最近上海的抗疫專家,流行病學專家張文宏教授做的一個疫情報告火了。這個報告的主要信息點之一就是他的團隊和西湖大學合作,“對奧密克戎和流感進行了一個深層次的比較,比較了炎癥通路以及炎癥的強度,發(fā)現(xiàn)了奧密克戎引起的對宿主的炎癥應答確實比流感要輕一點,程度要弱于流感”。
而且他們還援引了幾個抗疫比較成功的國家,發(fā)現(xiàn)“韓國、澳大利亞、新西蘭的病亡率(病亡人數(shù)/總感染人數(shù))基本上都是維持在0.08%~0.1%之間。這個數(shù)據(jù)與流感也比較接近”。
新冠流感化,這毫無疑問是個好消息。但是美國的疫情的情況卻給了我們一個反面的印象。美國今年到現(xiàn)在為止,死于奧米克戎的已經(jīng)20萬人(今年的毒株都是奧米克戎,以前的株系都絕種了),到年底如果樂觀的話,也許可以三十萬人打住。那么流感是個什么情況呢,隨便在CDC的網(wǎng)站上一查可以看到流感死亡數(shù)是浮動很大的估計值,每年從一萬到五萬之間不等,如果取中位數(shù)的話就是三萬。也就是說奧米克戎造成的死亡數(shù)在美國仍為流感的十倍。
也許有人會質疑奧米克戎對美國的殺傷被夸大了,“因為很多被歸為新冠死亡的僅僅是新冠陽性,而并不代表新冠就是殺手“。且先不管這種說法對不對,我們的這個比較中,流感可以作為一個參照物,如果奧米克戎的致死率被夸大,那么流感死亡也有被夸大的可能,一個分子一個分母雙雙抵消,奧米克戎的相對殺傷力依然是流感的十倍。
為什么這個簡單的算數(shù)和張教授和西湖大學的研究差距那么大? 你要注意到張教授對奧米克戎的致死率0.1%的這個估計,指的是奧米克戎如果感染了1000人,其中會有一個死亡,這個比例和流感類似。但是如果奧米克戎的強傳播力能讓它感染一萬人的話,即使病死率不變,也會有10倍的死亡率的提升。也就是說,現(xiàn)今如果有個人得了奧米克戎,你個人擔心程度只要和得了流感相當就可以了。但是對社會總體的沖擊度而言,奧米克戎依然大大超過流感。就社會心理學而言,固然一個人的染冠只給他帶來和流感類似的憂慮,但是如果帶有這樣憂慮情緒的絕對人數(shù)多上十倍,那就是不可忽視的社會總體心態(tài)問題了。
為了印證這個印象,我們先引用一篇文章,是幾天前發(fā)表在美國醫(yī)學會雜志上的一篇短報告。他研究了在美國馬薩諸塞州這個疫苗接種率堪稱模范的東部小州里,在德爾塔流行期,從德爾塔到奧米克戎的過渡期,和奧米克戎一枝獨秀的三個時期中,其超常死亡數(shù)和正常期預期值的比較是什么。結果發(fā)現(xiàn)了奧米克戎期的超額死亡數(shù)量峰還超過了德爾塔期(圖示是65歲以上的老人)。他們的結論是,盡管奧米克戎這個株系的毒性也許有某種程度的下降,但是這個良好效果很快就被毒株高傳播率的沖擊力給稀釋了。
第二篇文章研究的問題是,奧米克戎的毒性是不是真的比前面的老毒株降低了? 這個答案雖然好像已經(jīng)是公認了,但是這個結論其實并不好下,因為有很多干擾因素。比如,當?shù)聽査餍械臅r候,社會的疫苗接種率不如現(xiàn)在高,由于自然感染造成的臨時保護率和現(xiàn)在也不同,那么,當臨床的觀察發(fā)現(xiàn)了奧米克戎的病理和癥狀都比德爾塔輕的時候,這到底是奧米克戎株本身的突變造成了輕癥呢?還是因為和奧米克戎作戰(zhàn)的人體已經(jīng)具有了比以前更高的保護力?
舉一個最好理解的例子。有一個研究發(fā)現(xiàn),凡是養(yǎng)狗的人群,鏟屎官,汪星人,他們的預期壽命較不養(yǎng)狗的人要長。這是因為經(jīng)常遛狗帶來的運動以及和動物的互動帶來的愉悅能益壽延年嗎? 不一定,因為也許是本來就比較富裕,居住條件就比較好的人才有能力養(yǎng)狗。所以養(yǎng)狗不是長壽的原因,有錢才是。
為了回答這個問題,又有麻省總醫(yī)院的研究人員調查了該州十三萬新冠病人,在線上公布了他們的最新研究結果。他們發(fā)現(xiàn)單單看重癥住院率和死亡率的話,這一波的奧米克戎的確是比之前的毒株要低了。但是當他們把可能影響新冠預后的其他因素考慮進去,比如種族,基礎病情況,疫苗接種情況等等,奧米克戎的重癥和死亡率就和以前差不多了。那么這個隱含的結論就是,之所以觀察到的奧米克戎癥狀輕,那是因為之前接種或者染病帶來的保護力,或者是測量取樣不平均的原因。
萬一,時過境遷,疫苗帶來的免疫力不可避免地下降之后,奧米克戎依然會帶來嚴峻的考驗。
參控資料:
https://finance.sina.com.cn/stock/stockptd/2022-05-23/doc-imizmscu2865408.shtml
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2792738
https://www.researchsquare.com/article/rs-1601788/v1
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