2 月 12 日,预印本网站 Medrxiv 上发表的一篇关于新冠肺炎的最新论文,披露了迄今样本数量最大的患者数据。同时对病毒传染性和病死率进行了重新计算。 论文作者包括了解放军军事医学科学院微生物流行病研究所、国家疾控中心和美国佛罗里达大学的科学家。 此项研究分析近 9 千名新冠肺炎患者,包括确诊及疑似患者。在经过重新计算后,论文指出男性患者的病死率是女性患者的三倍;高龄的重症男性患者病死率接近 10%。 论文提到了来自全国各地报告的 8866 例患者,首次涵盖了疑似病例和确诊病例。其中确诊病例为 4021 例,占比超过 45%,余下超过半数病例均为疑似患者。 从地域划分上,论文覆盖的病例来自全国约 30 个省、市,而在所有确诊患者当中,有超过 4 成是来自武汉,其严重形势一目了然。 在这 4021 例确诊患者中,重度肺炎有 935 例(占比 25.5%),轻度肺炎有 2563 例(69.9%)。除此之外,还有约 4.5% 为没有肺炎症状患者。 研究数据表明,这 4021 名确诊患者的平均年龄约为 49 岁。其中,30-65 岁的患者人数为 2873,占比超过 7 成,为此次肺炎病患的最主要群体。50 岁以上中老年人的患病率最高,而 20 岁以下的儿童和青少年相对最低,这种分布在疑似患者当中也是相近的。 从报告给出的数据回顾可以得出,武汉的疫情发展远早于其他省市,更早放出了危险的信号。 数据显示,从 1 月中旬开始,武汉的病患数量开始逐渐上涨,并在数日内呈明显加速上涨的趋势。 而在之后,病情在 1 月下旬开始呈现向全国蔓延趋势,尤其是临近大省河南、四川、湖南,以及外来劳务大省广东、浙江等开始出现更多确诊病例。 研究显示,总体而言,男性的发病率高于女性,男性患病比例为每 10 万人中有 0.31 人患病,而女性则为每 10 万人中有 0.27 人患病。 而在武汉以外的患者中,这种 “性别差异” 则表现的更加明显。数据显示,在武汉以外的患者中,男性患者比例为每 10 万人 0.19 个患病,而女性患者比例为每 10 万 0.15 个。 与此同时,确诊患者中的重症患者、以及死亡病患中,男性都在比例上明显高于女性。 被诊断为重症肺炎的患者中,整体年龄偏大,达到 55 岁,而其中超过 6 成为男性患者。 从临床观察来看,在这 8866 例病例中,最终死亡的患者包括了 58 名确诊病人和 18 名疑似病患。整体病死率为 1.44%(95% 置信区间为 1.10%-1.86%)。对于有重度肺炎的确诊病例,其病死率高达 5.88%,轻度肺炎者和无肺炎症状者的病死率则分别为 0.12%、0%。 值得一提的是,在病死率的问题上,不少人表示目前正在住院的确诊、疑似患者中仍有可能出现死亡病例,因此以当前的死亡数据、患者数计算病死率会导致结果偏低。 因此在此次分析中,研究团队还进一步考虑到了死亡病例和病程时间的关系,对大多数仍在治疗的患者预后进行推算,再进行病死率计算。最终推算出的病死率约为 3.06%(95% 置信区间 2.02-4.59%)。而在这一计算结果中,男性患者的病死率(4.45%)是女性患者(1.25%)的三倍还多,差距明显。 研究者提示,符合以下三个特征中任意两个的患者(1、男性;2、60 岁及以上;3、重度肺炎),病死率会明显提高,当三个条件都同时满足时候,病死率甚至会达到 9.47%。 截至 1 月 26 日,该研究覆盖的患者中已经有 58 例确诊患者和 18 例疑似患者去世,其中 55 例是重症患者,只有 3 例是轻症患者,死亡的重症患者占到确诊重症患者的近 6%。 在进一步研究后,研究团队计算出基本传染数(R₀)为 3.77,较此前多个团队提出的结果更大。 为了评估、预测病毒的传播路径、速率,学界通常使用 R₀ 值来反映传染病爆发的潜力和严重程度,即基本传染数(Basic reproduction number of the infection,R₀)。 R₀ 值是指不考虑外力介入(例如实施防控措施),同时所有人都没有免疫力的情况,平均每个感染者把疾病传染给其它人的人数。也就是说,R₀ 值越大,这个疾病的传播就越难控制。 世界卫生组织曾在 1 月 23 日估算武汉新冠肺炎的 R₀ 值在 1.5-2.5 之间。也就是说,一个被感染者平均可导致 1.5-2.5 个其他人感染。《英格兰医学杂志》上发表的一项研究显示,新冠病毒 R₀ 值约为 2.2,这一结果曾被广泛参考。 通过对大量患者资料研究,此次论文研究团队认为新冠肺炎的中位潜伏期是 4.8 天(95% 置信区间是 3.0-7.2 天)。 在这一潜伏期数据的基础之上,研究团队进一步推算出了 R₀ 值为 3.77。这一结果比此前世卫组织和《新英格兰医学杂志》论文提出的数字更大,意味着 R₀ 可能曾被低估。 论文作者也对这一问题进行了特别解释,他们认为,《新英格兰医学杂志》论文在计算 R₀ 时,疫情还处在爆发的早期阶段,当时很多患者还迟迟未能获得确诊,这也导致了样本数据出现偏差,最终计算出来的 R₀ 值很可能被低估。 |
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