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校正回歸是掀牌還是蓋牌?想觀察疫情趨勢變化 國外用這3種方式解讀數據

校正回歸是掀牌還是蓋牌?想觀察疫情趨勢變化 國外用這3種方式解讀數據
中央流行疫情指揮中心指揮官陳時中

林信男

全台防疫報導

中央流行疫情指揮中心提供

2021-05-25 15:54

「應該是掀牌吧,怎麼會是蓋牌?把事實顯露出來就是掀牌,沒有顯露出來才是蓋牌,這個用詞有一點點不是很正確。」

5月22日,中央流行疫情指揮中心發布「校正回歸」確診案例,引發「蓋牌」質疑;指揮官陳時中在回應媒體提問時,透過上述說明,強調「校正回歸」的目的,是為了讓先前因通報流程「塞車」,無法及時公布的確診案例,回歸至原始日期,「一定要把它回歸回去,整體疾病發展的情況,才能夠看得清楚。」

令人好奇的是,「校正回歸」的方式,是否為台灣首創?其他國家在觀察疫情趨勢時,又是如何解讀數據?

 

▲指揮中心發布本土確診案例校正回歸情形。(圖片來源:中央流行疫情指揮中心)

 

「校正回歸」非台灣獨創 美國也會「回填」資料

 

由國外案例可看出,「校正回歸」並非台灣獨創。例如,美國華盛頓州衛生署在發布新冠肺炎新增確診資料時,會特別註明,某段時間因數據不完整,故無法及時更新,對應的曲線圖,也採用不同色塊(灰色)、線型(虛線),讓民眾了解,這段時間的確診個案,後續會有所更動。

 

這種對已發布資料的更新、調整,外媒多以「回填」(backfill)、積累資料倒入(data dumps)等字眼來形容。

 

至於造成確診個案積累的原因,通常與時間差有關,今天的採檢結果,可能2、3天後,才會被公布。以美國為例,採檢結果從醫療機構,彙整並傳送至各州政府的過程,分別為數日、數周不等,因此,某些州在發布確診人數時,就會出現「回填」、調整既有統計資料的狀況。

 

那麼,在此情況下,該如何解讀資料,才能相對正確地判斷疫情趨勢?

 

波士頓大學流行病學與全球健康學教授福克斯(Matthew Fox)、以疫情模擬預測見長的資料科學家顧悠揚(Youyang Gu)都建議,應同時觀察確診病例數、陽性率和死亡人數等3項指標。

 

▲華盛頓州會以不同色塊、線型(紅圈處),讓民眾了解,某段時間的確診案例數量,資料尚不完整,之後會有所更動。(圖片來源:華盛頓州衛生署官網)

 

一、以7日移動平均線觀察確診病例數

 

福克斯認為,確診病例數的增減,可讓觀察者大致了解當前的病毒傳播狀況,「但只有在篩檢人數夠多時,才是有效的」,若篩檢人數不足,確診案例可能會被低估。

 

解讀數據時,最容易出錯的情形,就是把注意力放在過短的時間區間內,美國有些地方實驗室或衛生單位,不會在周末提供數據,這些累積的案例,會到隔周才發布;因此,想掌握疫情趨勢變化,就必須以較長的時間區間,對確診人數進行觀察。

 

多數公共衛生專家建議,應以7天或14天移動平均線,作為觀察確診案例變化的指標。例如,美國新罕布夏州政府公布的確診案例資料,就加上了7天移動平均線,藉以判斷疫情趨勢。

 

▲新罕布夏州政府公布的確診案例資料,特別顯示出7天移動平均線(深藍色線),協助觀察者判斷疫情變化。(圖片來源:新罕布夏州政府官網)

 

二、用氣象預報概念解讀陽性率

 

根據世界衛生組織(WHO)建議,作為疫情控制程度判斷標準的「陽性率」最好能壓低至5%以下。福克斯強調,任何陽性率高於10%的州,都令他感到擔憂。

 

在陽性率的解讀上,前哈佛醫學院教授哈塞汀(William Haseltine)指出,人們可以像看氣象預報一樣,判斷陽性率代表的意義,若居住地區的陽性率極低,只要出門時戴上口罩,被感染的機率,相對較小。

 

如果陽性率達10%,甚至15%,可將之想像為大雨、雷雨,外出時要提高警覺;假設超過15%,就把疫情視為龍捲風,「躲進地下室,確保你的孩子們都安全。」

 

美國內科醫學委員會(American Board of Internal Medicine)傳染病委員會主席亞伯拉罕(George Abraham)表示,陽性率的分母為篩檢次數的總數,分子則是結果呈陽性反應者,值得注意的是,同一個人,也可能接受過兩次篩檢。因此,實際的染疫者占比,或許會被低估。

 

三、透過死亡人數判斷醫療量能負擔

 

顧悠揚指出,染疫死亡人數,也是重要指標,因為這意味著病毒帶來的「最終影響」(ultimate impact)。

 

流行病學家瑪珠德(Maimuna Majumder)建議,想觀察疫情變化,應追蹤死亡人數增減,雖然死亡人數變化,通常會落後新增確診案例3周至1個月,但「它依舊是個很好的指標,(死亡人數)揭示了這場流行病對我們的醫療體系,甚至是公眾心理健康,造成了多麼嚴重的負擔。」

 

由外媒報導可得知,死亡人數也會有「回填」現象,因為驗屍報告、申請死亡證明等手續,都會造成時間差,這類情形在英國、南非印度、比利時等國家,都曾出現。

 

對於透過既有數據,解讀疫情變化一事,約翰霍普金斯大學傳染病學家艾達佳(Amesh Adalja)直言,「在疫情大流行的迷霧中,很難就統計數據,做出明確解釋。唯有待塵埃落定,才能篩選出合適資料,釐清究竟發生何事……我們這個領域的人都了解,別輕易把某些數據視為鐵證。」

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