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基於流行病早期數據來預測疫情的困難

當出現新疾病時,最嚴重的病例和大多數的死亡個案往往發生在醫院。早期數據記錄了入院患者人數,接受的治療,康復人數和死亡人數。這樣可以得出醫院的病死率。 在《刺針》發表的武漢市第一批新型冠狀病毒感染病例研究中,病死率為111

但此數據在不同人群上應用時預測結果卻未必不可靠,主要有兩個原因。

1.分子和分母問題

死亡率 = 死亡人數/感染病例人數

死亡人數是分子。這是硬數據。統計死亡人數很容易,最少比了解確診和入院人數相對容易。死亡人數是滯後數據,在中國的研究中的滯後約為10至12天,因此,早期死亡率可能低估了往後死亡的病例。


總感染人數是分母。這是軟數據。要開發能有效診斷新疾病,還要有既便宜又可廣泛使用的檢測試劑,耗時往往甚久。這意味著被測人數將存在固有偏差。香港大學的研究表示,武漢社區中可能有成千上萬人在某種程度上被感染2。如果只有很少人實際去醫院會如何?顯然,在未能錄下每個感染數的情況下,醫院的死亡率將大大高估疫情的真實死亡率。


看看最近的新型冠狀病毒蔓延情況,《刺針》雜誌上發表這項研究的醫院死亡率為11%。武漢市目前的現有病例粗死亡率為4.9%。中國除湖北省外的現有病例死亡率不到1%。一種可能的解釋是,這是不良數據。但是,還有其他可能的解釋。其中一種可能的解釋是,武漢市出現了相對輕度病症的大量感染,而且由於這些人尚未確診,目前4.9%的預估死亡率大大高估了實際死亡率。


我們從日本的遊輪以及法國和香港的聚集性疫情獲得的資訊將提供有用的信息。遊輪上的染病乘客於1月20日至25日之間在遊輪上。隨後的聚集性感染表明該疾病具有合理的傳染性。船上所有出現病症的乘客均被檢測。在法國和香港的與受感染者接觸過得人士也被進行檢測。了解這些乘客和接觸者病症的嚴重程度非常重要。如果這些乘客中有相當一部分只有輕度病症,這將有利於這一判斷:該疾病具有較高傳染性,但由於上述原因,其嚴重程度亦可能遠低於最初的假設。

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2. 病毒載量

根據早期幾批病例預測的第二個問題是,假設該疾病在未來的聚集性疫情中不會出現演變。1980年代愛滋病專家出現錯誤判斷的原因之一與病毒載量有關。現在我們知道,在愛滋病流行期間,第一批聚集性病例感染了大量病毒。血友病患者經輸血染病的水平很高,而當時同志社群的澡堂導致反復接觸已受感染者。結果是這些人很快死亡,因此該數據屬於前向預測。

意識到第一批人群中有些因素與未來聚集性病例有所不同需要時間。早期聚集性病例基本上是更嚴重的病例,因為這些病例感染了更多病毒。我們知道,在SARS期間,病毒載量與重症有關,許多其他傳染病也有這種情況。 在《柳葉刀刺針》雜誌上最早發表的文章中,有一篇提及49%的新型冠狀病毒感染者曾到過華南海鮮市場。由於被感染方式不同,某些早期聚集性病例的病症仍可能更為嚴重。

我們尚無證據表明病毒載量對冠狀病毒感染有影響。原則是,在將某一人群的疾病行為用於隨後的聚集性病例預測時,我們必須始終保持謹慎。

眾所周知,早期測量流行病死亡率非常困難。一般而言,流行病早期所預估的死亡率往往會高於最終死亡率,並且隨著時間的推移,疾病的嚴重程度會降低。此外,儘管病毒有可能發生變異,變得傳染性更強或病症更嚴重,但從統計上看,隨著時間的推移,冠狀病毒傳染有更大的機率會變得不太嚴重。

一如以往,更好的數據至少可提供做出更好決策的選項,而這次疫情的性質(病例倍增時間為6.4天)意味著我們將在未來兩週內獲得更好的硬數據。

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參考資料

1.     Chen, N., Zhou, M., Dong, X., Qu, J., Gong, F., Han, Y., Qiu, Y., Wang, J., Liu, Y., Wei, Y., Xia, J., Yu, T., Zhang, X. and Zhang, L. (2020). Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. The Lancet.

2.     Wu, Joseph T, et al. “Nowcasting and Forecasting the Potential Domestic and International Spread of the 2019-NCoV Outbreak Originating in Wuhan, China: a Modelling Study.” The Lancet, 31 Jan. 2020, www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30260-9/fulltext.

Topics: 新冠病毒

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