sou · H9B389 · 2021-11-02 00:00:00 — Källor: Figuren är baserad på statistik över antal avlidna från , sammanställt av Our World in Data, samt på korttransaktioner utomlands i anonymiserade data från . De senare avser utlandstransaktioner för enskilda kort där innehavaren har hemadress i ett visst post - nummer. En resenär till ett visst land och vecka är definierad som ett tillfälle när mi nst en korttran- saktion gjorts i landet , men inga fler under efterföljande vecka. Data är bearbetade inom SU:s covid-19 program. Virusets intåg och spridning Två förutsättningar för större import av SARS-CoV-2 från ett visst resmål till är att: (i) viruset cirkulerar i landet ifråga och (ii)resande från har besökt landet. Uppgifterna om smittspridningen och resefrekvensen i figuren definierar därför olika ”fönster” med potentiell risk för smittimport till , när både den övre och undre delen av diagrammet för ett visst resmål är mörkfärgade. De franska och brittiska fönstren ser sålunda ut att vara som mest öppna och 11, det italienska 8 och 9, och det spanska 9, 10 och 11. Däremot ser de belgiska, tyska och österrikiska fönstren ut att vara stängda – eller, som mest, stå på glänt – under samtliga veckor. Även om figuren bara ger en indikation är den konsistent med slutsatsen i Dyrdak och rapport att är ett troligt im- för viruset till , via resor 9. Däremot är figuren svårare att förena med slutsatsen att sportlovsresor till var en trolig importväg till – den pekar snarare på resor till och i veckorna 10 och 11. Enligt figur 3.3 ökade också andel av de positivt testade i veck- orna 11 och 12 som angav ett utländskt smittland, även om antalet utlandssmittade föll snabbt bland testade och 12. Det är dock viktigt att minnas att figur 3.4 inte nödvändigtvis speglar tillräckliga villkor för hög smittorisk. Slutsatser om denna risk kräver starka antaganden, speciellt att dödstalen i covid-19 för besökslandet som helhet rimligt approximerar risken för smittsprid- ning på de orter svenska resenärer besökt. Det antagandet är inte uppfyllt om vinterlovsresenärerna till löpte störst risk att bli smittade av turister från andra länder som de hade nära kontakter med i ett ganska litet antal alpbyar. Dessutom blir förstås den relativa betydelsen av utländska importer lägre ju mer den inhemska sam- hällsspridningen tagit fart (jämför diskussionen under figur 3.3). Frågor kring fynden om tidig import och smittspridning Slutsatserna kring resande och import av smitta ger upphov till flera viktiga frågor. För kommissionen är det av särskilt intresse huruvida annorlunda skyddsåtgärder i ett tidigt skede av pandemin – t.ex. kring gränsskydd, karantän, isolering eller smittspårning av resande och deras kontakter – hade kunnat minska importen av smitta och Virusets intåg och spridning dess omvandling till inhemska smittkedjor. Vi återkommer till dessa svåra frågor redan i kapitel 6 (volym 1) och i slutkapitlet (volym 2) av detta betänkande. Frågorna kommer också att bli mer utförligt belysta och bedömda i kommissionens slutbetänkande. Som vi redan sett i kapitel 2 och diskuterat i avsnitt 3.2 spred sig viruset snabbt vidare inom när det väl hade nått landet på allvar februari/. Detta avsnitt tar i korthet upp några specifika smittvägar och presenterar statistiska undersökningar som illustrerar deras betydelse. SARS-CoV-2 sprids via mänskliga möten. I ett medicinskt perspek- tiv är det naturligt att tänka på smittspridning i termer av biologiska processer. Naturvetenskapliga studier försöker kartlägga när risken för smitta mellan människor är särskilt stor. Existerande resultat in- dikerar att detta är fallet t.ex. om mötena äger rum inomhus, varar , sker vid låga temperaturer och involverar nya kon- takter.28 I ett samhällsvetenskapligt perspektiv är det naturligt att tänka på smittspridning i termer av sociala nätverk.29 Varje kontakt som en individ regelbundet träffar – bland familjemedlemmar, arbetskamra- ter, grannar och vänner – är en del i dennes sociala nätverk och utgör en möjlig väg för smittspridning. Men individens nätverk innefattar också indirekta kontakter, det vill säga personer som individens egna kontakter träffar. Och så vidare. Sociala nätverk är därför centrala för att förstå smittspridningen. Man kan till exempel förstå begrep- pet klustersmitta som att smittan sprider sig inom ett nätverk men inte mellan olika nätverk. De naturvetenskapliga och samhällsvetenskapliga perspektiven leder i vissa fall till liknande hypoteser kring de viktigaste vägarna 28Se t.ex. WHO (2020), Coronavirus disease (COVID-19): How is it transmitted? (2021), Åtgärder för att minska spridningen av Covid-19, Uppdaterad rapport från expertgrupp, för en sammanfattning och ett antal referenser. 29Se t.ex. A. Klovdahl (1985), Social networks and the spread of infectious diseases: The AIDS example, Social Science and Medicine. Virusets intåg och spridning för spridning av SARS-CoV-2 och därför om lämpliga åtgärder för att bryta smittkedjor. Bägge perspektiven sätter till exempel ljuset på möten inom arbetsplatser, familjer och skolor. Man har också framhållit större sammankomster, evenemang med många besökare inom sport och kultur eller stora konferenser. Dessa ger många nya kontakter utanför de deltagande individernas normala nätverk. Så- dana evenemang har i några uppmärksammade fall fungerat som superspridarhändelser, där ett litet antal infekterade individer sprider viruset vidare till ett stort antal deltagare.30 Kontaktberoende tjänster kan ge upphov till särskilt viktiga vägar för spridning av viruset. På samma sätt som i produktionen av varor kan de anställda i tjänstesektorn smitta varandra. Men viruset kan också sprida sig – i bägge riktningar – mellan anställda och tjänste- konsumenter. Det gäller oavsett om tjänsten är offentligt eller privat producerad – som inom sjukhus och äldreboenden eller hos frisörer. En annan smittväg går mellan tjänstekonsumenter, som på restau- ranger, barer och nattklubbar. Rörlighet i samhället, speciellt inrikes resor, eller kortare förflytt- ningar till andra samhällen, är en viktig smittväg då den förmedlar nya kontakter utanför individernas normala nätverk. På samma sätt som de utlandsresor vi redan diskuterat i avsnitt 3.2 kan inhemska resor därför bidra till att sprida viruset mellan personer från olika geografiska områden.31 I resten av detta avsnitt presenterar vi resultat från SU:s covid-19- program om hur andelen smittade varierar mellan personer i olika livssituationer. Vi fokuserar på att de som jobbar har olika yrken, att arbetsplatser är olika stora och att familjer skiljer sig i storlek. Alla resultat kommer från en och samma statistiska modell som inne- håller justeringar för andra socioekonomiska faktorer. Det gäller t.ex. kön, inkomst och ålder vilka är välkända drivkrafter bakom i stort sett alla hälsoutfall. Kapitel 13 (volym 2) av detta betänkande 30Se t.ex. D. (2021), Superspreading drives the COVID pandemic – and could help to tame it, Nature, och diskussionen i avsnitt 3.2 om konstaterad superspridning i Ischgl. 31Tidig forskning som styrker betydelsen av inhemska resor i samband med högtider för spridningen av covid-19 finns både för (J. et al. (2020), rush during and the 2019-nCoV, Medicine and Infectious Disease och C. Fan et al. (2020), Prediction of epidemic spread of the 2019 novel coronavirus driven by spring festival transportation in : a population-based study, Health) och för (AA-O. Kaffashi et al. (2020), Nowruz travelers and the COVID-19 pandemic in , Infection Control & Hospital Epidemiology och M-OX. (2020), The association between the incidence of COVID-19 and the distance from the virus epicenter in , ). Virusets intåg och spridning dyker djupare i den viktiga frågan hur pandemin drabbat personer från olika samhällsgrupper med stöd av underlagsrapporter från Arizo Karimi och m.fl. Modellen justerar också för familjens bostadsyta och den avse- värda geografiska variationen i smittspridning mellan landets kom- muner. De variationer i smittorisk som skattningarna visar på ska alltså tolkas ”allt annat lika”. När vi exempelvis jämför två personer med två olika yrken jämför vi dem som om de hade haft samma in- komst, utbildning, haft samma storlek på arbetsplatsen och familjen, och bott i samma kommun. Vi presenterar dessa resultat i tre figurer nedan. Personer med olika yrken har arbetsuppgifter som innebär olika stor smittorisk. De arbetar på olika avstånd från andra människor: sina arbetskamrater, eller verksamhetens kunder, de utför huvudsakligen sitt jobb utomhus eller inomhus, osv. Sådana skillnader i smittorisk har också varit föremål för tämligen omfattande forskning. Flera studier har identifierat förhöjda risker att bli infekterad av SARS-CoV-2 bland yrken inom hälso- och sjukvården, lärare, samt personer som kör buss eller taxi.32 33 34 Det är dock viktigt att komma ihåg att testbenägenheten skiljer sig mellan yrken vilket kan bidra till att infektionsrisken i vissa av dem överskattas.35 har rapporterat en förhöjd risk att bli in- fekterad av SARS-CoV-2 bland vård- och omsorgspersonal och övriga yrken med många kontakter, inklusive taxiförare, –. Rapporten observerade dock ingen förhöjd risk bland personal som arbetar i skolan.36 En svensk forsknings- studie finner dock att risken att bli smittad skiljer sig åt mellan olika (2020), Work-related COVID-19 transmission in six Asian countries/areas: a follow-up study. Mutambudzi et al. (2021), Occupation and risk of severe COVID-19: prospective cohort study of 120 075 UK Biobank participants, Occupational and Environmental Medicine. (2020), Occupational risk of COVID-19 in the 1st vs 2nd wave of in- fection, medRxiv. (2020), Collider bias undermines our understanding of COVID-19 disease risk and severity, Nature communications, 11(1), 1–12. 36Folkhälsomyndigheten (2021), Förekomst av covid-19 i olika yrkeskategorier – delrapport 2 Bekräftade covid-19 fall i – . Virusets intåg och spridning typer av lärare – den var dubbelt så hög för grundskolelärare som för gymnasielärare vilka gick över till distansundervisning. Forskarna kunde också observera en förhöjd risk att bli smittad bland föräldrar till barn i jämfört med föräldrar till barn i gymnasiet.37 Underlagsrapporten av m.fl. redovisar risken bli infekterad, sjukhusvårdad, IVA-vårdad och avlida för personer med olika breda kategorier av yrken – kapitel 13 diskuterar dessa resultat vidare. Figur 3.5 illustrerar smittorisken i olika yrken för 148 olika yrkeskoder i SCB:s klassificering. Man kan tolka varje punkt som ett mått på hur den relativa risken att testa positivt varierar mellan indi- vider som har olika yrken, men som i andra hänseenden är lika. Yr- kena är rangordnade utefter x-axeln från den lägsta till den högsta skattade risken. Skillnaden i risk mellan undersköterskor (yrket med den allra högsta risken) och högskolelärare (med den lägsta risken) är . Detta är en betydande skillnad, speciellt om vi jämför med den genomsnittliga risken i befolkningen som uppgår till . Vlachos et al. (2021), The effects of school closures on SARS-CoV-2 among parents and tea- chers, . Virusets intåg och spridning Figur 3.5 Covid-19 smittade i olika jobb Anm.: Figuren bygger på skattningar i en multivariat regressionsmodell inom SU:s covid -19 program. Den statistiska modellen justerar för socioekonomiska förhållanden som inkomst, utbildning, ålder och kön, hushållets bostadsyta, samt för arbetsplatsens storlek (se figur 3.6) och hushållets storlek (se figur 3.7). Y-axeln i figuren visar skattade skillnader – allt annat lika – i risken att ha testat positivt mellan olika individer med 148 olika yrkeskoder (relativt de utan yrkeskod), enligt SCB:s klassificering (SSYK, treställsnivå, uppmätt 2019). Den visar också 95 -procentiga konfidensintervall. Yrkena med de högsta kontakter med andra människor är markerade med rött. Källor: Longitudinell integrationsdatabas för sjukförsäkrings - och arbetsmarknadsstudier (), SCB och SmiNet, . Då vårdpersonal har testats i mycket högre utsträckning än personal i andra sektorer är det kanske inte förvånande att de yrken med de högsta riskerna alla är vårdyrken. Kapitel 13 (volym 2) av detta be- tänkande diskuterar skillnaderna i testbeteende mellan olika grupper i . En närmare titt på figur 3.5 gör klart att resultaten också fångar faktiska smittorisker och inte bara skillnader i testbenägenhet. De skattade riskerna för personer vars yrken utsätter dem för särskilt stora kontakter med andra människor är markerade med rött i figu- ren. Vi ser tydligt hur dessa yrken dominerar bland de högsta ris- kerna. En annan strukturell skillnad mellan personer i olika yrken är att de haft olika möjligheter att utföra sitt arbete på distans. De olika lärarkategorierna är ett talande exempel. Grund- och förskollärare, som i stort arbetat på plats under hela pandemin, har den högsta ris- ken för konstaterad smitta, högre än gym- Virusets intåg och spridning nasielärare, som kunnat bedriva en del av sin undervisning på distans. De senare löper i sin tur högre risk än hög- skolelärare, som har arbetat på distans genom hela pandemin. Bland yrkena med lägst smittorisk hittar vi, förutom dem som kunnat arbeta hemma, också grupper som arbetar utomhus. En viss individs yrke utsätter henne alltså för smitta i varierande grad – dels från kontakter i det egna sociala nätverket (arbetskamra- ter), dels från nya kontakter (konsumenter av den tjänst hon jobbar med). Men det yrke vi har speglar också faktorer som utbildning, social bakgrund samt födelseort och -land. Smittorisken varierar inte bara mellan yrken, utan också inom yr- ken. Som vi tidigare varit inne på är antalet nära kontakter – det sociala nätverkets storlek – en mycket viktig faktor för risken att en viss person bli smittad av en infektionssjukdom. Bland dem som inte har möjlighet att arbeta hemifrån är arbetsplatsens storlek ett direkt mått på hur många och nära kontakter en enskild anställd har under en typisk arbetsdag. Figur 3.6 redovisar hur arbetsplatsens storlek påverkar smittoris- ken bland personer med samma yrke (och med liknande socioekono- misk status i övrigt), enligt samma statistiska skattning som bildar underlag för figur 3.5. Skillnaden i smittorisk mellan små arbets- platser, med en anställd, och stora arbetsplatser, med mer än 50 an- ställda, uppgår till . Att smittorisken inte fortsätter att öka i företag med mer än 100 anställda kan möjligen bero på att arbetsplatser med många anställda är organiserade i un- deravdelningar eller i olika skift, som har få kontakter med varandra, och/eller att dessa arbetsplatser oftare kan erbjuda hemarbete. Virusets intåg och spridning Figur 3.6 Covid-19 smittade på olika stora arbetsplatser Anm.: Figuren bygger på skattningar inom SU:s covid-19 program med hjälp av samma statistiska modell som används för att producera figur 3.5 (se not) och figur 3.7. Y-axeln i denna figur visar skattade skillnader – allt annat lika, inklusive yrke – i risken att testa positivt mellan individer med olika stora arbetsplatser (relativt arbetsplatser med bara en anställd), samt 95 -procentiga konfidens- intervall. Källor: Longitudinell integrationsdatabas för sjukförsäkrings- och arbetsmarknadsstudier (), SCB och SmiNet, . Större arbetsplatser har alltså, allt annat lika, medfört en större smittorisk i covid-19 för de anställda. Det är naturligt att tolka detta som att fler personer på jobbet ingår i den genomsnittlige arbets- tagarens sociala nätverk – och att dessa troligen också kommer från ett större geografiskt område. Enligt tidigare resonemang kan ett större nätverk av anställda i ett tjänsteföretag också spilla över i en högre smittorisk för tjänstekonsumenterna. En underlagsrapport till kommissionen av m fl om smittspridningen på olika särskilda boenden – se kapitel 14 (volym 2) av detta betänkande – visar också att dödligheten bland de äldre är högre på större än mindre boenden, även när man kontrollerar för andra strukturella faktorer. Vissa har möjlighet att undvika fysiska möten i arbetet, men inter- aktionerna i hemmet förblir för många en viktig källa till smittsprid- Virusets intåg och spridning Familjer träffas mycket inomhus och är därför en uppenbar smittväg. Umgänget kan bli mer nära och smittrisken därmed högre ju mer trångbodd familjen är. Dessutom kan en familj ha olika stora nätverk, givet storleken på dess bostad, beroende på antalet familje- medlemmar och på storleken av varje familjemedlems egna kontakt- nät. Även om större folksamlingar kan leda till att många blir smittade blir de allra flesta smittade i mindre sammanhang som innebär nära kontakt mellan människor.38 Studier som använder sig av data från smittspårning har visat att hemmet utgör en viktig plats för smittspridning.39 40 En isländsk studie baserad på omfattande data, bland annat uppgifter från kontaktspårning, visar att de flesta i början av pandemin blir smittade vid resor men att familjens bety- delse successivt ökar.41 När människor rör sig mindre i samhället kan risken för smitta i hemmet öka. En kinesisk studie har t.ex. visat att risken att smittas i hemmet ökade tillfälligt efter en ned- stängning.42 Underlagsrapporten av m.fl. visar att perso- ner i trångbodda hushåll har haft en förhöjd risk att bli vårdade på sjukhus, IVA eller avlida på grund av covid-19, även då man beaktar deras socioekonomiska och medicinska riskfaktorer. Figur 3.7 illustrerar hur risken att ha testat positivt ser ut i hushåll av olika storlek. Notera att vi också håller familjens bostadsyta kon- stant. Vi ser ett tydligt samband där – analogt med resultaten för arbetsplatsen – individer i större hushåll har olika smittorisk (även när vi justerar för faktorer som yrke, socioekonomi, arbetsplatsens storlek och bostadsort). Skillnaden mellan den minsta och största risken är , en dubbelt så stor skillnad jämfört med den minsta och största arbetsplatsrisken i figur 3.6. Det är inte för- vånande med tanke på att många haft möjlighet att undvika sitt arbetsplatsnätverk men inte sitt familjenätverk. Då variationen i familjestorlek till stor del speglar antalet barn i familjen indikerar resultaten att barn bidragit signifikant till smitt- (2020), Quantifying the importance and location of SARS-CoV-2 transmission events in large metropolitan areas, medRxiv. (2020), Household secondary attack rate of COVID-19 and associated deter- minants in , : a retrospective cohort study, Infectious Diseases. Sun (2021), Transmission heterogeneities, kinetics, and controllability of SARS-CoV-2, Science. (2020), Spread of SARS-CoV-2 in the Icelandic Population, . Sun (2021), Transmission heterogeneities, kinetics, and controllability of SARS-CoV-2. Virusets intåg och spridning spridningen – detta går på tvärs mot en vanlig uppfattning i början av pandemin.43 Vi kommer att återvända till detta mönster i kapi- tel 14 (volym 2) när vi redogör för resultat i en underlagsrapport skriven av . Rapporten undersöker hur SARS-CoV-2 tog sig in på landets äldreboenden genom att använda det faktum att personer med barn i hushållet löpt större risk att bli smittade och sprida smittan vidare. Figur 3.7 Covid-19 smittade i olika stora familjer Anm.: Figuren bygger på skattningar inom SU:s covid-19 program med hjälp av samma statistiska modell som används för att producera figurerna 3.5 och 3.6. Y-axeln i denna figur visar skattade skillnader – allt annat lika – i risken att testa positivt mellan individer i olika stora familjer (relativt ensamhushåll), samt 95-procentiga konfidensintervall. Uppgifterna på x-axeln om familjernas storlek speglar antalet personer i samma hushåll. Koefficienten för hushåll med 6 eller fler medlemmar ska tolkas med stor försiktighet då den innefattar stora familjer, kollektivboenden, men också människor som är skrivna i samma bostad av andra anledningar. Källor: Longitudinell integrationsdatabas för sjukförsäkrings - och arbetsmarknadsstudier (), SCB och SmiNet, Folkhälsomyndigheteten. 3.4Offentliga ingrepp och privat beteende De olika kontakter som definierar de sociala nätverk vi diskuterat i avsnitt 3.3 utgör olika potentiella smittvägar. 43Forskningsresultaten är inte entydiga vad gäller barnens roll i smittspridningen. För en över- sikt och meta-analys, se t.ex. Y. et al. (2021), A Meta-analysis on 2 in Household Transmission Clusters, Clinical Infectious Diseases. Virusets intåg och spridning överföringen på dessa vägar beror på tre faktorer: (i) olika offentliga regleringar och råd för att minska mänskliga kontakter, (ii) männi- skors följsamhet mot dessa ingripanden och (iii) individers egna be- teenden för att skydda sig själva och sina anhöriga – eller arbets- givares egna beteenden för att skydda sina anställda – mot smittan. Den allmänna diskussionen har oftast betonat (i) och (ii), myn- digheternas regleringar och råd samt huruvida olika aktörer följer dessa. Vi kommer givetvis att ta upp dessa frågor, inte bara i kapitel 6 (volym I) av detta betänkande, men också i vårt slutbetänkande. Men forskningsresultat (se nedan) pekar också på stor betydelse för faktor (iii): hur människor och företag på eget initiativ anpassar sina beteenden för att minska smittorisken, även i avsaknad av of- fentliga åtgärder. Vi avslutar detta kapitel med en kort diskussion av sådana anpassningar. Men vi återkommer senare till samma tema, t.ex. när vi tar upp skillnader i den ekonomiska nedgången i olika regioner och sektorer i slutbetänkandet. En grundläggande aspekt av individers förändrade beteende i samband med en pandemi gäller deras rörlighet i samhället. I analogi med vår diskussion i avsnitt 3.2 kring hur internationell rörlighet med stor sannolikhet spred virus mellan människor från olika länder, kan inhemsk rörlighet mellan olika platser och orter sprida viruset mellan människor från olika geografiska områden inom landet. Från det nätverksperspektiv vi anlagt i avsnitt 3.3 är resor särskilt viktiga då de kan sammanföra individer som eljest inte skulle ha mött varandra. På detta sätt kan smittan sprida sig via nya sociala nätverk –viruset spiller över från ett kluster av personer till ett annat. Lite om forskningen kring rörlighet Många forskare från olika discipliner har redan studerat rörligheten under pandemin, oftast med hjälp av data skapade från förflyttningar av mobiltelefoner. Men sambanden mellan ökad smittspridning, minskad rörlighet, och offentliga ingrepp för att minska smittsprid- ningen är komplexa och innefattar orsakssamband i olika riktningar. Existerande forskning inriktar sig typiskt på ett eller ett par av dessa samband. Till exempel drar vissa studier slutsatsen att – spontana Virusets intåg och spridning eller policyberoende – nedgångar i människors rörlighet är förknip- pade med senare fall i smittspridningen.44 Tidiga svenska studier har bland annat visat hur aktiviteten sjönk i områden med affärsverksamhet och arbetsplatser men steg i bo- stadsområden, samt hur resor med minskade inom Stock- holmsregionen, särskilt för kort från välbärgade områden.45 För att här illustrera individernas rörlighet inom under pandemins första våg, våren och , utnyttjar vi data från SU:s Covid-19 program som bygger på (anonymiserade) upp- kopplingar till mobilmaster av samtliga telefoner med abonnemang hos . Det är en ansenlig mängd data där de enskilda obser- vationerna avser summan av alla avslutade förflyttningar mellan olika mobilmaster som skett inom samtliga kommuner och mellan samt- liga par av kommuner av . Figur 3.8 presenterar en enkel bearbetning av dessa data. Skalan på den vänstra y-axeln visar rörelser av varje typ, för . Dessa är uttryckta i procent av rörelserna under motsvarande vecka . Kurvan i blått visar rörligheten inom kommuner, den i rörligheten mellan kommuner i samma region och den i grönt rörligheten mellan regioner. Figuren inne- håller också statistik från Google Covid-19 Community Mobility Reports mätt som aktivitetsgrad jämfört med en referensnivå för den 44Se t.ex. P. Nouvellet et al.