(Susie 编译)今天为止,我们已经与新冠病毒大流行相伴了数月。这期间,总有数不清的数据和图表出现在我们眼前,显示著病毒如何扩散,又是如何影响一个特定的区域。这对于指导我们面对危机,做出确保自身和他人安全的应对措施来说都是至关重要的。

然而有时手边数据越多,就越有被误读的风险。尤其是当像R0这样的流行病学概念在2020年之前还不被多数人了解的时候。不过别担心,下面的数据和概念解释可以帮你理解一些常用的病毒数据,从而了解疫情的发展阶段。

病例总数

这应该是我们最常听到的数据了,它是每天确诊(检测阳性)和死亡的病例数字,也是发生在你的县市和所在州的病例总数。要注意的是,这些数字是受检测人数影响的。如果一个地区汇报的确诊数字很低,但同时也不再怎么开展检测,那么这一数字走低只能说明检测量下降,而不是病毒已经不在。现在很多无症状感染者的存在让这一数据的准确性更难保证,因为美国很多地区只检测有症状的人群。这也是疫情初期检测措施不到位时很多地区选择的做法。

就图表来说,单日新增确诊数字和累计总和是单独显示的。在病例总数或死亡总数的图表上,要看曲线上行的坡度,越陡则说明总数增长越快。

在显示每日确诊或死亡数字的图表上,要找到一条显示总体趋势的线,线上的每个点都代表过去14天内的平均单日确诊数量。这个平均值可以帮我们直观了解到当下的疫情走势,而不是被某日某地极高或极低的数字误导。通常病例总数也包括死亡人数。流行病学专家会通过查看感染者的死亡比例来判断该疾病的致命程度。不过地域性点状测试也会让针对COVID-19的此项判断难以做到准确。

怎样做区域对比

人数较多的地区病例也会多一些,这一点不言而喻。所以要想比较两个地区的疫情情况,需要看每十万人的确诊病例率,而不是看病例总数。

这一比率数字非常关键,因为华盛顿州以其作为各县市是否可以进行州长杰伊·英斯利(Jay Inslee)提出的四阶段安全重启计划下一步的依据。当华州卫生事务秘书约翰·威斯曼(John Wiesman)决定一个县是否可以进展到下一阶段时,他要求其过去两周内每十万居民的感染人数等于或低于25人。原本这一数字是与美国疾控中心(CDC)建议的每十万人10例确诊保持一致的,但是后来放松到了25。

两种检测方法

针对COVID-19的检测方式有两种:分子(病毒) 测试和抗体 (血清) 测试。

分子测试是用以诊断患者是否携带活跃感染源的测试手段。通常检测工具是一根长棉签,擦取样本后送到实验室完成检测,结果汇报给当地的州卫生部门。

抗体检测则需要采集血液样本,用以探查被检查者过去是否感染相关病毒,从而体内产生针对该病毒的抗体。虽然抗体的存在可以提供一些免疫力,但是就COVID-19病毒来说,目前还不清楚抗体在人体内存活的时间,以及它们在预防新冠病毒的效力上表现如何。

华州卫生部在向公众公开测试信息方面一直进展不畅

今年3月底,华州卫生部疾病汇报系统收到的病例数据泛滥成灾,使得州政府决定暂时不向公众透露疫情新增数字。

6月中旬,卫生部又爆出数据不准确的消息,称过去8周的检测阴性数字实际并没有那么多。华州COVID-19病毒统计仪表盘错误的将抗体检测阴性结果归入了分子检测阴性,得出的结果是检测阴性的病例比实际情况多出了13%。这项错误计算使得州内的疫情情况显得没那么严重。

检测数量 vs. 阳性数量

检测阳性率指的是所有被检测病例里有确认感染病毒的比例。观察此数字的变化可以帮我们了解病毒扩散的速度。不过需要注意的一点,是如果某个县市,州,或者国家有极高的检测阳性率,那么可能该地区只检测了最病重的患者,或者只检测了已经开始接受医学治疗的患者。对于检测阳性比率来说,检测样本越大,其准确性越高。

医院收治能力

新冠疫情中,达到住院标准的人数一直是判断疾病严重性以及该疾病对医疗系统冲击程度的重要指标。每天都会有很多人感染,导致病例统计人数飙升,但是对于资源、人员和设备都有限,尤其是呼吸机数量不足的医院来说,需要及达到住院标准的人数成为了更紧要的参考数据。

华州卫生部以及华州医院协会一直都对州内的住院人数进行了跟踪统计,但是总体来说,这些数据并不能说明全部问题。因为当某个区域的感染和住院人数骤增时,病患会被转移到资源更充足的医院。

病毒的传播

基础繁殖数字,也就是R0(R零),可以显示一个感染者的病毒传播力。如果一个携带者将病毒传给了多于1人,那么就表明这波病毒的爆发在恶化。政府官员们正是通过观察此数据做出是否需要采取居家隔离令等预防措施的决定。华州州府希望每个县市的R0 达到不超过1的水平,这样才可以进行下一步的经济安全重启计划。

COVID-19 影响是成比例的吗?

这次疫情中的人口学统计数据也很关键,因为通过它们可以判断病毒对特定人群的影响是否过大。很明显,疫情初期给老年人,以及有基础疾病的人群带去的冲击是最大的。

与许多其他疾病一样,COVID-19也给非裔社区和拉丁裔社区带来了与人口不成比例的影响。举例来说,截至6月中旬,金县的有色人种感染新冠病毒并因此住院的比率都要比白人居民高,而且他们因此死亡的机率也比白人高出不少。