中國對疫情平穩退出的描述令科學家渴望更多數據——《華爾街日報》

一位美國流行病學家表示，本月農曆新年假期可能引發新一波感染風險。圖片來源：Kevin Frayer/Getty Images香港——本週中國公佈了一系列數據，試圖顯示其新冠感染高峯已過，但公共衞生專家仍質疑北京方面是否提供了足夠透明的信息以準確評估現狀。

中國衞生部門稱，1月初醫院內每日新冠死亡病例數達到約4300例的峯值，而截至上週五結束的為期一週的春節假期中期，該數字已下降近80%。

這一數據來自中國疾控中心的官方報告，該報告同時顯示新冠引發的感染和重症病例數急劇下降。這些數據佐證了中國政府的表態，即已度過12月初突然取消實施三年的嚴格防疫政策後最困難的時期，向與病毒共存的過渡平穩有序。

儘管部分知名流行病學家認同中國疫情很可能已過峯值，但他們指出數據完整性不足，難以評估政策逆轉的全部影響——世界衞生組織也提出了這一問題。

本月初發布的數據顯示，住院和門診量在年初達到頂峯。最新報告稱，截至本週，住院病例和重症病例較1月5日峯值分別下降85%和72%。作為疫情替代指標的發熱門診接診量持續下降，城鄉地區自12月23日287萬人次的峯值以來均呈回落趨勢。報告提供了波峯與波谷數據，但未給出每日明細。

截至1月19日，中國報告自12月8日取消大部分疫情防控措施以來，醫院內新冠相關死亡病例達72,596例。這些措施此前已被證明無法遏制高傳播性的奧密克戎變種。這是對1月14日發佈的首輪疫情死亡統計數據的更新。

中國表示，12月8日至1月19日期間，醫院內新冠相關死亡人數為72,596人。圖片來源：STAFF/REUTERS世界衞生組織未將這兩組數據納入其全球疫情週報。在最新發布的報告中，該聯合國機構將中國死亡人數等數據列在附錄，並表示由於缺乏支撐北京方面概述的原始數據，尚未對中國的疫情進行獨立分析。

“我們需要逐週數據才能進行有效的周度對比分析，“世衞組織發言人瑪格麗特·哈里斯博士上週對《華爾街日報》表示。該機構週四發佈的公告重申了這一觀點，並指出缺乏省級細分數據。

即將卸任的國務院副總理孫春蘭1月19日表示，儘管醫院在救治新冠患者方面面臨挑戰，但中國疫情已進入"低流行水平”。

官方數據還顯示，公共衞生服務已開始將資源重新調配至非新冠醫療領域。

對中國疫情信息披露準確性的質疑，這一貫穿整個疫情期間的問題，持續引發外界觀察者的懷疑。不過，一些國際專家認同中國疫情高峯已過的判斷。

英國東英吉利大學醫學教授保羅·亨特表示，根據報告的病毒繁殖率和北京方面估計的2.5億人已在12月20日前感染的內部數據，中國很可能已經度過了感染高峯。“中國似乎選擇了一個更高但更短（的峯值期），“他説。

香港大學公共衞生學院流行病學講座教授高本恩估計，近期感染人數可能高達10億，這將使羣體獲得至少三到六個月的再感染免疫期。“很明顯全國性高峯已經過去，“他表示，並補充説短期內疫情復燃的風險極低。

高本恩的結論並非基於對官方數據的信任。他認為住院和死亡人數被低估，因為檢測已變得不連貫，且可能存在對特定人羣的偏差。

需要明確的是，世界衞生組織此前曾表示，在疫情激增期間漏報是預期中的，相關數據需要後期修正。該組織1月11日稱中國發布的信息"有助於更好地瞭解疫情形勢和這波疫情的影響”，但敦促北京方面與世衞組織及公眾分享更詳細數據。

英國健康數據公司Airfinity的分析主管Matt Linley博士表示，中國的數據不包括醫院外的死亡病例，而且其對新冠相關死亡的定義過於狹窄。

“他們公佈的數據通常對了解當前情況沒有幫助，因為最近的許多官方數據不一致，”他説。

中國的數據顯示，新冠住院人數在1月初達到高峯。圖片來源：noel celis/Agence France-Presse/Getty ImagesAirfinity最近估計，由於病毒向農村地區的傳播速度超出預期，將出現更大、更持久的疫情浪潮，死亡和感染人數直到最近幾天才達到高峯。

雖然一些頂尖傳染病專家懷疑這一預測的準確性，但加州大學洛杉磯分校的流行病學教授張作風同意中國的疫情將持續的時間會比官員們聲稱的高峯期長得多。他説，本月農曆新年假期期間國內旅行的激增可能會引發新一波感染。

張教授也不相信中國數據的質量，他説“在目前階段”很難用這些數據“來估計任何情況”。

中國疾控中心的曾光是一位持更保守態度的頂尖流行病學家。

他在1月初在北京的一次會議上表示，疫情最嚴重的影響可能會持續兩個多月。

曾先生向《華爾街日報》表示，即便感染和重症病例數量下降，預計大多數老年患者仍需兩個多月才能康復，且許多人可能會再次患病甚至死亡。

“有必要採取更謹慎的預估，“他説。

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更正聲明本文早期版本配圖説明中，張作鋒的姓氏誤寫為"hang”。（已於1月27日修正）

刊載於2023年1月28日印刷版，標題為《中國描繪平穩退出防疫之際 科學家尋求數據透明》