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検査率を上げるために、利用可能なベッド数を増やす必要がある

<科学論文> medRxiv, Curated by WFSJ Briefing

Frequency of testing for COVID 19 infection and the presence of higher number of available beds per country predict outcomes with the infection, not the GDP of the country - A descriptive statistical analysis

COVID19の治療の予後は、その国のGDPではなく、検査の頻度と利用可能な病床数が関係する-記述統計分析

SAMIT GHOSAL et al. Posted April 06, 2020

※査読なしのmedRxivプレプリントに掲載されている論文のAbstractです。また、2020年4月6日時点での見解ですので、引用の際には最新情報をあたってください。

・死亡率は、患者1,000人あたり25人の割合だった。
GDP成長率と患者1,000人あたりの医師数との間には、COVID19の転帰との相関がなかった。
・死亡者数と1,000人あたりの利用可能なベッド数との間には負の相関[r = -0.34]
・人口100万人あたりの検査数と陽感染率[r = -0.12]、新規感染者数[r = -0.38]、および新規死亡者数[r = -0.28]の間にも負の相関があった。
少ないベッド数と検査の組み合わせは、結果を悪化させるリスクが増加する。
・検査率を上げるために、利用可能なベッド数を増やす必要がある。


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仮訳(引用の前には原文にあたってください)

はじめに

 2019年後半に中国から発生した新しいコロナウイルスの流行は、病気、死および社会経済的不況で世界中の何百万人もの人々に大混乱をもたらした。現在のところ、有効な治療または予防戦略は世界中で進展しておらず、世界中の政府は、ロックダウンを実施することにより、コミュニティにおける社会的隔離の大胆な一歩を踏み出すことを余儀なくされている。

この研究の目的

 この研究の目的は、新規コロナウイルスの感染率と主なアウトプット変数としての総死亡数を関連づけることだ。感染率と総死亡数との関連性の強さに加えて、各国のGDPシェア、患者1,000人あたりの医師の数、病院のベッド数、およびCOVID 19の検査率を評価し、この病気の影響を減らすためのツールの開発に役立つモデルを開発するのが目的である。

資料および方法

 世界中の症例数、重症度、回復した症例および死亡数、特に影響を受けた上位6か国に関するデータは、2020年3月22日まで毎日更新されたWHOのCOVID-19レポートから収集した。

 GDP、患者1,000人あたりの医師数、病院のベッド数に関連するデータは、世界銀行のデータベースから入手した。すべてのデータはCSV形式のファイルに収集された。分析は、Python 3.8.2ソフトウェアとExcel用のXL-Stat統計ソフトウェアを使用してJupyterノートブックで行った。分析戦略は説明的なものであり、推論的な含みはなかった。

結果

 COVID 19感染は、総死亡数(r:0.89)と強く相関し、患者1,000人あたり25人の患者が死亡すると予測される。国のGDP成長率と患者1,000人あたりの治療担当医師数との間には、COVID19の転帰との相関がなかった。ただし、COVID 19関連の死亡者数と1,000人あたりの利用可能なベッド数との間には負の相関があった[r = -0.34]。重要なことに、COVID 19では人口100万人あたりの検査数と陽感染率[r = -0.12]、新規感染者数[r = -0.38]、および新規死亡者数[r = -0.28]の間にも逆相関がある。 

 これは、年齢と性別以外のパラメーターを評価するはじめての研究であり、少ないベッド数と検査で結果を悪化させるリスクの増加を強く示唆するデータセットとなった。検査率を上げるためには、利用可能なベッド数を増やすことが喫緊の課題であることを示している。

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