נוסעי "דיימונד פרינסס" יורדים מהספינה. האם יש הצדקה לחייב אותם להשתתף במחקר? / צילום: Kim Kyung Hoon, רויטרס
כמה אנשים מכל אלה שאובחנו כחולים בקורונה (Covid-19) ימותו מהמחלה? הנתון הזה אינו ידוע. אנחנו יודעים פחות או יותר כמה אנשים מתים מקורונה בכל מדינה (אם כי יש ויכוחים גם על זה), אבל הרבה יותר קשה לדעת כמה אנשים חלו במחלה בכל מדינה, משום שחלק מהחולים הם ללא תסמינים או לא בטוחים שהתסמינים שחוו נגרמו מקורונה. לכן גם שיעור המתים מכלל החיוביים אינו ידוע.
אולם בהדרגה מתחילים מחקרים ממוקדים לנסות ולתת מענה לשאלה. כך עולה מבדיקה של 26 מחקרים בתחום, שפורסמה בעיתון "וול סטריט ג’ורנל".
המחקרים נשענים על סקרים סרולוגיים, שנותנים הערכה סבירה של מספר החולים; ובנוסף, בדיקות קורונה לכלל האוכלוסיה במקום מוגדר כמו ספינת הדיאמונד פרינסס או בתי חולים, יכולים להראות מאוחר יותר כמה מן המאומתים אכן נפטרו.
הטווח שאליו מגיעים המחקרים הללו עומד על שיעור מתים של בין 0.3% ל-1.5% מתוך החולים המאומתים, כאשר רוב המחקרים מגדירים את הטווח בין 0.5% ל-1%. כלומר, מכל אלף איש שידבקו בקורונה, כולל א-סימפטומטיים וחולים קלים, כ-5 עד 10 ימותו בממוצע.
הנתונים הללו מציבים את הקורונה כקטלנית יותר משפעת, שהורגת 0.1% מהמאומתים (איש אינו באמת יודע כמה א-סימפטומטים חולים בשפעת, כך שייתכן ששיעור התמותה נמוך יותר) אבל כקטלנית פחות מאבולה, סארס או MERS, שהורגות בין 10% ל-50% מהחולים. התמותה הכוללת מקורונה היא גבוהה יותר, משום שהיא יותר מדבקת מאבולה, סארס, MERS וכנראה גם משפעת.
בשיעורי תמותה כאלה, כמה אנשים יצטרכו למות לפני שנגיע לחיסוניות עדר? התשובה מושפעת מהשאלה כמה אנשים ידביק כל חולה. אם כל חולה מדביק בתנאים רגילים שלושה אנשים, הרי שצריך ששניים מהם יהיו מחוסנים כדי להתחיל לשלוט בקצב ההדבקה ולהורידו לפחות מנדבק אחד לחולה אחד.
במילים אחרות, כדי להגיע לחיסוניות עדר - כלומר שידבקו כשני שלישים מהאוכלוסייה - נצטרך לראות כאן כ-25 אלף עד 50 אלף מתים, מאות אלפי חולים קשים, ומאות אלפים עם תסמינים ארוכי טווח. כל חישוב הנוגע לחיסוניות עדר מבוסס על ההנחה שהתחלואה אכן מקנה חיסוניות לאורך זמן, שאלה שהיא עדיין בדיון.
נכון להיום, שיעור התמותה מתוך המקרים המאומתים בעולם עומד על כ-4.2%. זאת משום שעל פי ההערכות, רק 10% מהמקרים מאובחנים רשמית. שיפורים בבדיקות הסרולוגיות ושימוש נרחב יותר בהם, יכול להניב נתונים שיחזקו או יסתרו את ההערכות הללו.