超過死亡に対する無関係な影響の特定と除外
ペルーの各州の人口に占める若年層や高齢層の割合の変化、あるいは年齢層ごとのCOVID-19症例の割合の変化による潜在的な歪みを最小化するため、全国的な超過死亡の変化に関する分析を除くすべての分析は、データベースの記録を年齢別にフィルタリングして得られた60歳以上の人口に限定した。先に述べたように、2020年にペルーでパンデミックの第1波が発生した際、COVID-19に関連する過剰死亡の75％が60歳以上の亜集団で発生したため[18]、この選択によって分析が大きく変わることはなかったが、潜在的な交絡因子を1つ取り除くことができた。上述したように、COVID-19の症例発生率や症例致死率ではなく、過剰死亡率のみを、ペルーでのパンデミックに関連した死亡率の追跡に使用した。
社会的交流を制限するペルーの政策の潜在的影響も考慮した。ペルーは2020年5月16日に2週間の国家封鎖を実施し、6月末まで延長され、国境閉鎖、国内旅行とすべての不要不急の活動の制限を命じた[2]。しかし、ラテンアメリカの政策当局者が要約したように、ペルー住民の75％にとって「1日働かなければ、食べることができない」ため、このロックダウンは「完全に失敗した」[2]。このような公式の封鎖命令に対する実際の遵守状況を示す指標として、ある地域内の携帯電話から得られたグーグル・コミュニティ・モビリティ・レポートのデータがある。世界の他の地域でも、2020年のパンデミック期間中、社会的流動性の実際の変化と義務化された変化とが、同様にかなり異なることが判明した。スウェーデンのように、ある種の移動規制が個々の主導で実施された国もあれば [79]、公式の義務付けが実際の移動に限定的な影響しか与えなかった国もある [80,81]。そこで、社会的隔離政策がペルーの死亡率傾向に及ぼす潜在的影響を最も客観的に評価するため、Google Community Mobility Reportのデータからペルーの25州それぞれについて6つの指標を検索し、死亡率傾向と比較した。
結果
60歳以上の人口を対象として、全死因死亡の超過に関する分析を州ごとに行った。各州について、「材料と方法」のセクションにあるように、パンデミックの第一波における超過死亡のピーク日を決定した。そして、死亡ピーク日から30日後、45日後までの超過死亡の減少を追跡した。ペルーの25州をIVM配布の程度によってグループ分けし、最大（MOT作戦による大量IVM配布、10州）、中程度（現地管理によるIVM配布、14州）、最小（リマ、制限的政策あり）とした。表1は、IVM分布の階層別に、死亡のピークから30日後と45日後の超過死亡数の平均減少を示している。表2は、各州のこれらの値を個別に示したものである。
表1： 死亡のピークから30日後と45日後の超過死亡の減少率
全死因による過剰死亡は7日間の移動平均であり、年齢は60歳以上である。IVM分布の最大、中程度、最小の範囲ごとに分類して示した。Kendall tauとSpearman rho、およびそれらに関連するp値は、ピーク死亡から＋30日後と＋45日後の過剰死亡の減少の絶対値とIVM分布の階層との相関を州別に示したものである。
IVM: イベルメクチン; MOT： メガ・オペラシオン・タイタ
充分な効力2：超過死亡の7日間移動平均（州別
7日間の移動平均は、60歳以上、死亡ピーク日から30日後、45日後のものである。データはペルー全国死亡情報システム（SINADEF）データベース[13,76]。
図2：全死因死亡の超過、ペルー全国人口および州別、概要
A) 全死因死亡の超過（全年齢）、ペルー全国人口。AとBのy値は7日間の移動平均、BとCは60歳以上。データはペルーの全国死亡情報システム（SINADEF）[76]のもので、関連する凍結データセットはDryadデータリポジトリ[13]から入手できる。B) イベルメクチン（IVM）大量投与プログラムであるMega-Operación Tayta（MOT）の全州における過剰死亡の減少。MOT開始日、▲死亡ピーク日、■死亡ピーク日から30日後。(ジュニンはMOT開始の13日前にIVMを配布した。) C) IVM配布の程度別にみた、死亡ピークから30日後の25州における過剰死亡の減少率：最大-MOT(+)平均-74％、中程度-局所配布(◯)平均-53％、最小-Lima(×)-25％。
リマについては、以前の分析[20]で詳述したように、8月に入ってからIVMの分布が大きくなり、IVM制限の前政策が終了し、8月4日に超過死亡の2回目のピークが発生し、その後、図1に示したように減少した。ただし、本分析の方法論に従って、リマの最初の超過死亡のピークである5月30日を使用したが、これは当時の規制によりIVMの分布が最小であった期間に発生したものである。
表1に示すように、死亡者数がピークに達した日から30日後の超過死亡者数の平均減少率は、IVM分布が最大、中程度、最小の状態で、それぞれ74％、53％、25％であった。図2Cは、IVM分布の階層別に、25の州における30日間の過剰死亡の減少を示している。死亡ピークから45日後の平均減少率は、それぞれ86％、70％、25％であった。IVM分布日が3日であったパスコを除く10州のうち9州について、MOT開始日と死亡ピーク日をプロットしたのが図2Bである。そこに示されているように、過剰死亡はMOT開始日とほぼ同時に急激に減少した。MOT開始日の13日前にIVM分布が追加されたJuninを除き、MOT開始日と死亡ピーク日の間のタイムラグは1日から11日と幅があった。
今回用いたような順序変数、カテゴリー変数に適した統計手法であるケンドールτb相関を用いた分析では、3つの州のグループに、IVM分布の程度をリマは0、14のローカルIVM分布州は1、10のMOT州は2とした。IVM分布の程度と死亡ピークから30日後の過剰死亡の減少（絶対値）との相関については、Kendall tau計算 [82] によりτb値が0.524となり、関連する両側p値は0.0019となった。しかし、検証される仮説は、IVM分布の程度と州別の過剰死亡の減少（の絶対値）との間に正の相関があるかどうかであるため、片側p値0.00096が最も適切であり、両側p値は統計的有意性の尺度としては保守的すぎる。死亡ピークから45日後のIVM分布の程度と過剰死亡の減少との相関については、Kendall τbは0.487で、両側p値は0.0039、片側p値は0.00195であった。
過剰死亡のピークから30日後と45日後の両期間において、過剰死亡の減少とIVM分布の程度との相関は、p値が0.05をはるかに下回ることから明らかなように、確立された臨床効果の閾値よりもかなり鋭いものであった。このような全体的な鋭い相関は、ピークから30日後の過剰死亡が73％減少したLoretto [20] のようなMOT以外の州では、IVMの公的・私的分布が高い水準にあるなどの異常があるにもかかわらず得られた。一方、死亡ピークから30日後の超過死亡者数が32.1％減少し、リマに次いで2番目に少なかったカヤオは、完全にリマ州内に含まれており、2020年7月までのIVM配布において、リマで発生したのと同様の制限があった可能性がある。
図3に示すように、各州の死亡ピーク月以降のCOVID-19超過死亡数の減少と同時に、Googleが追跡した6つのコミュニティ移動度指数も増加している。2020年3月から4月にかけて急激に減少し、その後11月まで着実に増加し、8月に一時的に緩やかに減少した。図3に示された過剰死亡の減少を説明できるような移動性の減少はなく、全25州についても示されている[14]。