Thread

Conversation

influenzer
@influenzer3
●米国における2020年の超過死亡のほとんどはCOVID-19によるもの →米国の統計データでは、2020年の超過死亡分の約2割はCOVID-19非関連の死亡に分類されています。
1
50
87
influenzer
@influenzer3
今回の検討では、米国2096郡を医療に関する各指標で層別化し、それによってCOVID-19非関連超過死亡の割合が大きく異なってくる事を示しています。 ざっくり｢医療へのアクセスが良い｣状況に限ると、ほとんどがCOVID-19関連超過死亡という結果。
1
24
26
influenzer
@influenzer3
死因判定に大きなばらつきが見られ、医療アクセスの違いにより正確な死因が特定できていない可能性を示しています。 明言はしていませんが、｢超過死亡はほぼすべてがCOVID-19関連である｣可能性を示唆する内容です。
1
24
31
influenzer
@influenzer3
別の可能性として｢医療アクセスの悪さがCOVID-19非関連超過死亡の増加にもつながった｣という解釈も可能ではあるとは思います。 いずれにしても、COVID-19が米国の超過死亡の主体(恐らく80%以上)である事は確定事項です。
1
26
29
influenzer
@influenzer3
----- ・2020年の米国における超過死亡の約20%は、COVID-19による死亡数では説明できない(were not reflected)。
1
16
17
influenzer
@influenzer3
この説明できない超過死亡分には、COVID-19が直接死亡であるにもかかわらずその診断に至らなかったものや、パンデミックによる医療機関への受診の遅れや社会的および経済的影響を介した他の原因による間接的死亡が含まれていると思われる。
1
17
24
influenzer
@influenzer3
・先行研究により、COVID-19非関連死亡の超過死亡の割合が州や郡レベルで異なっている事が報告されている。本検討では、COVID-19関連超過死亡とは分類されなかった医療要因を郡レベルで検討した。
1
14
19
influenzer
@influenzer3
・2020年1月1日から12月31日までの米国各郡におけるCOVID-19死亡および全死因死亡に関するデータについて、US National Center for Health Statistics dataを用いた横断的解析を行った。また、2013年から2018年までの全死因死亡に関する米国CDCのWONDER dataと米国国勢調査局のデータも使用した。
1
13
16
influenzer
@influenzer3
・2020年の全死因死亡率を、2013年から2018年までの過去の全死因死亡データと2020年のCOVID-19死亡の関数としてモデル化を行った。COVID-19による関連死亡の全死因死亡に対する係数から、COVID-19に関連していない超過死亡の割合を算出した。その後、各種医療要因によってモデルの層別化を行った。
1
14
16
influenzer
@influenzer3
(結果) ・2096郡、3億1019万人の住民が対象となった。11.0%は保険未加入者だった。 ・COVID-19非関連超過死亡の割合は、無保険者が多い郡(27%, 23-30)のほうが少ない郡(-5%, -14- 30)よりも高った。
1
15
20
influenzer
@influenzer3
・COVID-19非関連超過死亡の割合は、1人あたりのプラマリケア医(GP)の数が少ない郡(20%, 16- 24)のほうが、多い郡(0%, -12- 11)よりも高かった。
1
15
20
influenzer
@influenzer3
・COVID-19非関連超過死亡の割合は、自宅での死亡が多く(34%, 29-38)、老人ホームでの死亡が少ない(23%, 18-28)郡で高く、自宅での死亡が少なく(17%, 13-21)、老人ホームでの死亡が多い(-8%, -18-2)郡で低かった。
1
15
20
influenzer
@influenzer3
(考察) ・今回の横断研究では、無保険者やGPが少ない郡、自宅での死亡者が多い郡でCOVID-19非関連超過死亡が多かった。 ・医療機関へのアクセスが悪い場合、COVID-19の検査や診断ができないため、正確な死因が特定できない可能性が高くなる。
1
19
24
influenzer
@influenzer3
・自宅での死亡が多かった群では、薬物過剰摂取による死亡などが起こった可能性も推測されるが、本検討ではこれ以上の解析はできなかった。
1
15
23
influenzer
@influenzer3
・今回の解析では、調査期間中に死因判定に大きなばらつきがある事が示唆された。不正確な死因統計は、COVID-19のハイリスク集団の特定を困難にし、不適切な政策決定につながる可能性がある。 ----
1
15
21
influenzer
@influenzer3
・原因別の超過死亡の層別化解析の結果 1000人年あたりの全体超過死亡、およびその中のCOVID-19関連超過死亡(水色)とそれ以外(緑)を示しています。 一番上の全体では、超過死亡の2割程度は、COVID-19非関連の超過死亡に分類されています。
1
16
20
influenzer
@influenzer3
その下からは、各郡を｢自宅での死亡割合｣などの各指標で層別化し、上位25%と下位25%で超過死亡の内訳を比較。 差が顕著なのは、｢老人ホームでの死亡者の割合｣、｢無保険者率｣、｢人口あたりのGP数｣での層別化比較です。
1
16
20
influenzer
@influenzer3
｢老人ホームでの死亡者の割合｣が高い郡では、COVID-19非関連の死亡は例年より少ないという結果になっています。 ｢無保険者率｣が低い郡でもCOVID-19非関連の死亡は例年より少ないです。 ｢人口あたりのGP数｣が多い郡ではCOVID-19非関連死亡の超過死亡はありません。
Image
1
20
22
influenzer
@influenzer3
→肺炎・インフルエンザ・COVID-19による死亡(PIC)の推移がCDCのサイトで参照できます。 折れ線グラフはPICの全死亡における割合になっています。 統計予測は黒線で、冬に最大、夏に最低となる波線を描きながら5-7%の間で推移しています。
1
22
28
influenzer
@influenzer3
赤線は実測値であり、波線をオーバーする箇所は少なくとも2020年以前は、インフルエンザ流行による｢超過死亡｣に相当していました。 2020年以降は、持続的に過去の統計予測を遥かに上回る超過死亡が見られている事が分かります。
1
20
28
influenzer
@influenzer3
一方で、インフルエンザによる直接死亡数が黄色の山、COVID-19の直接死亡数が水色の山で表示されています。 COVID-19による直接死亡数は、インフルエンザのそれとは比較にならないレベルです。
1
34
48
Show more replies

New to Twitter?

Sign up now to get your own personalized timeline!
Sign up with Apple
Sign up with phone or email
By signing up, you agree to the Terms of Service and Privacy Policy, including Cookie Use.

Trending now

What’s happening

News
Yesterday
秋篠宮家の眞子さま 30歳の誕生日
News · Trending
妻・清野菜名
Trending with 第1子妊娠, 生田斗真パパ
Trending in Japan
若者10万人超
Trending with 食事券1万円分
モデルプレス
Last night
「Girls Planet 999」デビューメンバー9名決定 日本人デビューメンバーは…？
DIGIDAY［日本版］
October 22, 2021
再定義が求められている、アフターコロナの「出張」：「板ばさみになっている」
Show more