怎么看疫情预测

全球新冠肺炎病例数近来急速增长。到4月1日，美国约翰斯·霍普金斯大学的数据显示，全球病例数已超过80万例。而这个数字还远未“达峰”。有模型预测认为，即便采取一定干预措施，全球仍可能有24亿人感染。

自新冠肺炎疫情暴发以来，各国科研机构和学者发表了形形色色的模型预测，其中一些看似“危言”，引人瞩目。我们该如何看待这些预测？

预测带来警示

24亿，这是英国帝国理工学院新冠肺炎反应小组3月26日发布的第12份报告里，对全球感染人数高中低三个预测的中间数字。

该报告对今年感染新冠肺炎人数给出了三个场景：高感染场景，全球不采取减缓疫情措施，预计约70亿人感染，也就是几乎全人类都感染；中感染场景，如果各国在每10万人每周死亡16人时开始采取抑制疫情措施（包括加强检测、社交隔离等），预计约24亿人感染；低感染场景，如果在每10万人每周死亡02人时就开始采取抑制疫情措施，预计约47亿人感染。

这个研究团队自疫情暴发以来多次发布报告，均被广泛引用。该团队3月16日发布第9份报告后，英国和美国政府大幅强化防疫政策，有观点认为报告起了一定作用。

这是3月23日下午拍摄的纽约州 “居家令”生效后的美国纽约时报广场。美国纽约州州长安德鲁·科莫3月20日签署针对该州1900多万居民的行政令，规定全州所有非关键行业企业的工作人员居家办公以缓解新冠肺炎疫情，该行政令将于当地时间22日晚间生效。（新华社记者王迎摄）

该团队在报告中指出，只有通过迅速采取公共卫生措施来抑制疫情的传播，才能将卫生保健需求保持在可控制的水平上。如今可见，世界上越来越多的国家出台了严厉的防控措施，如“封城”、旅行限制以及要求市民在家工作或上学等，其目的都是为了“拉平曲线”。

在流行病学中，人们把减缓病毒传播速度，进而减少一段时间内需求治疗的人数的概念称为“拉平曲线”。新冠肺炎疫情发展曲线上升得越快，意味着当地卫生保健系统越有可能被压垮。

世界卫生组织也一再强调“拉平曲线”对应对新冠肺炎疫情的重要性，并呼吁世界各国采取全面的公共卫生措施。美国密歇根大学专家霍华德·马凯尔也指出，历史经验表明立即采取有力措施有助于减缓新冠病毒的传播，拉平疫情“曲线”。

预测也有误差

在帝国理工学院团队第12份报告分析的三个场景中，今年全球死亡人数分别约为4000万、1000万、186万。按照其详细数据计算的三个场景病亡率分别约为058%、043%、040%。

据世卫组织数据，欧洲中部时间30日10时（北京时间30日16时），全球确诊病例达到693224例，死亡病例达33106例。照此计算，病亡率约为48%。为何预测中的病亡率和实际有较大偏差？

世界卫生组织发布的截至欧洲中部时间30日10时（北京时间30日16时）全球确诊病例分布情况。（来源：世卫组织官网）

首先，研究模型中的感染人数是估计的所有感染人数，包含大量轻症患者和无症状感染者。这部分人由于症状不明显，在实际生活中可能根本就不会接受检测。

其次，在疫情不同时期、不同地区的病亡率会发生较大变化。根据2月底发布的《中国-世界卫生组织新型冠状病毒肺炎（COVID-19）联合考察报告》，截至2月20日，中国55924例实验室确诊病例中有2114例死亡，病亡率约为38%。但病亡率因地区而异，武汉为58%，中国其他地区为07%；也因时间而异，1月1日至10日间发病病例的病亡率为173%，2月1日之后则降至07%。

美国疾控中心前主任托马斯·弗里登3月中旬撰文讨论疫情时引用了一个研究模型，将新冠肺炎的病亡率分为三种场景：与季节性流感相似场景的病亡率约为01%，中等程度严重场景的病亡率为05%，严重场景为1%。

弗里登说，最坏的情况是美国约一半人感染，而病亡率又达到约1%，这样仅在美国就会有约160万人死亡。他强调，虽然这是最坏情况，但不是不可能。

预测仅供参考

应该指出的是，各种研究模型都有其局限性。不同模型依赖不同的参数和算法，给出的结果可能有很大区别。

英国诺丁汉大学分子病毒学教授乔纳森·鲍尔评论某些新冠肺炎疫情模型时说，这些模型都建立在各种假设之上，而相关假设常可能是错误的。

比如，美国国家卫生研究院下属国家过敏症和传染病研究所所长安东尼·福奇29日说，模型显示，新冠肺炎疫情有可能导致美国10万人至20万人死亡。这远低于弗里登所说“最坏情况”160万人死亡的数据。

3月29日，在美国华盛顿白宫，美国总统特朗普（左）和美国国家过敏症和传染病研究所所长安东尼·福奇出席记者会。（新华社/路透）

许多专家都强调，模型预测给出的结果只能作为一种参考，如果全球各国加强对新冠肺炎疫情的防控措施，如重视检测、严格隔离，疫情发展趋势可能不会像模型预测的那样严重，上述模型预测中的可怕数字也不会成真。

传播态势在流行病语境情况下可以理解当前疫情是处于可控还是不可控状态。

疫情是否可控依赖于疫情传播速率，基本再生数R0 值常被用来描述疫情传染速率，可以反映传染病爆发的潜力和严重程度。

基本再生数（Basic Reproduction Number）R0 ：是指没有干预的情况下，在一个全部是易感人群的环境中，平均一个患者可以传染的人数，用大白话说就是自由传播情况下一个病人平均能感染多少人。这个数目都会大于1，如果不大于1，这个疾病就不可能传播起来，是个弱鸡病，在进化中会被淘汰。

有效再生数 Rt ：加上了防控干预手段（例如对病患方舱隔离、个人在家隔离、带口罩等措施），或者易感的人已经病了或者死了很多（例如古代欧洲的黑死病），在疾病传播发展的过程中，t时刻一个病人平均能感染的人数。

R0 指的是基本再生数（basic reproduction number），表示一个病例进入到易感人群中，在理想条件下可感染的二代病例个数。如果 R0 大于 1，那么这种传染病就可以传遍整个人群；而 R0 小于 1 的传染病，则趋于消失。见下图 用 R0 可以判断疫情态势分析

当R0 大于 1时，这种传染病在有限时间就可以传遍整个人群。

在疾病发生的不同时期，R0 因为病毒本身毒性变化（可能在子代开始传染性变弱），或者人群中一定时间后 S(易感者)、E(潜伏者)、I(感染者)、R(抵抗者)结构发生了变化，或者人工干预，如接种疫苗、隔离、卫生手段等，R0 都会变化。一般情况下R0 取值在 22～35 之间吧。

R0 计算方法很多，大致分为两类：一类是通过数学推导直接给出R0 计算公式，基于现有数据直接算出R0 的值；还有一类则建立模型，将R0 作为模型的一个参数，而后基于数据资料估计参数。

建立模型把R0 作为参数求解：

以上就是一个基本的 SEIR模型及主要的符号代表意义。各位研究者都是在这个模型基础上进行扩展，静态上，主要从仓室设置 、随机性,人口,空间的异质性等方面设定。如考虑不同年龄结构等。动态上，从两个基本特征分析细化，子群体内部动态表达方式（显示表达、不显示表达）、子群体之间藕合方式（全联接、局部互联、网络结构），如接触方式是否非线性的（结构上细化），从而得到不同的模型。通过对 SEIR 模型的研究, 可以预测一个封闭地区疫情的爆发情况, 最大峰值, 感染人数等等，但是显然没有任何地区是封闭的, 所以就要把各个地区看成图的节点, 地区之间的流动可以由马尔可夫转移所刻画, 对每个结点单独跑 SEIR 模型。

防控传染病，就是要通过各种措施让有效再生数 Rt 降到1以下。通过有效干预和防控措施来实现。基本再生数是流行病动力学中最重要的参数，它既能够刻画一个传染病不加控制的内在传播能力，也可用于公共卫生政策参考，需要防控到什么程度目标设定。作为我们普通公众，少接触人、戴口罩、尽量减少公共交通，这样我们也为有效再生数 Rt 降到1以下做了贡献。

所有的研究都是为了抗疫，但愿得出的结论能有效帮助政府决策，让我们普通人也能了解基本原理后有效理性约束自己行为。

现在武汉和湖北人员都是我们 同胞 ，都属于 人类 ，COVID 才是敌人，他们不是！请尊重和关爱他们！

疫情新增人数是这样算的 首先是医疗机构分诊治疗，经院内专家组会诊不排除的病例会通过传染病信息报告系统大疫情系统进行网络直报，同时上报辖区疾控中心和卫健委接到报告后，疾控中心马上对病例进行流行病学调查，排摸；一，自觉遵守疫情防控工作本轮疫情本土感染者已超1260人，

在这样急剧扩大的感染人数面前，防疫工作的难度有所增添，而人民群众要想配合防疫相关工作，应当自觉遵守疫情防控事项最直观的一点就是不隐瞒行程，去过哪要去哪都；抗疫是刻不容缓的一件事，因为已经有病例，但是对待新冠病毒，真正有效的方法是预防，而预防新冠病毒最有效的措施是接种疫苗，

一旦接种的疫苗在人体内起到作用，那么感染人数会越来越少，再加上积极抗疫，病毒就会慢慢消失；2新型冠状病毒肺炎简称“新冠肺炎”，世界卫生组织命名为“2019冠状病毒病”，是指2019新型冠状病毒感染导致的肺炎2019年12月以来，湖北省武汉市部分医院陆续发现了多例有华南海鲜市场暴露史的不明原因肺炎病例，现已证实。

近期疫情反弹，有些城市又开始了封城和一轮又一轮的核酸检测，为什么需要做那么多轮核酸检测？核酸检测为阴性到底能不能足以说明自己没有被感染？

假如在一次核酸检测中发现了阳性，那么是不是一定就感染了新冠呢？其实是不一定的，我们可以从数学上来说明这个道理。

核酸检测不能保证完全百分百的准确，也就是说存在 假阳性 和 假阴性 的可能

核酸检测结果：

评价核酸检测是否准确有两个概念：

灵敏度和特异性如果都是百分之百的话说明是完全准确的，但是现实中往往因为各种原因不可能达到百分之百准确，最多只能是接近于百分之百。

假设有一个国家，经过一轮调查发现有1‰的人感染了新冠病毒，现在进行一轮核酸检测，这个核酸检测的灵敏度和特异性就的99%，现在张三去做了这个灵敏度和特异性都是99%的核酸检测，结果发现张三第一次检测结果为阳性，那么张三真感染的概率有多大？

我们来分析一下，目前这个国家有1‰的人感染了，现在张三有两种可能，第一种是感染了，第二种是未感染，感染的可能是1‰，未感染的可能是999‰，但是不管他感染没感染，他都有可能被检测为阳性，也有可能被检测为阴性。那么经过第一次核酸检测张三的结果如下表

目前已经知道张三已经被检测出阳性，那么表格中第二行的阴性我们就不用管了，他只有可能是真感染且被检测为阳性，或者未感染被检测为假阳性也就是只有表格中第一行的那个概率，那么可以得出以下公式

最后计算得出结果大约等于9%，也就是说用一个灵敏度和特异性都是99%的试剂盒去检测张三，检测结果为阳性，那他也只有9%的可能是真的感染了，大部分的可能是没有感染，很有可能是一个假阳性，原因就在于这个国家的感染率很低，只有1‰，它远远低于了1%的假阳性比例，所以一次阳性并不能说明就真正感染了，如果这个人经过了二次检测，结果又会怎么样。

二次检测的时候，张三的感染率已经不是1‰了，因为他经过第一次检测是阳性了，所以他的感染率已经从1‰变成了9%，那么就可以得出如下的表

那么再来计算一下二次检测为阳性的话真感染的概率有多大

所以如果检测两次并且两次都是阳性，那么就有91%的可能性确认为一个感染者，如果还是不放心还可以进行三次、四次等等。所以如果我们想确诊一个人的话单靠核酸检测是不准确的，反过来说单靠核酸检测来排除一个人也是不准确的，这也就是说为什么住院时候还要查血、查抗体、查肺部CT等等。

为评估调整疫情防控措施之后奥密克戎毒株在境内的传播模式、有症状感染者中重症患者可能比例、以及此波疫情在大城市和中西部农村的走势，中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院、转化医学国家重大基础设施陈赛娟团队与上海市公共卫生临床中心范小红团队联合攻关，在FrontiersofMedicine发表研究论文《初步分析我国2022年秋冬新冠疫情中奥密克戎亚型多样性与流行病学特征》。

研究团队对2022年秋冬期间上海公卫中心收治的患者中随机抽取的378例样本进行基因组测序，发现主要毒株包括BF7、BA52和近期欧美地区出现的BQ1及XBB，尚未发现新的新冠病毒变异株。

研究团队对2022年9月1日至2022年12月26日期间上海公卫中心收治的5706名有症状新冠病毒感染患者临床演变进行了分析，303%的患者发展为重症/危重症。

新冠病毒全基因组序列研究，9595%的基因组序列集中在5个奥密克戎亚系。本文交大医学院供图

研究结果提示：随着疫情演变带来的病毒传播途径的变化，多个奥密克戎亚型在国内同时传播，近期出现新冠病毒感染症状的人群中，重症主要集中在有基础疾病的老年人群体。元旦之后到春节期间，新冠疫情将主要影响农村和中小城镇地区。值得特别关注的是，国内农村和中小城镇地区医疗资源相对匮乏，且有大量老年人和有基础疾病人群，春运期间城市和农村人口流动性将极大影响疫情走向。

重症主要集中在有基础疾病的老年人群体

在论文中，研究团队对2022年秋冬期间上海公卫中心收治的患者中随机抽取的378例样本进行基因组测序，获得369个高质量新冠病毒全基因组序列。

研究分析发现，这些病毒基因组中共包含全球共享所有流感数据倡议数据库里记录的30个奥密克戎亚型毒株，其中355个基因组序列集中在5个奥密克戎亚系，主要毒株包括已报道在北京和广州等地流行的BF7和BA52和近期欧美地区出现的BQ1和XBB。

结合感染者的旅行史和感染接触史，证明有北京或广州疫情接触史者分别主要携带BF7和BA52亚株；从海外入境上海的感染者主要携带BQ1和XBB；而上海本地感染者中除了BA52以外，还有多个奥密克戎亚株相对占比较高。这些结果中尚未发现新的新冠病毒变异株。

由于抗击新冠感染的任务已经转为防治重症为主，研究团队依据公开信息，对此波疫情截止到2022年11月29日的重症/危重症患者数和感染者总数变化情况进行分析，发现重症/危重症人数随感染者人数增长而增加，比例达到0035%。

根据一般规律，高危人群在入院2-3周后演变为重症/危重症患者。研究团队对2022年9月1日至2022年12月26日期间上海公卫中心收治的5706名有症状新冠病毒感染患者临床演变进行了分析。

经过综合医学观察和诊断，其中5533名患者表现为轻型和普通型，其余173名患者进展成重症/危重症，其中包括20名仅有新冠感染者和153名伴有由新冠感染而加重的基础疾病患者。此外年龄偏高者和男性患者发展为重症/危重症的风险显著增高。

研究团队利用数学模型，初步预测奥密克戎疫情走向。资料图

研究预计元旦后至春节期间疫情主要影响农村和中小城镇地区

这一论文还利用数学模型，初步预测奥密克戎疫情走向。

基于此前北京、广州、上海、重庆等地常规核酸检测的感染者数据，这一研究建立模拟感染者数量变化曲线的数学模型，对近期疫情发展趋势进行评估和预测，初步判断此轮奥密克戎疫情感染人数于2023年元旦前后在上述主要城市趋于平缓。

然而，基于重庆市主城区和郊区数据的数学模拟分析，提示疫情峰值在郊区有所延后，且其感染峰值将在春运期间因疫情扩散加速而显著增强。

对于四川、陕西、甘肃、青海等省，在不计省会城市的地区对疫情进展情况进行预测，估计农村和中小城镇地区的感染峰值将于2023年1月中下旬出现，由于春运原因，这些峰值也可能提前到达。

研究团队分析结果提示：元旦之后到春节期间，新冠疫情将主要影响农村和中小城镇地区。值得特别关注的是，国内农村和中小城镇地区医疗资源相对匮乏，且有大量老年人和有基础疾病人群，春运期间城市和农村人口流动性将极大影响疫情走向。

因此，当前急需为奥密克戎疫情向农村地区扩散启动应急计划，将更多医疗资源配置到农村基层，做好有效药物和新型疫苗的应急使用许可，做好抗新冠病毒特异药物及辅助性药物、疗效确切的中药的生产储备、分配和临床合理使用。同时，要实施分类、分层治疗，加强中小城镇重症救治能力，继续精准用好非药物性公共卫生措施，努力削减疫情峰值，缓解医疗系统和医务人员的沉重压力。

另外，研究团队认为，还要继续做好高危人群全程免疫接种，启动高风险人群的第四针免疫加强针接种；加强个人家庭防控知识技能普及，做好健康宣传和风险沟通，保护人民群众特别是困难群体的生命健康，确保我国平稳走出疫情，促进社会经济有序恢复发展。

城市感染高峰在哪看？全国各城市感染高峰进度查询方法

芝麻科技讯

2022-12-24 22:37 · 来自山东

疫情管控放开后，因取消了大规模核酸检测，缺乏准确数据支撑。面对来势汹汹的奥密克戎海啸，国内感染高峰预测存在着不确定性。近日，“发烧指数”一词频上热搜，有人结合百度搜索指数，经过复杂计算后预测出不同城市第一波疫情的达峰日期，这对于小伙伴们来说，具有一定的参考价值。

全国各城市感染高峰进度查询方法

1、首先在手机中打开微信，然后搜索「城市数据库」，找到相关小程序，并点击进入就可以看到全国各城市感染高峰进度数据预测了，数据每天更新，可以很方便的查询全国各成熟的感染高峰期大致时间。

2、默认会显示你所在城市感染高峰时间段。以“菏泽”为例，预测第一波高峰到达日期是 2022 年 12 月 20 日，而预测第一波高峰结束日期是 2023 年 2 月 14 日，如图所示。

3、除了可以看所在城市的感染高峰进度，还能查看累计地图，本省感染进度与数据等等。另外，在数据下方还会预测当前城市当天的感染人数，数据很全面，且非常直观，如图所示。

除了可以查看所在城市感染高峰进度，也可以任意查询其它城市的数据，感兴趣的小伙伴，只要找到你感兴趣的城市，点击进入就能查看相关数据。

从预测数据来看，全国最早达峰的城市是河北保定，已于2022年12月14日达峰，疫情仍处高位的北京也于12月17日达峰，预测累计感染比例达到484%，上海、深圳、广州几大千万人口城市紧随其后，在12月21日刚刚达峰。

面对来势汹汹的奥密克戎海啸，专家建议老年人最好不感染或是错峰感染，重症高峰到来前，各地要提前发出预警，让医院做好准备。而在监测有限的情况下，以上第三方预测数据，仅仅是根据“发烧指数”进行推算，可能存在较大的误差，各地是否真的知道：第一波感染高峰何时会到来？一种判断更多来自人们的切身感知，比如身边激增的感染者和医院发热门诊前的长队。

最近很多“阳了”的年轻人发现，随着感染者激增，他们感染后的症状并不像以前想得比感冒还轻，发烧39℃以上、喉咙吞刀片、严重鼻塞、全身疼，这些症状都很普遍，你感觉你所在城市，感染率高吗？大家不妨通过自身的观察，再结合预测数据，谈谈你的看法吧。

新冠疫情的传播第一波和第二波是基于感染人数和传播速度的变化来测算的。第一波疫情爆发时，全球范围内的感染人数和死亡人数一直呈上升趋势，后来随着各国采取措施进行防控，感染人数逐渐趋于稳定，形成了疫情的第一波。第一波疫情的结束通常是通过达到一定的感染人数峰值后逐渐下降。第二波疫情是指在第一波疫情结束后，又出现新的感染高峰。这通常是因为防控措施的放松导致病毒再次传播。第二波疫情的测算主要基于第一波结束后的感染人数和传播速度，以及各国继续采取的防控措施来预测疫情的发展趋势。

苏州感染人数比例5598％。根据查询相关公开信息显示，2022年12月31号，网上统计显示江苏苏州市的感染率接近5598％，当日感染人数1761万。苏州市疫情预测趋势图显示，苏州市当前正经历第一波疫情感染高峰期。