《JAMA:探究美国新冠肺炎疫情期间的超额死亡人数》

  • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: hujm
  • 发布时间:2020-10-20
  • 新型冠状病毒SARS-CoV-2导致2019年冠状病毒病(COVID-19),如今正在全球肆虐。之前对COVID-19大流行期间的超额死亡人数(excess death)---指的是观察到的死亡人数与预期死亡人数之间的差距---的研究发现,公开报告的COVID-19死亡人数低估了全部死亡人数,其中包括记录在案的和未记录在案的由这种病毒感染造成的死亡人数,以及因这次大流行造成的破坏而导致的非COVID-19死亡人数。

    之前的分析发现,在这次大流行的前几周(2020年3月至4月),超额死亡人数中只有65%提到了COVID-19;在美国COVID-19死亡人数最多的5个州中,非COVID-19原因(比如阿尔茨海默病、糖尿病和心脏病)的死亡人数急剧增加。

    在一项新的研究中,来自美国弗吉尼亚联邦大学医学院和耶鲁大学公共卫生学院的研究人员对美国超额死亡人数的估计更新到了2020年8月1日,并探讨了与国家重新开放(解除冠状病毒限制)的时间关系。相关研究结果于2020年10月12日在线发表在JAMA期刊上,论文标题为“Excess Deaths From COVID-19 and Other Causes, March-July 2020”。

    研究方法

    2014~2020年的死亡数据以及50个州和哥伦比亚特区的人口数量分别来自美国国家卫生统计中心和美国人口普查局。2020年3月1日至2020年8月1日的死亡人数取自2020年9月9日发布的临时性未加权数据。康涅狄格州和北卡罗来纳州因数据缺失而被排除在外。一种层次泊松回归模型被用来预测基于历史标准的预期死亡。COVID-19死亡包括那些COVID-19被认为是潜在或促成原因的死亡。未归因于COVID-19的死亡数据仅可用于潜在死亡原因,包括阿尔茨海默病、心脏病和其他10种用于分组的死因。重新开放日期从《纽约时报》获得。

    为了确认观察到的非COVID-19死亡人数增加的有效性,Joinpoint回归程序(version 4.8.0.1;美国国家癌症研究所统计研究与应用处)被用来确定斜率变化的周数(joinpoints)(以年度百分比变化[APC]来衡量)及其统计学意义(两边检验,0.05阈值)。为了估计美国各个州的流行病曲线的离散性,计算了出现90%超额死亡人数(ED90)的连续周数。所有计算均在软件SAS(version 9.4;SAS研究所)和R(3.6.1版;R基金会)中进行。

    研究结果

    在2020年3月1日至8月1日期间,美国发生了1336561例死亡病例,比预期死亡人数增加了20%(1111031[95% CI,1110364至1111697])。人均超额死亡率最高的10个州是纽约州、新泽西州、马萨诸塞州、路易斯安那州、亚利桑那州、密西西比州、马里兰州、特拉华州、罗德岛州和密歇根州。人均超额死亡率最高的州每周都有变化。这些州的绝对死亡人数相对于预期值的增幅从罗德岛州和密歇根州的22%到纽约州的65%不等(表1)。死亡率最高的三个州(新泽西州、纽约州和马萨诸塞州)占美国超额死亡人数的30%,但它们的流行时间最短(ED90<10周)。在4月经历了急性暴涨(并在之后重新开放)的州,具有较短的流行时间,并在5月恢复到基线水平,而较早重新开放的州则经历了更持久的超额死亡人数增加,并延续到夏季。

    在225530例超额死亡人数中,150541例(67%)归因于COVID-19。Joinpoint回归程序分析显示,除COVID-19外,其他原因导致的死亡人数出现增加,其中的两种非COVID-19原因达到统计学意义。在3月21日至4月11日的几周内,美国心脏病死亡率有所上升(APC,5.1[95% CI,0.2-10.2]),这是由于COVID-19病例在春季激增所驱动的。在3月21日至4月11日的几周内和6月6日和7月25日的几周内,阿尔茨海默病/痴呆症的死亡率都出现了增加(前者:APC,7.3[95% CI,2.9-11.8];后者:APC,1.5[95% CI,0.8-2.3]),后者与美国阳光地带州的夏季COVID-19病例激增相一致。

    探讨

    虽然美国的总死亡人数每年都非常一致,但2020年3~7月期间,美国的死亡人数增加了20%。据记录,COVID-19在这些额外死亡人数中仅占67%。美国的一些州在控制社区传播方面比其他州有更大的困难,导致超额死亡人数长期升高,并延伸到夏季。在COVID-19病例激增期间,美国因一些非感染性原因造成的死亡人数有所增加。归因于COVID-19以外原因的超额死亡可能反映了未被确认或未记录的SARS-CoV-2感染导致的死亡,或因这次大流行病造成的破坏导致未感染患者死亡。这项研究的局限性包括对临时数据的依赖、死亡证明中的不准确性以及这种层次泊松回归模型中的假设。

  • 原文来源:https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2771761;https://news.bioon.com/article/6779692.html
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