每个模型都是对现实的粗略估计。模型需要进行权衡取舍，尤其是全面性和可理解性之间的平衡。世卫组织的COVID-19大流行所致超额死亡率估计数也是对快速演变的大流行环境中传播性和严重程度的粗略估计。值得注意的是，世卫组织依靠各种模型来编制广泛的全球卫生统计数据。这种做法是有必要的，因为并非所有国家都拥有高质量的信息系统，那些拥有高质量信息系统的国家也并非总能及时分享其数据。因此，世卫组织会与各国合作，加强它们的数据和卫生信息系统，同时，充分利用现有数据，生成高质量证据。

具体而言，关于超额死亡率估计数，模型所用的各种关系都使用拥有高质量数据报告系统的国家提供的数据进行了量化。我们将这些关系推演到在卫生系统能力、基础疾病负担和年龄结构等多个维度上存在多方面系统性差异的环境当中。各国经历疫情浪潮的时间以及应对方式各不相同，量化COVID-19浪潮之间的时间关系或出现变异株所产生的影响并非易事。在一些情况下，国家是被动采取应对措施，但在许多其他情况下，则是主动应对。因此，尽管已努力校准模型，使其在不同环境下都是准确的，但仍需注意到一些尤为重要的局限性，其中之一即输入数据的代表性有限，而且，该模型将量化的协变量关系推广到了可能与所观察环境存在系统性差异的环境当中。最终模型是有意简化的。复杂性的降低意味着这样一组缩小的变量集不可能解释在各国观察到的所有变化。虽然所选择的变量与环境相关，并可以解释超额变化的一个重要组成部分，但导致这些差异的基本人口特征过于复杂，无法在一个单一的全球模型中完全体现出来，因而必须作出上述权衡。因此，就目前而言，这些估计数已是对大流行前24个月可能做出的最佳估计，并存在一定程度的不确定性。