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COVID-19는 전 세계적으로 계속 확산되고 있는 전염병입니다. COVID-19로 인한 사례 및 사망의 정밀한 추정은 의료 자원 분배, 공공 건강 대응, 백신 접종 및 경제 계획을 적절히 고려하여 사회적 피해를 최소화하는 데 기여할 수 있습니다. 본 연구에서는 SIR 프레임워크를 기반으로 156개국의 COVID-19 사례 및 사망의 진행 상황을 2022년 1월까지 비선형 혼합 효과 모델을 사용하여 분석했습니다. 감염 후 사망률의 주요 변화, 재감염 위험 및 사회적 대응을 고려하여 분석은 오미크론 변종이 등장하기 전의 기간으로 제한되었습니다. 각국의 감염 예방 조치의 영향을 평가하였으며, 특정하게는 시간이 지남에 따라 변화할 것으로 가정된 봉쇄 조치의 효과를 추정하는 데 중점을 두었습니다. 초과 사망을 고려함으로써, 본 분석은 보고되지 않은 사례와 사망의 추정을 가능하게 하여, 팬데믹의 영향을 보다 포괄적으로 이해할 수 있도록 하였습니다. 분석에서는 국내 총생산(GDP), 65세 이상의 인구 비율, 수도의 위도 및 도시 인구와 심혈관 사망률이 사망률에 미치는 중요한 영향 요인으로 확인되었습니다. 또한, 변종에 따른 감염 전파성 및 사망률의 차이, 백신 접종이 사망률에 미치는 영향도 평가하였습니다. 전파성은 베타, 감마 및 델타 변종에서 각각 1.2배에서 1.4배로 증가하였고; 사망률은 베타, 감마 및 델타 변종에서 각각 1.7배, 2.2배 및 1.4배로 증가하였으며; 백신 접종은 델타 및 기타 변종에서 각각 0.4배 및 0.1배로 사망률을 감소시켰습니다.
Koshimichi et al. (Mon,)은 이 질문에 대해 연구했습니다.
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