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回歸正常生活,中國要怎么過免疫屏障這一關(guān)?

2022/12/10
導(dǎo)讀
12.6
知識分子
The Intellectual

圖源pixabay
撰文 | 商周
責(zé)編 | 徐卓君


 ●                   ●                    


新冠疫情在全球蔓延已近三年,世界陸續(xù)回歸正常生活。


現(xiàn)在輪到中國了,上周末開始,中國的防疫政策開始轉(zhuǎn)向:杭州不再開展常態(tài)化核酸檢測,除了特殊場所,進(jìn)入公共場所不再掃場所碼;北京等地開始探索陽性居家隔離;廣州的餐飲、商場也從靜默中恢復(fù)開放。


雖然新冠病毒的重癥率和病死率已經(jīng)大幅下降,但考慮到奧密克戎毒株超強(qiáng)的傳播能力,放開管控的大面積感染難以避免。Nature雜志近期提出了一個問題:中國能否在放開的同時,避免一波死亡潮?


想要回答這個問題,至關(guān)重要的是中國的免疫屏障建得怎么樣了?尤其是老年人的免疫水平幾何?我們能從部分發(fā)達(dá)國家老人接種率超高的經(jīng)驗中學(xué)到什么?


三種不同的防疫模式

在過去的近三年時間里,各個國家根據(jù)各自的實際情況采用了不同的防疫模式,大致可以歸為三類。


第一類模式是始終堅持拉平死亡和重癥曲線,即防疫的目標(biāo)不是消滅病毒,而是盡量減少病毒所帶來的傷害,把疫情控制在醫(yī)療資源可以應(yīng)付的范圍,無論是疫苗接種普及之前還是之后都是如此。大多數(shù)歐美國家采用的都是這類策略,包括德國、美國等。


第二類模式是在疫苗接種普及前采用嚴(yán)格防控,等疫苗接種普及后采用拉平曲線的防控策略。使用這類模式的代表有新西蘭、澳大利亞和新加坡。

第三類模式是一直堅持嚴(yán)格防控,代表性的國家是中國。


三種不同防疫模式示意圖 |商周制圖

因為防疫模式的差異,這些國家的疫情進(jìn)展也很不相同。這一點(diǎn)可以從分別代表以上三種模式的德國、新西蘭、中國的疫情走向上體現(xiàn)出來。


三種防疫模式代表性國家的疫情走勢圖|圖源:參考鏈接1


從上圖中可以看到,一直堅持拉平曲線的德國感染人數(shù)在2021年5月疫苗普及之前,每10萬人口的感染人數(shù)已經(jīng)達(dá)到了近5000人,其中死亡人數(shù)更是高達(dá)每10萬人口100人。而這個時間點(diǎn)的新西蘭和中國因為采用了嚴(yán)格的防控策略,每10萬人口的感染和死亡人數(shù)都維持在一個極低的水平。


等到疫苗接種普及之后,因為疫苗接種所帶來的保護(hù)作用,德國的防疫策略進(jìn)一步放松,與之相隨的感染人數(shù)的激烈增長,每10萬人口的感染人數(shù)從之前的5000人上升到了現(xiàn)在的4.4萬人;但因為疫苗的保護(hù)作用,相應(yīng)的每10萬人口的死亡人數(shù)從原來的100人只上升到了180人。


疫苗普及之后的新西蘭慢慢放棄了嚴(yán)格防控,改用拉平曲線的策略。隨之而來的是井噴式的感染病例的增加,現(xiàn)在每10萬人口的感染人數(shù)達(dá)到了近4萬人。在死亡人數(shù)上,每10萬人口是約60人。


如果拿新西蘭和德國相比就會發(fā)現(xiàn),兩國人群中新冠自然感染比例的差距已經(jīng)不大,但德國的新冠相關(guān)死亡的比例卻是新西蘭的3倍左右,主要原因就是新西蘭在疫苗普及之前采用了嚴(yán)格的防控措施,避免了免疫屏障建立起來之前的高病死率所帶來的大量死亡。


和德國和新西蘭不同,中國一直以來堅持嚴(yán)格防控,所以在感染和死亡人數(shù)兩項指標(biāo)上都依然保持在一個較低的水平,每10萬人口的感染和死亡人數(shù)分別只有114和0.37,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于德國和新西蘭。


因此,從新冠感染人數(shù)和死亡人數(shù)來看,一直采取嚴(yán)格封控的中國成績更好。但同時我們也應(yīng)該意識到,這樣的嚴(yán)格封控是一種不可持續(xù)的方案。因為新冠病毒還將與人類共存很長一段時間,中國如何以最小的損失回歸正常的生活,成為了一個極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。


從之前采用了嚴(yán)格封控、疫苗普及之后再慢慢放開的新西蘭、澳大利亞、新加坡以及香港等地的經(jīng)驗來看,在疫情管控放開之后將會帶來感染人數(shù)的劇烈的增長。


雖然當(dāng)前流行的新冠病毒感染所導(dǎo)致的是一種自限性疾病,90%以上的被感染者不需要任何治療就可以自行康復(fù),但很小一部分會發(fā)展成重癥需要治療,還有極小一部分被感染者會死亡。所以,放開疫情管控回歸正常生活所付出的主要代價就是重癥和死亡的多少。


那么,如果中國要回歸正常生活,將要付出多大的代價呢?



回歸日常生活的代價

根據(jù)12月2日廣州疫情防控新聞發(fā)布會的數(shù)據(jù),本輪疫情廣州市累計報告新冠肺炎陽性感染者16.27萬例,無癥狀感染者占感染者總數(shù)約9成,重癥、危重癥僅4例,無死亡病例[2]。


根據(jù)這一官方信息,這次由奧密克戎主導(dǎo)的廣州疫情的重癥率只有0.0025%,而死亡率到目前為止為0。


無獨(dú)有偶,今年上海疫情結(jié)束后,上海華山醫(yī)院張文宏教授等人開展的一項研究表明:奧密克戎檢測呈陽性后住院的超過3.3萬名患者中,只有22人出現(xiàn)重癥[3]。


來自廣州和上海的這兩組數(shù)據(jù)讓人樂觀,甚至可能有人會解讀為奧密克戎的危害已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于流感。(注:季節(jié)性流感導(dǎo)致的重癥率為0.7%左右,病死率約0.1%。[4]


但面對這樣的數(shù)據(jù),我們還是先謹(jǐn)慎一些,這是清零政策和嚴(yán)格防控下的非常態(tài)數(shù)據(jù)。可以參考已經(jīng)回歸正常生活的世界各地其他國家的情況。


根據(jù)https://ig.ft.com/coronavirus-chart所提供的信息,我們可以將今年4月1日到12月1日間各國或地區(qū)死亡病例總數(shù)除以新增感染總數(shù),從而得到一個大致的感染病死率。



今年4月1日到12月1日間各國或地區(qū)新冠感染病死率大致情況 | 圖源:商周


從上圖中可以看到,由奧密克戎所主導(dǎo)的今年4月份以來的疫情里,上面六個國家或地區(qū)中感染病死率最高的是中國香港(0.29%),最低的是新加坡(0.04%),而歐洲的德國、大洋洲的新西蘭以及亞洲的日本和韓國則都在這個范圍之間。


另有來自新加坡衛(wèi)生部的數(shù)據(jù)顯示,今年9月1日至10月15日期間,接種過疫苗的病死率為0.021%;即便是未有疫苗基本保護(hù)的,病死率為0.062%。


日本東京都政府的數(shù)據(jù)也顯示,今年夏天第七波新冠疫情的死亡率為0.09%,低于此前第六波疫情的0.14%。


換句話說,在世界其他國家和地區(qū),奧密克戎突變株感染所帶來的病死率在為0.1%上下波動,和季節(jié)性流感相差無幾,部分國家和地區(qū)的近期數(shù)據(jù)顯示,新冠病毒的病死率甚至低于流感。


但我們需要注意的是,奧密克戎的病死率之所以降到了類似流感甚至低于流感的水平有兩個重要的前提。


一方面,這些國家和地區(qū)大部分都接種了高效的新冠疫苗,尤其是mRNA疫苗,這為免疫屏障的建立提供了保障。


另一方面,部分國家的部分人群已經(jīng)被自然感染。比如在德國,在今年4月份之前就已經(jīng)有了三分之一的人已經(jīng)被新冠病毒感染。哈佛、耶魯和斯坦福的一項研究顯示,全美94%的人感染過新冠。


這些感染者康復(fù)后,將是對新冠病毒免疫力的加強(qiáng);而那些在疫情流行早期因為感染而去世的病例,則降低了高危人群的數(shù)量,從而減少了在之后奧密克戎疫情中的重癥和死亡率。


不管如何,新冠病毒對人類的危害是不分國界的。即將回歸常態(tài)社會秩序和生活的中國,不可避免地將迎來大規(guī)模的感染。在統(tǒng)計口徑一致的情況下,病毒的感染死亡率可能不會低于上面幾個國家或地區(qū)。


至于具體將出現(xiàn)多少重癥和死亡,主要取決于人群中對新冠病毒的免疫屏障的建設(shè)情況,這也恰恰是我們需要為回歸正常生活所要做的準(zhǔn)備。



中國的免疫水平如何?

針對新冠病毒的免疫屏障來源于兩個方面,一是新冠疫苗的接種所產(chǎn)生的免疫力,二是自然感染所產(chǎn)生的免疫力。對于絕大多數(shù)人都沒有被感染的中國來說,主要靠的就是疫苗接種。而老年人中疫苗接種的普及程度,則直接決定了新冠感染的重癥率和病死率。


關(guān)于我國的新冠疫苗接種的普及情況,國務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制2022年11月29日15時召開新聞發(fā)布會提供了以下信息[5]


“截至2022年11月28日,全國累計報告接種新冠病毒疫苗34億4345.1萬劑次,接種總?cè)藬?shù)達(dá)13億463.1萬,已完成全程接種的12億7283萬人,覆蓋人數(shù)和全程接種人數(shù)分別占全國總?cè)丝诘?2.54%、90.28%,完成加強(qiáng)免疫接種8億1117.6萬人,其中包括序貫加強(qiáng)免疫接種的4722.7萬人。60歲以上老年人接種的覆蓋人數(shù)為2億3940萬人,完成全程接種2億2816.5萬人,覆蓋人數(shù)和全程接種人數(shù)分別占老年人口的90.68%和86.42%,完成加強(qiáng)免疫接種1億8151.1萬人,其中80歲以上老年接種的覆蓋人數(shù)為2742.6萬,完成全程接種2356.3萬人,覆蓋人數(shù)和全程接種人數(shù)分別占80歲以上人口的76.6%、65.8%,完成加強(qiáng)免疫接種1445.6萬人。”


根據(jù)以上信息,我們可以計算出我國60歲以上人群中,完成兩劑接種和三劑加強(qiáng)針這比例分別是是86.4%和68.7%,而這在更需要疫苗保護(hù)的80歲以上人群中則只有65.8%和40.4%。


我們同樣把德國的數(shù)據(jù)拿來做一個對比。


在德國,全國60歲以上人群中的以上兩個比例則分別高達(dá)91.4%和84.7%[6,7]。

中德兩國疫苗接種情況對比圖| 圖源商周


從上面的對比圖來看,中國在全部人群中的完成兩劑疫苗接種的最高。但在60歲以上的人群里,中國這一比例卻要低于德國;尤其是在第三針加強(qiáng)針的接種上,更是差距明顯。


因為新冠疫苗的保護(hù)效率會隨著時間而降低,所以接種加強(qiáng)針顯得尤為重要。這一點(diǎn)從從羅伯特科赫研究所的網(wǎng)站上提供的信息就可以體現(xiàn)出來:


2022年沒有接種疫苗的人感染新冠后重癥率是6.5%,而完成兩劑疫苗接種的感染重癥率是2.9%,而完成了第三針加強(qiáng)針的感染重癥率則只有0.8%。


中國在疫苗接種上不僅與德國存在差距,和新西蘭相比也是一樣。在新西蘭60歲以上人群中的以上兩個比例接近95%,80歲以上的人群中則是更高達(dá)97% [8]


因為老年人是新冠重癥的高發(fā)人群,在這個人群中疫苗接種率的落后就意味著感染重癥和死亡率的增加,這無疑是將是一個隱患。


總之,在疫苗接種建立免疫屏障上,中國也做了大量的努力,并且取得了一定的成績,但與多數(shù)歐美發(fā)達(dá)國家相比還是存在一定的差距,這種差距尤其是表現(xiàn)在對最需要被保護(hù)的老年人群的接種上。如果再考慮到所接種疫苗的保護(hù)效率的不同,其中的差距還將進(jìn)一步被放大。


提高老年人疫苗接種率,能從德國身上學(xué)到什么?

為什么德國能夠做到老年人群中的新冠疫苗接種比例要高于普通人群呢?


其中的原因可能很多,但主要應(yīng)該歸功于以下四點(diǎn):


在疫苗接種的過程中,德國把老年人的疫苗接種放到了優(yōu)先的位置。因為老年人是最需要保護(hù)的人群,兩個國家在計劃疫苗接種順序的時候都把老年的接種都放到了優(yōu)先的順序,對于不方便出門的老人還提供了上門服務(wù);


對沒有接種疫苗的人群做了一些行為上的限制,讓他們的生活有所不便。在2021年7月到2022年6月間,德國大多數(shù)室內(nèi)場所實行了2G(感染康復(fù)或疫苗接種)或3G(感染康復(fù)、疫苗接種或抗原測試陰性)的準(zhǔn)入規(guī)定。雖然這一規(guī)定現(xiàn)在已經(jīng)不再實行,但在疫苗普及階段的確起到了促進(jìn)接種的作用;


政府相關(guān)部門在有關(guān)疫情和疫苗接種的信息公開透明。在德國,每一級政府部門都會有疫情的數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況,其中不僅有感染人數(shù)、重癥和死亡人數(shù),還有患者的年齡和疫苗接種信息。比如在去年9月我個人被新冠病毒感染期間,從市政府網(wǎng)站上就可以看到被感染者接種疫苗的具體情況,并且從中計算出當(dāng)時兩劑疫苗接種大概有80%的保護(hù)效率[9];


在德國接種的疫苗里,主要采用的是高效的新冠mRNA疫苗,mRNA的較高的保護(hù)效率,也是提高老年人接種意愿的重要因素。


無論如何,回歸正常生活是大勢所趨。那么,將要回歸正常生活的中國,還能在免疫屏障的建設(shè)上做哪些努力呢?


為了更好地建立免疫屏障,個人在這里提兩個建議。


第一是更及時、詳盡地披露疫苗接種的數(shù)據(jù),讓公眾能夠看見和聽見。


雖然接種疫苗能夠部分保護(hù)新冠病毒感染、降低重癥和和死亡的發(fā)生是學(xué)術(shù)界的共識,依然有公眾對這一點(diǎn)抱有懷疑的態(tài)度。因為普通公眾不會去看學(xué)術(shù)論文,官方發(fā)布的信息在這一點(diǎn)上就顯得尤其重要。


但遺憾的是,雖然中國在疫情防控上所投入的人力物力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他國家,但在疫情和疫苗接種的信息公布卻不如人意。如果打開國家衛(wèi)生健康委員會關(guān)于新冠疫情的網(wǎng)頁,的確可以看到每天更新的疫情通報和疫苗接種情況的更新報道。一些地方每天也會開有關(guān)疫情進(jìn)展的發(fā)布會。但無論是官方網(wǎng)頁還是新聞發(fā)布會的信息都非?;\統(tǒng),只有一個總體的數(shù)字,沒有年齡和疫苗接種的具體信息,也沒有及時和詳細(xì)披露不良反應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)。


另外,有些官方的信息可能還會讓人產(chǎn)生不需要接種疫苗的想法。比如之前提到的廣州這輪疫情總共16.26萬感染者只有4例重癥、0例死亡的信息。面對從中計算出的0.0025%的重癥率和0%的病死率,有些人可能就會產(chǎn)生這樣的疑問:既然重癥和死亡率這么低,為什么還要去接種疫苗?


所以,當(dāng)發(fā)布這樣的信息的之前,相關(guān)的部門應(yīng)該自己先把其中極低的重癥率和死亡率的原因搞清楚,同時也要調(diào)查疫苗接種在其中起了多大作用,以免誤導(dǎo)公眾認(rèn)為奧密克戎不需要進(jìn)行疫苗接種。

 

國家衛(wèi)健委有關(guān)新冠疫情的網(wǎng)頁截圖| 圖源國家衛(wèi)健委


第二個建議,加快疫苗的第三劑接種和序貫接種。


就像上面提到的,第三針加強(qiáng)針能提高對新冠病毒感染的保護(hù)。所以,為重點(diǎn)需要保護(hù)的人群進(jìn)行第三針疫苗接種尤為重要。


2022年開始,國家衛(wèi)健委開始部署序貫接種,此前雖然開始了第三針加強(qiáng)針接種,但主要是同源加強(qiáng),如果基礎(chǔ)接種是滅活疫苗,第三針也要使用滅活疫苗。


另外一種第三針加強(qiáng)針式序貫接種,指的是不同技術(shù)路線的疫苗的間隔接種。已經(jīng)有研究表明,再接種兩針滅活疫苗后再接種一劑mRNA疫苗的序貫接種不僅可以大大提高中和抗體的產(chǎn)生,而且在現(xiàn)實世界中也有很好的保護(hù)效果[10-12]。


來自香港現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)顯示,在過去的一年里,80歲以上的人群中沒有接種疫苗的人群中的感染病死率為14.6%,接種了三劑滅活疫苗的人群為1.89%, 接種了兩針滅活疫苗外加一劑mRNA疫苗的人群則是1.24% [13]。


mRNA疫苗是發(fā)達(dá)國家的首選疫苗,目前我國已經(jīng)有90%以上的人口完成了兩劑疫苗(絕大多數(shù)都是滅活疫苗)的接種,所以在接種了滅活疫苗后再接種mRNA疫苗是一個很好的選擇。


- 往期回顧 -

我在德國看新冠(一):要嚴(yán)肅對待
我在德國看新冠(二):起伏的曲線
我在德國看新冠(三):緩慢回歸
我在德國看新冠(四): 疫情里的價值觀
我在德國看新冠(五):肉聯(lián)廠的 “民工 ” 
我在德國看新冠(六):民意-媒體-科學(xué)
我在德國看新冠(七):第二波疫情兵臨城下
我在德國看新冠(九):再度封城
我在德國看新冠(十):當(dāng)疫苗成為現(xiàn)實

 參考文獻(xiàn):

1.https://ig.ft.com/coronavirus-chart

2.https://m.guancha.cn/politics/2022_12_02_669532.shtml

3.https://web.archive.org/web/20220706185539/https://cn.nytimes.com/china/20220622/china-omicron-study/zh-hant/

4.https://en.wikipedia.org/wiki/Influenza#Epidemiology

5.http://www.gov.cn/xinwen/gwylflkjz216/index.htm

6.https://vaccinetracker.ecdc.europa.eu/public/extensions/COVID-19/vaccine-tracker.html#uptake-tab

7.https://www.rki.de/DE/Content/Infekt/Impfen/ImpfungenAZ/COVID-19/Monatsbericht-Impfung.html

8.https://www.health.govt.nz/covid-19-novel-coronavirus/covid-19-vaccines

9.http://zhishifenzi.blog.caixin.com/archives/250675

10.Pérez-Then  et al. Nat Med . 2022 Mar;28(3):481-485.

11.Cerqueira-Silva et al.Nat Med. 2022 Feb 9.doi: 10.1038/s41591-022-01701-w. 

12.Costa Clemens et al. Lancet. 2022 Feb 5;399(10324):521-529.

13.https://www.covidvaccine.gov.hk/pdf/death_analysis.pdf

Sauré, et al. Lancet Infect Dis. 2022 Jan; 22(1): 56–63.




制版編輯 | 小西






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