全文共3160字,预计学习时长10分钟

图源:unsplash

意大利的封城措施已经过去了一个月,虽然比起最初疫情爆发时期时情况已有所好转,但超过12%的死亡率依然无法让人不揪心。在研究新冠状病毒确诊和死亡人数时,研究人员脑海中会反复浮现同一个问题:

为什么该病毒在意大利造成的死亡人数远多于其他国家?

这就要涉及到两个概念:绝对死亡人数和病死率。

简单介绍下:COVID-19的病死率等于已确认的COVID-19死亡人数除以已确诊感染冠状病毒SARS-CoV-2的病例总数。病死率(CFR)不应与死亡率混淆(但经常被混淆),死亡率等于在特定时间范围内的死亡总数除以总数大约在同一时间的人口总数。

图源:unsplash

目前,我们更在意的是CFR,因为确诊人数不断增加,我们想要知道会有多少患者因此丧命。比起意大利的高死亡率,德国和韩国的死亡率仅在2%左右。三者间差异较大的原因是什么?

病死率背后的病患情况

假设每个国家都有能力确定CFR的分子,即COVID-19的死亡人数,并且准确报道出来;当然前提是所涉及的国家为非专制的高收入国家,这一假设才能成立。那么有关分母,即确诊人数,我们需要了解哪些信息呢?

COVID-19致死的最强预测因子是感染者的年龄和既往疾病。既往疾病的数量与年龄呈正相关,所以简单起见,我们接下来仅关注已确诊患者的年龄。显而易见,年龄可预测COVID-19造成的死亡,所以只有当各国的冠状病毒患者具有大致相同的年龄时,比较各国间的病死率才有意义。

冠状病毒感染与受感染者的年龄到底有什么关联呢?过去几天中,这些信息一直频繁出现在各国的报道与报纸中。以下图表中的数据来自韩国新闻社news1(截图)和意大利日报Corriere della Sera。

以十年为间隔对年龄进行分组并比较每个年龄段病例所占的百分比,结果表明韩国(红色柱型)和意大利(绿色柱型)之间存在显着差异:当前,韩国3%的已确诊患者的年龄不低于80岁。大约在同一时间,意大利有19.1%的已确诊患者的年龄不低于80岁。

虽然存在着如此巨大的差异,但两国确诊病例的绝对总数却相差不远。因此,较韩国而言,意大利的医疗保健和医院系统需要照顾更多已感染的老年患者,老人们需要更多的重症监护,同时也更有可能离世。

很明显,这意味着意大利的病死率与韩国的病死率没有可比性。成为意大利病死率分母的冠状病毒感染者的年龄比韩国冠状病毒感染者要大得多,而且老年人死于COVID-19的可能性更大,这两点导致意大利的CFR攀升。

这也表明,用意大利和韩国在医疗保健和医院系统之间的差异来解释病死率的不同可能还为时过早。在当前的冠状病毒危机中,韩国的医院和重症监护室尚未经受意大利目前面临的那种程度的检验。

意大利和韩国,谁的CFR不同寻常?

很显然,接下来的问题是:为什么两国的年龄分布如此不同?许多人已经指出,意大利的人口老龄化程度高于韩国。意大利较高的病死率可能反映出老年人感染冠状病毒的可能性更高,这仅仅是因为意大利人口中的老年人人数更多。

通过比较两国冠状病毒患者的年龄结构与总人口的年龄结构,我们可以轻松地验证上述论证的合理性。人口数据来自联合国发布的《2019年世界人口展望》。

图源:unsplash

在韩国,冠状病毒患者的年龄结构与总人口的年龄结构非常相似,尤其是老年人群。相对于其在总人口的比例而言,20-29岁年龄段在确诊患者中的比例过高,而0-9岁年龄段和10-19岁年龄段在确诊患者中的比例相应减少,达到平衡。这三个最年轻的年龄段死于COVID-19的风险很小。

因此,在确诊病例中,韩国的CFR不会因确诊总数中老年人的比例过低或过高而降低或增加。

意大利的情况则不同:70-79岁年龄段占确诊患者的比例超过该年龄组占总人口比例的两倍以上。在80岁及以上人群中,患病比例几乎是人口比例的三倍。相比之下,确诊病例中的年轻人以及低死亡率风险的人的人数明显不足。

所以仍然存在一个问题,为什么意大利的病患年龄分布与韩国如此不同。有一点需要注意,不同国家中对冠状病毒的检测程序非常不同:意大利主要检测具有冠状病毒感染症状的人,而自爆发以来,韩国基本上一直在对所有人进行检测。因此,韩国比意大利发现了更多无症状但呈阳性的冠状病毒患者,尤其是在年轻人群中。

还要补充一点,韩国病患主要是大邱市及其周边的新天地大教派的追随者。也许该运动的许多追随者都相对年轻,所以对这些人进行测试后,20至29岁之间的病例激增。到目前为止,该举措可能避免了冠状病毒在韩国老年人中的广泛传播。

至于意大利,尚不知晓是谁在北部的老年人口中传播了该病毒。但是,游客在意大利北部旅行后,被诊断患有冠状病毒的数量极高,这表明该病毒为无症状传播,并未引起人们的注意,很可能已经存在了相当长的一段时间,逐渐壮大,随后危害老年人的健康。

图源:unsplash

最重要的是,在相同的时间和相似的爆发程度上,受到冠状病毒袭击的意大利和韩国患者在年龄方面差异很大,至少就我们所观测到的确诊患者来说,意大利的死亡人数更多。这也意味着,仅按国家追踪的冠状病毒确诊患者人数,就像许多图表和网站当前的做法一样,并不能说明问题。

原始病患数量至少在短期内无法预测COVID-19造成的死亡人数。如果像韩国所发生的情况一样,该病毒主要在年轻人中传播,则医院尚无马上崩溃的风险。但如果像意大利那样,病毒蔓延到老年人口,崩溃将迫在眉睫,可能就是这几天的事。尽管相关人士正在做出努力,但这种情况什么时候会发生仍然难以预测。

意大利和韩国之外其他国家的情况

其他国家可以从韩国和意大利这两个截然相反的情况中学到什么?罗伯特·科赫研究所(RobertKoch Institute)已发布德国确诊冠状病毒患者子样本的年龄总量,该研究所是负责疾病控制和预防的德国联邦政府机构。

假设子样本具有代表性,虽然年龄总量与意大利和韩国的数据不同,但仍可以将病患分为两组:60岁以下的人群和60岁及以上的人群。

对比发现,冠状病毒显然已经在德国的年轻人中传播,所以德国的情况显然更“幸运”,德国目前的CFR非常低。冠状病毒患者主要为年轻人可以帮助德国拥有更多的时间作好准备,应对老年人感染人数增加的情况。要记住,根据联邦统计局的数据,德国人口中不低于60岁的比率为29%。

图源:unsplash

法国国家卫生局也已发布确诊病患的年龄总量,但与其他国家的总量不兼容。仅从法国的数据来看,法国的情况介于韩国和意大利之间,年龄不低于65岁的确诊患者占近30%。

法国的情况介于韩国和意大利之间,法国的死亡人数很可能不会很快稳定下来。数据点很少,不幸的是,随着病患人数的增加,确诊病患的年龄信息很可能会减少,并且更多国家面临的情况可能会恶化。

韩国的情况为预测CFR提供了一种可行性方法

从韩国的统计数据中,可以学到可能很有用的东西。从上述中可发现,如果将30岁以下的人群归为几乎没有人死于COVID-19的一组,那么韩国确诊病患的年龄分布与总人口的年龄分布相当接近。在医院和护理系统没有出现任何重大故障(!)的情况下,高收入国家(!)病死率的合理估值为1%。该估算值与Jeremy Faust博士根据钻石公主号邮轮情况做出的建议相近。

显然,由此得出的最糟糕的结论之一是,各国目前不同的病死率最终都会降至1%。

图源:unsplash

实际上并非如此,由于意大利北部的医院系统不堪重负,死亡率不断增加,已无法挽回。德国的老年人群感染冠状病毒的比例较低,也许已经获得了一些宝贵的时间,但这只是一个时间差,并不是避免冠状病毒向老年人传播。

在法国和西班牙,尤其是后者,病死率相对较高且迅速增长,这表明许多老年人和弱势公民已经感染了该病毒。美国的情况也不容乐观。

可见,如何保护好老年人,也是我们面对新冠疫情时必须攻克的问题之一。

推荐阅读专题

留言点赞发个朋友圈

我们一起分享AI学习与发展的干货

编译组:梁晶晶、曲玉轩

相关链接:

https://medium.com/@andreasbackhausab/coronavirus-why-its-so-deadly-in-italy-c4200a15a7bf

如转载,请后台留言,遵守转载规范

推荐文章阅读

ACL2018论文集50篇解读

EMNLP2017论文集28篇论文解读

2018年AI三大顶会中国学术成果全链接

ACL2017论文集:34篇解读干货全在这里

10篇AAAI2017经典论文回顾

长按识别二维码可添加关注

读芯君爱你

新冠死亡率居高不下,为什么偏偏是意大利?相关推荐

  1. 数据看世界|9幅动态图5个数据指标带你了解新冠肺炎的全球现状!!

    点击上方 蓝字 关注我们 PS:本来小编是打算全部都放动态图的,奈何动态图太大,超过了公众号正篇文章不超过10M的限制,所以小编就只能放静态图了,如果大家需要动态图,文末有动态图领取方式. 随着冬季气 ...

  2. MIT华人博士研究新冠遭学术霸凌!斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”...

    月石一 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一则消息在Twitter上引起了热议. MIT华人博士遭学术霸凌,而且施暴者还是诺奖得主.斯坦福教授. 只因一篇「新冠数据使用和传播」的论 ...

  3. 新冠病毒侵入人体全过程!从脚趾到大脑,科学家追踪到病毒对身体的巨大摧残...

    点击上方"AI遇见机器学习",选择"星标"公众号 重磅干货,第一时间送达 大数据文摘出品 来源:Science 编译:千雪.张大笔茹 事情是这样的. 在杜兰大学 ...

  4. 全世界上有380万人死于新冠肺炎,但还不到每年死于吸烟人数的一半

    国际公共卫生专家.科学家.医生.烟草控制专家和消费者将于6月17日和18日在利物浦召开2021年全球尼古丁论坛(#GFN21),并在网上免费在线播放,以强调更安全的尼古丁产品在减少全球吸烟相关死亡和疾 ...

  5. 基于Python实现的全球新冠病毒数据分析

    1. 问题描述 找一个有全球新冠病毒数据的网站,爬取其中的数据(禁止使用数据接口直接获取数据).要求爬取从 2020 年 12 月 1 日开始的连续 15 天的数据,国家数不少于 100 个. 2. ...

  6. 连花清瘟胶囊新冠应用 大健康医药·李喜贵:微量元素作用解密

    连花清瘟胶囊新冠应用 大健康医药·李喜贵:微量元素作用解密 新闻中国采编网 中国新闻采编网 谋定研究中国智库网 健康中国·中国大健康医药网 万权报道:争议再起,连花清瘟对新冠究竟有没有效?这些研究数据 ...

  7. 阳康后是否二次感染,长新冠与肠道菌群的关联,多种潜在的干预措施

    谷禾健康 随着大家陆续"阳康",大家逐渐恢复以往的生活,城市的烟火气回来了. 然而阳康后真的万事大吉了吗? 还是有很多朋友处于这样的状态:感觉恢复了,又好像没有完全恢复,身体多少有 ...

  8. 兰州大学最新预测:新冠大流行将于2023年底结束

    点击上方"视学算法",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 本文来源:健康界 自奥密克戎突变株于2021年11月11日在南非首次 ...

  9. 基于SAS对美国新冠数据的分析

    数据来源于kagglehttps://www.kaggle.com/datasets/antgoldbloom/covid19-data-from-john-hopkins-university ht ...

最新文章

  1. 【解惑】这么多技术我该怎么学 [转]
  2. 关于Python编程的一些问答
  3. linux下能用qt5.0,qt5.0移植
  4. P2900-[USACO08MAR]Land AcquisitionG【斜率优化】
  5. 皮尔逊相关性_皮尔逊的相关性及其在机器学习中的意义
  6. 神经网络反向传导算法
  7. 设置 ASP.NET 存储当前应用程序的临时文件(生成的源、编译了的程序集等)的目录的物理路径。...
  8. zabbix items复制
  9. Linux acpi off学习的必要
  10. 【Feign源码】保存请求数据的载体--Template
  11. 基于uniapp开发DiscuzQ社区的ios和安卓、小程序H5源码
  12. Mac删除并合并windows分区解决办法
  13. java nio 按行读取_Java NIO按行读取文本文件
  14. EXP-00091: Exporting questionable statistics. 解决
  15. 学习编程需要安装的基础软件整理(建议收藏)
  16. Tableau对Airbnb房源的经营分析
  17. 容性耦合等离子体(CCP)和电感耦合等离子体(ICP)
  18. 支持向量机 SVM 算法推导优缺点 代码实现 in Python
  19. 自定义View-打造属于你的炫酷按钮
  20. 麻省理工科技评论:AI预言的七宗罪(上)

热门文章

  1. 使用内网开发微信公众号
  2. 基于Java实现的Android拼图游戏设计
  3. Python 打字小游戏开发,来体验不一样的打字游戏乐趣(第二篇)
  4. [tensorflow] 数字标签转化为one-hot形式的tensor
  5. 公司注销后债务承担的法律规定
  6. 搭建STF远程真机操控环境
  7. java caller_callee和caller属性的区别
  8. Python实现缺失数字的四种方法
  9. 使用modesim仿真的坑记录所有解决方法
  10. 罗大佑的童年用计算机咋弹,罗大佑《童年》吉他弹奏教学-520吉他网