Estudio: Tasas de mortalidad de Covid-19 son increíblemente bajas en los no-vacunados

«El reconocido epidemiólogo, Profesor John Ioannidis, ha publicado un nuevo estudio que concluye que la tasa de supervivencia de las personas menores de 20 años que contraen COVID es del 99,9987%.

Los datos utilizados en el estudio se tomaron antes de la llegada de los programas de vacunación masiva, lo que significa que los números se aplican a personas no vacunadas.

Ioannidis publicó previamente un análisis de estudios de seroprevalencia (anticuerpos) del 2020, lo que le permitió revelar que la tasa de mortalidad por infección de COVID a nivel mundial era de alrededor del 0,15%. En Europa, el número se situó en 0,3%-0,4%, mientras que en África y Asia bajó a 0,05%.

Ahora, el profesor ha publicado nueva información que desglosa las tasas de mortalidad por infección por edad.

“A partir del análisis de 25 encuestas de seroprevalencia en 14 países, el profesor Ioannidis y su colega encontraron que la tasa de mortalidad por infección variaba del 0,0013 % en los menores de 20 años (alrededor de uno de cada 100 000) al 0,65 % en los de 60 años”, escribe Will Jones.

Para los mayores de 70 años que no están en un hogar de ancianos, fue del 2,9%, aumentando al 4,9% para todos los mayores de 70 años. Esto significa que incluso para los ancianos, más del 95% de los infectados sobreviven, el 97,1% si se considera a los que no están en un hogar de ancianos. Para las personas más jóvenes, el riesgo de mortalidad es mucho menor, ya que el 99,9987 % de los menores de 20 años sobreviven a un brote del virus. Estas tasas de supervivencia incluyen a personas con problemas de salud subyacentes, por lo que para los sanos las tasas volverán a ser más altas (y las tasas de mortalidad más bajas)”.

Los autores del estudio concluyeron que los datos reflejan la realidad de que la tasa de mortalidad por infección de COVID es sustancialmente más baja que las estimaciones informadas anteriormente.

“Los hallazgos del estudio confirman que Covid es una enfermedad leve en todos los casos, excepto en una pequeña minoría. Con Omicron ahora reduciendo la gravedad varias veces más, incluso los defensores de las cuarentenas deberían poder aceptar que este virus está muy por debajo de un nivel en el que las restricciones son justificables”, escribe Jones.

Los resultados del estudio vuelven a cuestionar la racionalidad de administrar vacunas contra el COVID-19 a jóvenes y niños.»

Tasa de letalidad por infección de COVID-19 en poblaciones comunitarias con énfasis en los ancianos: una visión general

Cathrine Axfors , Ver perfil ORCIDJuan PA Ioannidisdoi:https://doi.org/10.1101/2021.07.08.21260210Este artículo es una preimpresión y no ha sido revisado por pares [¿qué significa esto?]. Informa sobre nuevas investigaciones médicas que aún no se han evaluado y, por lo tanto, no deben usarse para guiar la práctica clínica.

ABSTRACTO

Objetivo Esta síntesis de diseño mixto tuvo como objetivo estimar la tasa de mortalidad por infección (IFR) de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) en poblaciones de ancianos que viven en la comunidad y otros grupos de edad a partir de estudios de seroprevalencia. Protocolo: https://osf.io/47cgb .

Métodos y análisisFueron elegibles los estudios de seroprevalencia realizados en 2020 e identificados por cualquiera de las cuatro revisiones sistemáticas existentes; con ≥1000 participantes con edad ≥70 años que presentaron seroprevalencia en ancianos; que tenía como objetivo generar muestras que reflejaran la población general; y cuya ubicación tuviera datos disponibles sobre muertes acumuladas por COVID-19 en ancianos (punto de corte primario ≥70 años; ≥65 o ≥60 también elegible). Se extrajeron las estimaciones de seroprevalencia más ajustadas (si no estaban disponibles, sin ajustar). También extrajimos las muertes acumuladas por COVID-19 estratificadas por edad y residencia (hasta 1 semana después del punto medio del muestreo de seroprevalencia) de los informes oficiales y las estadísticas de población para calcular las IFR corregidas para los tipos de anticuerpos no medidos. Se estimaron las IFR ponderadas por tamaño de muestra para países con estimaciones múltiples.

Resultados Se incluyeron veinticinco encuestas de seroprevalencia que representaban a 14 países. En todos los países, la IFR mediana en ancianos que viven en la comunidad y ancianos en general fue de 2,9 % (rango 0,2 %-6,9 %) y 4,9 % (rango 0,2 %-16,8 %) sin tener en cuenta la seroreversión (2,4 % y 4,0 %, respectivamente, responsable del 5% de la seroreversión mensual). Múltiples análisis de sensibilidad arrojaron resultados similares. La IFR fue más alta con una mayor proporción de personas > 85 años. Los estratos de edad más jóvenes tenían valores bajos de IFR (mediana 0,0013%, 0,0088%, 0,021%, 0,042%, 0,14% y 0,65%, en 0-19, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59 y 60-69 años incluso sin tener en cuenta la seroreversión).

Conclusiones La IFR de COVID-19 en adultos mayores residentes en la comunidad es más baja que la reportada previamente. Se confirmaron IFR muy bajos en las poblaciones más jóvenes.

INTRODUCCIÓN

La mayoría de las enfermedades por coronavirus 2019 (COVID-19) afectan a los ancianos ( 1 ), y las personas que viven en hogares de ancianos son particularmente vulnerables ( 2 ). Se han realizado cientos de estudios de seroprevalencia en diversas poblaciones, lugares y entornos. Estos datos se han utilizado y sintetizado en varios esfuerzos publicados para obtener estimaciones de la tasa de mortalidad por infección (IFR, proporción de fallecidos entre los infectados) y su heterogeneidad ( 3 – 6 ). Todos los análisis identifican un gradiente de riesgo muy fuerte basado en la edad, aunque los valores de riesgo absoluto todavía tienen una incertidumbre sustancial. Es importante destacar que la gran mayoría de los estudios de seroprevalencia incluyen a muy pocas personas mayores ( 7). La extrapolación de la seroprevalencia en los grupos de edad más jóvenes a los de mayor edad es tenue. Las personas mayores pueden tener realmente una seroprevalencia diferente. Idealmente, las personas mayores deberían estar más protegidas de la exposición/infección que las personas más jóvenes, aunque probablemente la capacidad de proteger a las personas mayores haya variado sustancialmente entre países ( 8 ). Además, además de la edad, las comorbilidades y el estado funcional más bajo afectan notablemente el riesgo de muerte por COVID-19 ( 9 , 10 ). En particular, los residentes de hogares de ancianos de edad avanzada representaron entre el 30 % y el 70 % de las muertes por COVID-19 en los países de ingresos altos en la primera ola ( 2 ), a pesar de representar <1 % de la población. Se ha estimado que la IFR en los residentes de hogares de ancianos llega al 25% ( 11). No separar a los residentes de las residencias de ancianos de los de la comunidad puede dar un promedio demasiado bajo para los primeros y demasiado alto para los segundos. Además, la determinación y notificación de casos y muertes de COVID-19 en poblaciones de hogares de ancianos muestran una variación considerable entre países ( 2 ), con una influencia potencialmente importante en la mortalidad general, mientras que los datos de ancianos que viven en la comunidad pueden ser menos poco confiables (especialmente en países de ingresos altos). ). Finalmente, las estimaciones de seroprevalencia reflejan típicamente poblaciones que viven en la comunidad (la inscripción de residentes de hogares de ancianos es escasa/ausente en las encuestas serológicas).

Aquí estimamos la IFR de COVID-19 en poblaciones que viven en la comunidad en todos los lugares donde se han realizado estudios de seroprevalencia con muchas personas mayores. El énfasis principal está en la IFR de los ancianos. Como análisis secundario, también exploramos la IFR de estratos de edad más jóvenes en estos mismos estudios.

MÉTODOS

Fuentes de información

Identificamos estudios de seroprevalencia (publicaciones revisadas por pares, informes oficiales o preprints) en cuatro revisiones sistemáticas existentes ( 3 , 7 , 12 , 13 ) como para un proyecto anterior ( 14 ), usando las actualizaciones más recientes de estas revisiones y sus respectivos bases de datos al 23 de noviembre de 2021. Todas las revisiones sistemáticas pueden pasar por alto algunos estudios, a pesar de sus esfuerzos sistemáticos. En este proyecto se minimiza el riesgo utilizando varias revisiones sistemáticas existentes de estudios de seroprevalencia, cada una de ellas muy minuciosa. El protocolo de este estudio fue registrado en Open Science Framework ( https://osf.io/47cgb) después de probar la disponibilidad de datos en diciembre de 2020 pero antes de extraer los datos completos, comunicarse con las autoridades locales y los autores del estudio para obtener datos adicionales y realizar cualquier cálculo. Las enmiendas al protocolo y su justificación se describen en el Apéndice Tabla 1 .

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Criterio de elegibilidad

Se incluyeron estudios sobre la seroprevalencia del SARS-CoV-2 que habían muestreado al menos a 1000 participantes de 70 años o más en el lugar o entorno de interés, proporcionaron una estimación de la seroprevalencia para las personas mayores, con el objetivo explícito de generar muestras que reflejaran la población general. y se realizaron en un lugar para el que hay datos oficiales disponibles sobre la proporción de muertes acumuladas por COVID-19 entre personas mayores (con un punto de corte entre 60 y 70 años; por ejemplo, los puntos de corte elegibles fueron ≥70, ≥65 o ≥60, pero no ≥75 o ≥55). Además de las muestras de la población general, también aceptamos estudios centrados en cohortes de pacientes (incluidas muestras clínicas residuales), solicitantes de seguros, donantes de sangre y trabajadores (excluidos los trabajadores de la salud y otros que se considera que tienen un riesgo de exposición superior al promedio, ya que tenderían a sobrestimar la seroprevalencia). ).15 , 16 ) (donación de sangre, trabajos específicos y búsqueda de seguro) y carga de COVID-19 ( 17 – 19). Tras los comentarios de los revisores pares, hemos agregado otro criterio de exclusión: la seroprevalencia bruta es menor que la especificidad de 1 prueba y/o el intervalo de confianza del 95 % de la seroprevalencia va al 0 % (ya que la estimación de la seroprevalencia sería extremadamente incierta). Nos enfocamos en estudios de muestreo de participantes en 2020, ya que las IFR en 2021 pueden verse más afectadas por la implementación amplia de vacunas que pueden reducir sustancialmente el riesgo de muerte y por otros cambios (nuevas variantes y mejor tratamiento). Siguiendo los comentarios de los revisores pares, también exploramos diferentes criterios de elegibilidad en dos análisis de sensibilidad: (a) centrándonos solo en muestras explícitamente de la población general basadas en las categorías de SeroTracker de «Muestras de hogares y comunidades» y «Múltiples poblaciones generales» y, por lo tanto, excluyendo, por ejemplo, cohortes de pacientes, solicitantes de seguros, donantes de sangre y trabajadores, y (b) incluir solo estudios de población general explícitamente a nivel nacional sin alto riesgo de sesgo y con al menos 500 participantes de 70 años o más. Se aplicaron las evaluaciones de riesgo de sesgo informadas por el equipo de SeroTracker (basadas en la herramienta de evaluación crítica del Instituto Joanna Briggs para estudios de prevalencia) (20 ). Dos autores revisaron los registros para la elegibilidad. Las discrepancias se resolvieron mediante discusión.

Extracción de datos

CA extrajo cada punto de datos y JPAI verificó de forma independiente los datos extraídos. Las discrepancias se resolvieron mediante discusión. Para cada lugar, identificamos la distribución por edades de las muertes acumuladas por COVID-19 y elegimos como límite de edad primario el más cercano a los 70 años, mientras que se colocó entre 60 y 70 años (p. ej., ≥70, ≥65 o ≥60).

Al igual que en un proyecto anterior ( 3 ), extrajimos de los estudios elegibles información sobre la ubicación, la estrategia de reclutamiento y muestreo, las fechas de recolección de muestras, el tamaño de la muestra (grupo general y de ancianos) y los tipos de anticuerpos medidos (inmunoglobulina G (IgG), IgM e IgA). También extrajimos, para el estrato de adultos mayores, la seroprevalencia no ajustada estimada, la seroprevalencia más ajustada y los factores considerados para el ajuste. Los títulos de anticuerpos pueden disminuir con el tiempo. Por ejemplo, un estudio de modelado estimó un tiempo promedio de 3 a 4 meses hasta la seroreversión ( 21 ). Un estudio de medidas repetidas ( 22) sugiere incluso un 50 % de seroreversión en un mes para pacientes asintomáticos/oligosintomáticos, aunque esto puede ser una sobreestimación debido a los resultados de anticuerpos inicialmente falsos positivos. Para abordar la seroreversión, si había varios puntos temporales diferentes de evaluación de la seroprevalencia, seleccionamos el que tenía la estimación de seroprevalencia más alta. Si los datos de seroprevalencia no estaban disponibles según lo definido por el punto de corte primario, pero con otro punto de corte elegible (p. ej., ≥70, ≥65 o ≥60), extraíamos los datos para ese punto de corte.

El tamaño de la población (en general y de edad avanzada) y la cantidad de residentes de hogares de ancianos para la ubicación se obtuvieron de múltiples fuentes (consulte la Tabla 2 del Apéndice).

Las muertes acumuladas de COVID-19 en general y en el estrato de ancianos (usando el límite de edad primario) para la ubicación relevante se extrajeron de los informes oficiales. Siempre que estuvo disponible, se prefirió el número total, es decir, confirmado y probable. Extrajimos las muertes acumuladas hasta 1 semana después del punto medio del período de estudio de seroprevalencia (o la fecha más cercana con datos disponibles) para tener en cuenta los diferentes retrasos en el desarrollo de anticuerpos frente a la muerte por infección ( 23 , 24 ). Si el estudio de seroprevalencia alegó argumentos sólidos para usar otro punto de tiempo o enfoque, al informar estadísticas oficiales sobre el número de muertes por COVID-19 en general y en la población de edad avanzada, extrajimos ese número en su lugar.

La proporción de muertes acumuladas por COVID-19 que ocurrieron entre los residentes de hogares de ancianos para la ubicación y fecha relevantes se extrajo de fuentes oficiales o del informe de la Red Internacional de Políticas de Atención a Largo Plazo (ILTCPN, por sus siglas en inglés) más cercano en el tiempo ( 2 , 25). Definimos a los individuos que viven en la comunidad excluyendo a las personas que viven en instituciones. Los tipos de instituciones utilizadas para ancianos en varios países difieren en naturaleza y en la fragilidad de las personas que residen allí. Para cada ubicación, extrajimos las definiciones disponibles de instituciones. Preferimos los números registrados por estado de residencia, es decir, incluidas las muertes por COVID-19 entre los residentes de hogares de ancianos que ocurren en el hospital. Si este último no estaba disponible, calculamos el número total de muertes en residentes de hogares de ancianos con una corrección (multiplicando con la mediana de las proporciones disponibles de muertes en hogares de ancianos a muertes de residentes de hogares de ancianos en el informe ILTCPN 14/10/2020 ( 2) para países del mismo continente). Consideramos que el 95 %, 98 % y 99 % de las muertes de los residentes de hogares de ancianos ocurrieron en personas ≥70 años, ≥65 años y ≥60 años, respectivamente ( 26 ). Para otras imputaciones, consulte el protocolo en línea.

Datos perdidos

Nos comunicamos con los autores del estudio de seroprevalencia y con los funcionarios responsables de compilar los informes oficiales pertinentes para obtener información faltante o cuando la información estaba disponible pero no para los límites de edad preferidos. Se enviaron solicitudes por correo electrónico, con dos recordatorios para los que no respondieron.

Variables de datos calculadas

Ancianos residentes en la comunidad infectados y fallecidos

El número de personas infectadas entre los ancianos que viven en la comunidad para la fecha preferida (1 semana después del punto medio del período de estudio de seroprevalencia) se estimó multiplicando la estimación ajustada de seroprevalencia y el tamaño de la población en los ancianos que viven en la comunidad. Preferimos las estimaciones de seroprevalencia más ajustadas. Siguiendo una sugerencia de los revisores pares, siempre que no se hizo ningún ajuste para el rendimiento de la prueba, ajustamos las estimaciones para el rendimiento de la prueba utilizando la fórmula de Gladen-Rogan ( 27). Además, aplicamos una corrección no especificada previamente para los estudios que excluyeron a las personas con diagnóstico de COVID-19 del muestreo, principalmente mediante el uso de las correcciones de los autores del estudio y, en segundo lugar, al agregar el número de casos identificados de COVID-19 en personas mayores que viven en la comunidad para la ubicación. al punto medio del estudio de seroprevalencia.

El número total de muertes en ancianos residentes en la comunidad se obtuvo por el número total de muertes en ancianos menos las contabilizadas por los residentes de hogares de ancianos en el estrato de ancianos. Si la proporción de personas mayores o la proporción de muertes por COVID-19 de los residentes de hogares de ancianos solo estaban disponibles para una fecha diferente a la preferida, asumimos que las proporciones se mantuvieron estables entre los puntos temporales.

Estimación IFR

Presentamos IFR con correcciones para anticuerpos no medidos (como se describió anteriormente ( 3 )), así como sin corregir. Cuando solo se utilizaron uno o dos tipos de anticuerpos (entre IgG, IgM, IgA) en el estudio de seroprevalencia, la seroprevalencia se corrigió hacia arriba (y la IFR inferida hacia abajo) en un 10 % por cada anticuerpo no medido ( 28 ). Agregamos un cálculo no preespecificado de los intervalos de confianza (IC) del 95 % de las IFR en función de los IC del 95 % extraídos o calculados a partir de las estimaciones de seroprevalencia ( Tabla 1 delApéndice ). No se introdujeron más factores en el cálculo. Las estimaciones de IC deben tomarse con cautela, ya que dependen de la adecuación de los ajustes de seroprevalencia y no consideran otros tipos de incertidumbre (p. ej., con respecto a las estadísticas de mortalidad).

Síntesis de datos

Los análisis estadísticos se realizaron con R versión 4.0.2 ( 29 ). De manera similar a una descripción general anterior de los estudios de estimación de IFR ( 3 ), estimamos la IFR ponderada por el tamaño de la muestra de los ancianos que viven en la comunidad para cada país y luego estimamos la mediana y el rango de las IFR en todos los países. Como era de esperar, hubo una heterogeneidad extrema entre las estimaciones de IFR (I ² = 99,2 %), por lo que los promedios ponderados del metanálisis no son significativos ( 30 , 31 ).

Exploramos una corrección de seroreversión de la IFR por X ^m -fold, donde m es el número de meses desde el pico de la primera ola epidémica en la ubicación específica y X es 0.99, 0.95 y 0.90 correspondiente al 1%, 5%, y 10% tasa mensual relativa de seroreversión ( 21 , 22 , 32 ). También agregamos un análisis de sensibilidad no especificado previamente para explorar el aumento porcentual en el número acumulado de muertes y la IFR, si el límite se establecía dos semanas (en lugar de 1 semana) después del punto medio del estudio.

Esperábamos que la IFR fuera más alta en lugares con una mayor proporción de personas ≥85 años entre el estrato de ancianos analizado. Las estimaciones de log ₁₀ IFR se trazaron frente a la proporción de personas ≥85 años entre los ancianos (para las fuentes de la pirámide de población, consulte el Cuadro 2 del Apéndice).

Análisis secundarios agregados

La IFR en los estratos de edad más jóvenes se ha convertido en una cuestión muy importante desde que escribimos el protocolo original y los estudios considerados aquí ofrecieron una excelente oportunidad para evaluar la IFR también en los estratos de edad más jóvenes. Entre los estudios incluidos, siempre que hubo estimaciones de seroprevalencia y datos de mortalidad por COVID-19 disponibles para los grupos de edad más jóvenes, complementamos la extracción de datos para todos los estratos de edad disponibles. Se excluyeron los estudios si no se disponía de datos de mortalidad para ningún estrato de edad con un ancho máximo de 20 años y una edad máxima de 70 años. Utilizamos los mismos puntos de tiempo que los seleccionados para los datos de personas mayores. Se incluyeron todos los estratos de edad con un ancho máximo de 20 años y la información disponible de mortalidad por COVID-19. Correspondimos las respectivas estimaciones de seroprevalencia para cada estrato de edad con los datos de mortalidad elegibles. Se fusionaron estratos consecutivos de 1 a 5 años para generar intervalos de 10 años. Para las estimaciones de seroprevalencia, utilizamos los estratos de edad que cubrían más completamente el intervalo de edad para el que se disponía de datos de mortalidad; para los grupos de edad más jóvenes, se aceptaron los datos de seroprevalencia del grupo más cercano disponible con cualquier persona muestreada ≤20 años. Por ejemplo, para Ward et al (33), los estratos de edad elegibles fueron 0-19 (emparejados con datos de seroprevalencia para 20-24), 20-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64. Las estadísticas de población para cada categoría de edad analizada se obtuvieron de las mismas fuentes que para los ancianos. Para los estratos de edad con estimaciones múltiples del mismo país, calculamos la IFR ponderada por tamaño de muestra por país antes de estimar las IFR medianas en todas las ubicaciones para los grupos de edad 0-19, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59, y 60-69 años. Las estimaciones de IFR se colocaron en estos grupos de edad según su punto medio, independientemente de si coincidían perfectamente con el grupo de edad o no, por ejemplo, una estimación de IFR para la edad de 18 a 29 años se colocó en el grupo de 20 a 29 años. En cuanto al análisis principal, siguiendo una sugerencia de los revisores pares, siempre que no se haya realizado ningún ajuste para el rendimiento de la prueba,27 ).

Aprobación ética

No aplicable a este estudio.

Participación del paciente y del público

No hubo participación de los pacientes ni del público en esta investigación.

RESULTADOS

Estudios de seroprevalencia

Para el 23 de noviembre de 2021, 3138 informes de seroprevalencia de SARS-CoV-2 estaban disponibles en las cuatro revisiones sistemáticas. Las pruebas de detección y las exclusiones se muestran en la Figura 1 del Apéndice y en la Tabla 3 del Apéndice. Se incluyeron veinticuatro estudios de seroprevalencia, uno de los cuales contenía dos encuestas separadas.

Descargar figuraAbrir en una pestaña nuevaFigura 1.

Tasas de letalidad por infección (IFR) en ancianos, corregidas por tipos de anticuerpos no medidos. (A) IFR de los países en ancianos que viven en la comunidad y ancianos en general. (B) IFR en ancianos que viven en la comunidad con intervalos de confianza del 95% basados ​​en estimaciones de seroprevalencia individuales y su incertidumbre.

Si había varios estudios de seroprevalencia disponibles para el mismo país, calculamos la IFR ponderada por tamaño de muestra. Según lo anterior, los IC del 95 % no tienen en cuenta otras fuentes de incertidumbre que las ajustadas por los autores del estudio de seroprevalencia (excepto la adición de un ajuste para el rendimiento de la prueba según la fórmula de Gladen-Rogan para aquellos que aún no habían ajustado el rendimiento de la prueba). ), y debe interpretarse como conservador. Principalmente, los intervalos de confianza del 95 % son extracciones directas de los estudios de seroprevalencia. Para los estudios que no informaron intervalos de confianza del 95%, complementamos con un cálculo utilizando el número de ancianos muestreados y seropositivos. Para aquellos que proporcionaron estimaciones ajustadas para grupos de edad (p. ej., 70-79, 80-89 y 90+), combinamos las estimaciones para cada estudio mediante un metanálisis de varianza inversa de efectos fijos (de proporciones transformadas de arcoseno) para obtener IC del 95%. Puede observarse asimetría en las estimaciones puntuales para estos casos, ya que las estimaciones puntuales se calcularon multiplicando la seroprevalencia del grupo de edad por el recuento de población correspondiente (que es preferible, ya que tiene en cuenta la distribución de la población).

La Tabla 1 muestra para cada estudio elegible el período de muestreo, el tamaño de la muestra analizada y positiva, los límites de edad para el grupo de ancianos, los tipos de anticuerpos, las estimaciones de seroprevalencia, los tipos de ajustes, el número de muertes y las estimaciones de IFR. Las 25 encuestas de seroprevalencia ( Tabla 1 ) ( 33 – 57 ) representaron a 14 países (América n=7, Asia n=3, Europa n=15). Solo tres estudios se realizaron en países de ingresos medios (uno en República Dominicana, dos en India) y los otros 22 en países de ingresos altos. Diecisiete estudios se dirigieron a participantes de la población general, 2 reclutaron donantes de sangre activos o anteriores, respectivamente ( 36 , 40 ), 1 participantes de biobancos ( 53 ), 1 pacientes de hemodiálisis (56 ), y 4 utilizaron muestras de sangre residual ( 39 , 50 , 54, 55 ). Tres estudios excluyeron de su muestra a las personas con diagnóstico previo de COVID-19 ( 46 , 50, 57 ). Los puntos de muestreo medio oscilaron entre abril de 2020 y diciembre de 2020. El muestreo tuvo una duración media de 5,4 semanas (rango de 3 días a 5 meses). La mediana del número de ancianos evaluados fue 1809 (rango 1010-21953). La mediana de seroprevalencia fue del 3,5 % (rango 0,47 %-25,2 %). Las estimaciones ajustadas de seroprevalencia estaban disponibles para 23/25 encuestas.

Estadísticas de mortalidad y población

Las muertes por COVID-19 y los datos de población entre los ancianos en cada lugar se muestran en la Tabla 1 (para las fuentes, consulte la Tabla 2 del Apéndice). La proporción del total de muertes por COVID-19 de un lugar que ocurrieron entre personas mayores tuvo una mediana de 53 % (rango 51 %-62 %) en países de ingresos medios y 86 % (rango 51 %-93 %) en países de ingresos altos. La proporción del total de muertes por COVID-19 de una ubicación que ocurrieron en residentes de hogares de ancianos se imputó para países de ingresos medios y tuvo una mediana de 43 % (rango 20 %-85 %) en países de ingresos altos con datos disponibles (para Qatar, el número fue imputado). Un estudio ( 55) incluyó solo las muertes por COVID-19 que ocurrieron en hogares de ancianos y se corrigió para reflejar también las muertes entre los residentes de hogares de ancianos que ocurrieron en hospitales. Entre la población, el grupo de ancianos comprendía una mediana del 9% (rango 6%-11%) en países de ingresos medios y el 14% (rango 0,6%-24%) en países de ingresos altos. Las personas que residían en hogares de ancianos eran del 0,08 al 0,20 % de los ancianos en los países de ingresos medios y una mediana del 4,8 % (rango de 0,5 % a 12,8 %) en los países de ingresos altos.

Datos adicionales aportados

Se obtuvo información adicional de autores y agencias sobre cuatro estudios para datos de seroprevalencia ( 35 , 38 , 45 , 56 ); tres estudios para datos de mortalidad ( 34 , 35 , 38 ); dos estudios para datos de población ( 34 , 35 ); y cinco estudios excluidos (aclarando la no elegibilidad).

IFR calculados

Para 6 países con más de una estimación de IFR disponible, se calcularon los IFR promedio ponderados por tamaño de muestra. En 14 países, las IFR en ancianos que viven en la comunidad ( Figura 1 , Tabla 1 ) tuvieron una mediana de 2,9% (rango 0,2%-6,9%). En dos países de medianos ingresos, la IFR fue de 0,2 % y 0,3 %, frente a una mediana de 3,1 % (rango 1,3 %-6,8 %) en 12 países de altos ingresos. La figura 1también muestra los IC del 95 % para las IFR basados ​​en los IC del 95 % para las estimaciones de seroprevalencia. Para 9 estudios, los IC del 95 % fueron extracciones directas de los propios estudios de seroprevalencia, mientras que para los demás se realizaron cálculos complementarios como se describe en la Tabla 1 del Apéndice.. Para 8 estudios, las estimaciones de seroprevalencia se corrigieron para el rendimiento de la prueba utilizando la fórmula de Gladen-Rogan (Apéndice Tabla 4). La mediana de IFR en todas las personas mayores para los 14 países individuales fue del 4,9 % (rango 0,2 %-16,8 %). En los 2 países de renta media, la IFR en todos los ancianos fue del 0,2% y del 0,4% y en 12 países de renta alta la mediana fue del 5,7% (rango 2,1%-16,8%).

Los análisis de sensibilidad que exploran diferentes tasas de seroreversión aparecen en la Tabla 5 del Apéndice. Para el escenario con 5 % de seroreversión mensual relativa, la mediana de IFR en ancianos que viven en la comunidad fue de 2,4 % (rango 0,2 %-5,9 %) en todos los países (0,1 % y 0,3 % en 2 países de ingresos medios y 2,6% en 12 países de ingresos altos); La IFR mediana correspondiente en todos los ancianos fue del 4,0% (rango 0,2%-14,8%). Para el análisis de sensibilidad que exploró el aumento porcentual de la IFR si se usaba un límite posterior para las muertes acumuladas (dos semanas después del punto medio del estudio), los datos estaban disponibles para 22/25 encuestas de seroprevalencia. Hubo un aumento relativo medio del 4 %, y la IFR media en los ancianos que vivían en la comunidad llegó a ser del 3,0 % (Tabla 6 del Apéndice).

En análisis adicionales propuestos por revisores pares, la IFR mediana fue del 2,9 % cuando se centró solo en muestras de población explícitamente generales (17 estudios en 12 países) y fue del 3,1 % entre países de ingresos altos (22 estudios en 12 países). La mediana de IFR fue del 2,6 %, incluidos estudios de población general explícitamente a nivel nacional con al menos 500 participantes de ≥70 años (18 estudios en 13 países) (la detección y las exclusiones se muestran en la Figura 2 del Apéndice ). La IFR mediana fue del 2,8 % al excluir 4 estudios en los que el punto temporal seleccionado con la seroprevalencia más alta no era el último disponible (la seroprevalencia había disminuido en el último punto temporal) ( 33 , 36 , 42 , 54 ).

Descargar figuraAbrir en una pestaña nuevaFigura 2.

Tasa de letalidad por infección en ancianos que viven en la comunidad, corregida por tipos de anticuerpos no medidos, graficada contra la proporción de personas ≥85 años entre los ancianos.

Log ₁₀ IFR: logaritmo (en base 10) de la tasa de letalidad por infección. El grupo de «ancianos» se define por el límite primario para cada ubicación. Por ejemplo, para Bélgica, el 3% de la población es ≥85 y el 13,6% de la población es ≥70, por lo que la proporción es 3/13,6. Imputación realizada para datos regionales: Dinamarca (3/5 regiones) y Tamil Nadu, India, con proporción a nivel de país de personas ≥85 años entre los ancianos.

IFR en ancianos y proporción >85 años

Hubo un fuerte aumento de la IFR con proporciones más grandes de personas ≥85 años ( Figura 2 ). Una regresión de logIFR contra la proporción de personas ≥85 años tuvo una pendiente de 0,06 (p=0,002), y sugirió una IFR en ancianos que viven en la comunidad de 0,49%, 0,98% y 3,90% cuando la proporción de personas >85 en el grupo de ancianos fue del 5%, 10% y 20%, respectivamente.

IFR en estratos de edad más jóvenes

Pudimos extraer datos y calcular IFR en otras 97 observaciones de estratos de edad de 21/25 encuestas de seroprevalencia (tres no tenían datos de mortalidad para ningún estrato de edad no anciano elegible ( 34 , 40 , 46 ) y uno no muestreó individuos <65 años de edad). edad ( 54 )). Las 21 encuestas procedían de 12 países. Para el grupo de edad de 0 a 19 años, solo seis estudios tomaron muestras de participantes para la seroprevalencia en el grupo de edad correspondiente ( 33 , 38 , 39 , 41 , 49 , 52 ); para los otros estudios, se utilizó el grupo de edad más cercano disponible. En todos los países ( Figura 3), la IFR mediana fue 0,0013 %, 0,0088 %, 0,021 %, 0,042 %, 0,14 % y 0,65 %, en 0-19, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59 y 60-69 años, usando datos de los 12 países para todos los estratos de edad excepto 60-69, donde se usaron datos de 8 países. La Figura 3 del Apéndice visualiza estas estimaciones en comparación con otras evaluaciones publicadas previamente de IFR específicas por edad.

Descargar figuraAbrir en una pestaña nuevaFigura 3.

Tasas de mortalidad por infección en grupos de edad más jóvenes derivadas de los estudios de seroprevalencia incluidos.

Los IFR se corrigen para los tipos de anticuerpos no medidos. Los IFR ponderados por tamaño de muestra se calcularon para países con múltiples estimaciones disponibles. * Valores infinitos producidos por recuentos de cero muertes.

DISCUSIÓN

Se encontró que la IFR de COVID-19 en personas mayores varía ampliamente en lugares donde los estudios de seroprevalencia han inscrito a muchas personas mayores. La IFR en los ancianos que vivían en la comunidad fue consistentemente más baja que en los ancianos en general, y en países donde los asilos de ancianos son ampliamente utilizados, la diferencia fue muy sustancial. En los análisis secundarios, las estimaciones agregadas muestran estimaciones de IFR muy bajas para los grupos de edad más jóvenes.

Las primeras estimaciones de la tasa de letalidad (CFR, ratio de muertes divididas por infecciones documentadas ) en los ancianos eran muy altas y desempeñaron un papel fundamental en la difusión del miedo y la prontitud para hacer frente a esta grave pandemia. Las primeras estimaciones de la CFR de China ( 58 ) describieron una CFR del 8 % en el grupo de edad de 70 a 79 años y del 14,8 % en los de ≥80 años. Inicialmente también se informaron estimaciones de CFR extremadamente altas en Italia ( 59 ) y Nueva York ( 60 ). Sin embargo, el número de personas infectadas fue mucho mayor que los casos documentados ( 61). Por lo tanto, IFR es mucho más bajo que CFR. Conocemos tres evaluaciones previas de estimaciones IFR estratificadas por edad que combinan datos de seroprevalencia con estadísticas de mortalidad por COVID-19 específicas por edad ( 4 , 5 , 62). Si bien el informe actual es el único que usa el término síntesis de «diseño mixto», también las síntesis anteriores de IFR que usan datos de seroprevalencia son, por necesidad, de diseño mixto, aunque es posible que las decisiones y los cálculos no se divulguen con tanta transparencia. Este trabajo representa el único esfuerzo hasta la fecha para sintetizar datos sobre estimaciones IFR estratificadas por edad que utiliza un protocolo registrado y preespecificado altamente detallado, con la adición de justificaciones detalladas cada vez que se deben tomar decisiones adicionales. Una excepción es el análisis secundario (no preespecificado) de IFR en grupos de edad más jóvenes; sin embargo, argumentamos que los criterios de elegibilidad (consideración de grandes estudios con >1000 ancianos) probablemente no hayan introducido un sesgo específicamente para las estimaciones de IFR en grupos de edad más jóvenes.

Levin et al ( 4 ) es la base para los escenarios de planificación pandémica de los CDC de EE. UU. ( 63 ). Levin et al reportan IFR 4.6% a los 75 años y 15% a los 85 años ( 4) sin separar las muertes en hogares de ancianos (refiriéndose así a todos los ancianos). La evaluación se basó en datos relativamente escasos para estos grupos de edad y se limitó a las economías avanzadas. Los autores contaron las muertes cuatro semanas después del punto medio del período de muestreo de seroprevalencia, que es el más largo entre las evaluaciones, con el argumento de que existe un gran retraso potencial en el informe (aunque las estadísticas de mortalidad disponibles suelen actualizarse retrospectivamente para la fecha de la muerte). Además, casi todos los estudios incluidos provenían de lugares muy afectados, donde la IFR puede ser sustancialmente más alta ( 3 ). El sesgo de selección de estudios con menor seroprevalencia y/o mayor número de muertes ( 6 ) puede explicar por qué sus estimaciones para personas de mediana edad y ancianos son sustancialmente más altas que las nuestras.

O’Driscoll et al ( 5) modelaron 22 estudios de seroprevalencia y comentan cuidadosamente cómo los brotes en hogares de ancianos pueden generar IFR en la población general. Para los grupos de jóvenes y de mediana edad, sus estimaciones concuerdan en gran medida con las que se presentan aquí. Sus estimaciones para los ancianos, que reflejan la vivienda comunitaria, siguen siendo más altas que las nuestras. Para edades ≥65 años, su modelo usa datos derivados de una ubicación (Inglaterra) sobre muertes que no ocurrieron en hogares de ancianos y se valida con otras ubicaciones con dichas estadísticas. Esto puede sobrestimar la proporción de personas que viven en la comunidad, ya que las muertes de residentes de hogares de ancianos que ocurren en hospitales se cuentan en las estimaciones de la comunidad de Inglaterra. Por el contrario, nuestra evaluación agrega granularidad mediante el uso de muertes en residentes de hogares de ancianos de muchos países,

El equipo de respuesta al COVID-19 del Imperial College ( 62 ) presenta estimaciones de IFR mucho más altas para las personas mayores en general. Utilizan un subconjunto seleccionado muy estrechamente de 10 estudios en 9 países, cinco de los cuales habían muestreado > 1000 personas mayores. Sus criterios de selección requerían >100 muertes en la ubicación en el punto medio del estudio de seroprevalencia, lo que sesga la muestra hacia las áreas muy afectadas y las IFR más altas ( 6 ).

Algunos estudios publicados también presentan IFR en personas mayores para ubicaciones únicas en función de los datos de seroprevalencia, pero estos están inevitablemente limitados a la ubicación (consulte el texto del Apéndice).

Para personas de 0 a 19 años, la mediana de IFR fue una muerte por cada 76 900 personas con infección por COVID-19, seguida de estimaciones de 1:11 300 en edades de 20 a 29 años, 1:4800 en edades de 30 a 39 años y 1:2400 en edades 40-49. El estudio del Imperial College ( 62 ) tiene estimaciones ∼10 veces más altas para personas de 0 a 19 años y ∼3 veces más altas para personas de 20 a 29 años; de lo contrario, las estimaciones en grupos de edad <50 años son bastante consistentes entre los análisis anteriores ( 4 , 5 ) y actuales a pesar de las diferencias metodológicas.

Se espera una verdadera heterogeneidad sustancial ya que IFR depende de la situación y de la población. Tanto la distribución por edades como otras características de las personas del estrato de la tercera edad varían entre los distintos países. Por ejemplo, la obesidad es un factor de riesgo importante para un resultado deficiente con la infección por COVID-19 y la prevalencia de la obesidad es solo del 4 % en India frente al 20-36 % en los países de ingresos altos analizados aquí. Además de las diferencias en las características de los factores de riesgo, los criterios de documentación para codificar las muertes por COVID-19 pueden haber variado de manera no trivial entre países. Es posible que se hayan contado menos o más muertes por COVID-19 incluso en países con sistemas de salud avanzados.

Las diferencias observadas en IFR entre los ancianos que viven en la comunidad y los ancianos en general son consistentes con hallazgos previos de que, más allá de la edad, las condiciones comórbidas y la fragilidad se asocian con una mayor mortalidad por COVID-19 (p. ej., ( 10 )). Dado que los residentes de hogares de ancianos representan muchas muertes por COVID-19 ( 64 ), la IFR general de una ubicación en todas las edades depende en gran medida de cómo se vieron afectados los hogares de ancianos ( 5 ). La propagación en hogares de ancianos fue desproporcionadamente alta en la primera ola ( 8). La IFR en los residentes de hogares de ancianos puede ser mucho más alta que las estimaciones de IFR que obtuvimos para los ancianos que viven en la comunidad. Los estudios de seroprevalencia de poblaciones de atención a largo plazo en España (Madrid), el norte de Italia, el Reino Unido y Brasil en las primeras fases de la epidemia encontraron una prevalencia del 55 %, 41 %, 33 % y 11,5 %, respectivamente ( 65 – 69 ), es decir varias veces mayor que la prevalencia en las poblaciones de la comunidad general en estos lugares. La subestimación de las infecciones debidas a la seroreversión también puede ser importante en dichos estudios ( 69 ). Puede existir una gran diversidad en la seroprevalencia entre las instalaciones, por ejemplo, en el estudio de Brasil ( 68) la seroprevalencia fue del 100 % y 76 %, respectivamente en 2 residencias de ancianos que tuvieron brotes y del 0 % o cerca del 0 % en las otras 13. La IFR en ese estudio fue del 25 % y esta puede ser una estimación razonable para residencias de ancianos con poblaciones frágiles bastante debilitadas, como lo corroboran también otros investigadores ( 11 ). El IFR puede ser mucho más bajo en instalaciones donde los residentes gozan de buena salud en general y planean pasar muchos años de su vida allí; pero extremadamente alto en establecimientos que ofrecen principalmente cuidados paliativos.

La proporción de muertes en hogares de ancianos disminuyó notablemente con el tiempo ( 64 ) en la mayoría de los países de ingresos altos, con algunas excepciones (p. ej., Australia). Este cambio puede reflejarse en una IFR mucho más baja entre los ancianos y toda la población después de la primera ola. Los tratamientos mejorados (p. ej., dexametasona) y el menor uso de tratamientos nocivos (p. ej., hidroxicloroquina, ventilación mecánica inadecuada) también pueden haber reducido sustancialmente la IFR a finales de 2020 y en 2021 ( 70 , 71 ). Otros investigadores han estimado en 2020 una IFR global de solo 0,11% en ausencia de efectos de nuevas variantes y vacunas ( 72). También se espera que las vacunas que son más efectivas para proteger contra la muerte que contra la infección hayan disminuido la IFR en 2021. Las nuevas variantes que se vuelven dominantes en 2021 también pueden estar asociadas con una IFR más baja. Por ejemplo, en países con pruebas exhaustivas como el Reino Unido, cuando la variante delta se extendió ampliamente, incluso el CFR se mantuvo en ~0,3 % ( 73 ). Los datos preliminares sobre la variante omicron a fines de 2021 sugieren que puede estar asociada con una gravedad aún menor ( 74 ).

Nuestro análisis tiene varias limitaciones. Primero, las estimaciones de seroprevalencia entre los ancianos informadas por los estudios incluidos podrían sobreestimar o subestimar la proporción infectada. Exploramos estimaciones ajustadas que representan del 1 al 10 % de seroreversión relativa por mes; sin embargo, es probable que haya una mayor seroreversión ( 21 , 22 , 32 ). Una seroreversión más alta afectará de manera más prominente los estudios realizados más adelante en la pandemia. Además, las estimaciones actuales no tienen en cuenta por completo la proporción desconocida de personas que pueden haber abordado la infección sin generar anticuerpos séricos/plasmáticos detectables (p. ej., por mecanismos inmunitarios mucosos, innatos o celulares [células T]) ( 75 – 79). Las estimaciones de sensibilidad para los ensayos de anticuerpos generalmente usan controles positivos de individuos sintomáticos con infección clínicamente manifiesta; la sensibilidad puede ser menor para las infecciones asintomáticas. Todos los estudios de seroprevalencia pueden tener sesgos residuales sustanciales a pesar de los ajustes, como lo analiza en detalle uno de nosotros (JPAI) en otro lugar, en términos de posibles sesgos de diferentes tipos de diseños y marcos de muestreo con respecto a la representatividad frente a la población general ( 6). Incluso los estudios de población general bien diseñados pueden fallar específicamente en alcanzar y reclutar poblaciones altamente vulnerables, por ejemplo, grupos desfavorecidos, inmigrantes, personas sin hogar y otras personas con alto riesgo de exposición y mala salud. Para los estudios realizados en los EE. UU., especificamos previamente un criterio de elegibilidad para ajustar por raza/etnicidad, que creemos que actúa para mitigar los sesgos relacionados. Se esperaba que las definiciones y el uso de las variables de raza y etnia fueran demasiado heterogéneos fuera de los EE. UU. para introducir una regla común, que excluiría prácticamente todos los estudios de ubicaciones fuera de los EE. UU. (como se puede ver en la Tabla 1 , solo otro estudio se ajusta por etnia , se ajusta por nacionalidad, e incluso son escasos otros factores asociados a la posición socioeconómica). El estudio de Paulino-Ramirez et al ( 41), en la República Dominicana, se dirigió específicamente a «comunidades identificadas como puntos críticos emergentes para el SARS-CoV-2» para la prueba de anticuerpos, y debe mencionarse específicamente por tener un riesgo de sobreestimar la seroprevalencia. Esto tiene especial relevancia para la generalización de la IFR a otros países de medianos ingresos, pero tiene poca influencia en la mediana de la IFR en la muestra en general.

En segundo lugar, el número de muertes puede estar sesgado por varias razones ( 3 ) que conducen a un recuento potencial insuficiente o excesivo. Entre los países incluidos en esta síntesis, otros han señalado preocupaciones sobre el subregistro de muertes específicamente para India (p. ej., ( 80 )). De hecho, las estimaciones de IFR en India deben verse con especial precaución. Un estudio en Madurai, en el sur de la India, encontró una IFR de 0,043 % entre las personas mayores de 15 años, pero estimó que, dada la distribución por edades, la IFR debería haber sido 9 veces mayor para coincidir con otros países ( 81 ). Esto podría reflejar un subregistro de muertes, tasas más bajas de riesgo de muerte ajustado por edad en la India, o ambos ( 82). Por ejemplo, en comparación con los EE. UU. y los países europeos, India tiene proporciones mucho más bajas de obesidad, diabetes, tabaquismo, enfermedades cardíacas, pacientes con cáncer terminal con tratamiento médico y pacientes con inmunosupresión médica. Todos estos son fuertes factores de riesgo de muerte por COVID-19. También cabe destacar que el exceso de muertes en la India en 2020-2021 puede ser mucho mayor que el número informado de COVID-19 ( 83 ). Sin embargo, el exceso de muertes en un solo año es notoriamente difícil de calcular (especialmente en un país con un registro de muertes subóptimo) y refleja el compuesto de muertes directas por COVID-19, efectos indirectos de la pandemia, efectos directos e indirectos de las medidas tomadas. y muchas otras causas específicas de año y país ( 84 , 85). El exceso de muertes no debe usarse para calcular la IFR.

Es de destacar que nuestras estimaciones de IFR para los estratos jóvenes no ancianos en la India no son muy diferentes a las de los países de altos ingresos, mientras que la divergencia es mucho más fuerte en la población anciana. Esto puede explicarse además por el hecho de que entre las personas mayores de 70 años, la proporción de personas mayores de 85 años es solo del 9,5 % en la India, mientras que es mucho mayor en los países de ingresos altos (p. ej., España 23,7 %, Italia 21,1 %). %). Además, la diferencia entre la India y los países de altos ingresos en la prevalencia de las principales comorbilidades, como la obesidad, que aumentan el riesgo de mortalidad por COVID-19, es más prominente en las personas de mayor edad; en las generaciones más jóvenes de la India, la influencia del estilo de vida occidental es cada vez más generalizada ( 86 , 87). Por lo tanto, la IFR en personas mayores de 70 años en India bien puede ser extremadamente más baja que la cifra respectiva en países de altos ingresos. Lo mismo puede aplicarse también a otros países de medianos ingresos y también a países de bajos ingresos.

Hacer coincidir la fecha del muestreo de seroprevalencia (es decir, la seroconversión) con las muertes acumuladas es un ejercicio con suposiciones. Nuestro análisis de sensibilidad que amplió con una semana el límite para contar las muertes mostró un cambio insignificante en el cálculo de la IFR mediana. La mayoría de los estudios incluidos en nuestro análisis se realizaron durante períodos al final de la primera oleada o después. Algunos estudios realizaron muestreos durante varios meses, lo que introduce más incertidumbre. Sin embargo, por lo general, el muestreo cubrió períodos con pocas muertes, por lo que podría decirse que la incertidumbre sobre los recuentos de muertes y las tasas de infección correspondientes sería pequeña.

En tercer lugar, reconocemos el riesgo de sesgo en los estudios de seroprevalencia, las estadísticas de mortalidad e incluso las estadísticas de población. Sin embargo, las evaluaciones del riesgo de sesgo están lejos de ser sencillas, como lo ilustran las evaluaciones discrepantes de estos estudios de seroprevalencia realizados por otros equipos ( 6 ). Cabe esperar que las estimaciones citadas aquí tengan una incertidumbre considerable que no se tiene en cuenta en los IC del 95 % presentados, que se basaron únicamente en la incertidumbre del muestreo del estudio de seroprevalencia (con posibles ajustes). Otros, por ejemplo, Campbell y Gustafson ( 88), han propuesto modelos que pretenden tener en cuenta otras fuentes de incertidumbre. En general, la fuerza de la evidencia con respecto a la mortalidad por COVID-19 ha mejorado notablemente desde los primeros días de la pandemia, aunque algunos sesgos todavía afectan los estudios disponibles actualmente.

En cuarto lugar, incluso entre los países de altos ingresos, nuestro conjunto de encuestas elegibles tiende a incluir principalmente datos de países con tasas de mortalidad más altas y, por lo tanto, posiblemente también una IFR más alta. Más prominentemente, nuestro análisis incluye datos limitados de Asia y ningún dato de África. La consideración de los estratos de edad disminuye este sesgo de representatividad, pero no lo elimina. Por ejemplo, la mayoría de los países no representados en los datos disponibles pueden tener un cambio hacia edades más bajas dentro del estrato de los adultos mayores. Esto se traduce en una IFR más baja. Además, con la excepción de India, todos los países analizados aquí tienen una prevalencia de obesidad en la población de 1,5 a 3 veces mayor que la prevalencia mundial (13%); otros factores de riesgo importantes para un mal resultado de COVID-19, como antecedentes de tabaquismo, diabetes, enfermedades cardiovasculares e inmunosupresión ( 9) también son mucho más comunes en los países de ingresos altos incluidos en nuestro análisis que el promedio mundial. Por lo tanto, la IFR global puede ser sustancialmente más baja tanto en los estratos de mayor edad como en los de menor edad que las estimaciones presentadas en este documento.

Estudio del Profesor Ioannidis: MedRXiv