可爱点心
标题: 2023年春节前,戴好口罩,挺过第一波感染高峰的医疗冲击!自己健康的第一责任人是自己 [打印本页]
作者: 可爱的中国 时间: 2022-12-4 12:55
标题: 2023年春节前,戴好口罩,挺过第一波感染高峰的医疗冲击!自己健康的第一责任人是自己
现阶段的疫情问题确实不好回答,因为很明显我国正在处于一个过渡期,从清零到共存的过渡。
在这个过渡期内,你说要清零会被一批人骂,你说要共存也会被一批人骂,所以很难说,但这个过渡期又是必不可少的,因为我们早晚会过渡。
从2020年欧美彻底放弃防疫开始,新冠和人类共存就是一个必然结果,无非就是时间早晚而已,我们已经在欧美的基础上多抗了3年,拖到了新冠大幅削弱的时候。
虽然现阶段的新冠还是比流感强,但比最初版本的新冠已经弱了太多太多,这里面代表的就是十倍乃至于几十倍的死亡人数差距。
但由于新冠病毒的特殊性,过渡期其实没那么好过渡,某种意义上来说维持过渡期甚至比维持清零期更困难。
2023年1月22日,中国的春节,这是我国防疫的一个关键节点,在这个时间点前我们必须把过渡期的一切准备工作做完。
时间相当紧迫,还有一个半月左右。
新冠原始毒株的R0是2.5~3,意味着一个新冠病人可以传播2.5~3个病人,这个数据相当夸张,因为大多数传染病的R0只有1左右甚至1以下。
但这仅仅只是个开始。
德尔塔变异株的R0进化到了5,一个德尔塔阳性可以传播5个病人,直接翻倍。
奥密克戎的R0进化到了10,一个奥密克戎阳性可以传播10个病人,在德尔塔的基础上又翻倍。
但这还没完,奥密克戎也还在不断的进化。
引发广州疫情的,是海外进化出来的奥密克戎最新变异株BA.5.2.1.7,其R0能力已经到了18.6之多,相比奥密克戎原始毒株已经接近翻倍。
但这依然没完。
引发本轮北京疫情的,是海外进化出来的BF.7亚分支,其R0能力已经到了20以上,相比奥密克戎原始毒株正式翻倍。
自从奥密克戎毒株诞生以来,几乎每个月都会更新一次版本,诞生一个足以覆盖旧毒株的新变异体,比中国游戏公司的版本更新速度还快。
人类确实无法消灭奥密克戎,但奥密克戎的变异体可以。
R0为10的老毒株和R0为11的新毒株有什么差距?
差距就在于新毒株的传染速度比老毒株快那么一丢丢。
但这一丢丢,在传染几百代之后就会出现巨大的数量级差距,新毒株会抢先感染该地区所有的人类。
新冠病毒的“生存资源”是有限的,一旦某个健康人被新毒株感染,那么短时间内旧毒株就没有再感染这个人的能力。
只要新毒株传播的足够快,老毒株的生存空间就会被慢慢压缩,最终感染不到人的时候就会灭亡,彻底淘汰出局。
当初德尔塔毒株诞生后,几个月的时间就在全球范围内彻底消灭了新冠原始毒株,英国的数据显示其检测占比从当地的1%提升到99%只用了短短的一个月多一点。
目前出现奥密克戎BF.7版本,其传染速度相对于最初版本的奥密克戎已经正式翻倍,某种意义上可以视为新毒王了,只是还没有正式命名而已。
当然,下个月还会有传染性更强的变异株出来。
同时,大概率上杀伤力会再度削弱。
这里说一下变异的规律,病毒的变异确实是无规律的,基因突变是漫无目的的随机突变,什么可能性都有。
但进化的方向却是固定的。
新冠进化的方向就是尽可能的提升自己的传染速度,尽可能的在老病毒感染人类前自己先把这个人类给感染的。
奥密克戎的对手从来都不是人类,而是自己族群内的新变异株。
传染力强的变异株一定可以淘汰掉传染力弱的变异株,这就是自然界的规律,是固定的进化方向。
而为了提升自己的传染力,新冠就必须削弱自己的致病性。
同一款病毒,致病性越强,宿主症状越强烈,死亡率越高,病毒传播就越困难,这个也是自然界的定律。
所以说病毒的变异是随机的,但进化的方向却是固定的,不符合进化方向要求的几万亿个变异株都会被直接淘汰掉,你甚至都无法知道他们曾经在地球上存在过,只有最符合的那一个毒株会胜出,然后赢家通吃。
奥密克戎已经用每个月更新一个大版本的速度更新了快一年,明年它还会继续更新。
其传染力每个月都会再上一个台阶,然后致病性削弱一个等级。
因此我们过渡期每多拖一个月,就会少死一大批人。
但这个过渡期,最多也就拖到明年春节了。
春节是中国的传统佳节,按我国的习俗是所有人都会回家过年的。
到时候会出现人类世界规模最大的人口流动,数亿人从大城市返回老家,然后在老家和从五湖四海归来的亲友不断的聚会和串门。
11月底的奥密克戎R0等级是20,等到了春节,又是2个大版本更新,我估计到时候的传染力得有24左右了吧。
数亿人这么一聚,节后再返回各自所在的大城市。
那基本就不用防了,再防疫就真没啥意义了。
但我们肯定不能禁止大家春节返乡,这在政策上是做不到的事情,最近几天发生的事情大家也都看到了,明年春节禁止返乡那是实施不下去的。
但那个时候我们应该还在过渡期,还没有到被迫全面开放的时候。
所以我估计到时候的政策会是劝告和宣传,让大家尽量无必要不返乡。
效果肯定是有的,但也肯定有相当大比例的人肯定会返乡,以奥密克戎如今的R0来说,哪怕一小部分人返乡就已经足够了。
因此我们需要在明年春节前做好过渡期结束的一切准备。
现在有些地方,已经连核酸检测点都拆除了。
还有些地方,政策已经从不做核酸不准出门变成了非必要不做核酸,想做核酸需出示一系列证明。
政策一旦转向就是不可逆的,我们不会再回到以前那个严格防疫的时代了,也确实没有必要了。
因此,全面和病毒共存是一个必然结果,而且过渡时间也就只有几个月,其关键节点我认为就是明年春节。
春节的期间尽量防一下,应防尽防,节后看情况,阳性多到一定程度的时候,哪怕你一个阳性只封一栋楼也是维持不下去的,一旦允许阳性居家就等于事实共存。
在此之前,我们会做好一切准备,比如大量修建方舱,到时候把方舱转为轻症医院,无症状居家,全民再度注射疫苗等等。
对于个人而言,大家应该在这个过渡期内尽快完成疫苗注射准备工作。
老疫苗没打的尽快打,打过老疫苗的等奥密克戎新疫苗出来了接着补,多打点疫苗没坏处。
然后,多带口罩,口罩的防护效力不弱于疫苗。
共存后,因为奥密克戎恐怖的R0,所有人都会被感染,无论你在哪,无论你采用什么手段,都避免不了被感染的宿命。
所以注射疫苗具备重大意义。
而戴口罩的意义,是让你避开第一波感染高峰。
防疫的国家很多,不止中国一个,事实上就连美国也曾经积极防疫过,只不过失败了而已。
而参考那些曾积极防疫并效果良好,但最终共存的国家的经验,我们可以发现所有这类型的国家在开放的初期都会有一波感染高峰和死亡高峰,其医疗系统会受到严重冲击,医院一片混乱。
挺过这个冲击节点之后,情况就会好很多。
而新冠这个病,如果发展到重症阶段,有没有医疗资源那死亡率差距是非常大的。
虽然所有人最终都避免不了被感染的命运,但我们可以选择避开第一波感染高峰,把自己被感染的时间点向后拖一拖,这就是戴口罩的意义。
如果我们都选择如此做,那国家承受的第一波医疗冲击压力会小很多,这对国家是有很大好处的。
而对于我们自己,如果被感染后不幸发展到必须住院的阶段,此时你避开了第一波医疗冲击节点,能够顺利正常的住院,能够正常享受医疗资源,那你的存活率也会高非常多,这对你个人也是有很大好处的。
总之,自己健康的第一责任人是自己。
在明年春运大规模流动返乡之前,自己要学会保护自己的一系列技巧和知识,准备好迎接和新冠共存的时代。
留给你准备的时间不多了,还剩一个半月。
— END —
原标题:《一个半月后的春节,是我国防疫的关键节点》
来源:远方青木,作者:一棵青木
作者: 可爱的中国 时间: 2022-12-4 13:32
标题: 如果停止清零,奥密克戎会对中国人造成多大的伤害?
最近,“浙江宣传”发表的一篇《“人民至上”不是“防疫至上”》刷爆了朋友圈。
除了让人动容的人本思想,文章引人关注的,还有“我国仅60岁以上老人的死亡人数就将会达到60万左右”这个论证。
如果彻底放开,中国到底会有多少人死于新冠?这是一个近一年来引人争论不休的话题,不同版本的“预测”充斥网络,从400万到150万,从100万再到60万……
那么,我们究竟应该相信哪种说法呢?
在介绍具体结论前,我想先明确两个原则。
原则一 | 科学问题,听科学家的,专业越近越好
为什么要听科学家的,原因如下:
1)在科学问题上,科学家比普通人有更大概率接近问题的真相;有句话是这么说的,不要用自己的爱好挑战别人的职业。在科学问题上,尤为如此。
2)即便会犯错,但科学家的自我纠错能力更强。科学的伟大之处不在于永不犯错,而在于犯错之后,勇于面对并纠正自己的错误。
原则二 | 兼听则明
当面对新事物时,科学家之间也可能存在分歧,在这个时候,有一个重要的原则是:广纳言路、兼听则明。
有人会问,既然是广纳言路,那我是不是也应该听一听科学家之外的群体呢?
如果你的时间是无限的,且自身逻辑水平过硬的话,确实可以。
但如果上述两点达不到,建议你还是多听科学家的。
就拿“如果停止清零,中国人会死多少人”这个问题来说,不同人有建立不同的模型。
比如下图的小学数学模型,由美国人因新冠致死一百多万,估算出中国人会死亡三四百万。
算式:100万/3.32亿=x/14亿;所以:x≈400万
为什么有人对这个模型津津乐道呢?因为简单啊,既能够展示自己的数学水平,又能够为自己的观点站台。
对这类非专业模型,只需经过简单的逻辑判断就可以一笑而过:在美国因新冠死亡的一百多万人中,大部分是死于病死率更高的早期毒株和德尔塔毒株,而当前的奥密克戎病死率要低得多,如果中国现在放开的话,正常情况下是不会死亡400多万人的。
这样的例子并不在少数,疫情期间很多非专业人士纷纷变身疾控专家,提出了各种各样的“数据模型”。
通过逻辑去分析非专业人士的言论是否靠谱,既浪费时间也没有必要,直接去看专业人士的分析,既省时又靠谱。
除了民间的“数据模型”,一些有学术背景的非医学人士,也提出了自己的分析,其中影响力较大的,要数携程集团联合创始人、现兼任北京大学光华管理学院经济学研究教授梁建章先生的防疫策略分析。
梁建章先生根据来自日本、新加坡、越南、韩国等国家的死亡率,建立了一个推算死亡数据的“模型”。
根据当时的数据:“新加坡在2022.1.1-4.14期间,死亡人数累计482人,占人口比例0.00823%;日本同期死亡人数累计10432人,占人口比例是0.00825%。”
在校正了全国人口的年龄组成之后,使用梁建章先生的模型可以推算出,如果采用日本的死亡人数来预测,中国的死亡人数是3.8万;如果用新加坡的死亡数据,中国将因新冠死亡14.3万人。
鉴于梁建章先生不同寻常的影响力,前北京大学生命科学院院长饶毅教授撰文评论:
“梁建章的文章对统计数字有很好的讨论。假定统计可靠,梁建章文章很有道理。
有些人的欠缺还很多。非生物学出身的梁建章先生,如果只听见分贝高的那些假专家、半桶水专家的言论,就可能没有注意到分子生物学的常规。
病毒突变,不是为了让人患病,而是其自身物理、化学和生物特征。不存在每一种病原体都是“越流行,致病力越下降、病人症状越减轻”的规律。
所以,如果立即开放,那么不仅几个地区全部感染,而且等于准备我国全民感染。
感染这么多人以后,新冠病毒将获得大量机会继续突变。
突变可以在目前Omicron基础上突变,也可能有老的病毒株再突变。还会在各种新的突变基础上继续突变。”[1]
简单来说,饶毅教授认为梁建章先生并非生物学背景出身,缺乏对分子生物学规律的认识,同时认为一旦大量人群被感染,新冠病毒可能出现大量突变的机会,因此对于新冠病毒,不能只看统计数字,更应该从分子生物学的角度出发,长远考虑——“几个大城市感染大大下降、全国疫苗接种率接近百分之百,也许是‘防死亡策略’的前提”。
对于梁建章先生的模型,美国药理学博士张洪涛也提出了不同的看法:
“梁建章的文章对疫苗的接种率进行了假设。
……很不幸的是,这个假设是不真实的。
……实际情况是,在中国最需要疫苗保护的老年人群中,疫苗接种率并不理想。
……如果我们不能提高老年人的疫苗接种率,并且使用目前效果更好更持久的疫苗,那么我们不可能指望在放松管控之后,死亡人数只有15万。”
可以看出,尽管梁建章先生也拥有一定的学术背景,但由于并非生物学及医学专业,其作出的数据分析,也存在一定的缺陷。
所以,回到我开篇提到的判断原则一,科学问题,听科学家的,专业越近越好。
那么,专业人士是怎么分析的呢?
今年五月,上海市重大传染病和生物安全研究院双聘PI、复旦大学公共卫生学院余宏杰课题组,在科学期刊Nature Medicine上发表了一篇论文,题为:Modeling transmission of SARS-CoV-2 Omicron in China。
这篇论文的研究方向是:新冠病毒Omicron变异株输入中国引起潜在流行所致疾病负担与医疗资源需求。[2]
对于普通人来说,这样的专业论文是很难读懂的,这时,我们可以参考其他专业人士对论文的解读。
论文刚刚发出,美国药理学博士张洪涛就对其进行了解读:
“根据所建数学模型的推测,如果我国的新冠疫苗保护水平还是处于2022年3月的水平,奥密克戎疫情将导致严重医疗资源耗竭,ICU需求数峰值将是现有数量的 15.6 倍,可能导致 155 万人死亡。”[3]
张洪涛博士指出,“这155万死亡数,并不是所谓的‘躺平‘’状态下的死亡数”,而是在执行科学防疫,包括有效疫苗保护等措施下的死亡人数。
上图为模拟综合采取疫苗接种、使用抗病毒药物和非药物干预三类措施,Omicron株在我国流行半年所致医院床位需求和死亡人数。其中图a表示非ICU住院床位需求峰值;图b表示ICU床位需求峰值;图c则表示累计死亡数。[2]
模型指出,由于疫苗预防感染的保护率较差,因此接种疫苗者中有28.2%需要进入ICU进行抢救。对此,张洪涛博士提出了自己的看法:
“虽然疫苗预防感染的保护率较差,但是预防重症的保护率并不差,因此'接种疫苗者中28.2%需要进入ICU'的情况,只可能在极其特殊的人群中才会出现,不可能是普遍现象。
根据卫健委的数据,截至5月10日24时,内地现有确诊病例为7568例,其中重症病例484例,重症比例数只占现有病例数的6.4%。即便所有重症都要进ICU,加上本轮疫情已出现的565例死亡病例,比例也只有13.8%,低于模型推测出的ICU比例。
如果进ICU的比例被高估了,那么整体的死亡数也会至少被高估2-4倍。也许死亡数应该只有40~70万例。”[3]
需要指出的是,虽然张洪涛博士估算的数据和复旦大学余宏杰团队的数据看似有较大出入,但从数据模型上,张洪涛博士对余宏杰团队的成果是认可的,只是在“重症比例占现有病例数”和“进入ICU的死亡病例”两个数据,采取了当时内地的确诊病例情况,即6.4%和13.8%,分别为余宏杰团队使用数据28.2%的四分之一和二分之一,因而得出了不同的数据区间。
复旦大学余宏杰团队的研究和张洪涛博士的分析都是发生在今年5月,近半年之后,张洪涛博士的观点发生了哪些变化呢?
笔者于此前(2022年11月30日)采访了张洪涛博士。
张洪涛博士认为:“根据最新的疫情发展情况看来,余宏杰团队的数据模型仍然具有参考意义,但如果把最新的数据代入数据模型,则会出现不同的结果。
由于数据模型里大量参考了美国的病例,而根据最新数据,美国的实际感染率是被大大低估了的:因为检测不充分,实际上很多轻症、无症是没有被检测出来的。”
根据哈佛、耶鲁和斯坦福三所大学组成的研究团队在medRxiv发表的最新论文显示,截至2022年11月9日,估计94%以上的美国人口至少感染过一次SARS-CoV-2。[4]
这篇论文从侧面上印证了张洪涛博士的判断:美国实际新冠感染远高于原统计数据,意味着其真实新冠病死率是被夸大的。
基于此,张洪涛博士判断:
“由于奥密克戎的感染方式和流感很接近,所以防疫的目标应该是将奥密克戎的病死率控制在流感水平,而根据中国疾病预防控制中心发布的《中国流感疫苗预防接种技术指南(2019-2020)》,中国平均每年有超过8.8万人死于流感相关的呼吸系统疾病。”
“假设国内结束清零模式,代之以多种科学防疫方式协同使用,包括:
- 包括提高高危年龄段的疫苗覆盖率(尽可能接种包括加强针的mRNA疫苗)
- 使用抗新冠病毒药物;
- 适当的物理性防疫政策。
那么,在最理想的情况下,有望把死亡人数控制在10万以内。如果病毒变异株毒力进一步下降,那么感染相关的死亡数还可以更低。”
如果您认为张洪涛博士的分析过于乐观,让我们再来看另一位来自美国的生物学博士的分析。
这位生物学博士在美国从事科研,曾经写过一篇科普文章《假如奥密克戎在中国流行,会造成多少新冠死亡? 》[5],对该问题进行了一番专业论述。
该文虽然同样是基于对复旦大学余宏杰课题组论文的分析,但这位生物学博士对其建模表达了一定的质疑,原因如下:
“主要是建模出来的粗病死率与香港极为类似(全人口近千分之一死于新冠),可无论年龄结构还是疫苗接种率,内地都比香港更好,应该能反应到粗死亡率上。”[5]
但该生物学博士并没有完全否定余宏杰课题组的论文,他说:
“《自然|医学》一文还难得给出了中国分年龄段的疫苗接种率。以此为基础再参考了其它一些人口数据,香港跟踪的科兴疫苗有效性,我也做了一些模拟。”
在结合各方数据并自行建模后,作者进行了详细的分析,并得出结论:
- 参考2022年3月中下旬的疫苗接种率,奥密克戎流行在内地可能造成106万人死亡(基线状况)
- 大幅提高疫苗接种率可将死亡人数降到70万。
- 同时提高疫苗有效性可进一步降低死亡人数到50万。
- 在提高疫苗接种率与有效性之外,在广泛使用高效治疗药物,死亡人数将降至7万,低于中国每年流感死亡人数。且以上干预情景均不涉及任何物理防疫措施。
根据复旦大学余宏杰团队的论文,两位专业人士做出了各自的分析,最后得出了相对比较接近的结果:假设结束清零,在最理想的状况下,能够使得死亡人数降到十万以内。
两位专家不约而同地以流感死亡人数作为参照,为什么会这样呢?
这是由奥密克戎新变种的特点决定的:
随着新冠病毒的变异,其对于宿主的“伤害”形式也发生了变化。大量的实验室研究和临床数据都已证明,奥密克戎的变异体,从“嗜肺”逐渐转为“嗜上呼吸道”。
相较原始毒株,奥密克戎变体在人肺中的
(复旦大学的论文和两位专家的具体分析,因篇幅关系就不一一展开了,有兴趣的读者可以从“参考资料”中找到原文。)
说到这里,如果还有人问我,那么结论到底是什么?你觉得一旦放开,中国人会因为新冠死去多少人?
如果经常阅读科学家写的文章,您会有所了解:对于新生事物,越是专业的科学家,其文章的遣词造句越是谨慎,越是充满前提性。比如:大幅提高a的概率,则可能降低b的概率。
所以我们很少能在科学家的回答中见到斩钉截铁的答案。
但我认为,虽然没有绝对的数据,但综合以上医学专家所进行的分析,我们能够建立起一个基本的概念。
当达成下列前置措施时:
- 提高高危年龄段的疫苗覆盖率和有效性(如接种包括加强针的mRNA疫苗)
- 广泛使用高效的抗新冠病毒药物;
- 适当的物理性防疫政策。
那么,有望在停止清零后,将我国新冠病死人数,降低到流感病死人数的水平,甚至更低。
可是,如果达不到呢?
我们知道,很多时候,措施的执行远比科学推论要难得多。
基于当前社会各种错综复杂的情况,包括政治、经济、文化等因素,让我们对于科学上的理想方案是否能够达成充满了疑问。
我们不知道,国内疫苗接种率(尤其是针对高危人群)何时能达到发达国家水平(例如新加坡)?
我们不知道,有效性更强的疫苗,何时能够被列入可选择的范畴?
我们也不知道,一旦放开清零防控,高效的治疗药物是否可以被使用?
让人担忧的是,到目前为止,以上这些重要的科学措施还远远没有到位。
完
参考资料
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