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在新冠大流行期间，COVID-19 死亡定义存在争议，难以准确区分 “因 COVID-19 死亡” 和 “患 COVID-19 时死亡”。希腊研究人员回顾性研究 7 家医院奥密克戎浪潮期间的死亡病例，发现 45.28% 登记为 COVID-19 的死亡与该病毒无关。该研究对准确评估疫情影响意义重大。
新冠疫情给全球带来了巨大冲击，死亡数据是评估疫情对公共健康影响的关键指标。然而，在这场抗疫大战中，关于 COVID-19 死亡的定义却一直争论不休。不同国家、不同研究采用的定义差异很大，这就像迷雾一样，严重干扰了人们对疫情真实情况的判断。比如，欧洲疾病预防控制中心（ECDC）依据世界卫生组织（WHO）的指南，将 “因临床症状符合且确诊或疑似 COVID-19 病例的疾病导致的死亡，除非有明确的与 COVID-19 无关的其他死因（如外伤）” 定义为 COVID-19 归因死亡；英国、丹麦等国家则把死亡前 30 天内 SARS-CoV-2 PCR 检测呈阳性的死亡病例都登记为 COVID-19 死亡；希腊的定义更为简单直接，只要死亡时 SARS-CoV-2 检测呈阳性，就认定为 COVID-19 相关死亡。但这些定义都无法精准确定患者到底是 “因 COVID-19 死亡” 还是 “患 COVID-19 时死亡”。
在奥密克戎变体出现后，情况变得更加复杂。它传播速度极快，感染人数急剧上升，不过奇怪的是，住院和死亡人数的增长幅度却相对较小。而且当时希腊的疫苗接种覆盖率已经很高，这使得大量有基础疾病的住院患者，在 SARS-CoV-2 检测呈阳性并被登记为 COVID-19 死亡时，很可能实际上是因其他疾病死亡，而非 COVID-19 本身。为了拨开这层迷雾，准确评估疫情的真实影响，来自希腊雅典多家医院以及雅典国立卡波迪斯特里亚大学医学院的研究人员展开了一项重要研究。他们的研究成果发表在了《Scientific Reports》上，为我们重新认识 COVID-19 死亡情况提供了关键线索。
研究人员采用了回顾性观察研究方法。他们从参与研究的医院死亡证明记录中，找出登记为 COVID-19 相关的死亡病例。这些病例来自 2022 年 1 月 1 日至 2022 年 8 月 31 日期间的 7 家医院。为了避免单纯依赖死亡证明带来的局限性，研究人员还仔细查阅了每位患者的病历档案，并对负责治疗的医生进行了访谈。在对这些病例进行分类时，研究人员将死亡病例分为两类：一类是 “因 COVID-19 死亡”，即感染是直接或唯一死因，或者引发了一系列最终导致死亡的事件；另一类是 “患 COVID-19 时死亡”，即死亡与感染无关。在分类过程中，他们综合参考了死亡证明、病历档案以及医生的意见。
在数据分析方面，研究人员使用了多种统计方法。对于分类变量，他们用计数（%）来描述；对于非正态分布的连续变量，用中位数 [25 分位数，75 分位数] 表示；对于正态分布的连续变量，则用均值 ± 标准差（SD）表示。通过这些方法，研究人员全面且细致地分析了数据。
研究结果令人惊讶。在总共回顾的 530 例登记为 COVID-19 死亡的住院病例中，研究人员发现只有 290 例（54.7%）确实是 “因 COVID-19 死亡”，而其余 240 例（45.3%）实际上与 COVID-19 无关，属于 “患 COVID-19 时死亡”。进一步分析发现，“患 COVID-19 时死亡” 的患者往往更年轻，他们入院的原因并非 COVID-19，而是患有恶性肿瘤或存在免疫抑制情况，并且很多是在医院内感染的。相比之下，“因 COVID-19 死亡” 的患者年龄更大，多被收治在传染病病房，有 COVID-19 相关的症状和实验室检查结果，需要补充氧气或接受 COVID-19 特异性治疗。
多变量分析结果显示，医院内感染、终末期肝病、免疫抑制以及较年轻的年龄是 “患 COVID-19 时死亡” 的预测因素。这表明，在奥密克戎浪潮期间，希腊报告的较高死亡人数可能只是反映了病毒在社区的广泛传播，而并非更高的发病率或归因死亡率。由于社区传播广泛，那些因非 COVID-19 原因入院的患者，入院时 SARS-CoV-2 抗原检测呈阳性或在医院内感染的可能性增加，导致其因基础疾病死亡的情况被误分类为 COVID-19 死亡。
研究人员还指出，该研究存在一定局限性。例如，研究没有纳入转入重症监护病房（ICU）患者的数据，也没有包含出院后死亡的病例，这可能会影响研究结果的准确性。此外，研究缺乏奥密克戎出现前的对照组，而且在病例评估过程中可能存在一定的主观性。不同医院服务的人群不同，医生在签署死亡证明时的做法也可能存在差异，这些因素都可能对研究结果产生影响。
尽管存在这些不足，但这项研究意义重大。它首次综合患者病历档案和医生意见对 COVID-19 死亡病例进行重新评估，让我们对奥密克戎浪潮期间 COVID-19 死亡情况有了更准确的认识。这有助于消除因不准确定义导致的偏差，为公共卫生决策提供更可靠的依据。在未来的疫情防控和研究中，我们需要更加准确地界定 COVID-19 死亡原因，避免因数据偏差做出错误判断，从而更好地应对疫情挑战，保护公众健康。
