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英帝国理工预测湖北冠状病死率高达18%

(2020-02-13 06:18:56) 下一个

英国帝国理工Neil Ferguson教授。

英国帝国理工Neil Ferguson教授的团队,在2020年1月17日的论文中预测武汉的冠状病毒感染人数在1月12日已经达到了1723人。在第二天的1月18日,我写博文向国内介绍这位去年当选美国医学院院士的预测结果。

当时谁也不相信这项现在看来比较靠谱的预测,武汉当天举行了四万人参加的万人宴,很少人戴口罩。湖北省委省政府还有大型春节团拜会,沒有人告诉他们会人传人。我朋友今天也说:“说实话,看您第一批微信说有1700人感染,我们也不信,但后来证实了”,因为当时国内报道只有40多例感染了武汉冠状病毒。

现在伦敦帝国理工的Ferguson团队又继续推出他们的第四篇对武汉冠状病毒的预测,这次涉及病毒感染的凶险程度,也就是病死率(Case Fatality Ratio)。他们预测冠状病毒在湖北的病死率为18%,而中国以外的旅行者的病死率为1.2-5.6%之间,而武汉冠状病毒的总病死率为1%,大家可以看出湖北的惨烈程度。

依据现在官方的说法,武汉冠状病毒在武汉的病死率是4.9%,在湖北省是3.1%。这次英国人的率比官方病死率高了太多,很难让人理解,或许没有考虑中国采取的如此强烈的措施,我猜测最终数据会在4.9%和18%之间。

这里要澄清一下病死率的概念,病死率是指死亡人数在整个感染人群中的比率,也就是死于冠状病毒的人数除以被冠状病毒感染的总人数。病死率又是一个跨时间的概念,需要在整个疫情结束后看到底有多少感染的人去世,总死亡人数除以所有被感染过的人数。作者通过多种数学模型以解决这个时间差所产生的误差,统计学家和应用数学家可看他们文章中的推导公式。我勉强能弄懂一些炎症风暴或者细胞因子风暴所产生的致命效应,解说数学模型就太难为我了。所以我要强调的是,这里的所有数据均来自Ferguson教授团队。

英国人的推测也是根据的各方网站的数据,而现在的诊断仅以核酸检测为标准是有欠缺的,因为只有35%为阳性,具体例子是李文亮感染二十天左右才核酸阳性。石正丽团队已经间接证明武汉冠状病毒能有效刺激机体产生抗体,因为感染的病人血清能中和病毒。既然感染的潜伏期可以高达14-20天,现在的当务之急是制备测定病人血清抗体的试剂盒,那会比核酸检测的阳性率高很多,因为抗体是均匀分配在血液中的,并且抗体蛋白出奇地稳定,而核酸检测时取样是来自上呼吸道的咽喉或下呼吸道的BAL (肺泡洗脱液)会差别很大。现在调整诊断标准后,湖北昨天新增病例达14840人,这些变化也会冲击数据预测,我们也需要感谢美国MD Anderson华裔放射科主任呼吁将CT纳入诊断标准的努力。

Ferguson团队也重点引用了日本、德国和马来西亚从武汉撤侨人员的感染情况:日本第一批撤侨206人中4人感染,第二次210中2人;德国124人中2人;马来西亚207人中2,这些国家的平均阳性率为10/747=1.3%,以此可以类推武汉市1100万人口中会有多少?

借此机会谈谈在美国JAMA发表冠状病毒临床病例论文的武汉大学中南医院ICU主任彭志勇教授,他是我们的朋友。向老彭致敬,老彭医技高超,更重要的是他能顶住压力说实话干实事,他学到了美国医学之真传。没有他在1月5日收治首例冠状病毒患者时坚持的隔离措施,他的中南医院ICU病房不可想像,那是不会人传人的时期,他是我的英雄。他的底气来自他在美国的太太,我们的同班同学啰,彭志勇拥有強大的后盾,充其量他可以重返美国。

引号部分是Ferguson团队自己对论文的中文解释:

“报告摘要4

本篇报告中,我们提供了三种类型的2019-nCoV感染病例的病死率(CFR)估计值。对于在湖北发现的病例,我们估计病死率为18%(95%贝叶斯置信区间:11%-81%)。对于在中国大陆以外的旅行者中发现的病例,我们根据统计方法得出, 病死率估计值的中位数介于1.2-5.6%之间,而且这些中心估计值存在很大的不确定性。我们根据日本和德国撤侨航班上乘客的检测结果,估算出1月底武汉市的潜在感染盛行率,并据此调整湖北省早期病例或中国大陆以外病例的病死率的估算,从而估计所有感染病例(不论有无症状)的总病死率约为1%(95%信赖区间:0.5%-4%)。值得注意的是,这些估计值的差异并不反映国家之间疾病严重程度的根本差异。在各个国家/地区中的病死率会有所不同,取决于不同监测系统对疾病严重程度检测的敏感性以及为重症患者提供的临床护理。由于目前尚不清楚在中国大陆对死亡和病例所进行监测的敏感性,因此应谨慎看待所有病死率的估计值。此外,所有估计都依赖于一般个案从症状出现到死亡或复原的时间间隔,这些有限的数据会影响病死率的估计。”

这是他们论文的截图:

 

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评论
Rosaline 回复 悄悄话 大家也可以在Twitter 上看哈佛大学的感染性疾病的流行病学专家,Marc Lipsitch的分析。
Rosaline 回复 悄悄话 从武汉官方通知,武汉政府将全市所有的医院,体育馆,酒店,和学校,将于二月二十日,对于重症和已经感染的所有患者准备出10万张病床。我是通过这来分析发病数。

至于死亡数,需要了解武汉市有多少家殡仪馆,通常的工作量。我曾看到了WeChat 上传的洛阳和重庆市的殡仪人员援助武汉的出门照片。这些照片,让武汉人心碎,。

天门报道,官方报告是湖北省死亡率最高的地区。我有一个从美国回武汉创业的朋友,也应该是雅美先生的天门老乡。刚刚宣布,专门给天门捐赠一大批从国外定购的口罩。

湖北人,是“九头鸟”,智勇多谋。湖北人,是以“九头鸟”的称谓而自豪的。
沔阳木匠 回复 悄悄话 昨日湖北/武汉换掌柜,新掌柜把烂账算到老掌柜那里,这给真正的研究 (data science or modeling) 提出了一个新课题: 如何在 data integrity 缺失的情况下保持模型的正确及预测的准确。
武胜 回复 悄悄话 地域差别老了去了。黑龙江4百死11个,浙江1千多却无人死。病死率受到多种因素影响,需要分析这些具体因素才有意义。用一个假设很多的理论模型,比算命好一点吧。
westshore 回复 悄悄话 这事情取决于患者的年龄段,比如对于老年社会来讲,患者中老年人必然多,死亡率也就必然高。再有就是病毒传播方式是否容易导致老年人感染。比如美国的传染病(不论猪流感还是今年流感)虽然感染面很大,但实际上老人患者并不多,因为美国老人不需要上班,不需要高峰期挤公共交通、出去往往自己开车,因此与人交往面很小,被传染的几率就小很多。
而年轻人被病毒传染自愈的机率很高,因此死亡率就低。
中国城市动辄数百万人,美国百万以上人口的城市(也就是有大型公共交通)没几个,全美第二大城市LA都没有像样的公共交通设施。
这些要素都导致传染年龄段不同。
fito 回复 悄悄话 在官报死亡数字后加个零,基本靠谱
HCC 回复 悄悄话 标题应为"英帝国理工预测湖北冠状(在湖北的)病死率高达18%"。

湖北的确诊人数已有数万了,世界除中国大陆以外只有数百,而病死者目前只有2人(包括香港1人)。

不明白此教授如何达成湖北的病死率高达18%,而所有感染病例的总病死率为1%的这种结论。
Rosaline 回复 悄悄话 目前英国帝国理工一个教授也是最早在进行武汉病毒疫苗的动物实验的。当然还有其它的大学和机构,这周会有消息。
XYZ94538 回复 悄悄话 就是像流感一样的自限制性传染病,传染性比流感强,比流感病重,但大多数能痊愈。痊愈的人自然有免疫力。人群中有3%到5%的人有免疫力,传播就会受到阻挡。
Rosaline 回复 悄悄话 更正:“武汉晚报”新闻是2019年10月30日。

但是据我在武汉四大主要医院工作的朋友说:封城前的周一院办通知,仍然是期待大家不要带口罩,以避免群众恐慌。当时的医生们心情已经极为愤怒了,因为门诊量极不正常
我心依旧2008 回复 悄悄话 一将无能,累死三军; 兵熊熊一个,将熊熊一窝
我心依旧2008 回复 悄悄话 真正的死亡率也许看湖北省外其他地方,湖北的传染率恐怕非常高,有人说把国外撤侨感染的人数除以撤侨的人数就是大概的感染人数,好像是2% 左右
我心依旧2008 回复 悄悄话 武汉的病人死亡率过高,可能与武汉封城,城内缺衣少药有关系
seabiscuit 回复 悄悄话 Neil Ferguson 可能会非常接近现实,当然,也永远无法证实他的正确性。以武汉和湖北的现状,仅管全国支援医生,但没药可治这病,医疗设备也未必足够。
Rosaline 回复 悄悄话 雅美先生,我现在也是不管别人是否说我政治正确与否,我与美国同事们讨论,我都是直接称”Wuhan virus”
雅美之途 回复 悄悄话 回复 'Rosaline' 的评论 : 希望他们的试剂盒。我一开始就建议将此病毒命名为“武汉冠状病毒”,以地名命名名字是医学传统,从费城染色体到St. Louis Encephalitis 都是,武汉病毒没有什么不好,它记录着武汉这段悲壮的历史,更是意义非凡。中国医学界应该要求WHO重新命名,让Wuhan载入人类的医学史册。
Rosaline 回复 悄悄话 雅美先生:我已在微信朋友圈中看到江苏美克技术公司开发的15分钟内快速出结果的新冠病毒(2019-N Cov)-, 听说WHO又给病毒换名称了,IgM/Ig G 检测试剂盒。应该是归国华人的公司,我不知道是谁的。从公司提供的阴阳性检验结果的图片看,条带清晰。目前注明仅供科研使用。

我昨天也看到网络信息“一将愚蠢,累死三军…”,此条已经被“河蟹”了,上面有照片为“武汉晚报”消息,原版为:元旦以后,中南医院急诊中心倡议,为了更好的与病人建立彼此信任关系,医务人员取下口罩…
FollowNature 回复 悄悄话 这种预测死亡率的就是扯,因为取决于医疗资源。预测感染人的数量有点靠普。
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