南アフリカ・クワズール・ナタール州ウマグングンドロヴにおけるSARS-CoV-2感染の空間的・時間的パターン。

背景：地域レベルでのSARS-CoV-2の空間的分布を調査し、疾病発生のパターンを明らかにすることは、効率的な予防・対策措置の基礎となる。本研究プロジェクトは、地理空間分析を活用し、クワズール・ナタール州のウムグングンドロヴ地区におけるSARS-CoV-2感染の分布パターンと、特定の共存要因との関連性を解明することを目的としている。

方法：ESRI ArcGIS Pro v2.0を用いて、最初の4回の感染波におけるSARS-CoV-2の空間的特徴を調査した。これには、空間的自己相関の指標としてモランの「I」を用いた空間的関連性の局所指標（LISA）や、カーネル密度推定（KDE）が含まれる。 時系列分析の実施にあたっては、PythonのSeabornライブラリを用いた時系列分析を行い、各波ごとに個別のモデリングを行った。

結果：全年齢層において、p値＝0.0000で統計的に有意なSARS-CoV-2発生率が認められた。第1波および第3波において、統計的に有意なクラスタリングが明らかであった（モランのI値：第1波＝0.096、第2波＝0.023、第3波＝0.039、第4波＝0.023）。 KDE（症例密度の最高値：第1波：25.0001-50.0、第2波：25.0001-50.0、第3波：100.001-150.0、第4波：50.0001-100.0）。 時間的分析では、各波の初期には変動が激しく、各波の中盤から終盤にかけては1日当たりの確認症例数の変動が小さくなることが示された。

結論：感染リスクの高い集団に対する対策（検査・接触者追跡やワクチン接種など）の指針とするため、感染症の伝播を分析する地理空間的アプローチを提案する。さらに、社会環境や建築環境の性質や構成は、感染増加と関連している可能性がある。しかし、感染増加に関連するその他の要因を評価するには、地域に特化した実証研究が必要である。