에 발표된 최근 연구에서 플로스 원연구원들은 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19) 사례가 두 배로 증가하는 것이 건강 매개변수에 미치는 영향을 평가했습니다.
배경
생명과학과 역학에서는 중요한 통계의 배가, 발생 기간 및 다른 메트릭에 미치는 영향이 중요한 개념입니다. 배가 시간은 전염병 전염병, 종양 성장, 인구 규모, 체외 세포 성장. 배가 시간은 특히 전염병의 초기 단계에서 전염병 발생의 특성을 추정하고 전염병 유행에 따른 위험을 측정하는 데 자주 사용됩니다.
이 연구는 전염병으로 인한 공중 보건 위협을 평가하기 위한 상대적으로 간단하지만 유용한 척도인 “배가 효과”를 제시하며 수학적으로 상대 위험으로 표현됩니다.
연구에 대해
현재 연구에서 연구원들은 COVID-19 사례가 두 배로 증가하여 입원 및 사망에 미치는 영향을 정량화하는 새로운 방법을 시연했습니다.
초기 분석은 새로운 확인된 COVID-19 감염과 새로운 입원 사이의 연관성을 모델링했습니다. 연구팀은 다음과 같은 상황에 대해 동일한 평가를 수행했습니다. COVID-19 양성 사례의 수를 두 배로 늘리는 것이 사망률에 미치는 영향과 입원 수를 두 배로 늘리는 것이 사망률에 미치는 영향.
기본 배가 모델 Y 생성 시티, 시간 t – 6, t – 5에서 t 및 H까지의 주간 확인된 사례 총계티 시간 t – 6, t – 5에서 t까지 최근에 입원한 환자의 주별 합계입니다. 음이항 회귀를 활용하여 입원 횟수를 모델링했습니다. 이 모델은 전염병 발생에 대한 데이터에서 일반적으로 관찰되는 카운트 데이터의 과분산을 보상했습니다.
추정 입원 건수는 증례 수가 2배가 되면 곱셈 계수 exp(beta)만큼 증가하는 “배가 효과”라는 현상이 나타납니다. 많은 국가가 연구에 포함되어 있다는 점을 감안할 때, 후자의 관점은 특히 정책 입안자와 관련이 있으며, 정책 입안자는 이를 사용하여 해당 국가의 현재 시나리오를 조사하고 이웃 국가와 같은 다른 국가의 진행 상황과 관련시킬 수 있습니다. 로컬 모수 모델이라고도 하는 변화 계수 모델에는 선형 회귀 변수가 있지만 해당 계수는 효과 수정자라고도 하는 다른 변수와 함께 점진적으로 변경될 수 있습니다.
결과
북서유럽 국가 중 영국은 코로나19 감염 확진 비율이 두 배가 되면 2020년 9월부터 입원이 70% 증가해 상대적 위험이 가장 컸다. 이 위험은 2021년 5월에 60%로 감소했으며 이후에도 꾸준히 유지되었습니다. 덴마크와 노르웨이는 감염 수가 두 배가 되었을 때 입원이 약 50% 증가하여 배가 위험이 감소했습니다. 시간이 지남에 따라 상대 위험도의 궤적은 영국만큼 일관되지 않습니다. 아마도 인구가 더 적고 입원 횟수가 더 적기 때문일 것입니다. COVID-19 대유행 첫 해에 네덜란드와 벨기에는 감염 건수가 두 배로 증가하고 상대적 위험이 증가하여 입원이 50~60% 증가했습니다.
크로아티아는 동유럽 국가 그룹에서 위험 수준이 가장 높았으며 50%에서 70%로 증가했습니다. 이에 비해 에스토니아의 상대 위험도는 40%에서 60%까지 다양했습니다. 2021년 6월 체코 공화국의 상대 위험은 감소했지만 2021년 10월에는 증가했습니다. 북서 유럽 국가의 상대 위험 특성은 2021년 1월에 더 높은 위험, 2021년 5월~6월에 위험 감소, 2021년 12월 소폭 상승. 에스토니아, 크로아티아, 라트비아, 체코 공화국도 마찬가지입니다. 남아공이 다른 유럽 국가보다 사례-입원 시나리오에서 상대적 위험이 상당히 높다고 가정합니다. 이 경우 남아공의 프로필은 사망률 시나리오에서 다른 국가의 프로필에 접근합니다.
마지막으로 입원-사망률 분석은 사례-입원 분석과 동일한 패턴을 보였다. 그러나 모든 국가의 상대적 위험은 시간이 지남에 따라 덜 안정적인 것으로 보입니다. 분석된 모든 국가에서 입원 및 사망 수는 사례 및 입원 빈도보다 훨씬 낮습니다.
전반적으로, 이 연구는 COVID-19 관련 입원 및 사망률의 사례 수를 두 배로 늘리는 역학적 영향의 계산을 용이하게 하는 모델링 접근 방식과 시간이 지남에 따라 많은 국가에 대한 이러한 조치의 진화 특성을 제안했습니다.
