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TUhjnbcbe - 2024/7/28 17:46:00
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1.研究人员正试图弄清新冠肺炎的真实死亡率

2.新研究对新冠肺炎患者可能经历的六种不同症状进行了预测分析

3.新冠肺炎尸检发现不寻常致命心脏损伤模式

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研究人员正试图弄清新冠肺炎的真实死亡率

随着美国和其他国家新冠肺炎死亡人数的增加,研究人员正试图弄清COVID-19的真实死亡率。利用各种试图提供准确估计的研究的现有数据,一项研究称,真实死亡率可能平均在0.68%,也就是每个感染者中就有6.8人死亡。实际死亡率考虑到了未通过PCR检测诊断的COVID-19病例,低于按照确诊检测数量计算的死亡率。

疫情爆发初期,新冠病毒被认为似乎可能是流感的变种。随着病毒的传播和人们对病原体的了解越多,COVID-19与流感的区别就越明显。它不仅传播起来更容易、更快,而且会引起各种严重的并发症,而这些并发症在流感病例中是不会出现的。新冠病毒的致死人数也比普通流感多得多,尽管一些政客声称这两种传染病的死亡率相似。

7个月后,全球新冠确诊人数已超过万,死亡人数超61.5万。根据跟踪COVID-19数月的冠状病毒App网站的数据,死亡率为4.13%。然而,这个数字并不能说明全部问题。不可能每一个COVID-19的死亡病例都是这样报告的,所以真正的死亡人数可能更高。更重要的是,全球登记的新冠确诊总数并不是真正的总人数。虽然目前约有万确诊感染者,但可能有多达10倍以上的人被感染。这包括无症状者和从未接受COVID-19检测但最终幸存下来的人。这意味着死亡率实际上是低得多。研究人员认为他们确切地知道COVID-19杀死了多少人,从统计学上讲,这个数字仍然比流感高得多。

据《华尔街日报》报道,在无法测量一个社区的实际感染人数,也无法核算COVID-19造成的所有死亡人数的情况下,研究人员想出了其他方法来测量死亡率。他们分析了追踪疫情的各种来源的数据,包括游轮上的疫情、对热点地区民众的调查以及其他研究。其他几十项研究试图计算COVID-19的感染率。

COVID-19可能会杀死任何地方从0.3%到1.5%的感染者,其中一些研究说。其他研究声称死亡率在0.5%到1.0%之间,这相当于每个感染者有5到10人死亡。按照这个比例,新冠病毒比流感致命得多,流感会导致0.1%的感染者死亡。而埃博拉等其他传染威胁比COVID-19更危险,但新冠病毒的传染性更强,更容易传播,这意味着COVID-19最终致死人数远远超过埃博拉。

研究人员考察了26项估算全球不同地区感染死亡率的研究,得出的结论是,真实的死亡率将在0.53%至0.82%之间,综合估计约为0.68%。该研究发表在medRxiv上,尚未经过同行评审。

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新研究对新冠肺炎患者可能经历的六种不同症状进行了预测分析

新冠病毒可能让感染者在后期发展出较严重的呼吸道疾病,为了对此进行预测,伦敦国王学院的研究团队特地对现有的诊断记录进行了分析。借助机器学习技术,研究人员根据不同年龄、性别、医疗状况、以及发病前后五天的数据,最终归纳出了六种不同的症状。在那些需要呼吸支持的患者中,其认为预测的准确率可接近80%。

(来自:KingsCollegeLondon)

目前这项研究已经发表在medRxiv预印本网站上,意味其尚未经过同行评审。即便如此,该校TimSpector教授仍在接受《卫报》采访时称:“尽早采取的干预措施,有助于增加患者的生存机会,同时避免不必要的临床资源占用”。

据悉,研究团队筛查了用户数超过万的移动App数据,涉及名被检出COVID-19阳性的用户。其上报了自己的症状,并提供了健康状况的更新。可知医院,且其中人需要吸氧或呼吸机支持。

在套上机器学习算法之后,研究团队对14中症状进行了观察,最终确定了6组不同的COVID-19患者,从而推断有哪些可提供较高预测准确性的指征。

第一组(例):有持续咳嗽和肌肉疼痛等上呼吸道症状,约1.5%的患者需要呼吸支持,其中16%的医院。第二组(例):出现叫高频率的无食欲和发烧症状,4.4%的患者需要呼吸支持,17.5%的医院。第三组(例):出现腹泻等胃肠道症状,但其它症状较少。该组中有3.7%的患者需要呼吸支持,24%的医院。第四组(例):出现严重疲劳、持续胸痛和咳嗽的早期症状,8.6%的患者需要呼吸支持,23.6%的医院。第五组(例):出现精神紊乱、无食欲、严重疲劳等症状,9.9%的患者需要呼吸治疗,24.6%的医院。第六组(例):出现明显的呼吸窘迫、急促、胸痛、意识模糊、疲劳、胃肠道症状。该组中多达20%的患者需要呼吸支持,45.5%的医院。

研究团队指出,前两组COVID-19患者的症状较轻。此外他们使用了来自其他款App的用户数据重复了相关工作,并加入了头痛、嗅味觉敏感度降低等症状描述,不同患者的症状持续时间也不尽相同。

不过通过对前五天的症状报告数据,以及患者的年龄、性别和其它医疗状况等信息进行汇总,研究团队宣称可达成相当高的预测准确率,比如79%的情况需要提供呼吸支持。但若仅

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