最近大伙儿想必留意到，市面上有一种论调，

说的是新冠病毒感染症的病死率（CFR）很低，

打完疫苗之后还不到1%，条件好点的发达国家/地区甚至不到0.2%，

于是顺势得出结论：

这货就是个大号流感而已，没啥好怕的~

（直接简称“大号流感论”得了）

那么咱就针对“大号流感论”来简单八卦几句呗。

在反驳“大号流感论”之前，咱不妨兜个特别大的圈儿，

先品鉴一下国家法定甲类传染病之一——霍乱。

这几个数据，特别是病死率，怎么看都跟大号流感差不多嘛，

那么这货何德何能盘踞甲类传染病Top 2宝座数十年不动摇？

麻疹也不妨拉出来品鉴一个，

毕竟这货和新冠同属传播超快的呼吸道病毒感染疾病。

麻疹在国内的病死率差不多是0.1%到0.5%这个区间，

四舍五入勉强跟新冠打平吧~

那么为啥全球各国各地区对麻疹也是如临大敌，一定要除之而后快？

这又是为了啥？

所以道理很简单，估计大伙儿已经自行品鉴出来了：

一小撮人经常强调的“新冠病毒感染症病死率很低”这一情况，

并不意味着新冠病毒感染症危害性小，不需要严防死守。

或者说，用“病死率”来衡量某种疾病危害性，

这本身就是一种被学界淘汰了40年的过时套路~

——请品鉴[1]：

“指标单一，局限性大，不能反映伤残、早 死、失能等对个人和社会带来的损失。”可还行？

现在已经不是1982年了各位，现在是2021年~

现如今决定某种疾病危害性大小的标准，

或者说决定需不需要对某种疾病严防死守的标准，

早就不是病死率这种“指标单一，局限性大”的玩意儿了，

现在咱用的是疾病负担（burden of disease）。

——名词解释走一个：

翻译成人话，疾病负担的衡量单位是伤残调整寿命年（disability-adjusted life year，DALYs），

也就是说某种疾病的易感人群，从发病到死亡所损失的全部健康寿命年。

DALYs大致由两部分组成，即：

或者用咱贩卖焦虑的惯用话术来表达就是：

——一图秒懂，请品鉴：

接下来，如果各位是公卫专业人士的呢，各位可能还需要通过一些算法模型，

把得病死掉直接损失的那部分命数，以及侥幸没死但生不如死的那部分余生分别量化，

然后加到一起综合评估疾病负担~

但咱毕竟不是专业人士，还是就此打住得了。

咱只需要知道：

用病死率来衡量疾病危害程度，最直观的漏洞，就是会严重低估死亡风险。

——比如说，请品鉴：

↑ 上图是2020年3月11日到2021年9月11日期间，美国15岁到54岁人群的大号流感分年龄组[死因构成比]。

其中纵轴是大号流感在[全死因死亡数]当中所占的比例，横轴是时间，

不同颜色的曲线则代表各个年龄组。

比如说，在2021年9月11日那天，对于美国45-54岁年龄层而言，大号流感在所有死因当中所占的比例为……

而简单搜索可知，在同一天，美国的大号流感病死率是……

——请品鉴：

惊不惊喜意不意外？

所以这玩意儿的病死率只有1%，

但同时，每100个死者里面有35个死于这玩意儿。

所以这个死亡风险到底算大呢，还是很大呢，还是特别大呢？

什么大号流感能有这么猛？

这就是为啥，

咱衡量[因早死所致的寿命损失年（YLL）]的时候，压根儿就不看什么病死率，

——咱看的是这些：

↑ [YLL=死亡数x标准预期寿命]可还行？

当然了，作为围观群众，咱根本不用列啥公式，

有一个现成的简单概念可以帮助咱大致估算~

——请品鉴：

↑ 咱可以靠着死因顺位来粗略反映疾病的危害程度。

那么病死率据说只有不到1%的大号流感，

死因顺位到底可以冲到第几名呢？

——请品鉴：

↑ 上图是新冠大流行以来美国死因顺位排行榜……

——请再品鉴：

↑ 上图是2021年1-9月美国各年龄组死因顺位排行榜……（划重点：2021年已经有疫苗了）

大号流感猛不猛？

之前我们已经提到过，疾病负担包含了两部分，

除了死球拉倒的YLL部分之外，还有生不如死的YLD部分。

然后，上面的美国数据告诉我们，大号流感的YLL已然十分可怕，

但很不幸，这玩意儿还有不断持续的附加伤害……

不过呢，由于大号流感到今天为止才出现了不到两年时间，

很多附加伤害的威力还没完全展开，

所以咱暂时没有关于YLD的定量数据。

咱不妨退而求其次，直接看看大号流感的后遗症得了。

——咱先来个国内版，请品鉴[2]：

↑ 曹彬老师和王先广老师的柳叶刀大作，当初金银潭医院一千多例患者的回顾研究。

曹老师他们募集了金银潭医院2469位已出院病例（中位数年龄为59岁），开展两次回访，

分别安排在出院后第六个月和第十二个月。

2469位出院病例当中，38位中途死亡；218位由于瘫痪、骨关节炎、痴呆等原因无法完成回访，另有937位因失联而错过至少一次回访。所以最后完成回访的出院病例的仅1252位。

回访内容包括：详细面谈、全面体检、症状和生活质量问卷调查，以及6分钟步行测试，此外还随机抽样做了肺功能检查和胸部CT。

此外曹老师他们还按照1:1的比例，在武汉市招募了对照组（按年龄、性别和基础病状况进行匹配）

回访结果：

……

……

当然了，说不定有人会挑刺，

认为武汉疫情那阵子，大号流感才刚刚露面，大伙儿被打了个措手不及，

诊疗方案说不定还不太成熟，会不会因此耽误了治疗，加重了后遗症程度？

——没关系，咱再来品鉴一个境外的呗[3]：

↑ 《JAMA》上个月新鲜发表了一个由Penn State牵头搞的新冠病毒感染后遗症系统评价/荟萃分析，应该是截止目前最新最全的一个后遗症研究。

……

……

不过啊，说不定又有人会挑刺，认为JAMA这篇荟萃分析的研究对象，入院比例高达79%……是不是重症比例太高了？

没关系，针对轻症患者的后遗症研究应有尽有。

——先走一篇亚利桑那大学搞的，请品鉴[4]：

……

……

——以及挪威卑尔根大学搞的这个，请品鉴[5]：

其中247位居家自愈病例的具体后遗症情况如下，

——请品鉴：

……

……

——还没完呢，咱再来一个德国版的，请品鉴[6]：

——七个月回访间隔不够长的话，咱再来个一年的呗，请品鉴[7]：

——具体情况如下：

↑ 纵轴为各种症状，左边蓝色块为急性感染期症状，右边橘色块为12个月回访时仍然持续存在的后遗症。色块长度代表发病比例。

……

……

这大号流感挺牛鼻嘛~

最后啊，难免还是有人会挑刺，

上面这堆研究确实是针对的轻中症病例，

但样本量未免太小了吧？

那么最后来放个王炸得了。

——请品鉴：

简单来说：

15万人！德国朋友大手笔啊有没有？

不过，归根结底，这不是德累斯顿工业大学牛鼻（虽然他们也很牛鼻），

德累斯顿工业大学就是个马甲而已，

它的背后，是德国六大保险公司。

这些保险公司一起搞了个通过医保数据定期监测新冠感染者健康状态的合作计划（感兴趣的朋友可以自行搜索：POINTED Program）,

然后这几家保险公司手里有德国四成多人口的病历信息……

正因为有保险公司深度参与，跟踪起后遗症来简直轻松愉快~

保险公司的深度参与还解决了另外一个大问题，

那就是，之前咱也看到了，

如果单凭大学或者医院去招募受试者的话，

难免最后找到的受试者里面重症比例畸高~

但这个问题对保险公司而言根本不存在~

毕竟，哪怕是轻症患者，也得凭病历报销医疗费对吧……

所以，最后这次这15万研究对象的疾病分型是下面这么一个造型~

——请品鉴：

德累斯顿工业大学这个研究，跟之前列举的一大堆相比，还有个显著区别，

那就是，上面那堆paper在衡量后遗症风险时，都直接用的浅显易懂的发病率，

但吕贝克工业大学用了一个相对更专业的概念，

或者不如说，更适合保险公司的概念……

所以咱还得再啰嗦啰嗦，插播一个名词解释——发病率比值（incidence rates ratio）

要理解啥是发病率比值，首先咱得搞清楚啥是发病率（incidence rate）。

在流行病学里边儿，发病率特指某段时期内新发生某种疾病的人口比例，

而这个数值的用途是测定发病风险（敲黑板，划重点）。

例如，对于一个1000人的风险人群进行为期两年的观察之后，发现有20人新患某病，

则该病在该人群的发病率为10例/千人年。

——或者如果掉书袋的话，就是下面这样：

然后呢，流行病学里面，一提到“比值（ratio）”，

那就是要在两个组之间搞横向比较的节奏~

（也就是说队列研究）

于是，简单来说，发病率比值，指的就是在队列研究里边，其中一个组的发病率，相对另一个组高多少倍。

而上面已经说了，计算发病率的目的是衡量某种疾病的发病风险~

所以两边一结合，再翻译成人话，这篇文章讨论发病率比值（IRR），就是要按倍数衡量发病风险。

不知道这样解释大伙儿清不清楚？

——清楚的话，就请品鉴吧（可能需要点开原图）：

课代表划重点了啊：

其中，儿童和青少年组发病率比值十大排行榜见下~

然后，成年组发病率比值十大排行榜见下~

最后贩卖个焦虑啊~各位不妨猜一猜：

——新闻联动，请品鉴：

“大多数私人保险公司不再免除 COVID-19 治疗的费用分摊”

呵呵~

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