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        新聞分析:如何看形形色色的新冠肺炎疫情預測
        2020-04-01 16:39:23 來源: 新華網
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          新華社北京4月1日電 新聞分析:如何看形形色色的新冠肺炎疫情預測

          新華社記者黃堃 馮玉婧

          全球新冠肺炎病例數近來急速增長。到4月1日,美國約翰斯·霍普金斯大學的數據顯示,全球病例數已超過80萬例。而這個數字還遠未“達峰”。有模型預測認為,即便采取一定干預措施,全球仍可能有24億人感染。

          自新冠肺炎疫情暴發以來,各國科研機構和學者發表了形形色色的模型預測,其中一些看似“危言”,引人矚目。我們該如何看待這些預測?

          預測帶來警示

          24億,這是英國帝國理工學院新冠肺炎反應小組3月26日發布的第12份報告里,對全球感染人數高中低三個預測的中間數字。

          該報告對今年感染新冠肺炎人數給出了三個場景:高感染場景,全球不采取減緩疫情措施,預計約70億人感染,也就是幾乎全人類都感染;中感染場景,如果各國在每10萬人每周死亡1.6人時開始采取抑制疫情措施(包括加強檢測、社交隔離等),預計約24億人感染;低感染場景,如果在每10萬人每周死亡0.2人時就開始采取抑制疫情措施,預計約4.7億人感染。

          這個研究團隊自疫情暴發以來多次發布報告,均被廣泛引用。該團隊3月16日發布第9份報告后,英國和美國政府大幅強化防疫政策,有觀點認為報告起了一定作用。

          該團隊在報告中指出,只有通過迅速采取公共衛生措施來抑制疫情的傳播,才能將衛生保健需求保持在可控制的水平上。如今可見,世界上越來越多的國家出臺了嚴厲的防控措施,如“封城”、旅行限制以及要求市民在家工作或上學等,其目的都是為了“拉平曲線”。

          在流行病學中,人們把減緩病毒傳播速度,進而減少一段時間內需求治療的人數的概念稱為“拉平曲線”。新冠肺炎疫情發展曲線上升得越快,意味著當地衛生保健系統越有可能被壓垮。

          世界衛生組織也一再強調“拉平曲線”對應對新冠肺炎疫情的重要性,并呼吁世界各國采取全面的公共衛生措施。美國密歇根大學專家霍華德·馬凱爾也指出,歷史經驗表明立即采取有力措施有助于減緩新冠病毒的傳播,拉平疫情“曲線”。

          預測也有誤差

          在帝國理工學院團隊第12份報告分析的三個場景中,今年全球死亡人數分別約為4000萬、1000萬、186萬。按照其詳細數據計算的三個場景病亡率分別約為0.58%、0.43%、0.40%。

          據世衛組織數據,歐洲中部時間30日10時(北京時間30日16時),全球確診病例達到693224例,死亡病例達33106例。照此計算,病亡率約為4.8%。為何預測中的病亡率和實際有較大偏差?

          首先,研究模型中的感染人數是估計的所有感染人數,包含大量輕癥患者和無癥狀感染者。這部分人由于癥狀不明顯,在實際生活中可能根本就不會接受檢測。

          其次,在疫情不同時期、不同地區的病亡率會發生較大變化。根據2月底發布的《中國-世界衛生組織新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)聯合考察報告》,截至2月20日,中國55924例實驗室確診病例中有2114例死亡,病亡率約為3.8%。但病亡率因地區而異,武漢為5.8%,中國其他地區為0.7%;也因時間而異,1月1日至10日間發病病例的病亡率為17.3%,2月1日之后則降至0.7%。

          美國疾控中心前主任托馬斯·弗里登3月中旬撰文討論疫情時引用了一個研究模型,將新冠肺炎的病亡率分為三種場景:與季節性流感相似場景的病亡率約為0.1%,中等程度嚴重場景的病亡率為0.5%,嚴重場景為1%。

          弗里登說,最壞的情況是美國約一半人感染,而病亡率又達到約1%,這樣僅在美國就會有約160萬人死亡。他強調,雖然這是最壞情況,但不是不可能。

          預測僅供參考

          應該指出的是,各種研究模型都有其局限性。不同模型依賴不同的參數和算法,給出的結果可能有很大區別。

          英國諾丁漢大學分子病毒學教授喬納森·鮑爾評論某些新冠肺炎疫情模型時說,這些模型都建立在各種假設之上,而相關假設常可能是錯誤的。

          比如,美國國家衛生研究院下屬國家過敏癥和傳染病研究所所長安東尼·福奇29日說,模型顯示,新冠肺炎疫情有可能導致美國10萬人至20萬人死亡。這遠低于弗里登所說“最壞情況”160萬人死亡的數據。

          許多專家都強調,模型預測給出的結果只能作為一種參考,如果全球各國加強對新冠肺炎疫情的防控措施,如重視檢測、嚴格隔離,疫情發展趨勢可能不會像模型預測的那樣嚴重,上述模型預測中的可怕數字也不會成真。

        圖集
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