「Go Toトラベル」感染者増加に影響か 京都大学のグループ発表
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行った政策がどの程度感染流行に寄与したのかを検討することは、今後の政策を考える上で有用です。
このような疫学研究では、もちろん個々人の行動の詳細についてデータを取得することは不可能ですので、詳細な分析とはいきませんが、政策と感染者の増加の相関といった概観を知ることはでき、どの程度のインパクトがあったのかを推し測るのには有用です。
特に6月22日から7月21日の期間については、「旅行関連の感染者」が3倍に増加したことを報告しています。「総感染者数」を論じているわけではなく、「旅行関連感染者」へのインパクトを評価しているところがポイントだと思います。
ただし、報告バイアスを中心としたバイアスの可能性が含まれ、あくまで「因果関係」ではなく「相関」を示したものであることには注意が必要です。
また、今後の展望として、政策によって得られた経済的な効果と損失（感染者が増加したことによる損失）の推測値なども合わせて評価ができると、より政策に反映しやすいデータになると考えられます。
引用文献：https://www.mdpi.com/2077-0383/10/3/398論文に使われたデータの信頼性、選択された解析方法などによって結果は変わるのは大前提ですが、多くの専門家に吟味された、信頼性のある論文です。
人が移動すれば感染可能性が高まるのは医師としては当たり前の事ですが、実際にどの程度感染拡大に影響があるのか、この様にデータを取って論文化する事は、共通理解につなげる意味でも重要な事です。
「Withコロナ」と叫ばれていた時代もあり、経済と感染症を両立させることを望まれていた人は少なくないと思います。こういったデータ解析を通じて、パンデミックにおける感染対策及び経済対策上のGOTOトラベルという存在が明らかになっていくと思います。
科学の進歩により、様々な事を解析し、影響力をはかり、対策を取るための材料に使うことが出来る様になりました。こういった情報をもとにどの様な対策を取るのか、そして、あなたがどの様な行動を取るのかが重要です。
緊急事態宣言慣れという言葉もあり、もはや政策よりも1人1人の行動が重要なフェーズに入りました。自分のために、他人のために行動し、いち早くコロナの先の未来を掴み取りましょう。EBPM(エビデンスに基づく政策決定)の観点からも興味深い研究として注目したい。
もちろん、感染者4000人のうち20%が旅行を行っていたというだけでは、「GoToトラベル」が感染に与えた影響を語るにはエビデンスとしては足りないと言わざるを得ない。
その意味で、「旅行の目的を観光に限定すると、発生率は前の週の5日間の2.62倍」という調査結果は、旅行の移動中や滞在先で人々がどのような「行動」をとっていたかを示唆する可能性があり、これからの研究につながる。
政策の観点からは、「相関関係」と「因果関係」を区別することと、「トラベル」とか「イート」と言った分かりやすいレッテルだけでなく、「行動」に着目した分析を丁寧に行うことが「次の打ち手」を考える上で大切だと感じます。
