在那美國每日予以公布的疫情數(shù)字的背后，隱匿著較統(tǒng)計圖表更為繁雜的現(xiàn)實了，你所見著的感染人數(shù)以及死亡病例，極有可能是已然嚴重縮水過后的版本，并且這個問題并非僅僅美國獨自存在。

檢測缺口決定數(shù)據(jù)下限

2020年2月初，美國疾控中心回絕了世界衛(wèi)生組織所推薦的檢測方案，其自行研發(fā)的試劑盒出現(xiàn)了污染問題，這徑直致使全美錯失了一個多月的防控窗口期之后，2月29日華盛頓州出現(xiàn)首例死亡，食品藥品監(jiān)督管理局方才放開了私營實驗室另行開發(fā)試劑時，CNN獲得到的內(nèi)部訂單記錄表明，3月25日的時候全美積壓檢測訂單多達16萬份，此數(shù)字等同于當時韓國一個月的檢測總量。

其后果是，檢測速度跟不上感染速度，致使大量輕癥以及無癥狀感染者根本沒有機會進入統(tǒng)計系統(tǒng)。并且，在2020年4月，加州圣克拉拉縣對尸檢樣本進行回溯檢測時發(fā)現(xiàn)，一例于2月6日死亡的患者實際攜帶新冠病毒，而這比官方記錄的全美首例死亡早了23天之久。未被檢測的感染者，不僅是統(tǒng)計學上的分母缺口，更是直接造成社區(qū)傳播鏈無法被及時切斷。

粗病死率制造的認知陷阱

1. 被媒體頻繁引用的“病死率”，是拿確診病例作為分母來計算的。2. 意大利貝加莫市市長在2020年4月承認，該市上報的死亡人數(shù)僅僅涵蓋醫(yī)院確診患者。3. 而且在當年3月，當?shù)貧泝x館接收的遺體數(shù)量是往年同期的三倍。4. 德國柏林洪堡大學的研究團隊，通過對比超額死亡數(shù)據(jù)進行推算。5. 得出美國實際感染人數(shù)起碼是官方報告數(shù)的4至7倍這么個情況。

粗病死率，在醫(yī)療系統(tǒng)過載的地區(qū)，會被人為地拉高，當輕癥患者沒被檢測，于是分母嚴重縮水，而且重癥患者大量死亡又推高分子，最終呈現(xiàn)出的病死率數(shù)字，會遠遠高于真實感染致死率 韓國在2021年3月其這個地方檢測能力達到了每天1.5萬例的時候于當?shù)貋碚f這樣粗病死率穩(wěn)定地保持著在1%的左右的值也就是大約，而在相同同期時間階段意大利所達到或者呈現(xiàn)出來的這個數(shù)字突破了10%，差距核心并非在于病毒毒性，而是在于統(tǒng)計口徑。

醫(yī)療擠兌改變死亡統(tǒng)計規(guī)則

，2020年4月，紐約市衛(wèi)生局對統(tǒng)計標準作出修改，把“可能死于新冠”的未檢測病例納入死亡統(tǒng)計范圍，僅這一點就使全市新增死亡記錄超4000例。醫(yī)院急診室必須排隊六小時有余，救護車接到指令僅接收運血氧含量低于90%的患者，如此一來，大量居家死亡病例根本無法進入官方疫情統(tǒng)計系統(tǒng)。

2020年3月，意大利倫巴第大區(qū)進行的調(diào)查顯示，該地區(qū)養(yǎng)老院死亡人數(shù)，相較于往年同期，出現(xiàn)了暴增，暴增幅度達178%，其中，接受新冠病毒檢測的人數(shù)，不到三分之一。在醫(yī)療資源處于飽和狀態(tài)時，醫(yī)生會優(yōu)先救治生存希望更大的患者，對于高齡基礎病患者，死因記錄可能僅寫原發(fā)疾病，因這種選擇性登記所造成的統(tǒng)計偏差，至今仍在不同國家反復出現(xiàn)。

德國模式與意大利差距

2020年3月，德國羅伯特·科赫研究所部署了每周5萬次的檢測能力，全國配備1200臺呼吸機作為備用庫存，這使得德國維持了不到1%的病死率，而同期歐洲鄰國卻相繼崩潰。柏林夏里特醫(yī)院病毒所長德羅斯滕堅持采用聚合酶鏈式反應檢測法，這種對樣本精度要求極高的方案盡管拖慢了速度，卻確保了確診病例幾乎不存在誤判。

同樣是養(yǎng)老院疫情情況，德國北威州的沃爾夫?qū)B(yǎng)老院，在2020年4月出現(xiàn)感染后，那兒的當?shù)匦l(wèi)生部門，在三天之內(nèi)，完成了全院95名老人以及80名員工的兩次核酸篩查，確診者全部被轉(zhuǎn)運至?？漆t(yī)院隔離。而處于相同時間段的西班牙馬德里養(yǎng)老院的死亡病例里，有43%的病例從未接受過任何形式的病毒檢測。

超額死亡數(shù)據(jù)拼出真相

在2021年被《經(jīng)濟學人》雜志所建立的全球超額死亡模型表明，美國實際新冠死亡的人數(shù)會是官方統(tǒng)計的1.3倍那模樣，在2020年春季紐約疫情處于高峰期之際，這個差距達到了2.1倍之多。英國國家統(tǒng)計局單獨特意設立了“死亡登記延遲修正”這樣的一種機制，把家庭死亡、殯儀館報告以及全科醫(yī)生記錄這三方的數(shù)據(jù)進行交叉驗證，每周發(fā)布的死亡報告都會對前三周的數(shù)字作出回溯修正。

巴西圣保羅州借助公民登記系統(tǒng)探尋到，在2020年3月至5月期間，此州因急性呼吸道癥狀離世的人數(shù)相較于往年同時期多出了1.2萬，不過相同時間段內(nèi)新冠確診病例帶來的死亡數(shù)目僅有4100例。這般的數(shù)據(jù)清洗能力是亟需高度整合的民政、醫(yī)療以及疾控系統(tǒng)支撐的，可美國50個州直到如今依舊在運用互不兼容的死亡登記表格。

數(shù)據(jù)透明不等于數(shù)據(jù)完整

約翰斯·霍普金斯大學成為全球疫情數(shù)據(jù)引用標桿是因為靠人工核實各州衛(wèi)生署官網(wǎng)更新，該校 2020 年 5 月公開承認他們能抓取到的數(shù)據(jù)量取決于地方政府上傳速度。佛羅里達州在 2020 年 11 月解雇該州數(shù)據(jù)科學家瓊斯，原因是她拒絕篡改檢測陽性率數(shù)據(jù)以配合重啟經(jīng)濟計劃。

2022年5月，美國衛(wèi)生與公眾服務部停止強制要求醫(yī)院向疾控中心上報新冠床位占用數(shù)據(jù)之事，如今換成了自愿填報這種情況。這種針對數(shù)據(jù)收集方式的變動，呈現(xiàn)出一種降級態(tài)勢。這也就意味著，在未來研究者要回憶回溯這段歷史之際了，那就非得依靠像保險公司報銷記錄、呼吸機租賃訂單以及藥品銷售流水這些方面，去盡力拼湊整個疫情的大致真實面貌樣貌。當用以統(tǒng)計的系統(tǒng)存在斷層狀況遭遇之時，那真實的疫情規(guī)模究竟是怎樣的，這便成為了如同需要像偵探一般進行推理演繹的難以確定的案件了。

讀完這些統(tǒng)計方法方面的不同以及操作細則 ，你認為一個國家公布疫情數(shù)據(jù)之際該首要追求即時性還是準確性？倘若你身為衛(wèi)生官員 會選用德國模式還是處于當時那種狀態(tài)也就是意大利當時情況的統(tǒng)計類型？歡迎于評論區(qū)刊發(fā)你的抉擇也請將這篇剖析轉(zhuǎn)送給仍在因據(jù)具體的事真實方面的問題而不停地爭論的友人。