如何评估全球的新冠感染死亡人数？

本文来自微信公众号：Nature Portfolio （ID：nature-portfolio），作者：Enrique Acosta，头图来自：视觉中国

为了明确哪些因素决定了COVID-19的传播力和严重性，同时评价政府抗疫措施的有效性，就要先搞清楚COVID-19对全球死亡率的影响。2022年5月，世卫组织（WHO）与联合国经济和社会事务部领导的一支研究团队发布了全球COVID-19相关死亡率的首个评估结果。Msemburi等人日前^[1]在《自然》发文，详细阐述了这项研究。

由于检测能力有限以及对死亡病例的错误归因，2020-2021年因COVID-19导致的许多死亡病例没能进入官方统计。这类数据缺失让研究人员很难量化短期事件的死亡人数，这类短期事件除了疫情还包括战争和自然灾害。因此，超额死亡（excess mortality）——特定时期实际死亡总人数和预期死亡总人数之间的差异——被认为是评估短期事件死亡人数的金标准^[2，3]。但是，由于不同人群之间的潜在死亡趋势和数据可及性存在较大差异，很难找到一种普遍有效的方法来计算超额死亡人数^[4，5]。

Msemburi和同事对每个国家的COVID-19超额死亡人数进行了评估。作者指出，2020-2021年期间的死亡人数比预期死亡人数多出1320万至1660万，是官方报告的COVID-19相关死亡人数的2.4倍到3.1倍。4/5的超额死亡发生在中等收入国家（图1），一些受影响最严重的地区集中在拉丁美洲。在这两年里，秘鲁的实际死亡率是预期水平的2倍，比墨西哥、玻利维亚和厄瓜多尔的预期死亡率高了41%-51%。低收入国家的死亡人数较少，主要是因为其人口只占全球人口的9%，而且平均人口年龄比高收入国家更年轻。与已发表的数据相比，Msemburi等人使用了更翔实的方法和更精细的评估，调整了对多个国家潜在死亡趋势的预测方法^[6]。

图1 | 国家收入水平与估算的COVID-19超额死亡人数。Msemburi等人[1]估算了2020年和2021年世界各国的超额死亡人数。研究团队将国家按照收入划分（分为高收入、中高收入等），使用能获取的每月国家级死亡总人数数据进行评估。然而，由于大部分国家数据不完整，他们只能对超额死亡人数进行估算。一些国家只有特定月份或以年为单位的数据。此外，许多国家只有次国家级数据，或是根本没有数据。全球来看，估算的超额死亡人数有一半都来自这些国家，具体占比因国家收入水平存在较大差异。作者的估算需要从正超额死亡人数中减去负超额死亡人数（指死亡人数少于预期），意味着一些亚组（如中高收入和中低收入国家的年数据）的死亡总人数为负。（图中数据来自参考文献1的Supplementary Table 5-13。）

不过，对作者估算结果的解读需要相当谨慎，因为只有37%的国家拥有 2020年和 2021年每月全因死亡人数的完整数据——而这个数据是准确计算超额死亡人数的基本前提。43%的国家完全没有这类数据；2%的国家只有部分地区的数据；5%的国家只有全年数据；13%的国家只有不完整的月序列数据。这里的数据可得性与收入高度相关。比如，只有2%的欧洲国家没有2020年数据，而非洲国家的这一比例为87%。

为此，作者只能进行一些有难度的推断。首先，对于缺少某些地区数据的国家，作者只能从次国家级的死亡人数推算国家级的死亡人数。这么做的假设是各地区在疫情前和疫情期间的死亡率占比不变。但实际上，各国国内的COVID-19疫情在扩散、时间点和严重程度上均无法统一^[7，8]。

其次，研究人员只能通过外推有完整数据的国家（大部分为医疗系统健全的高收入国家）的模式，来估算没有死亡数据国家（大部分为低收入国家） 的预期死亡和超额死亡人数。研究团队调整了在高收入国家观察到的模式，对各个低收入国家使用社会经济状况、疫情严重程度、各国对COVID-19的易感性，以及国家的危机应对能力的替代指标，推算了低收入国家的死亡人数。如此一来，全球超额死亡有一半是在没有死亡率数据的情况下或是使用次国家地区数据来进行预估的（见图1）。

在解读Msemburi等人的研究结果时，还有其他因素需要考虑，包括“被避免”（avoided）和“被取代”（displaced）的死亡。“被避免”的死亡是指没有出现的预期死亡，比如2020年和2021年被避免的流感相关死亡，这得益于人们行为的改变和社交隔离措施^[9]。“被取代”的死亡是指预期会在观察期出现的虚弱或生病人群的死亡，但该人群却因COVID-19而死亡，这会使死亡人数在暂时性的顺差后出现逆差，因此在计算累积超额死亡人数时会被忽略。

Msemburi等人没有调整这些因素，因为他们想要确定疫情期间死亡率的全部变化。然而，根据这些数据调整后的估算结果对于更好地计算COVID-19病死率是必不可少的。已有模型能调整流感相关的“被避免”死亡人数^[10]，也有人提出了适用于新冠疫情背景下的新方法^[11]。对于“被取代”死亡人数来说，可以通过在计算观察期数个月里的累计超额死亡人数时排除死亡率逆差，进行部分调整。（这种调整只是部分调整，因为在总逆差期间出现的COVID-19死亡病例仍未统计在内。）

Msemburi等人的推算谈不上完美，但显然没有其他更好的选项。无论这些数据基于多少推测，大部分都比官方报告的COVID-19死亡人数更接近实际情况。如果认同官方确定的死亡人数，等于在假设疫情没有影响到低收入和中低收入国家——这些国家的脆弱人群只能依赖有限的检测能力和防疫措施。这种假设是极其不合理的，甚至是不负责任的。

其他评估新冠疫情对全球死亡率影响的类似研究给出了不尽相同的结果，从中不难看出这项任务的复杂程度。对于同一个时期，华盛顿大学卫生指标与评估研究所（IHME）^[12]估计的超额死亡人数为1820万，而《经济学人》（The Economist）杂志估计的超额死亡人数为1600万（见go.nature.com/3uykedp）。这让世卫组织的估算成为三者之中最保守的。与这两项研究相比，Msemburi等人采用的方法更简单，对不确定性的评估也更严谨。

对Msemburi和同事来说，接下来应该做的——也是目前正在做的工作（见go.nature.com/3vhmybu）——是在他们的数据中加入年龄信息。COVID-19死亡风险会随年龄上升^[13]。由于作者计算的是全人口的超额死亡人数，所以不同国家间的差异受到年龄结构变化的影响。曾有研究人员试图根据死亡总人数给各国的疫情应对表现排名（包括该研究），但如果没有年龄数据，任何对疫情严重性或是防疫措施有效性的评估都存在偏差。

最后，评估新冠疫情对全球死亡率影响之难，凸显出在全球建立可靠、中心化的死亡率监测系统的紧迫性。这类系统的构建离不开国际社会全力完善民事登记和关键统计系统，尤其是在低收入和中等收入国家。一旦构建完成，它们就能为未来疫情和卫生危机拉响十分重要的预警。

参考文献：

1. Msemburi， W. et al. Nature 613， 130–137 (2023).

2. Leon， D. A. et al. Lancet 395， e81 (2020).

3. Helleringer， S. & Queiroz， B. L. Int. J. Epidemiol. 51， 85–87 (2022).

4. Nepomuceno， M. R.， Klimkin， I.， Jdanov， D. A.， Alustiza-Galarza， A. & Shkolnikov， V. M. Popul. Dev. Rev. 48， 279–302 (2022).

5. Schöley， J. Preprint at medRxiv https://doi.org/10.1101/2021.06.04.21258353 (2021).

6. Nature 606， 242–244 (2022).

7. Lima， E. E. C. et al. Genus 77， 30 (2021).

8. Konstantinoudis， G. et al. Nature Commun. 13， 482 (2022).

9. Simonsen， L. & Viboud， C. eLife 10， e71974 (2021).

10. Thompson， W. W. et al. Influenza Other Respir. Viruses 3， 37–49 (2009).

11. Shkolnikov， V. M. et al. SSM Popul. Health18， 101118 (2022).

12. Wang， H. et al. Lancet 399， 1513–1536 (2022).

13. Sasson， I. Demogr. Res. 44， 379–396 (2021).

原文以Global estimates of excess deaths from COVID-19标题发表在2022年12月14日《自然》的新闻与观点版块上

本文来自微信公众号：Nature Portfolio （ID：nature-portfolio），作者：Enrique Acosta