新冠疫情中三大学术乌龙
如题所示，我们讨论的是“学术”乌龙。有些国家对疫情反应迟缓，测试不力，群体免疫，甚至是建议喝消毒水治病之类的，不在讨论之中。
排名不分先后。
第一：使用了呼吸机的纽约市新冠肺炎病人，死亡率接近90%
NEARLY 90 PERCENT OF CORONAVIRUS PATIENTS PUT ON VENTILATORS IN NEW YORK'S LARGEST HEALTH SYSTEM DIED, STUDY SHOWS【1】。
这是美国新闻周刊的新闻标题，其结论来自于一个星期前《美国医学会杂志》（JAMA）发表的一篇论文【2】。读了这样的标题之后，也许您要问问自己：假如日后不幸中招呼吸困难，您还敢上呼吸机吗？
JAMA是美国的权威医学杂志，和另一家美国期刊《新英格兰医学杂志》（NEMJ），以及英国的《柳叶刀》（Lancet），并称世界三大顶尖医学学术期刊。可是，这篇JAMA上的文章，却犯了一个简单的加减乘除的错误。
这篇文章报道了1151位由于呼吸困难而使用了呼吸机的纽约新冠肺炎病人。其中282位不幸去世，38人病愈出院，所以282除以（282+38=340），作者得出了死亡率高达88%的吓人结论！
可最大的问题是，还有831人还在住院没有结果呢，这个大头却没有被统计进去，所以得到了一个如此误导和武断的结论。文章发表后，专业人士很快就发现了这个乌龙并提出批评，作者赶赶紧发表了一条澄清说明【2】。但是为时已晚，恰恰由于这个吓人数字的新闻爆炸效应，短短时间它就充斥了各种媒体的头条，伤害已造成。
这个乌龙事件，应该给文章的作者，和JAMA杂志的审稿人一个沉重的教训。
第二，加州某个郡的新冠抗体普查，发现实际感染人数比官方的估计高50-80倍。
这篇文章是出自斯坦福大学的研究者之手【3】，一出笼就登上各大媒体【4】。因为这个发现意义太大了，第一，这显示了感染广泛的存在。这个分母一扩大，马上就让死亡率显得很低，好像这个病威胁并不大，那么很多地方严格的“居家令”，还有必要执行吗？
这个报道的另一个重要之处，就是给很多要求立即复工的人壮了胆。他们的逻辑是，如果大批人体内已具有保护性抗体，就说明群体免疫已经正在进行时，那么恢复经济的紧迫性就超过了公共卫生的考虑。
但是，这个研究的测试方法，特别是对数据的解读，都存在潜在的问题。
目前，前测试新冠感染的测试方法主要是根据病毒核酸序列，用分子生物学中PCR的方法，把样本中痕量的的病毒序列扩增出来，就可以检出阳性，反之，如果是阴性，就能推出病毒原本就不存在，没有感染。这种方法，在原理上精度高，但缺点是速度慢。
现在又有一种所谓“基于抗体”的方法在市场很受青睐。这个原理是，病毒感染后会刺激机体免疫系统产生抑制病毒的抗体，检测抗体的存在就是检测病毒是否曾经存在。这种方法速度快但是未必准确，可能会有比较高的假阳性存在。
斯坦福的普查就是使用了抗体测试，而他们对数据的解读更是不敢恭维。
文章报道，加州圣克拉克郡的十几万人口的随机取样了3300人，其中新冠阳性率大约为1.5%，这是一个不低的数字了。但同时，他们给出测试试剂盒的假阳性率的95%置信空间是0.1% ~ 1.7%。
其实，如果斯坦福学者对统计学有基本了解的话，文章写到这就可以撕了，为什么呢？
所谓假阳性率为1.7%的意思是，如果用该试剂盒对1000个真正新冠阴性的人进行筛选，由于测试试剂本身质量的限制，也会有17人被无辜地检出阳性，这样的随机错误是难免的，叫假阳性。
而文章的主要结果是阳性率为1.5%，和测试假阳性置信空间的上限吻合。翻译成大白话就是说，作者检出的阳性样本，有很大的可能都是假的。反过来，如果作者们能检出超过10%的阳性来，远远超过试剂盒自身假阳性的比例，那才能让人对这个结果的信心增强一些。
如此说来，斯坦福费时费力费钱做这个实验，媒体又敲锣打鼓大肆宣传，岂不都是多此一举？
第三：新冠肺炎是一大号流感。
前两个乌龙，都是低级错误，第一个是不识数的问题，第二个是不懂统计概率学。但是这第三个却不同，这本是一个流行病学的难题，是人类在认识新冠肺炎的早期阶段所必经的一个弯路。但是，这个错误造成的后果是如此的严重，同时，这又是一个本应该很早就纠正的错误，所以，这个错误不得不在三大乌龙中占有一席之地。
这个灾难性错误，在《新英格兰医学杂志》NEMJ 3月26日一期的社论中得到了集中体现，这篇文章的作者，分别是美国疾控中心主任Redfield和NIH传染病所所长托尼法奇博士【6】 。所以，这是美国公共卫生界的集体马失前蹄。
下面是本文的截屏：
在文中，法奇博士写道：
......这意味着，新冠肺炎最终会象严重的季节性流感（死亡率0.1%），或者是全球性的流感（比如1957年和1968年的例子）。
This suggests that the overall clinical consequences of Covid-19 may ultimately be more akin to those of a severe seasonal influenza (which has a case fatality rate of approximately 0.1%) or a pandemic influenza (similar to those in 1957 and 1968)......
"到3月26日，中国的新冠疫情已然有下行趋势，而在欧美国家却方兴未艾大有星火燎原之势，在这个节骨眼的时刻，把新冠肺炎和普通流感相提并论， 这是一个明显的错误。
他们犯下这个大错的根源在于，他们低估了新冠病毒的传染力，在流行病学上，病毒的传播力用R0来衡量，R0越高，传染性就越强。下面是至关重要的另外一句：
呼吸道病毒的传播力对传染病的防控策略有重要影响。目前的研究认为该病毒的传播系数（R0）为2.2，也就是说一个带毒者平均把病毒传给其他两个人。
The efficiency of transmission for any respiratory virus has important implications for containment and mitigation strategies. The current study indicates an estimated basic reproduction number (R0) of 2.2, which means that, on average, each infected person spreads the infection to an additional two persons.
这个结论也是错误的，4月7日，美国疾控中心自办的《新兴传染病》杂志，发表了一篇来自洛斯阿莫斯国家实验室的文章，报道了新冠病毒的R0实际为5.7，完美解释了病毒在全球爆炸性增长的原因【7】。洛斯阿莫斯实验室给美国研制成功了第一颗原子弹，看来他们是把研究核裂变指数级增长的数学模型，给应用到病毒传播上了。现法奇对这个数也后悔，说自己被“误导”。
即使是在3月26日，法奇博士等引用的R0 = 2.2，也是一个非常过时的数字。早在3月9日，武汉和上海几大高校的公卫学院和哈佛大学统计系合作，用数学模型算出一月份武汉在疫情高峰期的病毒传播系数为3.8，之后采取的武汉封城和家家关门闭户等高压手段，生生地把R0给压缩到了0.3（目前这篇文章已在JAMA上发表）【8，9】。这篇文章所确认的新冠的惊人传播力，一上线就引起了美国部分医护人员的注意，他们因此发动网上情愿，要求政府立即实施全国性的隔离和居家令，结果踢到铁板上【10】。遗憾的是，美国公卫系统的头头脑脑们对科学文献的追踪不够，竟然错过了这样重要的报道。
这还不算，假如我们把时间在从3月9日再向前推3个星期，早在2月13日就有一篇文献综述了这个众说纷纭的新冠病毒在中国疫区的传播力（R0）【11】。我们根据研究者的国别，把不同文献所报道的R0值从高到底给排个序：
有意思的是，在这些早期报道中，病毒高传播力的警讯，主要是来自中国的学者，他们有一半人给出的R0估计值高于3。其中最高的超过了6【12】，CDC最新文献中的5.7和它很接近。而外国学者和WHO的估计都偏低，只有一篇给出了3.11的数值。
那么，法奇博士文中提到的R0 = 2.2是来自何方呢？他并没有给出具体参考文献。从上表也能看出，法奇的数字是所有的研究中的最低估计之一。而在国家政策的制定中，采用最乐观的假设来指导对一种凶猛的传染病的防治，那结果往往是灾难性的。
提供上表中的这篇文章，给出了一个平均的R0估计值 = 3.28。也许有人问，这个3.28和法奇用的R0=2.2到底有多大差别？
差别大了去了。
下图给出了R0=2（黄绿色）和R0=3（红色）的传染增加速度。我们可以看到，如果病毒传播力为R0=3，那么感染人数在短短时间就能把R0=2的乐观曲线甩在后面。比如，如果在低传染力的情况下（R0=2）， 一个病人传7代也就传染100人出头；但如果传染力稍微高一点点（R0=3）, 7代之后病例就超过两千人了。
差之毫厘，谬以千里。
以2，3，10为底的指数阶增长曲线
提供上表的那篇综述性文章，发表在英国一个不大知名的学术杂志上，作者是来自中国和欧洲的一些名不见经传的机构。但是他们在做结论的时候，尚且知道货比三家，博采众长，得到了一个更加接近真实的结论。而代表了世界公共卫生最高水平的美国CDC和NIH，却在传递重要信息的时候，不做起码的文献追踪，实在是让人遗憾。
https://www.newsweek.com/nearly-90-percent-coronavirus-patients-put-ventilators-new-yorks-largest-health-system-died-1499845
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2765367
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.14.20062463v1.full.pdf
https://www.theguardian.com/world/2020/apr/23/coronavirus-antibody-studies-california-stanford
https://thehill.com/homenews/news/493391-california-antibody-testing-suggests-coronavirus-may-be-far-more-widespread
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMe2002387
https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/7/20-0282_article?deliveryName=USCDC_333-DM25287
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2764658
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.03.20030593v1
https://www.change.org/p/us-healthcare-providers-for-federal-action-against-covid-19
https://academic.oup.com/jtm/article/27/2/taaa021/5735319
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32046137