服务热线:400-658-8981

专注健康检测
打造健康生态 共享美好未来

首页> 新闻中心> 行业资讯

意大利的病死率为什么这么高?儿童人体成分分析仪

发布时间:2020-03-25 16:55:38

儿童人体成分分析仪小编提示:进入三月底,在中人民的共同努力下,新冠肺炎疫情在我国得到了有效的控制,人们的生产生活正在逐渐恢复正常。然而,这场疫情的影响远未过去,而是在国外疫情蔓延越来越重,世界卫生组织已宣布其为“大流行病(pandemic)”。目前,全球确诊国家和地区数已达185个,确诊病例已超33万,这无疑已成为全人类面临的共同考验。
其中在新冠病毒传播的过程中,各国的传播状况和死亡率出现了很大的差别。最为引人瞩目的当属意大利,这个经济发展水平较高、医疗条件也较好的国家,截至到2020年3月34日18时,已有累计确诊病例54030例,死亡6820例,病死率以超过9%。与之相比,更早爆发疫情的韩国、新加坡等国的确诊病例数和死亡数都要低于意大利
儿童人体成分分析仪小编提示那么,各国之间为什么会出现这样的差异呢?是什么影响了新冠病毒在各国内部的传播?
牛津大学的Jennifer Beam Dowd团队从人口学的角度进行了分析。他们的研究从人口学的视角展示了年龄结构和代际互动(intergenerational contacts)对新冠肺炎传播和死亡率的影响。研究者认为,新冠病毒的传播及其所造成的影响与人口结构密切相关,尤其是人口的年龄结构。
目前的数据显示,新冠肺炎的死亡风险高度集中于老年人口中,尤其是80岁以上的群体。中国与意大利的数据都说明了这一点。中国40-49岁人口中新冠肺炎的病死率(case-fatality rate, CFR)为0.4%,但在80岁以上人口中,病死率达到了14.8%。
而从意大利的数据来看,截至3月13日,意大利70-79岁人口的病死率为10.8%,80-90岁人口中病死率为17.5%,90岁以上的为21.1%,而50岁以下的死亡病例数则只有6例,迄今为止只有3%的死亡是在60岁以下的人口中发生的。
人口年龄结构或许可以解释不同国家间病死率的显著差异,以及为什么像意大利这样的国家疫情更为严重。
意大利是世界上人口老龄化最为严重的国家之一,65岁以上人口占总人口的比重达到了23.3%,而在中国这一比例约为12%。
近日,据意大利媒体统计目前全国至少50名神父死于新冠,年龄在45岁至104岁之间,多数因频繁出入病房安抚患者时感染。其中一名72岁神父放弃教区为其购买的呼吸机让给一位年轻患者后逝世。
意大利也是一个隔代间互动非常频繁的国家,成年子女和父母之间临近居住的情况比较普遍。即使是不居住在一起,子女和父母之间的日常接触也是非常频繁的。很多意大利人喜欢住在靠近家人的地方然后每天通勤上班,这种习惯影响了意大利北部超过一半的人口。
研究者认为,
这种代际互动模式、居住安排以及通勤方式可能通过社交网络加大了老年人接触到感染者的机会,从而加速了疫情的爆发。
年龄结构上的差异以及早期的控制和治疗也可以解释韩国和新加坡为什么死亡人数相对意大利要更少。
尽管韩国确诊的病例数较多,但是大部分病例都集中于新天地教会中的年轻信众,只有3.3%的病例发生在年龄大于80岁的老年群体中。新加坡的200例确诊病例中只有1例年龄在80岁以上,70岁以上的患者也只有10例,截止到目前,新加坡还未出现死亡病例。
新冠病毒如果是从较为年轻的群体中开始传播,那么重症病例数就会较低,从而使得其传播更为隐蔽,这样的国家反应速度也相应更为缓慢。
而一旦出现了社区传播,那些与意大利一样有着高度频繁的隔代间互动以及共居的国家,可能也会出现和意大利类似的情
研究者认为,从人口学的视角来预测疫情发展趋势,能够为政府提供更好的政策依据。
人口年龄结构不仅能够帮助我们识别国家间和国家内部的高风险人群,而且还可以帮助我们决定在不同的人口中采取何种程度的社交隔
离(social distancing )措施,以减少危重症病例、缓解医疗负担。
人口老龄化程度更深的国家需要采取更为严格的措施以避免医疗卫生系统的超负荷运转,而且要特别注意那些风险较高的人群以及代际互动的模式,并考虑不同政策之间的相互作用。
除了年龄结构以外,研究者认为死亡率中的性别差异也需要进一步的分析。目前的数据表明男性的死亡风险更高,这可能是由于亚洲国家中男性的吸烟率远高于女性。
此外,一些诸如糖尿病、高血压等疾病在人群中的分布对于估计感染和死亡风险也是很重要的。
儿童人体成分分析仪小编提示但是在能够获得这些数据之前,新冠肺炎的病死率集中于高龄老年群体(the oldest old ages)这一事实是我们预测危重病例规模并据此精确规划床位和医护人员等医疗资源的重要性。
参考文献
Dowd, J.F et al. 2020. Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19. medRxiv preprint doi: https://doi.org/10.1101/2020.03.15.20036293.

主要文字内容摘自:新浪新闻的2020年03月24日 11:27 澎湃新闻。如有侵权,请联系站长删除。该文章仅供学习,不可做商业用途。