下水疫学（WBE）は集団レベルのサーベイランス手法として強力に発展してきたが、その対象は構造的に都市部のネットワーク内に集中しており、農村部の集団が過小評価される可能性がある。とはいえ、下水網に接続された（ネットワーク内）地域と未接続の（オフネットワーク）地域との間での日常的な人の移動によって、下水処理施設（WWTP）の測定値が下水境界を越えた感染症の動態を反映し得る。本研究では、ニューヨーク州（ニューヨーク市を除く）における毎日の臨床COVID-19検査データ（2021年1月〜2022年4月）を用いてこの仮説を検証した。週次の症例数と検査数を、2つの地理的枠組みに基づいて、ネットワーク内（WWTP集水域）成分とオフネットワーク（WWTP集水域外）成分に分解した。枠組み1は行政上の郡（N = 53、混合被覆）であり、枠組み2は、国勢調査区レベルの移動ネットワークに対してWalktrapコミュニティ検出を適用して同定した、移動に基づくコミュニティ（N = 32、混合被覆）である。ネットワーク内／オフネットワークのCOVID-19の時系列傾向は、両枠組みにおいて強く相関した。郡レベルでの州全体集計における相関は高く（発生率 r = 0.994、陽性率 r = 0.996）、個々の郡でも同様に高かった（中央値 r = 0.909 と 0.932）。移動に基づくコミュニティの枠組みでも、州全体で同程度の強い相関が得られた（r = 0.990 と 0.992）。ユニット単位での中央値も同程度であり（r = 0.877 と 0.894）、比較対象はバランス範囲内であった。移動に基づくコミュニティの枠組みは、ネットワーク内とオフネットワークの層の人口配分についてより良好なバランスを提供した（バランス範囲での割合 87.5% 対 69.8%）ほか、代表性の下限も高かった（最小 r = 0.440 対 0.177）。人口規模は、両スケールにおいてネットワーク内／オフネットワークの整合を最も強く説明する支配的予測因子であった。さらに、下水インフラ密度とオフネットワーク側のシグナルのばらつきは、移動に基づくコミュニティの枠組みでは追加の説明力を示した。WWTPは周辺のオフネットワーク集団におけるCOVID-19の動態を概ね代表し、センチネルサーベイランス拠点としての利用を支持する。代表性はより小規模で農村的なコミュニティでは弱まるため、移動に基づくコミュニティは、その発生箇所を特定するための補完的な枠組みを提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.27.26361522