新冠「数字陷阱」：美国确诊最多，疫情就最严重吗？
本文作者：詹一
截至 5 月 26 日，全球累计确诊新冠肺炎确诊已经超过 547 万例。
疫情前期，我们关注各个省份之间的数据差异，后期开始关注各个国家之间的数据差异，伊朗、意大利、德国、美国，各个国家的确诊病例、死亡病例不断攀升。比较了各国数据后，很多人会直接得出「XX 国家的疫情是目前最严重的地区了」，这种结论是不太合适的。
确诊病例最高，就说明疫情最严重吗？
确诊标准标准不一致
咱们先从中国来看，确诊病例的基础基于疑似病例。
疑似=「流行病学史 + 2 条临床表现」或「无明确流行病学史+3 条临床表现」；
确诊=「疑似 + 核酸阳性/基因测序同源」；
值得注意的是，上面这两个判断标准在 2 月 13～19 日之间发生过两次变化。
2 月 13 日国家卫健委对外发布的「确诊病例」中正式纳入临床诊断病例（疑似病例+影像学特征）。
这一个标准的变化，就造成了 2 月 13 日湖北省当日新增确诊病例高达 14840 例（含临床诊断病例 13332 例）。
2 月 19 日，国家卫健委发布《新冠肺炎诊疗方案（试行第六版）》，明确湖北省内外病例诊断标准不再区分对待，且第五版诊疗方案中增设的临床诊断病例也被取消。「临床诊断病例」是否纳入「确诊病例」，是出于当地当时的防控需求进行的调整。
目前确诊数据排名第一的美国，从 4 月 5 日开始对外发布的确诊病例中也包含了「疑似病例」。这个数据定义的变化直接导致了美国的确诊数据和死亡数据持续走高，但其实并不能说明他的疫情真的如此严重。
不难看出，当各地确诊标准发生改变时，确诊病例数就可能相应发生较为明显的差距。而这种数据变化不管是用来直接解读疾病趋势，还是直接用来做时间空间上的比较，都显得意义极为有限。
检测范围不一致
目前，大部分国家使用的还是「病毒检测阳性」作为本国的确诊标准，这就意味着「发现病人」和「检测病毒」成为了决定「确诊病例数」这个数据最为关键的两个环节。
我们先看一个特殊的例子：钻石公主号。
由于钻石公主号的封闭特征，船上基本上大部分的人都接受了核酸检测。如果我们把钻石公主号看作一个「小地区」，「当地」检测范围足够广，船上一共 3711 人，共检测 3011 人，最终确诊了 712 人，其中 417 个为无症状感染者。
在这个案例中，我们可以看到 2 个影响确诊病例数的关键信息：检测范围、无症状感染者。
对于疾病严重的地区，为了保证患者尽早收治与集中医疗资源，大部分国家并不会进行大规模的人群检测，而是集中检测已经出现了有症状的人群，比如美国 CDC 就建议对以下人群进行优先检测：住院患者；出现不良结局的风险较高的有症状患者；暴露风险高者。
而有些国家在人口相对不多的情况下为了刚好的控制疫情，会对全人群开展大范围的检测，韩国的短期大爆发而后又快速控制其实就是一个很好的例子，还有个例子是冰岛。
冰岛人口只有 36.4 万，已经对超过 1 万人进行检测，是目前全世界新冠人口检测率最高的国家。
同时因为当地的高检测率与低人口总数，冰岛的患病率反而非常的高。但事实上，这种数据上的高值并不代表冰岛的疾病更加严重，而高检测带来的。
新冠病毒的无症状感染者多，针对越多人进行检测，检验阳性的人就越多，确诊病例数也就越多。
而因为各个国家的经济实力、医疗水平、人口密度、疾病现状、政府政策等多项因素的影响，监测范围都会有所差异。一些目前还在战乱中的国家他们的确诊病例数都维持在非常低的水平，但这也并不代表这些地方新冠并不严重。
当然，如果一个地方选择坚持不做检测，当地的确诊病例数就可以一直报告为 0，成为全球最后的纯净之地。
总的来说，确诊数字只是疾病被发现、被诊断、被公布的外显数据，它并不是这个疾病真实发生的时间点，也不代表了这个疾病最真实的情况。
而确诊数据激增的背后可能是因为检测方式的调整，可能是因为试剂盒的到位，可能是因为开展了一次大规模的普测，甚至只是因为当地统计数据的人昨天休了一天假。
丁香园 丁香医生疫情地图
死亡病例多，就说明医疗水平差吗？
讨论完确诊病例，我们再来看看死亡病例。
困难的「死亡归因」
由于新冠肺炎多发于老年人与有基础疾病的患者，这就意味着一名新冠患者最终的真实死因可能直接来自新冠病毒，也可能来自患者原有的疾病。
在疾病流行期，死亡人数统计时并不会做精细的「死亡归因」，只要这个患者确诊「新冠肺炎」后死亡，那么公布的死亡病例中就会包含这位患者。但事实上，这个死亡数据可能高于实际死于新冠肺炎的患者人数。
死亡可能发生在确诊之前
目前，所有发布死亡人数均基于确诊病例，在疾病暴发期，由于试剂盒的供应跟不上疫情暴发速度，可能导致存在患者未被确诊新冠就发生死亡的情况，此时，这个死亡人数就暂时未包含在公布的死亡人数中。
在中国，国家卫健委每年会发布「中国卫生健康统计年鉴」，年鉴中包含重点疾病死亡信息，这一数据会根据病例信息、殡葬系统、公安系统进行数据校准。
单从一个国家来说，短期内明确这个数字都是很难的，对于不同的国家来说，要统一「死亡归因」和「死亡统计」的标准自然就更难了。
死亡率、患病率、病死率，怎么看？
最后，我们再来看三个「率」：
死亡率=死亡人数/总人口；
患病率=确诊人数/总人口
病死率=死亡人数/确诊人数；
前面我们已经讲过，「确诊病例」和「死亡病例」这两个关键数据存在不确定性，因此，以这两个数字作为分子计算的率值自然也可能存在偏颇。
此外，病死率的不准确性还可能和分子、分母两个数据变化的速度差距有关。
举个最简单的例子，在疫情暴发初期，由于检测试剂不足，大量患者来不及检测，分母「确诊人数」一直上升较慢，但「死亡人数」会一直稳定上升。这个时候「病死率」就会很高。
一旦检测试剂充足后，分母「确诊人数」会骤增，而因为新冠本身的致死性并不高，这个时候「病死率」就会出现骤减。
考虑到各个国家所处的疾病时期均有所差异，因此直接用各国病死率来直接比较各国疫情现状自然会存在偏差。
既然如此，难道我们去比较各国的数据差异就毫无可取之处了吗？当然不是！
就现阶段来说，每个国家公布的疾病数据是我们唯一可以了解疫情现状的方式，将数据与每个国家的防控措施、当地政策、医疗环境等信息进行结合，我们同样可以很好地通过这些数据了解各国情况，以及整体疫情的发展现状与趋势。
最后，别忘记，「这些每天变化的是人，而不是数字。」（责任编辑：gyouza）
题图来源：丁香园 丁香医生疫情地图
欢迎向丁香园投稿！
好文不怕贵，舍得给稿费
投稿邮箱：[email protected]
后台回复「投稿」即可查看投稿规则
或点击菜单栏「投稿」查看投稿规则
