##取消大规模核酸后如何预估感染人数

   2022-12-13 多特软件0
核心提示:正文摘要:11月30日后,北京新增病例不再急速上升,近几日下降之快更是惊人。原因很简单,过去中国的感染病例数几乎完全来自全民核酸或常态化核酸的筛查,而如今核酸筛查基本退出舞台,导致当下处于“没有检测就没有感染”的状态。民众需要了解自己所在区

正文摘要:

11月30日后,北京新增病例不再急速上升,近几日下降之快更是惊人。原因很简单,过去中国的感染病例数几乎完全来自全民核酸或常态化核酸的筛查,而如今核酸筛查基本退出舞台,导致当下处于“没有检测就没有感染”的状态。民众需要了解自己所在区域的感染风险,以便采取合理的个人防范措施。因此政府与公卫机构需要尽快扭转感染病例统计的漏洞。常态化核酸时主要的检测均为混管检测,比如10混1甚至20混1,这种混管大大增加了检测通量,让大规模筛查成为可能。一定量的核酸检测可以提供两个信息,一是阳性病例数。但通过阳性检出率来帮助明确社区传播状况是非常有意义的。
取消大规模核酸后如何预估感染人数究竟是怎么一回事,跟随小编一起看看吧。

大规模核酸取消后 ,感染人数该如何预估

自国家出台“新十条”措施,提倡非必要不核酸以后,不少人通过居家抗原自测证明自己感染了新冠。然而,目前抗原检测阳性并不被统计在官方的感染名单中,这意味着,社会面的感染可能远远超过每日通报的感染人数。

在这种情况下, 如何对社会面的感染人数进行预估和预判,变得更加困难。但如能了解人群大致的感染情况,将有助于为决策者提供参考,更有效地进行资源调配。

“现在获取每日实际的感染人数对于精准预测感染的发展路径至关重要。”2013年诺贝尔化学奖得主、计算生物学领域专家迈克尔·莱维特(Michael Levitt)对第一财经记者表示。

南开大学公共卫生和健康研究院黄森忠教授一直都在关注新冠感染数据,并建立数学模型进行感染峰值预测。但他对第一财经记者表示,由于国内新冠出现的新形势,此前的模型参数需要进行调整。

“我们的模型是基于国内原有的疫情防控措施,并且排除了医疗挤兑的情况。”黄森忠对第一财经记者表示。根据今年7月1日至11月24日报告的感染者数据,黄森忠团队建立的EpiSIX模型曾预测,到今年年底,国内本轮疫情(自7月1日起),累计报告总数将至多达到147万。不过随着疫情的全面放开,实际的感染人数将远远超过他们原本的预计。

黄森忠表示,借鉴中国香港的经验,对于一个社区的大致感染情况主要通过两个途径可以了解。“一种是自测抗原后,阳性可向社区上报,虽然抗原检测可能出现漏报的情况,但如果检测量很大,那么仍然具有参考意义;第二种是通过对当地的污水进行监测,但这依赖于污水监测技术,不是所有的地方都能够实现。”黄森忠对第一财经记者表示。

一位公共卫生专家告诉第一财经记者,在欧美一些国家,虽然后期核酸检测也大幅减少了,但是他们有一套较为完善的自测病例上报系统。当患者自测阳性时,可以主动联系卫生部门报备。“也并不是所有的国家都有一套规范的上报体系,也要结合各国的国情和实际的可操作性制定病例上报方案。”这位专家对第一财经记者表示。

也有专家认为,现阶段更重要的是对可能出现的重症数据进行预测,从而可以对重症病床数量进行调配。“目前比预测整体感染人数更有意义的是,要知道可能会出现多少重症的患者,我们的医疗资源够不够应对。”一位传染病专家对第一财经记者表示。

常态核酸退出舞台后如何保障感染数据的可靠性?

看中国近日通报的新冠感染病例走势,或许会觉得疫情已经到了下行区间:

北京过去一个月新增病例走势更是明显:

11月30日后,北京新增病例不再急速上升,近几日下降之快更是惊人。但这些通报的病例数符合真实的疫情走势吗?估计北京没几个人认为如今疫情在下行吧?

为什么会出现这种通报数与实际病例的偏差?原因很简单,过去中国的感染病例数几乎完全来自全民核酸或常态化核酸的筛查,而如今核酸筛查基本退出舞台,导致当下处于“没有检测就没有感染”的状态。

在防疫转型期,这种与现状脱节的感染病例数是极为有害的——如果连外面感染状况都是两眼一抹黑,如何让个人成为自身健康的第一责任人,?

民众需要了解自己所在区域的感染风险,以便采取合理的个人防范措施。因此政府与公卫机构需要尽快扭转感染病例统计的漏洞。

这不是说要走回全民核酸的老路——随着感染病例的增加,常态化核酸已经不再可行,合理的做法是在扩展抗原检测的基础上改造原有的核酸检测操作方式。

常态化核酸时主要的检测均为混管检测,比如10混1甚至20混1,这种混管大大增加了检测通量,让大规模筛查成为可能。可随着感染病例增加,混管阳性的概率也越来越高,10混1阳了,只有每个人单检才能搞清楚到底是哪个或哪几个人阳性,不仅检测量大增,获得可用结果的时间也变久——网上就有抗原阳了都开始隔离了,之前做的核酸还没出结果的调侃。

混管不再可行,或许可以解释很多地方为什么实质上在减少或不鼓励检测。可是因为混管阳性太多就彻底放弃检测无疑是一种鸵鸟策略。时至今日,任何理性的人都不会再指望通过检测来找到每一例感染病例,可除非是疯子,基本都会认可需要通过检测来了解大概的疫情状况——起码不能明明感染病例在激增,检测结果却说病例没有增加甚至在下降。

防疫部门要做的不是彻底放弃核酸,而是用单管核酸检测来满足一定的筛查需求。单管检测通量远不如混管,因此不可能真做到应检就检。但就像刚才提到的,当下检测的目的不再是找到每一例感染病例,而是提供疫情走向信息。

一定量的核酸检测可以提供两个信息,一是阳性病例数。这无疑是直接提供了感染情况信息,也是以前核酸检测唯一关注的点。但如今还可以关注另一个数据,那就是阳性检出率,即检测人数中多少为影响。社区传播越严重,阳性检出率越高。以上两个数据结合就能提供一定的疫情趋势信息。

比如,假设北京每日新增降到一万以下,可阳性检出率却上升到10%以上,那就说明两个问题,一是检测量不足,二是社区传播没有好转,或许还在恶化。检测量不足这一点在防疫转向后,受人力、资源限制未必需要去改变(或许也无力改变)。但通过阳性检出率来帮助明确社区传播状况是非常有意义的。

以前中国是通过全民核酸来找到具体每一个感染病例在哪里,然后采取封控措施阻断感染,这是职能部门导向的防疫方式。如今转为民众为自己的健康负责,政府就需要通过新增病例与阳性检出率告诉民众在某个城市或某个区域内,社区传播严重到了什么程度,感染风险是高是低,让民众有机会按可靠的信息来决策。如果继续采用因检测量下降而严重偏离疫情实际的确诊病例数,无疑是在误导公众,也是极为危险的。

除核酸需要改变之外,更为重要的是应将抗原检测的结果在一定程度上纳入统计之中。由于抗原检测的便捷,随着感染的增加,越来越多的人会选择通过抗原自测的方式来检查自己是否感染。这是好事,既避免了核酸采样时潜在的交叉感染,个人也能迅速获知结果。

但如今抗原阳性,除非感染者又去做了核酸根本不会纳入感染统计之中。很容易造成抗原检测越普及,感染数据越偏离的恶性循环。很多国家地区遇到过同样的问题,不少也是第一次遭遇奥密克戎检测需求剧增,从核酸转为抗原为主要检测方式的时候。中国大陆完全可以参考新加坡、香港等地的经验,建立个人递交抗原检测结果用于统计汇总的渠道。

我们不指望每个人都递交结果,加上抗原本身灵敏度的问题,有遗漏是必然的。但还是那句话,如今不是要把每一例感染病例都找到、统计到,可至少要把反映疫情真实走向的轮廓给勾勒出来。不能搞不好一大半的感染者都只做抗原不做核酸了,咱还光盯着核酸检测这一个数据点吧?

我们需要重新思考新增感染数的意义。这些数据不是为了防疫部门脸上有光,也不是为了吓唬民众,而是需要为民众提供一个关键信息——你所在的区域社区传播的情况如何。检出的感染病例只占实际感染的一部分不是问题,甚至是难免的,哪怕差得多一点也可以接受,比如实际感染10万只检出1万。但不能连感染趋势都搞错,明明一天比一天感染严重,数据却是下降。

看如今一些疫情信息的指示图,我很难确定民众能从中获得什么有效信息。比如北京防控信息:

每个区每天都有新增的情况下,这张图能告诉我们什么?

以及新增病例、出院病例:

新增大概率是严重低估了,出院人数对民众具体防疫实践时的参考意义在哪里?

按我个人猜测,公布新增是希望反映病毒传播情况,出院则是想反映疫情对医疗系统的影响。但当下采样的数据能真实反映这两点吗?

实际上反映传播与新冠对医疗系统影响完全可以有更好的数据指标。可以直接参考美国CDC用过的两个方法。

关于社区传播,采用新增病例与核酸阳性检出率结合来定义低传播,中度传播与高传播:

如果新增很少,但核酸阳性检出率很高,取高的那个来确定社区传播程度。在疫情暴发初期,这种社区传播的数据能帮助公卫部门判断形势、制订对策,民众也可以参考来分析自己被感染的风险。

在疫情发展到一定阶段,我们或许会更关注医疗系统被新冠影响的程度,这也是当下CDC采用的新冠社区风险指标的考虑方式:

新增病例多了,可医院里新增多少新冠住院,多大比例的病床是新冠病人占据?这些数据结合在一起能更好反映疫情的疾病负担对社会的影响,也能反映具体某个区域内医疗系统的受压状态。

有些人可能对参考美国的数据分析方式非常敏感,会嚷嚷美国分析半天照样死了一百万人。对此,我建议最好能学会区分别人做得对的地方,与做得有欠缺的地方。美国的防疫当然不成功,美国CDC也有诸多滞后与失策。但这些新冠传播与疾病负担的指标至少保证了美国即便长期有检测不足,却没出现病例数与疫情现实脱节的情况。

如今国内检测方式的突然转向导致了感染数据出现巨大漏洞,对民众、对医疗系统来说都是严重威胁。不管是参考其它地区的经验,还是要另起炉灶,无论如何这种漏洞必须弥补。我们不能拿着一张错误的地图去野外探险,中国老百姓也不能看着偏离现实的疫情数据做健康的第一责任人。

 
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