Estimating Infectious Disease Importation Risk during the 2026 FIFA World Cup

技術要約：2026年FIFAワールドカップにおける感染症輸入リスクの推定

問題提起
2026年6月11日から7月19日に開催予定の2026年FIFAワールドカップは、48の出場国を11の米国都市で迎え、推定100万〜500万人の国際的な訪問者を伴う、史上最大のトーナメントとなる。このような大規模集会は、多様なソース集団からの感染症の加速的な輸入条件を作り出す。このリスクを推定するための既存の枠組みは、空間的およびソース国の不均一性を覆い隠す集計された旅客量に依存したり、単一の疾患に焦点を当てたり、あるいはイベント特有の旅行急増を考慮できていなかったりすることが多い。著者らは、公衆衛生上の備えとサーベイランスの優先順位付けを支援するために、事前に輸入リスクを推定するための、透明性が高く、再現可能で、データ駆動型のプローチが必要であると指摘している。

手法
本研究では、5つの疾患（デング熱、インフルエンザ、マラリア、麻疹、百日咳）について、11の米国開催会場に適用される一般的なポアソン輸入フレームワークを開発する。このフレームワークは、複数の公開データセットを統合している：米国税関・国境警備局（CBP）のI-94月間入国者数、運輸統計局（BTS）のT-100空港ルートデータ、全米旅行・観光局（NTTO）の旅行予測、および世界保健機関（WHO）の疾患サーベイランスデータである。

手法の核心は、解像度が段階的に高まる3つの入れ子状のモデルで構成されている：

1. ベースラインモデル（モデル1）： ワールドカップ（WC）による調整を行わない、2024年6月の通常の到着データを使用する。これにより、日常的な観光リスクの低位参照値が確立される。
2. WC調整モデル（モデル2）： NTTOの予測と成長係数（$\phi_c$）を用いて、旅行量を2026年6月の予測値にスケーリングする。集計された旅行急増を捉えるため、WC出場国には1.174、その他の国には1.077という特定の成長係数を適用する。
3. スケジュール駆動型モデル（モデル3）： 旅行を「WCファン・ストリーム」と「バックグラウンド・ストリーム」に分解する。ファン・ストリームは、公式のFIFAスケジュールに基づいた試合割り当てに従って特定の都市へルーティングされる一方、バックグラウンド・ストリームは、BTS T-100データから導出された習慣的なルーティングパターンに従う。

輸入リスクの計算
国 $c$ から都市 $v$ へ到着する感染者の期待数（$\lambda_{c,v,d}$）は、以下のようにモデル化される：
$$\lambda_{c,v,d} = N_{c,v} \cdot I_{c,d} \cdot p_d$$
ここで：

• $N_{c,v}$ は予測される旅行者数。
• $I_{c,d}$ は過小報告を調整した国レベルの疾患罹患率（$\rho_d \cdot C_{c,d}/P_c$）。
• $p_d$ は感染状態で旅行する確率。

総輸入強度（$\Lambda_{v,d}$）は、すべてのソース国からの寄与の合計である。少なくとも1件の輸入が発生する確率は、$P(\ge 1) = 1 - e^{-\Lambda_{v,d}}$ として計算される。

不確実性の伝播
過小報告係数（$\rho_d$）および感染中の旅行確率（$p_d$）における不確実性に対処するため、著者らはモンテカルロ不確実性伝播を採用している。文献の範囲に合わせて較正された一様分布から、5,000個の独立したサンプルを抽出する。結果は中央値および95%不確実性区間（2.5パーセンタイル〜97.5パーセンタイル）として報告される。

主な結果

• 疾患リスクプロファイル： スケジュール駆動型モデルの下では、ほとんどの開催都市においてデング熱が最も高い輸入リスクを示す。高リスク都市であるニューヨーク、ロサンゼルス、マイアミでは、ブラジル単独での期待輸入数（$\Lambda$）の中央値が10を超える。アトランタは例外的な事例であり、西アフリカおよび中央アフリカ諸国からの直接的な旅行により、マラリアのリスクがデング熱を上回る。インフルエンザは、トーナメントと重なる南半球の冬季ピークに後押しされ、ほとんどの都市で第2位となる。百日咳は広範な地理的広がりを示すが、相対的な不確実性も最も大きい。麻疹は、旅行を抑制する深刻な前駆症状のため、一貫して最も低い確率を示す。
• ソース・ドライバー： ラテンアメリカ（ブラジル、コロンビア、ベネズエラ）がデング熱とインフルエンザのリスクを支配している。西アフリカおよび中央アフリカはマラリアのリスクを牽引している。欧州諸国は百日咳と麻疹のリスクをリードしている。ブラジルは、全体として単一の最高リスク源国として特定された。
• 旅行ストリームの構成： バックグラウンド観光（イベントに関わらず発生する旅行）は、総輸入リスクの大部分を占めている。ワールドカップファンによる増加分は、出場国の予測到着数の約8.3%を占める。
• モデルの堅牢性： 都市のランキング（ニューヨーク、ロサンゼルス、マイアミ、ヒューストンが最高リスク）は、3つのモデル・ティアすべてにおいて堅牢である。ベースラインからWC調整モデルへの移行は、リスクのほぼ一様な約17%の上昇をもたらし、スケジュール駆動型モデルは全体の階層を変えることなく、都市固有の分岐をもたらす。

意義と主張
本論文は、完全に公開データに基づいた、一般的で再現可能なポアソン輸入フレームワークを提供すると主張している。その主な貢献は以下の通りである：

1. 透明性と再現性： 商用予約データに依存する独自のモデルとは異なり、このフレームワークは公開データセットのみを使用しており、あらゆる公衆衛生チームがこの分析を展開、更新、適応させることが可能である。
2. 粒度の高い属性付け： 3つのモデルの階層構造により、ワールドカップの旅行急増効果と、スケジュールに基づくファンのルーティングによる付加価値を明確に分離できる。
3. 実用的な有用性： このフレームワークは、独自のシステムを補完する透明なベースラインとして機能する。これは、特定の大量集会とは無関係に、主要な国際ゲートウェイにおける日常的な輸入圧力に対する定常的なサーベイランスツールとして機能することができる。
4. リスクコミュニケーション： モンテカルロ不確実性区間の使用により、意思決定者は、確実な知見（例：デング熱のリスク）と、注意を要する推定値（例、保守的な上限値として提示される百日咳のリスク）を区別することができる。

著者らは、公衆衛生上の備えはワールドカップのファンのみに焦点を当てるべきではなく、6月の国際訪問者全体を主要な曝露グループとして扱うべきであると結論付けている。なぜなら、バックグラウンド観光が輸入リスクの大部分を駆動しているからである。このフレームワークは、追加の疾患（チクングニア、ムンプスなど）、都市、および大規模集会イベントへ拡張できるように設計されている。