觀察員
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元宿：美國的疫情數(shù)據(jù)是真實的嗎？
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元宿外科學(xué)碩士
分享到：最后更新: 2020-04-09 08:18:523.上報程序（是否實時/標(biāo)準(zhǔn)）
雖然上報程序并不影響最終數(shù)值，但是會影響流行曲線的變化趨勢，讓人們低估風(fēng)險，美國初期和現(xiàn)在的英國都是如此。
以英國數(shù)據(jù)為例，英國每天都有一個很大的死亡數(shù)字。每個人都會跳到這個數(shù)字上，把它當(dāng)成最新的死亡人數(shù)。然而，NHS的數(shù)據(jù)報告的目前占英國死亡人數(shù)的大部分實際上反映的是報告時的數(shù)量，而不是當(dāng)日實際的數(shù)量。這個數(shù)據(jù)通常是在前幾天就出現(xiàn)，有時甚至幾周前。我們不知道前一天有多少人死亡，事實上，總體數(shù)字可能會少報前一天實際發(fā)生的死亡人數(shù)。
我們所聽到的數(shù)字通常是計算在較早日期發(fā)生的死亡人數(shù)。這種差異會導(dǎo)致流行曲線變化比實際更慢，讓人們低估風(fēng)險，然而有時候可能放松一天發(fā)布隔離措施，就是幾千條人命。
以英國延誤報告為例，在截至3月31日的6天中，Covid-19的實際死亡人數(shù)高于報告的死亡人數(shù)。
如何校準(zhǔn)真實的數(shù)據(jù)？
一種方法是，不再用具體的數(shù)值，而是給定一個值域范圍（最大最小值），這在制作預(yù)測模型時常見。
在一個非常簡單的模型中，通過將一個單一的數(shù)字，即IFR，改變?yōu)閹讉€值域中的一個參考，而且也不會預(yù)測太長時間以后的范圍，通常每天都在動態(tài)變化，如牛津大學(xué)賈森·奧克(Jason Oke)教授提出的CEBM就是這樣。
另一種可靠的方法是和過去的正常年份死亡人數(shù)作比較，尋找“超額死亡量”——即與“正?！蹦攴菹啾龋劳隹?cè)藬?shù)增加了多少。
比如說，在檢疫解除后送到意大利殯儀館的骨灰盒數(shù)量，也要考慮到經(jīng)常死亡的人數(shù)。不能到時候從照片上看數(shù)千只骨灰盒被送到大型殯儀館，就說明它比實際更高，這樣你只考慮到了分子，沒考慮到分母。
由于死亡本身可以在不同的地方以非常不同的方式記錄，目前所有的COVID-19相關(guān)統(tǒng)計數(shù)字，都與各個國家不同的檢測能力、檢測政策、醫(yī)療水平、人口結(jié)構(gòu)等息息相關(guān)。
在大流行結(jié)束前，數(shù)據(jù)都不可能做到百分百精準(zhǔn)。比如2009年的豬流感疫情，人們在疫情仍在繼續(xù)時使用的數(shù)字，與科學(xué)家們后來確定的數(shù)字大相徑庭：2009年的早期估計在0.1%到5.1%之間，世衛(wèi)組織的最終估計僅為0.02%，與季節(jié)性流感相似。
疫情造成的實際傷亡人數(shù)只有在疫情結(jié)束后，并將新的死亡統(tǒng)計數(shù)字與前幾年的數(shù)字進(jìn)行比較時，才能得知較為準(zhǔn)確的數(shù)值。
但可以明確的是，任何國家如果好好把握好中國給的窗口期做準(zhǔn)備，都能將數(shù)據(jù)趨近穩(wěn)定真實地呈現(xiàn)。
（本文為元宿在知乎問題“美國的疫情數(shù)據(jù)是真實的嗎？”下的回答，觀察者網(wǎng)已獲作者授權(quán)轉(zhuǎn)載。）
- 原標(biāo)題：元宿：美國的疫情數(shù)據(jù)是真實的嗎？ 本文僅代表作者個人觀點。
- 責(zé)任編輯: 李泠
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