sou · H9B389 · 2021-11-02 00:00:00 — våg 2 för regioner, på samma sätt som vi gjorde i figur 2.3 för länder. Figur 2.7 Antal döda i covid-19 i våg 1 och 2 i regioner Anm.: Figuren visar antalet döda med bekräftad covid-19 som utgör huvudparten av våg 1 () och våg 2 (). Källor: Figuren bygger på individdata från som är bearbetade inom ramen för SU:s covid-19-program. Tidsprofilerna för smittspridningen i regioner ser lite an- norlunda ut än motsvarande tidsprofiler för länder. Det blir i viss mån en jämförelse mellan äpplen och päron, men tyvärr har vi inte regionalt uppdelade data för alla de länder som ingår i figur 2.3. Med denna brasklapp har en del regioner i verkligen lägre dödstal i den andra vågen än den första – som , Söderman- land och . Flertalet klarar sig dock sämre och en del mycket sämre – som och . Detta speglar förstås den jämnare smittspridningen under andra vågen. Men få regioner klarar sig bra i bägge vågorna och de regioner med lägst smittspridning – som och – har högre dödstal per invånare än , och i var och en av pandemins bägge vågor. och många andra trodde länge att en andra våg främst skulle bestå av klusterutbrott. En anledning till detta kan ha varit att man överskattade immuni- teten i befolkningen, kanske på grund av en uppmärksammad studie om så kallade T-celler från institutet.17 Den låga korre- lationen mellan dödlighet under våg 1 och våg 2 – både mellan olika regioner i (figur 2.7) och mellan olika länder i (figur 2.3) – talar emot immuniteten som en viktig skyddsfaktor under den andra vågen. Kommissionens första betänkande behandlade i första hand pandemin och äldreomsorgen. Den kretsade också näs- tan uteslutande kring utfallen i den första vågen av pandemin. När vi kommenterade dödstalen för hela befolkningen (s. 50, kapitel 2) gjorde vi bedömningen att , i bästa fall, klarat pandemin som ett genomsnittligt europeiskt land. Utfallen under den andra vågen ger egentligen inga skäl att ändra den bedömningen. Visserligen blev flera europeiska länder mycket hårdare drabbade i den andra vågen än den första, men ser fortfarande ut som ett genomsnittligt europeiskt land i figur 2.3. Som vi just kommenterat har de svenska regioner som klarat sig allra bäst högre andelar avlidna jämfört med våra nordiska grannländer. Men pandemin har fortsatt och många länder, inklusive , har genomgått dess tredje våg. Smittspridningen har varit hög på grund av nya och mer smittsamma varianter av viruset. Men i den rikare delen av världen har dödstalen ändå varit låga, mycket tack vare de nya vacciner som blivit utveck- lade på rekordtid och sedan distribuerade till stora delar av den äldre befolkningen. I termer av dödstal och smittspridning i den tredje (2020), Robust T-cell immunity in convalescent individuals with asymptomatic or mild COVID-19, Cell, samt (2020), Immunity to COVID-19 is pro- bably higher than tests have shown, webbartikel (besökt ). vågen verkar (i skrivande stund) däremot klara sig bättre än de allra flesta länder i . Vi har i kapitlet gett en översiktlig bakgrund till smittspridningen i världen, och framför allt i under pandemins första två vågor. Vi har också presenterat alternativa mått på smittsprid- ningen. Dessa indikerar att den svenska utvecklingen kan ha varit betydligt mer explosiv än myndig- heternas rapportering i realtid antydde. Myndigheternas kommuni- kation till allmänheten byggde nästan uteslutande på sena mått på de allvarligaste yttringarna av smittspridningen, nämligen sjukhusvår- dade och avlidna i covid-19. En begränsad kunskap om smittsprid- ningen kan ha försenat information om situationens allvar och därmed ha bidragit till försenade åtgärder mot pandemin. 3 Virusets intåg och spridning Detta kapitel arbetar vidare på den grund vi påbörjat i kapitel 2. Vi ger här en ytterligare fond till vår diskussion i denna volym om smittspridningen och om de icke-medicinska och medicinska åtgär- der myndigheterna satte in för att minska spridningen och dess kon- sekvenser. Kapitlet handlar om hur viruset kom till under den tidiga och sedan spred sig vidare i landet. En naturlig början är då att beskriva tidiga smitthärdar i länder som många svenskar besö- ker. Denna beskrivning inleder kapitlet i avsnitt 3.1. Därefter skildrar vi i korthet olika metoder för att identifiera tro- liga smittvägar, särskilt hur man kan använda genetisk information om de olika virusvarianter som uppkommer när virusets arvsmassa muterar. Vi redovisar också huvudresultaten från en sådan s.k. fylo- genetisk studie i en underlagsrapport till kommissionen som be- handlar importen av SARS-CoV-2 till . Vi presenterar också andra typer av data för svenska resmönster som är i linje med dessa resultat. Avsnitt 3.2 innehåller vår analys och bedömning av hur viruset kom till . Kapitlet tar också upp olika viktiga smittvägar inom landet, inklu- sive inhemska resor och mänskliga möten inom familjer, på arbets- platser, i skolor och kring kontaktkrävande tjänster. Vi illustrerar principiella resonemang med statistiska analyser gjorda inom SU:s covid-19-program. Diskussionen kring virusets smittvägar återfinns i avsnitt 3.3. Slutligen pekar kapitlet på faktorer som kan dämpa (eller för- stärka) spridningen längs dessa smittvägar. Vi pekar särskilt på för- ändringar i individers rörlighet och illustrerar detta med svenska data från den första vågen av pandemin. Förändrade rörelsemönster kan vara ett svar, antingen på informationen om smittspridningen i sig, eller på myndigheternas åtgärder för att förhindra den. Virusets intåg och spridning tar upp vårt resonemang kring offentliga ingrepp samt privat bete- ende och rörlighet. Avsnitt 3.5 summerar kapitlets viktigaste slut- satser. Som vi nu vet spred sig SARS-CoV-2 utanför gränser till bland annat och . Trovärdiga fyloge- netiska studier (se nästa avsnitt om denna typ av forskning) har visat att viruset sedan spred sig till , troligen via , och till , troligen via delstaten Figur 3.1 Utbrotten i utvalda europeiska länder Anm.: Dödsdatum är förskjutna (bakåt) för att bättre fånga den rådande smittspridningen i en viss vecka. Källor: Data från , sammanställt av Our World in Data, samt för . Efter ett par mindre rapporterade utbrott av covid-19 i den tyska delstaten och den franska provinsen , vred europeiska media och myndigheter febru- ari/mars all sin uppmärksamhet mot , inklusive dess alp- regioner. därpå kom i österrikiska i fokus. Worobey et al. (2020), The emergence of sars-cov-2 in Europe and North , Science. Virusets intåg och spridning Någon eller framstod också , , och som tidiga europeiska smitthärdar. Den snabba utvecklingen i dessa länder, med undantag för , framgår tydligt i figur 3.1 som visar antalet döda i covid-19 och . För att bättre fånga smittspridningen vid ett visst datum är dödsdatum förskjutet bakåt med knappt tre veckor.19 Antal nya rapporterade dödsfall, eller dylika grova mått, var flitigt utnyttjade av forskare, myndigheter och media, givet den kaotiska situationen i början av pandemin och bristen på adekvata obser- vationer av den rådande smittspridningen (jämför med diskussionen i avsnitt 2.3 om pandemins början i ). Figuren visar också hur dödstalen i stiger någon vecka senare, alltmedan och uppvisar en lugnare utveckling . På vilket sätt spreds sig viruset vidare till andra europeiska länder? Diskussionen kom tidigt att kretsa kring skidturismen till . Skolorna i många europeiska länder har vinterlov och många familjer och andra skidintresserade åkte 2020 som vanligt på semester till turistorter inom alpområdet. Dessa resor som innebär många möten mellan okända människor från olika områden och nära umgänge inomhus, i liftkabiner samt på trånga restauranger och barer kan skapa idealiska miljöer för att sprida ett helt nytt virus, även om det har begränsad spridning i lokalbefolk- ningen. En grupp svenska forskare har fångat upp just vinterlovens bety- delse för smittspridningen i Europa.20 Deras studie undersöker den veckovisa överdödligheten i 219 europeiska regioner i 11 länder un- der . De tar fasta på att nästan alla dessa länder – precis 19Mycket talar för att det skedde en omfattande smittspridning – inte minst mellan turister från olika länder – i de österrikiska . Däremot skedde mindre spridning i landet till äldre och sårbara grupper i pandemins inledande fas. Dessa mönster bidrar till att smittspridningen inte återspeglas i den österrikiska dödsstatistiken i figur 3.1. Vi diskuterar detta vidare i av- snitt 3.2. (2021), Excess mortality across regions of Europe during the first wave of the COVID-19 pandemic – impact of the holiday travelling and government responses, Euro- pean . Virusets intåg och spridning som – spridit ut sina vinterlov över . Vilken vecka en region har lov är rimligen inte systematiskt relaterat till den reg- ionala smittbenägenheten för SARS-CoV-2. Olika vinterlovsveckor ger därför en slumpmässig risk att olika regioner blir utsatta för smitta. Forskarna använder denna variation i utsatthet för smitta som ett naturligt experiment. De finner att regioner som, precis som , hade vinterlov 9 blev drabbade av en betydligt högre överdödlighet –23 jämfört med regioner som hade vinterlov under andra veckor. Resultaten stöder hypotesen att vin- terlovsresor till spelade en stor roll i tidiga smitt- spridning eftersom smittan av allt att döma spred sig på allvar i ita- lienska och österrikiska just 9. Även om sådana typer av observationsstudier kan ge starka indi- kationer om varifrån smittan spred sig och var den slog till, så eta- blerar de sällan ovedersägliga orsakssamband. I avsaknad av ytterli- gare data (t.ex. om faktiska reseströmmar mellan länder), säger de heller inget om specifika mekanismer och smittvägar. En annan forskningsansats som utnyttjar mer detaljerad information för att studera smittspridningen använder fylogenetiska analys- metoder. Forskare i denna tradition använder sekvensering av viru- sets hela arvsmassa från positiva prover för SARS-CoV-2. Deras metoder bygger på det faktum att coronavirus genomgår ganska säll- synta mutationer. Genom att läsa av virusets arvsmassa kan fors- karna samla in information om olika virusvarianter och klargöra deras släktskap med varandra. Information om den precisa genupp- sättningen i nästan alla sekvenserade virusprover, samt om tidpunkt och plats för provtagningen, är samlade i en offentlig internationell databas (). Med hjälp av dessa data kan forskarna tidsbe- stämma var och när varje specifik variant först blev påträffad bland de tillgängliga virussekvenserna från ett visst område med tämligen stor precision. De kan också undersöka om den aktuella varianten har förekommit i tidigare eller senare virusprov från andra områ- den/länder. Utifrån precis genuppsättning och datum kan de också avgöra hur virus i två positiva prover för SARS-CoV-2 är släkt med varandra. Ligger de före eller efter varandra i mutationskedjan inom Virusets intåg och spridning samma genotyp, eller tillhör de olika genotyper? Genom att kombi- nera dessa tekniker kan forskarna teckna en trovärdig bild av hur SARS-CoV-2-viruset spridits mellan olika världsdelar, länder och regioner. Studier av detta slag låg på den absoluta front- linjen inom virologisk och mikroepidemiologisk forskning, men var inte kända utanför akademin.21 Ett fåtal länder – speciellt , och – började tidigt att sekvensera ett stort antal inhemska virusprover. Den sven- ska prioriteringen av virussekvensering var låg i början av pandemin. Dessutom bidrog den begränsade kapaciteten för provtagning till den låga sekvenseringen eftersom man inte kan sekvensera ett virus utan ett positivt PCR-test. Efterhand har dock många länder, inklu- sive , börjat sekvensera allt flera prover. I takt med detta har resultaten från virussekvensering snabbt blivit allmänt kända. Olika varianter av viruset kan ha skilda egenskaper t.ex. kan de vara olika smittsamma. I början fick dessa varianter namn som t.ex. den ”engel- ska” och ”sydafrikanska”. finns en av WHO etablerad no- menklatur där namnen följer bokstavsordningen i det grekiska alfa- betet (i analogi med namnen på varje års tropiska stormar). Medie- rapporteringen om olika varianter som ”alfa” och ”delta” och deras relativa smittsamhet speglar hur snabbt helgenomsekvensering av virus gått från att vara ett verktyg i frontlinjeforskning till en viktig byggsten i global och nationell pandemiövervakning. En uppmärksammad fylogenetisk studie handlar om de olika smitt- vägar på vilka viruset kom till under våren 2020.22 Så här långt existerar inga sådana studier för den tidiga spridningen i , förutom de analyser som har gjort av relativt få svenska sekvenserade virusprover.23 21Se t.ex. M. et al, (2021), Insights from SARS-CoV-2 sequences, Science,; Folkhälso- myndigheten (2020), Helgenomsekvensering av svenska SARS-CoV-2 som orsakar covid-19, del 1, 2 och 3; M. Worobey et al. (2020), The emergence of SARS-CoV-2 in Europe and North , Science; E. Hodcroft et al. (2021), Spread of a SARS-CoV-2 variant through Europe in the summer of 2020, Nature. de Plessis et al. (2021), and lineage dynamics of sars-cov-2 in the UK, Science. 23Folkhälsomyndigheten (2020), Helgenomsekvensering av svenska SARS-CoV-2 som orsakar covid-19, del 1, 2 och 3. Virusets intåg och spridning Kommissionen har därför beställt en underlagsrapport om hur smittan kom till och spred sig vidare här av och vid Institutet.24 Författarna baserar sin rapport och sina bedömningar på ny forskning som i sin tur bygger på en omfattande datainsamling. Bland annat har de nästan för- dubblat antalet sekvenserade virusprover från den initiala pandemi- perioden (). Syftet bakom denna utökning är inte bara att få ett större underlag, men också att i möjligaste mån justera det sneda urvalet av virusprov i befolkningen. Snedfördelningen är dels geografisk, dels betingad av den begränsade kapaciteten och de hårt prioriterade indikationerna för provtagning i början av pandemin. Därutöver har Dyrdak och också letat efter tidigare oupp- täckta fall av covid-19 genom att granska ca 2000 luftvägsprover som blivit insamlade för andra ändamål och inte förut blivit testade för SARS-CoV-2. Ur kommissionens synvinkel är de tre viktigaste slutsatserna i underlagsrapporten följande. (1)Om SARS-CoV-2 fanns i omlopp i före vecka 9, 2020 var det i högst begränsad omfattning. Slutsatsen bygger på PCR-tester av luftvägsprover tagna i Stock- holmstrakten i syfte att upptäcka andra luftvägsvirus 6–14, 2020 och sparade i biobank (univer- sitetslaboratoriet). I nästan 2000 sådana prover hittar forskarna bara 15 positiva eller misstänkta fall, varav det tidigaste var insamlat vecka 10. Även om det är svårt att hitta positiva prov på ett ännu ovanligt virus i ett relativt litet material, indikerar resultaten att om viruset fanns i omlopp innan vecka 9 så måste dess utbredning ha varit liten eller försumbar. Slutsatsen stämmer också överens med analyser av nässekret från sentinelövervak- ningen av patienter med influensaliknande symptom (insamlade un- der ). Den är också i linje med forskningsresultat för andra europeiska länder. (2)SARS-CoV-2 kom sannolikt till via resor 9, främst från och . Flera resultat i forskarnas analys stöder att smittan kom till Sve- rige från och . Till att börja med visar de att nästan alla svenska virussekvenser tillhör endast sex Dyrdak och J. , underlagsrapport (2021), Utredning av den initiala smittspridningen av SARS-CoV-2 till och inom . Virusets intåg och spridning genotyper (familjer av mutationer), som kallas 19A, 19B, 20A, 20B, 20C och 20D enligt Nextstrain (ett av de existerande systemen för klassificering). På basis av virustypernas relativa förekomst drar forskarna slutsatsen att den tidigaste svenska smittspridningen dri- vits av relativt få importer. Det är dock svårt att skilja mellan få im- porter och ett antal parallella importer från få platser där samma vi- rusvarianter dominerat. När det gäller att identifiera dessa importer eller platser lutar sig Dyrdak och i hög grad mot de uppgifter om smittland (inklu- sive ) som finns kopplade till en del av de svenska virusse- kvenserna. Dessa uppgifter har lämnats i samband med smittspår- ning – se vidare kapitel 7 i detta betänkande. Bland sekvenserade prov fram till vecka 11 som har information om smittland dominerar och helt med sammanlagt av proven. Även om de svenska proven är snedfördelade mot resande från dessa två länder på grund av tidiga provtagningsindikationer leder andra uppgifter åt samma håll. Många av de sekvenserade proven där är angivet som smittland är av genotypen 20C. Oberoende forskning på danska och isländska virussekvenser har pekat ut just som troligt smittland.25 26 Annan forskning har också identifierat s.k. superspridarhändelser i skidorten , Öster- rike.27 Forskarna bakom dessa studier har hittat just genotypen 20C i virussekvenserna från positiva prov hos många av de smittade. På samma sätt dominerar varianterna 20A och (framför allt) 20B de tidiga sekvenserade prover som har som angivet smittland. (3)De flesta som insjuknade i blev smittade i , snarare än utomlands. Det innefattar även tidiga fall. Av de sex förhärskande genotyper som rapporten identifierar . Två andra, 19B och 20D, syns bara i några få fall . Varianten 20A finns under hela perio- den men minskar i betydelse. I stället kom två virusvarianter, näm- ligen 20B och 20C, allt mer att dominera de sekvenserade positiva proven . Dessa mönster syns tydligt i figur 3.2 som (2020), SARS-CoV-2 transmission routes from genetic data: a Danish case study, PloS One. Gudbjartson et al. (2020), Spread of SARS-CoV-2 in the Icelandic population, New Eng- land . Popa et al. (2020), Genetic epidemiology in superspreading events in reveals mu- tational dynamics and transmission properties of SARS-CoV-2, Science Translational Medicine. Virusets intåg och spridning visar den relativa förekomsten av de sex olika genotyperna under olika veckor. Figur 3.2 Olika genotyper av SARS-CoV-2 9–22, 2020 Källor: Data avser de genotyper (namngivna enligt Nextstrain) som förekommer i samtliga de sekvenserade virusprover vilka ligger till grund för Dyrdaks och underlagsrapport. Figur 3.2 bygger på en egen bearbetning av dessa data. En stor del av de mutationer som Dyrdak och hittar inom de två vanligast förekommande genotyperna 20B och 20C finns nästan bara i (eller ett annat nordiskt land), när man letar igenom alla mutationer i den internationella databasen (). Tidiga prov från , och , som alla sekvenserat en be- tydligt högre andel positiva SARS-CoV-2 prov från den aktuella perioden, har samma övervikt för inhemska mutationer. Författarna tolkar dessa mönster i data som starkt stöd för hypotesen att den tidiga spridningen i till stor del skedde via inhemska smitt- kedjor snarare än upprepade importer av smitta. Ett annat resultat som pekar åt samma håll är att strategiskt utvalda positiva prov från särskilda boenden innehåller samma virustyper som de initialt im- porterade. Det var med andra ord samma virustyper som spreds i samhället som förekom på särskilda boenden. Detta stöder vår be- dömning i det första delbetänkandet om att den allmänna smitt- spridningen var den främsta källan till spridningen av SARS-CoV-2 på särskilda boenden. Kapitel 14 (volym 2) av detta betänkande tar Virusets intåg och spridning upp ytterligare aspekter av data som också är i linje med denna be- dömning. De sekvenserade prov som ingår i Dyrdak och underlags- rapport utgör av samtliga positiva prover för SARS-CoV-2 i . Forskarna inom SU:s covid-19 program har emellertid tillgång till (anonymiserade) data kopplade till alla positiva prover, av vilka innehåller uppgifter från smittspårningen om troligt smittland. För att kom- plettera uppgifterna om sekvenserade prov i Dyrdak och underlagsrapport har de undersökt och bearbetat informationen om smittland för kommissionens räkning. Resultaten av denna under- sökning är illustrerade i figur 3.3, som visar resultat (fram ). Virusets intåg och spridning Figur 3.3 Uppgifter om smittland i smittspårningen 9–23, 2020 Källor: Data är anonymiserade individuppgifter från register (SmiNet) gällande det smittland (inklusive ) som är uppgivet vid smittspårning. Den övre figuren visar antalet positiva test , för tre typer av smittländer (utomlands, , uppgift saknas). smittspåras får fler observationer värdet ”uppgift saknas”. Den undre figuren visar andelar av de ut - landssmittade, från åtta utvalda länder och ”övriga”, under de då av de positiva proven är associerade med ett annat smittland än . 9 gäller detta 12 av 18 pro- ver i SmiNet. Den övre delen av figur 3.3 visar antalet positiva prov som ett stapel- diagram där de olika uppgifterna om smittland är markerade med olika färger. Vi ser att antalet konstaterat smittade stiger när veck- orna går. Notera att vecka här syftar på testdatum snarare än smitt- datum. Men ökningen är inte särskilt snabb, ett fåtal prov är positiva 9, nära 1000 , ca 2 000 och drygt 3 500 . Antalet prov med utländskt smittland är som störst med strax över 500 , men helt försumbar efter vecka 14. Virusets intåg och spridning trots att det förmodligen fanns en större benägenhet att rapportera just smittade i utlandet. Antalet och andelen prov som saknar upp- gift om smittland ökar också . Det speglar rimligen att smitt- spårningen – eller inrapporteringen om den – fick lägre prioritet . Kapitel 7 (volym 1) i detta betänkande diskuterar den svenska smittspårningen i detalj med utgångspunkt i underlagsrapporterna av Örtquist och av och . Den undre delen av figuren bekräftar att och (samt i ) totalt dominerar uppgifterna om smitt- land . Andra länder kommer också in i bilden från vecka 12 då , och tillsammans står för av de som blivit smittade i utlandet. Men det är viktigt att komma ihåg att andelen utlandssmittade vid det laget var en mycket liten del av det totala antalet smittade i landet. Endast 89 av de 939 positiva proven hade ett annat uppgivet smittland än . Dessutom hade de som uppgav som smittland troligen blivit smittade (eller vecka 10). Dessa resultat ger ytterligare stöd för slutsatsen i Dyrdak och underlagsrapport att SARS-CoV-2 med stor sannolikhet kom till via resande under sportlovsveckorna, särskilt vecka 9, och att och dominerar som troliga import- länder. De är också i linje med slutsatsen att smittspridningen i Sve- rige, åtminstone från vecka 11 och framåt reflekterade mycket mer av inhemsk smittspridning än fortsatt import av viruset. SU-programmets forskare har även samlat in andra oberoende upp- gifter för internationella resor under de kritiska vårveckorna 2020. har ställt anonymiserade uppgifter till förfogande om de betalningar bankens kunder gjort med enskilda betalkort i olika länder utanför . Dessa data inne- fattar inga uppgifter som identifierar enskilda kortinnehavare, men det går att koppla varje kort till ett svenskt postnummer. Med hjälp av dessa data kan man på indirekt väg mäta frekvensen av resor till olika länder under en viss vecka från en viss region i . Virusets intåg och spridning de slutsatser vi diskuterat ovan är det speciellt intressant att kasta ytterligare ljus på sportlovsveckornas betydelse. Figur 3.4 visar ett exempel på detta. Den illustrerar två förhållanden för vart och ett av några europeiska resmål under veck- orna 7–13, 2020. Överst för varje land lägger vi in de tidigare upp- gifterna från figur 3.1 om smittspridningen (approximerat med antalet dödsfall per miljon förskjutna ). Underst för varje land illustrerar vi det uppmätta antalet resor bland Swed- banks kunder från . Figuren visar hur resorna till alla länder (utom ) har en ganska tydlig topp 9, dvs. Den visar vidare att kortinnehavare från gjorde nästan inga utlands- betalningar (och få ), en stark indikation på att utlandsresorna i stort sett hade upphört . UD hade också utfärdat en skarp avrådan från alla utlandsresor . Figur 3.4 Resor från till europeiska länder