בראונסטון » בראונסטון ג'ורנל » נעילות לא הצילו חיים

נעילות לא הצילו חיים

שתף | הדפס | אימייל

ארה"ב ו-50 תחומי השיפוט שלה מספקים ניסוי טבעי לבחון האם ניתן לייחס עודף מקרי מוות מכל הסיבות ישירות ליישום השינויים המבניים החברתיים והכלכליים בקנה מידה גדול שנגרמו על ידי הוראת הסגר של האוכלוסייה הכללית.

לעשר מדינות לא היו הטלת נעילה ויש 38 זוגות של מדינות נעילה/לא נעילה שחולקות גבול יבשתי. אנו מוצאים כי ההטלה והאכיפה הרגולטורית של צווי מקלט-במקום או הישארות-בית במדינה מתואמים באופן סופי עם תמותה גדולה יותר מתוקנת מצב בריאות, לנפש, מכל סיבה לפי מדינה. תוצאה זו אינה עולה בקנה אחד עם ההשערה שהסגרות הצילו חיים.

מבוא

ב-11 במרץ 2020, ארגון הבריאות העולמי הכריז על מגיפה המבוססת על התפרצות מדווחת בווהאן, סין של COVID-19 (להלן COVID), מחלת הנשימה שנגרמה לכאורה על ידי נגיף SARS-CoV-2. ב-13 במרץ 2020 הוכרז מצב חירום לאומי בארצות הברית בנוגע להתפרצות COVID-19. בארה"ב, הצהרה זו הביאה למערכת הטרוגנית של תגובות מרשויות הבריאות ופקידי ממשל במדינות שונות. בין אותן תגובות מדיניות מגוונות ומדינתיות, רוב המדינות הוציאו צווים למקלט במקום או להישאר בבית במרץ ואפריל 2020 (להלן "הסגרות"). 

המניע לאמצעי הנעילה הללו היה להאט את התפשטות COVID-19 על ידי הגבלת אינטראקציות חברתיות, בהנחה שהמחלה מתפשטת על ידי מגע מאדם לאדם. עם זאת, בשל העצמאות של ממשל המדינה בארה"ב, לאמצעי הנעילה היו מגוון רחב של יישום ואכיפה, כאשר חלק מהמדינות ויתרו על הנעילה לחלוטין. 

ההבדלים הללו בהחלטות מדינתיות לנעול או לא, ובכך מבססים ניסוי שימושי לבדיקת ההשערה שהסגרות הצילו חיים. השערה זו מנבאת שהיו צריכים להיות פחות מקרי מוות (לנפש) במדינות שהטמיעו נעילות, ויותר מקרי מוות במדינות שלא, לאחר התאמה להבדלים במצב הבריאות של אוכלוסיות המדינה, אם יש להניח שכל שאר הגורמים השפעה פחותה. ניתן למצוא את הנתונים הזמינים לבדיקת התחזיות הללו בתמותה מכל הסיבות (ACM) לפי זמן ולפי מדינה, המדווחים על ידי ה-CDC.

כפי שהדגימו חוקרים אחרים (למשל Rancourt, Baudin & Mercier 2021), ACM עוקפת את הנושא הקשה של הקצאת סיבת המוות, שהיא פוליטית באופייה, וכתוצאה מכך חשופה להטיה (למשל Ealy et al. 2020). סיבת המוות הדומיננטית הנכונה ידועה לעתים נדירות במקרה של מחלות בדרכי הנשימה, והמוות בדרך כלל אינו חד-סיבתי. 

היתרון של ניתוח ACM הוא שמקרי מוות בארה"ב מתועדים בנאמנות גבוהה (ללא הטיית דיווח או דיווח נמוך). ברגע שנרשם, מוות הוא מוות, ללא קשר לאופן שבו נקבעת הסיבה בתעודת הפטירה. אם הנעילה יעילה במניעת מקרי מוות כתוצאה מהתפשטות מחלה במהלך מגיפה, אז אזורים שיישמו נעילות היו צריכים לחוות פחות מקרי מוות לנפש מכל הסיבות, אם אין גורמים מבלבלים מכריעים.

נתונים ומתודולוגיה

המטרה שלנו היא להעריך את היעילות של נעילה בהצלת חיים בתקופת ה-COVID על ידי השוואת המספר הכולל של מקרי מוות מכל הסיבות בזוגות של מדינות: מדינה אחת עם נעילה ומדינה ללא נעילה שחולקת גבול עם הנעילה. מדינה. בדקנו גם את מדינות הנעילה שאינן חולקות גבול עם אף מדינה שאינה ננעלת, לשם השלמות.

זיהינו מדינות שאינן סגורות על ידי בחינת צווים מנהליים וביצועיים שהוצאו במהלך מרץ-אפריל 2020 על ידי ממשלות מדינה בתגובה להצהרות המגיפה של ארגון הבריאות העולמי ושל ממשלות פדרליות ומדינות. רוב ההזמנות הללו הועברו לארכיון באתר Ballotpedia.com, ואיתרנו את ההזמנות שעבורן הקישורים כבר לא היו תקפים על ידי חיפוש באתרי האינטרנט של ממשלת המדינה. הקצהנו ציון "קפדנות" לכל הוראת ביצוע בהתבסס על שפת צו הנעילה לאזרחי המדינה:

הורה/מנדט: 3
בימוי: 2
מוצע/מעודד: 1
אין הזמנה: 0

מצאנו שהיו שבע (7) מדינות שקיבלו ציונים של 0 מכיוון שהן לא הוציאו צווי שהייה בבית: צפון דקוטה, דרום דקוטה, וויומינג, איווה, אוקלהומה, נברסקה וארקנסו. היו שלוש (3) מדינות נוספות שקיבלו ציונים של 1 מכיוון שהממשלות רק הציעו או עודדו אזרחים להישאר בבית, אך לא דרשו מהם לעשות זאת, ולא סיפקו אמצעי אכיפה: יוטה, קנטקי וטנסי. 

הקריטריון שלנו לגבי מצבי נעילה לעומת מדינות ללא נעילה שונה ממחקרים קודמים בפשטותו (כלומר התמקדות רק בקפדנות השפה בפקודות הביצוע). אבל הרשימה המתקבלת שלנו של מדינות ללא נעילה כוללת את כל שבע המדינות הרשומות כבלתי נעילה קלפי, וכולל את כל ארבעת המדינות שאינן נעילה שזוהו על ידי המחקר בחסות ה-CDC של Moreland et al. (2020)

השווינו את התוצאות של עשר מדינות אלה שאינן ננעלות עם מדינות נעילה שחולקות גבול, בהנחה שההתפשטות הוויראלית אינה מעוכבת על ידי גבולות המדינה. במחקר זה אנו מתמקדים בתמותה מכל הסיבות הכוללת (ACM) לאורך פרק זמן מוגדר כמדד ליעילות הנעילה. אנו משתמשים בשלושה פרקי זמן כמתואר להלן. 

הורדנו קבצי ערך מופרדים בפסיקים (csv) המכילים ACM לשבוע עבור כל מצב מה- אתר CDC Wonder. חילקנו את נתוני ה-ACM השבועיים עבור כל מדינה באוכלוסיית המדינה הזו (מפקד ארה"ב, 1 באפריל 2020), וכתוצאה מכך מספר מקרי המוות לנפש, בשבוע (Dpcw). לאורך הדו"ח הזה אנו מביעים את דpcw כמספר ההרוגים לכל 10,000 תושבים. 

שלב תיקון נוסף נחוץ כדי לאפשר השוואות מדויקות בין מצבים למדינה של תמותה. הבדלים בהתפלגות הגיל, שיעורי ההשמנה, רמות העוני, שיעורי הנכות הפיזית והנפשית וגורמי בריאות אחרים יובילו להבדלים מהותיים ב-Dpcw במדינות שונות. הבדלים אלה מתבטאים ביחד בקיזוז ב-Dpcw נראה במהלך שנים לא מגיפה (לפני 2020). 

לדוגמה, איור 1 מציג השוואה של ה-Dpcw בין ניו יורק לפלורידה במהלך השנים 2014-2020. כמו בכל ההשוואות של המדינה, לניו יורק ולפלורידה יש ​​שינויים זמניים דומים להפליא ב-Dpcw משבוע לשבוע ומשנה לשנה, אך יש גם היסט ברור וכמעט קבוע. 

אנו מתקנים קיזוז זה על ידי חישוב פקטור Hהיו, שהוא הערך החציוני של היחס בין D של מדינהpcw וה-Dpcw של מצב ייחוס מ-1 בינואר 2014 עד 31 בדצמבר 2020. בחרנו בניו יורק כמצב ייחוס לחישוב Hהיו. בחירה זו של מצב התייחסות היא שרירותית, אך האוכלוסייה הגדולה של ניו יורק פירושה שברוב המקרים, השגיאה ב-Hהיו נשלט על ידי טעויות פויסון ב-Dpcw של מצב הריבית. 

בדוגמה המוצגת באיור 1, גורם תיקון המצב הבריאותי של פלורידה הוא Hהיו = 0.537, מה שמצביע על כך שניו יורק חוותה 53.7% פחות Dpcw מאשר פלורידה בשנים 2014 עד 2020, כנראה בגלל האוכלוסייה המבוגרת יותר בפלורידה. עבור כל השוואה מדינתית של Dpcw אנו מאמצים את היחס הזה כגורם תיקון כדי להביא את צמד המדינות לאותו קנה מידה, מה שמאפשר השוואה מתוקנת במצב בריאותי של תמותה בתקופת המגיפה. 

גורם תיקון מצב בריאות זה מוצדק מכיוון שאנו מבצעים השוואה דיפרנציאלית בין מדינות עם ובלי נעילה. אנו שואלים, "בעקבות חקיקת אמצעי הנעילה, מה ההבדל החלקי בין ה-ACM המותאם לנפש בכל זוג מדינות?" זה מניח שלאחר הסרת ההבדלים במצב הבריאותי של אוכלוסיות המדינות השכנות, ההשפעה הגדולה ביותר על ה-ACM המתואם לנפש הייתה חקיקת סגר. הנחה זו מוצדקת בהתחשב בכך שהסגרות צפויות לגרום להפרעות מסיביות לכלכלות לאומיות ואזוריות, למערכות הבריאות ולמרקם החברתי הכללי.

איור 1

איור 1: מקרי המוות לנפש, בשבוע (דpcw) בפלורידה (כחול) ובניו יורק (אדום). הלוח השמאלי מציג את ההיסט ב-Dpcw, שאנו מייחסים להבדלים במצב הבריאותי של כל מדינה (מבנה גיל, רמת עוני, שיעור השמנת יתר וכו'). הלוח בצד ימין מציג את ה-D המתוקןpcw, המאפשר השוואה דיפרנציאלית בין שתי המדינות הללו מ-2020 ואילך.

כדי לכמת את השפעת הנעילה על תמותה בתקופת ה-COVID, אנו מחשבים את מקרי המוות המשולבים (סה"כ) מתוקנים במצב בריאותי לנפש, Dפעוט, במשך פרק זמן נבחר. לאחר מכן אנו מחשבים את היחס של Dפעוט עבור כל זוג מדינות, מסומן ב-R (נעילה חלקי אי-נעילה). אנו משתמשים בשלוש תקופות זמן שונות שבהן אנו מצפים ל-Dפעוט, ו-R, כדי ללכוד את ההשפעות של אמצעי הנעילה:

Dטוט, 1: סכום על פני תקופת הנעילה של מצב הנעילה. 
Dטוט, 2: סכום על פני התקופה של "COVID peak 1" (cp1) כפי שזוהה על ידי Rancourt וחב'. (2021; שבוע 11 עד שבוע 25 של 2020)
Dטוט, 3: סכום על פני כל התקופה מ-11 במרץ 2020 עד 31 בדצמבר 2021

לאורך מאמר זה אנו מדווחים על רווחי הסמך של 95% עבור יחסי התמותה המשולבים, מנורמל האוכלוסייה ומצב הבריאות המתוקן עבור כל השוואה זוגית של מצבי נעילה ואי-נעילה, ועבור המשולב לנפש המתוקן במצב בריאותי מקרי תמותה שאנו מדווחים עליהם. רווחי סמך אלה מחושבים בהנחה שמקור השגיאה הדומיננטי נובע מספירת סטטיסטיקה.

תוצאות

התוצאות שלנו מסוכמות באיורים שלהלן. 

באיורים 2, 3 ו-4, ציר ה-Y מפרט את כל 38 צמדי המצבים הנעילה/ללא נעילה המשמשים להשוואת תוצאות תמותה, כאשר מצב הנעילה רשום ראשון, ואחריו מצב הבלתי נעילה. הנקודות הכחולות מציגות את אומדן הנקודה של היחס, R, ופסי השגיאה הקשורים מראים את רווח הסמך של 95%; הקו המקווקו האנכי מסמן אחדות. ערכים משמאל לקו האנכי מצביעים על מקרים שבהם מצב הנעילה חווה פחות מקרי מוות מתוקנים במצב בריאותי לנפש מאשר המצב ללא הנעילה. ערכים מימין לקו מצביעים על כך שמצב הנעילה חווה יותר מקרי מוות מתוקנים במצב בריאותי לנפש מאשר המצב ללא הנעילה.

איור 2

איור 2: מצב הבריאות מותאם לנפש יחס ACM (R) עבור כל זוג מדינות שכנות הרשומות על ציר ה-y. היחס מבוסס על סיכום כל מקרי המוות בכל מדינה לאורך תקופת הזמן התואמת לשיא הקורונה (3/11/2020 - 6/24/2020). פסי השגיאה מציגים את רווח הסמך של 95% עבור היחס של כל זוג. היחסים משמאל לקו האנכי מצביעים על כך שפחות מקרי מוות התרחשו במצב הנעילה מאשר במצב ללא הנעילה, בעוד שהיחסים מימין לקו האנכי מצביעים על כך שמדינות עם נעילה חוו יותר מקרי מוות.

איור 3

איור 3: יחס ACM לנפש מותאם לנפש (R) עבור כל זוג מדינות שכנות הרשומות בציר ה-y. היחס מבוסס על סיכום כל מקרי המוות בכל מדינה לאורך תקופת הזמן התואמת את משך הנעילה של מצב הנעילה. פסי השגיאה מציגים את רווח הסמך של 95% עבור היחס של כל זוג. היחסים משמאל לקו האנכי מצביעים על כך שפחות מקרי מוות התרחשו במצב הנעילה מאשר במצב ללא הנעילה, בעוד שיחסים מימין לקו האנכי מצביעים על כך שמדינות עם נעילה חוו יותר מקרי מוות.

איור 4

איור 4: מצב הבריאות מותאם לנפש יחס ACM (R) עבור כל זוג מדינות שכנות הרשומות על ציר ה-y. היחס מבוסס על סיכום כל מקרי המוות בכל מדינה לאורך "עידן ה-COVID" המלא במערך הנתונים שלנו (11 במרץ 2020 - 25 בינואר 2022). פסי השגיאה מציגים את רווח הסמך של 95% עבור היחס של כל זוג. היחסים משמאל לקו האנכי מצביעים על כך שפחות מקרי מוות התרחשו במצב הנעילה מאשר במצב ללא הנעילה, בעוד שהיחסים מימין לקו האנכי מצביעים על כך שמדינות עם נעילה חוו יותר מקרי מוות.

אם הנעילה הצילה חיים, אז היינו מצפים שרוב יחסי ה-ACM (R) יהיו פחות מאחד. במקום זאת, אנו רואים את ההיפך. עבור כל שלוש תקופות האינטגרציה, רוב היחסים גדולים מאחד. לתקופת cp1 (נעילה, מלאה), ל-28 (28, 21) זוגות יש יחסי ACM (R) גדולים מאחד, בעוד של-0 (0, 9) זוגות יש יחסים פחות מאחד, ולשאר 10 (10, 8) לזוגות יש R שלא ניתן להבחין מאחדות בביטחון של 95%. 

לפיכך, הניתוח שלנו של ערכי R עבור שלוש תקופות זמן שבמהלכן צפויות להשפיע על הנעילה, מראה שנתוני ה-ACM מהשנתיים האחרונות אינם עולים בקנה אחד עם ההשערה שהנעילות הצילו חיים. מצד שני, התוצאות שלנו תואמות את המסקנה של Rancourt et al. (2021) כי מקרי המוות העודפים בתקופת ה-COVID בארה"ב נגרמים על ידי הממשלה ואמצעים רפואיים, ותגובות למגיפה המוצהרת.

איור 4 מציג את מקרי המוות המשולבים המתוקנים במצב בריאותי לנפש במשך 15 השבועות של "COVID peak 1" (cp1; שבועות 11 עד 25 של 2020) עבור כל המדינות בנפרד (אדום) ולאותה אינטגרציה של 15 שבועות חלון בשנת 2019 (כחול) ו-2018 (ירוק). כאן, המדינות מסודרות, מלמעלה למטה, בסדר יורד של צפיפות האוכלוסין הממוצעת מבחינת המדינה, שלעתים קרובות מניחים כי הוא גורם להתפשטות של מחלה מדבקת. שמות המדינות במג'נטה תואמים לעשרת מצבי הנעילה שלנו עם ציוני מחמירות הנעילה של 0 או 1. שמות המדינות בציאן הם מצבי הנעילה שחולקים גבול עם מצב ללא נעילה, שבהם השתמשנו בחישוב R. . 

הערכים של תמותה משולבת מכל-סיבה מתוקנת בתקופות "cp15" של 1 שבועות של 2019 ו-2018 מוגבלים באופן הדוק עבור כל המדינות לערך של כ-14 מקרי מוות לכל 10,000 (איור 5), ואילו הערכים המקבילים בתקופת ה-COVID שונים מאוד ממדינה למדינה, החל מהערך הבסיסי של 2019 ועד ל-25 לכל 10,000 בניו ג'רזי, ובדרך כלל גדול עד 15 עד 21 לכל 10,000. למצבים שאינם נעילה יש שמות על מגנטה בצבע ציר y, בעוד שמצבי הנעילה המשמשים כהשוואה שלנו בחישוב R הם ציאן צבעוני. 

איור 5 מראה שלרוב מעשרת המדינות הלא-נעילה שלנו יש תמותה משולבת מכל-סיבה מתוקנת במצב בריאותי ב-cp15 של 1 שבועות בערך הבסיס של לפני ה-COVID (2018 ו-2019) של כ-14 לכל 10,000, בעוד שרוב למדינות עם ציוני מחמירות הנעילה של 2 ו-3 יש שיעורי תמותה הרבה מעל ערכי הבסיס שלפני ה-COVID.

איור 5

איור 5: מצב בריאות משולב ACM מתוקן לאורך תקופת cp1 (11 במרץ-29 ביוני 2020; אדום) בהשוואה לאותה פרק זמן ב-2019 (כָּחוֹל) ו- 2018 (ירוק). מדינות הזינו מלמעלה למטה בצפיפות האוכלוסין הולכת ופוחתת. מגנט מציין מצבים ללא נעילה בזמן ציאן מציין מדינות נעילה שחולקות גבול עם מדינות שאינן ננעלות.

אמנם הערכה מדויקת של התמותה העודפת עקב נעילות היא מעבר להיקף של מאמר זה, אך אנו יכולים לעשות הערכה גסה בהתבסס על איור 5. לשלוש המדינות המאוכלסות ביותר (קליפורניה, טקסס, פלורידה) יש עליות בתקופת COVID מעל קו הבסיס של כ-1 ל-10,000. על בסיס שנה קלנדרית אחת (52 שבועות), ולאוכלוסיה השווה לזו של ארה"ב כולה, זה יתאים לכ-110,000 מקרי מוות, שניתן לייחס אותם ישירות להשפעות של הוראת הסגר ושלא היו מתרחשים אילו הסגרות לא יושמו. ערך זה עולה בקנה אחד עם אומדן התמותה העודף של 97,000 לשנה על ידי מוליגן וארנו (2022). 

דיון ומסקנה

השימוש במנעולים ל"הסגר" של האוכלוסייה הכללית של ארצות הברית על מנת לשלוט בהתפשטות של מחלה זיהומית הוא ללא תקדים בהיסטוריה של המדינה. במהלך מגיפות קודמות, רק החולים והחולים הוכנסו להסגר בעוד שאר האוכלוסייה המשיכה פחות או יותר כרגיל. 

גישת "הגנה ממוקדת" זו הומלצה על ידי אנשי מקצוע רפואיים ב- הצהרת ברינגטון נהדרת בשנת 2020, והוכיח שחלופות לנעילה קיימות והיו מובנות היטב בקהילה הרפואית. כבר ב-2019 ארגון הבריאות העולמי דגל בגישה דומה בהמלצותיו להפחתת הסיכונים של מגיפת שפעת, מבלי להזכיר אמצעי נעילה עבור האוכלוסייה הכללית (מי 2019). ואכן, הדו"ח של ארגון הבריאות העולמי קובע במפורש שהעברת אנשים חשופים להסגר "לא מומלצת מכיוון שאין היגיון ברור לאמצעי זה" (ראה טבלאות 1 ו-4 שלהם). באופן דומה, ה תוכנית פעולה מוכנות למגפת שפעת עבור ארצות הברית אינו מזכיר את הנעילה וקובע כי "... אמצעים קלאסיים שנועדו להפחית את הסיכון להחדרה והעברה של גורמים זיהומיים מסוימים, כגון בדיקות קליניות והסגר בנמלי כניסה, לא צפויים להיות יעילים" (Strikas et al. 2002). 

בסקירתם של הספרות הזמינה על התערבויות של מגפת שפעת, אינגלסבי וחב'. (2006) ממליץ במפורש נגד אמצעי הסגר במקרה של מגיפת שפעת, הן עבור אנשים חולים והן עבור אנשים בריאים, מכיוון שהעלויות החברתיות צפויות לעלות בהרבה על התועלת. הם סיכמו, "הניסיון הראה שקהילות המתמודדות עם מגיפות או אירועים שליליים אחרים מגיבות בצורה הטובה ביותר ועם הפחות חרדה כאשר התפקוד החברתי הרגיל של הקהילה מופרע הכי פחות." המלצות אלו מתרחבות מעבר להתכונן ולתגובה למגיפות שפעת. בדוח שכותרתו מוכנות למגפת פתוגן נשימתי בעל השפעה גבוהה, החוקרים מסכמים כי הסגר הוא בין האמצעים הלא-פרמצבטיים הפחות יעילים בהכלת התפשטות המחלה (מרכז ג'ונס הופקינס לאבטחת בריאות 2019).

לפיכך, צעדי הנעילה שיושמו בשנת 2020 על ידי רוב מדינות ארה"ב, כמו גם מדינות רבות ברחבי העולם, ייצגו ניסוי חסר תקדים בקנה מידה גדול בשליטה במחלות זיהומיות. נתוני התמותה מכל הסיבות שניתחנו מאפשרים לנו לבחון את ההשערה שהסגרות הצילו חיים במהלך מגיפת ה-COVID. אנו מוצאים כי נתונים אלו אינם עולים בקנה אחד עם השערה זו; מדינות עם סגר חוו יותר מקרי מוות מכל סיבה מאשר מדינות שכנות ללא נעילה. לכן אנו מסיקים שהניסוי הזה היה כישלון במדיניות בריאות הציבור ושאין להשתמש באמצעי נעילה במהלך התפרצויות מחלות עתידיות. 

הממצא שלנו שהתמותה מכל הסיבות גדלה במדינות עם סגר תואם את המסקנות של אגרוואל וחב'. (2021) שמצאו עליות מובהקות סטטיסטית בתמותה העודפת עקב הזמנות מקלט במקום בארה"ב וב-43 מדינות. באופן דומה, מוליגן וארנו (2022) מעריכים כי היו 97,000 מקרי מוות עודפים בשנה עקב נעילות, כאשר עודף התמותה התחלק באופן שווה בין כל קבוצות הגיל הבוגרות, בניגוד למקרי מוות מנגיף הקורונה שיוחסו לרוב בקרב קשישים.

בהתחשב בקשר החזק בין הטלת נעילה באוכלוסייה הכללית לבין עלייה בתמותה מכל הסיבות, שהודגם לעיל (איורים 2-5), ראוי להעלות השערות לגבי הגורם או הסיבות לקשר זה. 

ברור שאמריקנים מיוחסים מהמעמד הבינוני-גבוה והמקצועי לא מתו מהשהייה בבית. עם זאת, אין זה מופרך להניח כי תקנות וצווי הסגירה של האוכלוסייה הכללית הם בכל זאת סממנים או אינדיקטורים סטטוטוריים למידת האגרסיביות (כולל נטישה) שבה הגיבו או הגיבו המוסדות החברתיים במדינה למגיפה שהוכרזה. מוסדות אלה יכללו בתי ספר, בתי אבות, בתי חולים, מרפאות, שירותי נכים, מעונות יום, שירותי משטרה, שירותי משפחה וסוציאליים וכן הלאה.

אנו מקדמים זאת בהיסוס מכיוון שסביר לחלוטין שעודפי המוות הקשורים להסגרות הם מאגרי אנשים בסיכון גבוה במיוחד לסבול מהשלכות קטלניות מהפרעות גדולות ושליליות בחייהם וברשתות התמיכה שלהם. זה יהיה נכון ללא קשר לסיבת המוות המכניסטית בפועל, בהתחשב בקשר הידוע בין מתח מנוסה ובידוד חברתי לבין חומרת המחלה ותמותה, באמצעות ההשפעה על מערכת החיסון (עדר וכהן 1993; כהן ואח '. 1991; כהן ואח '. 1997; כהן ואח '. 2007; ספולסקי 2005; פרנדרוויל וחב', 2015; דאהאר 2014; Rancourt et al. 2021). אכן, ישנן עדויות רבות לכך שהנעילות קשורות לעליות גדולות ב אבטלה והחמרה כללית של בריאות הנפש (למשל Jewell et al. 2020, צ'ייזלר וחב'. 2020). 

נתוני ACM הזמינים דרך אתר CDC Wonder אינם מחולקים לפי מדינה וגם לפי נתונים דמוגרפיים, כך שלא הצלחנו לבחון אילו קבוצות דמוגרפיות מתות, וכיצד הן מתות, בכל מדינה. עם זאת, מידע דמוגרפי זמין ברמה הלאומית, וכן מוליגן וארנו (2022) מצאו עליות גדולות בתמותה העודפת בקרב אנשים בגילאי 18-65 שנים, שהיא דמוגרפיה שלא הייתה בסיכון גבוה מ-COVID. 

באופן דומה, Rancourt et al. (2021) מצא כי ההתפלגות הזמנית והמרחבית של תמותה מכל הסיבות בתקופת המגיפה אינה עולה בקנה אחד עם ההשפעות של מחלת נשימה ויראלית. הם מצאו ראיות לכך שמקרי מוות עודפים רבים במהלך המגיפה היו זיהומי דלקת ריאות חיידקיים שאובחנו בצורה שגויה, ככל הנראה שהוחמרו על ידי שיבושים במערכת הבריאות האמריקאית.

לפיכך, קיימות ראיות חזקות התומכות בהשערה שהנעילות הטילו עומס מתח פתאומי וחמור על דמוגרפיה פגיעה בארה"ב, מה שהוביל לעלייה משמעותית במוות באותן מדינות שהשתמשו בהסגרות כאמצעים לבקרת מחלות.

סיכום זה נלקח מתוך מחקר גדול יותר של המחברים.



פורסם תחת א רישיון בינלאומי של Creative Commons ייחוס 4.0
עבור הדפסות חוזרות, נא להחזיר את הקישור הקנוני למקור מכון ברונסטון מאמר ומחבר.

המחברים

  • ג 'ונסון

    ג'ון ג'ונסון הוא פרופסור לאסטרונומיה במרכז לאסטרופיזיקה | הרווארד וסמית'סוניאן. היסטוריית המחקר של ג'ון כרוכה באיתור ותצפית על כוכבי לכת חיצוניים, איסוף נתונים ותכנון ובנייה של מכשירים המשמשים במצוד אחר עולמות שמעבר למערכת השמש שלנו.

    הצג את כל ההודעות שנכתבו על
  • דניס רנקורט

    דניס רנקורט היה פרופסור לפיזיקה ומדען ראשי באוניברסיטת אוטווה במשך 23 שנים. כעת הוא כותב על רפואה, COVID-19, בריאות הפרט, שינויי אקלים, גיאופוליטיקה, זכויות אזרח, תיאוריה פוליטית וסוציולוגיה. דניס כתב למעלה מ-100 מאמרים בכתב עת בביקורת עמיתים בתחומים טכניים של מדע וטכנולוגיה.

    הצג את כל ההודעות שנכתבו על

לתרום היום

הגיבוי הכספי שלך ממכון בראונסטון נועד לתמוך בסופרים, עורכי דין, מדענים, כלכלנים ואנשים אחרים בעלי אומץ, שטוהרו ונעקרו באופן מקצועי במהלך המהפך של זמננו. אתה יכול לעזור להוציא את האמת לאור באמצעות עבודתם המתמשכת.

הירשם ל-Brownstone לקבלת חדשות נוספות

הישאר מעודכן עם מכון בראונסטון