Koronaviruksen kuolleisuusasteen tutkiminen on koronapandemian vastaisessa taistelussa tärkeää, vaikkakin se on huomattavan hankalaa – tämän todistaa myös tuore tutkimus.
– Tänä vuonna koronaa on tutkittu huomattavasti paljon suuremmalla tarkkuudella tutkimuksissa mitaten kuin influenssaa koskaan, sanoo tohtoriksi itsensä hiukkasfysiikassa väitellyt Mikael Mieskolainen.
– Koronavirusta on itseasiassa analysoitu enemmän kuin mitään muuta kausi-influenssaa koskaan ihmisten historiassa, suomalaistutkija jatkaa.
Mieskolainen on ollut päätutkijana tutkijaryhmässä, joka on perehtynyt koronaviruksen aiheuttaman kuolleisuuden tutkimiseen.
– Tällä tutkimuksella haettiin koronaviruksen kuoleman riskin ja todennäköisyyden määrittämisen problematiikkaa, eli mitä ongelmia siihen liittyy. Mitä menetelmiä tai millaista dataa tarvitaan ja kuinka suuria virheitä tulee sen määrittämisen jälkeen Mieskolainen listaa.
Koronaan kuolee huomattavasti todennäköisemmin kuin influenssaan
Tutkimuksen mukaan länsimaissa koronakuolleisuus on keskimäärin 0,4 prosenttia (95 prosentin luottamusväli 0,2–0,8 %). Suomessa luku on hieman pienempi, vain 0,2–0.3 prosenttia.
Lukua voidaan pitää Mieskolaisen mukaan korkeana verrattaessa kausi-influenssaan, jonka kuolleisuus on alle 0,1 prosenttia.
Tutkimuksen mukaan kuolemisen riski koronavirukseen on 3–5 kertaa kausi-influenssaa suurempi.
– Joissakin maissa se voi olla lähempänä lukua 1. Näiden vertailu ei ole kuitenkaan ongelmatonta: influenssasta on useita variantteja, geneettisiä muunnelmia, jotka muuttuvat jatkuvasti.
– On tutkitusti jo todettu, että influenssa ja korona vaikuttavat ihmisen biologian ja genetiikan kannalta eri tavoin. Influenssa ja korona eroavat merkittävästi toisistaan. Samoin tämä uusi koronavirus poikkeaa aiemmista koronaviruksista.
Miksi kuolleisuuden testaaminen on tärkeää?
Tutkimuksen mukaan uuden SARS-CoV-2-koronaviruksen kuolleisuusasteen määrittäminen on keskeisessä osassa koronaviruspandemian vastaisessa taistelussa.
R0-luku kuvaa sitä, kuinka monta uutta tapausta yksittäinen virukseen sairastunut henkilö keskimäärin tartuttaa. Tämän määrittäminen vaatii mallipohjaisia tulkintoja datasta.
IFR taas tulee englanninkielisistä sanoista infection fatality rate, eli suomeksi sillä tarkoitetaan koronaviruksen kuolleisuusastetta.
IFR määritellään, kun koronaviruksen aiheuttamaan tautiin kuolleiden määrää verrataan koronatartunnan saaneisiin henkilöihin.
Itse vasta-ainetesteihin ja niiden virheisiin liittyy omat epävarmuutensa, jotka voivat merkittävästi vaikuttaa IFR-luvun mittaukseen.
Mieskolaisen mukaan epidemiaa määrittelee karkeasti kaksi tekijää: se, kuinka helposti virus tai tauti leviää ja kuinka helposti ihminen kuolee, jos saa tartunnan.
IFR-ja R0-lukuja pidetään tutkimuksen mukaan merkittävimpänä parametreinä, kun pohditaan, miten vakavana koronavirusta voidaan pitää. Mitä suurempi luku, sitä vakavammasta tilanteesta on kyse.
– Jos herkkyys saada tauti on suuri, eli se leviää helposti, tautitapausten määrä alkaa kasvaa eksponentiaalisesti, eli epidemia alkaa. Siksi tautitapausten määrää uutisoidaan päivittäin, jotta nähdään, onko epidemia kiihtynyt.
On kuitenkin huomioitava, että jos kuolleisuus olisi järin korkea – useita kymmeniä prosentteja – se ei olisi nykyisin tyypillistä pandemialle tai edes epidemiasta.
– Ne taudit, joista tulee epidemioita, niiden kuolleisuus on pienempi. Selitys on looginen: Jos joka toinen kuolisi ja nopeasti, tauti ei ehtisi luultavasti levitä.
Suomessa voi olla ollut jopa liki 200 000 koronatartuntaa
Fyysikkotaustainen tutkijaryhmä loi Mieskolaisen johdolla laskukaavan, jolla on mahdollista arvioida kuolleisuuden todennäköisyyttä, puhutaan niin sanotusta IFR-luvusta.
Kyse ei kuitenkaan ole absoluuttisesta totuudesta, sillä Mieskolaisen mukaan todennäköisyyttä ei voi ratkoa puhtaasti matemaattisesti.
IFR:n määrittäminen on vaikeaa, koska koronaviruspandemia elää koko ajan: se kiihtyy ja laantuu – myös erilaisiin mutaatioihin on mahdollisuus.
– Testauksia tehdään keskellä kiihtyvää epidemiaa, jolloin mittaukset menevät helposti pieleen. Koitimme selvittää aikariippuvuutta matemaattisen tarkasti. Toki, tarvitset myös paljon erilaista viiveisiin liittyvää dataa lopulliseen lukuun.
Jos kaavaa käytettäisiin Suomen koronavirustartuntamäärien selvittämisessä, Suomen luvut olisivat huomattavasti suuremmat – jopa noin 131 000–196 500, kun koronavirukseen oli kuollut perjantaihin mennessä 393 henkilöä.
– Pitää muistaa, että kaavassa on virhemarginaali (95 prosentin luottamusväli 0,2–0,8%). Jos sama lasketaan 0,8 prosentilla, luku on noin 50 000, Mieskolainen huomauttaa.
Sisältö ei valitettavasti ole saatavilla.
Nämä rajoitukset astuvat voimaan Helsingissä 30. marraskuuta alkaen – katso selkeä lista!
Muun muassa nämä tekijät selittävät virhemarginaalia
Virhemarginaalia on oltava, koska kuolleisuuteen vaikuttaa todella moni epävarmuustekijä.
Lukuiset uudet tutkimukset vahvistavat, että kuolleisuus on selvästi sidoksissa koronavirusta sairastavan ikään: mitä vanhempi sairastunut on, sitä suurempi todennäköisyys hänen on kuolla tautiin.
Koronavirus myös reagoi ihmisen kehossa yksilöllisesti.
Kun koronavirus tarttuu ihmiseen, menee aikaa ennen kuin oireita alkaa ilmetä ja sairastunut huomaa hakeutua hoidon piiriin.
Tämän jälkeen koronavirus käyttäytyy ihmiskehoissa yksilöllisellä tavalla ja koronapotilaiden välillä on paljon vaihtelua sairaala- ja teho-osastolla olossa.
Viruksen aiheuttamaan tautiin menehtymisessä on siis erilaista viivettä.
– Nämä ovat sellaisia tekijöitä, joihin et pysty itse vaikuttamaan mitenkään, paitsi elintapojen kannalta, joilla on merkittävä rooli vakavissa tautitapauksissa.
Lue myös: Aftonbladet: Tukholma toiseksi pahiten koronasta kärsinyt pääkaupunki – Johtava lääkäri syyttää lepsuja rajoituksia: "Tämä on tragedia, jonka syyt täytyy selvittää"
Lue myös: Koronan laumasuojan puolesta puhunut ruotsalaisprofessori myöntää viimein: Arviot perustuivat virheellisiin laskelmiin
Hallinnolliset syyt virhemarginaalin taustalla
On myös paljon hallinnollista syistä aiheutuvaa viivettä esimerkiksi datan suhteen.
Mieskolaisen mukaan datan, eli esimerkiksi koronakuolemien raportoinnissa, on valtavia eroja eri maiden välillä.
Datan tarkkuudella on suuri merkitys, sillä se osaltaan ohjaa poliittista päätöksentekoa esimerkiksi rajoitustoimien suhteen.
Kaikissa maissa terveydenhuollossa raportointi ja tilastointi ei ole täsmällistä tai perusteellista.
– Raportoinnissa on muitakin käytännön ongelmia: Miten tieto laitetaan julkisesti esille? Onko se samassa formaatissa, samoilla kriteereillä raportoitu, Mieskolainen pohtii.
Myös järjestelmän kuormittuminen aiheuttaa viivettä.
Lue myös: Koronarokotesuunnitelmat etenevät nyt vauhdilla maailmalla – suuri käänne odotettavissa parin viikon päästä?
Suomellakin on petrattavaa
Vaikka Suomi onkin selvinnyt koronapandemiasta toistaiseksi hyvin, ja kotimaan terveydenhuollon taso on moniin muihin maihin verrattuna korkea, myös Suomessa koronavirukseen liittyvässä raportoinnissa olisi Mieskolaisen mukaan petrattavaa.
– Suomessa kohtuullisen ok-tasolla, siinä ei mitään järisyttäviä ongelmia näy.
– Jos katsotaan aikasarjoja, jotka ovat julkisia, keväällä on yhtäkkiä massiivinen piikki. Kuolemia on ilmestynyt huomattavan paljon yhdelle päivälle huhtikuussa, hän listaa yhdeksi selkeäksi ongelmakohdaksi.
Juttu jatkuu kuvan jälkeen.
Tohtoriksi itsensä hiukkasfysiikassa väitellyt Mikael Mieskolaisen mukaan uutta koronavirusta on tutkittu enemmän kuin mitään muuta kausi-influenssaa koskaan.
Tutkimus saa jatkoa?
Käynnissä on tai on ollut useita tutkimuksia, joilla pyritään arvioimaan IFR mahdollisimman tarkkaan. Kuolleisuutta tutkivien henkilöiden määrä on kasvanut hämmästyttävän nopeasti.
Mieskolaisen mukaan hän mahdollisesti jatkaa kuolleisuuden tutkintaa tutkijaryhmän kanssa – jatkokulmia on monia, kuten tarkempi analyysi iän vaikutuksista kuolleisuuteen.
– Tämä on hyvin merkittävä tieto, erityisesti niille, joilla on oikeasti kova riski sairastua ja kuolla. Riski nousee merkittävästi, kun mennään yli 70-vuotiaisiin. Yli 80-vuotiailla kuolleisuus on suurin piirtein 5–10 prosentin luokkaa.