英國《自然》雜志3日發表了一項新的模型研究，英國及法國科學家使用了45個國家的數據，構建了可用于評估各國感染水平和應對效果的模型，同時，這一成果還展示了如何將血清學調查結果和死亡數據結合起來，用于評估新冠病毒感染的傳播率和嚴重程度。

監測新冠病毒的傳播水平和感染的嚴重程度是指導應對這一流行病的重要手段，但由于現有數據不一致，要做到這一點具有很大挑戰性。血清學調查是對人口中產生新冠病毒抗體人群百分比進行的估算；根據檢測能力的不同，可能會得出不同的數據。死亡數據被認為是新冠病毒傳播率和感染嚴重程度的一個可靠指標，不過這些數據也可能不一致，具體取決于疫情暴發的地點。例如，與一般人口相比，護理院的傳染率和死亡率異常地高。

為深入研究感染模式，英國劍橋大學、法國巴斯德研究所的科學家們，利用45個國家的新冠肺炎死亡數據和22個國家級血清學調查結果，創建了一個模型。他們估算了感染死亡率——感染病毒的人中可能因此而死亡的比例——可用于比較報告和預期的死亡人數。65歲以下人群按年齡劃分的相對死亡風險在各國是一致的；5—9歲兒童的感染相關死亡風險最低，年齡每增加5歲，感染死亡率增加0.59%。

團隊估計了65歲以上人口在沒有護理院傳染情況下的預期死亡人數。然后，他們將這些估計數值與這一年齡組的報告死亡人數進行了比較，發現各國之間的數字存在差異。例如，南美洲報告的65歲以上人口死亡人數低于預期，這可能是由于老年人中新冠肺炎死亡人數報告不足。同時，在大多數歐洲國家，報告的65歲以上人口死亡人數高于預期，原因是護理院中暴發了多起疫情。

研究人員得出結論說，基于模型的感染率估算或許有助于確定脆弱人口可能發生超額死亡的國家。

責任編輯：王逸群