【文/元宿】

“美国的疫情数据是真实的吗？”

先说结论，美国疫情数据的增长趋势较符合实际，但是具体数据（确诊量和死亡量）必定比现有的更多。

这情况不只在美国存在，包括意大利、西班牙等医疗系统在疫情中过载的国家，数据模型都与实际存在差距。

大多数西方国家增长轨迹相似，但不同国家和地区在具体数量上还是有很大差别。（图/FT）

所谓的“真实数据”，主要受三方面影响。

1.检测量

检测量既影响了确诊量，也影响了病死率。

检测量这一点，美国一开始就不好，甚至可以说恰恰是因为一开始的检测量没跟上，才白白错过了一个多月的窗口期。

2月初，世界卫生组织（WHO）推荐德国设计的测试模型被美国疾控中心（CDC）拒绝，它觉得WHO提供的测试精度不高，于是想自己做测试，结果失败了。美国的检测开始得太晚，后来又太少，以至于无法控制这种新出现的流行病规模。

直到二月底华盛顿州出现美国首例新冠死亡案例，美国食品药品监督管理局（FDA）才公告指南，私营实验室可以自行开发检测试剂，而同一时期证实病例的韩国早已经开始。

CNN获得的内部资料显示，直到3月25日共32万个订单，依然有一半——也就是16万——检测订单积压。最近几天逐渐减少，目前每天测试3万例，平均所需时常是4-5天。加上还会受到运输时间的影响（都需要医院送检）。

庞大的检测量和跟不上的检测速度，导致大量患者还没在医院确诊就死于社区中。

检测量影响确诊量我们很好理解，那么检测量如何影响病死率呢？

前面我们说的是确诊上的差异，现在我们要说死亡人数上的差异。

你可能这段时间经常看到一个术语:“病死率”（case fatality rate, CFR）。这是死亡人数除以确诊病例数后的结果，当媒体们谈论“死亡率”时，他们通常指的就是这个数字。假设一个国家有1万确诊病例和100例死亡，那么该国的粗病死率为100/10000，即1%。

这不是我们想要的，甚至可能与我们想要的相差甚远。我们想要的是“感染致死率”（infection fatality rate, IFR），这是死亡人数除以实际患病人数。

对这种疾病检测呈阳性的人数可能只是患病总人数的一小部分，因为只有一小部分人口真正接受了检测。

很明显，IFR很难准确地确定。唯一接受测试的人将是病情最严重的人，而你的分母受检测量限制，实际上可能要比你现在的分母大得多，所以你的IFR可能比CFR低得多。

以韩国为例，检测能力强的国家分母数值更接近于现实中的总感染数，而医疗系统被击穿的国家——以意大利为例——它的粗病死率在媒体上被放得很大，就是因为分子太大而分母小。

所以，病例数与感染数不同，如果一个国家对每个人都进行了检测，发现了所有的病例，那么它的IFR和CFR会尽量趋于一致，也就是刚刚假设的1%，但如果它只发现了10%的患者，那么你的1万例确诊病例只是10万人的冰山一角。

包括目前英国的统计数据也是不准的，它只是简单地统计那些检测结果为阳性、随后死亡的人，但在其他一些国家，即使没有进行检测(“疑似”而非“确诊”)，如果有症状，也会被记录为死于Covid-19；而另一些国家，医院外的人没有接受检测，因此也没有记录。

检测条件十分有限的国家，无法检测轻症患者，目前的确诊案例会远低于人群中的总感染数。

2.医疗系统的承载力（体现在ICU床位等）

要达到对患者“应收尽收”的原则，很大程度上取决当地的床位等医疗资源，如果新闻报道床位已经出现供不应求，那么必定会出现“医疗挤兑”。

“医疗挤兑”造成的结果是当医院人满为患，病人就会被要求呆在家里，直到出现最严重的症状，许多人会死在自己的家中或养老院，除非尸检，否则可能不会计入统计。

以下图为例，图中的虚线代表医疗系统的承载力（最大负荷量）。在这条线以上，治疗冠状病毒患者和患有其他疾病的人都变得更具挑战性。

医疗卫生系统的承载能力是有限的，医院的承载能力和医务人员的数量、床位数以及医疗设备数等有关，若突破医疗承载力（虚线以上），则出现病例数暴发式增加，流行曲线快速攀到顶峰。超过了医疗系统承受能力，就意味着有一部分病人无法得到有效治疗。

德国就属于医疗系统还未被击穿，患者数还未突破最大负荷内的。尽管德国也很危险，但是它始终在努力压平曲线，预防和延缓病毒的传播，这样大部分人不会同时生病，给医疗机构减轻救治压力。

不论是意大利还是现在的美国，都有这个情况，当然，意大利是因为后期医疗系统被击穿所导致，而美国还有来自一开始的检测速度。