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染病人口、人均床位与病死率的关系

今天把受COVID-19疫情影响的国家的相关数字填到excel里,发现了一些规律。
 
使用的数字非常简单,
 
1)人口(通过公开信息采集到的各国人口统计,大多是2018-19年的数字。中国全国及湖北省、武汉市采用统计局的数字)。
 
2)累积确诊人数。这是实时更新的数字。截至发文时,中国累积确诊80,933,例,海外30,476例。
 
3)死亡人数,也是实时更新的数字,截至发文时,中国3,140例,海外977例。
 
4)累积确诊人数占所在国家地区人口的比例%。计算方法:累积确诊人数除以当地人口。
 
5)病死率。计算方法:死亡人数除以累积确诊人数。由于确诊人数是不断发生的,即分母在扩大,因此分子分母在静态时并不对应。所以仅做参考。
 
6)人均床位:发达国家根据OECD的统计。https://data.oecd.org/healtheqt/hospital-beds.htm中国没有依赖OECD的统计,而依赖官方发布的统计公报(机构床位数)。
 
笔者把病死率与累积确诊人数占人口比例及人均床位这些数字进行比较,得出了一些有趣并可以解释的观察。
 
其中,笔者将中国、湖北、武汉、中国的湖北以外分开比较。
 
目前,除了中国以外其他国家的疫情都在快速发展,尤其欧美,处在暴发态势。每天数据都要大量刷新。静态数字肯定不能反映全貌,只能让我们初窥大趋势。
 
 
一、累积确诊病例占人口比例与病死率成正相关关系
 
 
即,在一个国家或社会,得病的人占人口比例越高,死亡率越高。
 
上图基本呈现这个趋势。如果我们只比较武汉、湖北、湖北以外中国其他地方、全中国的数字,这个趋势会非常明显,而若干疫情重灾区国家也在呈现这个趋势。
 
其中笔者要提到一个小国,圣马力诺。这个欧洲微型国家只有3万人,目前有51宗确诊病例,死亡2例。人口确诊比例0.0059%,已经超过了湖北省(0.0051%)。该国的死亡率高达3.92%。外界可能根本不会注意这个国家,而实际上COVID-19疫情已经给这个微型社区巨大打击。
 
为什么确诊得病的人占人口比例越高,死亡率越高呢?
 
答案是多方面的。包括例如:
 
确诊人数占人口比例越高,越意味着当地发生大规模的社区传播,也就意味着会有大量老人被传染。(感染COVID-19老年人病死率非常高,70-80岁年龄段为8%,80岁以上年龄段为14.8%)。
 
确诊人数占人口比例越高,越有可能在医疗系统内发生集中的交叉感染。
 
确诊人数占人口比例越高,越有可能挤兑并崩溃当地的医疗系统。
 
确诊人数占人口比例越高,越有可能导致防疫社会资源枯竭(例如口罩供应等),增加疫病防控的难度。
 
确诊人数达到一定的临界点以后。传染病就变成肆虐房屋的一场大火,已经无法防控了,这时,说得难听点就是只能坐以待毙,等病重的人死掉,等轻症的人自愈。等大火之后的第二天看看残骸里还剩什么。越过临界点越远,医疗系统能做的就越少,甚至是泥菩萨过河自身难保。人类历史上大多数大瘟疫大都是这种情景。
 
如果一个地方的医疗体系出现崩溃,则还将产生其他的代价,例如其他病人无法得到及时救治导致的病情加重或死亡。这些就无法列示在COVID-19的统计数据里了
 
二、人均床位数与病死率成负相关关系
 
一个国家或地区拥有的人均医院病床数越多,COVID-19导致的死亡率就越低。
 
国际通行统计口径是每千人床位数。在大多数的国家里,这个数字低位是每千人2~3个病床,高位是每千人12-13个病床。
 
OECD统计中国床位为千分之4.3;中国最新的统计公报大约是千分之5.8。湖北水平和全国水平相当。武汉作为华中最大且经济发达的城市,要高一些,官方口径约千分之9.3。
 
日本、韩国是全球最高的,在千分之12~13的水平。然后德国水平也比较高,全国在千分之8以上。法国也较高,在6左右。其他欧美国家基本分布在千分之2~4之间。
 
当然这个人均床位数并没有考虑病床的质量。中国作为发展中国家,绝对的床位数可能上去了,但质量不一定高。而且还应该结合人均医护人员的数量来看。否则,光有床没有医护也不行。
 
但无论如何,对COVID-19防疫来说,有床肯定比没有床强,因为COVID-19的特征是重症、危重症比率非常高——重症比率13.8%,危重症4.7%——合计18.5%,就是约五分之一。换言之,每五个人确诊COVID-19的人,就有一个至少需要住院治疗。2019-2020年美国流感季有2,900万人染病,其中有28万人住院治疗,重症率在1%左右,也就是COVID-19的二十分之一。这说明COVID-19对医疗体系的冲击与流感完全不可相比。
 
这对医疗资源的压力是非常大的。大多数国家的机构床位资源应该是处于饱和或准饱和状态,不会有太多闲置的病床。每年的冬天都是北半球的流感季,住院者比平时要多。COVID-19疫情暴发,将导致大量病人有集中住院的需求,从而崩溃医疗体系。如果不去动用政府或社会集中力量去建造雷神山/火神山/方舱医院,短时间大幅增加床位的话,则医疗机构将无法承担新增病人的压力。意大利的伦巴第地区是意大利最发达的地方。目前危重病人已经睡到了医院走廊上。如果最终很多人因为床位不足,无法收治,就只能被要求回家。作为重症者,回家的结果当然是增加病死率,同时增加家庭/社区传播的风险,进一步恶化整个疫情形势。
 
这就是病床的价值。只要有病床,至少可以就对病人实现物理安置,与居住区/家庭分开,进行适度隔离,减少疫病蔓延。
 
如果病床不够,那就要考验国家/政府能不能短时间“创造”出大量新增床位了。中国政府有这个能力,但绝大多数其他国家政府是没有的。
 
现在看看下图。
 
 
从可以看出,病死率和人均床位数基本呈反比趋势。
 
韩国虽然累积确诊占人口比例高,但病死率低。一个可能的解释原因是因为韩国拥有全球最高的人居床位数(千分之12.3)。同样的,日本床位数也比较丰富,尽管现在日本的确诊数字有低估。但由于日本床位数多,所以应对能力也比较强。
 
但也要看到,日、韩、德这些国家人均床位比较高的一个原因可能因为这他们的老龄化极为严重。如果我们再做一个图,可能会发现各个国家的平均年龄与人均床位数成正比。而人口平均年龄越高,受到COVID-19的威胁也越大。所以,尽管有较多的床位,如果出现老年社区暴发,也还是很威胁的。这些国家的COVID-19病死率都有待观察。但至少在短期内,人均床位高肯定有利于收治病人,降低病死率。
 
再看看染病率较高意大利、伊朗、圣马力诺等国——这些国家人均床位数都不高,在千分之二到四的水平。由于这些地方出现大规模暴发,人均床位作为医疗资源最重要的指标就会直接影响到病死率。
 
可以看到,大多数欧美国家(包括美国、英国)都处在横轴的左端即人均床位较低水平。一旦出现社区暴发,这些国家将遇到很大麻烦。
 
因为时间有限,笔者没有进一步收集其他相关变量,包括人均ICU床位数、人均医护人员数、人均医疗设备(例如ECMO)等等。可以想见,医疗资源越丰富,病死率肯定也越低。
 
武汉是一个大城市,人均床位数不算低,从数量上看接近德国平均水平。但从病死率看与德国相去甚远。如何解释?医护人员数量、床位质量、综合医疗资源等当然也是重要原因,但确诊人数占人口比例可能是更重要的原因。
 
三:将确诊人口占人口比例、床位数及病死率三个因素进行比较
 
见下图:
 
 
蓝色的气泡越大,表示确诊者占人口的比例越高。
 
因此,大气泡(湖北全省、武汉市、意大利、伊朗、圣马力诺)的病死率较高。小气泡例如德国、英国、法国等病死率较低。
 
如果这些国家不能未来一到两周控制住疫情发展,确诊人数占人口比例飙升,则病死率一定会提升。
 
最后,我们看看美国的案例。美国的病死率非常高(3.4%),虽然美国人均床位数较低(每千人2.8),但累积确诊人数占人口比例非常低。为何病死率高呢?
 
可能有几个原因:
 
因为没有广泛检测,使得真实患病数量远远大于确诊病例。
 
在个别地方已经出现了老年人社区传播,而COVID-19对老年人非常危险,极容易推高病死率。
 
按照美国目前对防疫的取态,医疗基础设施情况(人均床位)及医疗资源体系(数千万人没有医保),如果疫情暴发,后果可能很严重,病死率可能居高不下。
 
综上,可以看出,各国政府需要结合各方面因素,对COVID-19有一个全面的分析。COVID-19的危险性在于有五分之一的感染者是重症或危重症者,需要被医院收治治疗。对于床位有限、本来就处在保护状态的社会来讲,这将会构成对医疗资源的巨大冲击。一旦确诊人数达到一定的人口比例,就会因为重症求医者超出医院床位供应而崩溃医疗体系,造成严重后果。笔者在西方主流媒体上很少能看到这样的分析,所有人都在将COVID-19轻描淡写地与流感进行比较,而没有人指出COVID-19的重症以上比率是季节性流感的20倍,更没有指出COVID-19对老年人的打击远远大于流感(65岁以上的流感患者死亡率为0.83%,而60-69岁年龄段的COVID-19患者死亡率为3.6%,70-80岁为8.0%,80岁以上为14.8%)。
 
从各国疫情暴发增长速度可以看出,疫情在全球范围内仅仅刚刚开始。而从以上数据可以看出,确诊病例占人口比重的提高一方面必会将疫病传播给老龄人口,另一方面也会因庞大的人口数量对医疗资源造成巨大压力,并最终推高病死率。
 
中国人已经比较了解了COVID-19了。而在中国以外,在亚洲以外,这种知识刚刚开始。这些国家的政府和国民可能将为轻视付出代价。
 
亦如笔者反复所说,全球疫情之下的中国即便自身抗疫成功,也很难“独善其身”,中国要做到复工复产且能防止境外输入病例,还要在全球经济一体化的时代里为本国经济复苏寻找机会。2020年的挑战只是刚刚开始。
 
文章原载于“tuzhuxi”微信公众号(2020年3月11日)



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