사망 변위

Mortality displacement
스페인에서 발생한 COVID-19 대유행은 상당한 초과 사망률(예상률은 검은색, 신뢰 구간은 회색)을 초래했다.보고 지연은 최신(가장 오른쪽) 데이터에서 미달로 이어진다.

사망률 변위는 초과사망 기간(예상치보다 사망자가 더 많음)에 이어 사망률 적자 기간(예상치보다 사망자가 더 적음)이 이어지는 현상이다.그것은 또한 "가득"이라고도 알려져 있다.[1][2]주로 폭염, 한파, 전염병, 유행병 등 환경현상, 특히 인플루엔자 유행병, 기근, 전쟁 등에 기인한다.

예를 들어, 폭염 기간 동안, 종종 인구에서 추가적인 사망이 관찰되며, 특히 노인들과 아픈 사람들에게 영향을 미친다.그러나 초과사망률이 있는 일부 기간 후, 이후 몇 주 동안 전반적인 사망률이 감소하는 것이 관찰되었다.이와 같이 단기적인 사망률의 전방위적 변화를 수확효과라고도 한다.그에 따른 보상적 사망률 감소는 특히 폭염이 이미 건강이 너무 위태로워 "어쨌든 단기적으로는 사망했을 것"이라고 밝힌 사람들에게 영향을 미쳤음을 시사한다.[3]

다른 기관과 이니셔티브는 초과 사망률을 모니터링하기 위한 주간 데이터를 제공한다.코로나바이러스병 2019(COVID-19)의 대유행과 전 세계적인 영향으로 2020년을 기해 단기사망 데이터 수집에 상당한 노력이 기울여지고 있다.Eurostat는 2000년부터 EU 국가 내 5세 연령대별 주간 사망 데이터와 NUTS3 지역의 성별을 제공하는 주간 사망 데이터 수집을 2020년 4월에 시작했다.[4]이 임시 데이터 수집은 Covid-19 대유행과 관련된 정책과 연구 노력을 지원하기 위해 설립되었다.통계청이 임의로 전송하는 자료는 국가에 따라 매주 갱신되고 있다.[5]

2020년 5월 휴먼사망 데이터베이스 프로젝트는 새로운 데이터 시리즈인 단기사망변동 시리즈(STMF)를 출시하여 점점 더 많은 국가(2020년 10월 34일)를 대상으로 연령별, 성별별 주간사망계수를 자유롭게 이용할 수 있도록 하고, 주간 단위로 초과사망률을 포착하는 시각화 도구를 제공하였다.STMF는 매 역년 내 주별 모든 원인 사망률 변동을 표준 형식으로 과학적으로 분석하기 위한 데이터를 제공하기 위해 설립되었다.인간 사망률 데이터베이스의 일부는 MMIDR(Max Planck Institute for Humanitical Research)의 인구통계연구소와 버클리 캘리포니아 대학교 인구통계학과(UCB)에 기반을 둔 두 팀의 공동 프로젝트다.

협력 네트워크 유로모모(EuroMOMo, 유럽 사망률 모니터링 활동)는 계절적 인플루엔자, 유행성 전염병 및 기타 공중 보건 위협과 관련된 초과 사망을 감지하고 측정하기 위해 유럽 24개국에서 사망률을 모니터링한다.유로모모는 덴마크 코펜하겐 전염병 역학 및 예방학과가 주최·유지한다.그들은 현재의 사망률을 보여주는 정기 보고서(주간 게시판), 그래프, 지도를 제공하지만 네트워크는 공개적으로 데이터를 발표하지 않는다.개별 파트너는 MoMo-Spain과 같이 선택된 일부 국가 데이터를 공개적으로 공유하기로 결정할 수 있다.코펜하겐에 있는 Statens Serum Institute의 연구 센터는 주간 상황 보고서와 정기적인 과학 기사를 발행한다.초과 사망률이 높은 기간들은 미국에서도 설명되어 왔다.[6]

참조

  1. ^ Islam, Nazrul; Shkolnikov, Vladimir M; Acosta, Rolando J; Klimkin, Ilya; Kawachi, Ichiro; Irizarry, Rafael A; Alicandro, Gianfranco; Khunti, Kamlesh; Yates, Tom; Jdanov, Dmitri A; White, Martin (2021). "Excess deaths associated with covid-19 pandemic in 2020: age and sex disaggregated time series analysis in 29 high income countries". BMJ. 373: n1137. doi:10.1136/bmj.n1137. ISSN 1756-1833. PMC 8132017. PMID 34011491.
  2. ^ Beaney, Thomas; Clarke, Jonathan M; Jain, Vageesh; Golestaneh, Amelia Kataria; Lyons, Gemma; Salman, David; Majeed, Azeem (2020). "Excess mortality: the gold standard in measuring the impact of COVID-19 worldwide?". Journal of the Royal Society of Medicine. 113 (9): 329–334. doi:10.1177/0141076820956802. ISSN 0141-0768. PMC 7488823. PMID 32910871.
  3. ^ Huynen, M.M.; Martens, P.; Schram, D.; Weijenberg, M.P.; Kunst, A.E. (May 2001). "The Impact of Heat Waves and Cold Spells on Mortality Rates in the Dutch Population". Environmental Health Perspectives. Vol. 109, no. 5. pp. 463–470. doi:10.1289/ehp.01109463. PMC 1240305. PMID 11401757.
  4. ^ "Weekly deaths – special data collection". ec.europa.eu. Eurostat.
  5. ^ "Weekly deaths – special data collection (demomwk)". Eurostat. 2020. Retrieved 14 October 2020.
  6. ^ Dushoff, Jonathan; Plotkin, Joshua B.; Viboud, Cecile; Earn, David J. D.; Simonsen, Lone (2006-01-15). "Mortality due to Influenza in the United States – An Annualized Regression Approach Using Multiple-Cause Mortality Data". American Journal of Epidemiology. 163 (2): 181–187. doi:10.1093/aje/kwj024. ISSN 0002-9262. PMID 16319291.

외부 링크