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      用香港和全球數據預測Omicron致命性

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      作者:梁建章 沙燁 何亞福

      導讀:本輪Omicron疫情在各國已經接近尾聲,很多國家的死亡人數都維持在很低水平,但中國香港地區卻在這波疫情中有8735人去世(截至4月13日數據)。針對這個數字,有人簡單按照人口倍數放大來推算中國內地的前景,說內地如果學香港,死亡人數會高達167萬人。這類分析恐有危言聳聽之嫌,因為香港的老年人比例遠高于內地,他們的疫苗接種率則遠低于內地,此外,香港對新冠死亡的定義也遠比世界衛生組織更加寬松。

      為了說明問題,我們依照香港分年齡段在不同疫苗接種組合下的死亡率,來推算內地在調整防疫政策之后可能出現的死亡人數。在達到兩針95%和三針60%的疫苗接種水平情況下,如果按照世界衛生組織的定義,預測中國內地因新冠去世的死亡人數為15.3萬。如果用其他亞洲國家的數據來預測,得出的死亡人數更低,大致在3.7萬到15.5萬之間。

      本輪Omicron疫情走勢

      過去兩年,中國政府的防疫策略已經取得了很大的成功,以較小的經濟代價換取了極低的死亡率。但是,疫情進入第三年,病毒已經變異為致死率很低而傳播力很強的Omicron毒株,使得防感染策略的難度大幅度增加,更是不得不付出異常高昂的代價(詳見文章《生命代價最小化的防疫政策》)。

      國家目前堅持動態清零的防疫政策,但同時也需要對調整政策可能引起的死亡人數和醫療資源需求有比較準確的估計。本文希望通過分析中國香港地區和其他國家的詳細數據,來做出更加準確的預測和判斷。

      世界范圍內,很多國家和地區已經開始放松封控。有人說,有些國家的Omicron死亡人數并沒有大幅下降。實際上,這是很多國家因為Omicron致死率很低而主動放松封控以后的死亡數字,換來的是社會生活逐步正?;?。從最近的數據來看,很多國家和地區在大幅放松封控之后,死亡人數并沒有反彈,反而繼續下降。例如下圖,是香港,日本和新加坡的死亡人數和感染人數圖。


      數據來源:Ourworldindata.org


      數據來源:世界衛生組織


      數據來源:世界衛生組織

      通過上述圖表可以看出,在Omicron流行的今年前四個月,這三個地方的Omicron死亡人數從1月開始攀升,2月底3月初達到頂峰,到4月初已經只有高峰時期的1/4。其他國家的Omicron死亡趨勢圖也類似。由此可以推斷,這波Omicron造成死亡和感染在這些國家或地區基本已經接近尾聲。我們可以用這幾個地方的本輪Omicron疫情數據,尤其是香港的數據,來分析和預測未來不同情形下中國內地的死亡數據。

      用香港數據來預測新冠死亡人數

      大多數國家和地區的數據表明,這波Omicron疫情的死亡數據是很低的。按照WHO統計數據,例如新加坡在2022.1.1-4.14期間,死亡人數累計482人,占人口比例0.00823%;日本同期死亡人數累計10432人,占人口比例是0.00825%。但是香港是個例外,其死亡人數比較高。根據中國香港衛生署的最新數據,這波Omicron疫情(從2021年12月31日至2022年4月13日)累計死亡人數8735人,占人口比例0.12%。

      于是有人就說,如果我們采用類似的防疫政策,按照香港的死亡人數,等比例放大到全中國的人口(內地的人口是香港191倍),內地就會有167萬人的死亡。

      但上述推導存在嚴重的問題。香港死亡人數較高的主要原因是:第一、香港是世界上最長壽的地方,老人比例比中國內地高很多;第二、香港的疫苗接種率由于宣傳的問題偏低,尤其香港60歲以上老人的三針接種率不到40%,而中國內地60歲以上老人的三針接種率是56%;第三、香港對新冠死亡的定義非常寬松,只要陽性案例在收集日期的28日內死亡,就被列為新冠死亡案例,導致其中包括了相當比例因其他基礎疾病死亡的案例。香港醫院管理局行政總裁高拔陞也說“約四成的新冠確診死者與新冠病毒有直接關系……有兩成難以分辨死因”,據此估計約五成的死亡與新冠病毒有關。因此,非常有必要按照年齡和不同的疫苗來具體分析死亡率,再根據中國內地的年齡結構和疫苗接種情況,來推算中國內地有可能出現的新冠死亡人數,才能得出更加準確的預測結果。

      香港政府已公布2021.12.31-2022.4.13期間按照年齡段和疫苗接種分別列出的感染數和死亡數,另外香港還公布了人口中接種不同疫苗的比例,由此我們可以推算不同疫苗接種情況下中國內地的死亡人數。

      以下是按照年齡的香港死亡人數:


      例如香港80歲以上死亡人數中接種兩針科興疫苗的是a(493),香港80歲接種兩針科興的人口比例是b(28%),香港80歲以上人口是c(40.18萬),那么香港所有接種兩針科興的人口數量是 b*c(11.2萬)。那么,對于八十歲以上接種兩針科興的人口的死亡約是 a/(b*c)(0.0044),再乘以中國內地80歲以上人口數量是d(3774萬),就是假設所有中國內地80歲以上人口都僅接種了兩針科興,那么死亡人數就是(a *d) /(b*c)= 16.55萬(見下表)。


      通過以上圖表可以看到,假設按照所有人都未接種兩針疫苗,推算死亡人數是308萬;假設所有人都僅接種兩針科興,預測死亡人數是32.3萬;按照全員三針科興接種率,預測死亡人數是6.38萬(同樣的也可以計算,三針復必泰的預測死亡人數3.7萬),遠遠小于簡單按照人口倍數放大的167萬人的預測。

      中國4月初的疫苗普及率是兩針超過88%,三針超過50%。未來應該較快可以達到兩針95%和三針60%的水平。假設這是各個年齡段的接種水平,我們根據之前的預測數據(未接種兩針的308萬、接種兩針的32.3萬以及接種三針的6.38萬),對應按照接種比例分別是5%(未接種兩針)、35%(接種兩針),60%(接種三針)來計算,預測中國的死亡總人數在30.5萬,但這是按照香港非常寬松的和新冠相關死亡人數預測,如果按照嚴格的世衛組織定義,和新冠病毒有直接關系的死亡人數是五成左右,也就是15.3萬。如果我們著重提升老年人的三針接種率,尤其是能夠及時引進mRNA疫苗作為老年人的加強針來普及,也許可以進一步降低死亡人數到10萬左右。當然所有預測的前提,是中國內地未來采用和中國香港地區類似的防疫政策。

      用其他國家的死亡數據進行預測

      上面的預測也可以通過日本、新加坡等國的數據得到驗證。如果用日本的分年齡的死亡人數按照人口比例放大,那么中國的死亡人數只有3.77萬(見下表);同理按照新加坡的數據進行推算,預測中國的死亡人數為14.3萬(見附錄)。

      當然中國醫療條件和日本和新加坡不同,打的疫苗有所不同,所以這個預測應該只是一個近似值。


      有人可能會說,日本和新加坡的醫療條件比中國好,直接套用他們的數據可能導致低估風險。那就繼續用越南的數據來驗證,越南Omicron流行以來(按照WHO公布的2022.1.1-2022.4.14期間相關數據)的死亡人數是10710,按照兩國人口倍數是14.5來計算,據此放大后預測中國的死亡人數為15.5萬,和我們用香港數據做出的15.3萬的預測差不多。

      作為全球新冠死亡人數最高的美國,今年以來Omicron死亡人數約22萬人。美國死亡人數高的主要原因在于其疫苗接種率低。根據最新數據,美國二針接種率是64.5%,三針接種率只有29%,遠低于中國的水平。

      上海已經有30多萬人感染,但是重癥率不到萬分之一,死亡率不到十萬分之一。吉林長春感染人數1萬6千多,重癥率不到千分之三,死亡率是零。上海的死亡率這么低,有可能是因為疫苗接種率高和醫療水平高,也可能因為其他基礎病癥沒有統計在新冠死亡人數里。根據其他國家和中國香港地區的數據,有基礎疾病的老年人的確占了死亡人數中的絕大部分。但是不管怎么樣,上海迄今為止的極低死亡率,可能預示15.3萬這個對于死亡人數的預測也已屬偏悲觀。

      死亡人口的基礎病癥比例和年齡分布

      香港的新冠死亡平均年齡是86歲,其中90%都有基礎病癥。其他國家的數據也有類似情況,根據已公布年齡段的死亡數據計算,日本80歲以上的老人占了死亡人口的大約76.2%,新加坡70歲以上老人的死亡人數占比大約83%。所以根據這些國家死亡數據做的中國死亡人數的預測,其中老人比例和基礎病例比例應當也會大致相仿。

      醫療擠兌的擔憂

      有人擔心調整防疫政策會導致醫療資源擠兌,畢竟前兩年由于Alpha病毒的死亡率比較高,導致美國等地曾經發生過醫療資源的擠兌。但如今隨著Omicron的死亡率和重癥率降低了很多之后,已經很少發生醫療擠兌的情況。香港地區在Omicron爆發初期曾發生短暫的擠兌,那是因為很多輕癥患者基于對過去毒株的恐懼,相對無效地占用了大量醫療資源。后來在政府的引導下,輕癥患者普遍選擇在家自我康復,醫療資源也就逐步恢復了正常。新加坡和日本也采取了同樣的策略,輕癥患者被引導在家自我康復,從而讓醫療資源被集中用于救助重癥患者,保證了醫療資源不被擠兌。

      香港大學李嘉誠醫學院金冬雁在論文《香港新冠疫情的教訓及啟示》中提到,香港疫情爆發以來的任何時刻,對于ICU的占用都沒有超過300個。如果推算出中國內地的死亡人數是15.3萬,是香港地區實際死亡人數的17.5倍,同比例放大就會需要5240個左右的ICU床位。而根據陳胤孜等在《我國醫院衛生資源短期配置情況預測》(2020年)中公布的數據,我國每10萬常住人口綜合ICU床位數為4.37張,即中國的ICU床位數量大約是61700張左右,所以最多也只需要用到現有ICU數量的8.5%,應該不會發生擠兌的情況。根據上海本輪疫情數據,截止到4月初,Omicron的重癥患者只有9例,長春的重癥患者也只有42例,無論重癥率和死亡率都遠遠低于香港的水平。所以中國實際需要的ICU數量,也可能低于5240這個推算的數字。

      如果病情沒有嚴重到必須上呼吸機的程度,而是輕度肺炎癥狀可以在醫院內通過輸液等常規手段進行治療。那么根據上海本輪疫情的數據,Omicron感染從無癥狀轉為確診肺炎病例(不是重癥)的比例大約在13.05%(上海的確診就是有肺炎癥狀),這和流感轉肺炎的比例差不多(根據世衛組織流感轉肺炎的數據比例也在7-20%)。對此,現有的醫療資源應當可以基本滿足治療需求(尤其還可以用到已經建好的方艙醫院)。當然,上述結論的前提,是我們不再把寶貴的醫療資源用于治療輕癥或者是高頻次重復的大面積核酸檢測。

      中國人口多其實更有能力實行防死亡策略

      有人說,因為中國人口眾多,即便是再低的死亡率,也會導致龐大的死亡人數,所以必須要采取防感染策略。但這個邏輯其實并不成立,人口多,就意味著因其他疾病死亡的人數也會很多。例如中國每年因癌癥死亡300多萬,因心腦血管疾病死亡457萬。而且人口越多,因封控而造成的經濟損失以及次生災害所造成的生命損失也就越大。人口多并非應該采取防感染策略的理由,恰恰相反,正是在中國這樣的人口大國,能實現統一調配全國的醫療資源,從而避免醫療擠兌,更有能力救治每一位重癥患者,從而比其他國家更有能力降低死亡率。我們完全可以自信地說,中國更有能力實行防死亡策略,這原本就是人口大國的優勢所在。

      總結一下,根據內地的年齡結構和接種情況,用香港的死亡數據得到的分年齡段和分疫苗接種組合的死亡率,我們預測中國放松管控后的死亡人數是15.3萬,這個預測遠遠低于把香港死亡總數按照人口倍數放大得到的167萬。我們還可以用日本、新加坡的死亡人數,按照分年齡段人口倍數放大來驗證這個預測,得到的推算死亡人數是:3.8萬、14.3萬,而根據越南死亡病例數據,按照總人口倍數放大,得到的推算死亡人數是15.5萬。

      根據我們的預測,死亡人數中80歲以上老人占比42%,而且其中絕大多數有其他基礎病,這也是在任何防疫措施中最需要重點保護的人群。

      政策建議

      1. 盡快提升老年人第二、第三針的接種率,適時切換到防死亡政策,避免經濟長期停擺。
      2. 引導輕癥在家康復,集中資源治療重癥——即“防死亡策略”;引導國民降低對Omicron病毒的恐懼,為無癥狀和輕癥居家隔離提供完整規范。
      3. 利用人口大國的優勢,統一協調醫療資源,來彌補局部的醫療資源的不足。
      4. 可考慮引進mRNA疫苗用于老年人的加強針接種。
      5. 密切關注病毒新變異的情況,根據不同情況及時切換防疫策略。

      附錄一:計算香港各種疫苗組合的接種率


      附錄二:新加坡分年齡的死亡率,并且以此來計算中國的死亡人數


      參考文獻

      [1] 生命代價最小的防疫策略:

      https://mp.weixin.qq.com/s/0qO8I97Sq69twYe4ypmWrg

      [2] Our world in data:

      https://ourworldindata.org/coronavirus

      [3] 世界衛生組織:

      https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019

      [4] 香港衛生署衛生防護中心和醫院管理局:2019冠狀病毒死亡個案報告初步數據分析

      https://www.covidvaccine.gov.hk/pdf/death_analysis.pdf

      [5] 香港衛生署衛生防護中心和醫院管理局:2019冠狀病毒病第5波數據https://www.covidvaccine.gov.hk/pdf/5th_wave_statistics.pdf

      [6] 日本國立社會保障人口研究所:

      https://www.ipss.go.jp/projects/j/Choju/covid19/index-en.asp

      [7] 新加坡衛生部:

      https://www.moh.gov.sg/

      [8] 陳志平、張栢軒、金冬雁,2022:

      Lessons learned from the fifth wave of COVID-19 in Hong Kong in early 2022.

      https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/22221751.2022.2060137

      [9] 陳胤孜 , 李靜 , 王錫玲,2021: 我國醫院衛生資源短期配置情況預測. http://html.rhhz.net/ZGWSZY/html/2021-4-453.htm

      [10] 揚子晚報:無癥狀感染者轉歸為確診病例概率有多高?0.68%!上海30萬陽性者的分析報告

      https://k.sina.cn/article_1653603955_628ffe7301901auay.html

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