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인간의 모든 원인 사망 위험과 연령 간의 관계는 보험 수리적 과학 및 인간 인구 통계학에서 가장 오래된 수학적 공식 중 하나 인 곰퍼츠 모델로 나타낼 수 있음이 잘 알려져 있습니다.

우리의 연구에 따르면 코로나 19 로 인한 사망 위험은 곰 퍼츠 파라 메트릭 설명을 사용하여 모델링 할 수 있으며 연령,성별 및 국가별로 몇 가지 중요한 차이를 강조 할 수 있습니다.

현재 동향 검토

이 연구 개요에서 우리는 코로나 19 로 사망 할 위험이 가장 큰 사람을 이해하는 데 도움이되는 공개 된 데이터를 사용합니다. 아래 그림 1 은 영국,벨기에,스페인,네덜란드,이탈리아,프랑스,미국,독일,한국,호주 등 10 개국의 40 세 이상 성인의 연령 및 성별별 인구 1,000 명당(2020 년 6 월 2 일 기준)의 코로나 19 사망률을 보여줍니다. 그림 2 는 로그 10 스케일의 그림 1 의 데이터를 나타냅니다.

그림 1: 연령과 성별에 의한 사망률

그림 2:연령과 성별에 의한 로그 척도의 사망률

참고:일부 데이터는 일관된 연령 세그먼트를 보여주기 위해 부드럽게되었습니다.

40 세 이상의 사람들의 경우,그림 1 과 2 는 코로나 19 사망 위험이 연령에 따라 증가하고 여성에 비해 남성에서 더 높다는 것을 강조합니다. 또한 그림 2 는 코로나 19 사망률이 연령에 따라 기하 급수적으로 증가하는 정확한 패턴을 나타냄을 보여줍니다.

곰퍼츠 모델 적용

코로나 19 의 연령별 사망률과 관련하여 관찰된 지수 패턴은 곰퍼츠 함수를 사용하여 모델링할 수 있음을 시사한다.(또한”노화 구성 요소”로 알려진)사망률의 연령 관련 증가의 비율이며,다른 환경 요인의 집합으로 생각 될 수있는 기준 사망률을 나타냅니다.

코로나 19 의 사망률을 두 배로 늘리는 데 필요한 연령 증가-코로나 19 의 사망률을 두 배로 늘리는 데 필요한 연령 증가:

분석 된 국가의 절반 이상에서 코로나 19 의 사망률은 6 년으로 추정됩니다. 이는 20 세에 비해 80 세(60 세 이상)가 코로나 19 로 사망 할 위험이 약 210 배(약 1000 배 위험)가 있음을 시사합니다.

그림 3 은 분석 된 10 개국의 모든 원인 및 코로나 19 를 보여줍니다. 모든 원인 사망률 추정치는 인간 사망률 데이터베이스의 데이터를 사용하여 계산되었습니다.
그림 3: 사망률 두 배 시간)

인구 모든 원인 부인은 모두 7 에서 8 의 범위에 있으며,9 의 부인을 가진 미국을 제외하고. 이러한 추정치는이 연구와 일치 합니다. 코로나 19 의 사망률은 모든 국가에서 동등한 모든 원인보다 짧으며,이는 코로나 19 의 연령별 사망률이 더 가파르다는 것을 의미합니다. 또한 한 국가 내에서 각 성별에 대한 부인은 비슷하지만 남성에게는 더 가파릅니다.

요약

코로나 19 는 모든 원인 인구 사망률과 유사한 이유로 여기에 표시된 연령층의 인구에게”추가 사망률”영향을 미치는 것으로 볼 수 있습니다. 코로나 19 사망률은 특정 연령대에서 코로나 19 사망의 평균 위험을 반영하지만,개인의 사망 위험은 자신의 근본적인 건강 및 기타 위험 요소에 크게 좌우됩니다. 그럼에도 불구하고,코로나 19 의 경우 남성은 여성에 비해 모든 국가의 모든 원인과 비교하여(즉,연령에 따른 위험이 더 가파름)더 짧습니다. 코로나 19 와 관련된 더 짧은 부인은 부분적으로 근본적인 건강 상태 또는 기타 위험 요소를 가진 일부 사람들의 사망 위험에 대한’강화’또는’가속화’에 의해 주도 될 수 있습니다.

마지막으로,이러한 데이터의 한계는 우리가이 문서에서 논의 된 국가별로 고려하고 다른 것이 중요합니다. 특히,다른 국가들은 코로나 19 사망 보고와 관련하여 다른 정의를 채택했습니다.