1704437934
1704437935
表7–1 不同疾病的 Ro 值的中位数估值
1704437936
1704437937
疟疾
1704437938
1704437939
150
1704437940
1704437941
麻疹
1704437942
1704437943
15
1704437944
1704437945
天花
1704437946
1704437947
6
1704437948
1704437949
艾滋病
1704437950
1704437951
3.5
1704437952
1704437953
非典
1704437954
1704437955
3.5
1704437956
1704437957
1918年 H1N1流感
1704437958
1704437959
3
1704437960
1704437961
1995年埃博拉病毒
1704437962
1704437963
1.8
1704437964
1704437965
2009年甲型 H1N1病毒
1704437966
1704437967
1.5
1704437968
1704437969
季节性流感
1704437970
1704437971
1.3
1704437972
1704437973
1704437974
1704437975
而且，一种传染病爆发之初的数据经常被误报。例如，之前列举的美国艾滋病诊断病例的数据是在事件发生多年后才统计出来的。即使是时时更新的数据，对预测的帮助也不大。然而，如果依据科学家们当时实际使用的数据，预测结果会更糟糕。这是因为艾滋病出现之初，很多病人（甚至很多医生有时）对这种疾病所知甚少，使预测更加困难。许多带有艾滋病症状的奇怪并发症尚未查明病因或被误诊——艾滋病引发的机会性感染一直被误认为是这种疾病的主要死因。几年后，医生重新审阅旧的病例记录，才对艾滋病出现之初的发病率作出比较准确的估值。
1704437976
1704437977
不准确的数据也是导致2009年 H1N1病毒预测失败的原因之一。那一年，墨西哥 H1N1流感病毒的致死率出奇的高，而美国 H1N1流感病毒的致死率却极低。尽管在某种程度上，这与两国医疗服务水平的差距有关，但主要差异还是统计假象。
1704437978
1704437979
致死率是相对简单的比率关系：由病死人数除以患病人数得出。但是，方程式中的两个数据都有较大的不确定性。一方面，墨西哥倾向于把其他形式的流感甚至其他疾病导致的死亡全都归因于 H1N1。实验测试显示，被认定为 H1N1致死的患者中有1/4的人表现出完全不同的病症。另一方面，H1N1流感病例数肯定存在少报、漏报的情况，也许报告值和实际值之间相差几个数量级。像墨西哥这样的发展中国家，既没有美国那种成熟的新闻报道体系，也没有“一有不适便去就医”的生活习惯。H1N1病毒进入美国之后的传播如此之快，可想而知，在墨西哥很有可能有几千甚至几万个轻微甲流病例没有上报政府。
1704437980
1704437981
事实上，H1N1病毒已经在墨西哥南部和中部地区传播了很久，数月后才引起医学界的关注（尤其是在医学专家开始忙于关注亚洲的禽流感之后）。2009年3月初，有报道称维拉克鲁斯市一个名叫洛里亚的小镇爆发呼吸系统疾病，当时镇上大部分人都已染病，但是墨西哥政府最初认为该病是由一种更为常见的流感病毒 H3N2引起的。
1704437982
1704437983
与之形成鲜明对比的是，H1N1病毒一进入美国就成为媒体炒作的噱头，几乎没有什么病例可以逃过媒体记者的眼睛。有了如此高质量的报道，美国因 H1N1病毒致死的数据想必是相当可靠的。即使后来将一些最糟糕案例的情况从报道中拿掉，但已经太迟了，它们已经引发了公众的极大恐慌。
[
上一页 ]
[ :1.704437934e+09 ]
[
下一页 ]