봉쇄는 생명을 구하지 못했다

미국과 50개 주 관할권은 일반 대중을 대상으로 한 봉쇄 명령으로 인해 발생한 사회적, 경제적 구조적 대규모 변화로 인해 전인구 사망이 직접적으로 발생하는지 여부를 테스트할 수 있는 자연 실험을 제공합니다.

38개 주에는 봉쇄가 부과되지 않았고, 육로 경계를 공유하는 봉쇄/비봉쇄 주가 XNUMX쌍 있습니다. 우리는 주 전체에 대피 명령 또는 집에 ​​머물기 명령의 규제적 부과 및 집행이 주별 건강 상태 교정, XNUMX인당, 전인구 사망률과 결정적으로 상관관계가 있음을 발견했습니다. 이 결과는 봉쇄가 생명을 구했다는 가설과 일치하지 않습니다.

개요

11년 2020월 19일, 세계보건기구는 중국 우한에서 보고된 SARS-CoV-2 바이러스로 인한 호흡기 질환인 COVID-13(이하 COVID) 발병을 기반으로 팬데믹을 선언했습니다. 2020년 19월 2020일, 미국에서 COVID-XNUMX 발병과 관련하여 국가 비상사태가 선포되었습니다. 미국에서 이 선포는 다양한 주의 보건 당국과 정부 관리들의 이질적인 대응으로 이어졌습니다. 이러한 다양한 주별 정책 대응 중 대부분 주는 XNUMX년 XNUMX월과 XNUMX월에 대피 명령 또는 집에 ​​머물기 명령(이하 "봉쇄")을 내렸습니다. 

이러한 봉쇄 조치의 동기는 질병이 사람 간 접촉을 통해 퍼진다는 가정 하에 사회적 상호작용을 제한하여 COVID-19의 확산을 늦추는 것이었습니다. 그러나 미국의 주 정부의 독립성으로 인해 봉쇄 조치는 광범위한 구현 및 집행을 거쳤으며 일부 주는 봉쇄를 완전히 포기했습니다. 

봉쇄 여부에 대한 주별 결정의 이러한 차이는 봉쇄가 생명을 구했다는 가설을 검증하는 데 유용한 실험을 확립합니다. 이 가설은 주 인구의 건강 상태 차이를 조정한 후 다른 모든 요인이 덜 영향을 미친다고 가정하면 봉쇄를 시행한 주에서 사망자(1인당)가 더 적었고 봉쇄를 시행하지 않은 주에서 사망자가 더 많았을 것이라고 예측합니다. 이러한 예측을 검증하는 데 사용할 수 있는 데이터는 CDC에서 보고한 시간별 및 주별 전인구 사망률(ACM)에서 찾을 수 있습니다.

다른 조사자들에 의해 입증된 바와 같이 (예를 들어 랜코트, 바우딘 & 메르시에 2021), ACM은 본질적으로 정치적인 사망 원인 할당의 어려운 문제를 회피하며 결과적으로 편견에 취약합니다(예: 이얼리 등 2020). 호흡기 질환의 경우 사망의 정확한 원인을 알 수 없는 경우가 많고, 일반적으로 단일 원인으로 사망하지 않습니다. 

ACM을 분석하는 이점은 미국에서 사망자가 높은 충실도로 기록된다는 것입니다(보고 편향이나 보고 미달 없음). 일단 기록되면 사망 증명서에 원인이 어떻게 지정되어 있든 사망은 사망입니다. 봉쇄가 팬데믹 동안 질병 확산으로 인한 사망을 예방하는 데 효과적이라면, 봉쇄를 시행한 지역은 교란 요인이 없다면 모든 원인으로 인한 1인당 사망자 수가 더 적었을 것입니다.

데이터 및 방법론

저희의 목표는 COVID 시대에 봉쇄가 생명을 구하는 데 얼마나 효과적인지 평가하는 것입니다. 봉쇄가 있는 한 주와 봉쇄가 없는 주에서 봉쇄 주와 국경을 공유하는 모든 원인으로 인한 사망자 수를 쌍으로 비교합니다. 또한 완전성을 위해 봉쇄가 없는 주와 국경을 공유하지 않는 봉쇄 주를 조사했습니다.

우리는 WHO와 연방 및 주 정부의 팬데믹 선언에 대응하여 2020년 XNUMX월-XNUMX월 동안 주 정부에서 발행한 행정 및 행정 명령을 검토하여 봉쇄가 없는 주를 파악했습니다. 이러한 명령의 대부분은 웹사이트에 보관되어 있습니다. 발롯피디아닷컴, 그리고 우리는 주 정부 웹사이트를 검색하여 링크가 더 이상 유효하지 않은 명령을 찾았습니다. 우리는 주 시민을 위한 봉쇄 명령의 언어에 따라 각 행정 명령에 "엄격성" 점수를 할당했습니다.

우리는 집에 머물라는 명령을 내리지 않았기 때문에 7점을 받은 주가 일곱(0) 개 있음을 발견했습니다: 노스다코타, 사우스다코타, 와이오밍, 아이오와, 오클라호마, 네브래스카, 아칸소. 정부가 시민들에게 집에 머물 것을 제안하거나 권장했을 뿐 그렇게 하도록 요구하지 않았고, 강제 수단도 제공하지 않았기 때문에 3점을 받은 세(1) 개 주가 더 있었습니다: 유타, 켄터키, 테네시. 

봉쇄와 비봉쇄 주에 대한 우리의 기준은 단순성(즉, 행정 명령의 언어의 엄격성에만 초점을 맞춤)에서 이전 연구와 다릅니다. 그러나 비봉쇄 주에 대한 우리의 결과 목록에는 비봉쇄로 나열된 7개 주가 모두 포함됩니다. 투표소CDC가 후원한 연구에서 확인된 봉쇄되지 않은 4개 주를 모두 포함합니다. Moreland et al. (2020). 

우리는 바이러스 확산이 주 경계에 의해 방해받지 않는다는 가정 하에, 이 10개의 비봉쇄 주와 경계를 공유하는 봉쇄 주의 결과를 비교했습니다. 이 연구에서 우리는 봉쇄 효과의 척도로 지정된 기간 동안의 총 전인구 사망률(ACM)에 초점을 맞춥니다. 우리는 아래에 설명된 대로 세 가지 기간을 사용합니다. 

우리는 각 주에 대한 ACM을 포함하는 CSV(쉼표로 구분된 값) 파일을 다운로드했습니다. CDC Wonder 웹사이트. 우리는 각 주의 주간 ACM 데이터를 해당 주의 인구로 나누었습니다.미국 인구 조사, 1년 2020월 XNUMX일 기준, 주당 XNUMX인당 사망자 수(D)_PCW). 이 보고서 전체에서 우리는 D를 표현합니다._PCW 10,000명 주민당 사망자 수. 

정확한 주별 사망률 비교를 위해 추가적인 수정 단계가 필요합니다. 연령 분포, 비만율, 빈곤 수준, 신체적 및 정신적 장애율, 기타 건강 결정 요인의 차이는 D의 본질적인 차이로 이어질 것입니다._PCW 다양한 상태에서 이러한 차이점은 D의 오프셋으로 집합적으로 나타납니다._PCW 전염병이 발생하지 않은 해(2020년 이전)에 나타났습니다. 

예를 들어, 그림 1은 D의 비교를 보여줍니다._PCW 2014-2020년 동안 뉴욕과 플로리다 간의 비교. 모든 주별 비교와 마찬가지로 뉴욕과 플로리다는 D에서 현저히 유사한 시간적 변화를 보입니다._PCW 매주, 매년 차이가 있지만, 뚜렷하고 거의 일정한 차이가 있습니다. 

우리는 H 인자를 계산하여 이 오프셋을 수정합니다._상태이는 주 D의 비율의 중간값입니다._PCW 그리고 D_PCW 1년 2014월 31일부터 2020년 XNUMX월 XNUMX일까지의 기준 상태입니다. H를 계산하기 위한 기준 상태로 뉴욕을 선택했습니다._상태. 이 기준 상태 선택은 임의적이지만 뉴욕의 인구가 많기 때문에 대부분의 경우 H의 오류가 발생합니다._상태 D의 Poisson 오류가 지배적입니다._PCW 관심 있는 상태의. 

그림 1에 표시된 예에서 플로리다의 건강 상태 수정 계수는 H입니다._상태 = 0.537, 뉴욕이 53.7% 더 적은 D를 경험했음을 나타냄_PCW 2014년부터 2020년까지 플로리다보다 더 높았는데, 이는 부분적으로 플로리다의 노령 인구 때문일 가능성이 높습니다. D의 각 주별 비교에 대해_PCW 우리는 이 비율을 보정 계수로 채택하여 두 상태를 동일한 척도로 맞추었고, 이를 통해 전염병 기간 동안의 사망률에 대한 건강 상태에 따른 비교가 가능해졌습니다. 

이 건강 상태 수정 요인은 봉쇄가 있는 주와 없는 주 간의 차등 비교를 수행하고 있기 때문에 정당화됩니다. 우리는 "봉쇄 조치 시행 후, 각 주 쌍의 조정된 1인당 ACM 간의 분수 차이는 무엇인가?"라고 묻고 있습니다. 이는 이웃 주 인구의 건강 상태 차이를 제거한 후 조정된 1인당 ACM에 가장 큰 영향을 미친 것은 봉쇄 시행이라고 가정합니다. 이 가정은 봉쇄가 국가 및 지역 경제, 의료 시스템 및 일반적인 사회 구조에 엄청난 혼란을 초래할 것으로 예상되기 때문에 정당화됩니다.

그림 1 : 주당 1인당 사망자 수(D_PCW) 플로리다(파란색)와 뉴욕(빨간색). 왼쪽 패널은 D의 오프셋을 보여줍니다._PCW, 우리는 각 주의 인구 건강 상태(연령 구조, 빈곤 수준, 비만율 등)의 차이에 기인합니다. 오른쪽 패널은 수정된 D를 보여줍니다._PCW이를 통해 2020년 이후 두 상태를 차등적으로 비교할 수 있습니다.

COVID 기간 동안 사망률에 대한 봉쇄의 영향을 정량화하기 위해 우리는 1인당 통합(전체) 건강 상태 교정 사망자 수, D를 계산합니다._{어린 아이}, 선택된 기간 동안. 그런 다음 D의 비율을 계산합니다._{어린 아이} 각 상태 쌍에 대해 R(봉쇄/비봉쇄)로 표시됨. 우리는 D를 예상하는 세 가지 다른 기간을 사용합니다._{어린 아이}, 그리고 R은 봉쇄 조치의 효과를 포착합니다.

D_합계,1: 봉쇄 상태의 봉쇄 기간 동안의 합계입니다. 
D_합계,2: Rancourt 등이 식별한 "COVID 피크 1"(cp1) 기간 동안의 합계(2021년, 11년 25주차~2020주차)
D_합계,3: 11년 2020월 31일부터 2021년 XNUMX월 XNUMX일까지의 전체 기간의 합계

이 논문 전체에서 우리는 봉쇄 및 비봉쇄 상태의 각 쌍별 비교에 대한 통합, 인구 정규화 및 건강 상태 수정 사망률에 대한 95% 신뢰 구간과 우리가 보고하는 건강 상태 수정 통합 XNUMX인당 사망률에 대한 XNUMX% 신뢰 구간을 보고합니다. 이러한 신뢰 구간은 주요 오류 소스가 통계 계산에서 비롯된다는 가정 하에 계산됩니다.

결과

우리의 결과는 아래 그림에 요약되어 있습니다. 

그림 2, 3, 4에서 y축은 사망률 결과를 비교하는 데 사용된 모든 38개 봉쇄/비봉쇄 쌍을 나열하며, 봉쇄 주가 먼저 나열되고 그 다음에 비봉쇄 주가 나열됩니다. 파란색 점은 비율 R의 점 추정치를 나타내고 관련 오차 막대는 95% 신뢰 구간을 나타냅니다. 수직 점선은 XNUMX을 표시합니다. 수직선의 왼쪽에 있는 값은 봉쇄 주가 비봉쇄 주보다 건강 상태로 교정된 XNUMX인당 사망자가 적었던 경우를 나타냅니다. 선의 오른쪽에 있는 값은 봉쇄 주가 비봉쇄 주보다 건강 상태로 교정된 XNUMX인당 사망자가 더 많았음을 나타냅니다.

그림 2 : y축에 나열된 각 이웃 주 쌍의 건강 상태 조정 3인당 ACM 비율(R). 이 비율은 COVID 정점(11년 2020월 6일~24년 2020월 95일)에 해당하는 기간 동안 각 주의 모든 사망자를 합산한 것에 기초합니다. 오차 막대는 각 쌍의 비율에 대한 XNUMX% 신뢰 구간을 보여줍니다. 수직선 왼쪽의 비율은 봉쇄 상태에서 봉쇄되지 않은 상태보다 사망자가 적었음을 나타내는 반면, 수직선 오른쪽의 비율은 봉쇄가 있는 주에서 사망자가 더 많았음을 나타냅니다.

그림 3 : y축에 나열된 각 이웃 주 쌍의 건강 상태 조정 95인당 ACM 비율(R). 이 비율은 봉쇄 주의 봉쇄 기간에 해당하는 기간 동안 각 주의 모든 사망자를 합산한 것에 기초합니다. 오차 막대는 각 쌍의 비율에 대한 XNUMX% 신뢰 구간을 보여줍니다. 수직선 왼쪽의 비율은 봉쇄 주에서 봉쇄되지 않은 주보다 사망자가 적었음을 나타내는 반면, 수직선 오른쪽의 비율은 봉쇄가 있는 주에서 사망자가 더 많았음을 나타냅니다.

그림 4 : y축에 나열된 각 이웃 주 쌍의 건강 상태 조정 11인당 ACM 비율(R). 이 비율은 데이터 세트의 전체 "COVID 시대"(2020년 25월 2022일~95년 XNUMX월 XNUMX일) 동안 각 주의 모든 사망자를 합산한 것에 기초합니다. 오차 막대는 각 쌍의 비율에 대한 XNUMX% 신뢰 구간을 보여줍니다. 수직선 왼쪽의 비율은 봉쇄 상태에서 봉쇄되지 않은 상태보다 사망자가 적었음을 나타내는 반면, 수직선 오른쪽의 비율은 봉쇄가 있는 주에서 사망자가 더 많았음을 나타냅니다.

봉쇄가 생명을 구했다면 대부분의 ACM 비율(R)이 1보다 작을 것으로 예상할 것입니다. 그러나 그 반대의 결과가 나타납니다. 세 통합 기간 모두에서 대부분의 비율이 28보다 큽니다. cp28(봉쇄, 전체) 기간의 경우 21(0, 0)쌍은 ACM 비율(R)이 9보다 크고, 10(10, 8)쌍은 비율이 95보다 작으며, 나머지 XNUMX(XNUMX, XNUMX)쌍은 XNUMX% 신뢰도에서 R이 XNUMX과 구별할 수 없습니다. 

따라서 봉쇄가 영향을 미칠 것으로 예상되는 2021개 기간에 대한 R 값에 대한 우리의 분석은 지난 XNUMX년 동안의 ACM 데이터가 봉쇄가 생명을 구했다는 가설과 일치하지 않는다는 것을 보여줍니다. 반면에, 우리의 결과는 Rancourt et al. (XNUMX)의 결론과 일치합니다. 즉, 미국에서 COVID 기간 동안의 초과 사망자는 정부와 의료 조치, 그리고 선언된 팬데믹에 대한 대응으로 인해 발생했습니다.

그림 4는 모든 주에 대한 15주 "COVID 정점 1" 기간(cp1; 11년 25~2020주)의 건강 상태 교정 15인당 통합 사망자 수를 개별적으로(빨간색)와 2019년(파란색)과 2018년(녹색)의 동일한 0주 통합 기간에 대해 보여줍니다. 여기서 주는 주별 평균 인구 밀도의 감소 순서로 위에서 아래로 정렬되어 있으며, 이는 종종 전염병 확산의 요인으로 추정됩니다. 자홍색의 주 이름은 봉쇄 엄격성 점수가 1 또는 XNUMX인 XNUMX개의 비봉쇄 주에 해당합니다. 청록색의 주 이름은 R을 계산하는 데 사용한 비봉쇄 주와 경계를 공유하는 봉쇄 주입니다. 

15년과 1년의 2019주 "cp2018" 기간의 건강 상태 교정 통합 전인구 사망률 값은 모든 주에서 14명당 약 10,000명의 사망자 수로 엄격하게 제한되어 있지만(그림 5), COVID 기간의 해당 값은 주마다 크게 다르며, 2019년 기준 값에서 뉴저지의 경우 25명당 최대 10,000명까지 다양하며 일반적으로 15명당 21~10,000명입니다. 봉쇄되지 않은 주의 이름은 y축에 마젠타색으로 표시되어 있고, R을 계산하는 데 비교 대상으로 사용된 봉쇄 주는 청록색으로 표시되어 있습니다. 

그림 5는 봉쇄하지 않은 15개 주 대부분에서 1주 cp2018의 건강 상태를 보정한 통합 전인구 사망률이 COVID-2019 이전(14년 및 10,000년) 기준값인 2명당 약 3명인 반면, 봉쇄 엄격성 점수가 XNUMX 및 XNUMX인 대부분 주의 사망률은 COVID-XNUMX 이전 기준값보다 훨씬 높습니다.

그림 5 : cp1 기간(11년 29월 2020일~2019월 XNUMX일; 빨간색) 동안 통합 건강 상태 교정 ACM은 XNUMX년 같은 기간과 비교됩니다.푸른) 및 2018 (녹색). 인구 밀도가 감소하는 순서대로 위에서 아래로 정렬된 주입니다. 마젠타 비봉쇄 상태를 나타냅니다. 청록색 봉쇄 상태가 아닌 주와 국경을 공유하는 봉쇄 상태를 나타냅니다.

봉쇄로 인한 초과 사망률에 대한 정확한 추정은 이 논문의 범위를 벗어나지만, 그림 5를 기반으로 대략적인 추정을 할 수 있습니다. 인구가 가장 많은 1개 주(캘리포니아, 텍사스, 플로리다)는 기준선 이상의 COVID 기간 증가가 약 10,000명당 52명입니다. 110,000년(97,000주)을 기준으로, 미국 전체 인구와 동일한 인구를 기준으로, 이는 약 XNUMX명의 사망자에 해당하며, 이는 봉쇄 명령의 영향에 직접적으로 기인할 수 있으며, 봉쇄가 시행되지 않았다면 발생하지 않았을 것입니다. 이 값은 연간 XNUMX명의 봉쇄 초과 사망률 추정치와 일치합니다. 멀리건 & 아노트 (2022). 

토론 및 결론

전염병의 확산을 통제하기 위해 미국 일반 주민을 "격리"하는 봉쇄 조치는 국가 역사상 전례가 없습니다. 이전 팬데믹 동안에는 병자와 허약한 사람만 격리했고 나머지 주민은 대체로 정상적으로 지냈습니다. 

이 "집중 보호" 접근 방식은 의료 전문가들에 의해 권장되었습니다. 그레이트 배 링턴 선언 2020년에 봉쇄에 대한 대안이 존재하고 의료계에서 잘 이해되고 있음을 보여주었습니다. 최근 2019년에 세계보건기구는 일반 대중을 위한 봉쇄 조치에 대해서는 언급하지 않으면서 독감 팬데믹의 위험을 완화하기 위한 권장 사항에서 유사한 접근 방식을 옹호했습니다(누구 2019). 실제로 WHO 보고서는 노출된 개인을 격리하는 것이 "이 조치에 대한 명확한 근거가 없기 때문에 권장되지 않는다"고 구체적으로 명시하고 있습니다(표 1 및 4 참조). 마찬가지로 미국 인플루엔자 팬데믹 대비 행동 계획 봉쇄에 대해 전혀 언급하지 않고 “…임상 검사 및 입국 항구에서의 격리와 같이 일부 감염원의 유입 및 전파 위험을 줄이기 위해 고안된 고전적 조치는 효과적이지 않을 가능성이 높다”고 명시합니다.스트라이카스 등 2002). 

인플루엔자 팬데믹 개입에 관한 사용 가능한 문헌을 검토하면서, Inglesby 등 (2006) 인플루엔자 팬데믹이 발생할 경우 아픈 사람과 건강한 사람 모두에게 격리 조치를 취하는 것을 명시적으로 권장하지 않습니다. 사회적 비용이 혜택보다 훨씬 클 것으로 예상되기 때문입니다. 그들은 "경험에 따르면 전염병이나 기타 부작용에 직면한 커뮤니티는 커뮤니티의 정상적인 사회적 기능이 가장 적게 방해받을 때 가장 잘 대응하고 불안이 가장 적습니다."라고 결론지었습니다. 이러한 권장 사항은 인플루엔자 팬데믹에 대비하고 대응하는 것 이상을 의미합니다. 영향력이 큰 호흡기 병원체 전염병에 대한 대비저자들은 격리가 질병 확산을 억제하는 데 있어 비약물적 조치 중 가장 효과가 낮다고 결론지었습니다.존스홉킨스 건강 보안 센터 2019).

따라서 2020년에 대부분의 미국 주와 전 세계 많은 국가에서 시행한 봉쇄 조치는 전염병 통제에 있어서 전례 없는 대규모 실험이었습니다. 우리가 분석한 전인구 사망률 데이터는 봉쇄가 COVID 팬데믹 동안 생명을 구했다는 가설을 검증할 수 있게 해줍니다. 우리는 이 데이터가 이 가설과 일치하지 않는다는 것을 발견했습니다. 봉쇄가 있는 주는 봉쇄가 없는 이웃 주보다 전인구 사망자가 더 많았습니다. 따라서 우리는 이 실험이 공중 보건 정책의 실패였으며 봉쇄 조치는 향후 질병 발생 시 사용되어서는 안 된다고 결론지었습니다. 

봉쇄가 있는 주에서 모든 사망률이 증가했다는 우리의 발견은 다음과 같은 결론과 일치합니다. Agrawalet al. (2021) 미국과 43개국에서 대피 명령으로 인한 초과 사망률이 통계적으로 유의미하게 증가한 것을 발견했습니다. 마찬가지로, 멀리건 & 아노트 (2022년) 봉쇄로 인해 연간 97,000명의 초과 사망자가 발생했으며, 초과 사망률은 모든 성인 연령대에 균등하게 분포된 반면, COVID 사망자는 노인층에 가장 많이 기인한 것으로 추정됩니다.

일반 인구에 대한 봉쇄 조치와 전인구 사망률 증가 사이에 강력한 연관성이 있다는 점을 고려하면(그림 2~5), 이러한 연관성의 원인에 대해 가설을 세우는 것이 적절할 것입니다. 

분명히, 상류 중산층과 전문직 계층의 특권을 누리는 미국인들은 집에 머물다가 죽지 않았습니다. 그러나 일반 인구 봉쇄 규정과 명령이 그럼에도 불구하고 주의 사회 기관이 발표된 팬데믹에 대응하거나 반응한 공격성(포기 포함)의 정도를 나타내는 대리자 또는 법적 지표라고 가정하는 것은 무리한 일이 아닙니다. 이러한 기관에는 학교, 요양원, 병원, 진료소, 장애인 서비스, 탁아 시설, 경찰 서비스, 가족 및 사회 서비스 등이 포함됩니다.

우리는 봉쇄와 관련된 과도한 사망자가 삶과 지원 네트워크에서 크고 부정적인 혼란으로 인해 치명적인 결과를 겪을 위험이 특히 높은 개인 집단에서 발생할 가능성이 매우 높기 때문에 이를 잠정적으로 추진합니다. 이는 경험한 스트레스와 사회적 고립, 질병의 심각도 및 사망률 간의 알려진 연관성을 감안할 때 실제 사망 원인과 무관하게 사실일 것입니다. 면역 체계에 미치는 영향을 통해(아더와 코헨 1993; Cohen et al. 1991; Cohen et al. 1997; Cohen et al. 2007; 사폴스키 2005; Prenderville 등, 2015; 다바르 2014; 랑쿠르 등 2021). 실제로 봉쇄가 급증과 관련이 있다는 충분한 증거가 있습니다. 실업 그리고 정신 건강의 전반적인 악화(예: Jewell et al. 2020, Czeisler et al. 2020). 

CDC Wonder 웹사이트를 통해 제공되는 ACM 데이터는 주와 인구 통계에 따라 구분되지 않았으므로 각 주에서 어떤 인구 통계 그룹이 사망했는지, 어떻게 사망했는지 조사할 수 없었습니다. 그러나 인구 통계 정보는 국가 수준에서 제공되며 멀리건 & 아노트 (2022) 연구에 따르면 COVID-18로 인해 높은 위험이 없는 인구통계학적 집단인 65~XNUMX세 연령대에서 초과 사망률이 크게 증가한 것으로 나타났습니다. 

마찬가지로, 랑쿠르 등 (2021)은 팬데믹 기간 동안 모든 원인 사망률의 시간적 및 공간적 분포가 바이러스성 호흡기 질환의 영향과 일치하지 않는다는 것을 발견했습니다. 그들은 팬데믹 동안 많은 과도한 사망이 잘못 진단된 박테리아성 폐렴 감염이었고, 이는 미국 의료 시스템의 혼란으로 인해 악화되었을 가능성이 있다는 증거를 발견했습니다.

따라서 봉쇄 조치가 미국의 취약계층에 갑작스럽고 심각한 스트레스 부담을 주었고, 질병 통제 조치로 봉쇄 조치를 취한 주에서 사망률이 크게 증가했다는 가설을 뒷받침하는 강력한 증거가 있습니다.

이 요약은 다음에서 가져온 것입니다. 저자의 더 큰 연구.