Vis enkel innførsel

dc.contributor.authorJuvet, Lene Kristine
dc.contributor.authorVestrheim, Didrik Frimann
dc.date.accessioned2022-02-07T07:13:10Z
dc.date.available2022-02-07T07:13:10Z
dc.date.created2022-02-04T13:43:32Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.isbn978-82-8406-088-0
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/2977331
dc.description.abstractHovedfunn Funnene i denne hurtigoversikten baserer seg på raske søk i PubMed, LitCovid og MedRxiv, samt manuelle søk på nettsider. En forsker har gjort oppgaven med å gjennomgå søketreff og oppsummerte resultatene. En annen forsker gikk nøye igjennom tall og teksten i rapporten. Vi valgte denne framgangsmåten fordi det var viktig å få fram forskningsresultatene raskt, selv om det innebærer risiko for at vi kan ha oversett viktig dokumentasjon og kan ha gjort feilvurderinger underveis. Sammenheng mellom alder og letalitet for Covid-19 Med økende alder ser det ut til å være en økende andel av covid-19-pasienter som trenger sykehusinnleggelse og som vil trenge intensivbehandling. Letalitet beregnes som andelen døde blant alle syke innenfor en tidsperiode. Statistikk fra mange land hvor letalitet eller det engelske begrepet case fatality rate (CFR) er regnet ut, viser tydelig at letaliteten av covid-19 er høyere for de eldste. Vi har funnet data for fire land som har sett på aldersrelatert letalitet (Kina, Italia, Sør-Korea og USA) og for disse landene er tallene for hver aldersgruppe forholdsvis like, spesielt for de yngre aldersgruppene. Data fra noen flere land viser at letalitetsrater for hele befolkningen varierer mye mellom land, innad i forskjellig regioner i land og mellom tidspunkter. Dette kan forklares av ulik alderssammensetning av befolkningen samt forskjellig teststrategier i forskjellige land. I tillegg ser vi svært høye letalitetsrate i visse regioner i Kina og Italia. En studie har modellert data fra Kina men har tatt hensyn til demografi og underrapportering, som gjør det vanskelig å regne ut letalitetstall under en epidemi og kommet til en letalitets rate på 1,38 % (1.23-1.53). Studien viser at letaliteten i aldersgruppen av denne gruppen være blant de som tester positivt, og letaliteten vil bli lavere. I tillegg kan kriteriene for når Covid-19 regnes som dødsårsak være av betydning, dette har variert mellom land til nå. Risikoen for alvorlig forløp og død ved covid-19 er høyest hos personer med høy alder og underliggende sykdom. Det kan være vanskelig å fastslå dødsårsaken hos personer som dør etter å ha fått påvist covid-19. Dødsårsaken kan bli gjennomgått og vurdert i etterkant av pandemien. Dessverre vil også nesten alle helsesystemer uansett hvor gode helsesystemer forskjellige land har bli overveldet av sykdomstilfeller under et utbrudd. Dette kan også påvirke letalitetstallen i mange land i tiden fremover. Framover er det ventet å komme mer data basert på antistoffer mot SARS-Cov-2 som kan gi bedre estimater til å beregne infeksjonsletaliteten. Faktorer som påvirker letalitet Avgjørende for letalitet er hvor mange som er påvist med sykdommen (nevneren i brøken). For land som har testet svært mange med mild eller ingen sykdom vil flere av denne gruppen være blant de som tester positivt, og letaliteten vil bli lavere. I tillegg kan kriteriene for når Covid-19 regnes som dødsårsak være av betydning, dette har variert mellom land til nå. Risikoen for alvorlig forløp og død ved covid-19 er høyest hos personer med høy alder og underliggende sykdom. Det kan være vanskelig å fastslå dødsårsaken hos personer som dør etter å ha fått påvist covid-19. Dødsårsaken kan bli gjennomgått og vurdert i etterkant av pandemien. Dessverre vil også nesten alle helsesystemer uansett hvor gode helsesystemer forskjellige land har bli overveldet av sykdomstilfeller under et utbrudd. Dette kan også påvirke letalitetstallen i mange land i tiden fremover. Framover er det ventet å komme mer data basert på antistoffer mot SARS-Cov-2 som kan gi bedre estimater til å beregne infeksjonsletaliteten.
dc.description.abstractKey messages The findings in this memo are based on rapid searches in PubMed, LitCovid and MedRxiv, as well as manual searches on websites. Two researchers shared tasks related to study selection and synthesis of results. In the current situation, there is an urgent need for identifying the most important evidence quickly. Hence, we opted for this rapid approach despite an inherent risk of overlooking key evidence or making misguided judgements. Estimates of fatality rates for Covid-19 We selected data from across a range of surveillance studies and webpages, to obtain and overview at this point of time during the pandemic. From four countries we managed to find estimates of age-stratified case fatality ratio (China, Italy, South Korea and USA). The age-stratified case fatality range is very similar for the younger age groups. For some additional countries we found the case fatality rate for the whole population. These numbers differ across sites, mainly because of the denominator populations in these datasets. Dividing the cumulative number of deaths by the cumulative reported case will underestimate the true fatality ratio, especially early in the growing epidemic. A recent study has correlated for censoring, demography and under-ascertainment to calculate an estimate case fatality rate of 1.38% (1.23-1.53) for China. They estimate age related case fatality rate for <60 years to be 0.318% (0.274-0.378), while for ages 60 years or older the CFR was 6.38% (5.70-7.17). Information from large scale testing and seroprevalence studies should soon give us a clearer picture of the true frequency of infections and thus more accurate assessments of the overall infection fatality rate. These data from USA, Santa Clara, Italy and Germany suggest that many infections are either asymptomatic or mildly symptomatic and thus do not come to medical attention and will not be accounted for in the case fatality rate and suggest infection fatality rates to around 0,5 %. Factors that can explain the different data in fatality rates across countries That the observed CFR is higher in some countries, e.g. Italy, than other may be related to three factors: population age, definition of Covid-19 related death and testing strategies. In addition, the delay between testing and mortality in the numbers of early epidemic is a crucial bias. In a pandemic like Covid-19, even advanced healthcare systems be overwhelmed by the increased hospitalisation and will influence the case fatality rate in the near future. Information from large scale testing and seroprevalence studies should soon give us a more accurate assessments of the overall infection fatality rate
dc.language.isonob
dc.publisherFolkehelseinstitutet
dc.relation.urihttps://www.fhi.no/globalassets/dokumenterfiler/rapporter/2020/letalitet-og-infeksjonsletalitet-for-alvorlig-covid-19-1-oppdatering-rapport-2020.pdf
dc.subject.meshCovid-19
dc.subject.meshCoronavirus infections
dc.subject.meshRisk Assessment
dc.subject.meshMortality
dc.subject.meshDeath
dc.subject.meshEpidemiologic Studies
dc.subject.meshCoronavirusinfeksjoner
dc.subject.meshRisikovurdering
dc.subject.meshKonsekvenser
dc.subject.meshDødelighet
dc.subject.meshEpidemiologiske studier
dc.titleCovid-19: Letalitet og infeksjonsletalitet for alvorlig Covid-19, 1. oppdatering – en hurtigoversikt.
dc.title.alternativeCOVID-19: Case fatality rate and infection fatality rate for seroius Covid-19, 1st update – a rapid review
dc.typeResearch report
dc.description.versionpublishedVersion
dc.source.pagenumber22
dc.identifier.cristin1997838
cristin.ispublishedtrue
cristin.fulltextoriginal


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel