Mortalitatea Covid-19: o chestiune de vulnerabilitate printre națiunile care se confruntă cu margini limitate de adaptare

 Sănătate publică, 19 noiembrie 2020 | https://doi.org/10.3389/fpubh.2020.604339

Quentin De Larochelambert 1 , Andy Marc 1 , Juliana Antero 1 , Eric Le Bourg 2 și Jean-François Toussaint 1,3 *

  • 1 EA7329, Institutul de Cercetare în BioMedicină și Epidemiologie a Sportului (IRMES), Paris, Franța
  • 2 Centre de Recherche sur la Cognition Animale (CRCA), Centre de Biologie Intégrative (CBI Toulouse), Université de Toulouse, CNRS, UPS, Toulouse, Franța
  • 3 CIMS, Hôtel-Dieu, Assistance Publique — Hôpitaux de Paris, Paris, Franța

Context: Teritoriile de dezvoltare umană au fost sever restricționate sub pandemia Covid-19. S-a observat o dinamică comună, dar propagarea sa nu a fost omogenă pe fiecare continent. Am urmărit caracterizarea parametrilor non-virali care au fost asociați cel mai mult cu rata mortalității.

Metode: Am testat indicii majori din cinci domenii (demografie, sănătate publică, economie, politică, mediu) și asociațiile lor potențiale cu mortalitatea Covid-19 în primele 8 luni ale anului 2020, printr-o analiză a componentelor principale și o matrice de corelație cu un Pearson test de corelație. Datele tuturor țărilor sau statelor din țările federale, care arată cel puțin 10 cazuri de decese, au fost extrase de pe site-urile publice oficiale. Pentru țările care nu au terminat încă prima fază epidemică, a fost calculat un model prospectiv pentru a oferi opțiuni de evoluție a ratelor de deces.

Rezultate: Ratele mai mari de mortalitate Covid sunt observate în latitudinea [25/65 °] și în intervalele de longitudine [-35 / -125 °]. Criteriile naționale cele mai asociate cu rata mortalității sunt speranța de viață și încetinirea acesteia, contextul sănătății publice (sarcina bolilor metabolice și netransmisibile (NCD) vs. prevalența bolilor infecțioase), economia (creșterea produsului național, sprijin financiar) și mediul (temperatura , index ultraviolet). Rigurozitatea măsurilor stabilite pentru combaterea pandemiei, inclusiv blocarea/izolarile/ lock down urile , nu pare să fie legată de rata mortalității.

Concluzie: Țările care au experimentat deja o stagnare sau o regresie a speranței de viață, cu venituri ridicate și rate NCD, au avut cel mai mare preț de plătit. Această povară nu a fost atenuată de decizii publice restrictive. Factorii inerenti au predeterminat mortalitatea Covid-19: înțelegerea lor poate îmbunătăți strategiile de prevenire prin creșterea rezistenței populației printr-o mai bună FORMA FIZICA și IMUNITATE.

Introducere

Dintre numeroasele opțiuni de mediu, populațiile umane s-au concentrat în cea mai favorabilă nișă de dezvoltare, caracterizată printr-o temperatură medie anuală locală în jurul valorii de 11-15 ° C ( 1 ), corespunzătoare unei benzi înguste de latitudine. În câmpiile acelei fâșii, cele mai mari speranțe de viață au fost înregistrate de populații și s-au înregistrat cea mai mare parte a longevității maxime umane ( 2 ), arătând că nișa coincide și permite cele mai mari capacități ale dezvoltării fiziologice umane ( 1). ) și crearea bogăției, asociată cu produsul intern brut ridicat (PIB) ( 3 , 4 ).

Experimentând o fază recentă de stagnare, națiunile întâmpină limite intrinseci și extrinseci: platoul a fost demonstrat în progresia speranței de viață ( 5 – 7 ), înălțimea adulților ( 8 ) sau maximele fiziologice ( 9 , 10 ). În consecință, societățile par să se confrunte cu marje reduse de adaptabilitate (2, 10 și devin mai susceptibile la noile constrângeri. De fapt, indivizii au un organism limitat modelat de constrângeri fizice ( 11 ) și evolutive ( 12 ) și modulat de interacțiunile cu mediul, rezultând într-o scădere a performanțelor legate de vârstă ( 10 ) cu o longevitate maximă potențială ( 7). Prin urmare, amenințările globale pot pune nișa dezvoltării umane la riscuri mai mari. Parametrii demografici, sociali, economici și de sănătate pot sublinia vulnerabilitățile populației după faza recentă de dezvoltare.

Țările cu cea mai mare speranță de viață au evoluat demografic la proporții mai mari de populații mai în vârstă și mai fragile, susceptibile la rate crescute de mortalitate atunci când se confruntă cu agresori fizici sau biologici, cum ar fi creșterea temperaturii ( 13 ) sau infecții ( 14 ). Concomitent, cauzele decesului în aceste națiuni au trecut de la boli infecțioase la boli cronice: în principal boli cardio-vasculare (BCV), metabolice (diabet, hipertensiune arterială) și boli neuro-degenerative sau cancere. În plus, factorii de risc metabolici și BCV asociați cu rate mari de deces, cum ar fi stilul de viață sedentar, calitatea slabă a nutriției sau obezitatea, au o prevalență mare în țările cu venituri ridicate ( 15 , 16 ) și cresc în cele în curs de dezvoltare (De 17 – de 19 ). Astfel de comorbidități au fost asociate timpuriu cu un risc mai mare de deces din cauza Covid-19 ( 20 ).

Echilibrul dintre factorii demografici, de mediu, economici, de sănătate sau sociali anteriori din fiecare națiune poate determina parțial ratele mortalității Covid-19, precum și eforturile depuse de guverne pentru a contracara pandemia. Am emis ipoteza că națiunile caracterizate printr-o progresie limitată a speranțelor de viață, cu rate ridicate ale bolilor cronice, comorbidități metabolice și PIB ridicat au produs vulnerabilități mai mari la Covid-19 și au fost asociate cu rate mai ridicate de mortalitate în primele 8 luni ale fazei pandemiei.

Prin urmare, acest studiu și-a propus să investigheze puterea asocierilor dintre ratele mortalității Covid-19 și demografice (de exemplu, speranța de viață și progresia acesteia), sănătatea (de exemplu, factorii de risc majori și stilurile de viață), mediul (temperatura, umiditatea) și parametrii economici (de exemplu, PIB și indicele de dezvoltare), precum și indici care caracterizează răspunsurile guvernelor (de exemplu, măsuri de strictețe și de izolare) în fiecare țară afectată de pandemie.

Metode

Țări studiate

Din cele 188 de țări care au declarat cel puțin un caz, au fost incluse doar cele care au numărat cel puțin 10 decese cauzate de Covid-19 până la punctul final al studiului (31 august 2020). China și SUA au fost, de asemenea, analizate de către state sau regiuni, când fiecare dintre ele a atins pragul de 10 decese.

Variabile de interes

Rezultatul studiat a fost rata mortalității datorată Covid-19. Asocierea sa a fost testată cu mediul [temperatura, umiditatea, indicele ultraviolet (UV)]; demografice [speranța de viață (LE), progresia LE]; sănătate (rata mortalității prin BCV, rata mortalității prin cancer, rata mortalității bolilor infecțioase, rata obezității, sedentarismului sau stilului de viață inactiv); PIB și cu fiecare răspuns al guvernului (indicele de izolare și sănătate, indicele de severitate și indicele de sprijin economic).

Rata mortalității datorată Covid-19 a fost calculată ca raportul dintre numărul total de decese și dimensiunea populației din fiecare țară, stat sau regiune. Poate fi afișat ca număr de decese la 100.000 de locuitori și / sau transformat în logaritmul său zecimal.

Pentru a testa efectul optim de nișă de dezvoltare, ratele de mortalitate Covid-19 au fost analizate în funcție de latitudinea și longitudinea fiecărei țări. Ambele au fost caracterizate de baricentrul țării (coordonatele GPS). De asemenea, fiecare stat din SUA și fiecare regiune din China a fost analizat cu propria latitudine și longitudine [așa cum sa raportat la Centrul pentru Știința și Ingineria Sistemelor (CSSE) de la Universitatea Johns Hopkins (JHU)] pentru analiza de mediu.

Colectare de date

Datele zilnice privind numărul de cazuri și decese cauzate de Covid-19 au fost colectate până la punctul final al studiului prin intermediul sursei de date a Universității Johns Hopkins ( https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 ). Cele mai recente dimensiuni ale populației disponibile, utilizate pentru a calcula rata mortalității au fost extrase de pe site-ul UNdata ( http://data.un.org/Data.aspx?d=POP&f=tableCode%3A22 ). Aceeași sursă de date a fost utilizată pentru a obține PIB-ul pentru fiecare țară, ultimul an folosind datele disponibile.

Datele de mediu zilnice (temperatura, umiditatea și indicele UV) au fost colectate prin intermediul site-ului web Darsky ( https://darksky.net/ ). Acestea au fost înregistrate de la începutul pandemiei (definită ca ziua în care țara a atins un total de 10 decese din cauza Covid-19) până la vârful pandemiei. Pentru a calcula vârful pandemiei (PP), numărul deceselor cumulative a fost teorizat cu o regresie logistică nesimetrică:Da( t ) = c + d- c( 1 + exp ( b ( log ( t ) – log ( e ) ) ) )fDa(t)=c+ d-c(1+exp(b(Buturuga(t)-Buturuga(e))))f

unde Y : logaritmul numărului de decese la 100.000 de locuitorit :  timpul în zile b , c , d, e , f :  parametrii modeluluit : timpul în zileb,c,d,e,f : parametrii modelului

Parametrul d controlează înălțimea asimptotei curbei. Parametrii b și f controlează împreună magnitudinea, care reprezintă viteza de tranziție între cele două asimptote. Parametrul e controlează poziția pantei și parametrul c asimptota din stânga a curbei.

Maximul derivatului acestei funcții a fost utilizat pentru a determina PP în fiecare țară. Am calculat media fiecăreia dintre cele trei variabile (temperatură, umiditate și UV) în fiecare țară pentru o perioadă care începe la începutul epidemiei și se încheie ziua PP.

Mai multe țări (de exemplu, India, Argentina etc.) nu au atins încă vârful primului val al epidemiei. Pentru a lua în considerare acest parametru, analizele s-au făcut și cu un număr de decese care a fost estimat la momentul de timp de 99% (adică, atunci când epidemia atinge 99% din numărul total de decese din primul val de epidemie) în conformitate cu regresia logistică de mai sus. Numărul estimat de decese pentru fiecare țară, precum și toate analizele cu astfel de date simulate sunt prezentate în materialul suplimentar ( tabelul suplimentar 1 , figurile suplimentare 1 – 3 ), unde numărul real de decese pentru fiecare țară la ultima dată cunoscută este comparativ cu numărul teoretic conform modelului.

Coordonatele geografice corespunzătoare baricentrului fiecărei țări au fost recuperate datorită pachetelor rgeos din software-ul R. Latitudinea este exprimată negativ în emisfera sudică, pozitiv în cea nordică. În raport cu meridianul Greenwich, longitudinea este exprimată negativ pentru țările occidentale, pozitiv pentru cele estice.

Rata obezității a fost calculată ca procent din populația totală a țării considerată a fi obeză, potrivit ultimului an, aceste date de prevalență erau disponibile publicului. Obezitatea la adulți este definită printr-un indice de masă corporală (IMC) mai mare sau egal cu 30 kg / m 2 . Datele au fost colectate din The World Factbook de la agenția de informații americană ( https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/fields/367.html ).

Stilul de viață inactiv a fost caracterizat de prevalența (procentul din populație) a adulților care efectuează <150 min de activitate fizică de intensitate moderată pe săptămână sau <75 min de activitate fizică de intensitate viguroasă pe săptămână sau echivalent. Datele au fost preluate de pe site-ul web al Organizației Mondiale a Sănătății ( https://apps.who.int/gho/data/node.main.A893?lang=en ). Această prevalență se bazează pe activitatea fizică auto-raportată capturată utilizând GPAQ (Chestionar global de activitate fizică), IPAQ (Chestionar internațional de activitate fizică) sau un chestionar similar care acoperă activitatea la locul de muncă / în gospodărie, pentru transport și în timpul liber .

Speranțele de viață actuale au fost colectate de la Banca Mondială, pe baza anului trecut, aceste date erau disponibile ( https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.LE00.IN ). Pentru a calcula progresia LE, am folosit date din 2010 până acum. Coeficientul α al regresiei liniare între LE curent și cel din 2010 a fost determinat pentru a estima tendința de progresie. Cu cât indicele este mai mare, cu atât crește speranța de viață în ultimul deceniu.

Sarcina rezultată din bolile cronice majore (BCV, boli metabolice, cancer) și din bolile infecțioase din ratele de deces ale populației anterioare a fost estimată prin proporția ratelor de mortalitate asociate acestor cauze majore comparativ cu ratele de mortalitate pentru toate cauzele. Au fost luate în considerare ambele sexe și toate clasele de vârstă. Datele au fost extrase din „instrumentele pentru rezultatele PIB” ale IHME ( http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool ) până în ultimul an, rata mortalității a fost disponibilă. Ele apar ca „rata mortalității prin neoplasme”, „rata mortalității prin CV și MD” și „rata mortalității prin boli infecțioase”.

Am folosit sursa de date a universității Oxford pentru a caracteriza răspunsurile de stat, referitoare la indicele de izolare și sănătate, indicele de severitate și indicele de sprijin economic ( https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/ coronavirus-guvern-răspuns-urmărire) inclusiv măsuri de sănătate publică luate de fiecare țară pe termen scurt. Oxford COVID-19 Government Response Tracker (OxCGRT) colectează sistematic informații despre mai multe răspunsuri politice comune pe care guvernele le-au luat pentru a răspunde pandemiei pe 17 indicatori. Datele din cei 17 indicatori au fost agregate într-un set de trei indici comuni, raportând un număr între 1 și 100 pentru a reflecta nivelul acțiunii guvernului pe fiecare subiect: (1) indicele de izolare și sănătate combină restricțiile de blocare și închiderea cu măsuri precum ca politici de testare și urmărire a contactelor, investiții pe termen scurt în asistență medicală, precum și investiții în vaccinuri; (2) indicele de sprijin economic înregistrează măsuri precum sprijinul pentru venituri și reducerea datoriilor;(3) indicele original de strictețe înregistrează strictețea blocării și a politicilor care au vizat în primul rând restricționarea mobilității populației.

Analize statistice

Pentru a studia relația dintre variabilele de mediu și rata mortalității Covid-19, am efectuat un polinom liniar ( y = α. X + β) și un grad de două grade( y=α1. x + α2.X2+ β(y=α1.X+ α2.X2+β) analiză, luând în considerare noțiunea de optimă fiziologică ( 21 ) printr-o legătură optimizată între termodinamică și fiziologie / patologie (parametrii bolilor aeriene, cum ar fi gripa, arată, de asemenea, o rată maximă de transmisie pentru un interval specific de temperaturi ambientale – 20) . Pentru fiecare dintre cele trei variabile de mediu, am păstrat cel mai bun dintre cele două modele pe baza coeficientului de determinare ajustat, luând în considerare complexitatea modelului.

Pentru a testa asocierile potențiale dintre parametrii studiați, a fost calculată o analiză a componentelor principale (PCA). Coeficienții de corelație Pearson și testele de asociere au fost calculați pentru a măsura corelația dintre fiecare pereche de parametri. Rezultatele sunt prezentate într-o matrice de corelație. Pentru aceste analize, am folosit valoarea absolută a latitudinii, reprezentând abaterea de la latitudinea 0. În cele din urmă, când s-a determinat o regresie polinomială pentru variabilele de mediu, abaterea de la valoarea maximă a fost utilizată pentru a testa asocierea cu mortalitatea Covid.

Rezultatele sunt considerate semnificative la p <0,05. Toate analizele statistice au fost efectuate cu R (versiunea 3.6.1; Fundația R pentru Calculul Statistic, Viena, Austria).

Rezultate

O sută șaizeci de țări au fost incluse în studiu ( tabelul suplimentar 1 ), reprezentând un total de 846.395 de decese cauzate de Covid-19 până la punctul final al studiului (31 august 2020).

Covid-19 Mortalitatea și nișa globală

Relația geografică dintre rata mortalității Covid-19 și latitudine arată că au fost observate rate mai mari de mortalitate în paralelele nordice de 25/65 ° ( Figura 1 , Figura suplimentară 4 ). Intervalele de latitudine [25-65 °] (nord și sud) delimitau o zonă în care au fost înregistrate 78% din toate decesele Covid-19 (pe continentul european, această zonă include Spania și Italia până în partea de sud a Suediei; în America, acoperă statul Texas până la Golful Hudson; partea de sud a Braziliei și statele aflate sub acesta; pe continentul african: statele Maghrebului și Africa de Sud). Această zonă include statele cu cele mai mari rate înregistrate de deces (New-Jersey în America, Belgia în Europa).FIGURA 1

Figura 1 . Fiecare punct reprezintă rata mortalității Covid-19 a unei țări sau a unui stat, în funcție de latitudinea sa. Ratele mai mari de mortalitate au fost observate în cea mai mare parte în intervalul de latitudine [25/65].

Longitudinile negative (țările americane) au fost, de asemenea, asociate cu rate mai mari de deces ( Figura 2 ). Intervalul de longitudine [−35 / −125 °] (Vest) a delimitat o zonă în care s-au înregistrat 57% din toate decesele Covid-19.FIGURA 2

Figura 2. Primul plan factorial PCA: axa 1 este orizontală; axa 2 este verticală. Cu cât o variabilă este mai îndepărtată de centru, cu atât mai mult este corelată cu prima sau a doua axă factorială. Parametrii studiați au regrupat țările asociate cu cele mai mari rate de mortalitate ale Covid-19 pe dreapta axei orizontale. Acestea sunt țările cu venituri ridicate, cu un LE ridicat, dar o progresie scăzută a acestuia, sedentaritate ridicată, obezitate, abatere mare de la latitudinea 0 și longitudine mică (țările asiatice au o longitudine mare, în timp ce este negativă în America). Țările asociate cu rate scăzute ale mortalității Covid-19 au un PIB scăzut, un LE scăzut, dar o marjă mare de progresie pentru acesta, o prevalență ridicată a bolilor infecțioase, o abatere mai mare de la temperatura optimă și indicele UV; ocupă partea stângă a axei. Strictețe de blocare,indicele de izolare și umiditatea ambiantă nu sunt corelate cu mortalitatea Covid-19, deoarece sunt legate de a doua axă. Norul indivizilor de pe primul plan factorial este prezentat înFigura suplimentară 5 .

Covid-19 Mortalitate și mediu

Regresia polinomială a fost utilizată pentru relația dintre numărul de decese la 100.000 de locuitori în funcție de temperatură ( 2 = 0,21) și umiditate ( 2 = 0,05) ( Figura 3 ). O relație lineară a fost preferată pentru indexul UV ( 2 = 0,11). Ratele maxime de deces sunt obținute pentru o temperatură max de 10,1 ° C, o umiditate max de 55% și un indice UV zero. Abaterile de la max și max au fost utilizate pentru analiza multifactorială a ratelor de deces cu temperatura și umiditatea.FIGURA 3

Figura 3 . Regresie polinomială sau liniară între logaritmul ratelor de mortalitate datorate Covid-19 și indicele UV, umiditatea și temperatura medie de la începutul local al pandemiei până la vârf.

Analiza componentelor principale

Combinând parametrii studiați, primul și al doilea plan factorial al PCA reprezintă 60,27% din informații ( Figura 2 ). Prima axă concentrează 37,55% din inerția totală, iar axa 2 reprezintă 13,56% din aceasta. A treia axă factorială reprezintă 9,16% din informații. Norul indivizilor de pe primul plan factorial este prezentat în figura suplimentară 5 .

Prima axă a APC se opune a două grupuri de țări ( Figurile 2 , 4 , 5 ). Țările nordice cu venituri ridicate sunt corelate pozitiv cu această axă: oferă sprijin economic ridicat, au LE mai mare, dar o progresie mai mică a LE, stil de viață sedentar mai frecvent, rate mai mari de obezitate și mortalitate mai mare din cauza BCV și cancer. Ocupând partea stângă a axei sunt țări cu un PIB scăzut, speranță de viață mai mică, dar o progresie mai mare a LE, rata mai mare a mortalității din boli infecțioase, abaterea mai mare de la temperatura optimă și indicele UV. Rata mortalității Covid-19 este mai mare în țările corelate puternic și pozitiv cu prima axă factorială din dreapta.FIGURA 4

Figura 4 . Coordonatele variabilelor pe primele 3 axe factoriale. Cu cât cercul este mai mare, cu atât variabila este corelată cu axa. Un cerc albastru indică faptul că variabila este corelată negativ, un cerc roșu indică faptul că variabila este corelată pozitiv. Scara arată coordonatele variabilelor de pe axă.FIGURA 5

Figura 5 . Al treilea plan factorial PCA: axa 1 este orizontală; axa 3 este verticală. Parametrii studiați au regrupat țările asociate cu cele mai mari rate de mortalitate ale Covid-19 pe dreapta axei orizontale. Ratele de longitudine și obezitate sunt legate de a treia axă.

Răspunsurile guvernului (de exemplu, indicele de severitate și indicele de izolare și sănătate) sunt puternic corelate cu a doua axă factorială ( figurile 2 , 4 ). Rata mortalității de la Covid-19 nu este corelată cu această axă. Prin urmare, rata mortalității pare să nu fie legată de răspunsurile guvernelor.

A treia axă arată o relație între mortalitatea și longitudinea Covid-19, precum și obezitatea și sedentaritatea ( figurile 4 , 5 ). Țările americane au o rată mai mare de obezitate și o rată mai mare de mortalitate Covid-19; Țările asiatice au rate mai mici de obezitate și rate mai mici de mortalitate Covid-19.

Matricea de corelație ( Figura 6 ) arată că rata mortalității Covid-19 este corelată pozitiv cu un grup de variabile compuse din stilul de viață inactiv ( r = 0,46, p < 10-6 ), rata obezității ( r = 0,55, p <10 −11 ), PIB ( r = 0,40, p <10 −7 ), indice de sprijin economic ( r = 0,31, p <10 −3 ), speranța de viață ( r = 0,50, p <10 −11 ), sarcina mortalității datorată până la CVD ( r = 0,33, p <10−3 ), cancer ( r = 0,47, p <10 −9 ) și abaterea de la latitudine 0 ( r = 0,41, p <10 −3 ). Rata mortalității datorată Covid-19 este corelată negativ cu un alt grup de variabile compuse din rata mortalității prin boli infecțioase ( r = -0,50, p < 10-9 ), progresia speranței de viață ( r = -0,37, p < 10 −4 ), longitudine ( r = −0.36, p <10 −3 ), abaterea de la temperatura optimă ( r = −0.39, p<10 -5 ), indice UV ( r = -0,37, p <10 -43 ). Nu există o corelație semnificativă cu abaterea de la umiditatea optimă ( r = 0,03, p = 0,52), indicele de izolare și sănătate ( r = 0,07, p = 0,51), indicele de stringență original ( r = 0,07, p = 0,36), și dimensiunea populației ( r = -0,05, p = 0,35). O corelație negativă se referă, de asemenea, la obezitate și longitudine ( r = -0,33, p < 10-4 ).FIGURA 6

Figura 6 . Matricea de corelație: o zonă mai mare în cercuri indică o corelație mai puternică între rândul și variabilele coloanei. Un cerc albastru indică un coeficient de corelație pozitiv; un cerc roșu indică unul negativ; un cerc complet corespunde cu r = 1 sau −1; un cerc gol corespunde cu r = 0. Dacă testul de corelație Pearson nu a fost semnificativ, s-a adăugat o cruce pe cerc.

Analiza componentelor principale, precum și matricea de corelație cu datele estimate sunt prezentate în figurile suplimentare 1 – 3 . Analizele cu numărul de decese estimat la sfârșitul primului val epidemic nu modifică concluziile analizelor pe datele reale. Direcția corelațiilor, precum și semnificația lor în matricea de corelație sunt neschimbate, de asemenea.

Discuţie

Principalele descoperiri

Această analiză arată că ratele mai ridicate ale mortalității Covid-19 se găsesc în cea mai mare parte în țările care se confruntă cu speranțe de viață mai mari și care arată o încetinire recentă a acestei progresii. Majoritatea acestor societăți dezvoltate și îmbătrânite sunt situate latitudinal peste 25 ° paralelă. Au, de asemenea, niveluri mai ridicate de PIB și boli cronice (de exemplu, BCV și cancer) asociate cu factori de risc metabolici majori (de exemplu, stilul de viață inactiv, sedentaritatea și obezitatea).

Temperatura ridicată și nivelurile UV sunt asociate cu rate scăzute ale mortalității, astfel încât țările din nord și vest plătesc cea mai gravă taxă pentru Covid-19.

În APC, prima axă arată o corelație puternică între ratele de deces Covid-19 și țările din interiorul benzii latitudinale [25/65 °], în timp ce a treia axă relevă două corelații cu ratele de deces Covid-19: una cu longitudine, a doua una cu obezitate. Acest lucru sugerează că statele din America sunt afectate de un stil de viață inactiv frecvent și de rate mai mari de obezitate decât țările asiatice au înregistrat un număr mai mare de decese.

Acest lucru este în concordanță cu ipoteza unei nișe de dezvoltare umană optimă, care a agregat parametri favorabili de sănătate, demografici, de mediu și economici ( 1). Cu toate acestea, deși anterior au fost pozitive, acum expun populațiile la vulnerabilități mai mari atât la constrângeri infecțioase (Covid-19), fie la constrângeri fizice (valuri de căldură). În ceea ce privește acțiunile guvernului (adică, indicele de limitare și strictețe), nu a fost găsită nicio asociere cu rezultatul, sugerând că ceilalți factori studiați au fost mai importanți în mortalitatea Covid-19 decât măsurile politice implementate pentru combaterea virusului, cu excepția indicelui de sprijin economic . Cu toate acestea, poate fi important să descifrăm această relație pozitivă într-o ordine cronologică plauzibilă: nu pare că un sprijin economic mai mare ar induce o mortalitate mai mare a Covid-19, ci mai degrabă că o rată mai mare a numărului de decese a provocat o reacție socială mai mare, inclusiv o o cantitate mai mare de măsuri economice, atunci când sunt disponibile.

Proiectarea acestui studiu a urmărit să traseze o descriere globală a mortalității Covid-19 și a asocierilor sale cu mai mulți parametri majori. Este în afara scopului de a specula asupra oricărei relații cauză-efect. Cu toate acestea, ar putea fi propuse unele ipoteze explicative: țările care prezintă o susceptibilitate mai mare (determinată de un echilibru mai fragil între parametrii de sănătate, demografici, de mediu și economici) par să aibă marje de adaptare mai restrânse și, prin urmare, sunt mai vulnerabile față de principalii agresori.

Legătura crucială dintre un pericol – sau o amenințare externă – și un dezastru este ilustrată de noțiunea de populații vulnerabile ( 22 ). Vulnerabilitatea este rezultatul unor interacțiuni complexe de riscuri distincte, expunerea la amenințare și lipsa de apărare sau resurse pentru a face față acesteia. În timpul unei situații de pandemie, cel mai important indicator al fragilității sănătății țărilor poate fi văzut în proporția persoanelor în vârstă (care au fost ținta majoră a SRAS-CoV-2), având în vedere performanțele diminuate ineluctabile și rezistența odată cu vârsta ( 23). Rezultate atât din procesele biologice, cât și din cele sociale, declinul sănătății și forței fizice și dizabilitățile crescânde afectează în special persoanele în vârstă, aducându-i mai aproape de pragurile de vulnerabilitate. Cele mai mari proporții de vârstnici sunt observate în țările cu speranță de viață mai mare ( 24 , 25 ). Astfel de națiuni pot suferi un nivel mai ridicat de mortalitate atunci când apar noi agresori.

Studiile anterioare au ilustrat relația dintre fragilitate și mortalitate ( 26 ). De exemplu, canicula din 2003 a ucis între 30.000 și 50.000 de oameni în Europa și 15.000 în Franța ( 13 , 27 ), 80% dintre aceștia fiind persoane în vârstă. Dintre centenari, care sunt mai predispuși să scadă brusc, crește mortalitatea datorată infecțiilor (de exemplu, pneumonie) ( 14 ). În consecință, mortalitatea Covid-19 a fost cea mai mare în rândul persoanelor vârstnice din întreaga lume ( 28 ). Trecerea către o speranță de viață mai mare va expune, prin urmare, proporții mai mari de oameni la rate ridicate ale mortalității, mai ales atunci când se confruntă cu amenințări în masă sau când condițiile de mediu evoluează în mare măsură.

Concomitent cu o speranță de viață ridicată, dezvoltarea oferită de un PIB crescut favorizează de obicei stiluri de viață inactive, comportamente sedentare și obezitate ( 15 , 29 ), crescând riscul de hipertensiune, diabet și BCV, cele mai frecvente comorbidități asociate cu Covid-19 mortalitate ( 30 – 32 ). Cu o tranziție epidemiologică către boli cronice mai răspândite, țările cu speranță de viață ridicată au crescut și riscurile concurente, limitându-și marjele de adaptabilitate.

Asociațiile găsite între două grupuri opuse de țări sugerează factori inerenți importanți, predeterminând consecințele amenințărilor globale. Înțelegerea corectă a relațiilor dintre acești parametri poate ajuta la furnizarea de noi strategii de prevenire. Covid-19 a determinat o gamă largă de răspunsuri din partea guvernelor din întreaga lume, totuși curbele de contagiune și mortalitate sunt foarte omoloage între țări ( 33). Acest lucru este întărit de constatările noastre cu privire la lipsa oricărei asocieri cu acțiunile guvernului întreprinse în timpul pandemiei. În acest sens, factorii demografici, de sănătate, dezvoltare și mediu determinanți par mult mai importanți pentru a anticipa consecințele letale ale Covid-19 decât acțiunile guvernului, mai ales atunci când astfel de acțiuni sunt conduse de obiective politice mai mult decât de cele sanitare. Totuși, acest ultim rezultat nu poate prezice că alte tipuri de măsuri nu ar reduce sarcina de deces din pandemie.

Acest studiu evidențiază marile dificultăți de adaptare cu care se vor confrunta majoritatea țărilor ( 34 , 35 ). Schimbările climatice, de exemplu, vor perturba nișa optimă forțând temperatura ideală de dezvoltare spre nord. Ca urmare, echilibrul infecțiilor și rezistența umană susținute de echilibrul speciilor locale pot fi afectate. Înțelegerea locului în care sunt riscurile și punctele slabe în fiecare țară este un punct de plecare important atunci când ne pregătim să ne confruntăm cu noi amenințări. În cazul Covid-19, o strategie recomandabilă poate fi creșterea imunității și rezilienței populațiilor ( 36) și previn comportamentele sedentare printr-o activitate fizică mai ridicată și o stare fizică mai bună. Prin urmare, strategiile politice care restricționează activitatea fizică (de exemplu, închiderea facilităților sportive) pot abține îmbunătățirea imunității populației ca răspuns la agresorii virali prezenți și viitori.

Prima limitare a acestui studiu este incertitudinea și fiabilitatea datelor naționale înregistrate cu privire la decesele Covid-19, având în vedere diversele metode de numărare din diferite țări. De asemenea, recunoaștem limita fiabilității datelor de intrare, deoarece se referă la colecțiile de date la nivel mondial. Cu toate acestea, acestea sunt cele mai puțin sigure și cele mai fiabile surse. În plus, dimensiunea mare a seturilor de date compensează variabilitatea internă.

O altă limitare este că pandemia nu sa încheiat, țările americane afișând o cinetică parțial divergentă de cele europene. Deși s-a observat un vârf clar al mortalității în Europa, cu o scădere rapidă după acesta, nu este cazul în mai multe țări americane: Mexic, Peru și Brazilia prezintă deocamdată un platou durabil, iar SUA au cunoscut un vârf de primăvară în est state și un vârf de vară în cele sudice. Dacă în cele din urmă, mortalitatea legată de Covid ar fi mai mare în țările din America Latină decât în ​​țările mai bogate, ar fi necesar să înțelegem trăsăturile specifice, absente ale analizei noastre, explicând un astfel de rezultat. O mare dependență de parametrii sezonieri poate modifica, de asemenea, unele concluzii la sfârșitul pandemiei (de exemplu, dacă mortalitatea nu scade luni de zile în aceste țări).Dar s-ar putea să nu schimbe concluziile despre prima fază cu care ne ocupăm în studiul respectiv. Într-adevăr, țările cu cel mai mare număr de decese ar putea fi încă în America, deoarece SUA au experimentat deja o primă regresie a speranței de viață, în timp ce Mexicul prezintă, de asemenea, una dintre cele mai ridicate rate de obezitate.

Acest studiu s-a axat pe faza explozivă sub-exponențială a epidemiei Covid-19 din fiecare țară. Cu toate acestea, o perioadă anterioară de propagare a început probabil în vara sau toamna anului 2019. Este dificil de explicat, dar o astfel de fază de difuzie a SARS-CoV-2 poate fi investigată atât prin bazele de date ale Asociației Internaționale a Transportului Aerian (IATA) și modelarea transportului cu avionul ( 37). Situația din insule precum Taiwan, Noua Zeelandă sau Islanda, care au impus rapid măsuri restrictive asupra transportului aerian, arată că virusul nu a devenit endemic în aceste prime 8 luni. După o fază de propagare rapidă, doar reimportul subiecților contaminați în afara insulei a provocat noi cazuri locale. În cele din urmă, nu am luat în considerare diferitele subtipuri virale, care ar putea modifica relațiile prezentate aici, deoarece acestea pot avea teoretic un impact diferit asupra ratei mortalității. Principalele variante înregistrate nu par să producă o astfel de diferență în ceea ce privește mortalitatea ( 38 ).

Declarație privind disponibilitatea datelor

Contribuțiile inițiale prezentate în studiu sunt incluse în articol / Materiale suplimentare , întrebări suplimentare pot fi direcționate către autorul / autorii corespunzători.

Contribuțiile autorului

QD, AM, JA, ELB și J-FT au conceput, proiectat, efectuat și analizat cercetarea. QD și AM au conceput, proiectat și colectat date de pe site. QD, ELB și J-FT au efectuat analize statistice. QD, JA, ELB și J-FT au scris manuscrisul. Toți autorii au citit, au analizat și au aprobat manuscrisul final.

Conflict de interese

Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricărei relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretată ca un potențial conflict de interese.

Mulțumiri

Mulțumim lui Bernard Swynghedauw și Gilles Boeuf pentru lectura manuscriselor și discuții fructuoase.

Material suplimentar

Materialul suplimentar pentru acest articol poate fi găsit online la: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2020.604339/full#supplementary-material

Tabel suplimentar 1. Numărul de decese la 31 august 2020, numărul de decese teoretice conform modelului nostru la 31 august 2020 și numărul de decese estimate la sfârșitul primului val epidemic în conformitate cu modelul nostru pentru fiecare țară inclusă în analiza. Numărul estimat de decese pentru fiecare țară a fost obținut din regresia logistică (a se vedea secțiunea Metode – Colectarea datelor) atunci când primul val epidemic era de așteptat să atingă 99% din numărul total de morți. Matricea de corelație, precum și analiza componentelor principale au fost efectuate cu date pentru a evalua dacă rezultatele se pot modifica la sfârșitul primului val epidemic.

Figura suplimentară 1. Primul plan factorial al analizei componentei principale cu datele estimate (vezi secțiunea Metode – Colectarea datelor). Rezultatele sunt aceleași cu datele estimate și datele reale.

Figura suplimentară 2. Coordonatele variabilelor analizei componentei principale cu datele estimate (vezi secțiunea Metode – Colectarea datelor). Rezultatele sunt aceleași cu datele estimate și datele reale.

Figura suplimentară 3. Matricea de corelație cu numerele de deces estimate obținute din ecuația logistică (vezi secțiunea Metode – Colectarea datelor). Rezultatele sunt aceleași cu datele estimate și datele reale.

Figura suplimentară 4. Mortalitatea Covid-19 este exprimată în cifre în cifrele superioare și în rate în cifrele inferioare. Este exprimat în date brute în stânga și în logaritm zecimal în dreapta.

Figura suplimentară 5. Poziția țărilor pe grafic reprezintă corelația lor în funcție de variabilele primului plan factorial. De exemplu, țările corelate pozitiv cu axa 1 (dreapta), vor fi corelate pozitiv cu variabilele din dreapta axei 1.

Referințe

1. Xu C, Kohler TA, Lenton TM, Svenning JC, Scheffer M. Viitorul nișei climatice umane. Proc Natl Acad Sci SUA . (2020) 117: 11350–5. doi: 10.1073 / pnas.1910114117

Text integral CrossRef | Google Scholar

2. Olshansky SJ, Carnes BA. Viitorul longevității umane. În: P. Uhlenberg, editor. International Handbook of Population Aging International Handbooks of Population (Springer Olanda) (2009). p. 731-45. Disponibil online la: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4020-8356-3_33 (accesat la 8 august 2013).

Google Scholar

3. Preston SH. Relația în schimbare între mortalitate și nivelul de dezvoltare economică. Popul Stud . (1975) 29: 231-48. doi: 10.1080 / 00324728.1975.10410201

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

4. Rețeaua globală a colaboratorilor pentru finanțarea sănătății la nivel global. Tendințe în finanțarea și acoperirea viitoare a sănătății: cheltuielile viitoare în domeniul sănătății și acoperirea universală a sănătății în 188 de țări, 2016-40. Lancet. (2020) 391: 1783–98. doi: 10.1016 / S0140-6736 (18) 30697-4

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

5. Olshansky SJ, Carnes BA. Adevăruri incomode despre longevitatea umană. J Gerontol Ser A. (2019) 74: S7 – S12. doi: 10.1093 / gerona / glz098

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

6. Dong X, Milholland B, Vijg J. Dovezi pentru o limită a duratei de viață a omului. Natură. (2016) 538: 257-9. doi: 10.1038 / nature19793

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

7. Antero-Jacquemin JS, Berthelot G, Marck A, Noirez P, Latouche A, Toussaint JF, și colab. Învățarea de la lideri: tendințe de viață la olimpici și supercentenari. J Gerontol A Biol Sci Med. Știință . (2015) 70: 944-9. doi: 10.1093 / gerona / glu130

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

8. Colaborarea factorilor de risc NCD (NCD-RisC). Un secol de tendințe în înălțimea omului adult. eLife. (2016) 5: e13410. doi: 10.7554 / eLife.13410

Text integral CrossRef | Google Scholar

9. Berthelot G, Sedeaud A, Marck A, Antero-Jacquemin J, Schipman J, Saulière G, și colab. Performanța atletică a atins apogeul? Sports Med Auckl NZ . (2015) 45: 1263–71. doi: 10.1007 / s40279-015-0347-2

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

10. Marck A, Antero J, Berthelot G, Saulière G, Jancovici JM, Masson-Delmotte V, și colab. Ajungem la limitele Homo sapiens? Fiziol frontal . (2017) 8: 812. doi: 10.3389 / fphys.2017.00812

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

11. West GB, Brown JH. Originea legilor scalării alometrice în biologie de la genomi la ecosisteme: către o teorie cantitativă unificatoare a structurii și organizării biologice. J Exp Biol . (2005) 208: 1575–92. doi: 10.1242 / jeb.01589

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

12. Dhar PK, Giuliani A. Legile biologiei: de ce atât de puține? Syst Synth Biol . (2010) 4: 7-13. doi: 10.1007 / s11693-009-9049-0

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

13. Valleron AJ, Boumendil A. Epidemiologie și valuri de căldură: analiza episodului din 2003 în Franța. CR Biol . (2004) 327: 1125–41. doi: 10.1016 / j.crvi.2004.09.009

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

14. Evans CJ, Ho Y, Daveson BA, Hall S, Higginson IJ, Gao W, și colab. Locul și cauza morții la centenari: un studiu observațional bazat pe populație în Anglia, 2001 – 2010. PLoS Med . (2014) 11: e1001653. doi: 10.1371 / journal.pmed.1001653

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

15. Olshansky SJ, Passaro DJ, Hershow RC, Layden J, Carnes BA, Brody J și colab. Un potențial declin al speranței de viață în Statele Unite în secolul XXI. N Engl J Med . (2005) 352: 1138–45. doi: 10.1056 / NEJMsr043743

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

16. Daar AS, Singer PA, Leah Persad D, Pramming SK, Matthews DR, Beaglehole R și colab. Provocări majore în bolile cronice netransmisibile. Natură. (2007) 450: 494-6. doi: 10.1038 / 450494a

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

17. DO Abegunde, Mathers CD, Adam T, Ortegon M, Strong K. Sarcina și costurile bolilor cronice în țările cu venituri mici și cu venituri medii. Lancet. (2007) 370: 1929–38. doi: 10.1016 / S0140-6736 (07) 61696-1

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

18. Beaglehole R, Epping-Jordan J, Patel V, Chopra M, Ebrahim S, Kidd M, și colab. Îmbunătățirea prevenirii și gestionării bolilor cronice în țările cu venituri mici și medii: o prioritate pentru asistența medicală primară. Lancet. (2008) 372: 940-9. doi: 10.1016 / S0140-6736 (08) 61404-X

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

19. Oni T, McGrath N, BeLue R, Roderick P, Colagiuri S, May CR, și colab. Boli cronice și multi-morbiditate – o modificare conceptuală a modelului ICCC OMS pentru țările în tranziție de sănătate. BMC Sănătate Publică. (2014) 14: 575. doi: 10.1186 / 1471-2458-14-575

PubMed Abstract | Text integral CrossRef

20. Wang D, Hu B, Hu C, Zhu F, Liu X, Zhang J și colab. Caracteristici clinice ale a 138 de pacienți spitalizați cu pneumonie nouă infectată cu coronavirus în 2019 în Wuhan, China. JAMA. (2020) 323: 1061-9. doi: 10.1001 / jama.2020.1585

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

21. El Helou N, Tafflet M, Berthelot G, Tolaini J, Marc A, Guillaume M, și colab. Impactul parametrilor de mediu asupra performanței maratonului. Plus unu. (2012) 7: e037407. doi: 10.1371 / journal.pone.0037407

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

22. Schröder-Butterfill E, Marianti R. Un cadru pentru înțelegerea vulnerabilităților la limită de vârstă. Îmbătrânirea Soc . (2006) 26: 9–35. doi: 10.1017 / S0144686X05004423

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

23. Berthelot G, Bar-Hen A, Marck A, Foulonneau V, Douady S, Noirez P, și colab. O abordare de modelare integrativă a relației vârstă-performanță la mamifere la scară celulară. Sci Rep . (2019) 9: 418. doi: 10.1038 / s41598-018-36707-3

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

24. Waite LJ. Fețele demografice ale persoanelor în vârstă. Popul Dev Rev . (2004) 30: 3-16. Disponibil online la: www.jstor.org/stable/3401460 (accesat la 01 noiembrie 2020).

Google Scholar

25. Le Bourg E. Speranța de viață a femeilor franceze merge pe platou și oscilează? Gerontologie. (2019) 65: 288–93 doi: 10.1159 / 000497179

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

26. Buchman AS, Wilson RS, Bienias JL, Bennett DA. Modificarea fragilității și a riscului de deces la persoanele în vârstă. Exp Aging Res . (2009) 35: 61-82. doi: 10.1080 / 03610730802545051

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

27. Trigo RM, García-Herrera R, Díaz J, Trigo IF, Valente MA. Cât de excepțională a fost canicula de la începutul lunii august 2003 în Franța? Geofizi. Rez. Lett . (2005) 32: 1-4. doi: 10.1029 / 2005GL022410

Text integral CrossRef | Google Scholar

28. Baqui P, Bica I, Marra V, Ercole A, van der Schaar M. Variații etnice și regionale ale mortalității spitalicești de la COVID-19 în Brazilia: un studiu observațional transversal. Lancet Glob Health. (2020) 8: e1018 – e26. doi: 10.1016 / S2214-109X (20) 30285-0

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

29. Chaix B, Chauvin P. Consumul de tutun și alcool, stilul de viață sedentar și supraponderalitatea în Franța: o analiză pe mai multe niveluri a factorilor determinanți individuali și la nivel de zonă. Eur J Epidemiol . (2003) 18: 531-8. doi: 10.1023 / A: 1024642301343

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

30. Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, Crawford JM, McGinn T, Davidson KW și colab. Prezentarea caracteristicilor, comorbidităților și rezultatelor la 5700 de pacienți spitalizați cu COVID-19 în zona New York City. JAMA. (2020) 323: 2052-9. doi: 10.1001 / jama.2020.6775

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

31. Yang J, Zheng Y, Gou X, Pu K, Chen Z, Guo Q și colab. Prevalența comorbidităților și efectele sale la pacienții infectați cu SARS-CoV-2: o revizuire sistematică și meta-analiză. Int J Infect Dis . (2020) 94: 91–5. doi: 10.1016 / j.ijid.2020.03.017

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

32. Fakhry AbdelMassih A, Ghaly R, Amin A, Gaballah A, Kamel A, Heikal B și colab. Comunitățile obeze sunt printre cei mai buni predictori ai deceselor legate de COVID-19. Cardiovasc Endocrinol Metab . (2020) 9: 102-7. doi: 10.1097 / XCE.0000000000000218

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

33. Urmăritorul răspunsului guvernamental Coronavirus . (2020). Disponibil online la: https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-response-tracker (accesat la 10 august 2020).

34. Toussaint JF, Swynghedauw B, Boeuf G. L’Homme Peut-il S’adapter à Lui-Même? Paris: QUAE Publisher (2012). Disponibil online la: https://www.quae.com/produit/1135/9782759219452/l-homme-peut-il-s-adapter-a-lui-meme .

Google Scholar

35. Fauci AS, Moren DJ. Provocarea perpetuă a bolilor infecțioase. N Engl J Med. (2012) 366: 454-61. doi: 10.1056 / NEJMra1108296

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

36. Campbell JP, Turner JE. Demonstrarea mitului suprimării imune induse de efort: redefinirea impactului exercițiului fizic asupra sănătății imunologice pe toată durata vieții. Front Immunol . (2018) 9: 648. doi: 10.3389 / fimmu.2018.00648

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

37. Colizza V, Barrat A, Barthelemy M, Valleron AJ, Vespignani A. Modelarea răspândirii mondiale a gripei pandemice: caz de bază și intervenții de izolare. PLoS Med . (2007) 4: e13. doi: 10.1371 / journal.pmed.0040013

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

38. Grubaugh ND, Hanage WP, Rasmussen AL. Sensul mutației: ceea ce înseamnă D614G pentru pandemia COVID-19 rămâne neclar. Celulă. (2020) 182: 794–5. doi: 10.1016 / j.cell.2020.06.040

PubMed Abstract | Text integral CrossRef | Google Scholar

Cuvinte cheie: COVID-19, demografie, mediu, sănătate publică, blocare, adaptare la nișă

Citare: De Larochelambert Q, Marc A, Antero J, Le Bourg E și Toussaint JF (2020) Mortalitatea Covid-19: o chestiune de vulnerabilitate între națiunile care se confruntă cu margini limitate de adaptare. Față. Sănătate publică 8: 604339. doi: 10.3389 / fpubh.2020.604339

Primit: 15 septembrie 2020; Acceptat: 26 octombrie 2020;
Publicat: 19 noiembrie 2020.

Editat de:Georges Leftheriotis , Université Côte d’Azur, Franța

Revizuite de:Martin Dlouhy , Universitatea de Economie, Praga, Cehia
Gregoire P. Millet , Universitatea din Lausanne, Elveția

Copyright © 2020 De Larochelambert, Marc, Antero, Le Bourg și Toussaint. Acesta este un articol cu ​​acces liber distribuit în conformitate cu condițiile Creative Commons Attribution License (CC BY) . Utilizarea, distribuirea sau reproducerea în alte forumuri este permisă, cu condiția ca autorul (autorii) original (i) și deținătorul (autorii) dreptului de autor să fie creditați și dacă publicația originală din această revistă este citată, în conformitate cu practica academică acceptată. Nu este permisă nicio utilizare, distribuție sau reproducere care nu respectă acești termeni.

* Corespondență: Jean-François Toussaint, jean-francois.toussaint@aphp.fr

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2020.604339/full

Exprimati-va pararea!

Completează mai jos detaliile tale sau dă clic pe un icon pentru a te autentifica:

Logo WordPress.com

Comentezi folosind contul tău WordPress.com. Dezautentificare /  Schimbă )

Fotografie Google

Comentezi folosind contul tău Google. Dezautentificare /  Schimbă )

Poză Twitter

Comentezi folosind contul tău Twitter. Dezautentificare /  Schimbă )

Fotografie Facebook

Comentezi folosind contul tău Facebook. Dezautentificare /  Schimbă )

Conectare la %s

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.