כמה קטלני קוביד? מחקר גדול מתריס לחוכמה קונבנציונלית

COVID-19 הוא הרבה פחות קטלני באוכלוסיית הלא קשישים ממה שחשבו בעבר, כך הגיע למסקנה מחקר חדש גדול של סקרי שכיחות נוגדנים.

המחקר הובל על ידי ד"ר ג'ון יואנידיס, פרופסור לרפואה ואפידמיולוגיה באוניברסיטת סטנפורד, שהשמיע אזהרה מוקדמת ב-17 במרץ 2020 עם קריאה רחבה מאמר in חדשות סטאט, טוענת מראש ש"אנחנו מקבלים החלטות ללא נתונים מהימנים" ו"עם נעילה של חודשים, אם לא שנים, החיים נעצרים ברובם, ההשלכות לטווח הקצר והארוך אינן ידועות לחלוטין, ומיליארדי, לא רק מיליוני, חיים עשויים להיות בסופו של דבר על כף המאזניים".

בחודש החדש ללמוד, שעובר כעת סקירת עמיתים, פרופ' יואנידיס ועמיתיו מצאו כי לאורך 31 מחקרי שכיחות סירו-שכיחות לאומיים בעידן שלפני החיסון, שיעור התמותה הממוצע (חציוני) מזיהומים ב-COVID-19 הוערך ב-0.035% בלבד עבור אנשים בני 0 -59 שנים אנשים ו-0.095% לבני 0-69 שנים.

פירוט נוסף לפי קבוצת גיל מצא כי ה-IFR הממוצע היה 0.0003% בגיל 0-19, 0.003% בגיל 20-29, 0.011% בגיל 30-39, 0.035% בגיל 40-49, 0.129% בגיל 50-59 שנים, ו-0.501% בגיל 60-69.

המחקר קובע כי הוא מראה "IFR נמוך בהרבה לפני חיסון באוכלוסיות לא קשישות ממה שהוצע בעבר".

פירוט לפי מדינה חושף את המגוון הרחב של ערכי IFR על פני אוכלוסיות שונות.

הערכים הגבוהים באופן משמעותי עבור שבעת הראשונים מצביעים על כך שחלק מההבדל עשוי להיות חפץ של, למשל, האופן שבו מקרי מוות מקוביד נספרים, במיוחד כאשר רמות המוות העודפות דומות. שימו לב גם שהנוגדנים חוקרים נתונים מנקודות שונות במהלך השנה הראשונה של המגיפה, רובן לפני גל החורף הגדול של 2020-21, כאשר רמות ההתפשטות ומספרי מקרי המוות היו מגוונים יותר מאשר מאוחר יותר במגיפה, שכן הגלים הבאים גרמו להתכנסות מדינות.

הסיבה לכמה מדינות היו ערכים נמוכים בהרבה ולחלק הרבה יותר לא ברורה לחלוטין. המחברים מציעים כי "חלק גדול מהמגוון ב-IFR בין מדינות מוסבר על ידי הבדלים במבנה הגילאים", לפי העלילה להלן.

עם זאת, התפלגות הגילאים לפי מדינה מעידה על כך שה-IFR שונה עבור כל קבוצת גיל בכל מדינה, מה שמטיל ספק בהצעה זו. (בתרשים למטה, שים לב לסולם הלוגריתמי, והתעלם מקווי הזיג-זג, הנובעים ממדינות קטנות עם מספר נמוך של מקרי מוות.)

מדוע מדינות רואות IFR שונות אפילו לאותן קבוצות גיל? המחברים מציעים מספר הסברים, כולל חפצי נתונים (למשל אם מספר מקרי המוות או שכיחות סרופ לא נמדדים במדויק), נוכחות וחומרת מחלות נלוות (לדוגמה, השמנת יתר משפיעה על 42% מאוכלוסיית ארה"ב, אך שיעור המבוגרים הסובלים מהשמנת יתר הוא רק 2% בוייטנאם, 4% בהודו ומתחת ל-10% ברוב מדינות אפריקה, אם כי זה משפיע על כמעט 40% מהנשים הדרום אפריקאיות), נוכחותם של אנשים תשושים בבתי אבות והבדלים בניהול, בטיפול בבריאות, ובכלל בחברה. תמיכה ורמות של בעיות סמים.

פרופ' יואנידיס פרסם בעבר את א מספר ניירות הערכת IFR של COVID-19 באמצעות סקרי שכיחות סירו-שכיחות. הוא והצוות שלו מסיקים שההערכות החדשות שלהם מספקות קו בסיס שממנו ניתן להעריך ירידות נוספות של IFR בעקבות השימוש הנרחב בחיסון, זיהומים קודמים והתפתחות של גרסאות חדשות כמו Omicron.

נדפס מן DailySceptic