COVID-19： COVID-19による死亡に対する米国での個人レベルとコミュニティーレベルのリスク

集団に対する新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の負荷を軽減するには、ワクチン接種などの限られた予防対策用資源を、リスクに基づいて公平かつ効果的に割り当てることが必要となるだろう。今回我々はこのような活動を支援するために、多様な社会人口学的要因と米国住民の現在の状況に基づき、さらに英国でのOpenSAFELY研究からの情報と、米国各州にわたる年齢と民族性に基づく死亡率の情報を組み合わせて、COVID-19による死亡の一般集団リスクの計算機を開発した。我々はこの手法を、コミュニティーレベルでのパンデミック（世界的大流行）の動態の情報を組み込むことで、将来的な時間枠での絶対リスクの推定値を算出するように調整した。さらに、さまざまな情報源からのリスク因子分布に関するデータに対してこのモデルを適用し、米国の477都市での一般成人集団と、米国3113郡の65歳以上のメディケア集団に対するリスクをそれぞれ予測した。2020年6月7日から10月1日までの5万4444人の死亡を用いて行った検証解析により、このモデルは米国住民に対してうまく較正されていることが明らかになった。予測を行ったところ、このモデルは、不釣り合いに多い死亡者数（例えば48.7％）を経験する可能性のある集団の比較的小さな割合（例えば4.3％）は突き止められるが、コミュニティー間でのリスクには大きなばらつきがあることが分かった。我々は、コミュニティーレベルでのリスクを見るためのウェブベースのリスク計算機と相互作用地図を提供している。