배경
코로나바이러스병 2019(COVID-19)는 전 세계로 빠르게 퍼진 신종 바이러스에 의해 발병한다. 대부분의 감염자들은 아무런 증상을 겪지 않거나 가벼운 독감 같은 증상을 겪지만 일부는 중병에 걸려 사망할 수도 있다.
COVID-19에는 백신(특정 질병에 걸리는 것을 막는 약)이 없기 때문에 확산을 늦추는 다른 방법이 필요하다. 그 질병을 통제하는 한 가지 방법은 검역이다. 이것은 건강한 사람과 다른 건강한 사람을 분리하는 것을 의미하며, 감염된 사람과 밀접하게 접촉한 후 바이러스에 감염되었을 수도 있고, 감염률이 높은 지역에서 돌아왔기 때문이다. 유사한 권고안에는 격리(검역처럼, 그러나 COVID-19 양성반응을 보인 사람들에 대해서는)와 신체적 거리(증상이 없는 사람들은 서로 거리를 둔다)가 포함된다.
무엇을 알아보고 싶었는가?
방역이 COVID-19의 확산을 막고 얼마나 효과적으로 막을 수 있는지, 그리고 그것이 죽음을 예방하는지 알고 싶었다. 다른 대책과 결합했을 때 효과가 더 있는지, 비용이 얼마나 드는지 알고 싶었다.
연구의 특징
COVID-19는 빠르게 확산되고 있으므로 가능한 한 빨리 이러한 질문에 답해야했습니다. 이것은 우리가 정상적인 Cochrane Review 과정의 몇 단계를 단축시켰다는 것을 의미했다. 그럼에도 불구하고, 이러한 변화가 우리의 전반적인 결론에 영향을 미치지 않는다고 확신한다.
COVID-19의 확산과 심각성에 대한 모든 종류의 검역, 장소의 영향을 평가한 연구를 찾았다. 또한 격리, 신체적 거리, 학교 폐쇄와 같은 다른 조치들과 함께 검역을 평가하는 연구들을 찾았다. COVID-19는 새로운 질병이기 때문에 가능한 한 많은 근거를 찾기 위해 사스(중증급성호흡기증후군)나 메르스(중동호흡기증후군)와 같은 유사한 바이러스에 대한 연구도 모색했다.
연구 결과 COVID-19, 사스 또는 메르스 감염자 수, 감염자 수, 바이러스 확산 속도, 사망자 수, 검역 비용 등을 측정했다.
주요 결과
51 개의 연구를 포함했다. 32개 연구는 COVID-19, 사스 14개, 사스+기타 바이러스 3개, 메르스 2개였다. 대부분의 연구는 여러 출처의 기존 데이터와 가정을 결합하여 서로 다른 상황에 있는 사람들을 위해 시간에 따라 사건이 어떻게 발생할 수 있는지를 예측하기 위한 모델(시뮬레이션)을 만들었다. 4개의 COVID-19 연구는 중국, 그리스, 싱가포르의 6064명에 대한 검역(관찰 연구)의 영향을 관찰했다. 28개의 COVID-19 연구는 알제리, 중국, 캐나다, 이탈리아, 카자흐스탄, 네팔, 영국, 미국, 싱가포르, 한국, 유람선 다이아몬드 프린세스호에서 그리고 일반 대중에서 모의 발병했다. 사스와 메르스 관련자 17만8122명에 대한 검역 효과에 대해 4개 연구가 되돌아봤다. 나머지 15개 연구는 사스와 메르스 발병을 모델링했다.
모델링 연구들은 모두 모의 검역 조치가 COVID-19를 가진 사람들의 수와 사망자의 수를 감소시킨다는 것을 발견했다. 검역과 함께, 추정치는 COVID-19가 44%로, 그리고 최대 96%의 감소를 보였다. 이와 유사하게, 검역과 함께, 사망자 수의 추정치는 최소 31%의 감소와 최대 76%의 감소로 나타났다. 검역과 폐교나 물리적 거리 두기와 같은 다른 조치들을 결합하는 것이 격리만을 하는 것보다 COVID-19의 확산을 줄이는 데 더 효과적일 수 있다. 사스와 메르스 연구는 COVID-19에 관한 연구와 일치했다.
두 개의 사스 모델링 연구는 비용을 평가했다. 그들은 검역 조치를 더 일찍 시작할 때 비용이 더 낮을 수 있다는 것을 발견했다.
근거의 신뢰성
몇 가지 이유로 우리가 찾은 근거에 대해 불확실하다. COVID-19에 대한 관찰 연구에는 검역 없는 비교 집단은 포함되지 않았다. COVID-19 연구는 제한된 데이터에 근거하여 그들의 모델을 기초로 하고 바이러스에 대해 다른 가정을 했다(예: 얼마나 빨리 퍼질 것인가). 다른 연구들은 사스와 메르스를 조사해서 간접적인 근거만 제공했다.
결론
제한적인 근거에도 불구하고, 모든 연구는 감염자의 수와 사망자의 수를 줄이는데 있어 검역이 중요하다는 것을 발견했다. 결과는 검역이 일찍 시작되었을 때 가장 효과적이고 비용이 적게 든다는 것을 보여준다. 검역을 다른 예방 및 통제 조치와 결합하는 것은 검역을 단독으로 하는 것보다 더 큰 효과를 가져올 수 있다.
이 검토는 2020년 6월 23일까지 발표된 근거를 포함한다.
COVID-19에 대한 대부분의 연구는 중요한 모델 매개변수에 대해 서로 다른 가정을 하는 수학적 모델링 연구들이기 때문에 현재의 근거는 제한적이다. 발견은 비록 효과의 규모에 대한 불확실성은 있지만, COVID-19 전염병 동안의 발병률과 사망률을 줄이는데 있어 검역이 중요하다는 것을 일관되게 보여준다. 실효성을 확보하기 위해서는 검역을 조기에 실시하고 검역과 다른 공중보건 조치를 병행하는 것이 중요하다. 가능한 최선의 조치의 균형을 유지하기 위해서, 의사결정자들은 발생과 실행된 조치의 영향을 지속적으로 감시해야 한다.
이 리뷰는 원래 WHO에 의해 의뢰되었고 다뉴브 대학의 지원을 받았다. 그 업데이트는 검토 작가들에 의해 스스로 시작되었다.
코로나바이러스병 2019(COVID-19)는 세계보건기구(WHO)가 유행병으로 분류한 급속도로 부상하고 있는 질병이다. WHO의 검역 권고안을 뒷받침하기 위해 심각한 코로나바이러스 발생 시 검역 효과에 대한 신속한 검토를 실시했다.
COVID-19 확진 환자 또는 의심환자와 접촉한 사람, 발생이 선언된 국가에서 여행한 사람 또는 질병 전염이 높은 지역에 거주하는 개인의 검역 효과(단독 또는 기타 조치와 함께)를 평가한다.
정보 전문가는 코크레인 COVID-19 연구 레지스터를 검색하고 2020년 6월 23일 PubMed, Ovid MEDLINE, WHO Global Index Medicus, Embase, CINAHL에서 검색을 업데이트했다.
코호트 연구, 환자-대조군 연구, 시계열, 중단된 시계열, 사례 시리즈 및 COVID-19를 제어하는 모든 유형의 검역이 미치는 영향을 평가한 수학적 모델링 연구. 사스(SARS중증급성호흡기증후군)와 메르스(중동호흡기증후군)에 대한 연구도 현 코로나바이러스 발생의 간접적인 근거로 포함시켰다.
두 명의 검토 저자는 독립적으로 추상화와 제목을 중복하여 심사했다. 그런 다음 두 명의 검토 저자가 관련 가능성이 있는 모든 전체 텍스트 출판물을 독립적으로 선별했다. 한 검토 작성자는 데이터를 추출하고 비뚤림의 위험을 평가하며, GRADE로 근거의 확실성을 평가했고, 두 번째 검토 작성자는 평가를 점검했다. 연구 설계에 따라 비뚤림 위험을 평가하기 위해 세 가지 도구를 사용했다. ROBINS-I는 개입에 대한 비임의 연구를 위한 비임의적 연구, 비임의 통제적 연구를 위한 코크란 소아암에 의해 제공된 도구, 모델링 연구를 위한 국제 약리경제 및 결과 연구를 위한 국제 협회(ISPOR)의 권고사항이다. 네 가지 주요 결과에 대한 근거의 확실성을 평가했다. 즉, 발생률, 진행 전송률, 사망률 및 비용.
51개의 연구, COVID-19에 대한 4개의 관찰 연구와 28개의 모델링 연구, 메르스에 대한 1개의 관찰 및 1개의 모델링 연구, 사스에 대한 3개의 관찰 및 11개의 모델링 연구, 그리고 사스와 기타 감염병에 대한 3개의 모델링 연구를 포함했다. 관심의 결과에 걸쳐 다양한 측정 및 분석 방법 때문에 메타분석을 할 수 없고 서술적 합성을 수행했다. 비뚤림 위험은 2/3 비임의 개입 연구(NRSI)에서는 보통이고 1/3 NRSI에서는 심각하다고 판단했다. 비뚤림 위험은 4/5 비통제 코호트 연구에서는 보통, 1/5은 심각하다고 평가했다. 모델링 연구는 13개 연구, 17개 연구에 대한 중간 우려, 13개 연구에 대한 주요 우려가 없는 것으로 평가하였다.
격리되지 않은 것과 비교하여 확인 / 의심되는 COVID-19 사례와 접촉 한 개인에 대한 격리
모델링 연구는 일관되게 시뮬레이션 검역 조치의 이점을 보고하였다. 예를 들어, 확인되거나 의심되는 사례에 노출된 사람에 대한 검역은 다른 시나리오에 근거한 조치가 없는 경우)에 기반한 조치가 없는 것에 비해 사건 사례의 44~96%, 사망자의 31~76%를 피했을 수 있다. COVID-19에 대한 6가지 모델링 연구, 사스에 대한 1, 사망률: COVID-19에 대한 모델링 연구 2건, 사스에 대한 1, 저확실성 근거). 또한 연구에서는 검역 실시(COVID-19에 대한 5가지 모델링 연구, 저확률 근거)로 인해 기본 재생산 수가 37%에서 88%로 감소할 수 있다고 밝혔다. 매우 낮은 확률은 검역 조치가 조기에 이행될수록 비용 절감 효과가 더 클 수 있음을 시사한다(SARS에 대한 2가지 모델링 연구).
격리가 없거나 조치가없는 다른 조치와 비교하여 COVID-19를 포함하는 다른 조치와 함께 격리
모델이 검역을 폐교, 여행 제한, 사회적 거리 제한과 같은 다른 예방 및 통제 조치와 결합했을 때, 모델은 검역을 하지 않거나 개입하지 않는 조치보다 새로운 사례, 전송 및 사망의 감소에 더 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다(사건: COVID-19에 대한 9가지 모델링 연구; 후속 전송: COVID-19에 대한 5가지 모델링 연구, 사망률: COVID-19, 저확실성 근거에 대한 5가지 모델링 연구). 사스와 메르스에 대한 연구는 COVID-19에 대한 연구결과와 일치했다.
COVID-19 발발이 선언 된 국가에서 여행하는 개인을 격리하지 않는 것과 비교하여 격리
매우 낮은 확률의 근거는 발병 사실이 공표된 국가로부터 여행자의 검역 효과가 사스의 경우는 작을 수 있지만, COVID-19 (COVID-19에 대한 관측 연구 2건, 사스에 대한 관측 연구 2건)의 경우에는 더 클 수 있다는 것을 나타냈다.
위 내용은 코크란연합 한국지부에서 번역하였습니다.