Koroonaviirusest (COVID-19) demograafi pilgu läbi
Katrin Schwanitz
19.03.2020
Maailma Terviseorganisatsioon (WHO) kuulutas kooronaviiruse (COVID-19) ülemaailmseks pandeemiaks 11. märtsil 2020. Vaatleme blogipostituses mõõdikuid ja andmeid viiruse leviku kohta demograafilise pilgu läbi, esitades blogi kirjutamise ajal värskeimat kättesaadavat infot. Kuna olukord muutub pidevalt, siis soovitame Eesti kohta jälgida järgmisi allikaid:
Inglisekeelne blogi OurWorldInData koondab samuti kooronaviirusega seonduvat.
Kui palju on nakatunuid (positiivseid teste)?
Ülemaailmselt on praeguseks kinnitatud 204,277 inimese nakatumine (positiivset testi), kellest 82,091 on paranenud ning 8,246 surnud (Johns Hopkinsi ülikool, 18. märtsi seisuga*). Alates 21. jaanuarist 2020 on umbes 83,000 inimest koroonaviirusesse nakatunud (joonis 1). Eestis on kinnitatud 258 nakatumise juhtumit, 0 surma ning üks paranemine.
19.03.2020
Maailma Terviseorganisatsioon (WHO) kuulutas kooronaviiruse (COVID-19) ülemaailmseks pandeemiaks 11. märtsil 2020. Vaatleme blogipostituses mõõdikuid ja andmeid viiruse leviku kohta demograafilise pilgu läbi, esitades blogi kirjutamise ajal värskeimat kättesaadavat infot. Kuna olukord muutub pidevalt, siis soovitame Eesti kohta jälgida järgmisi allikaid:
Inglisekeelne blogi OurWorldInData koondab samuti kooronaviirusega seonduvat.
Kui palju on nakatunuid (positiivseid teste)?
Ülemaailmselt on praeguseks kinnitatud 204,277 inimese nakatumine (positiivset testi), kellest 82,091 on paranenud ning 8,246 surnud (Johns Hopkinsi ülikool, 18. märtsi seisuga*). Alates 21. jaanuarist 2020 on umbes 83,000 inimest koroonaviirusesse nakatunud (joonis 1). Eestis on kinnitatud 258 nakatumise juhtumit, 0 surma ning üks paranemine.
Joonis 1. COVID-19 ülemaailmsete juhtude arv.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga.
Millistes riikides on kõige enam juhtumeid?
Ehkki COVID-19 on levinud 156 riiki, siis leidis suur osa juhtudest aset Wuhanis, Hiina Hubei provintsi pealinnas, kust pandeemia alguse sai. Hiina ja kolm riiki, kus 16. märtsi seisuga oli enim registreeritud nakatumisi – Itaalias, Iraanis ja Lõuna-Koreas – moodustasid nakatumised 78% ülemaailmsest juhtude arvust (joonis 2). Viimastel päevadel on Hispaanias kinnitatud kõrgem juhtude arv kui Lõuna-Koreas.
Ehkki COVID-19 on levinud 156 riiki, siis leidis suur osa juhtudest aset Wuhanis, Hiina Hubei provintsi pealinnas, kust pandeemia alguse sai. Hiina ja kolm riiki, kus 16. märtsi seisuga oli enim registreeritud nakatumisi – Itaalias, Iraanis ja Lõuna-Koreas – moodustasid nakatumised 78% ülemaailmsest juhtude arvust (joonis 2). Viimastel päevadel on Hispaanias kinnitatud kõrgem juhtude arv kui Lõuna-Koreas.
Joonis 2. COVID-19 nakatumisjuhtude arv, riikide järjestus.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga.
Kas teised riigid järgivad Hiina trajektoori?
Nakatumise määr nii Itaalias kui Hispaanias sarnaneb Hiinaga. Joonisel 3 võrreldakse COVID-19 nakatumise määra: kümme päeva pärast 400 haigusjuhu kinnitamist oli Hiinas 11,821 juhtu ja Hispaanias 9,191. Epideemiaga samal etapil oli COVID-19 seega Hiinas ja Hispaanias sarnase trajektooriga. Me ei saa (veel) võrrelda Eesti nakatumise kulgu, sest juhtuminumbrid on suhteliselt madalad.
Graafik näitab ka, et Hiina riigi erakorralised jõupingutused viiruse ohjeldamiseks näivad olevat aeglustanud haiguse levikut – pärast 29. päeva on kõver märgatavalt laugem. (16.–17.veebruari vahel toimuv suur hüpe juhtumite arvus tuleneb ilmselt testimisest ja andmete esitamisest).
Nakatumise määr nii Itaalias kui Hispaanias sarnaneb Hiinaga. Joonisel 3 võrreldakse COVID-19 nakatumise määra: kümme päeva pärast 400 haigusjuhu kinnitamist oli Hiinas 11,821 juhtu ja Hispaanias 9,191. Epideemiaga samal etapil oli COVID-19 seega Hiinas ja Hispaanias sarnase trajektooriga. Me ei saa (veel) võrrelda Eesti nakatumise kulgu, sest juhtuminumbrid on suhteliselt madalad.
Graafik näitab ka, et Hiina riigi erakorralised jõupingutused viiruse ohjeldamiseks näivad olevat aeglustanud haiguse levikut – pärast 29. päeva on kõver märgatavalt laugem. (16.–17.veebruari vahel toimuv suur hüpe juhtumite arvus tuleneb ilmselt testimisest ja andmete esitamisest).
Joonis 3. COVID-19 nakatumise määr Hiinas, Itaalias ja Hispaanias.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga.
Kuidas on Eestis juhtude arvud muutunud?
Esimene koroonaviiruse juhtum kinnitati 27. veebruaril. Ehkki positiivsete testide koguarv on võrreldes Hiina ja teiste Euroopa riikidega madal, on lisaks juhtude arvule oluline vaadelda arengut aja jooksul. Kasvumäära mõõdikut on oluline mõista ja jälgida – kiire kasvumäär võib viia väga suure hulga nakatumisteni, isegi juhul kui praegune haigus- ja surmajuhtude arv on teistega võrreldes väike.
Joonisel 4 on näha posiitivsete testide arv ning aeg, mis on kulunud juhtude kahekordistumisele. Eestis kulus esimese COVID-19 juhtumi kinnitamisest kuni selle kahekordistumiseni 10 päeva. Positiivsete testide arv kasvas 1.41 korda viimase päevaga. Joonise põhjal on selge, et kahekordistumisele kuluv aeg Eestis on muutuv. Seega oleks vale ekstrapoleerida käesolevat kasvu tulevikku.
Esimene koroonaviiruse juhtum kinnitati 27. veebruaril. Ehkki positiivsete testide koguarv on võrreldes Hiina ja teiste Euroopa riikidega madal, on lisaks juhtude arvule oluline vaadelda arengut aja jooksul. Kasvumäära mõõdikut on oluline mõista ja jälgida – kiire kasvumäär võib viia väga suure hulga nakatumisteni, isegi juhul kui praegune haigus- ja surmajuhtude arv on teistega võrreldes väike.
Joonisel 4 on näha posiitivsete testide arv ning aeg, mis on kulunud juhtude kahekordistumisele. Eestis kulus esimese COVID-19 juhtumi kinnitamisest kuni selle kahekordistumiseni 10 päeva. Positiivsete testide arv kasvas 1.41 korda viimase päevaga. Joonise põhjal on selge, et kahekordistumisele kuluv aeg Eestis on muutuv. Seega oleks vale ekstrapoleerida käesolevat kasvu tulevikku.
Joonis 4. Eesti positiivsete COVID-19 testid ja kasvumäär
Allikas: Terviseamet ja Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga
Allikas: Terviseamet ja Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18.märtsi seisuga
Sellegipoolest on kahekordistumisele kuluvat aega oluline silmas pidada. Niikaua kui positiivsete juhtude kahekordistumise määr on konstantne, on kasvumäär eksponentsiaalne. Alates 14. märtsist on Eesti valitsus rakendanud sotsiaalse isolatsiooni meetmeid, et kasvumäära aeglustada.
Miks on oluline tasandada nakatumiskõverat?
Varakult rakendatud vastumeetmed nagu kätehügieen, köhimisel-aevastamisel jälgitav ennetav käitumine, sotsiaalne isoleerimine, enda jälgimine, aga ka koolide, reisimise ja avalike kogumistega seonduv on pandeemia leviku piiramiseks olulised. Eesmärk on nakatumiste määra vähendada selliselt, et haigestumine toimuks pikema perioodi jooksul ning tervishoiusektorile oleks seeläbi koormus väiksem. Ehkki nakatunute koguarv ei pruugi muutuda, siis sellised meetmed aitavad vältida suure hulga inimeste samaaegset haigestumist.
Miks on oluline tasandada nakatumiskõverat?
Varakult rakendatud vastumeetmed nagu kätehügieen, köhimisel-aevastamisel jälgitav ennetav käitumine, sotsiaalne isoleerimine, enda jälgimine, aga ka koolide, reisimise ja avalike kogumistega seonduv on pandeemia leviku piiramiseks olulised. Eesmärk on nakatumiste määra vähendada selliselt, et haigestumine toimuks pikema perioodi jooksul ning tervishoiusektorile oleks seeläbi koormus väiksem. Ehkki nakatunute koguarv ei pruugi muutuda, siis sellised meetmed aitavad vältida suure hulga inimeste samaaegset haigestumist.
Joonis 5. COVID-19 stsenaariumid ennetusmeetmetega ja ilma meetmeteta.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18. märtsi seisuga.
Allikas: Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering, 18. märtsi seisuga.
Joonis 5 näitab juhtumite esinemise ulatuse piiramise olulisust – tervishoiusüsteemid suudavad enamate patsientide eest hoolitseda haiguse leviku pikema, mitte lühema perioodi jooksul. Negatiivseima stsenaariumi järgi on patsientide arv ühel ajahetkel nii kõrge, et tervishoiusüsteem ei suuda tagada osadele neist vajalikku hoolt.
Milline on COVID-19 suremusrisk?
Üks peamisi huvipakkuvaid koroonaviiruse näitajaid on suremusrisk – ehk milline on koroonaviirusesse suremise tõenäosus inimese kohta. Rahvastikuteadlased kasutavad konkreetse haiguse raskusastme näitajana fataalsuskordajat (CFR), mis leitakse haigusesse surnute arvu ja sellesse haigestunute arvu suhtena. Fataalsuskordajat väljendatakse protsendiga ning see näitab haiguse letaalsust:
Milline on COVID-19 suremusrisk?
Üks peamisi huvipakkuvaid koroonaviiruse näitajaid on suremusrisk – ehk milline on koroonaviirusesse suremise tõenäosus inimese kohta. Rahvastikuteadlased kasutavad konkreetse haiguse raskusastme näitajana fataalsuskordajat (CFR), mis leitakse haigusesse surnute arvu ja sellesse haigestunute arvu suhtena. Fataalsuskordajat väljendatakse protsendiga ning see näitab haiguse letaalsust:
Värskeimate olemasolevate andmete põhjal on globaalne fataalsuskordaja 4% (204,277 kinnitatud juhtu ja 8,246 surma). Ehkki arvutustehe ise on lihtne, siis kordaja arvutatakse vaid kinnitatud juhtude põhjal. See aga on tõenäoliselt madalam kui koroonaviirusesse tegelikult nakatunute arv. Juhtumeid, mida ei testita ega diagnoosita – näiteks sümptomite vähesuse või puudumise tõttu või kuna kõik haigestunud ei jõua diagnoosimiseni – ei kajastu selles tehtes (ega ka COVID-19 juhtumite arvus). Suure hulga diagnoosimata juhtude korral ülehindaksime vastavasse haigusesse suremise tõenäosust.
Hiina kohta olevad varajased andmed lubavad aimata, et enamik koroonaviiruse juhtudest on leebed. Hiinas pandeemia algusperioodil 44,415 analüüsitud juhtumist 81 protsendil ilmnesid vaid kerged sümptomid (kerge kopsupõletik või kopsupõletik puudus). Tõenäoliselt olid osade juhtude sümptomid nii kerged, et neid ei diagnoositudki koroonaviiruseks. Seega tegelik viirusesse nakatunute arv võib olla oluliselt kõrgem kui diagnoositud juhtude arv. Sel juhul oleks ka suremise tõenäosus madalam kui praegu mõõdetud fataalsuskordaja.
Arvutus põhineb praeguseks surnute arvul. Kuna koroonaviirus alles kestab, siis suure osa juhtude tulemitest (paranemine või surm) on veel teadmata. Täna arvutatud fataalsuskordaja agregeerib erinevates haiguse staadiumites olevad inimesed – osad võivad olla haiguse algusfaasis, teised aga selle lõpus.
Koroonaviiruse puhul ulatub esimese sümptomi ilmnemise ja surma vaheline aeg kahe kuni kaheksa nädala pikkuseks. Seega on palju inimesi, kes on haiged ja surevad, kuid paljud pole veel surnud. Need inimesed läheksid kinnitatud juhtude arvestusse, kuid mitte surmade arvestusse, isegi kui nad hiljem surevad sellesse haigusesse. See tähendab, et lõplik nakatunud rahvastiku fataalsuskordaja oleks alahinnatud. Kokkuvõttes – ehkki me saame praegu arvutada esmased koroonaviiruse suremusnäitajad, ei ole praegu võimalik öelda lõplikku suremusriski sellesse haigusesse.
Kellel on kõige suurem risk raskete sümptomite tekkeks?
Samad 44,415 Hiina testide andmed näitavad, et 13.8% patsientidest vajasid hospitaliseerimist ja kogesid raskeid haigusnähte ning 4.7% vajasid intensiivravi. See analüüs põhineb Hiinas registreeritud surmadel ja juhtudel 11. veebruarini 2020 ning viitab kahele tegurile – vanusele ning olemasolevatele terviseprobleemidele, mis kõrgendavad raskemate sümptomite väljakujunemise võimalust juhul kui ollakse juba koroonaviirusesse nakatunud. Uuemad tulemused Itaaliast 13. märtsi seisuga kinnitavad vanusega kasvavat kõrgemat suremusriski.
Hiina kohta olevad varajased andmed lubavad aimata, et enamik koroonaviiruse juhtudest on leebed. Hiinas pandeemia algusperioodil 44,415 analüüsitud juhtumist 81 protsendil ilmnesid vaid kerged sümptomid (kerge kopsupõletik või kopsupõletik puudus). Tõenäoliselt olid osade juhtude sümptomid nii kerged, et neid ei diagnoositudki koroonaviiruseks. Seega tegelik viirusesse nakatunute arv võib olla oluliselt kõrgem kui diagnoositud juhtude arv. Sel juhul oleks ka suremise tõenäosus madalam kui praegu mõõdetud fataalsuskordaja.
Arvutus põhineb praeguseks surnute arvul. Kuna koroonaviirus alles kestab, siis suure osa juhtude tulemitest (paranemine või surm) on veel teadmata. Täna arvutatud fataalsuskordaja agregeerib erinevates haiguse staadiumites olevad inimesed – osad võivad olla haiguse algusfaasis, teised aga selle lõpus.
Koroonaviiruse puhul ulatub esimese sümptomi ilmnemise ja surma vaheline aeg kahe kuni kaheksa nädala pikkuseks. Seega on palju inimesi, kes on haiged ja surevad, kuid paljud pole veel surnud. Need inimesed läheksid kinnitatud juhtude arvestusse, kuid mitte surmade arvestusse, isegi kui nad hiljem surevad sellesse haigusesse. See tähendab, et lõplik nakatunud rahvastiku fataalsuskordaja oleks alahinnatud. Kokkuvõttes – ehkki me saame praegu arvutada esmased koroonaviiruse suremusnäitajad, ei ole praegu võimalik öelda lõplikku suremusriski sellesse haigusesse.
Kellel on kõige suurem risk raskete sümptomite tekkeks?
Samad 44,415 Hiina testide andmed näitavad, et 13.8% patsientidest vajasid hospitaliseerimist ja kogesid raskeid haigusnähte ning 4.7% vajasid intensiivravi. See analüüs põhineb Hiinas registreeritud surmadel ja juhtudel 11. veebruarini 2020 ning viitab kahele tegurile – vanusele ning olemasolevatele terviseprobleemidele, mis kõrgendavad raskemate sümptomite väljakujunemise võimalust juhul kui ollakse juba koroonaviirusesse nakatunud. Uuemad tulemused Itaaliast 13. märtsi seisuga kinnitavad vanusega kasvavat kõrgemat suremusriski.
Joonis 6. (vasakul) Kinnitatud positiivsete testide ja surmade arv vanuseti (Hiina).
Joonis 7. (paremal) Kinnitatud positiivsete testide ja surmade arv olemasoleva terviseseisundi järgi (Hiina).
Allikas: Chinese Center for Disease Control and Prevention.
Joonis 7. (paremal) Kinnitatud positiivsete testide ja surmade arv olemasoleva terviseseisundi järgi (Hiina).
Allikas: Chinese Center for Disease Control and Prevention.
Inimestel, kel on vanust 50 ja enam, on ka kõrgem suremus (joonis 6). Näiteks 14.8% (=208/1408*100) 80-aastastest ja vanematest viirusesse nakatunutest surid. Südame-veresoonkonna higusega (SVH) inimesed olid kõige haavatavamad – 10.5% (=92/873*100) nakatunutest, kellel oli juba SVH, surid. Diabeet, kroonilised hingamisteede haigused, kõrge vererõhk ja vähk olid samuti riskitegurid (joonis 7). Meestel on mõnevõrra rohkem raskeid sümptomeid kui naistel, kuid lõplike järelduste, täpsete prognooside ning rahvatervise soovituste tegemiseks on meil vaja detailsemaid andmeid.
Riigi vanuseline struktuur on oluline COVID-19 üldise mõju hindamiseks
Selleks, et võrrelda koroonaviiruse avaldumise mõju erinevate riikide vahel, on lisaks nakatumist peatavatele meetmetele oluline ka rahvastiku vanusstruktuur. Me teame juba, et isiku vanus on oluline riskitegur, kuid oletame, et riigil A on madal vanemaealiste inimeste osakaal ning riigil B on kõrge vanemaealiste inimeste osakaal. Sel juhul võime eeldada, et riigis B arenevad tõsised haigusnähud ja sureb rohkem inimesi kui riigis A, sest COVID-19 suremisemäär on kõrgem vanemates vanustes ning eakate osakaal on kõrgem riigis B.
Järgmise sammuna kasutame Dowd et al. (2020) meetodit ÜRO rahvastikuandmete põhjal prognoosimaks Eesti ja teiste riikide koroonaviirusesse suremust vanuse ja soo lõikes. Jooniselt 8a on kõigepealt näha Eesti rahvastikukoostis ning eeldatav surmade arv rahvastikus (joonis 8b).
Riigi vanuseline struktuur on oluline COVID-19 üldise mõju hindamiseks
Selleks, et võrrelda koroonaviiruse avaldumise mõju erinevate riikide vahel, on lisaks nakatumist peatavatele meetmetele oluline ka rahvastiku vanusstruktuur. Me teame juba, et isiku vanus on oluline riskitegur, kuid oletame, et riigil A on madal vanemaealiste inimeste osakaal ning riigil B on kõrge vanemaealiste inimeste osakaal. Sel juhul võime eeldada, et riigis B arenevad tõsised haigusnähud ja sureb rohkem inimesi kui riigis A, sest COVID-19 suremisemäär on kõrgem vanemates vanustes ning eakate osakaal on kõrgem riigis B.
Järgmise sammuna kasutame Dowd et al. (2020) meetodit ÜRO rahvastikuandmete põhjal prognoosimaks Eesti ja teiste riikide koroonaviirusesse suremust vanuse ja soo lõikes. Jooniselt 8a on kõigepealt näha Eesti rahvastikukoostis ning eeldatav surmade arv rahvastikus (joonis 8b).
Suurendamiseks klikkige joonisele.
Joonis 8a (vasakul). Eesti rahvastiku soo-vanuskoostis (2020)
Joonis 8b (keskel). Eeldatav surmade arv Eesti rahvastikus (nakatumismääraga 0.4)
Joonis 8c (paremal). Eeldatav surmade arv Eesti rahvastikus (nakatumismääraga 0.2)
Allikas: United Nations. World Populations Prospects.
Joonis 8a (vasakul). Eesti rahvastiku soo-vanuskoostis (2020)
Joonis 8b (keskel). Eeldatav surmade arv Eesti rahvastikus (nakatumismääraga 0.4)
Joonis 8c (paremal). Eeldatav surmade arv Eesti rahvastikus (nakatumismääraga 0.2)
Allikas: United Nations. World Populations Prospects.
Rahvastikupüramiidide peamine eesmärk on näidata, kuidas rahvastiku vanuskoostis suhestub kõrgete COVID-19 suremusmääradega vanemas eas – need ei ole prognoosi Eesti surmajuhtude arvu (täieliku kindlusega).
Meetod oli järgmine. ÜRO 2020. a rahvastikuandmete põhjal arvutati eeldatav surmade arv vanusrühmades – need saadi igas soo- ja vanusrühmas olevate inimeste arvu korrutamisega eeldatava nakatumismääraga (0.4) ning suremusega vanusrühmades (vastavalt viimastele Itaalia andmetele). Meeste suremusrisk naiste suremusriski suhtes on 1.65 (praeguste hinnangute põhjal Hiinas). Teisisõnu, on tehtud kolm eeldust, mis mõjutavad tulemusi:
Meetod oli järgmine. ÜRO 2020. a rahvastikuandmete põhjal arvutati eeldatav surmade arv vanusrühmades – need saadi igas soo- ja vanusrühmas olevate inimeste arvu korrutamisega eeldatava nakatumismääraga (0.4) ning suremusega vanusrühmades (vastavalt viimastele Itaalia andmetele). Meeste suremusrisk naiste suremusriski suhtes on 1.65 (praeguste hinnangute põhjal Hiinas). Teisisõnu, on tehtud kolm eeldust, mis mõjutavad tulemusi:
- Eeldame, et kõrge teadaolev COVID-19 suremus vanusrühmades Itaalias kehtib ka teistes kontekstides (vt Dowd et al. (2020) täpsete arvude kohta). See on tugev eeldus, kuid meil pole veel usaldusväärseid suremusandmeid vanusrühmiti Eesti kohta (ega teiste Euroopa riikide kohta).
- Eeldame, et meeste suremusrisk naiste suhtes (1.65) Hiina andmete põhjal kehtib ka teistes kontekstides. Jällegi on tegu tugeva eeldusega, kuid meil pole sellekohaseid andmeid Eesti ega teiste Euroopa riikide kohta. Praegu avalikustavad vähesed riigid andmeid positiivsete nakatumisjuhtudega inimeste vanuse, soo ja haiguste kohta. Selliste detailsete andmete väljastamine võimaldaks teadlastel kujundada täpsemaid hinnanguid.
- Eeldame nakatumismääraks 0.4, mis on keskmine stsenaarium. 19.märtsi seisuga on nakatumismäär (nakatumisjuhtude arv / riskialune rahvastik * 1000) Itaalias 0.6 ning Eestis 0.2. Muutused nakatumismääras mõjutavad eeldatavat surmade arvu. Joonis 8c näitab rahvastikupüramiidi eeldatavate surmadega juhul kui nakatumismäär on 0.2 – siis jääb surmade arv tunduvalt madalamaks kui esimese stsenaariumi puhul. Jällegi on vaja olla ettevaatlik ning meeles pidada, et tulemused põhinevad vähestel olemasolevatel levimus- ja suremusandmetel, mis on praeguseks kättesaadavad. Detailsemate andmete tekkimine nii Eestis kui teistes Euroopa riikides võimaldavad teha täpsemaid demograafilisi prognoose COVID-19 koormuse kohta.
Joonisel 9 on näha eeldatavate surmade arvu kooronaviirusesse vanusrühmiti Itaalias, Lõuna-Koreas, Eestis, Brasiilias ja Nigeerias. See ilmestab rahvastiku vanusstruktuuri koosmõju vanusrühmade suremusega. Osades riikides on juba kõrge nakatunud juhtude arv (Itaalias ja Lõuna-Koreas) samas kui teistes riikides on vastavad numbrid veel madalad (nt Brasiilias ja Nigeerias). Veelgi enam – kõikidel riikidel on erinev vanuseline jaotus: Itaalia on üks vanimaid rahvastikke, see on maailmas teisel kohal 65-aastaste ja vanemate inimeste osakaalu poolest. Eesti pole Itaaliaga võrreldes veel sama vana – samas arvestuses oleme 65-aastaste ja vanemate inimeste 20 protsendilise osakaaluga 16. kohal; Eurostati hinnangul on umbes 5% 80-aastased ja vanemad. Kuid oleme siiski suhteliselt vana rahvastikuga riik ülemaailmses arvestuses. Brasiilia ja Nigeeria on näited suhteliselt noore rahvastikuga riikidest, siin on vanemaealiste ja väga vanade inimeste osakaalud madalad. Vaid 2% Brasiilia ning 0.2% Nigeeria rahvastikust on 80-aastased või vanemad.
Joonise 9 ülemine graafik näitab eeldatavat surmade arvu kogurahvastikus ning alumine paneel näitab iga vanusrühma osakaalu kogurahvastikus. See näitab selgelt, kuidas vanem rahvastikustruktuur võib mõjutada COVID-19 surmavust.
Joonise 9 ülemine graafik näitab eeldatavat surmade arvu kogurahvastikus ning alumine paneel näitab iga vanusrühma osakaalu kogurahvastikus. See näitab selgelt, kuidas vanem rahvastikustruktuur võib mõjutada COVID-19 surmavust.
Joonis 9 (a - ülal, b - all). Eeldatav surmade arv kogurahvastikus (a) ning vanusrühmade osakaal kogurahvastikust (b) erinevates riikides
Allikas: United Nations. World Populations Prospects
Märkus: Eeldame nakatumismääraks 0.4 and kasutame suremust vanusrühmiti värskete Itaalia andmete põhjal (meeste-naiste suremusriskide suhe on 1.65 Hiina hinnangute põhjal).
Allikas: United Nations. World Populations Prospects
Märkus: Eeldame nakatumismääraks 0.4 and kasutame suremust vanusrühmiti värskete Itaalia andmete põhjal (meeste-naiste suremusriskide suhe on 1.65 Hiina hinnangute põhjal).
COVID-19 pandeemia võrdlus teiste haigustega
Eelnevad ulatuslikud nakkushaigused SARS’i (Severe acute respiratory syndrome) ja MERS’i (Middle Eastern respiratory syndrome) põhjustasid loomadelt levinud koroonaviirused. Nende viiruste fataalsuskordajad olid kõrged: 9.5% (SARS) ja 34.4% (MERS). USAs on gripi fataalsuskordaja umbes 0.1% - tunduvalt madalam kui praeguse COVID-19 kordaja.
On oluline rõhutada, et käimasoleva viiruspuhangu fataalsuskordajad ei anna veel täielikku ülevaadet toimuvast. Ülemaailmne COVID-19 fataalsuskordaja muutub aja jooksul ning lõplikud hinnangud suremuse kohta saab anda peale puhangu läbisaamist.
Eelnevad ulatuslikud nakkushaigused SARS’i (Severe acute respiratory syndrome) ja MERS’i (Middle Eastern respiratory syndrome) põhjustasid loomadelt levinud koroonaviirused. Nende viiruste fataalsuskordajad olid kõrged: 9.5% (SARS) ja 34.4% (MERS). USAs on gripi fataalsuskordaja umbes 0.1% - tunduvalt madalam kui praeguse COVID-19 kordaja.
On oluline rõhutada, et käimasoleva viiruspuhangu fataalsuskordajad ei anna veel täielikku ülevaadet toimuvast. Ülemaailmne COVID-19 fataalsuskordaja muutub aja jooksul ning lõplikud hinnangud suremuse kohta saab anda peale puhangu läbisaamist.
* Kõik andmed 18.märtsi seisuga kl 14.59 EET
Tõlkis: Liili Abuladze
Tõlkis: Liili Abuladze