例の京大グループ/GoToトラベル論文の"4.Discussion"に記載されているパートをDeepLを使って和訳してみた。ここを読めば大体この研究の主張や限界が分かるはず。
考察に関しては後でまとめるとして、一旦共有します。
本研究では、Go To Travelキャンペーンの前および期間中に旅行に関連したCOVID-19感染症例の情報を含むサーベイランスデータセットを分析し、旅行に関連した症例の発生率と観光目的の旅行者の発生率を比較した。キャンペーン期間中の旅行関連症例の発生率は、対照期間1a（6月22日～7月21日）の約3倍、対照期間1b（7月15日～19日）の約1.5倍であった。特筆すべきは、観光関連の発生率が対照期間1aの約8倍、対照期間1bの約2～3倍であったことである。日本の第二次流行の波は8月中旬には減少に転じていたが、「Go To Travel」キャンペーン中に旅行関連の症例が増加した。我々の知る限りでは、本研究は、Go To Travelキャンペーン期間中に県境を越えた旅行関連COVID-19症例数が増加したことを示した初めての研究である。対照期間1aと1b、および発症日とCOVID-19確認日が判明している両方のデータセットについて、IRRが明らかに1を超えることを示した。特に、本研究の結果から、旅行関連症例はキャンペーン期間中に観光関連症例の割合と発生率が著しく増加していることが明らかになった。このことから，国内観光の充実が，少なくともGo To Travelキャンペーンの初期である第2期において，COVID-19の旅行関連症例の増加に寄与している可能性が考えられる。
今回の記述的分析では、観光キャンペーンとCOVID-19発症との因果関係を明確にするには、あまりにも単純な分析であった。特に、「Go To Travel」キャンペーンは4日間の休暇期間中に開始されたことを認識しなければならない。このように、全国への旅行者数の増加は、キャンペーンだけに起因するものではない。もう一つの問題は、今回の分析には含まれていない東京や大阪など、調査期間中に都市部の都道府県で流行の重症度が上昇していたことである[14,15]。対象となった24都道府県における潜在的な傾向に対処し、因果関係をさらに明らかにするために、我々は、時系列データを用いた疑似実験的研究デザインを用いて、差分研究や中断時系列分析を含む一連の調査を実施している[16]。その間に政策ワーキングペーパーが発表され、キャンペーンは感染拡大を激化させることなくホテルの宿泊客数を増加させたことを示唆している[17]。また、2020年10月1日から開始されたGo To Travelキャンペーンの別のラウンドのデータを分析する。本研究は、発生率データの記述的分析を含めた迅速な報告であり、観光キャンペーンが伝染病の動態に及ぼす潜在的な影響についてのさらなる洞察を提供することを目的としている。2020年夏、イギリスでは外食産業の支援を目的とした「Eat Out to Help Out」というキャンペーンが実施された[18]。このキャンペーンは国内旅行を促進することを目的としたものではなかったが、イギリスでの現地発信に影響を与えた可能性があると報告されている[19]。
Go To Travelキャンペーンの実施は、流行活動の減少と社会経済活動へのプラスの影響が期待されることから政策的に決定されたが、地理的に広い範囲での人の移動を促進することは、接触の増加を促進し、その結果、疾病の時空間的な広がりを増大させることになるのは当然である[20,21]。日本で非常事態が解除された5月中旬（大阪では5月21日、東京では5月25日）には、当初の計画では渡航制限の緩和は8月に開始される予定であり、キャンペーンは当初その月中に開始される予定であった[22]。しかし、東京と大阪で症例が増加し、国が流行のコントロールを取り戻そうとしていたにもかかわらず、キャンペーンのスケジュールは前倒しされた。政府の政策は、流行の抑制と経済活動の回復のバランスをとる必要があり、その両方を管理することが観光キャンペーンを実施する正当な理由であった[23]。そこで、感染症や公衆衛生の専門家が政府と協力して、各分野における感染対策のガイドラインを策定し、予防行動（マスク着用、狭い空間での接触回避、手指衛生など）を通じた感染を最大限に減らすためのアドバイスを行った。実際、このキャンペーンでは、旅行者とサービス提供者の双方に予防措置に関するガイダンスが含まれていた[24]。それにもかかわらず、今回の調査結果は、これらの努力が旅行に関連したCOVID-19感染症の症例の増加を伴っていることを示している。
この研究には4つの制限があることを認識しておくべきである。第一に、我々のデータセットには、都道府県によって異なる可能性のある報告バイアスが含まれている。国は診断症例に関する情報公開についての基本方針を発表しているが[25]、情報公開の程度は都道府県によって大きく異なっている。例えば 東京都は旅行などの詳細情報を公開していない 症例ごとに履歴を確認する必要がある[26]。また、流行の規模は都道府県によって異なり（例えば、症例数の多い都市部の方が症例数の少ない遠隔地の都道府県よりも渡航関連症例の特定が困難である）、都市部よりも地方の方が症例報告数が多い傾向がある。第二に、サーベイランスデータは逆転写酵素ポリメラーゼ連鎖反応を用いて確認されたCOVID-19感染例に依存しており、これらのデータは確認バイアスを含んでいる[27]。若年者は高齢者に比べて移動が多く、若年者の感染の重症度が高齢者に比べて限定的であることを考えると、旅行の絶対リスクは過小評価されている可能性がある。第三に、観光キャンペーンの直接的な影響に加えて、間接的な影響（例えば、渡航制限の緩和による接触の強化など）をさらに調査すべきである。第四に、観光キャンペーンの疫学的影響はまだ十分に定量化されていない。例えば、旅行による局所的なクラスターの増加を検討する必要があり、また、遠隔地の県での流行波の発生は、キャンペーンの疫学的成果を示す可能性がある。
今後の課題は多く残されているが，本研究は，日本におけるCOVID-19の感染動態に対するGo To Travelキャンペーンの疫学的影響についての重要な知見を提供していると考えられる．伝染病対策と経済活動の回復を両立させる政策手段を特定するためには、追加のエビデンスが決定的に必要である。
