经济学家对流行病学曲线的看法

2020/03/20 15:36
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COVID-19的传播不会遵循指数曲线——如果分析师相信它会,严重的错误也会随之而来。新病例数量迅速上升,达到高峰,然后下降,这叫做流行病学曲线。它不是一个理论或假设,每个流感季节都是如此。迄今为止,我们现在看似极端的遏制政策的主要目标是为了避免医疗体系超负荷,压低发病高峰。

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原文标题:It’s not exponential: An economist’s view of the epidemiological curve,作者:Richard Baldwin,发表日期:2020年3月12日,原文链接:https://voxeu.org/article/it-s-not-exponential-economist-s-view-epidemiological-curve,译者:凌欣

引言

COVID-19的传播不会遵循指数曲线——如果分析师相信它会,严重的错误也会随之而来。新病例数量迅速上升,达到高峰,然后下降,这叫做流行病学曲线。它不是一个理论或假设,每个流感季节都是如此。迄今为止,我们现在看似极端的遏制政策的主要目标是为了避免医疗体系超负荷,压低发病高峰。

正文部分

您有看过布拉德·皮特的僵尸电影《世界大战》吗?一个僵尸变成两个僵尸,两个变成四个,那么很快就失去了控制。瞬间,一家在好莱坞最好地段的超市里熙熙攘攘的人流就变成了大量的奴隶僵尸。

这不是指数增长过程。

为什么?虽然僵尸永远不会死亡, 但也永远不会变得好转,最终他们很难找到新的受害者。更重要的是,幸存的非僵尸会开始采取极端的遏制措施,以降低感染率,而且效果会非常好。当然,COVID-19不是什么僵尸疾病,所以不必惊讶,不过这可以帮助我们考虑病毒的流行病学特征。

大多数感染了COVID-19的患者会康复(已经有超过70,000名患者从疾病中康复),也有些人不幸地病逝,而且未感染者已经开始采取措施降低感染率。

这就是为什么新病例的数量不是指数级增长的原因。曲线它迅速上升,达到峰值,然后下降。这就是流行病学曲线(简称“epi曲线”)。

这是流行病学家众所周知的。这不是什么理论或猜想。它在每个流感季节都会发挥作用(图1)。疾病控制与预防中心(CDC)甚至为它的各个阶段进行命名,如图1的底部面板所示:调查,识别,启动,加速,减速等。

图1 加拿大的典型季节性流感疫情曲线(上)和CDC的流行病学曲线的“时间间隔”(下)

资料来源:Dena等人(2010)

中国的COVID-19流行病学曲线

图2显示了从2019年12月31日到2020年3月11日COVID-19在中国的经验曲线。它说明了为什么如果先入为主的认为曲线为线性会容易低估某种疾病的传播,然后又说明了为什么认为曲线为指数级会很容易高估了疾病的传播。图2左上角的面板显示的是早期情况,当时看起来好像不是什么大问题。而左下角的面板则处于指数级阶段,右上角的面板是当峰值过去之后,而右下角的面板是截至2020年3月11日的完整时间轴。而数据出现高峰的原因,是因为当时临时改变了数据收集的标准。

图2 2019年12月31日至2020年3月11日中国的COVID-19流行病学曲线

资料来源:作者对欧洲CDC数据的阐述,https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide

简而言之,如果一位分析人员不了解典型的流行病学曲线的形状,就会在2020年1月中旬严重低估这个问题。然后,他/她将在2月初又严重高估这一问题。

由于尚未发生,因此图上没有显示病毒消退后通常会有复发的情况。换句话说,流行病学曲线开始会看起来像正弦波。图3显示了流行病学家最近对2020年剩余时间COVID-19可能演变的模拟结果。

图3 2020年COVID-19新病例演变的模拟

资料来源:Anderson等。 (2020年)

译者注:

靠近坐标轴的红字部分:疫情增长阶段,数量翻倍的时间为4-7天

图片中间的红字部分:由于以下原因,峰值的时间和宽度是不确定的: -早期动态的随机性 -接触方式的异质性 -空间变化 -关键流行病学参数不确定

绿字部分:社会(人与人之间的)距离拉平了曲线(降低了峰值)

蓝字部分:在取消政府防护干预之后疫情复发的风险

据我们所知,中国政府既了解流行病学曲线,也了解局势的严重性。他们迅速采取了极端措施来降低传播速度,或者说这些措施在当时对许多人来说似乎是极端的。

韩国也已经进入减速阶段,如图4蓝线所示。我们也把截至2020年3月11日的美国的流行病学曲线(橙色线)放在图的右轴进行比较;请注意比例尺的差异。

图4 截至2020年3月11日,韩国和美国的流行病学曲线

资料来源:作者对欧洲CDC数据的阐述,https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide

拉平曲线:了解教科书里的公共卫生遏制政策

当中国政府锁定数千万易感人群时,他们的想法是什么?鉴于当时没有对抗病毒的工具,那么核心就是“拉平曲线”。图5解释了原因。

图5 流行病学曲线拉平:通过避免医院超载(病床挤兑)来挽救生命

资料来源:作者的阐述。

译者注:红色实线:总新增病例(不采取遏制政策);红色虚线:需要住院治疗的重症病例(不采取遏制政策);黄色:强制性医疗配给;蓝色实线:总新增病例(采取遏制政策);蓝色虚线:需要住院治疗的重症病例(采取遏制政策)

红色的流行病学曲线说明了像COVID-19这样的大流行病。在COVID-19的病例中,约有5%或10%的患者需要住院治疗。如果流行病学曲线上升得过于剧烈,则需要重症监护病房(ICU)床的患者数量可能会超过当地医院的承载能力。

关键点很简单。在快速增长的阶段,需要住院治疗的人数可能会急剧增加;增加的太快以至于压倒了一个国家的医疗体系。而在意大利这正在发生。

本周,意大利主要报纸Corriere della Sera报道了“战时分流的场景,老年患者不得不被抛弃。”

接受Corriere della Sera采访的医生说,“先到先得”的原则已被放弃。另一位医生说:“病例区分的决定是在一个用于大型手术的急诊室内进行的,只有COVID-19患者才能进入。如果一个人年龄在80到95岁之间,并且患有严重的呼吸衰竭,那么他很可能不会被选中(进行救治)。”

这就是意大利现在采取在许多国家看来貌似极端措施的原因。而与不堪重负的医院的噩梦——无法为人们提供生存所需的护理相比,这些措施并不极端。

图4中的蓝色曲线说明了出于公共卫生原因而制定隔离政策时的流行病学曲线。经典的做法是关闭办公室,工厂,学校和政府,并取消大型公共活动。这些政策可能进一步升级,就像在意大利和中国那样,那里已经或正在进行大规模封锁,关闭商店和实施运输禁令。

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