海因斯堡研究：首次确定 COVID-19 的感染死亡率 (IFR)

感染致死率 (IFR) 是更可靠的感染程度指标。 在这项研究中，研究人员发现海因斯堡的 COVID-19 实际感染率比使用测试正式报告的数字高五倍。

社区传播后 Covid-19 开始，社区中通常会有大量未确诊和未确诊的病例。 这是因为只有有症状的病例和通过接触者追踪发现的病例才会报告给医院或诊所，以通过检测进行确认。 未经证实的病例就像隐藏的冰山，没有在计划中考虑在内。 因此，一段时间以来，规划人员一直认为需要清楚地了解真实的感染频率或比率，以确保采取有效的控制措施。

与病例生育率 (CFR) 仅根据实验室检测确认的病例数给出死亡率的概念不同，感染致死率 (IFR) 给出的死亡率与总数（确诊加隐藏) 实际感染病毒的人。 因此，IFR 是社区中疾病总流行程度的直接衡量标准。

COVID-19 报告的病死率 (CFR) 因国家/地区而异，例如英国 (15.2 %)、意大利 (13. 7 %)、西班牙 (10.2 %)、美国 (5.7 %)、中国 (5.6 %) 、印度 (3.2 %) 等。比率的这种变化可能有多种原因，但关键是病死率不是衡量社区感染程度的好方法。 此外，该疾病的症状差异很大，从无症状到非常严重的疾病。

因此， 感染死亡率 (IFR) 似乎是一个更可靠的感染程度指标，有助于更好地规划控制措施和预测 COVID-19 的后果。

波恩大学的研究人员首次报告了对 COVID-19 的感染生育率 (IFR) 的测定 海因伯格，德国北莱茵-威斯特法伦州的一个地区，在庆祝活动后成为热点。 昵称 海因斯堡研究，调查结果已上传到预印本服务器，等待同行评审。

研究人员发现，社区中的实际感染率比使用检测正式报告的数字高出五倍。 在感染者的年龄和性别之间没有观察到相关性。

这些发现可能不能代表世界人口，但这项研究的新颖之处在于首次确定了社区中 COVID-19 的 IFR，这为更好地了解 COVID-19 大流行铺平了道路。

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来源：

1. Streeck H., Schulte B., et al 2020. SARS-CoV-2 感染在德国社区发生超传播事件的感染致死率。 预印。 波恩大学。 05 年 2020 月 XNUMX 日发布。可在线获取： https://www.ukbonn.de/C12582D3002FD21D/vwLookupDownloads/Streeck_et_al_Infection_fatality_rate_of_SARS_CoV_2_infection2.pdf/%24FILE/Streeck_et_al_Infection_fatality_rate_of_SARS_CoV_2_infection2.pdf 06 年 2020 月 XNUMX 日访问。

2. 波恩大学，2020。新闻。 位于波恩的研究团队确定 COVID-19 感染死亡率。 05 年 2020 月 XNUMX 日发布。可在线获取： https://www.research-in-germany.org/news/2020/5/2020-05-05_Heinsberg_Study_results_published.html 06 年 2020 月 XNUMX 日访问。

3. Condit R.，2020 年。感染死亡率——管理 Covid-19 的关键缺失部分。 5 年 2020 月 XNUMX 日发布。病毒学博客。 可在线获取 https://www.virology.ws/2020/04/05/infection-fatality-rate-a-critical-missing-piece-for-managing-covid-19/ 06 年 2020 月 XNUMX 日访问。

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