COVID-19의 진정한 확산율은?

황원희 기자 | eco@ecomedia.co.kr | 입력 2021-07-28 22:40:04
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[이미디어= 황원희 기자] 정부 관계자들과 정책 입안자들은 COVID-19의 영향을 파악하기 위해 수치를 사용해왔다. 입원 건수나 사망 건수와 같은 수치는 이러한 부담의 일부를 반영한다. 각 데이터 포인트는 일부만을 알려주는데 어느 누구도 특정한 시기에 실제로 감염된 사람들의 숫자를 밝혀냄으로써 새로운 코로나 바이러스의 진정한 침투성을 설명하지 못하고 있다. 이는 심지어 백신 접종을 하더라도 집단 면역에 도달할 수 있는지를 과학자들이 이해하는데 도움을 줄 수 있는 중요한 수치이다.

 

이제, 워싱턴 대학교 과학자 두 명이 미국과 개별 주에서 이 질병의 실제 확산을 모델링하기 위해 사례 숫자 및 사망률과 같은 주요 COVID-19 데이터를 포함하는 통계 체계를 개발했다. 미국 국립 과학 아카데미(Proceedings of the National Academy of Sciences)는 온라인에 이같은 연구결과를 밝혔는데 이러한 접근방식은 미국에서 그들이 채택한 마지막 데이터 집합인 2021년 3월 7일 무려 60%의 COVID-19 환자가 탐지되지 않은 것으로 추정되고 있다.

 

이같은 프레임워크는 관계자들이 그들 지역의 질병에 대한 진정한 부담을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다고 연구진은 말했다.

 

그에 따르면 COVID-19 팬데믹을 이해하기 위해 이용할 수 있는 다양한 데이터 소스가 있다고 한다. 즉, 주별 입원 건수 또는 양성 검사 건수를 파악할 수 있다는 것이다. 그러나 각각의 출처는 그 자체로 어떤 일이 일어나는지 편파적으로 보여주는 결함을 갖고 있다. 연구진이 하는 일은 여러 데이터 소스의 결함을 바로잡고, 장점을 살려 지역, 주 혹은 국가 전체에 확산되는 COVID-19의 개념을 알려주는 프레임워크를 개발하는 데 있다.

 

데이터 소스는 다양한 방식으로 편향될 수 있다. 일례로 널리 인용되는 COVID-19 통계는 양성으로 돌아오는 지역 혹은 주의 검사 결과 비율이다. 그러나 테스트에 대한 접근과 의지는 지역에 따라 다르기에 그 수치만으로는 COVID-19의 확산을 명확하게 알 수 없다고 연구진은 말한다.

 

다른 통계적 방법은 종종 한 지역에서 질병의 실제 확산율을 모델링하기 위해 데이터 소스의 편향을 수정하는 일이다. 연구진은 이번 접근방식에 세 가지 요소를 통합했다. 즉, 확인된 COVID-19 환자 수, COVID-19로 인한 사망자 수, 그리고 COVID 추적 프로젝트가 보고한 대로 매일 시행되는 검사 수이다. 또한 인디애나주와 오하이오주 주민을 대상으로 한 무작위 COVID-19 검사 결과도 이같이 통합됐다.

 

연구원들은 그들의 프레임워크를 사용하여 2021년 3월 7일까지 미국과 각 주에서 발생하는 COVID-19 확산율을 모델링했다. 당시 미국 주민의 19.7%인 6500만 명이 감염된 것으로 추산됐다. 이는 미국이 지속적인 예방접종 없이는 집단면책특권에 도달하기 어렵다는 것을 의미한다. 또 연구진은 미국이 2.3의 과소평가 요인을 갖고 있어 검사를 통해 확인된 경우는 2.3건의 COVID-19건 중 1건에 불과한 것으로 파악했다. 다른 말로 하자면, 약 60%의 경우는 전혀 집계되지 않았다.

 

연구진은 전염병의 심각성과 테스트 양에 따라 달라질 수 있지만 검사가 제한적일 경우 과소평가 정도가 매우 높을 수 있으며 현재 발생하는 감염의 대부분을 놓치게 된다. 또한 검사가 광범위하게 진행될 경우 전염병은 심각하지 않은 상황이 되고 그렇게 되면 과소평가율이 낮아진다. 또한 지역 간 의료접근의 차이, 검사 가능성의 변화, 기타 요인들로 인해 전염병이 진행됨에 따라 주 또는 지역에 따라 과소평가 요인은 변동했다

 

연구진은 이 도구가 담당자들에게 감염자 수와 현재 검사와 치료 노력에 의해 어느 부분이 누락되고 있는지를 보다 정확하게 파악할 수 있게 함으로써 차이를 만들 수 있다고 밝혔다.


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