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如何才能看到美国疫情真实情况？

美国,疫情,中国如何才能看到美国疫情真实情况？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

以下图为例，图表的分割是一条线:即医疗系统的承载力（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导致，而美国还有来自一开始的检测速度。

3.上报程序（是否实时/标准）

虽然这并不影响最终数值，但是会影响流行曲线的变化趋势，让人们低估风险，美国初期和现在英国都是如此。

以英国数据为例，英国每天都有一个很大的死亡数字。每个人都会跳到这个数字上，把它当成最新的死亡人数。然而，NHS的数据报告的目前占英国死亡人数的大部分实际上反映的是报告时的数量，而不是当日实际的数量，这个数据通常是在前几天就出现，有时甚至几周前。我们不知道前一天有多少人死亡，事实上，总体数字可能会少报前一天实际发生的死亡人数。

我们所听到的数字通常是计算在较早日期发生的死亡人数。这种差异会导致流行曲线变化比实际更慢，让人们低估风险，有时候可能放松一天发布隔离措施，就是几千条人命。

以英国延误报告为例，在截至3月31日的6天中，Covid-19的实际死亡人数高于报告的死亡人数

如何校准真实的数据？

一种方法是，不再用具体的数值，而是给定一个值域范围（最大最小值）这在制作预测模型时常见。

在一个非常简单的模型中，通过将一个单一的数字，即IFR，改变为几个值域中的一个参考，而且也不会预测太长时间以后的范围，通常每天都在动态变化，如牛津大学贾森·奥克(Jason Oke)教授提出的CEBM就是这样。

另一种可靠的方法是和过去的正常年份死亡人数作比较，寻找「超额死亡量」——即与“正常”年份相比，死亡总人数增加了多少。

比如说，在检疫解除后送到意大利殡仪馆的骨灰盒数量，也要考虑到经常死亡的人数。不能到时候从照片上看数千只骨灰盒被送的大型殡仪馆，就说明它比实际更高，这样你只考虑到了分子，没考虑到分母。

由于死亡本身可以在不同的地方以非常不同的方式记录，目前所有的COVID-19相关统计数字，都与各个国家不同的检测能力和检测政策、检测能力、医疗水平、人口结构等息息相关。在大流行结束前，数据都不可能做到百分百精准，比如2009年的猪流感疫情，人们在疫情仍在继续时使用的数字与科学家们后来确定的数字大相径庭:2009年的早期估计在0.1%到5.1%之间，世卫组织的最终估计仅为0.02%，与季节性流感相似。

疫情造成的实际伤亡人数只有在疫情结束后，并将新的死亡统计数字与前几年的数字进行比较时才能得知较为准确的数值。

但可以明确的是，任何国家如果好好把握好中国给的窗口期做准备，都能将数据趋近稳定真实地呈现。

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