팬데믹의 실제 사망자 수: 공식 집계보다 수백만 명이 더 많습니다.

[이매진]

팬데믹의 실제 사망자 수: 공식 집계보다 수백만 명이 더 많습니다.

https://www.nature.com/articles/d41586-022-00104-8

여러 국가에서 2년 동안 약 500만 명의 COVID-19 사망자가 보고되었지만 전 세계적으로 초과 사망자는 이 수치의 두 배 또는 심지어 네 배인 것으로 추정됩니다.

작년 망자의 날은 암울한 이정표를 남겼습니다. 공식 데이터에 따르면 11월 1일 COVID-19 전염병으로 인한 전 세계 사망자 수가 500만 명을 넘었습니다. 현재 550만 명에 이르렀습니다. 그러나 그 수치는 상당히 과소평가된 것이다. 초과 사망률 기록( 기록된 모든 사망과 발생할 것으로 예상되는 사망을 비교하는 지표 )은 전염병으로 사망한 사람보다 훨씬 더 많은 사람들이 사망했음을 보여줍니다.

얼마나 더 많은 것을 알아내는 것은 복잡한 연구 과제입니다. 각 국가의 초과 사망률을 세는 것만큼 간단한 일이 아닙니다. 이와 관련하여 일부 공식 데이터에는 결함이 있는 것으로 과학자들이 발견했습니다. 그리고 100개 이상의 국가에서 예상 또는 실제 사망에 대한 신뢰할 수 있는 통계를 전혀 수집하지 않거나 적시에 공개하지 않습니다.

인구 통계학자, 데이터 과학자 및 공중 보건 전문가는 전염병 사망자의 전 세계 추정치에 대한 불확실성을 좁히기 위해 노력하고 있습니다. 학계와 언론인 모두의 이러한 노력은 묘지의 위성 이미지에서 방문 조사 및 사용 가능한 데이터에서 전 세계 추정치를 추정하려는 기계 학습 컴퓨터 모델에 이르기까지 다양한 방법을 사용합니다.

이러한 모델 중에서 세계보건기구(WHO)는 여전히 첫 번째 글로벌 추정치를 작업 중이지만 워싱턴주 시애틀에 있는 건강 측정 및 평가 연구소(Institute for Health Metrics and Eval‎uation) 는 자체 모델링된 결과에 대한 매일 업데이트 와 글로벌 피해가 증가할 수 있습니다. 그리고 세계적인 추정치를 모델링하려는 가장 세간의 이목을 끄는 시도 중 하나가 뉴스 미디어에서 나왔습니다. 런던 의 이코노미스트(Economist ) 매거진은 기계 학습 접근 방식을 사용하여 1,200만~2,200만 명의 초과 사망자 추정치를 산출했습니다. 이는 지금까지 팬데믹 공식 사망자 수의 2~4배입니다( go.nature.com/3qjtyge 및 'Global toll 참조). ').

출처: 데이터 속 세상/ 이코노미스트 /IHME

이 추정치의 불확실성은 스웨덴 인구 규모의 불일치입니다. Economist 의 모델링 작업 을 이끄는 데이터 과학자인 Sondre Ulvund Solstad는 "이 시점에서 제시할 수 있는 유일한 공정한 것은 매우 넓은 범위입니다."라고 말합니다 . "하지만 더 많은 데이터가 들어오면 범위를 좁힐 수 있습니다."

전염병이 지속되는 동안 전 세계 사망자 수를 계산하기 위한 출격은 정교한 통계 모델링과 신속한 데이터 수집을 결합한 운동입니다. 관련된 모든 사람들은 그들이 제공하는 모든 답변이 잠정적이고 부정확하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 그들은 시도하는 것이 중요하다고 생각합니다. 그들은 COVID-19의 인간 비극의 진정한 규모와 비용을 인정하기를 원하고('팬데믹 비교' 참조), 중국의 COVID-19 사망자가 5,000명 미만이라는 공식 수치에 의해 유발된 오해의 소지가 있는 주장에 대응하기를 희망합니다.

전염병 비교

초과 사망자에 대한 일부 추정에 따르면, COVID-19 대유행은 2020년 인구로 환산했을 때 1918-20년 H1N1 인플루엔자 대유행 이후 가장 큰 것입니다.

미터법코로나 바이러스 감염증 -19 : 코로나 192009년 독감(H1N1)1968년 독감(H3N2)1957~59년 독감(H2N2)독감 1918–20(H1N1)

1인당 초과사망률(추정치)	0.15–0.28%	0.005%	0.03%	0.04%	1%
2020년 인구로 조정된 글로벌 초과 사망(추정치)	1200만~2200만	040만	220만	310만	7500만
평균 사망 연령(년, 미국 및 유럽만 해당)	73–79	37	62	65	27

출처: Simonsen, L. & Viboud, C. eLife 10 , e71974(2021) ; COVID-19 추정치: Economist 의 모델(2022년 1월까지); 사망 연령 데이터: US CDC, UKHSA.

결함이 있는 수치

죽음과 세금은 삶의 유일한 확실성으로 유명하지만 국가는 각각을 매우 다른 방식으로 설명합니다. 표면적으로 유사한 장소라도 COVID-19 사망자를 기록하는 방식은 다양할 수 있습니다. 팬데믹 초기에 네덜란드와 같은 국가에서는 코로나바이러스 SARS-CoV-2에 양성 반응을 보인 후 병원에서 사망한 개인만 계산했습니다. 이웃한 벨기에에는 지역사회의 사망과 진단을 받지 않았더라도 질병의 증상을 보인 후 사망한 모든 사람이 포함되었습니다.

그렇기 때문에 연구자들은 전염병의 피해를 측정하기 위해 초과 사망률에 빠르게 눈을 돌렸습니다. 초과 사망 수치는 계산하기 쉬운 것 같습니다. 팬데믹 기간 동안의 사망자를 지난 5년 정도 동안 기록된 평균과 비교하십시오. 그러나 사망 보고를 위한 포괄적이고 정교한 시스템을 갖춘 부유한 국가에서도 초과 사망률 수치는 오해의 소지가 있습니다. 가장 확실한 계산 방법은 인구 구조의 변화를 설명하지 못할 수 있기 때문입니다.

독일 뮌헨 루트비히 막시밀리안 대학의 통계학자인 자코모 드 니콜라(Giacomo De Nicola)는 "평균 원시 데이터를 보는 것은 실제로 결함이 있기 때문에 이 문제에 주의해야 합니다."라고 말했습니다.

De Nicola와 동료들이 2021년 독일의 대유행으로 인한 초과 사망률을 계산하기 위한 연구에서 작업했을 때, 이전 연도의 평균 사망률과 사망자를 비교하는 것이 지속적으로 예상 사망자 수를 과소평가하고 따라서 초과 사망자를 과대평가한다는 사실을 발견 했습니다 . 그 이유는 2차 세계 대전에서 싸우고 죽기에는 너무 어린 세대인 80세 이상 인구의 급증으로 인한 연간 전국 사망률의 증가였습니다.

COVID-19로 인한 장애 비용 계산

독일의 경우 차이가 큽니다. 작년 독일 통계청의 보도 자료에 따르면 2020년에는 2019년에 비해 5% 더 많은 사망자가 발생했다고 보고했습니다. 그러나 연령 구조를 고려한 후 De Nicola의 그룹은 이를 1%로 줄였습니다. "일반적으로 인정되는 연령 조정 방법이 없기 때문에 이 문제가 더 많은 국가로 확대될 것이라고 확신합니다."라고 그는 말합니다.

일부 인구 통계학자들은 동의합니다. “국가 통계청의 이른바 과잉 사망 추산이 지난 5년간의 평균 사망을 예상 사망으로 사용하는 것이 우려됩니다. 노령화 인구에서 이것이 최선의 추정치는 아닐 것입니다.”라고 호주 멜버른 대학교의 인구 통계학자인 톰 윌슨은 말합니다. 독일 통계청의 인구통계학자인 Felix zur Nieden은 De Nicola의 연구에 대해 나이 구조와 기타 미묘한 점을 고려하여 원시 수치를 조정해야 한다는 데 동의한다고 말했습니다.

보다 정교한 분석은 예를 들어 인구 고령화에 따라 예상 사망자 수를 높이는 등의 편향을 설명하기 위해 예상 사망자 기준선을 조정합니다. 아마도 이러한 초과 사망률 추정치 중 가장 포괄적인 것은 이스라엘 예루살렘 히브리 대학교의 경제학자 아리엘 칼린스키와 독일 튀빙겐 대학교의 데이터 과학자인 드미트리 코박의 것입니다.

2021년 1월부터 Karlinsky와 Kobak은 팬데믹(2015-21) 전과 기간 동안 가능한 한 많은 출처와 장소 2 (현재 약 116개 국가 및 지역)에서 정기적으로 업데이트된 모든 원인 사망 데이터베이스를 생성했습니다. WMD(World Mortality Dataset) 라고 하는 정보의 대부분은 국가 사무소와 정부에서 수집하고 발표한 공식 사망 통계에서 나옵니다. 그런 다음 듀오는 이러한 데이터를 사용하여 무력 충돌, 자연 재해 및 폭염과 관련된 사망자 수를 고려하는 것을 포함하여 초과 사망률을 추정 합니다. 예를 들어, 그들은 2020년 나고르노-카라바흐 전쟁 동안 아르메니아와 아제르바이잔에서 4,000명의 목숨을 앗아갔다고 가정했습니다.

이전에 건강 경제학에서 일했던 칼린스키는 최고의 역학 모델조차 공식 보고된 COVID-19 수치를 기반으로 하고 있음을 인식했습니다. 이 수치는 많은 곳에서 분명히 너무 낮거나 완전히 누락되었습니다. 그는 “많은 사람들이 데이터에 기반하지 않고 초과 사망률에 대한 추측을 뒤집고 있었다”고 말했다.

많은 경우에 Karlinsky와 Kobak의 초과 사망자 추정치는 정부에서 발표한 COVID-19 사망률 통계와 크게 다릅니다. 예를 들어 러시아는 2021년 말까지 COVID-19 사망자가 300,000명 이상이라고 보고했지만 그 기간 동안 초과 사망자는 100만 명을 초과했을 가능성이 있습니다('초과 사망자' 참조).

출처: 세계 사망률 데이터세트

WMD의 적용을 받는 국가의 경우 공식 수치에 따르면 팬데믹이 시작된 이후 410만 명이 COVID-19로 사망했으며 이는 해당 기간 동안 전체 사망자의 약 10%입니다. 그러나 두 사람의 계산에 따르면 초과 사망률을 고려할 때 COVID-19와 관련된 사망자는 약 650만 명(전체의 16%)으로 1.6배 더 많습니다. 일부 국가에서는 바이러스의 상대적 영향이 훨씬 더 높습니다. Karlinsky와 Kobak의 데이터에 따르면 멕시코의 모든 사망자 중 3분의 1이 바이러스에 기인할 수 있습니다.

초과 사망에는 다른 전염병과 같이 COVID-19와 관련이 없는 사망률과 의료 시스템에 대한 팬데믹의 영향으로 검진이 취소되어 검진이 취소되어 사망한 암 환자와 같이 간접적으로 관련된 사망이 포함됩니다. 뉴질랜드와 같은 일부 국가에서는 코로나19로 인한 손실이 거의 없고 인플루엔자로 인한 사망자가 감소했기 때문에 초과 사망률이 음수였습니다. 그러나 Karlinsky는 전반적으로 데이터에 따르면 초과 사망자를 추정하는 것이 COVID-19 사상자를 측정하는 신뢰할 수 있는 방법임을 보여줍니다.

전 세계 사망자 모델링

대량살상무기에는 중국, 인도 및 아프리카의 많은 국가를 포함하여 100개 이상의 국가에 대한 초과 사망 추정치가 없습니다. 그 나라들은 사망자 통계를 수집하지 않거나 신속하게 발표하지 않기 때문입니다. 그러나 그들은 또한 수백만 명의 COVID-19 사망자를 설명합니다. 진정한 팬데믹 전 세계 사망자 수는 이러한 데이터 없이는 계산할 수 없지만 일부 연구자들은 이를 모델링하는 것이 가능하다고 주장합니다.

이러한 추정치는 이전에 유행성 독감에 대해 만들어졌습니다. 2009년 3월 미주 지역을 시작으로 H1N1 인플루엔자 A 바이러스가 1년 넘게 전 세계를 강타했습니다. WHO가 2010년 8월에 팬데믹이 끝났다고 선언했을 때, 실험실에서 확인된 사망자로 구성된 조직의 '공식' 사망자 수는 19,000명 미만이었습니다.

국제 공중 보건 전문가 팀은 다른 접근 방식을 취했습니다. 연구원들은 세계 인구의 3분의 1 이상을 포함하는 20개국에서 추정되는 인플루엔자 사망으로 시작하여 이들 국가 중 일부가 다른 국가보다 낫거나 나빴던 이유를 설명할 수 있는 요인을 찾았습니다. 그들은 인구 밀도, 의사 수 및 소득을 포함한 10가지 지표를 찾았습니다. 이러한 기여 요인과 특정 국가의 사망 간의 관계를 통해 순전히 이 지표 3 에 대한 국가의 성과를 기반으로 다른 국가에서 예상되는 독감 사망자 수를 모델링할 수 있습니다 .

죽음, 통계 및 재난 지역: 허리케인 마리아 이후 사망자 수를 세는 투쟁

그들의 연구에 따르면 2009년의 마지막 9개월 동안 123,000~203,000명이 팬데믹으로 사망했으며 이는 WHO의 약 10배입니다. 2019년에 같은 팀은 2002년부터 2011년까지 계절성 독감 유행으로 인한 사망을 모델링하기 위해 연습을 반복했으며 이번에는 31개국의 데이터로 시작했습니다. 그들은 모델링된 해마다 전 세계적으로 평균 389,000명의 호흡기 사망(불확도 범위 294,000~518,000명)이 독감과 관련이 있다고 보고 했습니다 .

2019년 인플루엔자 연구를 수행한 메릴랜드주 베데스다에 있는 국립보건원의 전염병학자 세실 비부(Cécile Viboud)는 동일한 방법이 COVID-19에도 적용되어야 한다고 말했습니다. “우리는 독감보다 [COVID-19]에 대한 데이터가 훨씬 더 많습니다. 그래서 어떤 면에서는 더 깨끗합니다.” 그녀는 독감과 달리 폐쇄 및 기타 조치로 인해 거의 모든 다른 호흡기 병원체의 순환이 중단되었기 때문에 호흡기 사망을 COVID-19 전염병으로 돌리는 것이 훨씬 쉬워야 한다고 말합니다. Viboud는 “통계적으로는 훨씬 더 쉬운 제안입니다.

The Economist 가 COVID-19 전염병을 추적하기 위해 사용하는 모델 은 머신 러닝을 사용하여 데이터를 사용할 수 있는 80개 이상의 국가에서 초과 사망과 상관관계가 있는 것으로 보이는 100개 이상의 국가 지표를 식별합니다. 이러한 특징에는 공식 사망, 코로나19 검사 규모, 항체 조사 결과뿐만 아니라 지리적 위도, 인터넷 검열 정도, 국가가 민주주의를 유지한 기간이 포함됩니다. 모델에서 각 지표의 중요성을 조사하는 것은 가능하지만 이것은 간단하지 않습니다. 기능은 조합되어 작용할 수 있으며 특성이 다른 국가에서는 상대적 중요성이 다를 수 있다고 Solstad는 말합니다.

사망률 데이터를 생성하지 않는 국가에 대한 이러한 지표의 숫자를 모델에 연결하면 알고리즘이 해당 국가의 초과 사망을 추정합니다. 이 모델은 예를 들어 인도에서 약 500만 명의 사망자가 발생한 것으로 추정하며, 이는 500,000명 미만의 국가 공식 COVID-19 사망자 수보다 10배 더 많습니다('수백만 명의 실종자' 참조). 그 추정치는 슬프게도 그럴듯합니다. 가계와 지역별 사망률 데이터에 대한 표본 조사를 사용하여 학계에서는 인도에서 3백만에서 5백만 명이 COVID-19로 사망했을 수 있다고 별도로 추정했습니다 5 , 6 . Economist 의 알고리즘은 인도의 경우 100만에서 750만 사이의 넓은 불확실성 간격을 가지고 있습니다.

출처: 데이터 속 세상/ 이코노미스트

중국의 경우 이 모델은 거의 750,000명의 사망자를 추정하지만(중국에서 보고된 4,600명보다 150배 훨씬 더 높음), 예측보다 낮은 200,000명 미만의 사망자에서 최대 190만 명의 초과 사망자에 이르는 넓은 불확실성 간격을 가지고 있습니다.

이코노미스트 의 모델은 국가의 공식 사망자 수가 종종 실제 숫자를 과소 평가하지만 과소 평가되는 정도는 다양하다는 점을 강조합니다. 세계에서 가장 부유한 국가의 초과 사망은 공식 집계보다 약 3분의 1이 더 많을 수 있지만, 최빈국의 초과 사망은 20배 이상 더 높을 수 있지만 이러한 추정치는 극히 불확실합니다.

전반적으로, 이 모델은 공식 수치('부자 및 빈곤' 참조)가 제시한 그림과 대조적으로, 중하위 소득 국가(세계 은행 그룹에서 설명)가 적어도 부유한 국가만큼 1인당 사망으로 심각한 고통을 겪었음을 시사합니다. ). 이러한 가난한 국가의 인구가 더 어리다는 사실에도 불구하고 Solstad는 덧붙입니다.

출처: 이코노미스트

나쁜 습관?

모든 사람이 접근 방식에 동의하는 것은 아닙니다. 이 잡지의 팬데믹 모델링에 대한 한 목소리 비평가는 Nova Scotia주 Halifax의 데이터 과학자인 Gordon Shotwell입니다. 그는 블로그 게시물을 무책임하다고 비난했습니다( go.nature.com/3jpdkrs 참조 ). “이와 같은 모델은 기본적으로 기성 논평에 대해 객관성과 과학적인 사고를 얇게 입히는 효과가 있습니다.”라고 그는 썼습니다.

예를 들어, 9월에 이 잡지는 모델 결과를 사용하여 케냐의 팬데믹 사망자가 19,000~110,000명 사이이며 공식 수치는 4,746명이라고 말했습니다.

Shotwell은 Nature 에 "모델을 사용하여 해당 장소를 추정하는 것은 나쁜 습관이라고 생각합니다 ."라고 말했습니다 . "대부분 기대 수명이 높은 부유한 국가에 대한 모델을 훈련하고 기대 수명이 낮은 가난한 국가에 적용하면 아무 것도 배울 수 없습니다."

당연히 Solstad는 이를 다르게 봅니다. "분명히 거짓인 매우 특정한 숫자에 의존하는 것보다 불확실한 숫자를 제공하는 것이 더 낫다고 생각합니다."

그는 데이터가 고르지 않거나 현재 문제가 없는 국가의 COVID-19 '공식' 사망자 수는 매우 낮거나 0이라고 말합니다. 예를 들어 아프리카 사람들은 질병에 대한 유전적 저항성이 있으며 국제적 도움이나 백신이 필요하지 않다는 말도 안되는 이론을 부채질했습니다.

일부 인구 통계학자들은 자신의 사망 데이터가 없는 국가에 모델링을 적용하는 것이 본질적으로 어렵다는 Shotwell의 관점을 보고 있습니다. “프로세스는 본질적으로 결함이 있습니다. 데이터는 정말 엉망이기 때문에 모든 모델링 노력은 매우 추측적일 것입니다.”라고 WHO가 팬데믹의 초과 사망자 수를 추정하기 위해 실행하는 모델링 프로젝트를 이끌고 있는 워싱턴 대학의 통계학자인 Jon Wakefield는 말합니다. “데이터가 너무 제한적이어서 매우 답답합니다. 나는 우리가 강요당하는 가정에 만족하지 않지만 우리는 우리가 할 수 있는 최선을 다하고 있습니다.”

이코노미스트 보다 더 간단한 통계 모델을 사용 하여 격차를 채우는 이 프로젝트는 12월에 첫 번째 결과를 발표할 예정이었으나 네이처 가 언론에 보도할 때 1월 중순까지 발표되지 않았습니다.

팬데믹으로 인한 실시간 전 세계 사망자에 대한 별도의 추정치는 워싱턴 대학의 독립적인 글로벌 건강 연구 센터인 IHME(Institute for Health Metrics and Eval‎uation)에서도 산출합니다. IHME의 모델링에 따르면 지금까지 900만에서 1800만 명이 사망했습니다. 또한 이 숫자가 얼마나 빨리 증가할지 예측하려고 합니다.

전체 세계 사망률 수치는 다른 추정치와 일치하지만 국가 차원에서 상당한 차이가 있습니다. 예를 들어, IHME는 공식 보고된 18,000명과 비교하여 일본의 누적 초과 사망을 거의 71,000명으로 보고합니다. 그러나 이코노미스트 의 모델은 일본의 초과 사망자를 550~27,000명으로 추정합니다('모형 불일치' 참조).

출처: 데이터 속 세상/ 이코노미스트 /IHME

다른 불일치도 있습니다. 지난 5월 IHME는 당시까지 팬데믹으로 인한 미국의 초과 사망자가 90만 명에 달했다고 시사해 헤드라인을 장식하고 비판을 받았다. 이는 미국 질병통제예방센터(CDC)와 대량살상무기(WMD)와 같은 다른 추정치보다 약 300,000개 많은 것입니다. 10월에 IHME는 모델링 전략을 변경한 후 조용히 5월 수치를 670,000으로 줄였습니다. 현장에서 일부는 불투명하고 따르기 어렵다고 불평합니다.

IHME는 곧 모델을 자세히 설명하는 논문을 발표할 것이라고 밝혔습니다. 또한 인플루엔자와 호흡기 세포융합 바이러스로 인한 겨울 사망이 감소할 수 있다는 점과 몇 달 후에 공식 데이터가 나온 후에만 이 정보를 포함할 수 있다는 점을 고려하지 않았기 때문에 초기 미국 초과 사망 추정치가 너무 높았다고 말했습니다.

더 나은 견적

최고의 모델조차도 그들이 기반으로 하는 데이터만큼만 우수합니다. WHO 프로젝트를 통해 인구 통계학자와 다른 사람들은 신뢰할 수 있는 국가 사망률 데이터가 없는 국가의 사망자 수와 추정치를 개선하는 방법을 찾고 있습니다. 연구원들은 예를 들어 제한된 데이터를 사용할 수 있는 국가의 작은 지역에서 추정하여 이를 추정할 수 있음을 보여주었습니다.

아직 동료 검토가 이루어지지 않은 연구 7 에서 Karlinsky는 아르헨티나 코르도바 지방 신문에 보고된 사망자를 사용하여 공식 COVID-19 사망자와 비교하여 2020년 3월부터 2021년 8월까지 전국적으로 추정된 120,155명의 초과 사망자를 추정했습니다. 111,383의 기간 동안.

또 다른 방법은 가구의 대표 표본을 조사하여 사망에 대해 묻는 것입니다. 칼린스키는 “방글라데시와 같이 필수 등록이 잘 되어 있지 않은 국가에서 연간 사망자 수가 기본적으로 추정되는 방식”이라고 말합니다. 이러한 조사는 많은 국가에서 진행 중이며 일부 경우에는 초과 사망률이 공식 COVID-19 사망자보다 몇 배 더 높다는 것이 이미 나타났습니다.

2021년 4월 방갈로르의 화장장 노동자. 인도의 COVID-19 사망자는 공식 통계보다 몇 배 많은 것으로 추정됩니다. 크레딧: Abhishek Chinnappa/게티

예를 들어 이번 달에 캐나다 토론토 대학의 전염병학자 Prabhat Jha가 이끄는 팀은 전염병을 추적하는 사설 투표소가 인도 성인을 대상으로 한 전화 설문조사 결과를 보고했습니다. 팀은 2021년 7월까지 인도에서 300만 명 이상의 COVID-19 사망자가 있음을 발견했으며, 이는 10개 주에서 의료 시설의 사망률 데이터와 시민 등록 사망자를 조사한 결과를 뒷받침합니다. 다른 과학자들도 비슷한 결론에 도달했다고 언급한 연구원들은 2021년 9월 현재 인도의 COVID-19 사망자가 공식 통계보다 6~7배 더 높다고 추정합니다 5 .

LSHTM(London School of Hygiene and Tropical Medicine)의 공중 보건 연구원인 Mervat Alhaffar는 사망자를 추정하기 위해 훨씬 더 직접적인 방법인 무덤 계산을 사용하는 연구를 진행했습니다. 예멘의 아덴(Aden) 지역에 있는 11개 공동 묘지의 위성 이미지를 사용하여 이 연구는 2020년 4월과 9월 사이에 주간 묘지가 최대 230% 증가했다고 제안했습니다. 같은 기간 2,120건 8 . 또 다른 LSHTM 팀은 동일한 기술을 적용하여 소말리아 모가디슈의 새 무덤 수를 세어 2020년 1월에서 9 월 사이에 도시의 초과 사망자 수를 3,200~11,800명으로 추산했습니다.

2020년 5월 COVID-19가 해당 지역에 퍼짐에 따라 수십 개의 새로운 무덤이 나타난 예멘 아덴 공동 묘지의 조감도. 크레딧: AP/Shutterstock

Alhafar는 이 기술이 유용하지만 모든 곳에 적용할 수는 없다고 말합니다. "현장의 현지인과 소통하고 매장 관행을 이해하고 이미지를 이해해야 합니다."라고 그녀는 말합니다. 분쟁 지역의 사람들은 종종 지역 당국의 반응을 두려워하기 때문에 그러한 연결을 구축하는 것이 어려울 수 있다고 그녀는 덧붙입니다.

그리고 데이터가 부족한 국가에서는 문화적 매장 관행을 추적하기가 더 어렵습니다. Alhaffar는 "사람들이 사랑하는 사람을 큰 묘지보다 집에 가까운 작은 묘지에 묻기를 선호하는 일부 지역에서는 묘지의 위성 이미지를 분석하는 것이 훨씬 더 어려울 수 있습니다."라고 말합니다.

캘리포니아 대학(UC Irvine)의 인구 통계학자인 앤드류 노이머(Andrew Noymer)는 사망자 수를 계산하는 방법을 모색하는 가운데 전염병과 실시간 사망률 수치에 대한 수요 증가가 수십 년 전의 인구 통계학적 단점을 강조한다고 말했습니다. 출생, 사망 및 기타 중요한 통계에 대한 좋은 데이터를 수집합니다. “우리는 60년 동안 반창고를 부착하는 것을 도왔기 때문에 인구 통계학자들이 문제의 일부였습니다. 우리는 확실한 데이터가 없는 상태에서 인구 통계학적 비율을 추정하기 위한 모든 종류의 기술을 개발했습니다.”라고 그는 말합니다.

즉, COVID-19의 실제 사망자 수는 항상 논쟁의 여지가 있습니다. "우리는 여전히 1918년 [독감] 대유행으로 얼마나 많은 사람들이 사망했는지 알지 못하지만, 우리는 현대 사회에 살고 있기 때문에 다음 전염병으로 얼마나 많은 사람들이 사망할지 꽤 잘 알 것이라고 항상 생각했습니다."라고 Noymer가 말합니다. "하지만 우리는 실제로 그렇지 않습니다. 인구 통계학

통계학자인 저에게 그것은 일종의 슬픈 일입니다."