Key info


Date:
29 October 2020

Authors:
Nicholas F Brazeau, Robert Verity,  Sara Jenks, Han Fu, Charles Whittaker, Peter Winskill, Ilaria Dorigatti, Patrick Walker, Steven Riley, Ricardo P Schnekenberg, Henrique Hoeltgebaum, Thomas A Mellan, Swapnil Mishra, Juliette T Unwin, Oliver J Watson, Zulma M Cucunubá, Marc Baguelin, Lilith Whittles, Samir Bhatt, Azra C Ghani, Neil M Ferguson, Lucy C Okell1.

1Correspondence:
l.okell@imperial.ac.uk


 

Download the full PDF for Report 34 Download the full PDF for Report 34 supplementary data Download the full PDF for Report 34 supplement excluded studies See all reports

WHO Collaborating Centre for Infectious Disease Modelling, MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Abdul Latif Jameel Institute for Disease and Emergency Analytics (J-IDEA), Department of Mathematics, Imperial College London, Department of Clinical Biochemistry, Royal Infirmary of Edinburgh, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford

Summary

The infection fatality ratio (IFR) is a key statistic for estimating the burden of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and has been continuously debated throughout the current pandemic. Previous estimates have relied on data early in the epidemic, or have not fully accounted for uncertainty in serological test characteristics and delays from onset of infection to seroconversion, death, and antibody waning. After screening 175 studies, we identified 10 representative antibody surveys to obtain updated estimates of the IFR using a modelling framework that addresses the limitations listed above. We inferred serological test specificity from regional variation within serosurveys, which is critical for correctly estimating the cumulative proportion infected when seroprevalence is still low. We find that age-specific IFRs follow an approximately log-linear pattern, with the risk of death doubling approximately every eight years of age. Using these age-specific estimates, we estimate the overall IFR in a typical low-income country, with a population structure skewed towards younger individuals, to be 0.23% (0.14-0.42 95% prediction interval range). In contrast, in a typical high income country, with a greater concentration of elderly individuals, we estimate the overall IFR to be 1.15% (0.78-1.79 95% prediction interval range). We show that accounting for seroreversion, the waning of antibodies leading to a negative serological result, can slightly reduce the IFR among serosurveys conducted several months after the first wave of the outbreak, such as Italy. In contrast, uncertainty in test false positive rates combined with low seroprevalence in some surveys can reconcile apparently low crude fatality ratios with the IFR in other countries. Unbiased estimates of the IFR continue to be critical to policymakers to inform key response decisions. It will be important to continue to monitor the IFR as new treatments are introduced. 

The code for reproducing these results are available as a R Research Compendium on Github: `mrc-ide/reestimate_covidIFR_analysis`.

Translations

中文 - Mandarin

Translation will become available shortly

日本語 - Japanese

Translation will become available shortly

Español - Spanish

29 de octubre de 2020 — Imperial College London

Informe resumido 34: Tasa de letalidad de la infección de COVID-19. Estimaciones de prevalencia serológica
La tasa de letalidad de la infección (IFR, por sus siglas en inglés) es una estadística clave para estimar la carga de la enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19) y ha sido un continuo objeto de debate durante la pandemia actual. Las estimaciones previas se basaban en los datos iniciales de la epidemia, o no incluían la incertidumbre de las características de las pruebas serológicas y los retrasos desde la aparición de la infección hasta la seroconversión, el fallecimiento y la reducción de anticuerpos. Tras revisar 175 estudios, identificamos 10 estudios de anticuerpos representativos a partir de los cuales obtener estimaciones actualizadas de la IFR usando un marco modelo que aborde todas las limitaciones mencionadas anteriormente. Dedujimos la especificidad de la prueba serológica según la variación regional de las encuestas serológicas, lo que es fundamental para poder estimar correctamente la proporción acumulada infectada cuando la prevalencia serológica sigue siendo baja. Observamos que la IFR por edad sigue un patrón de regresión lineal, duplicándose el riesgo de fallecimiento aproximadamente cada ocho años de edad. A partir de estas estimaciones por edad, calculamos que la IFR general en un país de renta baja, con una estructura poblacional con una mayor proporción de individuos jóvenes, es de un 0,23 % (0,14-0,42 intervalo de predicción al 95 %). Por el contrario, en un país de renta alta con mayor concentración en la población de mayor edad estimamos que la IFR general es de un 1,15 % (0,78-1,79 intervalo de predicción al 95 %). Demostramos que, al tener en cuenta la serorreversión (reducción de anticuerpos que da lugar a un resultado serológico negativo), puede disminuir ligeramente la IFR en encuestas serológicas realizadas varios meses después de la primera ola, como observamos en Italia. En cambio, la incertidumbre sobre el porcentaje de pruebas con falsos positivos, combinada con la baja prevalencia serológica de algunas encuestas, pueden conciliar tasas de letalidad bruta aparentemente bajas con la IFR de otros países. Los cálculos objetivos de la IFR siguen siendo fundamentales para los responsables políticos a la hora de basar sus decisiones de respuesta clave. Será primordial que continuemos realizando un seguimiento de la IFR a medida que se introducen nuevos tratamientos. 

El código para reproducir estos resultados está disponible como un «R research compendium» en Github: mrc-ide/reestimate_covidIFR_analysis

Français - French

29 octobre 2020 – Imperial College London

Rapport de synthèse 34 : Taux de létalité de l'infection à la COVID-19 : estimations à partir de la séroprévalence
Le taux de létalité de l'infection (IFR) est une statistique essentielle pour estimer les conséquences de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) et a fait l’objet de nombreux débats tout au long de la pandémie actuelle. Les précédentes estimations s'appuyaient sur des données obtenues au début de la pandémie ou ne tenaient pas entièrement compte de l’incertitude des caractéristiques des tests sérologiques et des délais entre l'apparition de l’infection et la séroconversion, le décès et la baisse des anticorps. Après avoir examiné 175 études, nous avons identifié 10 études sur les anticorps représentatives qui ont permis d’obtenir des estimations actualisées de l’IFR à l’aide d’un cadre de modélisation tenant compte des limites énumérées ci-dessus. Nous en avons déduit les spécificités des tests sérologiques d’après la diversité régionale au sein des enquêtes sérologiques, ce qui est crucial pour estimer correctement la proportion cumulée de personnes infectées lorsque la séroprévalence demeure faible. Nous constatons que les IFR selon l’âge suivent un modèle quasiment log-linéaire, avec le risque de décès doublant environ tous les huit ans. À l'aide de ces estimations spécifiques à l’âge, nous estimons que l’IFR global dans un pays à faible revenu type, ayant une structure démographique déséquilibrée en faveur d’individus jeunes, s'élève à 0,23 % (0,14-0,42 %, intervalle de prévision de 95 %). En revanche, dans un pays à revenu élevé type, comptant une plus grande concentration de personnes âgées, nous estimons que l’IFR global s'élève à 1,15 % (0,78-1,79 %, intervalle de prévision de 95 %). Nous montrons comme explication de la séroréversion que la baisse des anticorps entraînant un résultat sérologique négatif, peut légèrement réduire l’IFR dans les enquêtes sérologiques menées plusieurs mois après la première vague de la pandémie, comme en Italie. En revanche, l’incertitude dans les pourcentages de faux positifs des tests associée à une faible séroprévalence dans certaines études peut apparemment rapprocher les taux de létalité bruts faibles de l’IFR dans d’autres pays. Les estimations non biaisées de l’IFR restent essentielles pour les décideurs politiques afin qu’ils puissent peser les décisions d'intervention clés. Il sera important de continuer à surveiller l’IFR à mesure que de nouveaux traitements seront lancés. 

Les codes permettant de reproduire ces résultats sont disponibles en tant que compendium de recherches sur Github : « mrc-ide/reestimate_covidIFR_analysis ».

Italiano - Italian

29 ottobre 2020 - Imperial College London 

Report 34 - Stime del rapporto di mortalità per infezione COVID-19 dalla sieroprevalenza 

Il tasso di mortalità dell'infezione (infection fatality ratio, IFR) è una statistica chiave per stimare l’onere della malattia da coronavirus 2019 (COVID-19) ed è stato continuamente dibattuto durante l'attuale pandemia. Le stime precedenti si sono basate sui dati disponibili all'inizio dell'epidemia o non hanno pienamente tenuto conto dell'incertezza nelle caratteristiche dei test sierologici e dei ritardi dall'insorgenza dell'infezione alla sieroconversione, alla morte e al calo degli anticorpi. Dopo lo screening di 175 studi, abbiamo identificato 10 indagini rappresentative sugli anticorpi per ottenere stime aggiornate dell'IFR utilizzando un quadro di modellazione che affronta i limiti sopra elencati. Abbiamo dedotto la specificità del test sierologico dalla variazione regionale all'interno dei sondaggi sierologici, che è fondamentale per stimare correttamente la proporzione cumulativa infetta quando la sieroprevalenza è ancora bassa. Troviamo che gli IFR specifici per età seguono un modello approssimativamente log-lineare, con il rischio di morte che raddoppia approssimativamente ogni otto anni di età. Utilizzando queste stime specifiche per età, stimiamo che l'IFR complessivo in un tipico paese a basso reddito, con una popolazione più giovane, sia dello 0.23% (0.14-0.42 intervallo di previsione del 95%). Al contrario, in un tipico paese ad alto reddito, con una maggiore presenza di individui anziani, stimiamo che l'IFR complessivo sia dell'1.15% (0.78-1.79 intervallo di previsione del 95%). Mostriamo che tenendo conto della sieroconversione, ossia della diminuzione degli anticorpi che porta a un risultato sierologico negativo, può ridurre leggermente l'IFR tra i sondaggi sierologici condotti diversi mesi dopo la prima ondata dell'epidemia, come l'Italia. Al contrario, l'incertezza nel tasso di falsi positivi nei test assieme ad una bassa sieroprevalenza in alcuni sondaggi può conciliare rapporti grezzi di mortalità apparentemente bassi con l'IFR in altri paesi. Le stime non distorte dell'IFR continuano a essere fondamentali ai decisori politici per informare le decisioni chiave di risposta alla pandemia. Sarà importante continuare a monitorare l'IFR man mano che vengono introdotte nuove cure. 

Il codice per riprodurre questi risultati è disponibile come R Research Compendium su Githubhttps://github.com/mrc-ide/reestimate_covidIFR_analysis 

Arabic - العربية

29 أكتوبر 2020 - إمبريال كوليدج لندن

تقرير موجز 34: نسبة الوفيات الناجمة عن كوفيد-19 (COVID-19): تقديرات من الانتشار المصلي (عدد الأشخاص الذين ثبتت إصابتهم في الاختبارات (بفيروس كورونا المستجد) في وقت معين في بلد معين)
تُستخدم نسبة الوفيات الناجمة عن الإصابة (IFR) كعنصر رئيسي في تقدير الأضرار الناجمة عن مرض فيروس كورونا 2019 (COVID-19)، وقد كانت هذه النسبة محل جدال مستمر على مدى الجائحة الحالية. اعتمدت التقديرات السابقة على البيانات الصادرة في وقت مبكر من الجائحة، أو التي لم تأخذ في الحسبان بشكل كامل مسألة عدم اليقين في خصائص الاختبارات المصلية والتأخيرات من بداية العدوى وحتى حدوث التحول المصلي (مرحلة تتطور فيها الأجسام المضادة) والوفاة وتضاؤل ​​الأجسام المضادة. بعد فحص 175 دراسة، حددنا 10 استبيانات تمثيلية للأجسام المضادة للحصول على تقديرات محدثة لنسبة الوفيات الناجمة عن الإصابة بالفيروس، باستخدام إطار عمل نمذجة يعالج القيود المذكورة أعلاه. وقد استنتجنا خصوصية الاختبارات المصلية من التباين الإقليمي داخل مناطق المسوحات المصلية، وهو أمر بالغ الأهمية في تقدير النسبة التراكمية المصابة بشكل صحيح، لا سيما وأن الانتشار المصلي ما يزال منخفضًا. وقد وجدنا أن نسبة الوفيات الناجمة عن الإصابة بالفيروس تبعًا لأعمار المصابين تتبع نمطًا لوغاريتميًا خطيًا تقريبًا، حيث يتضاعف خطر الوفاة تقريبًا كل ثماني سنوات من العمر. واعتمادًا على هذه التقديرات الخاصة بالعمر، نقدر أن النسبة الإجمالية للوفيات الناجمة عن الإصابة بالفيروس في بلد نموذجي منخفض الدخل، وذات تركيبة سكانية قوامها الأفراد الأصغر سنًا، يبلغ 0.23% (0.14-0.42 95% نطاق فترة التنبؤ). في المقابل، في بلد نموذجي مرتفع الدخل، مع وجود تركيز أكبر للأفراد المسنين، نقدر أن النسبة الإجمالية للوفيات الناجمة عن الإصابة بالفيروس هي 1.15% (0.78-1.79 95% نطاق فترة التنبؤ). كما تبين لنا أن أخذ الانقلاب المصلي في الحسبان، وهو تضاؤل ​​الأجسام المضادة الذي يؤدي إلى نتيجة مصلية سلبية، يمكن أن يقلل بشكل طفيف من نسبة الوفيات الناجمة عن الإصابة بالفيروس بين المسوحات المصلية التي أجريت بعد عدة أشهر من الموجة الأولى من الجائحة، كما هو الحال في إيطاليا. وعلى النقيض من ذلك، فإن عدم اليقين بشأن المعدلات الإيجابية الخاطئة للاختبار جنبًا إلى جنب مع معدل الانتشار المصلي المنخفض في بعض الاستطلاعات يمكن أن يوفق بين نسب الوفيات الكلية المنخفضة ونسب الوفيات الناجمة عن الفيروس في بلدان أخرى. ولا تزال التقديرات غير المتحيزة لنسب الوفيات الناجمة عن الإصابة بالفيروس حاسمة بالنسبة لواضعي السياسات في توجيه القرارات الرئيسية المتعلقة بتدابير الوقاية من المرض. لذا، سيكون من المهم الاستمرار في مراقبة نسب الوفيات الناجمة عن الفيروس مع تقديم علاجات جديدة.

جميع أكواد البرامج والبيانات والجداول التكميلية ونصوص التحليل والأرقام متوفرة في خلاصة بحثية وافية على
 mrc-ide/reestimate_covidIFR_analysis