白癜风早期发病原因 http://baidianfeng.39.net/a_bdfnzhm/140717/4427331.html大嘴巴川普说，世卫组织总干事谭德塞说新冠肺炎COVID-19的病死率为3.4%，这是说谎。川普认为应该是不到1%。谭德塞是不是说谎，我们先看看谭德塞的病死率是怎么计算出来的。我们已经知道的素材(原始数据)是确诊人数，新增确诊人数，死亡人数，新增死亡量人数，治愈人数，新增治愈人数等。这些数据每日更新，我们可以在各新闻平台查阅。我每天习惯查阅网易新闻的肺炎专题。通过这些基础数据，我们可以定义病死率。再结合其他基础数据(人口)，可以定义发病率和死亡率。病死率有两个，分别是病死率1和病死率2。定义1病死率1=死亡数/(死亡数+治愈数)×%定义2病死率2=死亡数/确诊数×%病死率1的概念是，死亡量对死亡量和治愈量之和的比率，用百分数表示。这个概念的计算基准是完成治疗(或自愈)周期的病人，包括康复和死亡两个结局。不考虑存量病人，因为存量病人处在不确定状态，我们希望所有的病人都痊愈或康复，但是我们不能排除存量病人中死亡的不幸事件。我们不知道存量病人中会有多少不幸，所以不纳入计算基准。病死率1概念中含有治愈人数，隐含治愈率指标。定义3治愈率1=治愈数/(治愈数+死亡数)×%，那么显然有推论一病死率1=1-治愈率1病死率2的概念是，死亡量对确诊总量的占比，用百分数表示。谭德塞的3.4%就是用这个公式计算的全球病死率。因为病死率是个即时动态指数，每天都会变化，最新的全球病死率为3.6%。川普嫌谭德塞的3.4%偏大，可是在瘟疫流行期间，病死率2是个即时动态病死率，随着疫情的发展，病死率2会变化，最近两天病速率2有增长，最近四天的病死率2分别是3.4%、3.5%、3.6%和3.7%。在病死率2中，确诊量是存量病例+死亡病例+治愈病例之和。这里存量病例不等于出院病例，因为存在门诊病例，一部分自愈病例有可能永远不去主动确认是否治愈。因此，推论二从病死率1和病死率2的定义看，当瘟疫趋近尾声或结束时，病死率1和病死率2不一定相等，但会比较接近。如果两者相差悬殊，则说明瘟疫还处在爆发期(如果统计数据完整真实可信的话)。同一时间，我们看到一个行政区病死率1和病死率2几乎想等时，可以判断该地区疫情趋于尾声。如果相差很大，则疫情仍在发展中。如果病死率1发生很大跳动，且数值较大，出现百分之几十的大数，说明这个地区的瘟疫才刚刚爆发，完成治疗周期的病例很少，治愈率1很小，或者样本太小。也可能是，该地区轻症病例占比较高，病死率1较小，死亡和住院病例都很小，或者虽然轻型病例较少，但是重症和危重病例得不到救治，这种情况病死率1可能维持较长时间的高位运行或跳动。通常随着疫情的发展，或者样本变大，病死率1会逐渐下降，最后趋近病死率2。如果确诊量趋于稳定，而病死率1和病死率2迟迟不收敛，说明该地区重症或危重病人占比大，治疗难度大，出院周期长。也可能是医疗水平低，医疗效率低，病人出院难。推论三如果死亡病例等于零，则病死率1=病死率2=0对于一场瘟疫来说，仅仅有病死率两个指标还不行。计算东营、澳门、新加坡和江苏的病死率1和病死率2，结果发现四个政区病死率指标都是0。那么三地就疫情没有差异了吗？否，病死率1和病死率2有缺陷，有时均不能反应疫情的大小。为此我们还需要引入两个指标——发病率和死亡率。定义4发病率=确诊人数/人口数×10^5/10万式中确诊人数和人口数的单位都是人，发病率无因次，单位名称为[10万]^-1，读作每十万。表示确诊人数在行政区人口中的占比，用十万分数表示。确诊人数为变数，疫情期间每日更新，因此发病率是即时动态指标。当疫情接近尾声，发病率趋于常数;疫情结束，发病率为常数。如果瘟疫不是一过性疫情，而是常年流行，如乙肝、艾滋病、肺结核那样，则有定义5发病率=一年内确诊人数/人口数·年×10^5/10万式中人口数可取年平均。单位名称为[10万]^-1·a^-1，读作每十万每年。定义6死亡率=死亡人数/人口数×10^5/10万式中人口数可取年平均。单位名称为[10万]^-1，读作每十万。定义7死亡率=一年内死亡人数/人口数·年×10^5/10万式中人口数可取年平均。单位名称为[10万]^-1·a^-1，读作每十万每年。对于新冠肺炎，我们假定是一过性疫情，不会常年流行，因此可以不考虑年份因素。单位用十万分数即可。我这里只使用定义4和5。发病率和死亡率概念中的人口数也是变数，但是通常变化不大，我们可以取最新发布的人口统计数据。个别行政区可能有短时间内人口巨变，如武汉。媒体说武汉常驻人口是万人，但是封城前有万人离开，这样武汉封城后实际人口为万人。万和万有很大差距，我这里为了方便，还是取官方发布的1万人，这样得出的病死率和死亡率可能偏小两成，但仍可看出病死率和死亡率的变化趋势。最近武汉病死率和死亡率趋于走平，说明巨灾区的疫情已经尘埃落定。武汉或湖北是巨灾区，其发病率和死亡率代表了新冠肺炎的严重程度。我们可以把各地发病率和死亡率排列在一个表格，对比不同行政区疫情的严重程度的大小。发病率，死亡率和病死率都是比率。这些指标可以帮助我们弥补原始数据不直观的不足。比如，两个行政区，都有0个确诊病例和个死亡病例，是不是可以说两个行政区的疫情是一样的严重或不严重呢？不能，如果一个行政区是一千万人，一个是十亿人，那么显然一千万人的行政区疫情比十亿人的更严重。发病率和死亡率分别反应行政区内部瘟疫的大小和严重程度。这就是发病率和死亡率指标的设计理念。病死率则反应病人群体中的死亡风险的大小，跟行政区人口多少没有关系。是病人内部比惨，看看哪个行政区的病人更加不幸。两个行政区，一个行政区病死率1是10%，病死率2是5%，另一个行政区分别是5%和2%，显然，前一个行政区的病人更加不幸。人类有各种不幸。因病而耽搁工作或经营活动，是一种不幸。因病而给自己和亲人带来精神上的痛苦，也是一种不幸。生病即便达到出院标准，也不一定是完全康复，仍有可能存在后遗症给自己带来痛苦。衡量不幸可以有各种指标，如DALYs(残疾调整生命年)、YLD(伤残损失健康生命年)等。但是死亡是人类的最大不幸。瘟疫最可怕的地方就是死亡。我这里选择死亡作为衡量瘟疫恐怖程度的指标。这就是死亡率、病死率1和病死率2指标的设计理念。现将发病率、死亡率和病死率阶段数据做个汇总分析。第一，首发疫区武汉(或湖北)的疫情于二月中旬出现拐点，二月下旬已经看出强烈的趋向终点的信号，三月初已经可以宣布尘埃落定;次发疫区瘟神开始肆虐，尤其是美国、日本、意大利、伊朗、韩国、德国、法国、西班牙等政区，疫情严峻。第二，首发疫区，武汉、湖北、孝感和黄冈发病率收敛于/10万，/10万，72.1/10万和46.2/10万。首发疫区全境和境内非鄂外地，分别收敛于5.9/10万和1.0/10万。可见湖北疫情比境内非鄂外地严重得多。究其原因，主要是湖北是首发地，初期应对措施不力，导致瘟疫爆发性增长。虽然瘟神已经被送走，武汉/10万的发病率仍然触目惊心。境内非鄂地区发病率普遍比较低。很多地区发病率为零，如东营、崇左、酒泉、嘉峪关、迪庆、怒江等行政区。境内零发病率地区，估计是严格物理防控的作用，也不排除运气好的成分。也有一些行政区是地理位置极其偏远(如阿里、山南)，与外界交流少。第三，境外尼泊尔、澳门、新加坡、台湾、越南等行政区瘟疫来得早，但是发病率很低且趋于稳定。新加坡和台湾的应对模式可圈可点，成绩斐然。第四，次发疫区，意大利、韩国、伊朗等行政区的发病率已经超过中国内地平均数5.9/10万，今后会不会有行政区逼近黄冈甚或孝感的发病率，全看当地政府的手段和民众的造化了。第四，死亡率指标，大致跟发病率指标正相关。武汉、湖北、孝感、黄冈、意大利、韩国、伊朗和中国内地的死亡率和发病率降序排列完全一致。一种合理的解释是，发病率越高，病人基数大，死亡率也越高。第五，美国的死亡率目前跟中国境内的死亡率相当，约为0./10万。但是，中国境内的疫情已经尘埃落定，而美国的疫情还在爆发期，未来美国的死亡率会有很大的上升空间。第六，因为新冠肺炎治愈周期大约需要两三周，且瘟疫早期发病量、病死量和治愈率样本都小，所以病死率1的计算值会高达30%以上且容易发生大幅度跳动。例如2月5日湖北病死率1=46.5%。随着时间推移，湖北病死率1在逐渐下降，最终将收敛于5%左右。境内病死率1将收敛于4%左右。第七，美国、法国、德国、日本、西班牙、韩国等行政区是次发疫区，其病死率1的收敛会比首发疫区滞后三四周或更长。瘟疫爆发越晚的疫区，其病死率1的收敛也越晚。目前这些行政区的病死率1都居高不下。说明死亡病例和治愈病例样本还太小，且瘟疫处在爆发初期。出院或自愈病例还太少或被统计得太少。第八，美国是次发疫区中爆发较早的行政区。但是美国的病死率1长时间居高不下，在50%到90%之间振荡。且毫无收敛趋势。这种走势让我们怀疑美国的统计数据的准确性。根据新闻报道，可以推测的原因有以下几点:1.大量轻症病例没有把瘟疫当回事而不去做检测，存量病人以重症和危重病人居多，病死率1亦高;2.CDC只统计了公立机构的病例，私人实验室的检测报告未被CDC统计，造成样本偏少的假象，样本小，病死率1跳动就大。第九，谭德塞说的3.4%是病死率2。目前全球病死率2的最新值是3.7%。瘟疫早期到目前，中国内地在全球中的权重大，因此全球病死率2会接近中国内地的病死率2。目前中国内地病死率2=3.9%。但是近期境外死亡病例增加较快，而自愈病例并未同步增长，导致全球病死率2增长到3.7%。第十，目前武汉、湖北、孝感、黄冈、全球、中国内地、美国、意大利、法国、德国、西班牙、香港、台湾等行政区的病死率2比较接近，在3%到6%之间或其附近。样本空间足够大，且样本具有多样性，说明4%左右可能是病死率2的真值。第十一，韩国和中国境内非鄂外地的病死率2分别为0.84%和0.86%。德国病死率2=0.19%。何以这三个区域录得1%以下的好成绩呢？中国境内非鄂外地的疫情已经终结，其样本有1.3万确诊病例，样本已经比较大，而病死率2不足1%，说明中国境内非鄂外地的医疗资源丰富，医疗服务水平较好。尚未尘埃落定的韩国和德国可能是轻症病例占比大。第十二，韩国是次发疫区，病死率1=18.4%，病死率2=0.86%，两者差距很大，说明韩国的瘟疫尚未出现拐点，或者虽然每日确诊病例的环比增长幅度下降，但是确诊总量的增加量仍然比较多，这样确诊病例基数大，而死亡病例少，这样病死率2就低;同时，出院或自愈病例少，病死率1就大。韩国政府的检测力度很大，确诊病例中轻症占比大，病死率2就会偏小。第十三，美国病死率2=3.2%，正在接近谭德塞的全球平均值3.4%。川普很不待见谭德塞的3.4%，他希望美国的病死率1低于1%。这好办，川普可以学习韩国、台湾和新加坡经验，增加RT-PCR检测力度，让所有患者应检俱检，且收回全部检测报告，这样轻症患者占比大增，病死率2就会显著下降。第十四，当死亡病例为0时，死亡率=病死率1=病死率2=0。目前东营、江苏、新加坡、澳门等行政区就是这样。对于死亡率和病死率1、病死率2为0的行政区，可以比较其发病率。目前东营、江苏、新加坡和澳门的发病率分别为0、0.78/10万、3.2/10万和1.5/10万。可见新加坡、澳门、江苏、东营的疫情是依次递减。其中东营是无瘟疫行政区。第十五，虽然零发病率是我们的愿景，但是真出现零发病率，我们也不一定有理由盲目沾沾自喜。因为我们已经有了足够大的样本，全球确诊病例已经超过十二万人，大样本空间计算得出的病死率1和病死率2分别为6.3%和3.6%，我们可以用已知概率(用频率近似)反推真实病例的可信度。假定病死率2为4.5%，澳门有10个病例，试求澳门恰好是0死亡病例的概率?答案是63.1%。可见澳门零死亡的可信度较大。如果有一个行政区，其确诊病例为，如果按照4.5%的概率计算最大可能的死亡数，那就是27。其恰好0死亡病例的概率是多少?答案是1.0×10^-12(一万亿分之一)。恰好1个死亡病例的概率是多少？答案是2.8×10^-11(两千八百万分之一)。恰好是27个死亡病例的概率是多少？答案是7.7%。不超过6个死亡病例的概率是多少？答案是0.4%。可见几百个确诊病例中，出现0死亡或1死亡的概率非常之低，几乎可以视为不可发生。出现中任意数的概率也只有0.4%。恰好是27死亡的概率相对最大，为7.7%，这个概率绝对数也不算大，较大的概率是出现27附近(如17到35)的某一个数。现在有的行政区几百甚至上千确诊病例中，只有0或1个死亡病例，等于很难发生的极小概率事件真的发生了。为什么会有这种情况?原因有二:1.小概率事件不等于不会发生，人家运气就是这么好;2.行政区发病率低，医疗资源丰富，医术高明，区内当局倾尽举区之力控制死亡率，甚至不惜动用肺移植技术。我这里的四个相对指标都是即时动态变化率，因此我们可以看到数据每日更新。我们希望变化率尽快趋于常数，病死率1和病死率2趋于相等，那就等于说瘟疫的终结。即便全球清零任重道远，我们可以分地区看，每一个政区清零，都是全人类的好消息。预览时标签不可点
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