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元宿:美国的疫情数据是真实的吗?
最后更新: 2020-04-09 08:18:52【文/元宿】
“美国的疫情数据是真实的吗?”
先说结论,美国疫情数据的增长趋势较符合实际,但是具体数据(确诊量和死亡量)必定比现有的更多。
这情况不只在美国存在,包括意大利、西班牙等医疗系统在疫情中过载的国家,数据模型都与实际存在差距。
大多数西方国家增长轨迹相似,但不同国家和地区在具体数量上还是有很大差别。(图/FT)
所谓的“真实数据”,主要受三方面影响。
1.检测量
检测量既影响了确诊量,也影响了病死率。
检测量这一点,美国一开始就不好,甚至可以说恰恰是因为一开始的检测量没跟上,才白白错过了一个多月的窗口期。
2月初,世界卫生组织(WHO)推荐德国设计的测试模型被美国疾控中心(CDC)拒绝,它觉得WHO提供的测试精度不高,于是想自己做测试,结果失败了。美国的检测开始得太晚,后来又太少,以至于无法控制这种新出现的流行病规模。
直到二月底华盛顿州出现美国首例新冠死亡案例,美国食品药品监督管理局(FDA)才公告指南,私营实验室可以自行开发检测试剂,而同一时期证实病例的韩国早已经开始。
CNN获得的内部资料显示,直到3月25日共32万个订单,依然有一半——也就是16万——检测订单积压。最近几天逐渐减少,目前每天测试3万例,平均所需时常是4-5天。加上还会受到运输时间的影响(都需要医院送检)。
庞大的检测量和跟不上的检测速度,导致大量患者还没在医院确诊就死于社区中。
检测量影响确诊量我们很好理解,那么检测量如何影响病死率呢?
前面我们说的是确诊上的差异,现在我们要说死亡人数上的差异。
你可能这段时间经常看到一个术语:“病死率”(case fatality rate, CFR)。这是死亡人数除以确诊病例数后的结果,当媒体们谈论“死亡率”时,他们通常指的就是这个数字。假设一个国家有1万确诊病例和100例死亡,那么该国的粗病死率为100/10000,即1%。
这不是我们想要的,甚至可能与我们想要的相差甚远。我们想要的是“感染致死率”(infection fatality rate, IFR),这是死亡人数除以实际患病人数。
对这种疾病检测呈阳性的人数可能只是患病总人数的一小部分,因为只有一小部分人口真正接受了检测。
很明显,IFR很难准确地确定。唯一接受测试的人将是病情最严重的人,而你的分母受检测量限制,实际上可能要比你现在的分母大得多,所以你的IFR可能比CFR低得多。
以韩国为例,检测能力强的国家分母数值更接近于现实中的总感染数,而医疗系统被击穿的国家——以意大利为例——它的粗病死率在媒体上被放得很大,就是因为分子太大而分母小。
所以,病例数与感染数不同,如果一个国家对每个人都进行了检测,发现了所有的病例,那么它的IFR和CFR会尽量趋于一致,也就是刚刚假设的1%,但如果它只发现了10%的患者,那么你的1万例确诊病例只是10万人的冰山一角。
包括目前英国的统计数据也是不准的,它只是简单地统计那些检测结果为阳性、随后死亡的人,但在其他一些国家,即使没有进行检测(“疑似”而非“确诊”),如果有症状,也会被记录为死于Covid-19;而另一些国家,医院外的人没有接受检测,因此也没有记录。
检测条件十分有限的国家,无法检测轻症患者,目前的确诊案例会远低于人群中的总感染数。
2.医疗系统的承载力(体现在ICU床位等)
要达到对患者“应收尽收”的原则,很大程度上取决当地的床位等医疗资源,如果新闻报道床位已经出现供不应求,那么必定会出现“医疗挤兑”。
“医疗挤兑”造成的结果是当医院人满为患,病人就会被要求呆在家里,直到出现最严重的症状,许多人会死在自己的家中或养老院,除非尸检,否则可能不会计入统计。
以下图为例,图中的虚线代表医疗系统的承载力(最大负荷量)。在这条线以上,治疗冠状病毒患者和患有其他疾病的人都变得更具挑战性。
医疗卫生系统的承载能力是有限的,医院的承载能力和医务人员的数量、床位数以及医疗设备数等有关,若突破医疗承载力(虚线以上),则出现病例数暴发式增加,流行曲线快速攀到顶峰。超过了医疗系统承受能力,就意味着有一部分病人无法得到有效治疗。
德国就属于医疗系统还未被击穿,患者数还未突破最大负荷内的。尽管德国也很危险,但是它始终在努力压平曲线,预防和延缓病毒的传播,这样大部分人不会同时生病,给医疗机构减轻救治压力。
不论是意大利还是现在的美国,都有这个情况,当然,意大利是因为后期医疗系统被击穿所导致,而美国还有来自一开始的检测速度。
- 原标题:元宿:美国的疫情数据是真实的吗? 本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 李泠 
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