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【文/元宿】

“美國的疫情數據是真實的嗎？”

先說結論，美國疫情數據的增長趨勢較符合實際，但是具體數據（確診量和死亡量）必定比現有的更多。

這情況不只在美國存在，包括意大利、西班牙等醫(yī)療系統在疫情中過載的國家，數據模型都與實際存在差距。

大多數西方國家增長軌跡相似，但不同國家和地區(qū)在具體數量上還是有很大差別。（圖/FT）

所謂的“真實數據”，主要受三方面影響。

1.檢測量

檢測量既影響了確診量，也影響了病死率。

檢測量這一點，美國一開始就不好，甚至可以說恰恰是因為一開始的檢測量沒跟上，才白白錯過了一個多月的窗口期。

2月初，世界衛(wèi)生組織（WHO）推薦德國設計的測試模型被美國疾控中心（CDC）拒絕，它覺得WHO提供的測試精度不高，于是想自己做測試，結果失敗了。美國的檢測開始得太晚，后來又太少，以至于無法控制這種新出現的流行病規(guī)模。

直到二月底華盛頓州出現美國首例新冠死亡案例，美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）才公告指南，私營實驗室可以自行開發(fā)檢測試劑，而同一時期證實病例的韓國早已經開始。

CNN獲得的內部資料顯示，直到3月25日共32萬個訂單，依然有一半——也就是16萬——檢測訂單積壓。最近幾天逐漸減少，目前每天測試3萬例，平均所需時常是4-5天。加上還會受到運輸時間的影響（都需要醫(yī)院送檢）。

龐大的檢測量和跟不上的檢測速度，導致大量患者還沒在醫(yī)院確診就死于社區(qū)中。

檢測量影響確診量我們很好理解，那么檢測量如何影響病死率呢？

前面我們說的是確診上的差異，現在我們要說死亡人數上的差異。

你可能這段時間經?？吹揭粋€術語:“病死率”（case fatality rate, CFR）。這是死亡人數除以確診病例數后的結果，當媒體們談論“死亡率”時，他們通常指的就是這個數字。假設一個國家有1萬確診病例和100例死亡，那么該國的粗病死率為100/10000，即1%。

這不是我們想要的，甚至可能與我們想要的相差甚遠。我們想要的是“感染致死率”（infection fatality rate, IFR），這是死亡人數除以實際患病人數。

對這種疾病檢測呈陽性的人數可能只是患病總人數的一小部分，因為只有一小部分人口真正接受了檢測。

很明顯，IFR很難準確地確定。唯一接受測試的人將是病情最嚴重的人，而你的分母受檢測量限制，實際上可能要比你現在的分母大得多，所以你的IFR可能比CFR低得多。

以韓國為例，檢測能力強的國家分母數值更接近于現實中的總感染數，而醫(yī)療系統被擊穿的國家——以意大利為例——它的粗病死率在媒體上被放得很大，就是因為分子太大而分母小。

所以，病例數與感染數不同，如果一個國家對每個人都進行了檢測，發(fā)現了所有的病例，那么它的IFR和CFR會盡量趨于一致，也就是剛剛假設的1%，但如果它只發(fā)現了10%的患者，那么你的1萬例確診病例只是10萬人的冰山一角。

包括目前英國的統計數據也是不準的，它只是簡單地統計那些檢測結果為陽性、隨后死亡的人，但在其他一些國家，即使沒有進行檢測(“疑似”而非“確診”)，如果有癥狀，也會被記錄為死于Covid-19；而另一些國家，醫(yī)院外的人沒有接受檢測，因此也沒有記錄。

檢測條件十分有限的國家，無法檢測輕癥患者，目前的確診案例會遠低于人群中的總感染數。

2.醫(yī)療系統的承載力（體現在ICU床位等）

要達到對患者“應收盡收”的原則，很大程度上取決當地的床位等醫(yī)療資源，如果新聞報道床位已經出現供不應求，那么必定會出現“醫(yī)療擠兌”。

“醫(yī)療擠兌”造成的結果是當醫(yī)院人滿為患，病人就會被要求呆在家里，直到出現最嚴重的癥狀，許多人會死在自己的家中或養(yǎng)老院，除非尸檢，否則可能不會計入統計。

以下圖為例，圖中的虛線代表醫(yī)療系統的承載力（最大負荷量）。在這條線以上，治療冠狀病毒患者和患有其他疾病的人都變得更具挑戰(zhàn)性。

醫(yī)療衛(wèi)生系統的承載能力是有限的，醫(yī)院的承載能力和醫(yī)務人員的數量、床位數以及醫(yī)療設備數等有關，若突破醫(yī)療承載力（虛線以上），則出現病例數暴發(fā)式增加，流行曲線快速攀到頂峰。超過了醫(yī)療系統承受能力，就意味著有一部分病人無法得到有效治療。

德國就屬于醫(yī)療系統還未被擊穿，患者數還未突破最大負荷內的。盡管德國也很危險，但是它始終在努力壓平曲線，預防和延緩病毒的傳播，這樣大部分人不會同時生病，給醫(yī)療機構減輕救治壓力。

不論是意大利還是現在的美國，都有這個情況，當然，意大利是因為后期醫(yī)療系統被擊穿所導致，而美國還有來自一開始的檢測速度。