中国对疫情平稳退出的描述令科学家渴望更多数据——《华尔街日报》

一位美国流行病学家表示，本月农历新年假期可能引发新一波感染风险。图片来源：Kevin Frayer/Getty Images香港——本周中国公布了一系列数据，试图显示其新冠感染高峰已过，但公共卫生专家仍质疑北京方面是否提供了足够透明的信息以准确评估现状。

中国卫生部门称，1月初医院内每日新冠死亡病例数达到约4300例的峰值，而截至上周五结束的为期一周的春节假期中期，该数字已下降近80%。

这一数据来自中国疾控中心的官方报告，该报告同时显示新冠引发的感染和重症病例数急剧下降。这些数据佐证了中国政府的表态，即已度过12月初突然取消实施三年的严格防疫政策后最困难的时期，向与病毒共存的过渡平稳有序。

尽管部分知名流行病学家认同中国疫情很可能已过峰值，但他们指出数据完整性不足，难以评估政策逆转的全部影响——世界卫生组织也提出了这一问题。

本月初发布的数据显示，住院和门诊量在年初达到顶峰。最新报告称，截至本周，住院病例和重症病例较1月5日峰值分别下降85%和72%。作为疫情替代指标的发热门诊接诊量持续下降，城乡地区自12月23日287万人次的峰值以来均呈回落趋势。报告提供了波峰与波谷数据，但未给出每日明细。

截至1月19日，中国报告自12月8日取消大部分疫情防控措施以来，医院内新冠相关死亡病例达72,596例。这些措施此前已被证明无法遏制高传播性的奥密克戎变种。这是对1月14日发布的首轮疫情死亡统计数据的更新。

中国表示，12月8日至1月19日期间，医院内新冠相关死亡人数为72,596人。图片来源：STAFF/REUTERS世界卫生组织未将这两组数据纳入其全球疫情周报。在最新发布的报告中，该联合国机构将中国死亡人数等数据列在附录，并表示由于缺乏支撑北京方面概述的原始数据，尚未对中国的疫情进行独立分析。

“我们需要逐周数据才能进行有效的周度对比分析，“世卫组织发言人玛格丽特·哈里斯博士上周对《华尔街日报》表示。该机构周四发布的公告重申了这一观点，并指出缺乏省级细分数据。

即将卸任的国务院副总理孙春兰1月19日表示，尽管医院在救治新冠患者方面面临挑战，但中国疫情已进入"低流行水平”。

官方数据还显示，公共卫生服务已开始将资源重新调配至非新冠医疗领域。

对中国疫情信息披露准确性的质疑，这一贯穿整个疫情期间的问题，持续引发外界观察者的怀疑。不过，一些国际专家认同中国疫情高峰已过的判断。

英国东英吉利大学医学教授保罗·亨特表示，根据报告的病毒繁殖率和北京方面估计的2.5亿人已在12月20日前感染的内部数据，中国很可能已经度过了感染高峰。“中国似乎选择了一个更高但更短（的峰值期），“他说。

香港大学公共卫生学院流行病学讲座教授高本恩估计，近期感染人数可能高达10亿，这将使群体获得至少三到六个月的再感染免疫期。“很明显全国性高峰已经过去，“他表示，并补充说短期内疫情复燃的风险极低。

高本恩的结论并非基于对官方数据的信任。他认为住院和死亡人数被低估，因为检测已变得不连贯，且可能存在对特定人群的偏差。

需要明确的是，世界卫生组织此前曾表示，在疫情激增期间漏报是预期中的，相关数据需要后期修正。该组织1月11日称中国发布的信息"有助于更好地了解疫情形势和这波疫情的影响”，但敦促北京方面与世卫组织及公众分享更详细数据。

英国健康数据公司Airfinity的分析主管Matt Linley博士表示，中国的数据不包括医院外的死亡病例，而且其对新冠相关死亡的定义过于狭窄。

“他们公布的数据通常对了解当前情况没有帮助，因为最近的许多官方数据不一致，”他说。

中国的数据显示，新冠住院人数在1月初达到高峰。图片来源：noel celis/Agence France-Presse/Getty ImagesAirfinity最近估计，由于病毒向农村地区的传播速度超出预期，将出现更大、更持久的疫情浪潮，死亡和感染人数直到最近几天才达到高峰。

虽然一些顶尖传染病专家怀疑这一预测的准确性，但加州大学洛杉矶分校的流行病学教授张作风同意中国的疫情将持续的时间会比官员们声称的高峰期长得多。他说，本月农历新年假期期间国内旅行的激增可能会引发新一波感染。

张教授也不相信中国数据的质量，他说“在目前阶段”很难用这些数据“来估计任何情况”。

中国疾控中心的曾光是一位持更保守态度的顶尖流行病学家。

他在1月初在北京的一次会议上表示，疫情最严重的影响可能会持续两个多月。

曾先生向《华尔街日报》表示，即便感染和重症病例数量下降，预计大多数老年患者仍需两个多月才能康复，且许多人可能会再次患病甚至死亡。

“有必要采取更谨慎的预估，“他说。

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更正声明本文早期版本配图说明中，张作锋的姓氏误写为"hang”。（已于1月27日修正）

刊载于2023年1月28日印刷版，标题为《中国描绘平稳退出防疫之际 科学家寻求数据透明》