面罩可大幅减少德国的Covid-19病例
由瑞士洛桑联邦理工学院洛桑分校的安德里亚·里纳尔多（Andrea Rinaldo）编辑，并于2020年11月10日获得批准（于2020年7月28日接受审查）
我们使用综合控制方法来分析口罩对德国COVID-19传播的影响。我们的识别方法利用了在公共交通和商店中必须戴口罩的时间点上的地区差异。根据我们考虑的区域，我们发现，在强制性引入口罩后的20天内，口罩可将新登记的严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2感染的数量减少15％至75％。评估各种估计的可信度后，我们得出结论，口罩使报告的感染的日增长率降低了约47％。
许多国家已经尝试了几种公共卫生措施来减轻COVID-19的传播。引入的一种特定措施是口罩。了解这种措施在减少感染中的作用显然是令人感兴趣的。
口罩对感染传播的作用已经研究了很长时间。即使仍有许多问题尚待解决，面部保护对临床人员的有用性也无可争议（1）。也有证据表明，口罩有助于缓解诸如SARS 2003（2003年严重急性呼吸系统综合症）或流行性感冒等早期流行病的传播（有关简要的文献调查，请参见SI附录E节）。尚未公开分析在公共场所佩戴的口罩对COVID-19传播的影响。这是本文的目的。
德国普遍认为，在公共场所强制使用口罩会大大降低COVID-19的发病率。这种看法主要来自耶拿市。在2020年4月1日至2020年4月10日间强制实施口罩后，新感染病例几乎降至零。耶拿不是德国唯一引入口罩的地区。在联邦州一级引入口罩之前，还有六个地区强制实施口罩。最终，在2020年4月20日至2020年4月29日期间，所有联邦州都必须使用口罩（有关背景信息，请参阅SI附录A节）。
我们通过采用综合控制方法（SCM；参考文献2 – 5）来量化面罩的有效性。我们的识别方法在面罩成为强制性的时间点上利用了这种区域差异。我们使用德国（市辖区）401个地区的数据来估算这种特殊的政策干预措施对COVID-19登记感染的发展的影响。我们认为强制性面部遮盖的时间是当地居民的外来事件：口罩是由地方当局强加的，而不是涉及居民的某些过程的结果。我们将COVID-19在各个地区的发展情况与其综合对应情况进行了比较。后者被构造为对照区域的加权平均值，所述对照区域在结构上类似于处理过的区域。考虑的结构尺寸包括以前的COVID-19病例，人口组成和当地的卫生保健系统。
对我们研究的区域中所有公共卫生措施的时间进行详细分析，可以确保我们正确地将发现归因于口罩（而不是错误地归因于其他公共卫生措施）。我们还采用了标准的SIR（易感感染-清除）模型，并对感染与报告日期之间的时滞分布进行了分析。这使我们能够对我们的经验有效性度量进行精确的解释，并确定在数据中应该显示面罩效果的时间点。
我们发现，在耶拿公众戴口罩大大减少了发病率这一普遍认识上，在统计学上具有重要意义且可观的支持。在耶拿引入强制口罩之前，我们获得了一个与COVID-19趋势密切相关的综合对照组。此后，耶拿（Jena）和该组之间的差异变得很明显。我们的发现表明，在耶拿（Jena）较早引入口罩会导致20天后新注册的COVID-19病例下降约75％。简而言之，如果控制区域在20天内观察到100例新感染，则遮罩区域仅观察到25例。对于60岁及以上的年龄段，这一下降幅度最大，达90％以上。我们的结果对于不同的敏感性检查是稳健的，其中包括空间安慰剂和时间安慰剂分析。
为了验证我们对耶拿（Jena）研究结果的普遍性，我们从单处理方法转到了多处理方法，并估计到4月22日前所有使用口罩的地区，使用口罩对COVID-19传播的平均治疗效果。 （约占德国所有地区的8％）。尽管估计的平均治疗效果比耶拿的平均治疗效果小，但在统计学上仍显着且足够大，足以支持我们的观点，即戴口罩是对抗COVID-19的有效且具有成本效益的措施。当我们通过一项措施总结所有发现时（SI附录D.2节），我们得出的结论是，由于强制戴口罩，与之相比，治疗组中COVID-19病例的每日增长率下降了约47％。综合对照组。 *
尽管综合科学知识有限（SI附录E节），但我们的发现可以与有关口罩，公共卫生措施以及COVID-19流行性传播的早期证据相一致。尽管临床研究越来越一致地认为，口罩可显着降低严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）和COVID-19的传播风险（7、10），但有关口罩有效性的非临床证据是仍然大失踪。参考11项调查证据表明，广泛使用社区口罩会给人口带来影响，并强调“尚未发布关于使用口罩的随机对照试验……”。该研究是供参考的“最相关的论文”。图11是分析“患有急性呼吸系统疾病的儿童和成人的呼气和咳嗽”（参考文献12，第676页）的一种临床方法。关于口罩对社区传播的影响，调查需要依赖于COVID-19之前的研究。
参考13是第一个估计口罩对SARS-CoV-2感染的人群影响的人。 †作者追踪了2020年1月23日至5月9日期间在武汉，意大利和纽约三个大流行中心的COVID-19的发展情况，并发现了口罩对流行的广泛缓解作用。尽管他们的研究提供了有关口罩的人口效应的重要见解，但方法上的局限性在于，只能以“前后”方式进行估算，而没有使用严格的对照组方法。这可能会限制结果的因果解释。因此，我们遵循ref的精神。 4，并提供因果关系的证据，说明强制性口罩对COVID-19传播的总体影响。
所有结果均采用综合控制方法获得。方法和数据中对此进行了简要描述，SI附录B部分中对此进行了更详细的描述。
在4月1日至10日之间，耶拿必须在三个步骤中使用口罩。最重要的措施（就社会交往而言影响最大）要求在公共交通工具和商店使用口罩，并于4月6日生效（有关详细信息，请参阅SI附录A部分）。因此，我们将讨论集中在这一日期。
图1A显示了4月6日在耶拿引入口罩的SCM结果。目视检查累计COVID-19病例的发展情况，表明合成对照组的趋势发展与治疗前的Jena非常相似，表明拟合良好。 ‡在4月6日开始治疗后，耶拿及其相应的合成对照组在累计注册COVID-19病例中的差异可以解释为对受治疗者的治疗效果[请参阅SI附录C.3节， ）估算详细信息]。
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这些测试检查了是否在4月6日没有使用口罩的其他城市，登记的COVID-19病例数也有类似的下降。如果真是这样，治疗效果可能是由其他潜在因素而不是由口罩驱动的。这些潜在因素可能与德国COVID-19的宏观区域动态有关。因此，SI附录C.9节报告了联邦政府在图林根州类似规模的城市在4月6日引入口罩的情况下的伪治疗效果，尽管实际上没有。如图所示，与综合对照相比，这些城市的注册COVID-19病例显示出明显更高或相似的发展。这一结果为耶拿案的相关效果提供了进一步的经验支持。
作为更全面的测试，我们在4月6日或之后不久未引入口罩的所有其他地区进行了安慰剂空间测试。同样，假设每个模型都与耶拿（Jena）同时处理，我们估计每个未处理区域的模型相同。图2中的经验结果表明，耶拿市报告的COVID-19病例数的减少明显超过了其他大多数地区的趋势-图2 A中的整体样本和大城市的子样本（kreisfreieStädte ）在图2 B中。
这些测试的优势之一是，它们使我们能够推断出耶拿治疗效果的重要性。因此，图2C和D将估计的治疗效果与90％的置信区间一起可视化。间隔是根据图2 E和F中报告的（单侧）P值（已调整预处理匹配质量）计算的。**后者表明观察到COVID-19病例数减少的可能性偶然地给出了在其他德国地区假治疗效果的分布情况（参见参考文献18）。在两个面板中，报告的置信区间和潜在的P值表明COVID-19病例数的减少不是随机事件。在较大的城市（图2 D），在开始治疗2周后，由于引入了口罩而明显减少。再次，这个时机与我们上面的论点是一致的，即在评估治疗效果时需要考虑足够长的孵育时间和测试滞后。 ††
至于太空安慰剂测试，对于结果的有效性，重要的是我们在4月6日推出面罩或3月30日发布面罩之前，未观察到耶拿的明显治疗效果。为了排除这种预期的影响，我们系统地审查了耶拿地方行政部门发布的所有一般性法令。特别令人关注的是，这些法令的时间安排与图林根州的联邦州有关的安排有很大不同。
查看SI附录，图S2，耶拿和图林根州在2020年4月底之前通过了至少40项公共卫生措施。耶拿州在这40项措施中有27项比图林根州更早实施或自行实施。较早实施的示例包括关闭酒吧，咖啡馆和餐馆，或者对旅行者返回家园的隔离规定。相关地区不仅包括外国，还包括德国其他联邦州，其中包括巴伐利亚，巴登-符腾堡州和北莱茵-威斯特法伦州。耶拿采取的措施仅包括完全关闭酒店（与仅在图林根州关闭旅游酒店相反）和宵禁（仅持续2周）。
由于这些主要的健康法令几乎每天都伴随着较小的健康法令，直到3月20日，我们进行了一系列SCM估算，将3月14日至20日之间的每一天作为（假）治疗期。 ‡‡图3 A和B显示了包括所有其他德国地区和较大城市子样本在内的全部捐赠者资金的结果。报告的结果一直到3月30日才宣布强制使用口罩。
举个例子，考虑图3A中带有长破折号的图形表示为“ Synth March 14”。它显示了假设从3月14日开始某些治疗的情况下，从完整的供体库中提取的耶拿综合对照组的COVID-19病例的累计数量。同样，“ Synth March 15”（依此类推）显示了从3月15日开始的COVID-19病例的演变情况。因此，每个SCM估计都在不同的时间点开始。
目视检查耶拿与其合成耶拿相对的COVID-19病例的相对发展，就减少4月1日之前的COVID-19病例而言，没有明显的治疗效果。 对于图3 B中较大城市的样本，结果特别清晰，表明仅早期的公共卫生措施并没有在耶拿引入后的前两周显着抑制耶拿COVID-19病例的数量。 不过，图3 A中报告的合成耶拿轨道轨迹使我们有些模糊。 为了在引入口罩之前明确测试COVID-19病例发展过程中的潜在趋势逆转，我们在增量差异差（DiD）估计的基础上进一步运行了替代的稳健性测试。 DiD估算器特别适合在关于前额信息有限的情况下估算动态治疗效果 ......
