코로나19의 감염률과 사망률이 알려진 것보다 훨씬 더 낮다는 UCLA와 스탠퍼드 대학의 공동 연구 논문이 발표되었다. 6월 말에 제출되어 현재 동료 평가가 진행 중으로 보이는 이 논문은 현재 메드아카이브(medRxiv)에서 일부 내용을 확인할 수 있다.
초록의 목적:
감염 상태가 확인되지 않은 개인과의 접촉으로 발생하는 연구실에서 확인된 코로나19의 감염, 입원, 사망의 가능성을 측정하는 방식의 시연을 목적으로 한다.
방식:
기존의 사례에 대한 데이터를 이용하여 카운티 규모에서 개인간의 접촉으로 발생하는 확인된 감염, 입원, 사망, 2차 감염, 감염 기간, 무증상 감염, 그리고 확진자의 입원과 사망 비율의 가능성을 측정한다.
결과:
2020년 6월 13일을 기준으로 50만 명 이상의 인구를 지닌 미국 내 카운티에서 한 개인이 40,500명을 접촉할 때마다 한 명 발생한다.
50세에서 64세 사이 연령군에서 입원자 발생 가능성은 709,000명 접촉 때마다 한 명이고, 사망자 가능성은 6,670,000명 접촉 때마다 한 명이다.
결론과 적절성:
개인의 코로나19 감염, 입원, 사망 가능성의 추정치는 매우 다양하지만 대중이 인지하는 위험과 같지 않을 수 있다. 예를 들어 노출 환경, 거주지와 직업 유형을 기준으로 감염에 관해 조직적으로 수집되고 공개적으로 발표된 데이터는 현재 공개된 데이터보다 더 정교한 확률 측정을 가능하게 한다. 환경과 감염자 확산을 더 잘 측정한다면 2차 감염률 계산에서 측정치를 향상할 수 있다.
제1저자인 스탠퍼드 대학의 라지브 바시아 교수 인용:
“매우 많은 사망자와 확진자가 나왔고 증가세에 있어 보이지만 그 질문들은 저에게 중요한 것에 답을 주지 못합니다.”
“절정에 달했을 때조차도 극히 일부 지역을 제외하면 심각한 일은 매우 드물게 발생했습니다.”
“저는 데이터가 주는 인식과 이미지인 응급 사태, 전쟁에 비유, 불확실성, 통제 불능과 같은 요소들이 우리가 생각하는 위험을 과장했다고 봅니다.”
