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Jun 10, 2023

新型コロナウイルス感染症流行下における人口移動の制御におけるカリフォルニア層システムの役割

Salute pubblica BMC

BMC Public Health volume 23、記事番号: 905 (2023) この記事を引用

273 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

人口の移動を制限する政策は、伝染病の伝播を制限するために一般的に使用される戦略です。 新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に実施された対策の中には、リアルタイムの地域レベルのデータに基づいた動的な外出禁止令が含まれていました。 カリフォルニア州は、この新しいアプローチを米国で最初に導入した州でした。 ただし、人口移動に対するカリフォルニア州の 4 層システムの有効性は定量化されていません。

モバイルデバイスからのデータと郡レベルの人口統計データを利用して、政策変更が人口移動に及ぼす影響を評価し、人口統計上の特徴が政策変更に対する反応のばらつきを説明するかどうかを調査しました。 カリフォルニア州の各郡について、自宅にいる人の割合と、さまざまな移動距離での 100 人当たりの 1 日の平均移動回数を計算し、これを新型コロナウイルス感染症以前のレベルと比較しました。

政策の意図どおり、郡がより制限の厳しい層に移行すると全体的なモビリティが減少し、より制限の少ない層に移行すると全体的なモビリティが増加することがわかりました。 より制限的な層に配置すると、短距離および中距離の移動でモビリティの最大の低下が観察されましたが、長距離の移動では予想外の増加が見られました。 モビリティへの反応は、地理的地域のほか、郡レベルの所得中央値、国内総生産、経済的、社会的、教育的背景、農業の普及状況、最近の選挙結果によっても異なりました。

この分析は、最終的に新型コロナウイルス感染症の感染を減らすために、人口全体の移動を減少させる段階ベースのシステムの有効性の証拠を提供します。 結果は、社会政治的な人口統計指標が郡間のそのようなパターンの重要な変動を引き起こしていることを示しています。

査読レポート

公衆衛生の観点から感染症の蔓延を調べる際には、人口の流動性が重要な考慮事項となります。 移動性、つまり人々が日常的に移動する距離と旅行の頻度は、（伝染病の）感染者にさらされる可能性を示します[1]。 当局がSARS-CoV-2ウイルスのような感染病原体を集団内に封じ込めようとしている場合、一般的に、暴露とウイルスの拡散を最小限に抑えるために、人間の移動を制限する政府命令などの非医薬品的介入が導入される。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の状況において、世界中の地方政府および連邦政府は、人口の移動を減らすことによってウイルスの感染を制限するためにさまざまな措置を適用しました。 SARS-CoV-2 ウイルスは、主に空気感染によって急速に世界的に広がり、健康への負担が高く、その臨床症状は肺炎、臓器障害、死亡などの軽度から重度の症状まで多岐にわたるため、蔓延を抑える政策を策定することが重要となっています。 [2、3]。 しかし、この世界的なパンデミックの前例のない性質により、さまざまな対策の有効性を示す明確な証拠が不足していたこともあり、ガイダンスの確立が困難になりました。

政府のさまざまなレベルで、フェイスマスクの使用、物理的距離の確保、屋内スペースの収容人数の制限、不要不急のビジネスやスペースの閉鎖、屋内換気の改善、表面の清掃と消毒、個人の健康状態の監視など、幅広い政策が実施されました。体温測定と新型コロナウイルス感染症検査による[4,5,6,7]。 これらの政策を奨励するとともに、多くの政府は感染拡大を最小限に抑えるために自宅待機命令も実施しました。 これらの命令は、程度の差こそあれ、必要な仕事や重要な仕事を除いて、住民に自宅待機を義務付けた[8]。 [ 9、10]。 新型コロナウイルス感染症のこのような減少に寄与する可能性のある主なメカニズムは、移動パターンの変化によって引き起こされる可能性がありますが、これらの対策が移動に及ぼす影響を示す証拠はほとんどありません。

これまでのいくつかの研究では、移動制限政策が新型コロナウイルス感染症の感染率に及ぼす影響に焦点を当てており、移動制限が新型コロナウイルス感染症の感染減少につながることが主に特定されている[7、11、12、13、14、15、16、17、 18、19、20、21]。 しかし、新型コロナウイルス感染症政策による人口移動の影響を評価した研究はほとんどない。 この関係を調査した 22 の論文を特定しました。それらを表 S1 に示します。 これらの研究のうち 7 件は、これらの政策が米国内の移動に与える影響のみを評価しました [22,23,24,25,26]。一方、15 件の研究では、中国、カナダ、ポーランドを含む世界の他の地域でのこの関係を調査しています。 、イタリア、フランス、ハンガリー、ギリシャ、そして世界規模で[7、16、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40]。 中国、英国、南アフリカ、イスラエルを含む特定の国は、地域レベルのリアルタイムの証拠を利用して、新型コロナウイルス感染症の蔓延を抑えるためにさまざまなレベルの移動制限を実施した[41、42、43]。 これらの対策の有効性を評価するために、さまざまなアプローチがモビリティの推定に使用されてきました。 中国で実施されたある研究では、交通渋滞と地下鉄の乗車頻度を人間のモビリティの代用として利用したが、他の研究では匿名化された携帯電話データやGoogleモビリティデータに依存した[32]。 使用されたアプローチに関係なく、すべての研究は、これらの政策が移動性を低下させ、新型コロナウイルス感染症の感染を減少させる全体的な効果を強調していると結論付けています。 カリフォルニア州は、政策制限を決定するための郡レベルの基準により、州全体の外出禁止令とは異なる、より微妙な政策を実施した米国初の州となった。 さらに、世界的に段階制政策を利用している国はほとんどなく（例：イタリア）、実際に利用している国は異なる政策を採用していた（例：イタリアでは、制限を強化するために黄色、オレンジ、赤の3色を使用した3段階制）。各国は階層制度を設けずにロックダウン政策を採用することを選択しており、カリフォルニアの階層制度は独特のものとなっている[29]。

2020年8月30日、カリフォルニア州は、郡固有の新型コロナウイルス感染症検査陽性率と症例率に基づいて、政策制限を通じてウイルス拡散を制御するための包括的な郡別階層システムである、より安全な経済のための青写真を導入した[44] 。 この階層システムは、ウイルス感染の地域指標を考慮し、新型コロナウイルス感染症のパンデミックと戦うための証拠に基づいたアプローチとして、カリフォルニア州知事ギャビン・ニューサムによって提唱されました。 カリフォルニア州のシステムには 4 つの階層が含まれており、第 1 階層 (紫) が最も制限的で、第 2 階層 (赤) が制限的で、第 3 階層 (オレンジ) はそれほど制限的ではなく、第 4 階層 (黄色) は最も制限的です (補足表 S2)。 このシステムは色分けされているため、カリフォルニア州の人々や企業にとって、新型コロナウイルス感染症のリスクを明確かつアクセスしやすい指標にすることができました。 各郡の段階は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）リスクの疫学的な証拠に基づいて評価された。 2020年10月6日、カリフォルニア州は、制限の緩い段階に移行する前に、最も恵まれないコミュニティにおける新型コロナウイルス感染症陽性率を改善することで格差を解消するための具体的な努力を郡に義務付ける追加の健康公平指標を導入した[45]。 カリフォルニア州がワクチンの投与を開始すると、2021年4月20日以降、投与されるワクチンと絶対症例数を調整するために階層システムが移行しました。

各郡の企業に対する制限は、分類された階層に対応していました。 たとえば、ティア 1 では、不要不急の屋内ビジネスは閉鎖され、必須の屋内ビジネスは最大キャパシティの 25% に削減されましたが、ティア 4 では、ほとんどの屋内ビジネスは一部変更を加えて営業していました。 私たちの知る限り、この階層システムが人口移動に及ぼす影響は評価されていません。 さらに、さまざまな社会政治的および人口統計的指標の役割は、移動パターンが郡ごとに異なる理由についての洞察を提供する可能性があります。 例えば農場労働者などの必須労働力の割合が高い郡では、人々は在宅勤務の特権を持たない可能性があるため、ロックダウンによっても移動レベルは変わらない可能性がある一方、必須労働者の数が少ない郡では、在宅勤務を制限する選択肢が増える可能性があります。彼らの機動力。 これまでの研究では、特定の社会人口学的特徴が不均衡な新型コロナウイルス感染症曝露のリスクと影響に関連している可能性があることも特定されており、これらの違いは、政策の実施と郡内および郡間の移動性の変化との関係の違いを部分的に説明している可能性がある[46、47]。 人口の移動を減らすことを目的とした政策の有効性における空間的差異と、その差異を引き起こす要因を理解することは、郡レベルの人口動態と人口に基づいて行動を調整するために重要となる可能性があります。 郡レベルでの人口の反応を理解することは、曝露リスクとそれに関連する保護措置の格差を考慮した公平な政策を促進するために使用できます。 さらに、短距離および長距離の旅行に対するこれらの措置の効果を評価することは、人々が旅行行動をどのように変化させるか、およびこれらの政策によって生じる可能性のある予期せぬ影響をさらに理解するのに役立ちます。 これらの知識のギャップに対処することで、将来の国民全体にわたる政策の実施を改善し、公衆衛生上の緊急事態への備え、管理、対応を強化するための貴重な洞察が得られる可能性があります。

この論文は、後にカリフォルニア層システムと呼ばれる、より安全な経済のための青写真が人口移動に与えた影響を評価することを目的としています。これには、在宅しない人口の 1 日あたりの割合や、期間中の距離ごとの平均移動回数などが含まれます。新型コロナウイルス感染症パンデミックのピーク時の2020年8月31日から2021年6月15日まで実施。 第二に、この研究は、政策実施中の制限の変化に応じてカリフォルニア州の郡の移動パターンがどのように変化したかの違いを、郡レベルの人口統計的特徴が説明できるかどうかを理解することを目的としています。

自宅にいない人口や郡レベルでの移動距離別の旅行を含む毎日の旅行データは、米国運輸統計局からダウンロードされました [48]。 米国の各郡のこの旅行情報は、メリーランド大学のメリーランド交通研究所および先進交通技術研究センターによって、いくつかの情報源から集約されたモバイル デバイス データの匿名化されたパネルを使用して推定されました [48]。 これには、匿名化された位置点観測の時間頻度と空間精度、デバイスの時間範囲と代表性、サンプルの空間代表性などのデータ品質基準を満たす米国全土のモバイル デバイスからのデータが含まれます。 マルチレベルの重み付け方法により、研究サンプルが郡レベルの人口推定値に拡張され、結果は最良の代表性を持つと推定されます。 この研究のために抽出されたデータには、自宅にいる人口、自宅にいない人口、および家を出るときの距離ごとの平均移動回数（< 1、1 ～ 3、3 ～ 5）の毎日の推定値が含まれています。 、5 ～ 10、10 ～ 25、25 ～ 50、50 ～ 100、100 ～ 250、250 ～ 500、および 500+）。 自宅から離れた匿名化された場所での 10 分以上の滞在を伴う移動（週レベルで帰属）は旅行とみなされます。 帰宅前に 10 分を超える複数回の停車は複数回の移動と推定されました。 車、鉄道、飛行機での旅行を含むすべての交通手段が旅行としてキャプチャされます。 このデータセットは 2019 年 1 月に開始され、この研究に使用されたデータは、階層システムが停止され、カリフォルニア州が完全に再開された 2020 年 8 月 31 日から 2021 年 6 月 15 日まででした。 この分析には、2019 年のデータも追加で利用されました。 カリフォルニア層システムに関するデータは、カリフォルニア州公衆衛生局 (CDPH) からダウンロードされました [45]。 カリフォルニア州の各郡は、2020 年 8 月 31 日から 2021 年 6 月 15 日まで毎週、検査陽性率と調整後の症例率を使用した、新型コロナウイルス感染症の感染とリスクの指標に基づいて階層 [1、2、3、4] に分類されました。指標は郡の人口規模に基づいており、小規模な郡（住民数が 106,000 人未満と定義される）については、検査量に基づく調整率の免除や、恵まれない地域の検査陽性率が低いことを指定する健康公平性指標の満たしなどの調整が行われました。郡全体の推計値と変わらない。 2021年4月20日以降、事前の評価により段階を変更できない場合、郡をより制限の少ない段階に移行する際に、絶対症例数とワクチン接種率も考慮されました。 CDPHは毎週月曜日に郡の感染率と検査陽性率を評価し、毎週火曜日に分類を郡と共有し、翌日（水曜日）から施行されることになった。 郡がより制限的な段階に移行する必要があると判断された場合、極端な状況に基づいて即時行動が必要でない限り、郡は水曜日から3日間、変更を実施する猶予が与えられた。 郡がより制限の少ない階層に進むには、その階層に少なくとも 3 週間留まる必要があり、一度に 1 階層ずつしか進むことができませんでした (たとえ指標が階層をスキップしていることを示していたとしても)。

郡が新型コロナウイルス感染症の感染が広範に広がっていると考えられる場合、その郡は最も制限の厳しい段階（パープル、段階 1）に分類され、主な制限には、社交の集まりを最大 3 世帯までにすること、屋内での着席イベントの禁止、ジムの制限などが含まれます。レストランを屋外に移し、バーを閉店する。 レッド層（層2）では、重大な感染があったと考えられる場合、屋外での集会は最大25人が許可され、屋内での集会は変更を加えて許可されたが、強く推奨されなかった。 この段階では、ジムは収容人数の10％、レストランは収容人数の25％で営業することが許可され、バーは休業したままとなった。 第 3 層 (オレンジ) では、50 人が屋外で集まることが許可され、ジムは収容人数の 25%、レストランは 50% で営業し、オフィスは一部変更を加えて屋内で営業し始めました (ただし、リモートワークは引き続き強く推奨されました)。 バーも屋外で使用するために営業することが許可されました。 最も制限の緩い段階（黄色、段階4）では、屋外での集会は100人まで、ジムやレストランは収容人数の50％で営業、屋内のバーは収容人数の25％で営業することが認められた。 各段階の基準で何が許可または制限されているかについての詳細は、補足資料 (表 S2) に記載されています。

カリフォルニア階層システムによるモビリティの変化を理解するために、まず在宅人口と移動回数を総人口（在宅人口と人口の合計）で割ることにより、各モビリティ変数の人口標準化尺度を計算しました。これらの人口標準化測定は、距離カテゴリごとに、自宅にいる人の割合と 100 人ごとの 1 日の平均移動回数を表します。 これらの推定値は、カリフォルニア州 58 郡のそれぞれについて合計 83 週間評価され、各郡の週レベルで平均され、以前と同様に確実な差を推定するためのベースラインとして 2019 年の推定値を使用して毎週の差が計算されました。論文[49、50]。 このような強力な差異は、2020 年の各週のカリフォルニア層システム制限がなかった場合に観察されたであろうモビリティ パターンを対象としています (前年の週ごとの推定値を使用)。 週レベルでの平均移動度の違いが、モデルの関心のある結果として使用されました。 1 月 1 日は各年の第 1 週の初日とみなされ、それに応じて週単位の測定値が計算されることに注意してください。 これにより、週は毎年異なる平日から始まりました（2019年は火曜日、2020年は水曜日、2021年は金曜日）。 階層システム評価の翌週が分析に使用されました。 たとえば、2020 年 8 月 30 日に階層システムが評価された最初の週は、2020 年 9 月 2 日から 8 日までのモビリティ データに対応しました。感度分析は、次の条件を考慮して、最初の水曜日と金曜日を週の最初の日として考慮して実行されました。階層システムは水曜日に発効し、郡はより制限的な階層に移行する際に変更を実装するために 3 日間の猶予が与えられました。

毎週の郡分類が収集され、より高い階層レベルへの変更はそれほど制限的ではないと考えられました (つまり、二分変数が利用され、より高い階層レベルへの変更は 1、変更なし、または 1 への変更として記録されました)下位層レベルへの変更は 0 として記録されます)、下位層レベルへの変更はより制限的であるとみなされます (つまり、下位層レベルへの変更 = 1、変更なし、または上位層レベルへの変更 = 0)。 固定効果を伴う線形モデルを適用し、層レベルの変化を独立変数とし、人口調整差分移動度測定を従属変数として、郡レベルでの固定効果 (切片と傾き) を使用して毎週の変化を比較しました。各郡内のみ。 さらなる分析のために、各郡の在宅以外の人口に対する階層システムの変更の影響を考慮した回帰係数が抽出されました。

メタ回帰を適用して、郡レベルの人口動態と階層システムの実装に応じたモビリティの変動との関連性を理解しました。 郡レベルの人口統計データは、カリフォルニア州郡協会 [51]、2019 年国勢調査の推計値、カリフォルニア健康な場所指数 [52]、およびニューヨーク タイムズのリコール選挙結果 [53] からダウンロードされました。 より制限的な段階の効果を示す郡レベルの係数を、関心のある各人口統計変数で回帰し、どの特性がカリフォルニアの郡間で観察された効果の違いを説明するかを調査するためにプロットしました。 段階制の対応に潜在的に関連すると考えられる変数は、国内総生産（経済活動の尺度としてのGDP）、所得の中央値、経済的背景（雇用率、一人当たりの所得、貧困レベルの尺度）、社会的背景であった。 （有権者への参加と国勢調査への回答の尺度）、教育状況（就学前教育、学士教育、高校入学の尺度）、各郡の農場の数（農業労働力の指標）、および各郡の割合ギャビン・ニューサム知事の解任に「賛成」票を投じた。 ギャビン・ニューサム知事が実施した階層制度の結果として、多くのカリフォルニア州住民がカリフォルニア州知事リコール選挙を請願した。これは、カリフォルニア経済への影響が理由であり、多くの企業が閉鎖したり、限られた能力で営業する必要があったためだ。 Healthy Places Index の国勢調査レベルの指標は、人口加重平均の計算によって郡レベルで集計されました。 データの編集と線形回帰は STATA 16 SE で実行され、メタ回帰は R 4.1.0 で実行されました。

表 1 は、カリフォルニア州のすべての郡を平均した人口動態、移動性、およびリコール投票情報に関する記述統計を示しています。 すべての郡の平均 GDP は 517 億ドル、平均収入中央値は 77,470 ドルです。 平均すると、人口 1,000 人あたり 4.17 の農場があります。 段階制の導入期間中、100 人あたり平均 72.87 人が自宅に留まっておらず、2020 年 8 月 31 日から 2021 年 6 月 15 日までの段階制の導入中に個人が行った平均旅行回数は、 100人あたり261.51。 これらの旅行は、平均して 100 人あたり 64.77 回の頻度で発生する 1 マイル未満から、頻度は低くて 100 人あたり平均 0.26 回の旅行で発生する 500 マイル以上までの範囲に及びました。 ほとんどの旅行 (95.4%) は 50 マイル未満にとどまり、大半の旅行は 3 マイル以下でした。 郡全体で平均47.14%の人がギャビン・ニューサムのリコールに賛成票を投じた。 郡固有の人口統計は補足資料に示されています (表 S3)。

図 1 は、カリフォルニア州の各郡における階層システムの導入期間にわたる階層制限の変化を示しています。 大多数の郡 (81%) は、階層システムの導入開始時により制限の厳しい階層 (赤または紫) で開始しましたが、その後 3 ～ 6 週間にわたって緩和される傾向がありました。 アルパイン郡、マリポサ郡、シエラ郡を除くほとんどの郡は、2020年11月から2021年3月下旬まで紫色の（最も制限が厳しい）段階にありました。これは、人口の大部分がワクチン接種を受ける資格があることと一致し、デルを除くほとんどの郡が同様です。ノルテ郡、シャスタ郡、ユバ郡は、2021 年 6 月 15 日に段階制度が廃止されるまでに、制限の緩やかな段階 (黄色とオレンジ色) に属していました。移動性のほとんどの尺度は、2019 年と比較して 2020 年に平均して減少し、最初の年に再び増加しました。 2021 年の月数 (1 月から 7 月) (表 S4)。

より安全な経済のためのブループリントの実施中、カリフォルニア州の階層は 2020 年 8 月 31 日から 2021 年 6 月 15 日まで郡ごとに変更されます (階層システム)

一般に、より制限の厳しい段階に移行すると、在宅しない人が 100 人あたり -4.45 [-5.44, -3.47] 減少しましたが、制限の緩やかな段階では、移動性が 100 人あたり 0.57 [-0.08, 1.22] 増加しました。意図したものです（図2）。 北カリフォルニア、特にベイエリアや東シエラネバダなどの地域、および海岸線の大部分に沿った郡では、より制限的な層への変更後、移動性が大幅に低下しました。 より制限的な段階に移行した後に移動量が最も減少した郡（100人あたり6～7人が自宅にいる変化）には、マリン郡とプレイサー郡が含まれる（図2a）。 対照的に、より制限的な段階への変更後に移動量の減少が最も小さかった郡（100人当たり自宅にいる人の変化は0～3人）は、デル・ノルテ、モードック、トリニティ、テハマ、プルマス、サッター、インヨの各郡であった。 、キングス郡、リバーサイド郡。 ロサンゼルスなどの一部の郡は数か月間紫層（最も制限が厳しい）に留まり、その後徐々に制限を緩和しましたが、より制限の厳しい層に再分類されることはなかったため、増加した層については分析できなかったことに注意することが重要です。制限が変更される。 これらの郡は地図上では欠落しているように見えます (図 2b)。

より制限の厳しい段階 (a) またはより制限の少ない段階 (b) への移動に関連したカリフォルニア州の郡における移動性の変化 (100 人あたり自宅に滞在しない人口)。 プラスの変化は 100 人当たりの在宅非滞在人口 (オレンジ色) を示し、マイナスの変化は 100 人当たりの在宅人口 (紫色) を示します。

これらの推定値の精度はそれほど高くありませんが、より制限の少ない階層に移行した後のモビリティの増加傾向に違いが観察されました。 移動力の最も高い増加は、南カリフォルニアを含む都市部だけでなく、北カリフォルニアの海岸線や北部山脈（シャスタカスケードやシエラネバダなど）などの農村地域でも発生しました。 郡が最も制限の緩い段階に移行した場合、移動性が最も高まった郡（100 人あたり 5 人以上が自宅待機）は、インペリアル、モノ、ソノマ、サンタクルーズでした。 移動量の増加が最も小さかった郡（100 人あたり自宅待機者数 0 ～ 2.5 人）は、ベンチュラ、サン ベニート、トゥーレレ、ナパ、デル ノルテでした。

図 3 に示すように、モビリティの変化は、すべての郡にわたって分析された移動距離によって異なりました。より制限的な段階に変更すると、100 人あたり 10 マイルから 25 マイルの間の移動回数が移動回数とともに大幅に減少しました。 5 ～ 10 マイル、3 ～ 5 マイル、1 ～ 3 マイル。 ただし、最も大幅に減少したのは 1 マイル未満の旅行で、100 人あたり 1 日あたり平均 20 回の旅行が減少しました。 興味深いことに、より制限の厳しい段階に変更すると、50 ～ 100 マイルおよび 100 ～ 250 マイルの長距離旅行が増加することが示されました。 より制限の少ない段階に移行した場合、100 人あたり 25 マイルを超える長距離旅行にはほとんど変化がありませんでした。 ただし、距離が 3 ～ 5 マイル、5 ～ 10 マイル、および 10 ～ 25 マイルの中程度の旅行では、これらのカテゴリのそれぞれで 100 人あたり約 2 ～ 3 回の旅行が増加しました。 水曜日または金曜日を週の最初の日として使用した感度分析でも、同様の結果が示されました (表 S5 および S6)。

移動距離 (100 人あたりの 1 日の平均移動量) は、カリフォルニア州の郡全体の移動距離 (マイル単位) による階層システムの変更に関連しています。 点は点推定値を表し、線は 95% 信頼区間を表します。

郡レベルでの階層システムの変更により移動性が影響を受け、制限が強化され、人口移動が減少しました。 郡の人口動態は、より制限的な層に移行した後に観察されるモビリティの変化の程度と関連していました。 郡レベルでの GDP が 100 万ドル増加するごとに、移動性に対する階層システムの効果は 0.19 増加しました [95% CI: -0.06、0.44] (図 4)。 収入の中央値にも同様の関連性があった。 所得が高い郡では、より制限的な階層に移行すると、移動性が大幅に低下しました。 郡の経済的、社会的、教育的背景の高度化は、階層制限後の移動性の大きな変化とも関連していました。 人口 1,000 人あたりの農場の数は正の相関を示し、この推定は不正確でしたが、郡の農場が増えると移動性の変化が少なくなることを示しました (図 4)。 知事リコールに投票した郡の割合にも、プラスの関連があるようだ。 賛成票を投じた郡の割合が増加するにつれて、移動パターンの変化は小さくなった。つまり、リコールに主に賛成票を投じた郡は、より制限的な層に移行しても移動性が低下する可能性が低かった。 最後に、郡内の 65 歳以上の人の割合は、階層制限後の移動性の大きな変化と関連しているようには見えませんでした。

カリフォルニア州における郡の人口統計特性における四分位範囲の増加 (y 軸) と階層制度制限による移動の減少 (x 軸) との関連を示すメタ回帰の結果。 0 より大きい値は移動度の変化が大きいことを示し、0 より小さい値は移動度の変化が小さいことを示します。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック中に移動を制限するためにカリフォルニア州が導入した階層システムは、郡がより制限の厳しい階層に移行すると移動性が全体的に低下し、制限の緩やかな階層に移行すると移動性が増加することに関連していた。 より制限の厳しい段階に変更すると、短距離 (3 マイル未満) および中距離の旅行 (3 ～ 50 マイル) が大幅に減少するのに対し、制限の緩やかな段階に移行すると中程度の旅行のみが顕著に増加することがわかりました。 驚いたことに、より制限の厳しい段階に変更した後、50 ～ 250 マイルの長距離旅行が増加したことがわかりました。 さらに、移動パターンに関する郡間の重要な地理的差異が特定され、北カリフォルニアと海岸線では、より制限的な層に移行すると移動性が大幅に低下しました。 これらの違いは、郡間の社会人口学的差異によって部分的に説明されます。 郡レベルでは、より高いGDP、より高い教育、より高い経済的背景、より高い社会的背景、より高い収入、より少ない農場数、そして知事リコールに対する賛成票のより低い割合が、移動性へのより大きな影響と関連していた。 全体として、階層システムはモビリティを管理する上で効果的な政策であることが証明されており、各郡は一般に階層ステータスの変化に応じてモビリティ パターンを変更しています。

階層システムは移動に影響を与えるのに効果的であり、郡がより制限的な階層に移行すると、在宅しない人口が 100 人あたり -4.45 [-5.44, -3.47] 減少することがわかりました (表 S5)。 制限政策の実施に伴う移動性の低下に関する同様の結果は、以前の研究でも確認されています[7、22、23、26、29、32、35、37、38、40]。 たとえば、Engle、Stromme、および Zhou (2020) は、外出禁止令の結果として米国での移動力が 7.9% 減少したことを特定し、Liu とその同僚 (2022) は、交通渋滞が減少し、交通渋滞が 10% 減少したことを観察しました。中国の都市で実施されたロックダウンによる地下鉄の利用者数については、Pullano ら（2020 年）は、フランスではロックダウン命令により移動力が 65% 減少していることを明らかにし、Wellenius ら（2021 年）は、米国では非常事態が発令され、社会的混乱が生じていることを明らかにした。距離を置く命令と屋内退避命令はそれぞれ移動力の9.9%、24.5%、29%の減少につながり、Xiongら(2020)は、2020年の外出禁止命令により移動力が5%減少したことを観察した。米国 [22、23、26、32、37]。 しかし、郡が制限の緩やかな段階に移行すると、在宅しない人口は 100 人あたり 0.57 [-0.08, 1.22] しか増加せず、結果は不正確でした (表 S6)。 これは、たとえ制限が緩和されても、郡がすぐには元の移動パターンに戻れない可能性があることを示しています[54、55]。 リスク認識は、たとえ制限が緩和されたとしても、保護措置を継続的に実施しようとする人々の意欲において重要な役割を果たす可能性がある[56、57]。 同様に、Borkowski、Jażdżwska-Gutta、および Szmelter-Jarosz (2021) は、コロナウイルスに対する恐怖の高まりが移動時間の大幅な短縮につながったことを観察し、強制制限と自主規制の両方がポーランドにおける日常の移動の減少につながったことを実証しました [35] 。 また、一部の郡では新型コロナウイルス感染症に関してより保守的な行動を維持する能力とリソースがある可能性があるため、これは州全体のモビリティ変化の空間的変動を説明するのにも役立ちます（図3）[46]。 このことは、Chiou と Tucker (2020) によっても強調されており、高収入や高速インターネットへのアクセスなど、特定の要因が自己隔離行動に寄与していることが観察されました [24]。 この研究の結果は、動的な公衆衛生上の緊急事態に対処する取り組みにおいて、階層システムのような空間的に派生した政策を導入することの潜在的な影響についての洞察を提供します。

カリフォルニア層システム ポリシーの有効性は、移動距離によっても異なります。 全体として、より制限的な段階に移行すると、1 日の旅行回数​​は 100 人あたり -36.7 [-56.3, -17.0] 減少し、25 マイル以下の短距離旅行での減少が最も顕著でした (表 S5)。 ただし、より制限的な段階に移行すると旅行距離が 50 マイルから 250 マイルに増加したため、このポリシーの意図せぬ結果も結果から示されています (図 3)。 この逆効果は、住民が制限を避けるためにより制限の厳しい段階に移動する際に近隣の郡に旅行することで説明される可能性があります。 ただし、これは、郡間の移動行動に関する情報を含むデータセットを使用してさらに調査する必要があります。 これは、ロックダウンが短距離旅行よりも長距離移動の大幅な減少を示す既存の研究の一部とは異なります[17、37]。 ただし、このトピックに関するこれまでの研究は限定的かつ多様なものでした。 Pullanoらは、フランスではロックダウンが短距離旅行の減少と関連していることを特定した[37]が、Schlosserらはドイツでは、新型コロナウイルス感染症によるロックダウン後に長距離旅行が短距離旅行よりも大幅に減少したことを発見した[58]。 これは、階層システムと先行研究で評価された完全なロックダウン措置との違いによるものである可能性があります。 階層システムの意図しない結果は、施行が限定されていることが原因である可能性もあります。 カリフォルニア州の段階制度は企業に対してより厳格に施行されましたが、個人の外出禁止令や旅行中止勧告の順守に関する施行は限定的でした（表S2）。 カリフォルニア州は、フランスが自宅外出禁止令やロックダウン制限に対する違反に対して罰金を課すなど、世界の他の地域と同程度には法律を執行しなかった[37]。 総合すると、これは長距離旅行の増加によって観測された反対の効果を説明できるかもしれません。 こうした意図せぬ影響は、国民が政策にどのように反応したかを理解し、将来の移動を減らすための対策に適切に備えるために重要です。

カリフォルニア州の郡間での段階制度による移動削減の差異は、効果を最大化するために政策を下位人口の人口統計にどのように適応させることができるかについての洞察を提供します。 郡の GDP と所得の中央値が増加するにつれて、階層システムがモビリティに大きな影響を与えることがわかりました。 同様に、健康な場所指数 [59] の指標に基づいて郡の社会、教育、経済的背景が高まるにつれて、より制限的な層への変更後、移動性はより大きく減少しました (図 4)。 いくつかの研究では、収入が高く、リソースへのアクセスが増加している地域では、新型コロナウイルス感染症政策への遵守率が高いことが確認されています[24,25,26,35,36,60,61,62]。 最前線で働く多くの労働者には所定の場所に避難する能力がなかったため、ウイルスに感染し、拡散するリスクが増大したことに留意することが重要である[63]。 私たちの結果と同様に、収入が低い地域ではパンデミック中の人口移動の減少が少なかったことが他の研究でも示されています[64]。 これは潜在的に、リモートワークの選択肢が認められる高所得の仕事と比較して、低所得地域の最前線労働者やエッセンシャルワーカーの割合が原因である可能性があります。 これらの違いは、低所得郡の雇用セクターを支配する必須の職と比較した場合、高賃金の仕事は在宅勤務の柔軟性が高まっているため、移動適応格差によって部分的に説明できます[60]。

同様に、結果は正確ではありませんでしたが、より制限的な層に移行した場合、ファームの数はモビリティの低下の減少と関連していることがわかりました (図 2)。 農場労働者は特に新型コロナウイルス感染症の影響を受けることが示されている[65]。 これは農作業の本質的な性質によるものかもしれません。 農場労働者は階層制度の制限にもかかわらず働き続けることが期待されていた[66]。 この人々は収入が低い傾向があり、多くが失業やその他の給付金を受ける資格がないため、特に脆弱な状況にあります。 搾取的な労働条件と社会的保護の欠如は、階級制度に対するさまざまな対応を理解する際に考慮することが重要です[66、67]。 必要不可欠な労働者は生産年齢人口の 26% を占め、その 50% 近くが少数人種および民族グループの出身です。 少数派グループはまた、新型コロナウイルス感染症の転帰悪化にも関連する数多くの慢性疾患のリスクが高い[46]。 最前線で働く労働者や低所得地域ではウイルスへの曝露率が高く、健康格差や不平等がさらに進む可能性があるため、これを研究することは極めて重要だ。 公衆衛生政策を効果的かつ公平に実施し、ウイルスの蔓延を制限するには、これらの弱い立場の人々に合わせて調整された新型コロナウイルス感染症対策が必要である[30、46、68]。また、郡レベルのリコール選挙の結果が階層システムの対応と関連していることも判明した。 。 言い換えれば、リコールに賛成票を投じた郡は、より制限的な階層に移行しても機動性が低下する可能性が低いということです (図 S1)。 カリフォルニア州では、ティア制度を含む知事の新型コロナウイルス感染症政策への反対の結果としてリコール選挙が浮上した。 社会経済と政治経済は公衆衛生対策の遵守を形成する鍵となるため、新型コロナウイルス感染症政策の影響を理解するには政治を考慮することが重要である[69]。

この研究の結果は、進行中の新型コロナウイルス感染症のパンデミックと闘い続けるための対策や政策を知らせるために使用できます。 2023年のカリフォルニア州は、段階制度が最初に導入された時とは異なる新型コロナウイルス感染症対応の段階にあるが、ウイルス感染と流行への対応に関する証拠と理解の進化に最適に適応するように行動を調整することが引き続き強く求められている。 この研究の結果は、地域の疫学情報に基づいて政策や対応策を知らせるだけでなく、地域社会の社会的背景や脆弱性を細かい空間スケールで考慮することの重要性を浮き彫りにしている。 モビリティ制限に対する「画一的な」アプローチは最も効果的ではなく、これらのポリシーに適応するための特定のリソースと能力を考慮することが重要になります。 これは、この絶え間なく進化するパンデミックの状況において将来の政策を伝える上で重要である可能性があり、また他の社会および健康関連政策の開発にも役立つ可能性があります。 制限措置や公共政策に対する地元住民の特有の脆弱性と適応能力を考慮することは、それらの受け入れ可能性と有効性を実現するために不可欠です。 この研究には、認識しておくことが重要な制限があります。 まず、モビリティ データセットは 2019 年に開始されたため、比較を行うのに 1 年しかありませんでした。 理想的には、ベースラインのモビリティ指標として使用できる年数がもっとあったはずですが、2019 年はパンデミックや関連政策の影響を受けなかったため、2020 年と 2021 年を 2019 年と対照することは依然として有用であると感じています。 第 2 に、使用されるモビリティ データは実験的なものであり、データ品質基準が不足している可能性があります。 同じデータソースを使用して各郡内のモビリティを比較することにより、データはこの研究の目的にとって十分に信頼できるものであると感じます。 また、携帯電話を所有していない、または携帯電話を持って外出していない住民はサンプルから除外されます。 たとえば、高齢者は携帯電話を所有したり携帯電話を持って旅行したりする可能性が低い可能性があるため、これはバイアスを生み出す可能性があります。 パンデミックの影響で、電話での行動も変わった可能性があります。 さらに、自宅から 10 分以上離れた場所での休憩がなかった旅行はキャプチャされません。 また、郡レベルでのモビリティの測定にも依存しており、効果は郡内で異なる可能性があります。 今後の研究では、より空間的に分解された推定値を使用して郡内の変動を調査したいと考えていますが、現時点では郡レベルの推定値によって制限されています。 さらに、天候など、ティア システム以外の他の要因がモビリティを推進している可能性もあります。 ただし、さまざまな季節にわたる 10 か月にわたる階層システムの変更の影響を調査し、郡レベルでのこれらの変更の特定のタイミングを使用しているため、気象パターンが階層システムのタイミングに一貫して対応する可能性は低いです。変化を確認し、観察された影響を説明します。 外生的要因による交絡が残る可能性がありますが、さまざまな地理的地域にわたる階層システムの一時性を利用しているため、これによる結果への影響は最小限に抑えられると考えています。 また、段階システムと移動性の変化との関係に対するワクチン接種率の影響も評価しませんでした。 ただし、段階の変更には、2021 年 4 月 20 日以降のワクチン適用範囲が組み込まれています。 将来の研究では、ワクチン接種範囲による変更を調べることが望まれる可能性があります。 また、今後の研究では、制限を大幅に変更した場合の有効性を評価するために、郡が段階をスキップすることで人口移動に及ぼす潜在的な増大効果を検討する可能性があるが、段階をスキップした郡はほとんどないため、これを小さなサンプルで調査するには別の方法論的アプローチが必要になる可能性がある。 また、州を越えて移動する人々だけでなく、郡間を移動する人々のモビリティを調査することも興味深いでしょう。 これは、この情報を提供するデータセットを使用して調査する必要があります。 最後に、パンデミックの影響は、2020 年の夏から秋にかけて同州に影響を及ぼした山火事や熱波と重なっており、移動にも影響を与える可能性があります。 今後の研究により、これらの出来事の具体的な影響が解き明かされる可能性があります。

結論として、カリフォルニア州の階層システムとそれに関連する制限が人口​​の移動を減少させるのに効果的であるという強力な証拠を発見しました。 ただし、結果は、より制限的な段階に移行した場合の長距離旅行の増加による意図せぬ影響も示しており、これは将来の政策を策定および実施する際に考慮することが重要です。 これは、隣接する郡間でより一層の調整が必要であることを示している可能性があります。 この政策の有効性には空間的なばらつきもあったが、これは州全体の経済活動や政治的意見の違いによって部分的に説明できる。 カリフォルニア層システムポリシーへの対応において、この異質性を理解し、公平性と有効性を最大化するように適応させることが重要です。 私たちの知る限り、これは、カリフォルニア州の階層システム政策が全期間を通じてモビリティ パターンに及ぼす影響と、これらのモビリティ パターンがさまざまな郡レベルの特性によってどのように異なるかを評価した最初の研究でした。 結果は、地域階層システムの分類がパンデミック時の人口移動の制限に効果的であったことを示す証拠を示しています。 新型コロナウイルス感染症対応政策の長所と短所を評価することは、他の州や国々が備えを強化し、将来の世界的な健康上の緊急事態に対する効果的な政策を知らせるために有益です。

現在の研究中に生成されたデータセット、および/または現在の研究中に分析されたデータセットは、GitHub リポジトリ (https://github.com/benmarhnia-lab/CA_tier_system_mobile.git) で入手できます。

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著者らは、この原稿の図を作成する際に指導してくれた Gabriel Carrasco-Escobar に感謝したいと思います。

ララ・シュワルツは、賞番号 D43TW009343 で国立衛生研究所のフォガティ国際センターとカリフォルニア大学グローバル・ヘルス研究所から支援を受けました。

Emilie Schwarz、Lara Schwarz、Anaïs Teyton はこの研究に同様に貢献しました。

公衆衛生高等研究大学院、パリ、フランス

エミリー・ブラック

サンディエゴ州立大学公衆衛生学部、ラホーヤ、サンディエゴ、カリフォルニア州、米国

ララ・シュワルツ & アナイス・テイトン

ハーバート・ヴェルトハイム カリフォルニア大学サンディエゴ校、公衆衛生および人間長寿科学大学院、ラホーヤ、サンディエゴ、カリフォルニア州、米国

ララ・シュワルツ、アナイス・テイトン、タリク・ベンマーニア

スクリップス海洋研究所、カリフォルニア大学サンディエゴ校、ラホーヤ、サンディエゴ、カリフォルニア州、米国

ケイティ・クリスト & タリク・ベンマーニア

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ES、LS、AT が分析を実施し、主要な原稿テキストを執筆しました。 KC と TB は結果について議論し、最終論文に貢献しました。 著者全員が原稿を確認し、承認しました。

ララ・シュワルツへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

原稿は公開されているデータソースのみを使用しているため、該当しません。

適用できない。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

シュワルツ、E.、シュワルツ、L.、テイトン、A. 他。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミック中の人口移動の制御におけるカリフォルニア層システムの役割。 BMC 公衆衛生 23、905 (2023)。 https://doi.org/10.1186/s12889-023-15858-7

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受信日: 2022 年 7 月 20 日

受理日: 2023 年 5 月 10 日

公開日: 2023 年 5 月 18 日

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15858-7

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