感染症：主要な調査で米国のCOVID-19ワクチン接種率が高く見積もられていた
Nature
政策立案を決定する際の指針として用いられている、大規模調査に基づいた米国の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）ワクチン接種率の推定値は、ワクチン接種者数を高く見積もる傾向が見られることを示唆する論文が、Nature に掲載される。
米国では、疾病管理予防センター（CDC）が国内のワクチン接種に関するデータをまとめているが、データの発表が遅れることがある。COVID-19ワクチンに対する態度と行動を測定する各種調査は、リアルタイムデータの遅れを補完することができ、政府がエピデミックに対応する際に有益な情報を提供できる。しかし、それぞれの調査によって得られた知見が大きく異なる場合がある。
今回の研究では、デルファイ–フェイスブックのCOVID-19症状トラッカー（1週間の回答数は約25万）と国勢調査局のHousehold Pulse調査（1週間の回答数は約7万5000）における2021年5月のワクチン接種者数が、CDCの基準値と比べて、それぞれ17ポイントと14ポイント高く見積もっていたことが判明した。高く見積もることによる誤差は、これらの調査の統計的不確実性より数桁大きい。アクシオス–イプソスによる調査でもワクチン接種者数が高く見積もられていたが、その差は上述の場合より小さく（2021年5月時点で4.2ポイント）、調査数は最も少なかった（1週間の回答数は約1000)。これらの調査結果は、データの質を考慮しないのであれば、データセットが大きい方が良いとは限らないことを示している。
著者たちは、いずれの調査でも、主眼点がCOVID-19ワクチン接種者でなかった点を指摘している。例えば、デルファイ–フェイスブックのCOVID-19症状トラッカーは、COVIDに関連した行動の経時変化を測定することを意図している。しかし、上述した2つの大規模調査におけるワクチン接種者の推定値にバイアスが認められたことは、これらの調査が、米国内の成人集団を代表するものではないことを示している。著者たちは、統計的代表性の欠如は、他の調査結果にもバイアスをもたらす可能性があると示唆している。
著者たちは、調査データを収集する際の調査デザインをどのように選択するかによって精度が失われる可能性があると考えている。例えば、上述した3つの調査では、回答者の採用方法がそれぞれ異なっており、それぞれの推定値に異なったバイアスが入り込む可能性がある。著者たちは、データの質を測定し、ワクチン接種の評価の精度を高める作業が、公共政策の決定にとって有益な情報を提供するために必要だと結論付けている。
Estimates of COVID-19 vaccine uptake in the USA based on large surveys that are used to guide policy-making decisions tend to overestimate the number of vaccinated individuals, research published in Nature suggests.
In the USA, the CDC (Centers for Disease Control and Prevention) compiles data on national vaccine uptake, but reporting can sometimes be delayed. Surveys that measure attitudes and behaviour towards COVID-19 vaccines can fill a gap when there is a lag in real-time data, and can inform government responses to the epidemic. However, some surveys diverge substantially in their findings.
The authors find that Delphi–Facebook’s COVID-19 symptom tracker (with about 250,000 responses per week) and the Census Bureau’s Household Pulse survey (with about 75,000 responses per week) overestimated vaccine uptake by 17 and 14 percentage points, respectively, in May 2021 compared to a benchmark from the CDC. These overestimation errors go orders of magnitude beyond the statistical uncertainty provided by the surveys. A survey by Axios–Ipsos also overestimated uptake, but by a smaller amount (4.2 percentage points in May 2021)—despite being the smallest survey (about 1,000 responses per week). These findings indicate that bigger is not always better when it comes to datasets, if we fail to account for data quality.
The authors note that COVID-19 vaccine uptake was not the primary focus of any of the surveys. For example, Delphi-Facebook intends to measure changes in COVID-related behaviors over time. However, the bias in estimates of vaccine uptake in the two large surveys indicates that they are not representative of the US adult population. Lack of statistical representativeness may also be causing bias in other survey outcomes they suggest.
The authors suggest that design choices in survey data collection can lead to inaccuracies; for example, the three surveys use different recruitment methods, which may introduce different biases in their estimates. Efforts to measure data quality and improve the accuracy of assessments of vaccine uptake are needed to better inform public policy decisions, the authors conclude.
doi: 10.1038/s41586-021-04198-4
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