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).
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
#Nat#
29
#特异性#
31
新冠肺炎，疫情何时才能消失
49