논문에서 이야기하는 진인탄 병원에서의 치사율을 가지고 전체 치사율로 확대해석하는건 좀 무리가 있습니다.
우선 샘플이 너무적고 거기에 병원 하나의 경우라서 그 병원에 입원했던 집단이 다른 집단과 어떠한 차이가 있는지에 대한 구별을 해야 합니다. 모집단을 대표할 수 있는 표본인지에 분석이 있어야 합니다. 바이러스라는 감염대상의 면역상태나 환경의 영향을 받습니다. 환경이란 감염대상이 보다 많은 바이러스에 노출될 수 있는 부분도 있다는 것이죠. 바이러스의 노출수준이 클수록 전염력이나, 독성 심지어 치사율까지 영향을 받습니다. 초기에는 그런 전염병이 자기 주변에서 돌고있는지도 모르기 때문에 거의 무방비상태로 노출되어 있었을테니까요.
또한 바이러스는 계속해서 전염되면서 변이가 됩니다. 동물에서 인간으로 넘어올때부터 이미 유전변이가 일어났고 다시 인간사이에서 전염되면서 그 과정에서도 유전변이가 일어납니다. 이말인즉슨 초기 감염확진자 100명사이에서의 전염력과 독성, 치사율과 대유행이 되어서 감염확진자가 10000명이 되었을때의 전염력,독성,치사율이 달라질 수 있다는 것입니다.
The time between hospital admission and ARDS was as short as 2 days. At this stage, the mortality rate is high for 2019-nCoV, because six (15%) of 41 patients in this cohort died.
한국의 경우 치사율이 어느시점을 기준으로 하느냐에 따라 다르긴 하지만 20-21퍼센트 정도로 봅니다.
메르스 전체평균으로는 30퍼센트 중반대인데 울나라에서 유행하기 전에는 40퍼센트에 가깝다고 보기도 했죠. 물론 이 수치는 전반적인 평이 과장되었다고 보는 견해가 많았습니다. 경미한 증상을 보인 사람들이 누락되었을 가능성 때문이죠.
저 논문의 비교대상은 중국정부의 발표가 아닙니다. 논문 그 자체지 ^^
논문은 그 논문이 말하고자 하는 바의 범위와 한계에 대한 이해까지 같이 해야 합니다. 저 논문의 샘플은 한 병원의 사례 그것도 초기의 사례만을 예로 든거기 때문에 참고사안이 될수는 있어도 그게 전체를 대변한다가 될수는 없습니다. 일단 샘플이 너무 적습니다
위에서 맨 오른쪽값이 - 로 되어있는걸 볼수 있는데요. 그림에선 안나오지만 그 항목이 P값에 해당되는 항목입니다. 그값이 0.014라는건 다른 표본에서 통계값을 뽑아냈을때 같은 값이 나올 확률이 1.4퍼센트밖에 안된다는 뜻입니다. 괜히 샘플이 작다고 이야기한게 아니에요. 시간을 언급할 필요가 없이 논문저자들이 저 통계의 신뢰성에 대해서 다 수치화를 해놨습니다 ^^
작성일 : 20-01-30 23:46
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