Оценка избыточной смертности, обусловленной пандемией COVID-19: систематический анализ смертности, связанной с COVID-19, 2020–2021 гг.
Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020–21
2022-03-10
SCID: 54.1/key97vcx
Discuss with AI
пандемия COVID-19регрессия LASSOсмертность от всех причинансамблевое моделированиеизбыточная смертность
Figures from the paper
Abstract (AI)
ОБОСНОВАНИЕ: Статистика смертности имеет фундаментальное значение для принятия решений в области общественного здравоохранения. Смертность варьирует во времени и в зависимости от местоположения, а на её измерение влияют хорошо известные систематические ошибки, усугубившиеся во время пандемии COVID-19. Целью этой работы является оценка избыточной смертности вследствие пандемии COVID-19 в 191 стране и территории, а также в 252 субнациональных единицах отдельных стран за период с 1 января 2020 года по 31 декабря 2021 года. МЕТОДЫ: Были собраны данные об общей смертности для 74 стран и территорий и 266 субнациональных территорий (включая 31 территорию в странах с низким и средним уровнем дохода), которые предоставляли еженедельные или ежемесячные данные о смертности от всех причин в течение пандемии в 2020 и 2021 годах, а также за период до 11 предшествующих лет. Кроме того, были получены данные об избыточной смертности для 12 штатов Индии. Избыточная смертность во времени рассчитывалась как наблюдаемая смертность после исключения данных за периоды, на которые повлияли поздняя регистрация и такие аномалии, как волны жары, за вычетом ожидаемой смертности. Для оценки ожидаемой смертности использовались шесть моделей; итоговые оценки основывались на ансамбле этих моделей. Веса моделей ансамбля определялись по среднеквадратичным ошибкам, рассчитанным в ходе теста прогностической валидности на вневыборочных данных. Поскольку записи о смертности во всём мире являются неполными, была построена статистическая модель для прогнозирования уровня избыточной смертности в территориях и периоды, для которых данные об общей смертности отсутствовали. В качестве механизма отбора переменных использовалась регрессия с оператором наименьшего абсолютного сжатия и отбора (LASSO); были отобраны 15 ковариат, включавших как показатели, относящиеся к пандемии COVID-19, например серопревалентность, так и показатели фонового состояния здоровья населения, например индекс доступности и качества медицинской помощи, причём направление влияния на избыточную смертность соответствовало метаанализу Центров по контролю и профилактике заболеваний США. С использованием выбранной оптимальной модели был выполнен процесс прогнозирования с применением 100 выборок для каждой ковариаты и 100 dra...
Key Findings
1
Поскольку глобальные данные о смертности были неполными, статистическая модель на основе LASSO прогнозировала избыточную смертность с использованием 15 ковариат, включая серопревалентность и индекс доступности и качества медицинской помощи.
2
Наблюдаемую общую смертность сравнивали с ожидаемой смертностью, рассчитанной ансамблем из шести моделей, взвешенных по результатам проверки прогностической способности на независимых данных.
3
Для снижения смещения избыточной смертности исключались периоды, затронутые задержками регистрации и аномалиями, такими как волны жары.
4
Для учета неопределенности в моделирование включались 100 прогностических выборок для каждой ковариаты.
5
Исследование оценивает избыточную смертность, связанную с пандемией COVID-19, в 191 стране и территории и 252 выбранных субнациональных единицах с 1 января 2020 года по 31 декабря 2021 года.
Research Object
Смертность, связанная с пандемией COVID-19, в 191 стране и территории и отдельных субнациональных единицах в 2020–2021 годах
Research Subject
Оценка избыточной смертности и её временной и географической вариации, включая смертность в регионах с неполными данными об общей смертности
Publication Details
Publication Date
2022-03-10
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
1737
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Работы, цитирующие эту статью3
Глобальное бремя 288 причин смерти и декомпозиция ожидаемой продолжительности жизни в 204 странах и территориях и 811 субнациональных территориях, 1990–2021 гг.: систематический анализ для исследования «Глобальное бремя болезней» 2021 года2024
Глобальные оценки смертности, ожидаемой продолжительности жизни и численности населения по возрасту и полу для 204 стран и территорий и 811 субнациональных территорий за 1950–2021 годы, а также влияние пандемии COVID-19: комплексный демографический анализ для исследования глобального бремени болезней, травм и факторов риска, 2021 год2024
Анализ гаплотипов генов TLR2 и TLR3 для прогноза COVID-19 в когорте профессионалов, работавших в первую волну пандемии в Белеме (Пара), Бразилия2025