NATURE:新冠的年龄特异性死亡和免疫模式

2020-11-03 haibei MedSci原创

最近,研究人员在Nature杂志发文,其使用来自45个国家的特定年龄的COVID-19死亡数据和22个血清流行率研究的结果,来调查多个国家的感染和死亡模式的一致性。

由于现有数据的不一致,估计SARS-CoV-2流行病的规模和感染严重程度具有挑战性。COVID-19死亡人数经常被用作衡量流行病规模的关键指标,但观察到的死亡人数只占所有感染人数的少数。此外,养老院的异质性负担和老年人死亡报告的可变性,可以阻碍直接比较不同国家的基本传播水平和死亡率。

最近,研究人员在Nature杂志发文,其使用来自45个国家的特定年龄的COVID-19死亡数据和22个血清流行率研究的结果,来调查多个国家的感染和死亡模式的一致性。

研究人员发现,在不同的环境下,年轻年龄组(<65岁)的死亡年龄分布非常一致,并证明了这些数据如何能够提供感染人口比例的稳健估计。研究人员估计,5-9岁人群的感染死亡比(IFR)最低,30岁以上人群的感染死亡比按年龄呈对数线性增长。

人口年龄结构和养老院的异质性负担解释了国家间感染-死亡比的部分而非全部异质性。在该研究分析所包括的45个国家中,研究人员估计,其中约有5%的人口在2020年9月1日之前已经被感染,一些拉美国家可能发生了更高的传播。

总之,这个简单的模型框架可以帮助各国评估疫情的发展,并可适用于任何有可靠的年龄特定死亡数据的地方。

 

原始出处:

Megan O’Driscoll et al. Age-specific mortality and immunity patterns of SARS-CoV-2.  NATURE (2020). 

 

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