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美国疫情始末盘点,2万病例谁来负责?

啃很多资料的DT君 文琳资讯 2024-04-13

“我很早就知道这是大流行病,在人们称它为大流行病之前”,特朗普在3月17日答记者问时说。

 

就在特朗普对着记者翻脸的这一天,又一名国会议员确诊感染新冠病毒。而在接下来的5天里,美国新冠肺炎确诊人数几乎增加了3倍。截至3月21日中午,确诊病例数已经达到1.9万例。

 

(动图:1月底以来,美国各州疫情发展情况)


没几个人会想到,美国也会出现疫情爆发的曲线。

 

就在1月初,美国卫生与公共福利部秘书艾利克斯·阿扎尔还在公开发言中表示,“美国拥有世界上最好的公共卫生体系”,“从12月起就在监控这种病毒并积极做好应对”,“对这种疫情做好准备……是一种日常工作”。

 

作为世界上最发达的经济体,美国拥有先进的医疗技术和优质的医学人才,也有发达的疾控监测系统,没有人会怀疑它处理公共卫生事件的能力。

 

所以,当大家看到美国到现在还爆出普通人无法获得检测的新闻时,难免会发出“何以至此”的疑问。

 

我们详细梳理美国疫情发展的时间线后发现,本次疫情当中,美国的各级政府机构和普通民众的反应都表现出一种难以言说的纠结。大流感、美国疾病和预防中心(CDC)、美国联邦政府乃至普通美国人,可能都需要为失控的疫情负责。

 

1



严重的大流感下放松警惕的美国人

美国在每年秋冬季都会进入流感季。流感也是一种由病毒引起的传染性疾病,接种疫苗是一种比较有效的预防方式。
 
2019年10月底,不少美国人按照CDC的建议去接种了流感疫苗。半个月后,通过美国ILINet(流感样病例监测网络)报告的门诊病例中,具有发热、咳嗽或喉咙痛等症状的流感样病例比例超过了2.4%。美国人熟悉的流感季又来了,但这次来得比往年更早。
 
但正是因为美国人对流感的熟悉,为后来新冠肺炎疫情的爆发埋下了伏笔。
 
在流感预防过程中,美国CDC建立了一套名为“ILINet”的流感监测网络,大约覆盖了8.5%的美国人口。这个检测网络所收集的数据,是CDC应对流感的重要依据。
 
流感样病例(influenza-like illness, ILI)比例,也就是ILINet覆盖门诊病例中具有流感症状的病例比例,是监测流感爆发程度的重要指标。每年CDC会依据非流感季节的情况来测算一个全国基准线数字,当流感样病例比例超过这条线,就意味着流感开始爆发。
 
今年,2.4%就是这条全国基准线。
 
我们注意到,在过去的10年间,除了爆发H1N1流感病毒的2009-2010年,多数年份都会在49周左右(12月初)才触及全国基准线。而在2019-2020年的流感季当中,流感疫情在11月中旬就摸线。
 
也就是说,2019-2020年的流感爆发时间相比往年提早了差不多一个月。
 
(过去10年美国流感发展过程,图片来源:美国CDC)
 
按照CDC建立的数学模型推算,到3月7日这一周,美国最多已经有3600万人患上流感,37万人因流感住院,2.2万人死于流感。
 
说了半天,这又跟新冠肺炎的爆发有什么关系呢?前面我们简单梳理了这次美国大流感,注意到这样一些信息:

 
1. 流感跟轻症新冠肺炎有着相似的症状,包括发烧、咳嗽、喉咙痛等;
2. 这次流感比往年爆发更早,当1月底美国出现首例新冠肺炎确诊病例时,美国人已经被流感洗脑了3个多月;
3. 对于非专业人士,光比较同期的感染数据,流感看起来远比新冠肺炎要严重;
4. 在多年来应对流感的过程中,美国已经形成了比较完善的监测机制,预防措施则是以打疫苗为主;
5. 从最近几年的数据来看,流感虽然严重和危险,但确实称得上是“可防可控”;
 
所以,当新冠肺炎出现后,美国普通人的心理会有些微妙。他们认为流感更加严重,但年复一年的应对经验又让他们已经习以为常,还有完善的监测机制建立起人们对于传染病防控的信心,敏感度和警惕心也在无形中被不断降低。
 
再加上,新冠肺炎轻症咳嗽、头痛、乏力等症状很容易被直接当做流感处理,不严重的患者会先自己吃药解决,大家又习惯并相信打疫苗这种最主要的预防措施,并没有戴口罩、限制出行的习惯——这就为新冠肺炎的传播打开了方便之门。
 
病毒起源等尚无定论的问题我们先按下不表,但大流感确实是为新冠肺炎打了掩护。
 
所以我们可以看到,在B站UP主郭杰瑞的镜头下,3月16日的纽约街头,来来往往的市民似乎都还处于平常的节奏当中,戴口罩的人也不多——即使此时总统特朗普已经宣布国家进入紧急状态,厕纸、酒精、口罩等卫生用品也被疯狂抢购。
 
(图片来源:B站UP主“我叫郭杰瑞”)

但单单只是习惯了流感的、没有警惕心的民众,还不至于让美国疫情现在集中爆发。
 
我们前面提到,美国CDC有覆盖美国8.5%人口的流感监测网络每天收集数据,还有许多实验室定期分析——这样完善的机制,理应可以迅速转变为全国范围内的病毒监控系统,监测到新冠肺炎的传播情况。
 
但这个网络好像没有正常运转起来。
 
2



失效的监测网络
迟迟无法获得检测资质

美国CDC的防控动作其实开始得很早。1月初接到来自中国的疫情通报后,美国CDC随即向普通民众和医疗机构通报了相关信息。
 
一名刚从武汉回到美国且出现了相关症状的旅客,正是看到了CDC的信息,立马前往医疗机构就诊。但那时候CDC为新冠病毒的检测设定了很高的标准,必须是有发烧、呼吸道症状且去过武汉的人,才有资格接受检测。
 
高标准之下,这名旅客迟迟无法接受检测——直到华盛顿州的卫生官员提出特别要求之后,他才得到了检测机会,在1月21日成为美国首例新冠肺炎确诊病例。
 
这时候,华盛顿州西雅图有一个为应对流感而成立的研究小组,正好具备监测新冠病毒的能力。作为针对流感的研究项目,他们收集了很多具有流感症状的研究对象信息。如果对这些样本进行冠状病毒测试,这个小组就可以监测到所在地区的新冠肺炎传播情况——理论上,这些针对流感所设立的机构本应是美国在这次疫情防控中的天然优势。
 
但问题在于这个研究小组所在的是研究实验室而非临床实验室,即便他们有监测病毒的能力,但在取得美国食药监局(FDA)的认可之前,研究小组无权向公众公布任何检测结果。
 
直到2月底,美国疫情出现了社区传播的迹象,FDA才同意授权各州和实验室自行做初步的检测。
 
这是现成的流感监测网络在新冠肺炎防控中迟迟无法发挥作用的原因,也是美国新冠病毒检测推进缓慢的一个缩影。
 
新型冠状病毒的基因序列在1月发布后,CDC就开始自主开发诊断试剂,2月即推出了一套核酸检测试剂盒并下发到各州,但刚开始的时候,所有检测样本都要返回CDC所在的亚特兰大市执行确认。
 
夏威夷州卫生部门2月13日发布的一份文件中就写道,“CDC仍将是美国唯一能够检测CoV-2的实验室”,还提到“CDC早些时候送出的试剂盒难以检测……并将在下周向所有公共卫生实验室发送替换版本”。
 
所以你能看到这样一个奇怪的场面,有检测能力的人没资格,有资格的人没试剂盒,全国疑似病例的样本都要等待亚特兰大的最终确认,而CDC提供的部分试剂盒还失效了。
 
时间就这么过去了将近一个月。整个2月,美国的新冠肺炎确诊病例仅上涨了16例。在韩国已经进行了3.6万次核酸检测的2月26日,除了乘坐疏散航班的美国侨民外,美国只对426人进行了核酸检测。
 
后来有媒体在报道中连续发问CDC“为何坚持自研试剂,而不使用德国团队早已研究出的同类产品?”哈佛大学流行病学副教授Michael Mina对此的解释是“CDC常抱着‘我们是美国,我们是美国最主要的公共卫生实验室,我们是不会效仿其他先行者’的态度在工作。”
 
3



不断拉扯的CDC和特朗普

而在检测试剂短缺之余,美国人还要应对特朗普总统的搅局。2月26日,特朗普称“美国人的风险仍然很低”,随后他又在发言时表示“新冠病毒是民主党的骗局”。
 
这些发言可能会让CDC有些心累,因为在这次疫情中,辟总统的谣成了工作的一部分。
 
3月初,检测能力提升的同时确诊数字也开始走高,疫苗何时问世成了公众主要问题之一。3月2日,特朗普宣称“疫苗将在几个月内准备完毕”。随后,CDC的专家出面辟谣,并称“总统敦促我们在几个月内准备完毕,但我们说的时间至少是1-1.5年”。
 
疫情加重后,特朗普告诉公众“患者可以不接受治疗、继续工作,身体可以自愈。”CDC立刻辟谣“病人应避免出门,且应该告知医务人员”。这回,犹他州冠状病毒特别工作组也站了出来,将特朗普的评论标记为错误信息,指出“即使非常轻度症状的感染者也可能对他人构成威胁”。

 
我们还注意到,新冠疫情期间,CDC公布了其2021财年的预算报告。预算经费从2020年的68.4亿美元下降至55.6亿美元,大幅下降了28.7%。也就是说,在大流感比往年更严重、新冠疫情盛行期间,CDC新一年的预算经费遭到了大幅削减——这让人多少有些不理解。

矛盾和扯皮的状态一直持续到3月。截至3月3日,整个美国新冠肺炎确诊人数还停留在两位数,直到3月11日。
 
3月11日是美国疫情发展的转折点。这一天,犹他爵士球员鲁迪·戈贝尔感染新冠病毒,NBA宣布暂停所有比赛;当天下午,华盛顿特区宣布进入紧急状态。第二天,美国进入国家紧急状态,美国CDC主任表示会对全美提供免费冠状病毒检测。
 
这之后,美国疫情数字就进入了快车道,每天都有名人感染的消息传来。
 
在美国疫情之前,我们研究了日本、韩国、意大利、伊朗四个国家的抗疫过程,发现当疫情大考来临,每个国家都会暴露出不同的问题,比如行政效率缓慢、政党角力、受邪教影响、在经济和疫情之间徘徊等等。国家这种极其复杂的机器,实在很难按照预想那样完美地运转。
 
美国也不例外,各级机构的行政效率缓慢,CDC、州政府、联邦政府和特朗普的莫名扯皮,没有警惕心的民众……都成了挡在美国疫情防控面前的大山。


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