#前情摘要:被自己总统坑惨了的美国人民,怎么更支持他了呢?(点击阅读:闲聊一下,搞砸防疫的川普,为什么支持率反而提高了?

随着疫情在全球爆发,各个国家政府之间的明争暗战也开始了,抢夺医疗物资是一方面,互相指责甩锅也变成了日常。比如最近美国和欧洲一些国家针对中国的指责之一,就是说中国隐瞒死亡数字,压低死亡率。(关于死亡率有多种统计方式,我们用大家最熟悉的方式:死亡率=死亡人数/确诊人数
今晚约翰霍普金斯大学统计的全球数据地图
这种指责挺可笑的:当然我们的数据不可能完美无缺绝对准确,统计错漏遗失是一定存在的,尤其是武汉初期一片混乱的时候,这在各个国家都会出现。但大规模作假压低死亡人数,这既不符合我国政府的“风格”,也不现实:在互联网信息爆发的年代,将大规模爆发的疫情死亡率瞒报到几分之一,这已经超出了一个政府合理能力的上限(也许三胖可以做到?)。
更何况中国的死亡率虽然远低于意大利、西班牙、英国、荷兰等欧洲国家,但4%的死亡率其实并不算低,在目前确诊人数前50名的国家中,大多数国家的死亡率都比中国低,比如德国、韩国、挪威、捷克,他们的死亡率依旧远低于中国同期水平,只在1.5-2%左右。

所以某些政府揪着中国死亡率来帮自己甩锅的事情,当个笑话看就好了。但从我们自己的角度来看,还是需要弄明白,中国死亡率为什么比欧洲很多国家低很多。这不仅仅有助于我们去外网“吵架”,也可以让自己更了解此次疫情中的得失,明白下一步怎样防控。比如,是什么造成武汉地区和湖北省外死亡率的巨大差异呢?

是哪些问题,导致了同样一种流行病,在不同国家地区造成的死亡率相差悬殊呢?

核心的差别当然不是口罩。
最初意大利死亡率激增的时候,大部分人,包括我们自己,将这个归为两个事情:一是意大利老年人比例太高,老龄化位居全球第二;另一个是认为,这是因为激增的患者人数击穿了意大利医疗体系救治能力的上限,导致大量患者无法得到救助。
当然这两个因素是存在的,但在越来越多的国家发生疫情之后,我们却发现这并不是核心。
意大利老龄化的确是很大的风险因素,但别忘了全球老龄化第三名的国家是德国,两个国家65岁以上老年人的比例差不多。但死亡率上,德国现在是意大利的1/6。
同样,意大利医疗体系的确在超饱和的状态运作,医护感染率一直不低,但毕竟是全球第三的医疗大国,疫情核心又是意大利经济最发达的北部,所以从整体来看医院体系并没有真的被完全击垮,超高死亡率并不是因为医院救不过来。
为了分析这个问题,我们选择了目前确诊人数靠前的欧洲、北美国家以及韩国、澳大利亚,一共25个国家的数据,做了一下对比。
我们计算了两个百分比:阳性率(确诊人数/总测试人数)和粗死亡率(死亡人数/确诊人数)。

阳性率低,说明在疫情刚开始,还没几个人感染的时候,就进行大量测试;而阳性率高,就意味着测试数量少,不重复,或者测试开展的太晚,疫情已经不可控。
我们把25个国家的阳性率和死亡率,放在一起,就会发现两者有很高的一致性。
也就是说,越重视测试的国家,死亡率越低,也就是民众患新冠死亡的平均风险越低,那这是为什么呢?
这里有两个原因。
第一个原因比较简单,阳性率高的国家往往存在大量感染了新冠疫情但未检测的情况,因此在计算死亡率的时候,分母变小,结果就变大了。
这种影响是存在的,不过并不绝对:因为检测少,一些因为新冠死亡的案例同样会被漏记,因此测试不足的影响是双方面的。

更关键的因素在于,因为测试推进迟缓,感染的人群发生了变化,因此带来了死亡率的巨大提升。
新冠疫情的一个特点,是死亡风险和年龄高度相关,年轻人虽然也会感染,会重症,但是死亡风险不大;老年人的死亡率就非常高。
我们从Statista网站上搜索了几个国家目前分年龄死亡率的图标,可以看到目前死亡率最高的意大利、西班牙,和中韩两国在分年龄段死亡率上相差不大,也就是中国的80+年龄段比其他国家低一些,意大利的70-79岁比其他国家高一些。
其他国家也是类似的情况,也就是说这个疾病在不同年龄段的死亡率各国基本一致。那为什么整体的死亡率会差这么多呢?

这是因为各国确诊人群的年龄结构差异很大 —— 韩国因为主要是年轻人感染,所以整体死亡率很低;意大利,西班牙,老年人感染率很高,所以造成了超高的整体死亡率。
我们看一下确诊人群的年龄分布:意大利70+人群占了36%,西班牙是34%,中国12%,韩国11%。这是不同国家死亡率差几倍的根本原因。
同样的情况也出现在我国内部:之所以武汉
死亡
率>湖北省内其他地区>湖北省外,也是因为感染人群不同。

我们对比一下武汉vs湖北省外的确诊病例年龄分布,能看到湖北省外确诊病例的年龄段远低于武汉,这也是为什么湖北省外新病人的死亡率远低于武汉的原因之一。
那是什么导致不同国家地区的确诊人群年龄差异这么大呢 —— 最关键的因素是:没有及时展开测试和后续的隔离。
因为老年人,往往是一个国家最后被感染的人群。
流行病传播,从一个社区到整个城市,从一个城市到整个国家,从一个国家到整个世界;从一个人扩散到几十几百万人。而在这个过程中,每个人所起到的作用是不同的。

什么人在起到快速传播病毒的作用呢?主要是中青年,比如商务人士、旅行者、派对动物、运动爱好者等等。以欧洲新冠大爆发为例,疫情从意大利附近蔓延到德国和北欧,主要原因就是当时是滑雪季,大批北欧和德国的滑雪爱好者聚集到意大利和瑞士,然后将病毒带回了自己的国家。而武汉封城前后,离开武汉的人群,也是以年轻人为主。

这群人年龄低,身体也不错,感染之后病情比较轻微,所以往往不会引起注意,但狡猾的病毒并没有消失,而是不断扩散传染。如果在这时开展测试发现感染者,进行隔离和治疗,就像中国湖北省外,韩国这样的做法,感染者年龄分布较低,并没有太多老年人被感染,所以死亡率不高。

但是如果忽视掉了这个风险,甚至像美国这种因为各种人为因素推迟铺开检测,那么随着感染人群的逐渐扩散,病毒被传递到老年人群,疫情的死亡率就会突然升高。
另一个类似的情况,是疫情从富有人群向贫穷人群的扩散。天天飞来飞去到处开会旅行的,基本是一个国家的富裕阶层,他们虽然感染较早,但可以获得较好的医疗救助,因此死亡率相对较低。
如果不去控制疫情,病毒就会逐渐向贫穷人群扩散,而这些人群慢性疾病比例也较高,能获得的医疗救助较少,这会进一步提高死亡率。比如美国现在就发现,黑人死亡率远高于白人。
在一个国家如此,在整个世界如此,最先爆发疫情的,其实都是欧美东亚的北半球富裕国家,然后逐渐向南亚非洲南美这些不发达地区扩散。而我们现在在纠结死亡率是2%还是12%,都只是对“富国”而言。在医疗发达的国家已经如此,在极度缺乏医疗资源,甚至饭都吃不饱的地方,会怎样?
总结一下为什么会出现死亡率的差异:
在死亡率最高的几个国家中:意大利、西班牙因为是最先爆发,政府没有准备,等到病毒大量感染老年人群之后才开始管控,甚至出现很多养老院“团灭”的惨剧。而英国则是政府刻意拖延,结果也是类似。而相反的韩国和德国,则因为很快开始抗疫模式,大量检测,在病毒扩散到老年人群之前,就控制住了疫情,因此死亡率就低很多。

同样的情况也可以用来分析武汉、湖北和湖北省外的死亡率差异问题。
不同国家之间的死亡率差异巨大,这并不能直接甩锅给别人说谎报数据。因为导致这种差异的根本责任是在当地政府 —— 有没有及时发现疫情,有没有全力检测封堵疫情,这才是死亡率背后所能映射出的故事。
最后闲聊几句:
其实也并不是每个国家都适合全面封停自己的国家,对于较贫困和贫困国家来说,封停可能反而会造成大规模的人道主义灾难。比如最近印度瞬间要求十几亿人隔离的政策,最终的结果很可能就等同于对自己贫民和贱民阶层的大屠杀,当然也许能多救几个印度富豪或者IT精英吧。

相反,也有一些本来可以通过积极应对政策,快速结束疫情的国家,却因为不想承担经济损失,就遮上眼睛不去处理。比如我们之前关于群体免疫文章中曾经说过,当时喊出要搞群体免疫,不想封停的两个国家,英国和瑞典。(点击阅读:英国“群体免疫”政策,不是疯狂只是侥幸的借口
英国已经转向,并且因为拖延变成了目前死亡率最高的国家之一,而另外一个国家瑞典,虽然因为地广人稀好一些,但放任疫情,不要求隔离,不做检测,这些政策所带来的负面结果,也已经慢慢显露出来了。

因为瑞典的特别政策,最近世界各国媒体和机构都希望从北欧看到哪种效果更好,尤其是上个世纪才拆伙独立的挪威vs瑞典两国,这次因为路线迥异更是被直接当做对比组来看了。
在3月,两个国家的数据还极为相似,在3月29日之前两个国家的3日平均新确诊数都是纠结在一起,但从3月29日开始,瞬间分开了。这两天瑞典的新增数字已经达到了挪威的4倍,这还是挪威测试力度远高于瑞典的前提下。这个分叉的时间点,离挪威3月中进入紧急状态,关闭边境,而瑞典继续不管不顾的政策分叉点,刚好过去了2周。
再拿北欧四国做个对比,瑞典的测试力度还不如疫情轻微的芬兰。不做封停,少做检测的结果,就是瑞典的死亡人数远高于其他几个国家,死亡率更是其他北欧国家的2-5倍。
而因此带来的结果,就是瑞典的死亡人数在3月底开始直接飙升。从下面的3日平均死亡新增人数变化可以看到,和其他三个国家平稳的情况相比,瑞典因为一些养老院开始爆出集体疫情,曲线已经快飚出天际了:
而随着这样的变化,北欧出现了一些我们熟悉的故事:一是其他几个北欧国家开始对瑞典进行更严格的边境审核,甚至喊话要封闭边境。另外一个事情更有趣,就是瑞典开始指责挪威瞒报死亡数据,说自己算了一下,其实挪威应该多死了3-4倍的人。
就没点新鲜的。
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参考资料:
http://weekly.chinacdc.cn/en/article/id/e53946e2-c6c4-41e9-9a9b-fea8db1a8f51
https://www.vg.no/spesial/2020/corona/?utm_source=corona-widget&utm_term=d6#norway
https://experience.arcgis.com/experience/09f821667ce64bf7be6f9f87457ed9aa
https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4
http://ncov.mohw.go.kr/upload/viewer/skin/doc.html?fn=1585964657625_20200404104417.pdf&rs=/upload/viewer/result/202004/
https://virusncov.com/covid-statistics
https://coronavirus.jhu.edu/map.html
https://www.statista.com/
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