マスク義務化と有効性:マスク意味無しリスト30より①

Mask mandate and use efficacy in state-level COVID-19 containment

州レベルのCOVID-19封じ込めにおけるマスクの義務化と使用の有効性

 ORCIDプロフィールを見るDamian D. Guerra, Daniel J. Guerra
doi: https://doi.org/10.1101/2021.05.18.21257385
この論文はプレプリントであり、査読を受けていません[これはどういう意味でしょうか]。まだ評価されていない新しい医学研究を報告しているため、臨床の指針として使用すべきではありません。

アブストラクト

背景 COVID-19のパンデミックを抑制するためには、感染を減らすためのエビデンスに基づいた戦略が必要である。COVID-19は呼吸した飛沫を介して感染するため、多くの州では公共の場でのマスク使用が義務付けられている。しかし，無作為化比較試験では，呼吸器系ウイルスに対するマスクの有効性は明らかにされておらず，マスクの使用が感染率の低下をもたらすかどうかについては，観察研究でも意見が分かれている．そこで我々は，米国におけるCOVID-19感染者数の増加率が，州全体のマスク着用義務化とマスク使用に関連しているという仮説を立てた．

方法 米国疾病管理予防センターと Institute for Health Metrics and Evaluation のデータを用いて，米国本土における COVID-19 症例数とマスク使用率を算出した．マスクが義務化されていない州では，義務化されている近隣の州の発行日の中央値を用いて，マスク義務化後の症例数の増加を推定した．

結果 感染率が低くても高くても，マスク着用州と非着用州の間で症例数に有意な差はなく，急増については不明瞭であった．マスクの使用は、感染率が低くても、感染率が高くなくても、症例数の減少を予測した。パンデミックの初期に正規化された総症例数で調整した場合と、秋から冬にかけて感染がピークに達した後に調整しなかった場合では、マスク使用率の最初の五分位と最後の五分位の州の間で成長率は同等であった。マスクの使用は、北東部以外の州における2020年夏の感染者数の増加や、大陸部の全州における2020年秋冬の感染者数の増加を予測しなかった。

結論 マスクの義務化と使用は、COVID-19の急増時に州レベルでのCOVID-19の拡散を遅らせることとは関連しない。封じ込めには、今後の研究と既存の有効な戦略の実施が必要である。

はじめに

2020年初頭にSARS-CoV-2との関連が指摘されて以来、COVID-19は世界中で死亡率を高め、社会経済的な混乱を引き起こしています[1]。典型的なCOVID-19の症状はインフルエンザを反映しており、味覚や嗅覚の喪失が鑑別指標となっています[2]。年齢、肥満、心血管疾患、糖尿病は、重度のCOVID-19症状（肺炎、血栓、サイトカインストームなど）と関連しており、入院や死亡のリスクが高くなります[3, 4]。併存疾患の発生率を考えると、エビデンスに基づいた封じ込め戦略が必要です。SARS-CoV-2を含む飛沫やエアロゾルは、直感的に市中感染の可能性が高いと考えられます[5]。COVID-19の拡散を抑えるため、各国政府は公共の場で医療用マスクや布製の顔面保護具（以下、マスク）の着用を義務付けています。2020年4月以降、米国の40カ国がマスク義務化を発表しています。マスク義務化は前例が少なく、有効性は不明である。そこで今回は、マスク着用義務化によるCOVID-19感染者の増加抑制効果を州レベルで評価することを目的としました。

マスクがSARS-CoV-2感染を減少させるかどうかについては、先行研究でも意見が分かれている。USSセオドア・ルーズベルト号の乗組員の場合、COVID-19感染者のマスク使用率は56％対81％と低かった[2]。COVID-19に感染した2人のヘアスタイリストの客の47.9％はユニバーサルマスキングをして感染しなかったが[6]、残りの52.1％の客についてはPCR検査が行われなかった[6]、COVID-19による第一波の入院は、スウェーデンの他の地域よりも公立学校（高密度で最小限のマスキング）で高くなかった[7]。デンマークのボランティアを対象としたランダム化比較試験（RCT）では、COVID-19感染に対する医療用マスクの保護効果は認められませんでした［8］。COVID-19以前のRCTでは、ベトナムの臨床医が布製マスクを使用した場合、医療用マスクやマスクなし（互いに区別がつかなかった）に比べてウイルス感染が多かった[9]。また、北京の臨床医がN-95呼吸器（医療用マスクではない）を使用した場合、マスクなしに比べて細菌やウイルスの感染を防ぐことができた[10]。確かに、RCTにおけるマスク使用のコンプライアンスは必ずしも明確ではありません[11]。北京では、COVID-19の家庭内感染がある世帯とない世帯では、マスクの使用率はそれぞれ10％と33％でした[12]。このことから、マスクの使用率が高ければ、COVID-19の伝播を抑えることができると考えられます。そこで、我々の第2の目的は、COVID-19の感染者数の増加がマスク使用と負の関係にあるかどうかを評価することでした。

これまでの研究では、マスク着用が義務付けられている州と義務付けられていない州のCOVID-19感染者数の増加率を比較しておらず、コンプライアンス（マスク着用者の割合）の影響も明確ではありませんでした。我々は、州全体のマスク義務化とコンプライアンスが、検査容量が最小限の接触者追跡のための閾値に達した2020年6月1日以降の州全体のCOVID-19増加率を予測する（つまり潜在的に減少させる）かどうかを評価した[13]。その結果、州レベルでのCOVID-19症例数の増加と、マスクの義務化やマスクの使用との間には、ほとんど関連性がないことがわかりました。これらの結果は、州レベルでのマスク着用義務化やマスク使用の強化がCOVID-19の拡散を検出的に遅らせることはなかったことを示唆しています。最後に、COVID-19に関連した罹患率や死亡率を最小限に抑えるためには、エビデンスに基づいた戦略が必要であることを確認し、感染拡大のメカニズムについて簡単に述べて結論とする。

材料と方法

データソースと用語

米国50州の2021年3月6日までのCOVID-19総症例をCenters for Disease Control and Prevention（CDC）から入手した[14]。総症例には、Council of State and Territorial Epidemiologistsが定義した確定症例と推定症例が含まれます。簡単に言えば，確定症例は，患者の検体からSARS-CoV-2のRNAをPCRで増幅する必要がある．確定症例は、患者の検体からSARS-CoV-2のRNAがPCRで増幅されていることが必要であり、推定症例は、臨床および疫学的証拠、呼吸器検体からCOVID-19抗原が検出されたことを裏付ける臨床および疫学的証拠、COVID-19が死因となったことを示すバイタルレコードのいずれかが必要です。州全体のマスク義務化とは、州内の50％以上の郡で公共の場（小売店を含むがこれに限定されない）で鼻と口を覆うことを義務付ける緊急行政公衆衛生命令であった[15, 16]。義務化の発令日は、州の保健局やプレスリリースから入手した。早期義務化は2020年8月2日以前、後期義務化は2020年8月2日以降に発行されたものとした。非義務化の州では，2021年3月6日時点で州全体での発行がなかった．

マスク使用率は、公共の場で常にマスクを着用している人の割合と定義した。マスク使用率は，ワシントン大学健康指標評価研究所（IHME）のCOVID-19モデルサイト[17]を用いて評価した．このモデルサイトは，Premise，Facebook Global Symptom Survey（メリーランド大学），Kaiser Family Foundation，YouGov Behavior Tracker Surveyからマスク着用率を推定している．COVID-19症例増加の地域的パターンを特定するために、州を5つのカテゴリーに分類した。北東部（コネチカット州、デラウェア州、マサチューセッツ州、メリーランド州、メイン州、ニューハンプシャー州、ニュージャージー州、ニューヨーク州、ペンシルバニア州、ロードアイランド州、バーモント州）、中西部（イリノイ州、インディアナ州、アイオワ州、ケンタッキー州、カンザス州、ミシガン州、ミネソタ州、ミズーリ州、オハイオ州、ウェストバージニア州、ウィスコンシン州）。山岳・平野部（コロラド州、アイダホ州、モンタナ州、ネブラスカ州、ニューメキシコ州、ノースダコタ州、オクラホマ州、サウスダコタ州、ユタ州、ワイオミング州）、南部（アラバマ州、アーカンソー州、フロリダ州、ジョージア州、ルイジアナ州、ミシシッピ州、ノースカロライナ州、サウスカロライナ州、テネシー州、テキサス州、バージニア州）、太平洋部（アラスカ州、アリゾナ州、カリフォルニア州、ハワイ州、ネバダ州、オレゴン州、ワシントン州）。

パラメータの導出

州民10万人あたりの総症例数（正規化総症例数；S1表のワークシートA）からCOVID-19の症例パラメータを算出した。COVID-19のような感染症は指数関数的に増加するため、他の文献で示されているように、対数変換を用いて日々の症例数の増加を定量化しました[15, 18]。

ここで，Cxは特定の日の正規化された症例，Cx-1は前日の正規化された症例である。報告の遅れの影響を軽減するために、7日間の単純移動平均を用いた。

各州の成長の最小値と最大値は，夏の感染波の終わりから秋冬の感染波の高さまでの20日間の平均の最低と最高の症例数/日である。サージとは、各州の成長率の最大値と最小値の差（成長率上昇の大きさ）を指す。サージ率とは、各州の症例数が最小値から最大値へと増加する速度（最小値と最大値の間のサージ／日）を、全州の平均サージ率で正規化したもの。

最小値と最大値における症例数またはマスク数は、各州の成長の極大値における20日間の平均症例数/100,000人の州民またはマスク使用数である。マスクの変化とは、各州の極大値間におけるマスク使用の増加率を指す。

連続する48州（アラスカとハワイを除く）におけるマスク義務化後の症例数の増加をモデル化するために、早期義務化が行われた各州について、2021年3月6日（C306）と義務化発行日（CM）の間の正規化された総症例数の自然対数の差を算出した。

義務化が遅れている、あるいは義務化されていない州の発効日は、早期に義務化された州に隣接する州の発効日の中央値としてモデル化された。例えば、テネシー州の義務化の発効日は、早期に義務化されたケンタッキー州、アーカンソー州、アラバマ州、ノースカロライナ州、バージニア州の発効日の中央値とした。

夏季（2020年6月1日～10月1日）と秋冬（2020年10月1日～2021年3月1日）のマスク使用量は、各州のこれらの期間の平均マスク使用量として報告した。6月1日または10月1日の患者数は、これら2つの日の20日間の平均患者数/100,000人とした。夏季および秋冬の症例数は、各期間の初めと終わりにおける正規化された総症例数の自然対数の差として定義した。

統計情報

Prism 9.1 (GraphPad; San Diego, CA)を用いて図を作成し，帰無仮説の有意差検定を行った（S1表のワークシートD）。すべての検定の有意水準はp < α=0.05とした。データポイントはすべて州レベルの値であり，残差の正規性を評価するためにD'Agostino-Pearson検定を行った。

マスクマンデートの有効性を評価するために，両側2標本のt-検定（早期vs.マンデートなし），またはHolm-Šídák後検定を用いた通常の一元配置のANOVA（早期vs.後期vs.マンデートなし）を行い，異種関数データにはWelchの補正を用いた。非正規データについては，Mann-Whitney U 検定（早期 vs 義務化なし）または Kruskal-Wallis with Dunn posttests（早期 vs 後期 vs 義務化なし）を行った．この決定木は，N数が5以上のデータセットで推奨される方法に準拠している[19]．ハワイは，絶滅時期が米国本土の州と異なるため，除外した。アラスカとハワイは、米国との国境に連続した州がないため、義務化後のケース成長の評価から除外した。マスク使用量の上位五分位と下位五分位を決定するために、2020年6月1日から2021年3月1日までの州（ハワイを除く）の平均マスク使用量をランク付けした。上位5分位と下位5分位を比較するt検定では、各州で示された正規化症例数とこの期間の平均マスク使用量の間の日数を評価した。極値でのマスク使用の有効性を評価するために、傾きがゼロであるという帰無仮説のもと、単純な線形回帰を行った。同様に、夏季および秋冬の感染波におけるマスク使用の有効性を評価した。夏の波では、北東部の州は、正規化された症例数と成長率の共分散に関して、他の州とは異なるため、除外した。秋冬の波では、正規化された症例数と成長率の共分散に関して、ハワイが他の州と異なるため、除外された。感染症の研究では，一般的にOLSが用いられており[20, 21]，最近のCOVID-19の研究では，単純な線形モデルと単純なln-linearモデルが報告されている[22, 23]．本研究では，GraphPad Prism Test for Homoscedasticityで判定されるように，同次傾向のデータには通常の最小二乗法（OLS）を，異次傾向のデータには重み付き最小二乗法（WLS）を用いた．統計的有意性にかかわらず，R2値は，傾きに制約のないベストフィット直線の決定係数を示す。

結果

COVID-19の成長率は時間とともに変化する

正規化されたCOVID-19の症例は、米国で2020年3月から2021年3月にかけて1500倍以上に増加しました[14]。COVID-19の広がりのパターンを特定するために、米国50州のそれぞれについて症例の増加を定量化しました（S1表のワークシートB）。自然対数（Ln）線形プロットにより、2021年3月6日までのCOVID-19の成長には、第1波（2020年5月以前）、第1極小（2020年5月～6月）、夏波最大（2020年6月～8月）、第2極小（2020年8月～10月）、秋冬波最大（2020年10月～1月）、第3極小（2021年3月）の6つのフェーズがあることがわかった（S1-3 Figs）。

義務化は、州のCOVID-19ケースの成長とは関係ない

次に、マスクの義務化と症例数の増加との関連性を評価した。米国の33州は、症例数が少ない2020年8月2日以前（早期）に全州的なマスク着用義務化を行い、他の7州はこの日以降（後期）にマスク着用義務化を行った。早期（S1図）、後期（S2図）、マスク義務化なし（S3図）の各州で、6段階のパターンが観察された。これは、マスク義務化の有無にかかわらず、各州のウイルス拡散の経過が質的に同等であることを示唆している。

最近の研究では，州全体のマスク義務化とその後のCOVID-19対数成長率との間に負の関係があることが報告されている[15]．我々は、義務化された州では症例数の増加が少ないという仮説を立てた。初期の州の義務化の64％は夏季に行われたため，義務化が夏季の症例数の減少と関連するかどうかを判断することはできませんでした。そこで，第2の極小期と秋冬の極大期（以下，極小期と極大期）における義務化後の症例数の伸びを調べた（図1A）。ハワイは、最小値と最大値が大陸の州と時系列的に一致しないため、除外した。秋冬の平均マスク使用率は、早期義務化された州の方が、後期義務化されていない州よりも約10％高く（Holm-Šídák p≤0.001；図1B）、義務化によってマスク使用率が高まることが確認された。仮説に反して、早期義務化は最小症例数の減少とは関連しなかった（Mann-Whitney p=0.087；図1C）。最大症例数は、義務化が早かった州、遅かった州、義務化がなかった州で同じだった（ANOVA p=0.29；図1D）。このことから、地域社会での感染率が低くても高くても、マスク着用義務化がCOVID-19の拡散を遅らせる要因にはならないことがわかりました。そこで、マスクマンデートが感染者数の増加を小さくしたり、遅くしたりすることと関連しているかどうかを調べた。症例数の最小値と最大値の差は、義務化が早い州、遅い州、義務化がない州で同様であり（ANOVA p=0.12；図1E）、最小値から最大値への急増も同様の割合で生じた（ANOVA p=0.16；図1F）。これらの結果から、マスクの義務化は、症例数が少ない場合や、少ない場合から多い場合への移行を予測するものではないことがわかりました。

Fig 1.
米国本土の州では、マスクの義務化は
COVID-19の増殖率の低下とは無関係である。
A.2020年4月20日から2021年3月6日までの米国大陸の各州におけるCOVID-19ケースの日次成長率。
赤い水平線は、夏の波の後の成長率の最小値（Min）と最大値（Max）を示す。サージ：最小値と最大値の間の症例数の差。細い黒線は平均値、太い灰色の棒は95％信頼区間を示す。
B. 秋冬の波の中では、早期義務化国（青）は、後期義務化国（緑）や義務化されていない国（赤）よりもマスクの使用率が高かった。
C. 最小成長率は，早期（青）と後期および非強制（オレンジ）を合わせた状態で区別できなかった。
D. 最大成長率は、早期、後期、義務化されていない州の間で区別されなかった。
E-F.E-F. サージサイズ（E）とサージレート（F）は，早期，後期，義務化なしの各州で区別されなかった。*n.s.: Mann-Whitney U 検定(C)または一元配置分散分析(D-F)で有意ではない。エラーバー。95%信頼区間。

2021年3月6日時点での正規化COVID-19症例は、早期義務化が行われた州では義務化が行われていない州よりも18.6％少なかったが（Holm-Šídák p=0.036）、早期義務化は様々な日付で発行された（2020年4月15日～8月2日）。早期義務化が累積症例にどのように関係しているかを評価するために、早期義務化の発行から2021年3月6日までの間に、連続する州の正規化された症例数の増加を計算した。また、早期義務化が遅れている州と義務化されていない州については、発効日（州が合理的に義務化を行うことができた時期）を近隣の早期義務化州の中央値で表しました。早期義務化を行った州では、症例数の増加が少ないことが予想された。意外なことに、義務化後の正規化された症例数（実際の症例数と有効な症例数）は、州のグループ間で区別されなかった（ANOVA p=0.93; 図2A）。さらに、実際の義務化後の成長曲線と有効な義務化後の成長曲線は、義務化の発効から2021年3月6日までのどの時点においても、州のグループ間で区別されなかった（図2B）。これらのデータを総合すると、州レベルの義務化とCOVID-19の普及との関連性は認められない。

図2.
州全体のマスク義務化は、米国の連続した州における義務化後の症例数の減少を予測しない。
A.n.s.：一元配置分散分析により有意ではない。エラーバー。95％信頼区間。B. 早期（青）、後期（緑）、義務化されていない（赤）の各州で、成長曲線は区別できなかった。太線は平均値，斜線は95％信頼区間を示す．義務化後の症例数の伸びは，義務化された日から2021年3月6日までの累積症例数（A）または義務化されてから2021年3月6日までの成長曲線（B）を示す．義務化が遅れている州と義務化がない州の発効日は、義務化が早い州の発効日の中央値である。

マスクの使用は、ほとんどの州のCOVID-19ケースの増加と関連しない

我々は、COVID-19 症例の増加を予測するのは、マスクの義務化そのものではなく、州全体のマスク使用率ではないかと推測した。ワシントン大学のIHMEでは、マスク使用率（公共の場で常にマスクを着用している人の割合と定義）の確実な推定値を提供しています[17]。マスクの使用は、最小症例数の減少と関連していたが（WLS p<0.0001；図3A）、最小症例数における正規化総症例数とは関連していなかった（OLS p=0.54；S4図）。第1波の正規化症例数と2020年7月の血清反応率が最も高かった州は主に北東部にあり[14, 24]、これらの州でSummerの増加が見られなかったことを説明できる。北東部の州を除くと、正規化症例数は最低症例数の増加を予測した（WLS p=0.001; S4図）。東北地方の8つの州は、平均マスク使用量が最も多い10州のうちの1つであった[17]。興味深いことに、マスクを使用した最初の10州と最後の10州では、正規化症例が10万人当たり400から1350まで同程度の割合で増加した（対応のないt検定p=0.49）が、最後の10州では約50日遅かった（図3B）。これらの結果から、マスクと最小成長の関連性は、症例数が少ないほど症例数の増加が早いという傾向の現れである可能性が示唆された。これを裏付けるように、州間の症例数の差が小さい最大値においては、マスクの使用と症例数の増加との間に関連は見られなかった（OLS p=0.11；図3C）。また、残差がわずかに非正規であったものの、最大値におけるマスク使用と正規化症例数との間にも関連は見られなかった（OLS p=0.073；S5図）。また、マスク使用率が高い州と低い州では、最大値の0日後から80日後までの成長率に差がなく（Mann-Whitney p=0.85、図3D）、大陸の州では正規化された症例数が多いほど最大値の成長率が低いことが予測された（OLS p<0.0001、S5図）。また、マスクの使用とサージの大きさには予想外の弱い関連性が見られたが（OLS p=0.03；図3E）、最小値でのマスクの使用はサージの大きさを予測しなかった（OLS p=0.69；図3F）。これらのデータを総合すると、マスクの使用は、州レベルでのCOVID-19の成長を予測するには不十分であることが示唆されます。

Fig 3.
マスクの使用は、米国大陸の各州におけるCOVID-19症例数の
増加を一貫して予測しない。
A.マスク使用は最小成長率の低下と関連していた。
B. マスク使用の上位5分位と下位5分位は、10万人当たり400例から1350例まで、最小値の前には区別されない割合で増加した。
C. マスクの使用は最大成長率とは関連しなかった。
D. マスク使用率の高い五分位と低い五分位では、最大値の後でも成長率と正規化された症例数に違いはなかった。
E. マスクの使用はサージの大きさと関連していた。
F. マスクの使用は急増率とは関係なかった。
A, C, E, F: 各SLRは東北（水色の実線；●）と非東北（黒；●）の両方の州のデータを含む。傾きがゼロであるという帰無仮説に対してp<0.05の場合、式を示す。R2の値は、制約のないベストフィットの線を示す。

マスクの使用は、夏と秋から冬にかけての州全体のCOVID-19症例数を予測しない

州全体でのマスク使用率が高ければ、成長波の間の累積症例数が少なくなると予測できる。これを検証するために、夏季と秋冬のCOVID-19症例数の増加を計算した（図4A-B）。夏の波の成長は、北東部とそれ以外の州で大きく異なった。北東部を除くと、2020年6月1日の正規化症例数が多いほど、夏の成長は低くなると予測された（OLS p<0.0001；図4C）。対照的に、2020年10月1日の正規化されたケースは、東北地方と他のすべての州で秋冬の成長を予測した（WLS p<0.0001; 図4D）。東北の州を除くと、マスクは2020年6月1日から10月1日までの夏の成長の低下とは関連しなかった（OLS p=0.27; 図4E）。同様に、マスクの使用と2020年10月1日から2021年3月1日までの秋冬の成長との間にも関連性は見られなかった（OLS p=0.93; 図4F）。これらのデータは、マスクの使用は州レベルでの夏季波動または秋冬波動の成長を予測せず、北東部の州で夏季の成長が低いことは秋冬の成長が低いことを予測しないことを示している。我々は、州全体のSARS-CoV-2感染の波は、報告されたマスクの使用状況とは無関係であると結論づけた[17]。

Fig 4.
マスクの使用は、夏波、秋冬波におけるCOVID-19の成長率低下を予測しない。
A-B.2020年4月20日から2021年3月6日までの米国各州における1日あたりのCOVID-19症例増加率（A）とCOVID-19症例総数
（B）。赤い縦線は夏（2020年6月～10月）と秋冬（2020年10月～2021年3月）の波を示す。細い黒線は平均値、太い灰色の棒は95％信頼区間を示す。
C. 正規化された症例数が多いほど、北東部以外の州における夏季の症例数の伸びが低いことが予測された（黒；●）。
D. 正規化された症例数が多いほど、北東部（水色の実線；●）および非北東部（●）の大陸部の州では、秋冬の症例数の伸びが低いと予測された。
E. 北東部以外の州（●）では、夏の症例数の増加はマスク使用とは無関係だった。
F. 秋冬の症例数の増加は、北東部（●）と非北東部（●）の大陸部の州ではマスクの使用とは無関係だった。C, E: 一眼レフモデルは北東部の州(○)を除く。D, F: SLRモデルには北東部と非北東部の両大陸の州が含まれる。傾きがゼロであるという帰無仮説に対してp<0.05の場合、式を示す。R2の値は、制約のないベストフィットの線を示す。

ディスカッション

我々の主な発見は、マスクの義務化と使用は、米国の各州におけるSARS-CoV-2の感染拡大の減少とは関連しないということである。COVID-19パンデミックの際には、米国の80％の州がマスクの着用を義務付けていた。義務化によってマスクの着用率は向上したが，地域社会での感染拡大が低かった場合（最小値）と高かった場合（最大値）の成長率の低下は予測されなかった．実際の発行日またはモデル化された発行日から2021年3月6日までのすべての日において増加率が同程度であったことから、義務化はCOVID-19の症例数の増加に影響を与えなかった可能性が高いと推察されます[15]。マスクの使用率が高いと（義務化そのものではなく）COVID-19の増加率が低下すると主張されている[11]。遵守状況は場所や時間によって異なるが、IHMEの推定値は堅牢であり（複数の情報源から得られている[17]）、密にサンプリングされている（日レベルの精度）。マスク使用率の高さは、大陸の各州における最大成長率の低さ、急増の少なさ、秋冬の成長の少なさを予測しなかった。マスクと成長率の相関は、最小値においてのみ見られた。これは、正規化された症例数が少ないときに成長が早まったことや、パンデミック初期の症例数の地域差によるものと考えられる。最大値に達した後（州間の総症例数の差が最小値の前よりも小さくなったとき）、マスク率の高い五分位の州は、マスク率の低い五分位の州と同程度の成長率を示した。さらに、マスクの使用は最小値での正規化された症例を予測せず、低マスクの成長曲線は最小値の前に高マスク（特に北東部）の州の成長曲線を後追いした。成長の最大値と秋から冬にかけての急増は、北東部とその他の州では差がなかった。東北地方の州は、少なくとも2020年7月までは最も高い血清有病率を示し[24]、マスク使用率の上位5分位までの80％を占めていたことから、夏の成長率が比較的低かったと考えられる。全体的に見て、マスク使用は感染者数の増加を示す州内の遅れた指標であると考えられる。

マスクがSARS-CoV-2の感染を減少させることを示す、推論的な証拠はあるが、実証はされていない。動物モデル[25]、小規模な事例研究[6]、マスク着用が義務付けられている州の成長曲線[16]などから、マスクの使用によってマスクの有効性が高まることが示唆されている[11]。しかし、成長率が高い秋冬の最大成長時（サウスダコタ州とマサチューセッツ州の間で最大時に45～83％）[17]には、コンプライアンスの範囲で成長率の低下は観察されなかった。これは、成長率が低かった2020年4月3日から6月2日までのデンマークのRCTを補完するもので、マスク使用とCOVID-19率の低下との関連は、マスク使用群の全参加者（47％の強いコンプライアンス）でも、強いコンプライアンスの参加者のみでも認められなかった[8]。マスクは一般的に他の呼吸器系ウイルスを予防するものではない。しかし、RCTでは、香港の家庭では、手指衛生にマスクを使用してもしなくても、PCRで確認されたインフルエンザに違いはなかった（マスク使用率はそれぞれ31％と49％）[27]。医療用マスクや布製マスクは、ベトナム[9]や中国[10]の臨床医におけるウイルス性呼吸器感染症を減少させず、2020年に万能マスクを着用した香港の学生や教師のライノウイルス感染は、それ以前と比較して増加しました[28]。これらの知見は、2020年のCDCのメタアナリシス[29]および2020年のコクランレビューの更新[30]と一致している。

今回の研究は、呼吸器系ウイルスの緩和に意味があります。公衆衛生対策では、伝染病を予防する行動を倫理的に促進する必要があります。COVID-19の突然の発症により、有効性が評価される前にマスク着用義務化を余儀なくされた。今回の結果は、公衆のマスク着用率が高いほどSARS-CoV-2感染率が低下するという仮説を支持するものではない。米国の多くの州では公共の場でのマスク着用が義務付けられているが，潜在的な利益と有害性を比較検討することが賢明である．マスクは、パンデミック時の集会のシンボルとして社会的結束を高める可能性があるが[31]、リスク補償も起こりうる[32]。長時間のマスク使用（1日4時間以上）は顔面のアルカリ化を促進し、不用意に脱水を助長し、バリアーの破壊と細菌感染のリスクを高める可能性があります［33］。英国の臨床医は、マスクが頭痛や発汗を増加させ、認知の精度を低下させると報告している[34]。調査の偏りはともかく、これらの後遺症は医療ミスと関連しています[35]。非言語的なコミュニケーションを不明瞭にすることで、マスクは子供の社会的学習を妨害する［36］。同様に、マスクは言葉による会話を歪め、視覚的な手がかりを消してしまうため、難聴者にとっては不利益となります。透明なフェイスシールドは視覚的な統合を向上させますが、それに伴い音質も低下します[37, 38]。長期的に毎日マスクを使用することのリスクをよりよく理解するためには、今後の研究が必要である[30]。逆に、ワクチン接種[39]やビタミンDの補給[40]など、COVID-19に対する有効性が実証されている、またはその可能性がある介入を強調することが適切である。

要約すると、マスクの義務化と使用は、米国の各州におけるCOVID-19の広がりを予測するには不十分であった。症例数の増加は、地域社会の普及率が低いときも高いときも、マスクの義務化とは無関係であり、マスクの使用は夏季および秋冬の流行時の症例数の増加を予測しなかった。本研究の長所は、COVID-19の増殖率との関連性を評価するために2つのマスク基準を用いたこと、義務化された州と義務化されていない州の正規化された症例数を同等の時期に測定して義務化の影響を定量化したこと、マスク使用が変化する州の症例数を調べることでマスク使用の影響を解消したことなどである。また、本研究には重要な制限があります。本研究では、州の平均値とは異なる傾向を示す可能性のある郡や地方を評価していません。密なサンプリングは収束を促すが、IHMEのマスキング推定値は調査バイアスの影響を受ける。本研究では、1つの生物学的量（COVID-19の感染確認およびその可能性）のみを評価したが、現在進行中のパンデミックでは、入院や死亡率など他の要因も評価する必要がある。COVID-19の感染拡大を予測するためには、今後の研究が必要です。最近の研究では、典型的な呼吸流量の場合、医療用マスクは 10～20µm の SARS-CoV-2 粒子の気道沈着を減少させるが、1～5µm の SARS-CoV-2 エアロゾルは減少させないことが明らかになった[41]。エアロゾルの排出量は、ヒト以外の霊長類ではCOVID-19の重症度に応じて増加し、COVID-19を持たないヒトでは年齢やBMIに応じて増加する[42]。換気の強化や空気の浄化によるエアロゾルの処理は、COVID-19の発生規模の縮小に役立つ可能性があります。

サポート情報の凡例

S1図. 2020年8月2日以前に州全体のマスク義務化が発令された米国の州におけるCOVID-19症例増加率。上段。COVID-19の成長段階。Y軸の値は、ある日の総症例数の自然対数と、前日の総症例数の自然対数との差。細い黒は平均値、広い灰色は95%信頼区間を示す。下段個々の州。赤色の縦線は、マスク・マンデートの発行日を示す。赤い横線は、夏の波の後の成長率の最小値（第4段階）と最大値（第5段階）を示す。

S2図 2020年8月2日以降に州単位のマスク義務化が発令された米国の州におけるCOVID-19症例増加率。上段。COVID-19の成長段階。Y軸の値は、ある日の総症例数の自然対数と、前日の総症例数の自然対数との差。細い黒と広い灰色はそれぞれ平均値と95%信頼区間を示す。下段個々の州。赤色の縦線は、マスク・マンデートの発行日を示す。赤い横線は、夏の波の後の成長率の最小値（第4段階）と最大値（第5段階）を示す。

S3 図 州レベルでのマスク着用義務化がない米国各州における COVID-19 症例数の増加率。上段。COVID-19 の成長段階。Y軸の値は、その日の総症例数の自然対数と前日の総症例数の自然対数との差。細い黒は平均値、広い灰色は95%信頼区間を示す。下段個々の州。赤い水平線は、夏の波の後の成長率の最小値（フェーズ4）と最大値（フェーズ5）を示す。

S4 図：アメリカ大陸の各州における総症例数、成長率、最小値におけるマスク使用率。左。正規化された症例は、最小値におけるマスク使用を予測しない。右図。北東部以外の州では、正規化された症例が多いほど、最小値での成長率が低くなると予測される。黒丸（●）：ハワイを除くすべての州。青の空洞の円（○）。北東部の州を除く。赤い四角（■）。中西部の州。緑の三角（▲）：。Mountain-Plains州。灰色の三角形（▼）。南部の州。金色のダイヤモンド（♦）。ハワイを除く太平洋側の州。SLRモデルには、ハワイを除く全州（左）またはハワイと北東部を除く全州（右）を含む。R2の値は、制約のないベストフィットのラインを示す。

S5 図 アメリカ大陸の各州における最小値での総症例数、増加率、マスク使用率。左。正規化された症例は最大値でのマスク使用を予測しない。右。正規化された症例が多いほど、すべての大陸の州で最大値の時の成長率が低くなることが予測される。黒丸（●）：ハワイを除くすべての州。水色の円(●)。北東部の州。赤い四角(■)。中西部の州。緑の三角（▲）。山岳・平原地帯の州。灰色の三角形（▼）。南部の州。金色のダイヤモンド（◆）。ハワイを除く太平洋側の州。SLR モデルには、ハワイを除くすべての州が含まれている。R2の値は、制約のないベストフィットのラインを示す。非正規残差（D'Agostino-Pearson p=0.008）。

S1表。正規化された症例数、1日の症例数の増加、マスクの使用、および統計的検定。ワークシートA. 2020年3月6日から2021年3月6日までの正規化された総症例（米国各州の住民10万人あたりの症例）。CDCから入手した総症例数を2019年の予測州人口で割り、10万人を乗じた。ワークシートB：2020年4月2日から2021年3月1日までの米国各州の1日当たりの症例数の伸び。7日間のローリングアベレージを示す。赤字と金字はそれぞれ最小値と最大値を示す。太字のハイライトテキストは、早期および後期義務化州の実際の義務化発行日（黄色のハイライト、太字の赤）と、後期および義務化なしの州の有効な義務化発行日（青のハイライト、太字のオレンジ）を示す。ワークシートC：米国の各州における特定の日付または日付範囲でのマスク使用。日付範囲のマスク使用量の値は、指定された日付範囲における毎日のマスク使用量の単純な算術平均値である。青と赤の文字は、それぞれマスク使用量の第一分位と第一分位の州を示しています（つまり、2020年6月1日から2021年3月1日の間に平均マスク使用量が最も多かった州と最も少なかった州ということです）。マスク使用率のデータは、University of Washington Institute for Health Metrics and Evaluationから提供された推定値である。ワークシートD. 統計的テストの概要。検定は「結果」に記載されている順に報告される。赤字はモデルの仮定違反を示し、続いて仮定を満たす代替テストを示しています。報告されたすべての統計およびパラメータはGraphPad Prism 9.1で計算された（Prismのファイルはリクエストに応じて入手可能）。

謝辞

Brandy Jesernik氏、Jay Bhattacharya氏、Scott Atlas氏、Erik Fostvedt氏には原稿を提供していただきました。