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岑少宇:新冠病毒到底从哪来?我梳理了一大堆证据
最后更新: 2020-03-29 08:33:07流感与新冠
大家应该还记得,之前有过是否靠CT来确诊的讨论。根据临床医生的意见,很多新冠患者会有外侧带的间质性肺炎,流感就没有那么明显的特征,所以说“容易区分”并没有错。
但是新冠并不能完全靠CT诊断,武汉的诊断应用只是在应急情况下,帮助防控与收治。因为当时靠核酸检测一是来不及,二是在如此紧张、疲劳的情况下,可能有不少采样失误的情况。
因此流感与新冠的CT容易区分,不等于完全不会混淆。更何况还有大量轻症病例,他们中间是很可能混淆的,甚至还可能共同感染。
而且,中国的诊断经验也是逐步积累起来的,如果其他国家轻视疫情、不及时吸取中国经验,还可能增加误判的几率。
还有一个情况是患者未经检测就已病故,事后也未核查,当然难以确定病因。就像武汉疫情前半期,网上曾流传一些帖子,自述家人在等待就医过程中死亡,怀疑并不在统计数字内。在医疗系统崩溃的情况下,各国都可能存在类似现象。
3月20日,Nicholas Reich在GitHub上传了一篇与流感相关的文章《Looking for evidence of a high burden of COVID-19 in the United States from inflfluenza-like illness data》,虽然没有经过同行评议,但还是被人发掘出来,介绍到了中文平台上。
思路是这样的:美国有个流感监测系统,划分的十个大区既统计疑似流感而求诊的患者总数,还统计了各机构检测下来其中流感阳性的比例,数据基本能精确到每一周。
阳性比例知道了,那阴性比例一减就出来了,如果阴性比例高,就说明可能有某种并非流感的呼吸系统疾病导致人们求诊。但直接比较不大妥当,需要降低不同年份流感疫情不同的影响。所以作者把阴性比例乘以疑似总数,再除以每年的基线(baseline),得出“相对阴性”。
结论是今年的比例(黑线)确实在以往的22年中(灰色)偏高,红线则是2009年H1N1大爆发的情况。不过,直到2月中旬,今年的“相对阴性”大部分时段都并非最高,不同大区依稀可辨分别有2-5年更高的情况,当然要具体看更高的是哪些年份、有什么特殊情况才可以进一步讨论,但作者并没有给出。
真正的“死亡交叉”出现在2月中下旬,好几个大区的黑线迅速抬头。这很可能提示新冠病例在美国大增,当然,作者也提了下,还不是排他性证据,因为这些抬头的部分,到底是什么病原体不知道。
作者还指出了媒体报道可能的影响,在恐慌中,人们更容易因为一些微小的呼吸道症状而去医院,这在解读数据时,也是不能忽略的问题。
阴性比较是一个有趣的思路,但我在这里还想补充两点:一是22年的历史数据比较,可能还需要考虑检测水平带来的影响,以及人们对流感重视程度的影响,有时选择最长的时间跨度比对,未必是最好的;二是新媒体时代,人们更有可能恐慌,流行病学研究不只是统计学和医学,还要考虑到社会层面。
总之,从这部分研究结果看,美国新冠疫情严峻的概率确实可能很大,但要证明在之前就广泛流传,证据不足。
作者还计算了这次流感季某一周的“相对阴性”的Z分值,把22季以来某周及前后各一周的数据求平均数,再用该周数据减去平均数,除以标准差,也就是看看你离这个平均值偏得有多远。
大区的Z分数所显示的,基本和曲线图一样,2月底开始,发生了全面暴增。黑框表示的是“相对阴性”达到历史最高的情况。
然而,有一张图却可能引发对美国早已爆发新冠的强烈疑问。
从图上看,美国有几个州的Z分数和“相对阴性”,早在10月就开始“爆棚”。似乎是新冠爆发的信号。然而,我不建议以此为论据,因为作者的方法有一个重大缺陷。
大家还记得刚才提到的基线吗?作者的大区基线取自CDC,而CDC的全国基线和大区基线有一套明确、细致的算法。
但是作者的各州基线却仅仅是头两周流感样病例的平均数……作者的解释是减少系统误差。
从前面大区“相对阴性”曲线变化幅度之大也可以看出,每季的情况是非常复杂的,仅凭头两周的数据,不能说明任何问题。如此简化各州基线的算法,漏洞太大了,甚至对数据受影响方向的估计都可能是笔糊涂账。
流感的问题还有待更多的研究。美国疾控中心主任在听证会上也没有明确,他所掌握的混淆病例有多少,特别是发生的时间。
从疫情研究的角度看,世界卫生组织和其他国家有理由敦促美国公开这些混淆病例的具体信息,并尝试对12月及更早的流感患者样本进行新冠检测。但目前以流感与新冠混淆来推断疫情来源,仍缺乏足够的证据。
同时,还有另一种关于混淆疾病的假说在网上流传,那就是电子烟肺病。
- 原标题:岑少宇:新冠病毒到底从哪来?我梳理了一大堆证据 本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 陈轩甫 
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