后大流行时期的生活164——CCDC9月新冠月报分析

本月官方打脸公布的非常“准时”，我在昨天上午刚更新的《后流163-第39周数据分析》，傍晚时CCDC也发布了9月份的《全国新型冠状病毒感染疫情情况》。和我昨天说的“很可能我早上更新之后，下午官方的统计出具就会出来打脸了。”结果差不多。至于上一个月报周期（第35周~第39周，共五周）预测的“成绩”就看各位读者自己评判了。下面是第17周CCDC不再公布周报后，咱们自己开始预测以来的一个数据回顾情况，整体来看准确度比我最初预计的要高些，希望这些预测可以帮各位读者安排自己的行程，更详细的内容会放到正文当中。

另外由于现在每周的传染病数据分析已经不仅局限于新冠病毒了，所以我决定将月报和周分析进一步进行区分（首先是给月报分析换封面）。

本期内容包括：

• 阳性检出率分析及数据回顾

• 其他关键数据分析

• 下月可能的流行情况

一、阳性检出率分析及数据回顾

准确来说，应该为“流感样病例新冠病毒阳性率”数据来源为全国哨点医院，是我们判断新冠病毒流行趋势的重要指标，也是在每周重点传染病疫情分析数据中主要进行分析预测的项目，出于便利一般我们在分享中称为“新冠阳性检测率”。

（一）9月新冠阳性检测率变化

流感样病例新冠病毒阳性率从2023年第35周的18.6%波动下降至第39周的10.5%。

9月（第35周~第39周），新冠病毒阳性检测率始始终呈现波动式下降，最终为10.5%[1]。在整个9月份，新冠病毒流行情况基本处于一个相对平静的时期。

（二）9月数据预测回顾分析

9月的偏差主要出现在第36周，原本虽然预计出现小幅震荡，但并未想到出现了较为明显的下降；另一方面则是在第38周和第39周未能预测到更明显的下降势头，不过整体趋势基本吻合。

造成这一结果的原因可能主要是两个：

• 第一点是我们在8月月报分析时提到的EG.5.1.1系变异株对人群的再感染效果并不是特别突出，大部分人群在感染xbb系变异株后的预存免疫仍然有效，或许仍能保持12~20周左右的保护效果（具体情况因人而异）。
• 第二点是我们近两个月分享当中经常提到的“病毒间的竞争关系”，不同的病原体之间可能会存在一些互斥的情况，感染某些病毒或许会降低感染其他病毒的可能性，而其他一些则会加重感染症状，这两种结果都是可变的。不同的病原体之间可能会存在一些互斥的情况，感染某些病毒或许会降低感染其他病毒的可能性，而其他一些则会加重感染症状，这两种结果都是可变的。从相关数据来看，在Omicron大流行期间及随后的时期，不同疾病的活跃强度会受到其他疾病活跃程度的影响，经常会交替流行，每次交替可能会持续3~4个月[2]。特别是流感病毒，流感病毒与Omicron变异株之间存在着比较为明显的负相关[3]。在中国大陆地区，一个可能的影响因素是6月初开始广泛流行的肺炎支原体疫情。从相关数据来看，从今年第22周开始回落的第二波新冠疫情与肺炎支原体的流行时间基本重合。

二、其他关键数据分析

（一）重症和死亡病例报告

2023年9月1日-9月30日，全国31个省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团报告新增重症病例398例、死亡病例45例（其中新冠病毒感染导致呼吸功能衰竭死亡病例1例、基础疾病合并新冠病毒感染死亡病例44例）

九月份新增新冠重症人数整体呈波动式下降，但相较于八月波动情况并没有太大变化，从532例下降为398例，符合当月阳性检测率的走势。死亡人数与上月相比，有些许上升，从43例上升为45例。（根据之前大陆地区官方公布的判断标准，由新冠病毒导致的肺炎、呼吸衰竭导致的死亡，归类为新冠病毒感染导致的死亡。而新冠病毒诱发的因其他疾病、基础病，比如说心脑血管疾病、心梗等等这些疾病导致的死亡，不会统计到新冠导致的死亡数字当中）尽管官方并没有明确进行说明，但从往期数据来看，重症和死亡人数应该为在院统计人数。根据统计推测，不分年龄段的在院死亡比例男女合计为20.34%[3]。

九月中国大陆地区新冠重症及死亡人数合计为443（398+45）例；同期HKDH公布的香港地区重症及死亡病例为161例（手工统计，可能有误差），较上月的111例上升了45.05%。香港地区的统计标准为：新型冠状病毒测试结果呈阳性的个案，如果在首次阳性样本收集日期的28日内死亡，则会被列为2019冠状病毒病的死亡个案。死者的死因可能与2019冠状病毒病无关。

根据2021年第七次全国人口普查数据，全国人口为144349.74万人，香港特别行政区人口为747.42万人，香港人口数量约占全国的0.52%。

（二）发热门诊情况

全国31个省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团发热门诊（诊室）诊疗量从2023年9月1日的11.6万波动上升，9月18日达近期峰值17.7万后波动下降，9月30日为14.1万。

发热门诊接待量与7月和8月相比出现了较为明显的增加；另一方面9月的的曲线相对平稳，没有出现8月时特别明显的周期性变化。结合新冠阳性检测率的下降，基本可以证明确实有其他病原体参与到了感染竞争中。接待量曲线的拉平可能与肺炎支原体感染相对较长的潜伏期有关。

（三）哨点医院监测情况

全国哨点医院流感样病例占门（急）诊就诊人数比例从2023年第35周（8月28日-9月3日）的3.4%上升至第38周（9月18日-9月24日）的4.6%，第39周（9月25-10月1日）为4.5%。

从九月的月报统计来看，与上月相比就诊人数出现了明显上升，间接证明了其他病原体的竞争关系。

（四）本土病例病毒变异监测情况

2023年9月1日-9月30日，全国31个省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团共报送11629例本土病例新冠病毒基因组有效序列，均为奥密克戎变异株，涵盖96个进化分支，主要流行株为XBB系列变异株，占比前三位的分别为XBB.1.9及其亚分支、XBB.1.22及其亚分支、XBB.1.16及其亚分支。 

根据采样日期，XBB及其亚分支的占比持续高位，2023年第35周（8月28日-9月3日）为99.7%，36周至38周保持在99.8%，第39周（9月25日-10月1日）为100.0%。

由于官方月报并没有展示各中毒株的明细数据，所以通过查询国家生物信息中心采样日期为第35周~第39周（8月28日~10月1日）的数据来看，排名前三的变异株分别为HK.3占比为39.86%、EG.5.1.1占比为34.43%和EG.5.1占比9.25%。

不过由于EG.5.1.1和HK.3均属于EG.5.1系的变异株，所以目前国内的主要流行毒株确实为XBB系的EG.5.1及其子系变异株，显眼的BA.2.86目前在我国大陆地区尚没有造成广泛传播。

三、下月可能的发展情况

上个月的中期预测其实比较失败，预测了波动式上升，但实际结果确实波动式下降，不过好在很快就从每周的预测当中进行了修正。下次月报应该会涵盖从第40周至第43周的疫情流行情况，因此我们在这里进行一个中期预测（具体请仍以每周分析为准）。

根据之前的推测，直到第40周新冠感染阳性感染率应该都会呈现波动式下降的趋势，但由于流感样病例并没有出现明显减少，所以主要原因推测为多种呼吸道传染病之间的竞争关系。随着国庆假期的结束，从第41周开始可能会呈现波动式上升的情况，感染高峰期可能会出现在11月下旬。但由于流感病毒也在同期流行，也不排除竞争加剧导致阳性检测率暂时继续下降的可能。

中国大陆地区由于南北方流感流行情况也存在差异，从目前的的情况看北方省份可能暂时不会出现新冠与流感共流行的情况，而是与之前的情况相似呈现两种病毒“接力”的形式，但南方省份则可能与相关地区类似较早的迎来共感染风险。造成这一结果的原因可能与现在阶段流行的主流毒株有关。总的来说本季流感病毒的流行有很大可能会与新冠病毒合流，使得病情发展更加严重，如果条件允许可以接种今年新的流感疫苗以防万一，同时接种流感疫苗或许也能对新冠病毒能够产生一定的抑制作用。在CCDC9月5日发布的《中国流感疫苗预防接种技术指南（2023-2024）》中，也强调了今冬可能发生的新冠病毒与流感病毒“共流行”。

另一项比较值得注意的事情则是，尽管香港地区的新冠病毒阳性检测率并没有明显的上升，但近期重症及死亡人数却呈现出了上升趋势。由于目前造成当地重症及死亡人数增加的并不是BA.2.86，所以这可能与季节变化及流感病毒的合并感染有关。之后如果BA.2.86可以占据传播优势，整个冬季直到明年早春的新冠重症及死亡人数可能会出现较为明显的上升

所以如果读者家中有高危人群或者自己本身就是高危人群，建议在11月到来以前做好如下一些准备：

• 根据自身和所在地区实际情况选择是否接种新冠疫苗。
• 根据自身和所在地区实际情况选择是否接种流感疫苗。
• 根据自身实际情况决定是否提前储备小分子药物。
• 根据自身实际情况决定是否补充症状缓解类药物。
• 冬季污染物水平较高，请提前检查家和办公学习场所空气净化设备的滤网寿命。

希望所有人都能安全的渡过今年的冬天。

最后聊一点题外的，虽然我在第32周的数据分析时只是想赶一下“EG.5”的命名梗（EG.5.1变异株的WHO命名代号为“Eris”，对应天文学中的“阋神星”，中文译名对应为“厄里斯”，为希腊神话中的纷争女神），不过后续却还挺意外的都符合《希腊神话》当中对特洛伊战争前的描写（分明就是你自己硬蹭），不知道第40周之后是否还如故事当中一样的发展。

• 第33周【空中的金苹果】

• 第34周【帕里斯的评判】

• 第35周【阿芙罗狄忒的胜出】

• 第36周【卡珊德拉的困惑】

• 第37周【阿伽门农与起誓者们】

• 第38周【阿喀琉斯的伪装】

• 第39周【奥利斯港的众人】

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（文中所有图片均来自网络公开渠道）

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数据来源：

• [1]全国新型冠状病毒感染疫情情况，中国疾病预防控制中心，2023.10.9.

• [2]Wang Q, Jia M, Jiang M, Liu W, Yang J, Dai P, Sun Y, Qian J, Yang W, Feng L. Seesaw Effect Between COVID-19 and Influenza From 2020 to 2023 in World Health Organization Regions: Correlation Analysis. JMIR Public Health Surveill. 2023 Jun 12;9:e44970. doi: 10.2196/44970. PMID: 37191650; PMCID: PMC10263104.

• [3]《中国死因监测数据集2021》，中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，国家卫生健康委统计信息中心 编著 中国科学技术出版社