sou · H9B389 · 2021-11-02 00:00:00 — Eftersom ytterst få blev testade i kom mycket av pandemiövervakningen i den inledande fasen att luta sig mot statistik från sjukhusen om antalet inlagda och intensivvårdade, samt om avlidna med covid-19. Med många och långa eftersläpningar –inkubationstid, sjukdomstid, vårdtid och rapporteringstid – ger dock dylika indikatorer utslag först efter det att smittan börjat spridas ordentligt. De ger också utrymme för ett stort mör- kertal. Vi visar att alternativa mått på den nationella smittsprid- ningen ger en annorlunda bild, framför allt tyder de på en tämligen dramatisk uppgång . Vi avslutar detta avsnitt med en jämförelse av smittspridningen i den första och andra vågen i olika svenska regioner. Avsnitt 2.3 ger en kort sammanfatt- ning av kapitlet. 2.1Pandemin globalt och i Såvitt vi nu vet började viruset SARS-CoV-2, som orsakar sjuk- domen covid-19, spridas i den kinesiska staden i Hubeipro- vinsen under slutet av 2019.1 Till att börja med kopplade tillgängliga rapporter ihop virusets utbrott med en marknad för levande djur och det fanns inget känt fall av smitta mellan männi- skor. Tidiga bedömningar från EUs: smittskyddsenhet, ECDC, gjorde också gällande att risken var låg för att viruset och sjukdomen skulle sprida sig till Europa.2 Dessa bedömningar kom dock ordentligt på skam , med nya meddelanden om fall från ytterligare länder, i , och ,3 i stort sett i USA4 och kort därefter i Frankrike.5 Nyheten om det första fallet av covid-19 i Sve- rige kom . Det rörde sig om en person som insjuknat efter ett besök i rapporterade allt fler länder att viruset börjat sprida sig lokalt,7 med tidiga omfattande utbrott i , och . deklarerade WHO att världen befann sig i en pandemi8 och kom nyheten om det första dödsfallet i Sverige.9 Därefter eskalerade smittspridningen snabbt. 1WHO (2020), Novel Coronavirus (2019-nCoV): situation report, 1. 2ECDC (2020), Threat assessment Brief: Pneumonia cases possibly associated with a novel coronavirus in , . 3WHO (2020), Novel Coronavirus (2019-nCoV): situation report, 1. 4CDC (2020), First Travel-related Case of 2019 Novel Coronavirus Detected in , Pressmeddelande. 5SVT (2020), Coronaviruset har nått – bekräftade fall i , SVT, webbartikel (besökt ). 6Folkhälsomyndigheten (2020), Bekräftat fall av nytt coronavirus i , Pressmeddelande. 7ECDC (2020), Risk assessment: Outbreak of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2): increased transmission beyond – fourth update. 8WHO (2020), WHO Director-General's opening remarks at the media briefing on COVID-19 - 11 2020, WHO, Webbartikel (besökt ). 9Läkartidningen, Första dödsfallet kopplat till Covid-19, . Figur 2.1 Pandemins globala utveckling Källor: Data från , sammanställt av Our World in Data, samt Socialstyrel sens dödsorsaksregister för . Figur 2.1 visar antalet globala registrerade dödsfall i covid-19, upp- delat på olika världsdelar under olika veckor, till och med . Antalet döda når 25 000 redan under mitten av – ett tecken på omfattande smittspridning – och nära 50 000 i . Därefter svallar spridningen fram och tillbaka i återkommande vågor som växelvis sköljer över olika världsdelar. Den böljande utveck- lingen speglar dels smittspridningens dynamik, dels det faktum att mutationer i virusets genetiska kod (RNA) skapar nya varianter av viruset som först sprider sig på någon kontinent och sedan till andra. Till detta kommer att de nya varianter som är mer smittsamma – lik- som alfa och delta – kan ta över spridningen. Även om och många , som , troligen är kraftigt underrepresenterade i figuren på grund av otillförlitliga data visar figur 2.1 tydligt hur blir pandemins epicentrum i en första våg och möjligen också i en andra våg . Vi riktar nu fokus särskilt mot pandemins utveckling i . Figur 2.2 Dödlighet och överdödlighet i , – Anm.: Figuren visar antalet bekräftat döda i covid-19 i svart och överdödligheten i ljusgrått. Båda måtten avser antal per miljon invånare och vecka. Källor: Data på covid-19 döda från , sammanställt av Our World in Data, och på överdödlighet från World Mortality Dataset. För en beskrivning av data och metoder att beräkna överdödligheten, se A. Karlinsky och D. Kobak (2021), Tracking excess mortality across countries during the COVID-19 pandemic with the World Mortality Dataset, elife. Figur 2.2 illustrerar utvecklingen av dödstalen i utvalda europeiska länder. Den visar i huvudsak tre saker. För det första skil- jer sig uppgifterna om covid-19-dödlighet (i svart) åtskilligt från uppgifterna om överdödlighet (i grått) i en del länder. Det gäller sär- skilt stater i , som , och . För de flesta länder i , inklusive och öv- riga nordiska länder, är skillnaderna mellan de två kurvorna små, vil- ket är ett tecken på någorlunda rättvisande inhemsk statistik . För det andra ser vi tydligt hur två vågor av europeisk smittsprid- ning som tonar fram redan i figur 2.1 slår igenom i enskilda länder i varierande utsträckning. Det är dock viktigt att komma ihåg att dödsfall inte står i direkt proportion till smittspridningen – de speg- lar också strukturella faktorer som demografi och vårdtillgång. För det tredje illustrerar figurens gemensamma skala att euro- peiska länder är olika utsatta för pandemin, både i den första vågen och i den andra vågen och . Vi studerar därför de olika tidsprofilerna i smittspridningen lite närmare. Våg 1 kontra våg 2 Figur 2.3 Antal döda i covid-19 i första och andra vågen i länder Anm.: Figuren visar antalet döda med bekräftad covid-19 som utgör huvudparten av våg 1 (februari–) och våg 2 (– ) i europeiska länder med trovärdig statistik på dödsfall. Källa: Data från , sammanställt av Our World in Data. För att tydligare illustrera förändringar i smittspridningen visar figur 2.3 antalet döda i covid-19 per miljon invånare i var och en av de två vågorna, när vi exkluderat några länder med otillförlitliga data (, , , , , ). Möj- ligen påverkas jämförelsen av den så kallade säsongseffekten, då det i första vågen blir varmare ute (i ), medan mot- satsen gäller för andra vågen.10 Som figuren visar råkar vissa länder relativt illa ut i såväl första som andra vågen – t.ex. och . Andra klarar sig bra i bägge – t.ex. och . ligger någonstans mellan dessa grupper av länder, med ungefär lika många avlidna i de två vågorna. Länder som drabbas lika mycket, eller lika lite, under de två första vågorna av pandemin ligger nära figurens 45-graderslinje. Många europeiska länder har dock högre dödstal i den andra vågen, en del mycket högre. Länder som var bland de hårdast drab- bade redan i den första vågen – t.ex. och – fick se nära dubbelt så stora dödstal i den andra vågen. Men det gäller också länder som kom lindrigt undan i den första vågen – som Por- tugal, , och – och vars dödstal är mång- dubbelt högre i den andra vågen. En del av de länder som klarade sig bra i den första vågen gjorde detta efter hårda nedstängningar av samhället.11 De som hoppades att dylika nedstängningar skulle göra att samhället blev av med viruset en gång för alla skulle komma att bli besvikna av den faktiska utvecklingen. Inget av de utvalda länderna klarar sig alltså bättre i termer av antal döda per miljon invånare i den andra jämfört med den första vågen. Efter den första vågen fanns vissa förhoppningar om mot- satsen eftersom man hade samlat på sig kunskap om bättre metoder att bekämpa viruset, avhjälpt den akuta bristen på skyddsmateriel och läkemedel samt fått immunitet hos en del av invånarna. Dessa faktorer kan ha lindrat utfallen under den andra vågen jämfört med vad de annars blivit. Men likafullt ser vi inte ett enda av dessa 20 europeiska länder hålla dödstalen på en lägre nivå. Detta nedslå- ende faktum tjänar som en god illustration till ett ofta upprepat man- tra: vi har att göra med ett nytt virus som är svårt att förstå sig på och sprider sig på oväntade och föränderliga sätt. 10Om vi gör om samma figur med överdödlighet i stället för covid-19 döda på axlarna ser figuren snarlik ut så länge vi använder samma urval av länder. Om vi också tar med länderna som har tvivelaktig statistik hamnar dessa på väldigt olika platser i figuren, beroende på vilket dödlighetsmått vi använder. 11Mått på nedstängningarna i finns samlade i ECDC:s Response Measures Database. Det finns ett par viktiga oklarheter kring den tidiga spridningen av viruset och sjukdomen i . En fråga gäller hur viruset egent- ligen kom till . Eftersom vi inte direkt kan observera mer än en liten del av virusspridningen måste svaren på denna fråga i stor utsträckning bygga på indirekt information. I praktiken speglar mycket av den rådande kunskapen om smittspridningen mätningar hos dem som ådragit sig covid-19 och fått detta bekräftat med ett positivt PCR-test. Vi återkommer till den svåra frågan om virusets troliga väg till redan i kapitel 3. En annan oklarhet gäller hur snabbt smittan egentligen spred sig i samhället när viruset väl tagit sig in i landet. Här är ett grundläg- gande problem att väldigt få individer blev provtagna för covid-19 av pandemin och förhållandevis få blev tes- tade även . Kapitel 7 (volym 1) i detta be- tänkande diskuterar olika faktorer bakom detta förhållande. Den begränsade provtagningen gjorde att mycket av rapporte- ringen tidigt i pandemin – inte minst från och – om den rådande nationella och regionala smitt- spridningen kretsade kring nyckeltal som antalet sjukhusinlagda, in- tensivvårdade och avlidna med bekräftad covid-19. Dessa mått har två nackdelar. En är att de speglar utfall sent eller mycket sent i sjuk- domsförloppet och därmed i bästa fall ger en tidsförskjuten bild av smittspridningen med en eftersläpning som kan räknas i veckor när vitar hänsyn till inkubationstid, sjukdomstid, vårdtid och rapporte- ringstid. En annan nackdel är att måtten bara ger en bild av de allra allvarligaste fallen – därav den gängse metaforen att de rapporterade måtten bara visade ”toppen av isberget”. På en presskonferens beskrev till exempel de allvarligaste fallen som ”...toppen av ett gigantiskt ”.12 Ytterligare data – det svenska isberget Som vi beskrev i kapitel 1 har forskarna inom univer- sitets (SU:s) covid-19-program samlat in individuppgifter från en 12Dagens Nyheter, Det är toppen av ett gigantiskt , . rad olika register och andra datakällor (vi hänvisar till kapitel 1 och slutet av betänkandet för kopplingen till kommissionens arbete). En del av dessa data kan komplettera de existerande måtten på smitt- spridning, särskilt under början av pandemin. Figur 2.4 visar till ex- empel data på sjukskrivningar, i tillägg till de vanligen rapporterade siffrorna på dödsfall, IVA- och sjukhusinläggningar. Figur 2.4 Det svenska isberget – sjukdom och död i covid-19, våren och Anm.: Sjukfallen består dels av sådana där läkaren bekräftat covid-19, dels av en grupp eventuella fall där de angivna diagnoserna i läkarintyget överensstämmer med sjukdomens symptom. Då samtliga dessa data är anonymiserade individuppgifter är de olika kategorierna i figuren definierade för att vara ömsesidigt uteslutande. Annorlunda uttryckt så ingår varje enskilt covid -19 fall endast en gång och då i sin allvarligaste form (från längre sjukskrivning till död). Källor: Data kommer från uppgifter om avlidna (från ), inte nsiv- vårdade (från , ) och sjukhusinlagda (från , PAR) samt från uppgifter om sjukskrivningar. Syftet med figuren är att spegla den troliga utvecklingen av pan- demins första våg på nationell nivå i termer av olika allvarliga former av covid-19. Den har just formen av ett , där toppen innefattar de personer som avlidit i sjukdomen i en viss vecka och botten inne- fattar nya sjukskrivningar av personer med konstaterad eller even- tuell covid-19. Uppgifterna om sjukskrivningar med konstaterad eller eventuell covid-19 bygger på data från register. Det gäller här sjukskrivningar som är långa nog för att ska kräva läkarintyg – enligt reglerna innan pandemin gick gränsen vid men den förlängdes under pandemin. Läkar- intyget innehåller en diagnos som utgör grunden för vår klassifice- ring i termer av bekräftad respektive eventuell covid-19. De eventu- ella covid-19-fallen inbegriper sjukskrivna med ett antal diagnoser som formligen exploderade , men nästan inte före- kom alls 2019. Det rör sig framför allt om oidentifierade virusinfektioner i övre och nedre luftvägarna, virusin- fektioner med svårbestämd lokalisation samt svårklassificerade sjuk- domstecken och symtom.13 Data på sjukskrivningar har i stort sett inte förekommit alls i in- formationen om pandemin från myndigheterna och är – så vitt vi vet –endast utnyttjade i ringa utsträckning i forskningen kring den svenska covid-19-pandemin.14 Det mest slående i figur 2.4 är den branta uppgången av antalet sjukskrivna med sådana symtom som vi beskrivit av . Som figuren visar ligger denna upp- gång också klart före ökningen i sjukhusinlagda, intensivvårdade och avlidna i covid-19. Uppgången i vad som kan vara fall av sjuka i covid-19 ser med andra ord betydligt mer dramatisk ut i denna back- spegel än i de data myndigheterna presenterade i realtid . Realtidsdata av olika slag Fångar den dramatiska uppgången av sjukfall i figur 2.4 en reell ökning av covid-19? De underliggande uppgifterna rör vis- serligen långa sjukfall som är förenade med specifika diagnoser i fak- 13Läkarintygen anger en diagnos enligt en av WHO fastställd lista av koder (ICD-10) som är grupperade i olika kapitel. De koder vi använt för att definiera eventuell covid-19 kommer från kapitlen A-B (Vissa infektionssjukdomar och parasitsjukdomar) – t.ex. B33 och B34 ”Virussjuk- domar som ej klassificerats på annan plats”, respektive ”Virussjukdom med ospecificerad lokalisation” – J (Andningsorganens sjukdomar) – t.ex. J00-06 ”Akuta infektioner i övre luft- vägarna” – och R (Symtom, sjukdomstecken och onormala kliniska fynd och laboratoriefynd som ej klassificeras på annan plats), t ex. R43 och R50 ”Rubbningar av lukt och smak”, respektive ”Feber av annan och okänd orsak”. 14Den dramatiska ökningen av sjukfall i covid-19-relaterade diagnoser redovisas dock i första svar på ett regeringsuppdrag att undersöka hur utbrottet av covid-19 inverkar på sjukförsäkringen som publicerades (Svar på Regeringsuppdrag: Rap- port – Effekter som covid-19 har på sjukförsäkringen, , ). En svensk forskargrupp har också använt en del av dessa data för att kartlägga förekomsten av långtidscovid (E. et al, (2021), Patterns and predictors of sick leave after Covid-19 and long Covid in a national Swedish cohort, BMC Public Health). tiska läkarintyg, men sjukskrivningar med bekräftad covid-19 bör- jade inte dyka upp . En tolkning är att läkare –speciellt i avsaknad av provtagning – var mer villiga att tillåta sjuk- skrivning för luftvägssymtom i ett försök att hålla nere smittsprid- ningen. En annan tolkning, som inte utan vidare går att utesluta, är att uppgången – åtminstone till en del – speglar människors rädsla för att deras symtom beror på en hotande okänd sjukdom snarare än faktisk covid-19. En uppenbar fråga är då hur dessa data hänger ihop med säsongsinfluensa. Skulle inte vissa av de diagnoser som definierar måttet på eventuell covid-19 också kunna spegla influ- ensainfektioner? Utvecklingen kastar visst ljus över storleksordningen av denna möjliga felkälla. Som figur 2.4 visar låg antalet sjukfall vilka vi klassificerat som eventuell covid-19 nå- gonstans i intervallet 500–1000 fall under den månaden vil- ket är en bråkdel av fallen med samma diagnoser . För att få ytterligare perspektiv på dessa frågor är det önskvärt att komplettera bilden av den tidiga smittspridningen med hjälp av andra typer av data. Data från ett par av de källor forskarna i SU:s covid-19 program har samlat in kan ge värdefull information i detta sammanhang. Den mest heltäckande av dessa kommer från rådgiv- ningen i telefon till de som ringt upp 1177 från i stort sett alla Sve- riges regioner.15 Forskarna har letat efter olika symtom genom textsökningar i anteckningarna från de sjuksköterskor som tagit emot samtalen. De har skapat ett mått på eventuell covid-19 genom att koda ett antal typiska symptom på covid-19 (andningsbesvär, snuva, feber, hosta, trötthet, halsont, och smakförändring). Genom att utnyttja (anony- miserad) information om den uppringande individen och tiden för samtalet går det att skapa data som är högupplösta i både tid och rum.16 Figur 2.5 visar utvecklingen av denna indikator, . I grönt ser vi alltså antalet samtal till 1177 med eventuella covid-19- 15Tyvärr saknas information från , eftersom Medhelp – det ansvariga företaget för telefonrådgivningen i regionen – trots upprepade löften ännu inte levererat efterfrågade data. 16I COVID Symptom Study från Lunds och har man sam- lat information prospektivt (via en app) om covid-symptom och PCR-tester. Forskarna har använt dessa data för att estimera smittspridningen, med liknande resultat som här (B. et al, (2021), COVID-19 surveillance and prediction: The COVID Symp- tom Study , medRxiv. Studien har kommit till inom det tvärvetenskapliga Crush Covid programmet vid under ledning av och . För jämförelsens skull har vi också lagt in antalet sjukfall med eventuell covid-19-diagnos (blå kurva), såväl som antalet posi- tiva covid-19 test (kurva). Sjukfallen är inlagda vid det datum då sjukskrivningen börjar, även om inte blivit in- formerad förrän . Figur 2.5 Alarmklockor 1 – nationell smittspridning, olika datakällor, Anm.: De olika måtten är bearbetningar inom SU:s covid-19 program och finns beskrivna i texten. Källor: Individdata (genom Inera och enskilda regioner), och (SmiNet). Figuren visar att samtalen till 1177 om eventuell covid-19 ligger på en nivå runt 10 000 , vilket också är nivån på samma symtom under samma veckor 2019. Samtalen börjar stiga redan den tredje veckan men den brantaste uppgången sker . Ökningen av samtalen till 1177 med eventuell covid-19 ligger ungefär före antalet sjukfall, men båda kurvorna är som brantast under den . Vi påminner dock om att 1177 data inte innehåller samtal från Stock- holmsregionen, där vi förväntar oss den snabbaste initiala sprid- ningen. Bilden av smittspridningen utifrån antalet positiva test är som vi vet helt annorlunda. Den mest dramatiska uppgången av posi- tiva fall sker enligt detta mått inte , då de alter- måtten visar en fallande trend. För att bättre förstå vad som låg bakom den sena testningen har kommissionen beställt två underlagsrapporter. En, skriven av (), jämför provtagningen i med andra länder i . Den andra, skriven av och (), jämför testningen i olika regioner. Svårigheterna att få igång storskalig testning som kunde fungera som ett instrument i pandemiövervakningen är ett bärande tema i kapitel 7 (Volym 1) av detta betänkande, som också diskuterar de två nämnda underlagsrapporterna i detalj. En annan värdefull datakälla är samtal till SOS Alarm. SU:s covid-19-program har tillgång till data på samtal till SOS alarm från , , , , , , Öre- bro och . På grund av den begränsade täckningen är dessa samtal förstås inte representativa för hela landet. Det rör sig här om helt anonyma data för varje fall som alltså inte går att koppla till individdata för inläggningar. Forskarna har klassificerat en del av dessa utryckningar som eventuella covid-19-fall på ett liknade sätt som med 1177-samtalen. De har alltså sökt i larmcentralens anteck- ningar för varje samtal efter samma typ av vanliga covid-19 symptom som för 1177-samtalen, nämligen de samtal som indexerats som ”Andningssvårigheter”, ”Feber” och ”Bröstsmärtor”. Figur 2.6 visar utvecklingen i region av detta mått i den första vågen. Den visar antalet samtal till SOS Alarm med eventuell covid-19 (blå kurva) tillsammans med antalet sjukfall med konstaterad och eventuell covid-19 (grön kurva) och antalet sjukhusinläggningar med konstaterad eller misstänkt covid-19 (kurva). Som figuren visar har antalet larmsamtal med eventuell covid-19 en högre nivå, men nästan samma tidsprofil som antalet sjukhusinläggningar i covid-19, vilket kanske inte är så förvånande. En viktig skillnad mellan de två måtten är dock att an- talet larmsamtal i stort sett är – och var – tillgängligt i realtid. I nor- mala fall rapporterar regionerna antalet sjukhusinläggningar i slutet på , och dessa hamnar i patientregistret i början av näst- kommande månad. De kontroller som utför gör att kvalitetssäkrade uppgifter finns på plats först . Både och etablerade dock nya in- formationskanaler till regionerna för att snabbare uppdatera infor- mation om covid-19-patienter i slutenvården, men detta skedde först när pandemin redan var ett faktum. Figur 2.6 Alarmklockor 2 – smittspridning i region , olika datakällor, Anm.: De olika måtten är bearbetningar inom SU:s covid -19 program och finns beskrivna i texten. Källor: Individdata från , () och SOS Alarm. Summering om olika mått på smittspridning Sammanfattningsvis pekar flera olika datakällor på att antalet fall av covid-19 ökade snabbt i av . Testningen för covid-19 i samhället var högst begränsad. Myndigheternas information till allmänheten ut- nyttjade i stället information om sjukhusinläggningar och dödsfall i covid-19. Då dessa mått avser händelser sent i sjukdomsförloppet och dessutom lider av eftersläpande rapportering blev informationen om smittspridningens omfattning försenad med minst ett par, . Utöver dessa mått grundades kun- skap om smittspridningen, såvitt vi vet, på en sentinelövervakning (stickprov på personer med luftvägsinfektion som sökt öppenvår- den) och en nationell prevalensundersökning . Mycket talar för att myndigheternas, och därmed regeringens, kunskap om smitt- spridningen var begränsad. Vi återkommer till en diskussion av tillgänglig statistik samt av regeringens och myndig- heternas åtgärder i kapitel 6 (volym 1) av detta betänkande men framför allt i slutbetänkandet. Statistik över intensivvårdade med covid-19 (nationellt och re- gionalt) behandlas i den underlagsrapport som (Upp- sala universitet) skrivit till kommissionen om intensivvården i pan- demin. Rapporten pekar på att inte fick igång sin dag- liga rapportering om det totala antalet intensivvårdade – i samarbete med – förrän långt in . Myndigheten var från början också tveksam till att lämna ut denna information till intensivvårdsansvariga ute på sjukhusen. Vi åter- kommer till de frågorna i kapitel 11 (volym 2) av detta betänkande. Vår diskussion av förseningar i informationen om den tidiga pan- demin understryker vikten av att kunna göra realtidsobservationer av olika indikatorer, speciellt i en situation när storskalig testning inte är tillgänglig eller inte kommit igång. Mått av den typ vi lyft fram i detta avsnitt är därför viktiga, dels för att utvärdera vad som verkligen hänt, dels för att de hade kunnat ge viktig information i starten av pandemin. Vi återkommer till betydelsen av data med real- tidsinformation i slutkapitlet av detta betänkande och i vårt slutbe- tänkande . Bristfälliga data har visat sig vara ett återkommande problem i vår egen och andras analys av pandemins olika aspekter. Till exempel saknas en nationell sammanställning av uppgifter från kommunerna om vilka äldre med beslut om särskilt boende som bor på vilka äldre- boenden. Redan vårt första delbetänkande påpekade hur denna brist gör det svårt att identifiera faktorer bakom den omfattande smitt- spridningen på särskilda boenden – bristen på data kan också ha för- senat den nationella överblicken över den exploderande smittsprid- ningen på dessa boenden. Inför innevarande betänkande har SU:s covid-19-program samlat in och bearbetat ytterligare data för att i viss mån åtgärda denna brist. Detta har banat väg för två under- lagsrapporter om smittspridningen i äldrevården – av , respektive m.fl. – som vi närmare beskriver i kapi- tel 14 (volym 2) av betänkandet. Våg 1 kontra våg 2 i /blev , liksom resten av , utsatt för en andra våg av pandemin. Låt oss mot slutet av detta kapitel översiktligt jämföra utfallet mätt i antal döda i våg 1 och