研究发现限制传染中心可以有效遏制COVID-19的死亡数字

由宾夕法尼亚州立大学、意大利比萨的圣安娜高级研究学院和加拿大魁北克的拉瓦尔大学的统计学家组成的研究小组使用了新的统计方法来比较意大利20个地区的第一波疫情，并确定导致死亡的因素。

该研究小组的负责人Francesca Chiaromonte说："COVID-19疫情的第一波在不同地区采取了非常不同的路径，一些地区受到的打击特别大，而其他地区的情况要好得多，"他是宾夕法尼亚州立大学生命科学统计学教授和Lloyd and Dorothy Foehr Huck主席，以及圣安娜学校EMbeDS优秀部门的科学协调员。"我们想了解为什么一些地区受到的打击比其他地区严重得多，所以我们在一个被称为功能数据分析的统计学领域使用了经过审查和新开发的技术来比较意大利不同地区第一波疫情的进展情况"。

该研究没有专注于预测流行病轨迹的模型，而是使用功能数据分析技术从死亡率曲线随时间变化的形状中收集信息，为从数据中捕捉关联和模式提供了一种敏感的方式。研究人员比较了意大利20个地区在疫情第一波期间的死亡率曲线。在对这些曲线进行聚类和排列后，为了描述它们的形状并说明在不同日期开始的爆发，研究人员可以评估可能导致其差异的因素。他们的结果发表在8月30日的《科学报告》杂志上。

研究人员发现，当地的流动性–人们在当地的移动程度–与COVID的死亡率密切相关。具体来说，他们使用了来自Google"杂货店和药店"类别的数据，这反映了与获取食物和药品等必需品有关的流动性。在2020年3月开始的全国封锁期间，意大利的这些流动性水平急剧下降，仅在封锁的第一周就大约下降了30%，然后在3月和4月的工作日进一步下降多达60%，在周末几乎是100%。

Chiaromonte说："在疫情的早期，有很多关于流动限制是否真的有效的问题；我们的结果增加了越来越多的证据，证明它们确实有效。我们看到的效果是滞后的，但是当人们减少他们的流动性时，我们看到与COVID相关的死亡人数减少了。而且我们不是唯一记录这一点的人，所以当我们被告知留在家里作为缓解措施时，我们应该留在家里！"

根据该研究，COVID-19检测的阳性率和死亡率也相互关联，有一定的滞后性，再次证实阳性率是一个可以纳入疾病模型的有用措施。

研究小组还逐一调查了几个人口、社会经济、基础设施和环境因素，看看它们是否能进一步解释死亡率的模式。这些因素包括65岁以上人口的百分比，糖尿病和过敏症等原有疾病的流行率，初级保健和ICU床位的可及性，以及可能增加接触率的因素，如医院或疗养院的床位数和每个教室的学生人数。

Chiaromonte说："根据我们的统计技术所捕捉到的关联，降低死亡率的因素可能不是拥有大量ICU床位的大医院，而是拥有良好的初级保健医生的机会。事实上，拥有大医院可能适得其反，因为它们充当了传染中心。每个医院有更多的床位，每个疗养院有更多的床位，每个教室有更多的学生，每个公司有更多的员工，这些地方的流行病是最强的。"

随着更多的研究证实这些趋势，这些结果可以为决策提供参考，例如鼓励短期和中期投资，以促进分布式初级保健，并限制传染中心的接触。学校和工作地点可以鼓励学生和雇员只看有限的一群人，而医院可以划分区域以减少接触。

"重要的是，即使在我们的统计分析中控制了这些因素，流动性仍然是一个非常强大的死亡率滞后预测因素，"Chiaromonte说。"而且即使考虑到流动性、阳性率和我们考虑的其他因素，我们仍然不能完全解释为什么与该国其他地区相比，伦巴第这个包括米兰在内的北方工业化地区的疫情要强烈得多。相对于我们的模型所能解释的，他们仍然是一个异类。增加获得准确、及时和高地理分辨率数据的机会，可能使我们和其他研究人员能够验证结果，并提高我们解释最极端轨迹的能力–例如在COVID-19的第一波期间在伦巴第观察到的轨迹"。

有限的数据可用性和准确性给这项研究带来了几个挑战。例如，官方死亡人数反映了疫情早期的严重漏报，因此研究小组还整合了关于差异性死亡率的信息–与前五年的平均死亡率相比，2020年的总体死亡人数存在差异。然而，更准确的死亡信息以及病例和住院信息，在更精细的地理范围内，并可能按性别、年龄、先前存在的条件和其他特征进行划分，将使研究小组能够改进他们的模型。此外，人口、社会经济、基础设施和环境数据经常以粗略的地理尺度报告，而且往往是多年前的数据。

Chiaromonte说："自大流行病开始以来，已经取得了一些进展，但我们希望今后政府机构、统计局和其他团体将真正优先考虑数据收集、整合和提供给合格的研究人员，我们早期所有的模糊性和问题，以及在某些情况下仍然存在的模糊性和问题，如传染在哪里发生，病毒是否在餐馆、健身房或公共交通工具上传播，或者某些缓解措施是否有效–我们可以用良好的数据更有效地回答这些问题。我们已经在努力利用这一进展–例如，Google已经以更精细的地理分辨率提供了他们的流动性措施，我们正在使用它们来分析意大利的COVID-19疫情的第二波。但是，我们怎么强调都不为过的是，获得关于该流行病以及可能导致其恶化或减轻的许多变量的准确、精细和最新信息是多么重要。"