瑞士巴塞尔大学医院于2020年2月7日在Swiss medicine weekly上发表题为“2019-Novel Coronavirus (2019-nCoV): estimating the case fatality rate – a word of caution”的文章。
2019年新型冠状病毒如何传播、潜伏期，无症状感染特征、确切的基本再生数R0、症状消失后到病毒散去持续时间，会有严重病征的风险人群，最终病死率等等问题的准确解答对于预测病毒暴发动态、制定适当有效的预防措施以及为潜在的大流行做好准备至关重要。病死率和需要住院治疗的感染比例的准确估算对于平衡感染控制干预措施的社会经济负担以及对人类的潜在利益至关重要。
目前，通过将死亡人数除以确诊病例数来估计病例死亡率得出的数字并不代表真实的病死率，可能相差几个数量级。基于人群的呼吸道分泌物的核酸检测极有可能低估了疫情暴发的规模，因为无症状患者或感染后恢复的患者可能不再出现PCR阳性结果，因此需要一种敏感的2019-nCoV特异性血清学检测方法来可靠评估过去的暴露率，并可能有助于评估群体免疫力。
该文章称关于此次疫情的病死率，湖北省、中国不同地区和其他国家报告的估计值之间存在很大差异的现象很值得关注。该文章认为武汉报告的较高的病死率可能被高估了，轻度或无症状的病例可能在很大程度上仍未被识别，尤其是在流感季节，以至于武汉市受感染的真实病例数可能被大大低估了。另外由于武汉市的医疗设施和检测能力已达到极限，疫情进一步扩大后，漏诊可能会进一步加剧。该文章认为，由于武汉目前减缓传播的措施，中国其他地区和国家获得了关键的准备时间，可以更好地追踪从其人群中首次出现这种病毒开始的病例，估计值可能更准确。
此外，文章认为武汉以外地区较低的病死率可能被低估，由于流行病在其他地区和国家暴发稍后，致命病例的发生和报告可能会延迟，还有可能导致先前可归因的死亡人数被低估。病死率的差异可能是由于大流行期间的医疗护理能力不同所致。在中国不同地区以及世界不同地区对2019年新型冠状病毒的敏感性也不同。
该文章认为，包括WHO，美国CDC，欧洲CDC以及知名期刊，都面临着数据的快速生成和传播的挑战，这些数据主要在社交媒体平台上发布。因此，必须定义新的方法，来验证此类信息（有时带有误导性，有时带有重要信息）的准确性。2019-nCoV流行进行建模仍然具有挑战性。
