이 연구에서의 추정치는 네 가지 중요한 사항에 대한 주의를 환기시킵니다. 무엇보다도 COVID-19는 2020-2021년 동안 1,483만 명의 사망자 (1,323만, 1,658만)로 전 세계적으로 현저한 초과 사망을 초래했습니다. 2020년 초과 사망은 447만 (391만, 507만), 2021년 초과 사망은 1,036만 (906만, 1,197만)만이었습니다. 세계 대부분의 국가에서 사망률이 상당히 증가했음을 보입니다.

둘째, COVID-19의 보고 사망자와 초과 추정 사망자는 2020년보다 2021년에 더 많았습니다. 셋째, 초과 사망률은 전 세계적으로 보고된 COVID-19 사망률보다 훨씬 높습니다. 많은 국가에서 COVID-19 사망이 정확하게 보고되었지만 다른 국가에서는 예상 초과 사망률이 보고된 COVID-19 사망률보다 훨씬 높으며 때로는 몇 배나 더 높습니다. 총 추정치에 따르면 전 세계 초과 사망률은 보고된 COVID-19 사망자보다 2.74배 더 높습니다. 마지막으로, 전 세계 국가의 거의 절반에서 사용 가능한 데이터를 사용하여 초과 사망률을 추적하는 것이 불가능하며 이러한 경우 통계 모델에 의존해야 합니다. 결정적으로 누락된 국가는 전 세계에 무작위로 분포되어 있지 않으므로 누락된 데이터가 있는 국가는 인구의 연령 분포, 근본적인 질병 부담을 고려할 때 데이터가 있는 국가 샘플과 체계적으로 다를 수 있습니다. 국가, 보건 시스템의 강점에 대해 알려진 것, 그리고 잠재적으로 가장 중요한 것은 팬데믹이 국경 내에서 언제, 어떻게 진화했는지, 이러한 차이를 고려하여 우리가 거의 알지 못하는 위치에 대한 일부 추정치와 불확실성 구간은 주의해서 해석해야 합니다.

이러한 강점에도 불구하고 본 연구는 위에서 언급한 데이터 부족을 넘어서는 중요한 한계를 가지고 있습니다. 비 COVID 반사실 추세는 과거 데이터를 사용하여 도출되며 예측에서 만들어진 가정에 민감합니다. 과거 데이터에 비해 최근 데이터 연도에 부여된 가중치와 시간 경과에 따른 변화가 팬데믹 기간까지 얼마나 원활하게 지속될 것으로 예상되는지가 예상 수준에 영향을 미칠 수 있습니다. 우리는 스플라인 모델을 예상 수치의 모델링을 위한 기초로 사용했지만 언급한 바와 같이 이러한 모델이 부적절한 외삽을 생성할 수 있으므로 다음 추정 과정에서 이 선택을 다시 검토할 것입니다. 또 다른 제한 사항은 사용된 입력 데이터의 품질과 관련이 있습니다. 회귀 모델에 사용된 다양한 공변량에 대한 구성 타당성뿐만 아니라 관찰된 사망의 완전성과 일관성은 초과에 대한 경험적 추정치의 정확성과 사망이 발생한 국가에 대한 초과를 도출하기 위한 예측 모델의 견고성에 영향을 미칩니다. 현재 팬데믹 기간 동안 보고의 완전성은 WHO 글로벌 건강 추정치 (GHE)와 관련된 등록된 사망의 과거 완전성을 기반으로 합니다. GHE는 여러 데이터 소스를 사용하여 국가별, 연령별, 성별별, 연도별, 원인별 사망률 추정치를 생성하며, 이는 광범위한 국가들의 협의 과정을 거칩니다. 그러나 2019년 GHE 추정치를 고품질 등록 시스템에서 등록된 사망과 비교하면 약간의 차이가 관찰됩니다. 초과 사망률 작업의 후속 반복에는 예상 사망자가 도출되는 방법과 보고의 완전성이 계산되고 팬데믹 기간에 외삽되는 방법에 대한 업데이트가 포함됩니다.

전 세계적 초과 사망의 더 큰 비율은 관찰된 사망률 데이터를 사용하여 도출되며 추정된 피해는 엄청나게 높습니다. 2019년 주요 사망 원인은 허혈성 심장 질환으로 890만 명이 사망했습니다 (https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death). 주요 사망 원인에 대한 정보는 현재 대유행 기간 동안 사용할 수 없지만 COVID-19가 2020년에는 주요 사망 원인 중 하나이고 2021년에는 주요 사망 원인이 될 것으로 예상합니다. 초과 사망률은 2020년에 0.06%였으며 2021년에는 0.13%로 두 배 이상 증가했습니다. 이는 1957년, 1968년 및 2009년의 인플루엔자 대유행 (각각 0.04%, 0.03%, 0.005%로 추정)을 능가합니다. 그러나 1918년 인플루엔자 대유행은 1인당 약 1.0%의 초과 사망률 또는 2020년 인구로 조정했을 때 전 세계적으로 7,500만 명의 초과 사망으로 훨씬 더 높았습니다.

초과 사망률은 직접적인 COVID-19 사망, 간접적인 COVID-19 사망 (예: 의료 시스템 과부하) 및 엄격한 비 COVID-19 사망 (예: 폭력적인 분쟁이나 재난 등 기타 건강 충격으로 인한 사망)을 포함한 모든 원인으로 인한 사망률 증가를 정량화합니다. WHO의 이러한 추정치는 이러한 각 요소의 상대적 중요성을 정량화할 수 없습니다. 그러나 COVID-19 전파, 감염 및 사망률이 일부 분석 기간 동안 (예: 2020년 말레이시아, 몽골, 우루과이) 또는 전체 (예: 호주, 일본, 뉴질랜드) 낮은 국가에서 낮은 수준의 초과 사망률을 고려하면 많은 국가에서 초과 사망의 더 큰 비율이 COVID-19에 직접적으로 기인할 수 있다고 제안합니다. 사실, 정확하게 정량화된 경우 초과 사망률은 여러 국가에서 특정 달에 대한 사망률 적자 또는 부정적인 추정치가 있다는 점을 고려할 때 COVID-19 사망에 대한 신뢰할 수 있는 하한선을 제공할 수 있습니다. 더 많은 국가가 고품질 보고 시스템을 보유하고 있으며 이러한 차이는 분석 기간 동안 비자연적 및 자연적 원인으로 인한 사망이 감소하고 2020년과 2021년에 이전 연도에 비해 덜 심각한 인플루엔자 시즌이 있었기 때문입니다. 그러한 많은 국가에서 사망률 개선은 특히 대응할 준비가 된 의료 시스템, 건강 문제에 대한 민감도가 높아져 조기 주의를 요하는 인구, 다른 감염의 전파를 줄일 수 있는 잠금과 같은 공중 보건 및 사회적 조치 준수 및 봉쇄 조치에 기인할 수 있습니다. 그러나 일부 국가에서 코로나19와 관련되지 않은 위기가 발생했다는 사실도 알고 있습니다.

초과 사망률 추정치에 대한 대안, 즉 보고된 COVID-19 사망자에 의존하는 대안은 심각한 과소 집계를 나타냅니다. 실제로 추정치가 훨씬 더 확실한 ACM 데이터가 있는 국가에서도 사망률이 상당히 증가하여 초과 사망률이 보고된 COVID-19 사망보다 훨씬 더 높습니다. ACM 데이터를 사용할 수 없는 국가에서 COVID-19 사망을 정확하게 보고할 가능성은 거의 없습니다. ACM 데이터를 얻지 못한 많은 국가 (예: 파키스탄 및 아이티)에서 예비 증거가 있지만 사망률이 증가했으며 초과 사망률이 보고된 COVID-19 사망보다 훨씬 높다는 충분한 예비 증거가 있습니다. 또 다른 예로, ACM 데이터가 가장 부족한 아프리카 지역에서 최근 연구는 보고된 통계에서 과소평가되었음을 강조했습니다. 이 지역에서 초과 사망률과 보고된 COVID-19 사망 사이의 비율에 대한 직접적인 추정치는 튀니지의 약 1에서 남아프리카의 2.62, 이집트의 12, 알제리의 20 이상에 이릅니다. 따라서 전체 지역 추정치인 8.03이 언뜻 보기에는 높아 보일 수 있지만, 이는 더 확실한 비율 범위 내에 있으며 아직 알려지지 않은 실제 비율은 지역적으로나 전 세계적으로 훨씬 더 높을 수 있습니다. 이미 언급한 바와 같이 사하라 사막 이남 아프리카에 대한 초과 추정치는 데이터 부족으로 인해 가장 강력하지 않습니다.

COVID-19 대유행이 인류에게 심각한 영향을 미친 2년 동안, 중요한 교훈은 여전히 완전히 문서화되고 전 세계 공중 보건 감시 역량의 일부로 활용되어야 합니다. 첫째, 데이터 및 건강 정보 시스템과 데이터 수집, 분석, 공유 및 보고 방식을 개선해야 할 긴급한 필요성입니다. 둘째, 전염병 감시와 건강 정보 시스템의 지속적인 강화, 기존의 일상적인 감시 시스템과의 통합, 시기적절하고 표적화된 개입을 촉진하기 위한 인구 통계학적 및 지리적 모니터링 시스템과의 필수 정렬입니다. COVID-19 감시는 또한 보편적 건강 보장 및 국제 보건 규정 모니터링 및 백신 보장 및 물, 위생 및 위생 서비스를 포함한 보건 시스템 준비 관련 지표와 결합되어야 합니다.

보충 정보에서 보듯이 2021년과 2020년을 비교하면 초과 사망이 2배 이상 증가합니다. 2020년 진단 및 치료제의 발전과 연중 백신의 급속한 발전에도 불구하고 이전에 노출이 제한적이었던 인구 밀도가 높은 사회에 바이러스가 유입되었습니다. 2021년에는 감염 증가가 그러한 많은 지역에서 백신의 출시를 앞질렀고, 이는 델타 변종과 같은 더 감염성이 높고 치사율이 높은 SARS-CoV-2 변종의 출현으로 이어지거나 악화되었습니다. 우리는 백신 주저, 봉쇄 조치의 조기 완화 및 전 세계 COVID-19 ‘피로’가 전염병이 어떻게 발전했는지에 대해 추측할 수 있지만 이는 추가 연구를 위한 중요한 영역입니다. 그리고 SARS-CoV-2의 변종이 계속해서 등장하고 (https://www.who.int/activities/tracking-SARS-CoV-2-variants) 더 심각한 질병을 일으킬 가능성이 있는 변종을 식별하기 위해 시퀀싱되지만, 글로벌 수입에 대한 조기 경보 시스템을 만들기 위해 실시간으로 추적할 수 있는 제한된 정보가 남아 있습니다. 오미크론과 같은 덜 심각한 변종의 영향도 백신을 접종하지 않은 고령 인구 사이에서 위험할 수 있기 때문에 이는 중요합니다.

이 위기에서 벗어나기 위해 세계는 실시간의 신뢰할 수 있고 실행 가능한 데이터로 사망률과 이환율을 모니터링할 수 있어야 합니다. 데이터 및 정보에 대한 국가의 역량 강화를 위해서는 보건 및 재무부, 병원, 보험 회사, 자선 단체, 국가 통계 기관, 등록 총국, 지방 및 지역 정부, 싱크 탱크, 학계를 포함한 정부 및 비정부 기관 간의 협력이 필요합니다. 그리고 더 나아가 국가, 지역, 글로벌 수준의 특정 원인 및 ACM에 대한 모니터링 시스템은 미래의 건강 비상사태에 대한 조기 경보 시스템 역할을 할 수 있으며, 이를 통해 지역 발발이 주변 환경과 전 세계에 걸쳐 생명과 생계에 해를 끼치는 것을 방지하기 위해 보다 시기적절한 대응을 할 수 있습니다. 지식과 데이터의 격차는 대응의 격차로 이어집니다. 따라서 국가가 잘 작동하는 CRVS 시스템을 보유하는 것이 향후 대응을 위해 매우 중요하며, 이는 건강에 대한 모니터링, 예방 및 향후 발전의 기반이 됩니다.

WHO는 https://worldhealthorg.shinyapps.io/covid19excess/의 대화형 웹 애플리케이션에서 공개적으로 사용할 수 있는 초과 사망률 추정치의 모든 결과를 만들었습니다. 이 도구를 사용하면 국가 수준에서 지역 및 글로벌 수준까지 추정치를 투명하게 탐색할 수 있습니다. 모든 데이터 및 코드는 https://github.com/WHOexcessc19/Codebase에서 사용할 수 있으므로 분석 및 결과를 완전히 재현할 수 있습니다.

WHO 초과 사망률 모델은 추가 사망률 데이터와 관련 공변량에 대한 데이터가 주어지면 주기적으로 업데이트되는 라이브 모델입니다. 또한 통계 프레임워크와 모델을 지속적으로 개선할 것입니다. 이러한 추정치는 WHO의 GHE 및 UN의 세계 인구 전망과 같은 다른 중요한 프로젝트에 대한 입력 자료로도 사용됩니다. WHO는 모든 국가, 지역 및 세계에 대해 광범위한 연령 그룹과 성별로 세분화된 예비 결과를 제공하고 이를 수행하는 방법을 문서화했지만, 이는 진행 중인 작업이므로 향후 논문에서 보고될 것입니다.