|
在一场疫情中，有些国家的实际感染人数和死亡人数，往往与官方统计和公布的数据之间，存在着较大差异甚至是巨大差异。在人们印象中，此次新冠肺炎疫情这方面的差异，中国、德国、韩国等国相对较小；而美国、巴西、印度、意大利及英国等国，则差异较大或甚巨，其中又以美国为最。 ——美国疾病控制和预防中心主任雷德菲尔德6月25日称，据调查显示，约有5%-8%的美国人已经感染新冠病毒，而此前可能只发现了其中的10%。根据美国现有人口3.298亿推算，美国感染新冠病毒的实际人数可能是目前确诊病例的10倍，达到1650万-2640万人之间！ ——美国西北大学费恩格医学院流行病学家萨迪娅·汗7月初表示，美国实际感染新冠病毒的人数，可能为公开数据的10－24倍。 ——4月23日，纽约州州长科莫表示，该州对5个区的超市和大卖场的3000名市民进行随机检测，发现其中13.9%的人员新冠病毒抗体呈阳性。以此推测，拥有1954万人口的纽约州，可能已有270万人感染和曾经感染新冠病毒！而且，这还未将参与救治新冠病人的医护人员统计在内。科莫说，实际死亡人数肯定更可怕，在过去的两个月中，纽约市民的死亡率远远高于往年，这表明新冠病毒造成的死亡人数远远高于官方数据。 ——美国"抗疫队长"福奇5月12日在出席美国国会参议院的一场听证会时表示，"我们大多数人认为死亡人数很可能高于（官方）数字。我们不知道到底高出了多少百分比，但几乎可以肯定的是，实际死亡数字会更高。"他认为，存在实际死亡数字比统计数据高出50%的可能性。 ——《纽约时报》4月底报道，美国疾控中心的数据分析表明，疫情导致的美国死亡人数远远高于目前公布的数字。疫情期间的纽约死亡人数达到正常水平的3倍以上，而实际上可能达到了6倍！此外，美国医生和公共卫生专家也称，美国官方统计未能准确记录死于这一大流行病的真实人数。 ——5月中旬，当官方公布的巴西新冠病毒感染人数还不到20万时，英国帝国理工学院就估计，巴西的实际感染人数，可能已达此数字的20倍以上，为420万人！ ——6月中旬，当官方公布的印度新冠病毒感染人数还在30多万时，俄罗斯专家即判断，印度的实际感染人数，可能已达此数字的30倍以上，为1000万人！ 从以上所举情况可以看出，在中国以外的一些国家的地区，疫情的真相常常是一回事儿，而官方公布的数据则往往又是另一回事儿。有的时候，两者形成差异甚大的"两张皮"。 值得注意的是，官方包括研究机构统计和公布的疫情数据，通常都是确定性的，精确到个位数；而学术机构用抽样调查方法得出的疫情数据，则一般都是概率性的或模糊性的，一般只给出一个区间。 实践已经证明，了解全球疫情态势，指导一个国家的抗疫工作，没有各国公布的精确疫情数据肯定不行；但完全依靠那些精确数据，肯定也不够。 我们把在一场疫情中实际的感染人数、死亡人数与官方公布的数据之间所存在的差异，称作"疫情真相与数据差"，简称"疫情数据差"。在深层次上，它反映的是国家有关权威机构工作者主观对客观的认识水平和认知差距。在目前条件下，某一国家存在一定的"疫情数据差"不仅是正常的，而且是绝对的，因为疫情复杂，任何国家都不可能做到所统计和公布的数据与客观实际完全吻合、丝毫不差；但是，如果某一国家存在着巨大的"疫情数据差"，已"差"到彻底离了谱，完全不能真实反映该国的疫情实际，则就是很不正常的了。 根据完全离谱的疫情数据认识疫情、指导防疫，会造成认识和工作的"双误导"，还可能引发公众对政府的信任危机。所以，应当引起人们的警惕。 影响疫情数据真实性的因素是多方面的，有技术方面的因素，有能力方面的因素，有经济方面的因素，也有政治方面和作风方面的因素。这是一个大课题，需要学者专题探讨，本文暂且不论。 现在看，用检测方法及时发现疫病感染者，对防控疫情非常必要。但是，如果将检测方法作为某一国家排查感染人员的唯一方法，则不仅不科学，而且笨得无以复加。因为，对于一个国家来说，疫情检查很难做到人员全覆盖，即使勉强做到，也难以反映所有人员情况的变化。实际中经常有一些人，才检测为阴性，接着就被感染，转成为阳性。 根据医院就诊人数统计感染人数行不行呢？恐怕也不完全行，只能作为综合方法中的一种。这是因为，有些轻症状患者和无症状患者，可能根本不去医院，有的甚至被感染了连自己都不知道。 那么，什么方法可能最接近疫情实际呢？答案是：对一定数量并具代表性的人员进行随机检测和抽样调查，得到较大数量样本和"阳性"比例数据，然后根据国家和地区人口总数，进行等比例"放大样"。 还有，在疫情结束一定时间后，排除各种因素干扰，对所有涉疫地点数据进行全采集，对所有病例信息进行全采集，追加检测，逐一核对，综合研判，也是逼近疫情真相的可行路径。武汉市适时订正确诊病亡人员数据，将新冠肺炎死亡数核增1290例，采用的就是这种办法。 总之，采取种种办法尽量缩小"疫情真相与数据差"，确保疫情信息公开透明、数据尽量准确，将"疫情真相与数据差"努力控制在允许范围内，应是各国防疫的一个努力方向。 但无论如何应记住，在很多情况下，"模糊数学"比"精确数学"可能更准确，概率性的结论比确定性的结论可能更靠谱！（常名，2020年7月2日） |
