迄今為止最大規模的新冠肺炎病例分析來了。
近日，中國疾病預防控制中心（CDC）新型冠狀病毒肺炎應急響應機制流行病學組公開了對截至 2020 年 2 月 11 日中國內地報告的共 7.2 萬病例的流行病學特徵進行描述和分析的報告。
雷鋒網瞭解到，該報告以名為《新型冠狀病毒肺炎流行病學特徵分析》（Vital Surveillances: The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases）的學術論文的方式呈現：中文版於 2 月 17 日刊登在最新一期的《中華流行病學雜誌》上，英文版在 China CDC Weekly 刊發。
使用橫斷面研究方法分析
就研究方法而言，該論文使用了橫斷面研究（雷鋒網注：指在某一特定時間對一定範圍內的人群，以個人為單位收集和描述人群的特徵以及疾病或健康狀況，是描述流行病學中應用最為廣泛的方法）。同時，論文還參考了 STROBE 聲明（即加強流行病學中觀察性研究報告質量聲明，主要目的是通過規範改善醫學報告的質量）。
在該論文中，研究團隊對於確診病例，使用描述性統計病例的人口學和臨床特診，主要分析了患者特徵、病死率、年齡分佈和性別比例、疾病傳播的時空特點以及所有病例、湖北省以外病例和醫務人員病例的流行病學曲線。
7.2 萬病例的基本特徵
截至 2020 年 2 月 11 日，我國內地共報告了 72314 例新冠肺炎病例，其中確診 44672 例（61.8％）、疑似 16186 例（22.4％）、臨床診斷 10567 例（14.6％）、無症狀 889 例（1.2％）。
經分析，患者年齡主要集中在 30-69 歲之間（77.8%），輕度患者佔 80.9%（下圖分別展示了武漢、湖北和全國的確診病例年齡分佈特徵）。
此外，研究團隊還對研究對象的性別、職業、省份、武漢暴露史、基礎性疾病、嚴重程度進行了系統分析（如下圖），主要數據包括：
51.4% 的患者為男性，48.6% 的患者為女性，男性所佔比例略高於女性，性別傾向不明顯；
退休人員的粗病死率最高，為 5.1%；
湖北省確診病例佔 74.7%，粗病死率為 2.9%；
有武漢暴露史病例佔 85.8%；
無基礎性疾病患者的粗病死率為 0.9%，有基礎性疾病的病死率則高得多：心血管疾病 10.5%，糖尿病 7.3%，慢性呼吸道疾病 6.3%，高血壓 6.0%，癌症 5.6%；
輕/中症佔 80.9%，重症病例 13.8%，危重病例 4.7%；危重病例粗病死率為 49%，病死率密度為 0.325，即平均每個危重病例觀察 10 天的死亡風險為 0.325。
按照發病時間繪製流行曲線
另外，研究團隊根據病例的發病時間繪製了流行曲線——從 2019 年 12 月的小範圍暴露傳播模式到 2020 年 1 月的擴散傳播模式。
如下圖所示，2019 年 12 月屬疫情發展早期階段，病毒在小範圍內傳播，每天僅 0-22 例患者出現症狀。隨後確診病例數從 1 月初開始迅速上升，在 1 月 24-28 日達到第一個流行峰，後緩慢下降。但 2 月 1 日出現單日發病日異常高值，後逐漸下降。不過，確診病例在 2 月 4 日才達到頂峰。
因此，論文指出，發病數迅速增加以及越來越多的人際傳播證據表明，該病毒比 SARS-CoV 和 MERS-CoV 更具傳染性。
3019 名醫護人員感染
另外，論文還就醫護人員確診、重症、死亡的情況做了統計分析。
據分析，醫務人員發病的高峰期在 1 月 28 日。在為患者提供診治服務的 422 家醫療機構 3019 位感染的醫務人員中，有 1716 例確診，5 例死亡。
同時，對 1688 名有病情嚴重程度的確診病例進行分析，武漢有 1080 例，佔全國醫務人員發病總數 64.0%，湖北除武漢外的其他地區 394 例（佔 23.3%），除湖北外全國其他 30 個省（區/市）214 例（12.7%）。
值得一提的是，研究人員分析醫護感染的原因可能存在非職業暴露造成的感染。實際上，此前國家衛健委公佈的醫務人員感染人數為 1700 餘名，而本篇論文中的數據卻為 3000 餘名。
對此，國家衛健委醫政醫管局副局長焦雅輝表示：
疾控中心公佈的醫護人員感染數據來源於直報系統，該系統只會顯示感染病例的身份和是否感染。也就是說這 3000 多人是以醫護人員的身份感染的。有些醫護人員是在醫院、在工作崗位上感染了新冠肺炎病毒，還有一些醫護人員可能是在家庭或社區感染了新冠肺炎病毒。
雷鋒網小結
綜合上述數據，我們可以得出一個結論——雖然新冠病毒傳染性強，但大部分患者為輕症表現，且粗病死率總體較低。同時，根據上述發病流行曲線（本研究是首次描述新冠肺炎發病流行曲線），可以看出這篇論文的結論與先前多項與新冠病毒有關的調查、研究結果一致。
毫無疑問，隨著越來越豐富的研究數據公開，人們將會用更全面、科學的視角看待這場疫情。
http://weekly.chinacdc.cn/en/article/id/e53946e2-c6c4-41e9-9a9b-fea8db1a8f51
http://rs.yiigle.com/yufabiao/1181998.htm?from=timeline&isappinstalled=0
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