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新冠肺炎疫情数据铺天盖地,我们却可能忽略了最重要的参数
Original
项西行
北美新药科普历史网
2020-08-25
最近中国新型冠状病毒肺炎疫情的公开透明化提高了不少,腾讯还特意在在微信里加入了肺炎疫情及时数据的应用(在微信里,点击 我 -> 微信付费 -> 健康)。在这里面可以看到随时更新的新冠疫情的统计数字,比如,全国,分省和分城的确诊病人数,疑似进入观察人数,治愈和死亡人数。其中的这个所谓的“死亡率”是很多人都关心的,因为这是人们对这个病厉害程度的一个直观印象。
曾经有人说对新冠肺炎不用发慌,美国冬季常见的流感,据说每年造成上万人的死亡,人家不也没封城吗?但是仔细一看,流感造成的感染人数上千万,两个数字一除死亡率为0.1%。而新冠肺炎,以灾情最严重的湖北而言,死亡人数549除以总确诊数19665,死亡率达到了2.7%, 是流感的27倍,那就有点可怕了。
另一个比较的对象是非典,也就是SARS病毒,目前公认的死亡率大概是10%,相当可怕。大致新冠病毒的致死率介于流感和非典之间。
不过仔细一想,新冠病毒的这个所谓的“死亡率”,可以有相当讨论的空间。举个例子,美国疾病控制中心发表各类癌症的统计数字,很少用“死亡率”这个词,更常见的是说:
乳腺癌5年内存活率(死亡率)为XXX%,也就是说,死亡率这个数字必须一个和时间概念联系起来才有意义。
下图是一个“死亡率”分析的经典例子。图中两条线分别是化疗和免疫治疗的癌症病人组,我们可以清楚地看到死亡率/存活率随时间变化的分布。所以不能抛开时间而谈死亡率。
拿新冠病毒性肺炎为例子,根据武汉大学中南医院重症医学科主任彭志勇的经验,这个病的发病进程一般分为三个阶段,第一阶段期间病人有轻微的咳嗽发热肌肉酸痛的流感样症状,大概一个星期过后,原本低调潜伏的病毒会骤然发力,引发病人肺部全面感染呼吸困难住进急诊室,进入重症阶段后,有的病人免疫系统重新洗牌就能战胜病毒,而不幸的就会全身器官衰竭而亡,这个阶段长短取决于每个人的遗传,免疫力和病毒是否发生变化。所以谈死亡率,就不能不谈病人是在哪一个时间点上离去的。
这个病程规律,在美国西雅图的第一个病例也得到印证,一位从武汉返美的35岁男性,在显示症状后被确诊住院,病情稳定。
但是,5天后就肺部凶猛感染呼吸困难生命垂危。
幸亏,在情急之下医生果断使用了一种尚未批准的实验药物REMDESIVIR,居然效果良好,病人已于两天前病愈出院,这个药物治疗的病例也发表在权威医学杂志《新英格兰医学杂志》上,给中国防疫的危难局面带来一线希望。
目前病毒依然在中国全国范围内扩散,考虑在武汉1月20日封城前的几天里几十万人离汉奔赴全国各地,第一波感染的病人由于轻症期重合,”死亡率“很可能很低,给人以乐观的假象,随即大批病人同时加重,引发死亡率飙升;然后是传染的第二波第三波,不同的传染源不同的病程,此起彼伏互相干扰,让每一个担心疫情的人的心绪仿佛过山车般跌宕起伏大喜大悲。
除了一个模糊的死亡率数据,公众需要更加细化的信息来了解新冠病毒肺炎的危害,病程,整体治疗治疗效果,以及一旦自己不幸中招后面临的风险。因此,我建议疫情公布数据涵盖更有意义的时间性指标,比如,病人从显示初始症状到进入重症期的平均时间(中值),从进入重症期到死亡的平均时间(中值),或者所有病人在发病一个月内内转成重症的比率,重症病人在一个月内的死亡率。这样的参数会比较客观,而不受感染滞后性的影响。
当然,报道这样的分析,会给一线医务人员收集数据带来更大的压力。因为,除了死亡总数,他们还需要记录病人的简单病史,发病时间,何时出现呼吸困难等重症状,以及死亡时间。在象湖北武汉这样的疫情重灾区,医护人员在和死神争夺生命的当口,是否有多余的精力详细填写病例,还是一个大问号。
但是,这样的数据对未来的新冠肺炎流行病学研究和药物研发的实验设计,都是至关重要的。
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