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梁建章:生命損失最小化的防疫策略

來(lái)源:環(huán)球旅訊 時(shí)間:2022-04-08 21:34:34

抗疫已經(jīng)兩年多了,在生命至上的理念指導(dǎo)下,政府在疫情初期果斷執(zhí)行了武漢封城等政策,短時(shí)間把感染數(shù)和死亡數(shù)降到最低,取得了舉世矚目的防疫成就。但是兩年以后,病毒已經(jīng)從Alpha 演化到了Omicron 版。和以前的毒株比較,一方面病毒毒性降低,死亡率大幅下降;另一方面?zhèn)鞑チs增強(qiáng)了很多,這使得我們的“防感染策略”的代價(jià)越來(lái)越大。本文通過(guò)不同防疫策略對(duì)于人均壽命的影響,分析如何平衡收益和代價(jià),進(jìn)而選擇最小生命損失的策略。

兩種防疫策略

防感染策略:以隔離政策為主,其中包括大量的核酸檢測(cè)和流調(diào),以及局部甚至全部城市的封控。目的是阻斷感染鏈條,最大限度消滅感染。

防死亡策略:把醫(yī)療資源集中用于救治重病癥者。對(duì)于高死亡率的人群如老年人加強(qiáng)疫苗接種,同時(shí)引入有效的特效藥,最大限度降低死亡人數(shù)。

防疫策略的模型圖:

以上的示意圖展示了模型的邏輯,對(duì)于死亡率高,傳播力強(qiáng)的毒株,防感染的策略更優(yōu),因?yàn)榉栏腥镜拇鷥r(jià)低、收益高。反之,對(duì)于死亡率低、傳染力弱的毒株,防死亡的策略更優(yōu)。

從以上的模型看出,最佳策略的選擇關(guān)鍵是,量化分析比較“防感染策略”相對(duì)于“防死亡策略”所多付出的代價(jià)和壽命損失。

1)防感染策略的壽命損失 = 隔離封控的經(jīng)濟(jì)損失引起的人均壽命的損失。

這個(gè)損失隨著病毒的傳播力的上升而上升。

2)防死亡策略的壽命損失 = 因感染而死亡所帶來(lái)的人均壽命的損失。

這個(gè)收益隨著病毒的毒性降低而降低。

人均GDP和平均預(yù)期壽命的關(guān)系

我們可以通過(guò)對(duì)于各國(guó)歷史數(shù)據(jù)的研究,來(lái)分析平均預(yù)期壽命和人均GDP的關(guān)系。一個(gè)顯而易見的事實(shí)是:人均收入越高的國(guó)家,其人均壽命就會(huì)越長(zhǎng)。因?yàn)楦粐?guó)更有能力和意愿在醫(yī)療、基礎(chǔ)設(shè)施和環(huán)境治理等方面進(jìn)行投入,從而降低死亡率和提高人均壽命。

圖1 2019年部分國(guó)家人均GDP(美元)與平均預(yù)期壽命的關(guān)系

資料來(lái)源:世界銀行

注:橫坐標(biāo)已log處理,部分國(guó)家名稱后標(biāo)注了實(shí)際人均GDP值

可以看出,人均收入減半,人均壽命減少1-3年;中國(guó)2010年的人均GDP是2020年的45%左右,預(yù)期壽命相比減少了2.5年。

圖2 中國(guó)各省人均GDP與平均預(yù)期壽命的關(guān)系

資料來(lái)源:世界銀行、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局

注:橫坐標(biāo)已log處理,圖上同時(shí)展示了中國(guó)歷史年份數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)人均GDP

通過(guò)上圖,也可以看出中國(guó)各個(gè)地區(qū)人均GDP和平均預(yù)期壽命的關(guān)系。越是富裕的省份,預(yù)期壽命越長(zhǎng)。在現(xiàn)代的和平時(shí)期,的確也出現(xiàn)過(guò)人均收入大幅下降的階段(即使不常發(fā)生),如蘇聯(lián)解體時(shí),在1991-1993期間,人均收入下降了20%,預(yù)期壽命下降了4年。所以面對(duì)收入減50%的變化,即使按照非常保守的估計(jì),也會(huì)導(dǎo)致人均收入減少1年。換算一下,人均GDP每減少1%,人均壽命就會(huì)減少5天左右。

統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值

我們也可以通過(guò)經(jīng)濟(jì)學(xué)中Value of Statistical life“統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值”的理論來(lái)驗(yàn)證這個(gè)假設(shè)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)界,“統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值”是一個(gè)比較成熟的概念,指一個(gè)社會(huì)愿意花多少成本來(lái)降低死亡率。或許有人會(huì)對(duì)這個(gè)概念心存反感,認(rèn)為沒必要去計(jì)算生命的價(jià)值,因?yàn)樯響?yīng)是無(wú)價(jià)的。僅從倫理道德角度來(lái)說(shuō),上述觀點(diǎn)當(dāng)然沒有錯(cuò)。但在實(shí)際操作過(guò)程中,無(wú)論工作生活、企業(yè)經(jīng)營(yíng)還是社會(huì)管理,都必須在減少死亡風(fēng)險(xiǎn)和投入成本之間追求一種平衡。至于如何找到這個(gè)平衡點(diǎn),就需要看似有些無(wú)情但實(shí)則科學(xué)理性地去計(jì)算“統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值”。

舉個(gè)例子,企業(yè)和政府在提供各種交通工具和交通基礎(chǔ)設(shè)施時(shí),也需要在風(fēng)險(xiǎn)與成本之間實(shí)現(xiàn)平衡。比如說(shuō)政府在設(shè)計(jì)一條路時(shí),如果造的車道更多一些,或者設(shè)置專門的非機(jī)動(dòng)車道,又或者人行道更寬一些等等,都有可能降低交通事故的死亡率。但是很明顯,并非所有道路都有這樣的設(shè)置。這說(shuō)明設(shè)計(jì)者罔顧生命安全嗎?并非如此。作為設(shè)計(jì)者,如果在設(shè)計(jì)時(shí)不顧成本,一條看似絕對(duì)安全的道路要花100億來(lái)建造的話,很可能這條路根本就造不出來(lái),讓老百姓們無(wú)路可走。所以對(duì)于此類建設(shè)工程來(lái)說(shuō),究竟值得花多少代價(jià)來(lái)減少多少死亡率呢?這里面,同樣存在隱性的平衡生命價(jià)值的計(jì)算。其實(shí),經(jīng)濟(jì)學(xué)家們?cè)缇透鶕?jù)各國(guó)數(shù)據(jù),從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上計(jì)算了生命的價(jià)值。中國(guó)的學(xué)者也對(duì)此做了一些研究【1 】【2】,得出中國(guó)生命統(tǒng)計(jì)價(jià)值范圍大體在100萬(wàn)到720萬(wàn),我們就姑且取500萬(wàn)的數(shù)值。

防感染策略的代價(jià)

假設(shè)由于大面積隔離封控造成經(jīng)濟(jì)的損失1%GDP,那么就是一萬(wàn)億。按照“統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值”500萬(wàn)的計(jì)算,可能會(huì)增加二十萬(wàn)(人)意外死亡的風(fēng)險(xiǎn)。如果按照每個(gè)意外死亡減少20000天的人均壽命的話,二十萬(wàn)人就是40億天,總體來(lái)看就會(huì)造成中國(guó)人均壽命減少大約3天。這種人均壽命的損失的計(jì)算,還沒有算上由于大量醫(yī)療資源被核酸檢測(cè)等任務(wù)占用,導(dǎo)致其他疾病得不到及時(shí)治療所造成的次生死亡對(duì)于減少壽命的影響。

所以綜合前面兩種計(jì)算生命代價(jià)的方法,1%的GDP的損失會(huì)減少3-5天的人均壽命,這是防感染策略所需的隔離封控的代價(jià)。

接下來(lái)的問(wèn)題是,Omicron究竟會(huì)造成多少GDP的損失呢?這個(gè)當(dāng)然很難計(jì)算,但是我們有一個(gè)初步的分析,就是傳播力越強(qiáng),封控措施必然會(huì)需要更加嚴(yán)格,造成的GDP的損失越大。傳播力的強(qiáng)度可以用R0(基本傳染數(shù))來(lái)表示,簡(jiǎn)單地理解R0的值就是“一個(gè)人得病,他能傳染給多少其他人”。初期的Alpha是R0=2-4(流感的R0也在2左右),Delta的R0大約是4,Omicron的傳播力非常強(qiáng),R0大約是10,比之前的任何毒株都要強(qiáng)很多,所以對(duì)其采取防感染策略所需要付出的GDP代價(jià)也高很多。

過(guò)去兩年我們采用防感染的政策,比較成功地阻斷了Alpha和Delta,并且僅僅付出比較少的GDP損失作為代價(jià)。但是Omicron的傳播力要幾倍于Alpha和Delta,經(jīng)常需要大范圍的進(jìn)行隔離,那么防控Omicron的經(jīng)濟(jì)損失可能就要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于GDP的1%。比如不久以前,僅僅封控了深圳一周時(shí)間,就造成了600-700億的損失。根據(jù)香港中文大學(xué)教授宋錚等【3】研究估計(jì),封控一個(gè)月像上海一樣的一線城市,會(huì)使得整個(gè)中國(guó)的實(shí)際GDP減少4%。實(shí)際上,隨著病毒的傳播性加強(qiáng),精準(zhǔn)防疫已經(jīng)幾乎不可能,封城的頻率不得不大幅度增加了。據(jù)統(tǒng)計(jì),僅僅是一季度,上海、長(zhǎng)春、哈爾濱、西安、深圳等就進(jìn)行過(guò)或者正在進(jìn)行全城封控,還有十幾個(gè)一二線城市有過(guò)大面積的局部封控。僅僅是這些城市的封控,就會(huì)對(duì)一季度整個(gè)中國(guó)的GDP造成大于4%的損失。而且現(xiàn)在整體經(jīng)濟(jì)本來(lái)就有很大的下行壓力,如果長(zhǎng)期大面積封控,會(huì)造成失業(yè)率上升、返貧人口增加等負(fù)面效應(yīng)。更不用說(shuō)醫(yī)療資源的占用所造成的次生生命損失。

算過(guò)了防感染策略的代價(jià),我們?cè)賮?lái)計(jì)算防感染策略的相對(duì)收益,即由此避免了多少死亡和人均壽命的減少,那就要估計(jì)不同變種的病死率。根據(jù)英國(guó)學(xué)者在2021年下半年對(duì)不同變種的確診病例做的一項(xiàng)研究,其中Alpha的病死率大約是1.1%【4】;根據(jù)加拿大安大略省對(duì)感染 Omicron 和 Delta 變體病毒的患者進(jìn)行的一項(xiàng)回顧性的全人群匹配隊(duì)列研究【5】,得到Delta的病死率是0.3%;根據(jù)美國(guó)CDC公布的2018流感季的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)【6】,流感的病死率大約是0.1%。主要初步的研究和數(shù)據(jù)表明,Omicron和以前的毒株不同,一般并不會(huì)侵入肺部,所以O(shè)micron的病死率遠(yuǎn)低于之前的毒株,甚至有可能低于流感,我們后面會(huì)詳細(xì)分析Omicron的病死率。

流感的防疫策略

我們用這個(gè)模型來(lái)計(jì)算對(duì)付流感的防疫策略。由于流感的病死率大概是0.1%,如果非常悲觀地估計(jì),有50%的人群會(huì)感染(實(shí)際的感染率會(huì)比50%低不少),就會(huì)造成萬(wàn)分之五的死亡率。假設(shè)病死的患者的平均壽命是70歲(假設(shè)患者正常的平均壽命是80歲),那么平均每個(gè)病死的患者會(huì)被縮短10年的壽命。那么以萬(wàn)分之五的死亡率來(lái)計(jì)算,人均壽命減少了差不多1.8天(10年 x萬(wàn)分之5)。所以平均來(lái)說(shuō),一次大面積的流感爆發(fā),對(duì)于整個(gè)人類社會(huì)的影響,相當(dāng)于人均壽命減少1.8天左右。對(duì)于防感染的策略來(lái)說(shuō),收益只是避免了1.8天的壽命損失。但是如我們前面計(jì)算的,如果采取大范圍封控的防感染策略,僅僅是GDP1%的損失影響,就會(huì)減少3-5天人均壽命,正因?yàn)槿绱?,我們不能用防感染的大面積隔離封控的策略來(lái)防流感。

對(duì)付新冠初期毒株的最佳策略

我們可以對(duì)疫情初期最早的變異病毒Alpha進(jìn)行計(jì)算。如果Alpha的病死率是1%的話,大約是流感的20多倍,那么人均壽命的損失不是1.8天而是40天。那么大范圍隔離的防感染策略的相對(duì)收益就是40天。遠(yuǎn)大于GDP1%的3-5天的生命代價(jià)。所以對(duì)于Alpha病毒來(lái)說(shuō),防感染的策略是優(yōu)于防死亡的策略,當(dāng)初果斷地對(duì)武漢進(jìn)行封城是很正確的選擇。

對(duì)付Omicron的最佳策略

下面來(lái)分析如何對(duì)付Omicron。首先從邏輯上,如果Omicron的病死率高于Alpha,而且傳播力弱于Alpha,那么肯定應(yīng)該采取防感染策略;反之,如果Omicron的病死率低于流感,而且傳播力強(qiáng)于流感,那么就應(yīng)該采取防死亡策略。詳細(xì)來(lái)算,如果大面積的隔離,由此造成的人均壽命的損失是:GDP的百分比損失*(3-5)天(簡(jiǎn)單起見后面按照4天來(lái)計(jì)算);防感染能夠避免死亡從而得到的人均壽命的收益是:(病死率)S*10年*50%(假設(shè)全民最終有50%感染),即S*3652*50%天。

比較兩種策略所帶來(lái)的的壽命損失,即當(dāng)GDP的百分比損失*4天 < S*3652天*50% 時(shí),應(yīng)該采取防感染策略,否則應(yīng)該采取防死亡策略。

由此,可以計(jì)算出不同GDP損失的假設(shè)下,防死亡策略的病死率S的閾值:當(dāng)GDP損失0.5% 時(shí),S的閾值=0.12%,也即當(dāng)病死率小于0.12%,應(yīng)該采取防死亡策略;當(dāng)GDP損失1% 時(shí),S的閾值=0.22%;當(dāng)GDP損失2% 時(shí),S的閾值=0.44%,當(dāng)GDP損失4% 時(shí),S的閾值=0.88%。按照現(xiàn)在對(duì)于Omicron所需要的封控力度,對(duì)于GDP的損失至少在4%??梢钥闯觯词筄micron的病死率略高于流感,但是因?yàn)镺micron的傳播力強(qiáng),防感染代價(jià)有可能遠(yuǎn)大于流感,也應(yīng)該采取防死亡策略。我們可以肯定Omicron的傳播力遠(yuǎn)強(qiáng)于流感。那么Omicron的病死率究竟如何呢?

Omicron的病死率

根據(jù)加拿大安大略省公布的研究數(shù)據(jù), Omicron的病死率約0.03%左右。不過(guò)歐美國(guó)家由于已經(jīng)不再要求核酸測(cè)試,已經(jīng)不再有精確統(tǒng)計(jì)感染人數(shù),所以造成病死率的計(jì)算不太準(zhǔn)確。但是亞洲國(guó)家還是在比較精確統(tǒng)計(jì)感染人數(shù),所以可以來(lái)看和我們比較接近的一些亞洲國(guó)家的病死率統(tǒng)計(jì)。

據(jù)報(bào)道稱,依照日本厚生省2022年1月到2月21日的累計(jì)死亡人數(shù)和陽(yáng)性病例數(shù)計(jì)算,Omicron的確診病死率估計(jì)為0.13%【7】。韓國(guó)疾病控制和預(yù)防機(jī)構(gòu)(KDCA)統(tǒng)計(jì)去年12月以來(lái),韓國(guó)Omicron變體的病死率大概是0.18%【8】。而通過(guò)近兩周的數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn),近期的確診病死率已經(jīng)降低到0.1%【9】。根據(jù)新加坡衛(wèi)生部對(duì)過(guò)去28天病死率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),這一數(shù)值只有0.05%【10】。而通過(guò)近兩周的數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn),新加坡近兩周的確診病死率僅有0.03%。同樣,根據(jù)越南過(guò)去28天的確診和死亡病例分析,病死率大約是0.03%【11】。

再看看中國(guó)香港。若以香港政府公布的疫情數(shù)據(jù)【12】,第五波疫情的死亡病例7732例,累積確診上報(bào)病例是1,150,607,(2021.12.31-2022.4.1),計(jì)算出病死率是0.67%。但是,由于香港始終沒有一次完整的全民核酸,所以很可能有許多未納入統(tǒng)計(jì)的確診病例。香港大學(xué)醫(yī)學(xué)院通過(guò)數(shù)學(xué)模型計(jì)算認(rèn)為,實(shí)際感染人數(shù)遠(yuǎn)超過(guò)官方報(bào)道或者統(tǒng)計(jì)的數(shù)字,這個(gè)估計(jì)已經(jīng)達(dá)到了4百萬(wàn)【13】,按照這個(gè)估計(jì)實(shí)際病死率在0.2% 以下,但仍然是比較高的。

亞洲部分國(guó)家病死率、高齡人群接種情況和死亡病例占比、80歲以上人口比例

備注:接種率和高齡人群死亡占比分別來(lái)自各國(guó)/地區(qū)政府網(wǎng)站或公開資料、人口比例來(lái)自聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)

確診病死率說(shuō)明:韓國(guó):數(shù)據(jù)來(lái)源國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)時(shí)間為2022.3.17-3.31;新加坡:數(shù)據(jù)來(lái)源新加坡衛(wèi)生部,數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)間為2022.3.17-3.31;日本:數(shù)據(jù)來(lái)源日本每日新聞,計(jì)算時(shí)間2022年1-2月;中國(guó)香港:數(shù)據(jù)來(lái)源香港衛(wèi)生署和香港大學(xué),計(jì)算時(shí)間為2021年12月-2022年4月4日;越南:數(shù)據(jù)來(lái)自約翰霍普金斯大學(xué),計(jì)算時(shí)間為2022.3.8-4.6;中國(guó)大陸數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家衛(wèi)健委,計(jì)算時(shí)間為2022年1-3月。

由此可見, Omicron的普遍死亡率已經(jīng)接近甚至遠(yuǎn)低于流感,只有中國(guó)香港是個(gè)例外。

香港的病死率為什么偏高?

要解釋香港的死亡率為什么偏高,就要看看死亡患者的年齡分布。按照上表第三列的數(shù)字不難看出,老年人是死亡的主要人群。而香港80歲以上老年人疫苗兩針接種率只有43%,而其他國(guó)家的高齡老人接種率都超過(guò)了90%。根據(jù)數(shù)據(jù)表明,無(wú)論是國(guó)產(chǎn)疫苗和MRNA疫苗,對(duì)于防止重癥和死亡都有很高的有效性。所以不難得出結(jié)論,香港的老人接種率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于新加坡是香港的死亡率偏高的主要原因。如果中國(guó)香港能夠把老年人的疫苗接種率提高到其他國(guó)家的水平,就能把病死率也降到0.1%左右,也就是和流感差不多的水平。

中國(guó)整體的疫苗接種率是比較高的,60歲以上的老人的全程接種率已經(jīng)達(dá)到80%。中國(guó)的整體80歲老人占總?cè)丝诒壤皇窍愀鄣囊话?,?0歲以上老年人的接種率還比較低,沒有達(dá)到新加坡和日本那么高的水平。我們最近觀察的中國(guó)Omicron的病死率已經(jīng)非常低,今年一季度,中國(guó)大陸的新冠病毒病死率僅有0.004%,比新加坡還低了一個(gè)數(shù)量級(jí),疫情較為嚴(yán)重的吉林的同期病死率為0.007%,上海為0【14】。如果我們繼續(xù)提高老人的接種率,就能夠把Omicron的病死率維持在越南、新加坡的水平即萬(wàn)分之五,那么防死亡策略對(duì)于壽命代價(jià)的減少就會(huì)不到1天,而現(xiàn)在估計(jì)防感染策略造成的GDP的損失會(huì)超過(guò)4%,對(duì)人均壽命的減少是16天,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于防死亡策略的影響的。如果病死率維持在萬(wàn)分之五(感染率50%),每年死亡人數(shù)為30多萬(wàn)。中國(guó)每年死于癌癥的人數(shù)超過(guò)300萬(wàn),而中國(guó)的癌癥的五年存活率比日本和韓國(guó)低20%,如果我們把GDP1%用于提升整體醫(yī)療水平,那么光癌癥一項(xiàng)可能就有多救60萬(wàn)人的提升空間。

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結(jié)論

對(duì)當(dāng)前傳播率高但感染死亡率相對(duì)較低的新冠病毒變異體來(lái)說(shuō),如果要采用防死亡策略,就要重點(diǎn)放在提升高死亡風(fēng)險(xiǎn)人群如80歲以上老人的接種率。而國(guó)產(chǎn)疫苗在防死亡方面也同樣有效。因此,我們要盡快提高老人的接種率,如果死亡率持續(xù)繼續(xù)維持在很低水平,就應(yīng)該主動(dòng)切換到防死亡策略。防死亡策略并非完全不管的“躺平”政策,而是要讓有感冒癥狀的人自我隔離和測(cè)試,把寶貴的醫(yī)療資源省出來(lái),用于重癥和老年人的救助和觀測(cè),從而把死亡率降到最低。未來(lái)采取不同防疫策略,也并不意味著中國(guó)之前的防控是白費(fèi)的,相反根據(jù)我們的模型,以前的防感染封控策略是非常正確的,并且贏得了兩年多的寶貴時(shí)間,在疫苗接種率還比較低、病毒毒性比較高的階段,用比較小的代價(jià)避免了大量的死亡。

總結(jié)

本文建立了一個(gè)模型,來(lái)分析和比較不同防疫策略針對(duì)不同病毒對(duì)人均壽命的影響。得出對(duì)于Alpha和Delta等疫情的最佳策略是防感染策略;但是Omicron和以前的毒株完全不同,Omicron的死亡率要低很多,傳播力又強(qiáng)很多,造成防感染策略的代價(jià)大幅度增加。按照絕大部分國(guó)家和地區(qū)對(duì)Omicron的病死率統(tǒng)計(jì),如果Omicron病死率接近流感,防死亡策略的生命代價(jià)更低。香港的偏高死亡率,很可能源自于老年人疫苗普及率偏低的原因。未來(lái)的策略究竟是防感染還是防死亡,取決于我們何時(shí)能夠普及老人的疫苗接種率。

我們相信,只要堅(jiān)持人民至上、生命至上的理念,兼顧人民群眾的生活和工作秩序,科學(xué)理性地采用最優(yōu)的防疫策略,高效地配置醫(yī)療資源和社會(huì)資源來(lái)應(yīng)對(duì)包括Omicron在內(nèi)的各種疾病,就能把綜合生命的損失降到最低。

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標(biāo)簽: 人均壽命 應(yīng)該采取 生命價(jià)值

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