のマスクよりも多く観察された（調整後ポイント差＝-0.02 [-0.04, -0.00]）。また、布製マスクの村では、紫のマスクよりも赤のマスクの方が多く観察された。また、週2回のテキストメッセージと言葉による約束は、マスク着用に大きな影響を与えなかった。サージカルマスクと布製マスクの村レベルの無作為化では、マスク着用率に有意な差は見られなかった。
しかし、我々の活動においては、直接マスクの着用を促し、強化することが重要であるという非実験的な証拠が得られた。最初のパイロット・スタディでは、対面での補強以外のすべての介入要素が含まれてた。2回目のパイロット研究（1週間後）と完全な介入（数か月後）では、対面での強化を追加した。治療効果が経時的に一定であるという仮定の下では，対面式強化が効果の19.2％ポイント（回帰調整済み推定値＝0.19［-0.33，-0.05］），すなわち効果の大きさ全体の65％を占めることがわかった．表S10では、ベースラインのコントロールを含めても含めなくても、この差が統計的に有意であることを示している。これは、事前に定められた分析ではない。
介入によりマスク着用率が持続的に増加した
付録Mでは、介入が終了した後のマスク着用率の結果を示している。ドア・ツー・ドアの無料マスク配布は最初の1週間だけであったが、最初の10週間の監視期間中、マスク着用の減少はほとんど見られなかった。注目すべきは、村での介入活動がすべて終了した後、監視を続けた2週間の間、治療群ではマスク着用率が比較的に増加していたことである。3～4ヵ月後には、マスク着用率は減少したものの、治療を受けた地域では10％ポイント高い値を維持した。
サブグループ分析
女性の方がマスク着用率が高いが、男性の方が介入への反応が高い
表S11では、マスク着用と物理的距離感に対する我々の介入の影響を、性別、およびベースラインのマスク着用が中央値より高いか低いかによって分けて分析した。性別は観測の65％で記録されたが、公共の場でのマスク着用の直接観察では年齢が記録されなかったため、年齢別の評価は行っていない。この観測サンプルは、日中、混雑した公共の場にいるバングラデシュの農村部の人々を代表している。この人々は、女性よりも家庭外での社会的接触が多い男性で構成されている。バングラデシュの農村部では、女性がモスクに通うことはまれであるため、ジェンダーの結果では、モスクのサーベイランス観測を取りやめた。その結果、介入によってマスク着用率は、男性で27.1％ポイント（[0.25, 0.30]）、女性で22.5％ポイント（[0.20, 0.25]）増加した。これを検証するバリエーションはないが、効果の大きさの性別による違いは、マスク着用推進者が男性に集中していたため、あるいは対照村のマスク着用率が女性の方が非常に高かったため（女性31％、男性12％）と考えられる。意図的に男性を多く採用したのは、スタッフのほとんどが男性と接することになるからである。観察された成人のうち、男性は88.2％であった。また、ベースラインのマスク着用率が中央値以下の村では、マスク着用率が中央値以上の村（17.5％から42.6％）に比べて、マスク着用率が大きく上昇していることがわかった。
症状のある人への影響は、特に高齢者で大きかった
表4と表S12では、我々の主要な仕様の結果を年齢別に報告している。表S12は、布製マスクと手術用マスクの村をプールした線形モデルを、年齢の10年ごとに分けて実行した、我々の予備的な仕様を示している。表4はこれらの結果をまとめたもので、40歳未満、40歳から49歳、50歳から59歳、60歳以上のカテゴリー別に分類し、結果を相対的なリスク減少として報告し、手術用マスクと布製マスクの結果を別々に示している。一般的に、介入の影響は50歳以上の人に集中していることがわかった。手術用マスクの村では、ベースライン仕様（p = 0.000）では、50歳から59歳の人の有症率が22.8％減少し（調整済み有症率比 = 0.77 [0.60, 0.95]）、60歳以上の人では35.3％減少した（調整済み有症率比 = 0.65 [0.45, 0.85]）。布マスクについては、全体的には有意ではない（5％）が、40歳から49歳の間では症状のある血清有病率が減少しているという証拠がいくつか見つかった。表4の下部パネルでは、非同意者を除外するのではなく、すべての非同意者の母集団平均の血清有病率を入力した結果を報告している。この方法では、より正確な全体の推定値が得られ、布製マスクもサージカルマスクも、年齢が高いほど症状のある血清有病率に大きな影響を与えることが示唆されるが、60歳以上ではサージカルマスクの影響はベースライン仕様よりも小さくなっている。しかし、第2のアプローチは、付録Nで述べたように、我々の介入のいくつかの波で観察される同意率の違いの影響を受けにくい結果となっている。
表4. すべての回帰には、対照群と介入群のそれぞれの指標が含まれている
| パラメータ | 全て | <40歳 | 40〜49 歳 |
50〜59 歳 |
60歳以上 |
|---|---|---|---|---|---|
| 事前登録されたサンプル：採血せずに個人をドロップする | |||||
| サージカルマスク村の介入有病率 | 0.889** [0.780, 0.997] |
0.967 [0.834, 1.100] |
1.009 [0.817, 1.200] |
0.772** [0.595, 0.949] |
0.647*** [0.448, 0.845] |
| 布製マスク村の介入有病率 | 0.942 [0.781, 1.103] |
1.058 [0.870, 1.247] |
0.713** [0.459, 0.967] |
0.838 [0.524, 1.153] |
1.084 [0.769, 1.399] |
| 対になった対照村における平均症候性血清有病率† | 0.0076 | 0.0055 | 0.0095 | 0.0108 | 0.0104 |
| N人 | 287,349 | 146,306 | 35,839 | 24,086 | 27,943 |
| Nの町 | 538 | 480 | 384 | 348 | 360 |
| 採血不足に対する症候性血清有病率の代入 | |||||
| サージカルマスク村の介入有病率 | 0.873*** [0.801, 0.945] |
0.917* [0.829, 1.005] |
0.975 [0.862, 1.088] |
0.815*** [0.688, 0.942] |
0.701*** [0.577, 0.824] |
| 布製マスク村の介入有病率 | 0.890** [0.787, 0.993] |
0.861*** [0.758, 0.965] |
0.838** [0.678, 0.998] |
1.153 [0.970, 1.336] |
0.792** [0.601, 0.983] |
| 対になった対照村における平均症候性血清有病率† | 0.0189 | 0.0152 | 0.0226 | 0.0229 | 0.0251 |
| N人 | 321,383 | 177,708 | 51,676 | 37,340 | 43,431 |
| Nの町 | 570 | 566 | 528 | 504 | 534 |
回帰には、ベースラインのマスク着用率とベースラインの症状率のコントロールが含まれる。「ベースライン症状率」とは、ある村の調査対象者のうち、WHOが定義するCOVID-19の疑いのある症例と一致する症状を報告した人の割合と定義した。ここでは、(i)報告された症状がすべて急性発症であること、(ii)すべての人がウイルス感染のリスクが高い地域に住んでいるか働いていること、(iii)すべての人がCOVID-19の疑い例または確定例の接触者であるか、COVID-19クラスターにつながっていること、を仮定している。上のパネルの分析では、表2と同じ事前登録サンプルを使用している。このサンプルには、ベースラインの家庭訪問で調査されたすべての人が含まれているが、ミッドラインまたはエンドラインの症状を収集していない人、血液を採取していない症状のある人、血液を採取したが血液検査をしていない人は含まれていない。下のパネルの分析は、上のパネルの回帰を再現しているが、採血をしなかった人の血清陽性率を計算している。採血を行わなかった有症者については，有症者全体の条件付き血清陽性率の平均値を用いて，有症者の血清陽性率をシミュレーションした．この分析には、ベースラインの家庭訪問で調査されたすべての人が含まれており、ミッドラインおよびエンドラインで症状を収集しなかった人は除外されている。ペア指標をコントロールとして含めているため、定数の係数とは一致しない。
WHO COVID-19 の症状に対する効果は高齢者で大きい
表S13とS14（後者は事前に登録された仕様）では、症状情報を報告した個人のより大きなサンプルを用いて同じ分析を行った。このサンプルでは、引き続き、高齢者でより大きな効果が見られたが、その差は症状のある血清普及率の結果ほど顕著ではなかった。表S15では、サージカルマスクの方が年齢勾配が急であることを示している。
男性と女性では、症状および症候性の血清有病率の減少は同様である。
付録Nと表S28では、男女別の症状と症候性血清陽性率の結果を示している。布とサージカルマスクの結果と同様のパターンが見られる。非同意者の平均的な血清ポジティブ度を仮定すると、男女ともに症状および症状の血清ポジティブ度に有意な効果が見られた。代わりに非同意者を除外すると、男性の症候性血清反応性の推定値は精度が低くなり、もはやゼロとの有意差はなくなったが、女性の推定値は変わらなかった。
事前登録の追加仕様
付録Pでは、入手可能なデータでは十分な検出力が得られない、あるいは必要な変数のデータが入手できないという理由で、本文では報告されていない追加の事前登録仕様について説明している。また、回答率を高めるために、5週目と9週目に電話調査のみから家庭訪問に変更するなど、試験実施が事前に登録したプロトコルから逸脱した方法についても述べている。
介入のコストと効果の推定
付録Qでは、健康上の利益に対する介入策の実施コストを評価している。特に、バングラデシュで同じ介入策を大規模に実施するために現在行っている取り組みに焦点を当てている。2021年5月1日から9月1日までのCOVID-19による過剰死亡数の推定値の範囲を検討し、症候性血清浸透率に対する年齢別の影響が死亡率の比例的な減少につながると仮定している。バングラデシュで実施される我々の介入の規模拡大版のコストは，1 人当たり約 1.50 ドル，救われる命 1 人当たり 10,000～52,000 ドル（過剰死亡数に用いる推定値によって異なる）と推定した．
考察
マスク着用を促進し、COVID-19の症候性感染を減少させるように設計されたスケーラブルな介入のクラスター無作為化対照試験の結果を報告する。マスク着用率は28.8％ポイント上昇し、介入村においてマスクを着用する成人が51,357人増加したと推定され、この効果は積極的なマスクの普及活動を中止した後も持続した。また，介入により，症状のあるSARS-CoV-2血清の有病率が9.5％減少し（症状のある血清陽性者が105人減少したことに相当），COVID-19様症状の有病率が11.6％減少した（これらの症状を訴える人が1541人減少したことに相当）．もし、同意を得ていない症状のある人が、同意を得ている症状のある人と同じ割合で血清反応を示したと仮定すると、予防された症状のある人の推定合計数は354人となる。サージカルマスクを配布したコミュニティでは，実験室で測定した濾過効率の高さと一致して，効果が大幅に大きく（より正確に推定）なった（近日中に原稿を提出予定）。サージカルマスクが配布された村では、症状のある血清の有病率が全体で11％、50～59歳で23％、60歳以上で35％減少した。
サージカルマスクがSARS-CoV-2の症候性血清検出率の低下に有効であることを示す明確な証拠が得られた。布製マスクが症状を軽減することは明らかだが，SARS-CoV-2 の症候性感染に与える影響については明確な証拠が得られず，統計的有意性は，無症候性成人の欠損値を代入するかどうかによって異なる。布製マスクの村の数（100）は、サージカルマスクの村の数（200）の半分であったため、今回の結果は正確性に欠ける傾向がある。また、サージカルマスクは布製マスクに比べて採用される可能性が低いという証拠も見つかった。サージカルマスクは、ろ過効率が高く、安価であり、継続的に着用されており、COVID-19患者を減少させるツールとして、我々のエビデンスではより支持されている。
今回の結果は、マスク着用によってCOVID-19の発症を10％しか防げない、COVID-19による死亡率も10％しか防げない、ということを意味するものではない。我々の介入により、100人中29人がマスクを着用するようになり、全体では42％の人がマスクを着用した。ほぼ全員がマスクを着用した場合の全体的な影響は，おそらく別の戦略やより厳格な取り締まりによって達成可能であり，今回の10％の推定値よりも数倍大きいと思われる．さらに、今回の介入は、サージカルマスクを使用した場合に症状のある血清有病率をより減少させ、今回のサンプルの中で最もリスクの高い人ではさらに減少した（50～59歳では23％、60歳以上では35％）。この数字は、COVID-19パンデミックの疾病負担のほとんどが高齢者であることから、重度の罹患率と死亡率に対する我々の介入の影響をよりよく表していると思われる。実現可能であれば、全世界でのマスクの普及はさらに大きな効果をもたらすと思われる。
高齢者のCOVID-19感染者数がより多く減少した理由については、いくつかの説が考えられる。サーベイランスでは年齢を直接測定していないが、高齢者の方がマスク着用率が高かった可能性がある。2つ目の説は、高齢者はマスクで予防可能なウイルス量の感染症にかかりやすいというものである。第3の説は、高齢者は社会的なつながりが少ないため、一つのつながりからの感染を減らす方が、すべての感染経路を断ち切ることで感染を防げる可能性が高いというものである。第4の理論は、高齢者の近くにいるときは、人々がより注意を払い、マスクを着用する可能性が高いというものである。
我々は、バングラデシュの農村部でマスク着用率を高めるのに有効な中核的介入要素の組み合わせを特定した。マスクの配布と役割モデル、そしてマスクの宣伝を組み合わせることで、マスク着用率が大きくかつ持続的に向上した。今回の試験結果から、効果を十分に発揮するためには、マスクの配布とロールモデリングだけではなく、マスクの配布とロールモデリング、そして積極的なマスクのプロモーションを組み合わせることが重要であると考えられる。また、今回の試験結果では、必須ではないと思われる多くの要素が浮き彫りになった。公共の場での約束、村レベルでのインセンティブ、テキストメッセージ、利他的なメッセージ、言葉による約束などが、マスク着用の行動を変えるという証拠は見つからなかった。クロスランダマイゼーションの結果が無効だったからといって、これらのアプローチが他の文脈で試す価値がないというわけではないが、これらの要素がなくてもマスク着用率の大幅かつ持続的な増加が可能であることを教えてくれている。
今回の研究結果を発表する前に、WHOや世界銀行の政策立案者や公衆衛生の専門家と行った予測調査では、今回の結果が政策立案に役立つことが示唆された。予測調査の回答者の多くは、テキストメッセージや口頭での約束、インセンティブによってマスク着用率が高まると予想していたが、実際にはかなり正確な無効効果が推定された。また、世論調査の回答者は、対面でのマスクプロモーションには追加効果がないと考えてたが、我々のパイロット研究から得られた証拠は、それが不可欠であることを示唆している（詳細については、付録Rを参照）。
我々の介入デザインは、バングラデシュが計画している、すべての農村地域にマスクを大規模に配布する計画にすぐに関連している。バングラデシュ保健総局は、本試験で最も効果的であることが証明された戦略を8100万人に拡大する責任を、研究チームと非政府組織であるBangladesh Rural Advancement Committee（BRAC）に与えた（35）。本稿執筆時点では、SARS-CoV-2検査陽性率に基づいて政府が優先的に選定した37の地区でこのプログラムを実施している。今回の結果は、他の国や環境で計画されているマスクの普及・促進キャンペーンにも当てはまる。本論文で紹介したマスク普及モデルは、その後、パキスタン（36）、インド（37）、ネパール（38）の政府やその他の実施者によって採用された。この介入パッケージは、他の地域でも同様の方法で実施することが可能である。フェイスマスク以外にも、我々の戦略のコンセプトは、特に、店舗やレストランなどの公共スペースでの食品、アルコール、タバコ製品の購入や消費（39）、医療施設での手洗いや感染対策（40-42）、保育園や学校での衛生対策（43、44）、衛生環境の改善（45、46）、ワクチン接種（47）など、家庭以外の人が容易に観察できる健康行動や技術の採用を促すためにも応用できる。
マスク着用義務化を批判する人たちは、マスクを着用する人は高リスクの行動をとる可能性が高いと指摘しているが（48）、我々は、マスク着用の増加によるリスク補償の証拠を見つけられなかった。実際、我々の介入によって物理的距離をとる可能性がわずかに増加したことがわかったが、これは介入に参加した個人がCOVID-19の脅威をより深刻に受け止めたためであると考えられる。これらの知見は、シートベルト着用（49）や予防接種（50）などの他の行動と一致しており、リスク補償があったとしても、直接的な効果を上回るほどではない。
介入は、マスクの使用、物理的な距離の取り方、および／または他のリスク防止行動を増加させることによって、COVID-19の発生率に影響を与えた可能性がある。3つの要因から、マスクの直接的な影響が、今回記録された健康への影響の最も可能性の高い説明であると考えられる。まず、付録Oでは、我々の生物学的成果とマスク着用および物理的距離の両方との関係をクロスセクションで分析している。その結果、マスク着用をコントロールすると、症状および症候性血清陽性率はマスク着用と負の相関があるが、物理的距離をとることとは相関がないことがわかった。この分析では、実験データのみではなく、観察データの変動を利用しているため、付録で述べたように、慎重に解釈する必要がある。第二に、今回の研究で最もリスクの高い環境である屋内の混雑したモスクでは、身体的距離感に変化が見られない。しかし、バングラデシュの農村部では、女性は一般的にモスクに行くことはなく、女性の症候性血清陽性率は男性と同様に低下したため、屋外での感染や我々が直接観察していない環境での感染が重要である可能性がある。第三に、我々の研究は、マスクがSARS-CoV-2の感染に直接影響を与えるという実験室および準実験的な多数の証拠を補完するものである(1)。
バングラデシュで実施されている我々の介入の規模を拡大した場合、過剰死亡のうちCOVID-19に起因するものの割合に応じて、救われた命1人あたりのコストは1万ドルから5万2,000ドルになると推定される。これは，バングラデシュにおける統計上の人命の価値（205,000ドル(51)）よりもかなり低く，深刻なアウトブレイクが発生した場合には，最も費用対効果の高い規模の人道的プログラム（例えば，マラリア予防のために殺虫剤入りの蚊帳を配布すると，救われた人命1人あたり9200ドル(52)）と同程度である．この推定値には死亡率への影響のみが含まれており，罹患率は含まれていない．また，我々の介入を合理化して必要な要素をさらに分離することができれば，より大きなコスト効率が期待できる．我々のコストのほとんどは、マスク・プロモーターの人件費である。マスクの製造コストだけを考えれば、この数字は20分の1になる。したがって、既存のインフラを利用して最小限のコストでマスク着用を義務付けることができる国では、1人の命を救うための全体的なコストは、上記の試算よりも大幅に低くなる可能性がある。
研究の限界
今回の研究にはいくつかの制限がある。介入村では、プロジェクト関連のマスクの外観がはっきりしており、マスク着用率が高いため、監視スタッフに研究群の割り当てを知らせることができなかった。しかし、スタッフはこの研究の正確な目的について知らされていなかった。監視スタッフは私服で、目立たないように指示されていたが、地域住民は観察されていることを認識し、行動を変える可能性があった。また、マスク着用が普及している地域では、調査回答者が症状を報告する可能性も変わったかもしれない。マスク着用地域で回答者が症状をより認識していた場合は、マスクの効果を過小評価する方向にバイアスがかかる可能性がある。一方、マスク着用地域の回答者が軽度の症状をあまり気にせず、そのために症状を思い出す可能性が低かった場合は、マスクの効果を過大評価する方向にバイアスがかかる可能性がある。血液の同意率は、治療群と対照群で有意な差はなく、すべての人口動態グループで同等であることが確認されたが、同意者の構成が治療群と対照群で異なっている可能性は否定できない。治療群における同意の点推定値がわずかに高いことは、治療群における症候性血清の有病率を上昇させるため、効果の発見を遠ざけるものである。対照村は介入村から2km以上離れてたが、対照村の成人がマスクを受け取るために介入村に来ていた可能性があり、介入の見かけ上の効果は小さくなっている。本研究では有害性を直接評価していないが，マスク着用の増加に伴う不快感，皮膚炎や頭痛などの健康への悪影響，あるいはコミュニケーションの障害に起因するコストがある可能性がある。
本研究では、症状のある血清有病率の違いを検出することを目的としているため、マスクの効果が、症状を軽くすることによるものか（感染時のウイルス量の減少によるものか）、新規感染を減少させることによるものかを区別することはできない。我々は、WHOのCOVID-19の症例定義の感度を考慮して選択したが、その特異性が低いことから、マスクが症状に与える影響の一部がSARS-CoV-2以外の呼吸器感染によるものであると考えられる。マスクが症状を軽減してCOVID-19を減少させるのであれば（任意の数の感染に対して）、任意の数のSARS-CoV-2感染に起因する罹患率と死亡率を軽減するのに役立つ可能性がある。マスクによって感染が減少すれば、長期的には、ワクチン接種を受ける人口の割合を増やすための時間を確保することで、感染の総数を減らすことができるかもしれない。調査時点で、主に流通していたSARS-CoV-2株はB.1.1.7（アルファ）であった（53）。あるマスク着用者が予防する感染症の数に対するデルタ型の影響は不確かであるが、繁殖数が多ければ、あるマスク着用者が予防する感染症の集団全体への影響は大きくなる可能性がある。
低・中所得国におけるマスクの配布、ロールモデル、プロモーションにより、マスクの着用と物理的な距離の取り方が増加し、特に高齢者の病気が減少することがわかった。サージカルマスクがCOVID-19を予防することを示す、特に強固な証拠が見つかった。SARS-CoV-2以外のウイルスも含め、呼吸器系ウイルスの感染を防ぐために、呼吸器症状のある人が一般的にマスクを着用すべきかどうかは、今後の重要な研究課題である。今回の調査結果は、そのような行動が公衆衛生上有益であることを示唆している。
方法および材料
サンプリングフレームとタイムライン
介入プロトコル、事前規定の分析計画、CONSORTチェックリストは、https://osf.io/vzdh6/。サンプルサイズの計算については付録Bで、選択とペアごとの無作為化については付録Cで説明している。まず、地理的な位置と入手可能な症例データに基づいて村を層別し、各組から治療村と対照村をそれぞれ1つずつ選んだ。
村レベルのクラスター無作為化が重要だった理由は3つある。第一に、主に個人的な利益をもたらす技術とは異なり、マスクの採用はコミュニティ・レベルで特に大きな利益をもたらす可能性が高い。第二に、マスクの着用はコミュニティの他のメンバーからすぐに見えるため、一部の人によるマスクの採用が他の人によるマスクの採用に影響を与える可能性がある（45）。第三に、このデザインでは、感染源対策を含めた症候性感染症に対するマスクの影響を完全に評価することができる。個人レベルの無作為化では、マスクが着用者を保護するかどうかしかわからない。
我々の介入は、各村で8週間にわたって行われた。介入は異なる村で異なる時期に開始され、6週間の間に7つの波に分けて展開された。各ウェーブでは、地理的な近さに基づいて16から61の村がグループ化され、対照村と治療村のペアは常に同じウェーブに含まれてた。最初の波は2020年11月17日と18日に展開され、最後の波は2021年1月5日と6日に展開された。
Innovations for Poverty Action（IPA）のスタッフは、調査開始から5週間でマスクの装着率が低かった多くの村を訪れ、これらの村では地元の指導者がマスクの普及支援にあまり積極的ではないことがわかった。そこで、介入期間の途中でマスク普及スタッフを再教育し、地元のリーダーとより密接に連携するようにし、その連携のための具体的なマイルストーンを設定した。
成果
主要評価項目は、SARS-CoV-2の有症状による血清反応であった。副次評価項目は，適切なマスク着用，物理的距離の取り方，COVID-19症状の有無とした．COVID-19症状については、疫学的危険因子を考慮したWHOのprobable COVID-19の症例定義に対応する症状を用いた。(i)発熱および咳、(ii)3つ以上の症状（発熱、咳、全身の脱力感および/または疲労感、頭痛、筋肉痛、咽頭痛、咳、呼吸困難、食欲不振、悪心および/または嘔吐、下痢、精神状態の変化）、または(iii)味覚または嗅覚の喪失。血清陽性とは、SARS-CoV-2に対するIgG抗体が検出されることとした。
介入資料と活動
我々の介入は、他の非政府組織や政府機関が容易に採用できるように設計されており、最小限の監視で済むようになっている。教材は、他の実施者が広く採用し、複製しやすいように、複数の言語で公開している（https://osf.io/23mws/）。
付録Fでは、マスクの設計仕様を紹介している。我々が使用した高品質のサージカルマスクのろ過効率は95％（標準偏差（SD）＝1％）であり、我々が設計した布製マスクのろ過効率37％（SD＝6％）よりも大幅に高い値であった。この布製マスクは、一般的な市販の3層構造の綿製マスクよりも大幅に高いろ過性能を有していたが、低資源環境の地域住民が一般的に入手できない素材を使用したハイブリッドマスクよりも低いろ過性能を有していた（54）。布製のマスクは、顔に密着しているため漏れが少なく(55)、専門的な設備がなくても縫うことができるが、サージカルマスクに比べて桁違いに高価である。今回使用した高品質のサージカルマスクは、固形石鹸と水で10回洗浄した後のろ過効率が76％であった（近日中に原稿を提出予定）。サージカルマスクは分解されてマイクロプラスチックになり、不適切に廃棄されると環境に入る可能性があるが、バングラデシュの最初の監禁事件で発生した廃棄物を分析したところ、サージカルマスクの廃棄物の質量は、同じく分解されてマクロおよびマイクロプラスチックになるポリエチレン製バッグの3分の1であることがわかった（56-58）。
サージカルマスクには、バングラデシュの国旗の輪郭が描かれたマスクのロゴと、洗って再利用できることを示すベンガル語のフレーズが書かれたステッカーが貼られてた（59）。今回の大量注文は比較的規模が大きかったため、マスクの価格を布製マスク1枚あたり0.50ドル、サージカルマスク1枚あたり0.13ドルと交渉することができた（このうち0.06ドルは、サージカルマスクを洗って再利用できることを喚起するステッカーの費用である）。
大人の世帯員は、家の外や人のいるところでは常にマスクを着用するように求められた。マスク着用の重要性を強調するために、著名な人物がマスクを着用する理由、方法、タイミングについて語る簡単なビデオを用意した。このビデオには、バングラデシュのシェイク・ハシナ首相、イマム・トレーニング・アカデミー校長、クリケットのスター選手シャキブ・アル・ハサンが登場し、マスク配布時に各家庭に配布された。また、配布の際には、WHOの資料をもとにした、適切なマスクの着用方法を説明したパンフレットも配布した。
すべての治療村で基本的な介入策を実施し、治療村の中から無作為に選んだサブセットで追加の介入策をクロスランダムに実施して、マスク着用に追加の影響があるかどうかを調べた。基本的な介入パッケージは、次の5つの要素で構成されている。
- 家庭でのマスクの配布と情報提供（マスクについて）を1回行う。
- 介入期間中の8週間のうち、週に3日から6日、市場でマスクを配布する。
- 介入期間の最初の4週間、3回の金曜日にモスクでマスクを配布。
- マスクを着用していない人がマスクを着用するように、公共の場や市場でマスクの普及活動を行う（毎週または隔週）。
- 金曜日の礼拝でマスク着用の重要性を語るイマームなど、地域の指導者によるロールモデルとアドボカシー（研究チームが用意した台本に基づいたスピーチ）。
参加者とマスク監視スタッフは、どの村がどの介入群に属するかは知らされなかったが、介入資料ははっきりと目に見える形で配布された。事前に規定された分析とサンプルの除外は、治療割り付けを盲検化した分析者が行った。
行動変容コミュニケーションとインセンティブのクロスランダマイゼーション
村レベルのクロスランダマイゼーション
介入群では、4つの村レベル、4つの世帯レベルの治療法に村をクロスランダムに割り振り、さまざまな社会的・行動的変化のコミュニケーション戦略がマスク着用に与える影響を検証した。すべての介入村は、これらの4つの無作為化のそれぞれにおいて、治療群または対照群のいずれかに割り当てられた。これらの村レベルの無作為化は以下の通りである。
- 治療を受けた村では、布製マスクまたはサージカルマスクのいずれかに無作為に割り当てる。
- 治療を受けた村では、公約（各家庭に標識を提供し、マスクを着用する家庭であることを示す標識をドアに貼ることを求める）をするかしないかを無作為に決定した。看板は、公的な意思表示による社会的規範の形成を促すことを目的とした。
- 治療を受けた村を、インセンティブなし、非金銭的インセンティブ、または公共の利益となるプロジェクトのために村長に与えられる190ドルの金銭的インセンティブのいずれかに無作為に割り当てる。介入開始から8週間後に村レベルの成人のマスク着用率が75％を超えていたら、金銭的報酬または証明書を授与すると発表した。
- 治療を受けた村では，マスク着用の重要性について週2回のテキストメッセージを受け取る世帯数が0または100％になるように無作為化した。
家庭レベルのクロスランダム化
世帯レベルのクロスランダム化を3回行った。1つの村では、これらの世帯無作為化のうち1つだけが実行された。データ収集の方法が村での受動的な観察に頼っていたため、個々の世帯のマスク着用行動を記録することができなかった。そこで、世帯レベルでの治療の効果を推測するために、クロスランダム化の状況に応じて世帯に配布されるマスクの色を変え、監視スタッフが観察された個人のマスクの色を記録した。手術用マスクの村では、世帯に青または緑のマスクが配布され、宣伝担当者は公共の場で青と緑のマスクを同数ずつ配布した。布製マスクの村では、家庭には紫または赤のマスクが配布され、推進者は公共の場で青のマスクを配布した。世帯ごとの治療効果とマスクの色の効果が混同されないように、どの色がどの治療状況に対応するかを村ごとに無作為化した（これにより、特定の色が特定の治療と完全に一致することはない）。家計レベルの無作為化は、付録Dに詳細を記載し、図S1で可視化している。S1に示すように，世帯レベルの無作為化は以下のとおりである。
- 利他主義と自己防衛を強調するメッセージを受け取る世帯に無作為に振り分けた。
- 世帯は、マスク着用世帯になることを言葉で約束する群としない群に無作為に分けられた。この実験は、公の場での誓約がない3番目の村々で行われた。
- 週2回のテキストによるリマインダーを受け取る世帯と受け取らない世帯に無作為に振り分けた。前述のように、テキストメッセージの飽和度は、全世帯のうち0、50、100%とランダムに変化させ、50%の村では、テキストを受け取る特定の世帯もランダムにした。
テストされた社会的・行動的変化のコミュニケーションの概念的基盤
我々は、公衆衛生、開発・行動経済学、マーケティングなどの文献を参考にして、バングラデシュの農村部の人々にマスクを着用するよう説得できる可能性のある介入要素を選択した。広範な文献によると、価格とアクセスは、福祉を向上させる製品、特にフェイスマスクのような健康にプラスの外部性をもたらす技術の採用を妨げる重要な要因であるとされている（21、60）。そのため、無料のフェイスマスクを家庭に配布することが、我々の戦略の中心となった。新製品の普及におけるオピニオンリーダーの役割に関するマーケティングや経済学の大規模な文献にヒントを得て、我々はマスクの配布においてコミュニティリーダーとのパートナーシップをさらに重視した（25、61）。
我々が実験的に行った村や家庭レベルでの追加的な治療法も、マーケティング、公衆衛生、開発、行動経済学から得られた洞察に基づいている。例えば、マスクは目に見える商品であり、社会的規範が重要であると考えられるため、製品の採用における仲間効果を記録した文献を参考にした（62～65）。また、外在的な報酬が内在的なモチベーションを押し下げるかどうかは不明なので、インセンティブの実験を行った（66-68）。また、ソフトコミットメント・デバイスがターゲットに実際の行動変化を促すかどうか（69, 70）、パブリックディスプレイが社会規範を促進するかどうか（27）、利他的なフレーミングが利己的なものよりも人々を鼓舞するかどうか（71）、社会的イメージへの配慮やシグナリングがより高いコンプライアンスにつながるかどうか（22, 72）、定期的なリマインダーが採用を確実にするための有用なツールであるかどうか（23）を検証した。
介入策の試行
IPAは2つのパイロット研究を実施した。パイロット1は2020年7月22日から31日まで、パイロット2は2020年8月13日から26日まで。パイロット研究の目的は、本実験の主要な側面の一部を模倣し、実施上の課題を特定することであった。各パイロット・スタディは、本実験の対象地域に含まれない10の組合で実施された。パイロット・スタディの違いを利用して、本実験に不可欠な要素をより深く理解することができた。また、村の住民、コミュニティ・リーダー、宗教指導者、政治指導者にフォーカス・グループ・ディスカッションや詳細なインタビューを行い、介入の効果を最大限に高めるための意見を聞いた。
サーベイランス戦略
マスクの着用と物理的な距離感は、直接観察によって測定した。サーベイランスは標準プロトコルを用いて行われ，スタッフは村の中で人通りの多い場所（市場，レストランの入り口，幹線道路，茶店，モスク）にそれぞれ1時間ずつ滞在し，できるだけ多くの人のマスク着用と身体的距離の取り方を記録できるように場所と時間を変えた。SARS-CoV-2の感染は、屋外よりも風通しの悪い屋内で起こりやすいが、バングラデシュの農村では人が集まる非住居空間が少ないため、観察は屋外で行ったが、モスクは屋内で行った。
監視スタッフは介入策実施スタッフとは別に、介入策村と対照策村のペアで監視を行った。監視スタッフは、マスク着用行動が観察されていると村の住民が感じる可能性を最小限にするため、マスク推進者とは別に、識別可能な衣服を着用せず、コミュニティでのマスク着用と身体的距離を置く行動を受動的に観察した。監視スタッフは、監視期間中に観察できたすべての成人のマスク着用行動を記録した。観察対象は登録世帯の成人に限られなかった。サーベイランススタッフは、成人がマスクや顔面保護具を着用しているかどうか、そのマスクが本プロジェクトで配布されたものかどうか（その場合は色も）、そしてどのように着用しているかを記録した。適切なマスクの着用とは、プロジェクトのマスクか、口と鼻を覆う別のフェイスカバーを着用していること、不適切なマスクの着用とは、口と鼻を完全に覆わない方法でマスクを着用していること、と定義した。サーベイランススタッフは、一人の個人を観察し、その人が他のすべての人から少なくとも腕の長さ分離れていた場合、その人は物理的距離をとることを実践していると記録した。詳細は付録Gに記載されている。
症状のあるSARS-CoV-2検査 症状の報告
介入開始後5週目と9週目に，家庭内の携帯電話の所有者が，電話または対面で調査を行った．この調査では、家族の誰かが前週および前月に経験した症状を報告するよう求められた。COVID-19様症状は、WHOのCOVID-19症例定義（疫学的関連性のある疑いのある症例または可能性のある症例）と一致するかどうかで定義した（73）。
血液サンプルの採取
調査期間中にCOVID-19様症状を報告し、採血に同意した参加者からエンドラインの毛細管血サンプルを採取した。さらに、ベースライン時に無作為に選んだ参加者の一部について、症状とは関係なくサンプルを採取し、全体の血清陽性率を評価した。採血の目的上、エンドラインは介入開始から10～12週間後と定義した。血液サンプルは，20ゲージの安全ランセットを用いて，第3指または第4指を穿刺して採取した。500マイクロリットルの血液をMicrotainerキャピラリー採血血清分離管（BD, Franklin Lakes, NJ）に採取した。血液サンプルは氷上で輸送し、検査まで-20℃で保存した。
SARS-CoV-2検査
SCoV-2 Detect IgG ELISAキット（InBios, Seattle, WA）を用いて、血液サンプルにSARS-CoV-2に対するIgG抗体があるかどうかを調べた。このアッセイは、SARS-CoV-2のスパイクタンパクサブユニット（S1）に対するIgG抗体を検出するものである。アッセイはメーカーの説明書に従って行った。詳細は付録Hに記載されている。
症候性血清反応
主要評価項目は「症候性血清反応」である。前述のように、(i)WHOのサーベイランス定義であるCOVID-19の疑いのある疾患に該当し、(ii)エンドライン時の血液検査で血清陽性である場合、症状があると判断した。これらの条件のいずれかが成立しない場合、Yij=0となる。ここで、Yijはj村の個人iが症候性血清陽性であるかどうかを示す指標である。血清陽性を評価するために，5週間または9週間の家計調査のいずれかで症状があったすべての人を対象に検査を行った。
ψ0=Ex[E(Yij|Tj=1,xj)-E(Yij|Tj=0,xj)]と定義される。Tjは村が治療を受けたかどうかを示す指標、xjは村レベルの共変量で、各村のベースラインのマスク使用率（後述）、ベースラインのインフルエンザ様疾患とCOVID-19疾患（報告された症状に基づく）、一対の村の指標（一対の層化法による）などである。
事前登録仕様では、(74-76)の手法を用いて村レベルでクラスタリングを行い、このパラメータを普通の最小二乗法で推定した。従属変数をYij、独立変数をTjとし、各村のベースラインのマスク使用率やベースラインの呼吸器症状率などのxjの共変量をコントロールしている。また、ポアソンファミリーとlog-link関数を用いた一般化線形モデルで相対リスクを算出した結果も報告している（77）。統計解析の詳細については，付録Kに記載した。
資金調達
本研究は，GiveWell.orgからIPAへの助成金（助成金GR-000000272）により財政的に支援された。J.B.-C.は，米国国立衛生研究所アレルギー・感染症研究所（助成金K01AI141616）の支援を受けた。
研究倫理上の承認 我々の研究プロトコルは，イェール大学Institutional Review Board（プロトコルID 2000028482）およびバングラデシュ医療研究評議会国家研究倫理委員会（IRB登録番号330 26 08 2020）で審査・承認された。また、バングラデシュ保健家族福祉省からも別途行政上の承認を得ました。バングラデシュ保健省の保健サービス総局、バングラデシュ政府内の情報・データに特化した組織であるAspire to Innovate（a2i）、ダッカのNorth-South大学、およびicddr,bは、研究デザインと議論に協力し、プロトコルをレビューした。また，本研究で決定したことについては，オンライン倫理付録（https://osf.io/m2bwq/）に倫理的な根拠を示している．
著者の貢献 概念化。J.A., L.H.K., A.S., S.P.L., A.M.M.; 方法論。J.A., L.H.K., A.S., J.B.-C., P.J.W., S.P.L., A.M.M.; ソフトウェア。E.C.; バリデーション E.C.; 形式分析。J.A., E.C.; 調査。L.H.K., A.S., M.H., H.M.R., A.A.J., S.G.M., A.R., F.L.B., T.S.H.; リソース。E.B.-J., S.B.; データキュレーション S.Rah., E.C., N.Z.B.; 執筆 J.A., L.H.K., A.S., E.C., S.P.L., A.M.M.; Visualization: E.C., N.Z.B.; 監修: J.A., S.P.L., A.M.M.; プロジェクト管理。J.A., L.H.K., A.H., M.A.K., S.Rai., S.Rah.; Funding acquisition: J.A., A.M.M., L.H.K., A.S., S.P.L.
競合する利益
資金提供者は，研究デザイン，結果の解釈，発表の決定に一切関与していない。著者は、競合する利益を宣言しない。
データおよび資料の入手
本臨床試験はclinicaltrials.govに登録されている（識別子 NCT04630054）。すべてのデータとコードは，我々のオンラインリポジトリ（https://gitlab.com/emily-crawford/bd-mask-rct）で提供されている(78)。この作品はCreative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)ライセンスのもとに提供されている。このライセンスは、原著論文が適切に引用されていることを条件に、あらゆる媒体での無制限の使用、配布、および複製を許可するものである。このライセンスのコピーを見るには、https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。このライセンスは、論文に含まれる図/写真/アートワークなど、第三者にクレジットされているコンテンツには適用されないので、これらの素材を使用する場合は、事前に権利者の許可を得てほしい。