印第安納州的隨機測試表明Covid-19的病死率比流感高6倍,並且該州的2.8%被感染 在印第安納州進行的隨機測試為公共衛生官員提供了一些迄今為止最具代表性和準確性的數據。 美聯社照片/達倫·卡明斯

自美國冠狀病毒大流行的第一天起 沒有足夠的測試。 面對這種短缺,醫療專業人員對症狀最嚴重的人或從事職業使他們處於高感染風險的人進行了哪些檢查。 病情較輕或無症狀的人未接受檢查。 因此,美國許多感染者未經測試,公共衛生官員所掌握的有關該病毒傳播和期限的許多信息也無法提供完整的信息。

缺少對美國每個人進行測試的方法,獲得有關誰和多少人感染了冠狀病毒的準確數據的最佳方法是 隨機測試.

我是一個 衛生政策與管理教授 at 美國印第安納大學,而隨機測試正是我們在我的狀態下所做的。 從25月1日到XNUMX月XNUMX日,我們的團隊隨機選擇了 測試了數千名印第安納州居民,無論他們是否生病。 通過該測試,我們能夠獲得有關州一級冠狀病毒感染率的第一個真正具有代表性的數據。

我們發現了 佔該州人口的2.8% 已感染SARS–CoV–2。 我們還發現,少數民族社區,特別是西班牙裔社區,受到該病毒的打擊更加嚴重。 有了這些有代表性的數據,我們還能夠算出病毒的致命程度。


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隨機測試的過程

我們研究的目的是了解目前或以前曾經感染過冠狀病毒的印第安納州居民總數。 為此,我們的團隊測試的人需要準確代表整個印第安納州的人口,而我們需要對每個人使用兩次測試。

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在印第安納州衛生部,眾多州機構和社區領袖的幫助下, 我們在印第安納州的城鎮中建立了70個測試站。 然後,我們從使用州稅記錄創建的列表中隨機選擇人員,並邀請他們免費進行測試。 一些團體比其他團體更容易出現,我們相應地調整了數字以代表該州的人口統計資料。

當一個人出現在我們的移動測試網站後, PCR拭子測試 尋找當前的感染和 抗體驗血 尋找過去感染的證據。

通過隨機測試並查找當前和過去的感染,我們可以將結果推斷到整個印第安納州,並獲得有關該病毒實際感染率的信息。

該研究小組還與弱勢社區的公民領導人合作,進行了公開的,非隨機的測試,以了解這兩種測試方法的結果會有何不同。

印第安納州的隨機測試關於有多少感染者以及受害最嚴重的社區的準確信息對於明智地對抗這種流行病至關重要。 Orbon Alija / E +通過Getty Images

多麼廣泛和致命

在研究的第一波測試中,我們測試了4,600多名印第安納州居民。 其中包括3,600多名隨機選擇的人和900多名參加公開測試的志願者。

在1.7月的最後一周,我們估計有1.1%的人口患有活動性病毒感染。 另有XNUMX%的人有抗體,顯示出先前感染的證據。 總的來說,我們估計 當前有2.8%的人口曾經或曾經被感染過 冠狀病毒的可信度為95%,則實際感染率在2%至3.7%之間。

因為我們的隨機樣本旨在代表該州的人口,所以我們幾乎可以肯定地假設整個州的數量是相同的。 到188,000月底,這將意味著大約XNUMX名印第安納州居民已被感染。 那時,官方確認的病例-不包括死亡- 約17,000.

將測試重點放在重症或高危人群上,將真實感染率低估了11倍。

對感染者真實人數的可靠估算也使我們能夠計算出感染死亡率,即死於SARS-CoV-2感染者的百分比。 在印第安納州,我們計算出的比率為0.58%。 為了進行此計算,我們將印第安納州的COVID-19死亡人數(當時為1,099)除以被確定已累計感染人口總數2.8%的總人數(即188,000)。

早期估計表明 在美國,有5%至6%的人死亡,這與將印第安納州確診病例– 6.3 –死亡病例– 17,000所獲得的1,099%相似。 令人慶幸的是,感染率(死亡率)為0.58%,要低得多,但比季節性流感高出六倍。 死亡率0.1%.

這種隨機測試還使我們能夠準確估計出有多少感染者無症狀。 在我們的研究中,活動病毒感染檢測呈陽性的人中約有44%沒有症狀。 雖然這已經 被專家懷疑,我們的估算值可能是迄今為止最準確的。

印第安納州的隨機測試表明Covid-19的病死率比流感高6倍,並且該州的2.8%被感染 少數民族社區的感染率往往較高,這可能是因為他們更有可能被視為必不可少的工人,並且無法始終保持社會疏遠。 andresr / E +通過Getty Images

種族,工作和生活狀況很重要

有關該病毒的總體趨勢和信息極其重要,但同樣重要的是,人類行為影響人們所受影響最大的方式。

我們詢問了接受測試的每個人的種族,種族,以及他們是否與以前被診斷出患有COVID-19的人住在一起。

我們對隨機樣本的分析表明,在少數族裔社區中,尤其是在西班牙裔社區中,COVID-19的發病率要高得多,在西班牙裔社區中,目前或以前感染率約為8%。 雖然我們不確定為什麼,但印第安納州西班牙裔社區的成員有可能是 更有可能是必不可少的工人居住在大家庭中 包括核心家庭以外的親戚 或兩者。

我們還發現,與COVID-19陽性的人一起生活的人自己感染病毒的可能性比沒有感染的人要高出12倍。 與大家庭生活在一起,並由於工作而暴露在外,可能會使病毒更容易在某些社區中傳播。

這些發現以及相對較低的2.8%患病率表明,社會疏遠減慢了病毒在較大人群中的傳播。 但是,受災最嚴重的社區是那些平均而言無法像其他社區一樣持續進行社會疏離的社區。

印第安納州的隨機測試表明Covid-19的病死率比流感高6倍,並且該州的2.8%被感染 印第安納州和其他許多州都在重新開放業務,隨後的隨機測試將是隨著行為變化而監視大流行的最佳工具。 美聯社照片/邁克爾·康羅伊

接下來是什麼?

現在我們有了這些信息並建立了基準,我們將繼續定期測試該州的隨機樣本。 這樣做將告訴我們該病毒已經滲透到我們的人群中多遠,因此可以根據情況制定政策決策。

這是美國第一個全州範圍的隨機樣本研究,這些數字提供了希望和關注點。

好消息是,社會隔離有效。 減慢病毒速度的努力僅使該病毒佔人口的2.8%,並且通過減緩了該病毒在社區中的傳播,印第安納州花了一些時間來確定最佳的前進道路。 這為研究人員提供了更多時間來確定感染導致免疫力的程度並加速疫苗的開發。

但是也有壞消息。 如果僅2.8%的人口感染了SARS-CoV-2,則97.2%的人口沒有受到感染,仍然可以感染該病毒。 大規模爆發可能使最初的浪潮相形見的風險仍然非常現實。

感染的人口分佈雖然令人不安,但提供了重要信息,可以幫助公共衛生官員指導對語言和文化敏感的檢測,教育和接觸者追踪資源。 研究團隊和州衛生部門正在與這些社區的領導人合作,以找出如何最好地控制病毒在受影響最嚴重地區的傳播。

隨著企業慢慢重新開放,我們需要保持警惕,並採取所有安全預防措施,以免失去因加緊努力而獲得的立足點。 希望數字會減少,但是不管將來發生什麼,我們現在都更好地了解我們所戰鬥的敵人。

關於作者

Nir Menachemi,衛生政策與管理教授, IUPUI

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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