Key info


Date:
06 October 2021

Authors:
Andrea Brizzi, Charles Whittaker, Luciana M. S. Servo, Iwona Hawryluk, Carlos A. Prete Jr, William M. de Souza, Renato S. Aguiar, Leonardo J. T. Araujo, Leonardo S. Bastos, Alexandra Blenkinsop, Lewis F. Buss, Darlan Candido, Marcia C. Castro, Silvia F. Costa, Julio Croda, Andreza de Souza Santos, Christopher Dye, Seth Flaxman, Paula L. C. Fonseca, Victor E. V. Geddes, Bernardo Gutierrez, Philippe Lemey, Anna S. Levin, JT McCrone , Thomas Mellan, Diego M. Bonfim, Xenia Miscouridou, Swapnil Mishra, Mélodie Monod, Filipe R. R. Moreira, Bruce Nelson, Rafael H. M. Pereira, Otavio Ranzani, Ricardo P. Schnekenberg, Elizaveta Semenova, Raphael Sonnabend, Renan P. Souza, Xiaoyue Xi, Ester C. Sabino, Nuno R. Faria, Samir Bhatt, Oliver Ratmann1.

1Correspondence:
Dr Oliver Ratmann 
oliver.ratmann05@imperial.ac.uk

Prof Samir Bhatt 
s.bhatt@imperial.ac.uk

Dr Nuno Faria 
n.faria@imperial.ac.uk

Prof Ester Sabino 
sabinoec@usp.br

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WHO Collaborating Centre for Infectious Disease Modelling, MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Jameel Institute, and Department of Mathematics, Imperial College London, in collaboration with the Institute for Applied Economic Research Brazil, Universidade de São Paulo Brazil, University of Texas Medical Branch USA, Universidade Federal de Minas Gerais Brazil, Laboratory of Quantitative Pathology Brazil, Fundação Oswaldo Cruz Brazil, University of Oxford United Kingdom, Harvard T.H. Chan School of Public Health United States, Yale School of Public Health United States, University of Leuven Belgium, University of Edinburgh United Kingdom, Universidade Federal do Rio de Janeiro Brazil, National Institute for Amazon Research Brazil, Barcelona Institute for Global Health Spain

Now published in Nature; 10-04-2022, doihttps://doi.org/10.1038/s41591-022-01807-1 

Summary

The SARS-CoV-2 Gamma variant spread rapidly across Brazil, causing substantial infection and death waves. We use individual-level patient records following hospitalisation with suspected or confirmed COVID-19 to document the extensive shocks in hospital fatality rates that followed Gamma’s spread across 14 state capitals, and in which more than half of hospitalised patients died over sustained time periods. We show that extensive fluctuations in COVID-19 in-hospital fatality rates also existed prior to Gamma’s  detection, and were largely transient after Gamma’s detection, subsiding with hospital demand. Using a Bayesian fatality rate model, we find that the geographic and  temporal fluctuations in Brazil’s COVID-19 in-hospital fatality rates are primarily associated with geographic inequities and shortages in healthcare capacity. We project that approximately half of Brazil’s COVID-19 deaths in hospitals could have been avoided without pre-pandemic geographic inequities and without pandemic healthcare pressure. Our results suggest that investments in healthcare resources, healthcare optimization, and pandemic preparedness are critical to minimize population wide mortality and morbidity caused by highly transmissible and deadly pathogens such as SARS-CoV-2, especially in low- and middle-income countries.

Translations

Outubro 2021 - Imperial College London

Relatório 46 - Fatores que determinam extensas flutuações geográficas e temporais nas taxas de letalidade hospitalar por COVID-19 no Brasil
A variante Gamma do SARS-CoV-2 espalhou-se rapidamente pelo Brasil, causando altas taxas de infecção e mortalidade. Neste estudo, usamos registros individuais de pacientes hospitalizados com diagnóstico suspeito ou confirmado de COVID-19 para documentar as extensas flutuações nas taxas de letalidade hospitalar que se seguiram à propagação da variante Gamma em 14 capitais brasileiras, nos quais mais da metade dos pacientes hospitalizados morreram durante períodos prolongados da epidemia. Mostramos que as extensas flutuações nas taxas de letalidade hospitalar do COVID-19 também existiram mesmo antes da detecção da variante Gamma e foram transitórias após a detecção desta variante, diminuindo com a queda da demanda hospitalar. Usando um modelo Bayesiano de letalidade, descobrimos que as flutuações geográficas e temporais nas taxas de letalidade intra-hospitalar COVID-19 do Brasil estão principalmente associadas a desigualdades geográficas e limitações na capacidade de atendimento. Estimamos que aproximadamente metade das mortes por COVID-19 no Brasil em hospitais poderiam ter sido evitadas sem desigualdades geográficas pré-pandêmicas e sem excessiva pressão no sistema de saúde durante a pandemia. Nossos resultados sugerem que investimentos e melhorias em sistemas de saúde e preparação para pandemias são essenciais para minimizar a mortalidade e morbidade da população causadas por patógenos altamente transmissíveis e mortais como SARS-CoV-2, especialmente em países de baixa e média renda.

2021年10月6日 - 伦敦帝国学院

报告46 - 驱动巴西医院COVID-19死亡率随空间和时间大幅波动的因素
SARS-CoV-2伽马变种在巴西迅速传播,造成大量的感染和死亡浪潮。我们使用疑似或确诊的COVID-19病例住院后的个人层面的病例信息,记录了伽马变种在14个州首府传播后,对医院死亡率的大幅影响,其中超过一半的住院病人在持续时间内死亡。我们表明,在发现伽马变种之前,COVID-19患者在医院内的死亡率也存在广泛的波动,而在发现伽马变种之后,这种波动变得短暂,并随着就医需求而消退。利用贝叶斯死亡率模型,我们发现巴西COVID-19病例在医院内死亡率的地理和时间波动主要与地域间不平等和医疗能力短缺有关。我们预测,如果没有大流行前的地域间的不平等以及没有大流行造成的的医疗压力,巴西大约一半的COVID-19病例的医院内死亡是可以避免的。我们的结果表明,在医疗资源、医疗优化和大流行准备方面的投资对于最大限度地减少SARS-CoV-2等高传播性和致命性病原体造成的全民死亡和发病至关重要,特别是在中低收入国家。

2021106 – インペリアル・カレッジ・ロンドン  

レポート46 - ブラジルの病院における新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の致死率の広範な空間的・時間的変動の要因  
新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)のガンマ株は、ブラジル全土に急速に広がり、大きな感染と死亡の波を引き起こしました。本調査では、新型コロナウイルス感染症が疑われる、あるいは確定した患者が入院した際の個人レベルの記録を用いて、ガンマ株が14の州都に広がった後の院内死亡率の大幅な変動を記録し、長期間にわたり入院患者の半数以上が死亡したことを明らかにしました。私たちは、新型コロナウイルス感染症の院内死亡率の大きな変動は、ガンマ株が検出される前にも存在しており、ガンマ株が検出された後はほとんど一過性で、病院の需要に応じて沈静化したことを示しました。また、ベイズ型死亡率モデルを用いて、ブラジルの新型コロナウイルス感染症の院内死亡率の地理的・時間的変動は、主に地理的不平等と医療体制の欠如に関連していることを明らかにしました。コロナ禍前の地理的不平等やコロナ禍による医療体制のひっ迫がなければ、ブラジルでの新型コロナウイルス感染症による院内死亡者数の約半分は回避できたと予想されます。本調査の結果から、特に中低所得国において、新型コロナウイルスのような感染力の高い致死性の病原体による人口全体の死亡率や罹患率を最小限に抑えるには、医療資源への投資や、医療の最適化、パンデミックへの備えが重要であることが示唆されました。  

6 de octubre de 2021 — Imperial College London 

Informe 46: Factores que determinan las amplias fluctuaciones espaciales y temporales de las tasas de mortalidad por COVID-19 en hospitales en Brasil 
La variante Gamma del SARS-CoV-2 se extendió rápidamente por Brasil, causando importantes oleadas de infecciones y muertes. Utilizamos los registros de pacientes a nivel individual después de la hospitalización de casos COVID-19 sospechosos o confirmados para documentar el fuerte impacto en las tasas de mortalidad hospitalaria que siguieron a la propagación de Gamma en 14 capitales de estado, y en los que más de la mitad de los pacientes hospitalizados murieron durante periodos de tiempo prolongados. Demostramos que las amplias fluctuaciones en las tasas de mortalidad intrahospitalaria por COVID-19 también existían antes de que se detectase la variante Gamma, y fueron en gran medida transitorias después de su detección, disminuyendo con la demanda hospitalaria. Utilizamos un enfoque bayesiano para proyectar las tasas de mortalidad, y descubrimos que las fluctuaciones geográficas y temporales de las tasas de mortalidad intrahospitalaria por la COVID-19 de Brasil están asociadas principalmente a las desigualdades geográficas y a la limitada capacidad sanitaria. Estimamos que aproximadamente la mitad de las muertes por COVID-19 en los hospitales de Brasil podrían haberse evitado si no se hubiesen dado estas desigualdades geográficas previas a la pandemia y sin la presión sanitaria durante dicho periodo. Nuestros resultados sugieren que las inversiones en recursos sanitarios, la optimización de la atención sanitaria y la preparación para la pandemia son fundamentales para minimizar la alta mortalidad y morbilidad causadas por patógenos extremadamente transmisibles y mortales, como el SARS-CoV-2, especialmente en los países de ingresos bajos y medios. 

 

6 octobre 2021 – Imperial College London 

Rapport 46 – Facteurs à l'origine des importantes variations spatio-temporelles du taux de mortalité de la COVID-19 dans les hôpitaux brésiliens 
Le variant Gamma du SARS-CoV-2 s'est rapidement propagé au Brésil, provoquant d'importantes vagues d’infections et de décès. Nous utilisons les dossiers des patients après une hospitalisation pour suspicion ou confirmation de COVID-19 pour documenter les secousses importantes en matière de taux de mortalité hospitalière qui ont suivi la propagation du variant Gamma dans 14 capitales d'État, et dans lesquelles plus de la moitié des patients hospitalisés sont morts sur des périodes prolongées. Nous montrons que les variations importantes du taux de mortalité hospitalière de la COVID-19 existaient également avant la détection du variant Gamma, et qu'elles étaient largement transitoires après la détection dudit variant, s'estompant avec la demande des hôpitaux. En utilisant un modèle bayésien du taux de mortalité, nous constatons que les variations géographiques et temporelles du taux de mortalité hospitalière de la COVID-19 au Brésil sont principalement associées à des inégalités géographiques et à des pénuries de capacités en matière de soins de santé. Nous prévoyons qu'environ la moitié des décès liés au COVID-19 survenus dans les hôpitaux brésiliens auraient pu être évités sans les inégalités géographiques prépandémiques et sans la pression exercée par la pandémie sur les soins de santé. Nos résultats suggèrent que les investissements dans les ressources de soins de santé, l'optimisation des soins de santé et la préparation aux pandémies sont essentiels pour réduire au maximum, à l'échelle de la population, la mortalité et la morbidité causées par des agents pathogènes hautement transmissibles et mortels tels que le SARS-CoV-2, en particulier dans les pays à revenu faible ou intermédiaire. 

Report 46 – Fattori determinanti di ampie fluttuazioni spaziali e temporali nei tassi di mortalità per COVID-19 negli ospedali brasiliani 
La variante SARS-CoV-2 Gamma si è diffusa rapidamente in tutto il Brasile, causando notevoli ondate di infezioni e decessi. In questo studio utilizziamo dati a livello individuale di pazienti dopo il ricovero in ospedale con COVID-19 sospetto o confermato per documentare la forte scossa nei tassi di mortalità avvenuta negli ospedali in seguito alla diffusione della variante gamma nelle 14 capitali, dove più della metà dei pazienti ospedalizzati è deceduta. Mostriamo che ampie fluttuazioni nei tassi di mortalità per COVID-19 negli ospedali esistevano anche prima della scoperta della variante gamma, ed erano in gran parte transitorie dopo il rilevamento della variante, attenuandosi con l’esigenza ospedaliera. Utilizzando un modello bayesiano del tasso di mortalità, scopriamo che le fluttuazioni geografiche e temporali nei tassi di mortalità per COVID-19 negli ospedali in Brasile sono principalmente associate a diseguaglianze geografiche e carenze di servizi sanitari. Prevediamo che circa la metà delle morti da COVID-19 negli ospedali brasiliani avrebbe potuto essere evitata senza queste diseguaglianze geografiche pre-pandemia e senza la pressione sanitaria causata dalla pandemia. I nostri risultati suggeriscono che gli investimenti in risorse sanitarie, l’ottimizzazione dell’assistenza sanitaria e la preparazione a pandemie sono fondamentali per ridurre al minimo mortalità e morbilità nella popolazione causate da agenti patogeni altamente trasmissibili come il SARS-CoV-2, specialmente in paesi a basso e medio reddito. 

Translation will be made available shortly

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