占全球COVID-19扩散模式1月到2020年4月

关键因素在造型大流行和指导决策包括感染率;死亡率与感染有关;的能力和有效性的政策、医疗系统和社会适应大流行的动态变化;和其他结构性因素(真实性et al . 2020)。了解这些因素需要remobilise工人也不用担心医疗过载(鲍德温2020)。在Jinjarak et al。(2020),我们采取股票的数据聚集COVID-19流行的前三个月期间,跟踪COVID-19死亡率之间的关联和大流行性流感政策干预而占全球大流行扩散模式。大流行政策干预在我们考虑参考控制和关闭政策旨在限制社会接触。实证规范控制这些考虑,受制于有限的可用数据的关键因素。具体来说,缺乏COVID-19测试和可用的有限信息精度测试,意味着一个巨大的低估感染率人均,可能是两个数字的一个因素。1The undercount of COVID-19 population mortality rates is also prevalent but by an order of magnitude below the errors associated with infection rates.2 Therefore, we focus mostly on accounting for the COVID-19 population死亡率人均第一阶段的大流行期间,控制政策和结构性因素数据可用性和质量。我们计划重新审视这些问题以更好的质量和长期在未来几个季度数据。

公平份额的国家达到了一个当地的峰值COVID-19人口每日新样本期间死亡率曲线(见图1),应用各种技术研究的因素占的经验死亡率曲线的形状出现大流行当地高峰,关注政策的影响强度与结构变量交互。像大多数类似的研究结果应该被认为健康的怀疑态度。首先,数据质量和可用性是一个主要的限制,每个国家都有其挑战,数据收集、聚合和报告。第二,更好的性能在第一减轻大流行阶段并不能保证未来表现优越,动力学的一个新的病毒大流行还未知。通过设计,压扁大流行曲线变化一些forward.3发病率死亡率

图1样品和新国家死亡率曲线,2020年1月23日- 2020年4月28日

请注意:七天的移动平均死亡率的国家。轴正常化,所有国家都符合相同的规模。时间:1月23日- 2020年4月28日。特殊情况国家从上面的情节省略了:中国、新加坡和越南。

我们的研究依赖于每日COVID-19策略和案例数据报道由牛津大学和约翰·霍普金斯大学以及苹果移动数据和各种控制。我们的基线估计研究了经合组织和新兴市场(EM)使基于数据从2020年1月23日到2020年4月28日,或第一个97天的大流行。

首先,我们调查的进化每周死亡率增长随着时间的推移利率和整个国家。应用局部预测(2005年Jorda),面板的证据表明,实施更严格的大流行政策与死亡率显著降低未来增长率在第一次大流行phase.4

采取行动迟缓的国家基础的时期pre-COVID-19外生,我们发现国家在第75百分位老年人的比例(65人以上)看到一个更强大的降低死亡率增长来自同一十单位政策紧缩指数上升,SI,而老人的比例相对较低的国家(第25百分位)。5在远离赤道的国家,如果措施有较强的影响比靠近赤道的国家死亡率增长。这种异质性可能符合一些描述温度危险因素与许多流感病毒(见图2),老年人的比例较高的国家或冷却器温度在1月到4月期间可能对COVID-19风险更高,增加这些国家的紧缩措施的有效性。更大的紧缩政策也更密切相关死亡率较低增长的第一阶段大流行期间人口密度较大的国家;更大比例的员工在脆弱的职业;和更大的民主自由(EIU民主指数),但经济意义并不明显。人口密度和员工在脆弱的职业直觉大流行的危险因素如COVID-19,民主自由的角色是一个持续的辩论的话题。我们的结果是一致的视图,更大的个人权利可能是有害的在这种情况下,很难使政府将严格检疫,公民遵守它们。

图2死亡率的影响:政府回应、人口、地理、和发展水平

请注意:红色方块(蓝圈)代表当地的投影影响从ten-unit紧缩指数较高的死亡率增长的国家在第75百分位(第25百分位)的特点。

接下来,我们求助于越野回归的结果。因变量包括登录高峰死亡率(计算累计死亡的人口每日新高峰的死亡率,通过国家);记录新高峰死亡率(计算新死亡的人口每日新高峰的死亡率,通过国家);的比例和“新高峰死亡率”————“大流行期间第一高峰”以天(代理平面度/死亡率曲线的陡峭)(见图3)。早期死亡率较高的国家(累积死亡率第一死亡)后的第一周内往往有更高的新死亡高峰,但奉承死亡率曲线在第一大流行阶段。同时,国家更激进的政策干预之前第一个死亡(SI)早期往往表现出较低的累积死亡率和新高峰,和奉承死亡率曲线。6更大的老年人口的国家往往有更高的死亡率达到顶峰。我们也发现一些证据表明死亡率较高的国家增长速度爆发高峰死亡率也更高。总体来看,证据表明(但不一定断言)这一政策紧缩直接减少高峰死亡率和死亡率曲线趋平,和其他部队也在起作用(如人口、初始流行条件)。

图3quasi-bell死亡率曲线的特征

不仅死亡率在第一次大流行阶段不同国家不同,但也有相当大的变化新多久死亡人数继续攀升(以天)。我们这学期的大流行期间第一个峰值(PD)。应该小心当协变量的解释影响死亡率的PD的改变形状曲线,作为PD时间过长也可能伴随着更高的死亡率,因此一个陡峭的曲线峰值,或降低死亡率,因此一个平曲线峰值。kaplan meier曲线拟合的PD样本,对所有国家的天数,表明早期的国家更严格的政策干预(早期SI > 19)显著降低了PDs在第一个地方每日死亡率曲线的峰值;达到峰值,大约40天内的概率为75%,而国家没有这样的早期干预(SI < 19);同样花了十天时间到达峰值概率(参见图4)。

图4Time-to-peak期间死亡率的分析。

请注意:轴表示的概率峰值死亡率/“尚未”。轴意味着更低的峰值的概率就越高。轴反映了第一天算起死亡率实现。阴影区域表示95%的置信区间。

为了更好地理解越野PD Cox比例风险模型下的变化,我们的报告,在大多数(但不是全部)规范,更严格的政策干预早期PD的持续时间较短有关。早期高死亡率相关峰值大流行时间较短,而国家实现更高的死亡率峰值往往不再流行高峰持续时间。此外,更大的老年人口的国家,人口密度高,和更大的股票的脆弱的就业往往表现出较短的大流行高峰持续时间。此外,在某些规范,民主自由的水平似乎是一个非常重要的决定因素在大流行期间的峰值。因此,更多的“民主自由”的国家长大流行高峰持续时间。远离赤道的国家也倾向于经验再PD。在这个阶段,我们报告暗示统计协会,需要更多的数据和研究提供更全面地识别所有这些因素。

我们最后警告,结果受数据限制,包括少计COVID-19感染和死亡率。的好坏表现一个国家在第一阶段的流行并不能保证未来类似的结果。压扁的死亡率和感染死亡率和痛苦的调整远期曲线可能会转变。过早开放的经济没有适当的测试,接触者追踪和脆弱的选择性检疫或影响人口可能引起未来加速度大流行(阿西莫格鲁et al . 2020年)。更多的医学研究和发展更好的治疗和可能的疫苗,当地和全球公共政策的质量和调整能力的国家将决定未来流行的动态(Lipsitch et al . 2020)。

引用

阿西莫格鲁D, V Chernozhukov我沃宁和M D Whinston (2020),“Multi-Risk先生模型最优目标锁定27102号”,美国国家经济研究局工作论文。

Lipsitch M, D L L Swerdlow和Finelli (2020),“定义所需的COVID-19-studies流行病学”,新英格兰医学杂志》上382.13:1194 - 1196。

Jinjarak Y, R•艾哈迈德Nair-Desai, W鑫和J艾珍曼博士(2020),“占全球COVID-19扩散模式,1月到4月27185号”,美国国家经济研究局工作论文。

Jorda, O(2005),“脉冲响应的估计和推断当地预测”,美国经济评论95.1:161 - 182。

真实性R, LC Okell,我Dorigatti et al。(2020),“估计2019年冠状病毒病的严重性:基于模型的分析”,柳叶刀传染病,3月30日。https://doi.org/10.1016/s1473 - 3099(20)30243 - 7

尾注

1AAAS科学2020年4月21日报道,一个巨大的少计COVID-19感染率。巴塔查里亚和Bendavid斯坦福大学的一项研究估计,为每一个积极COVID-19测试结果在圣克拉拉县,加州有超过50倍感染人。也发现类似的结果在洛杉矶县,在几项研究在欧洲。虽然这些研究方法和真实性的争论正在进行,结果可能反映了强烈的选择性测试:测试目标主要是生病的患者,在可能的感染是医学上的更高级的阶段最优,从而失踪人口众多的股票轻度或无症状患者COVID-19症状。

2金融时报》研究2020年4月26日报道,死亡率统计显示122000人死亡在14个国家超过正常水平,认为全球冠状病毒死亡人数可能比报告高60%。这种少计反映了缺乏COVID-19测试,少报死亡在高级住宅和辅助生活中心,误诊,有限的行政能力,等等。

3对二次波的感染仍然是一个威胁。在2020年第二季度政策,意识到大流行感染,控制和治疗将解释每个国家的未来表现。此外,只有时间和更多的医学研究将显示感染者的程度,恢复免疫力足够长的时间来允许光滑的收敛“群体免疫”。

4国家紧缩指数(SI) 10单位高于平均水平,两周后,平均降低-3%的死亡率增长。减少死亡率增长增加约-6%的第三周,然后稳定下来。而降低增长率看起来很大,重要的是要把这些数据放在一起来看。鉴于疾病传播的指数特性,通常每周死亡率增长+ 50%到+ 100%或更高。

5牛津大学如果是0到100之间的正常化,100 =严格的响应。国家在第75百分位(25日)看到死亡率增长约-9%(-3.5%)两周后。大比例的老年人是无条件的国家更容易受到流感大流行,但出于同样的原因,在严格的政策可能会获益更多。

6月初我们发现增加了一个单位如果与峰值累积和新死亡率低-3%和-2.5%,平均。