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梁建章、黄文政:潜伏期变24天?隔离14天有效果吗?不妨用统计学算一算

    当前,中国正在倾全国之力来控制疫情。可喜的是,很多地区的疫情开始趋于稳定。但与此同时,整个社会也在为此付出高昂的经济代价。如何在防治疫情和恢复之间找到平衡点,会成为目前乃至今后一段时间内的难题。

  至于解题的关键,就是需要来精准计算不同措施的综合成本和各种情况的概率。从根本上看,传染病其实是个随机事件,所以在防治疫情的过程中,我们需要运用更多统计学的概念,来帮助各方面理性对待各种随机现象,从而避免过度恐慌,做出正确的判断和决策。下面我们举两个例子:

  有关潜伏期的担忧

  比如,钟南山团队近日在网站上发布最新论文,披露了针对1099例新冠病毒感染者的回顾性研究成果。这篇论文对未来的疫情防治工作提供了重要的决策支持,但其中提到的潜伏期最长可达24天的结论,却引起不少人的恐慌——原来不是一直说潜伏期最长14天吗,现在怎么变成24天了?到底是前面的结论错了,还是病毒已经变异得更加可怕了?当前各地执行的14天隔离期是否需要延长到24天?

  其实大可不必如此恐慌,几乎所有涉及到群体生理乃至其他特征的结论,都具有一定程度的不确定性。要更好地理解这些结论的意义,需要对统计学知识有个基本的了解。

  在流行病学中,疾病的潜伏期通常可以用对数正态分布来近似,这种近似的合理性往往可在病原体繁殖动力学上得到一定解释。简单来说,这相当于假设log(潜伏期)服从正态分布。对数正态随机分布都存在一个长尾,尽管长尾部分的概率很小但不是零,如果样本量足够大,长尾部分的小概率事件还是有可能发生的。

  钟南山团队在论文中提到潜伏期的中位数为3.0天,这意味着log(潜伏期)的均值为1.1。在均值已经确定的前提下,log(潜伏期)的标准差越大,潜伏期的尾部概率也越大。根据钟南山团队的论文,1099例中潜伏期最长为24天。我们使用蒙特卡洛模拟方法可以推算出,当log(潜伏期)的标准差为0.64,1099例中最长的潜伏期的中位数为24天。这个对数正态分布中,百分之九十以上的患者的潜伏期在7天以内。

  具体计算:(Log 7-log 3)/0.64= 1.32σ,可以查正态分布的计算表格,就可以得到超过1.32个方差以外的概率<10%

  我们还可以模拟出,任意一个病例的潜伏期超过14天的概率为0.838%,超过24天的概率为0.062%。显而易见的是,观察到的病例越少,这些病例中的最长潜伏期也越短。如果我们只观察83个病例,那么其中最长潜伏期的中位数就只有14天。如上所述,当观察病例达到1099时,最长潜伏期的中位数就会达到24天。

  所以,不用质疑钟南山以前的结论,或者据此担心病毒发生了变化。其实还是同样的病毒,同样的潜伏期随机分布,只是在样本量增加之后,长尾的小概率事件就有可能发生。专家们当然还会据此进行更深入的研究,而普通人却不必为极小概率而过度恐慌。

  做个简单的类比,如果观察1000人,最高的身高可能是1.9米,如果观察10000个人,最高就可能超过2米,我们都知道,世界上存在着身高2.2米以上的人类,然而,在实践中的建筑标准只要房门高度达到2.0米就够了。同样的道理,不要因担心现有的检测和隔离制度会因为一两个极端病例而被彻底颠覆。

  关气溶胶的担忧

  近期还有一个引发了不少恐慌情绪的关键词,叫做“气溶胶”。因为曾有人公开表示,目前确定的新冠肺炎传播途径,除了原先众所周知的直接传播和接触传播之外,还有气溶胶传播。一时间人们又变得紧张了起来,以为只要感染者曾经路过某个区域,然后由其呼吸所产生的“气溶胶”,就可能导致之后途经该区域的其他人感染病毒。

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本文来源:观察者网 作者:梁建章 黄文政 责任编辑:姚卫斌

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