截至目前，全球新冠死亡人数直逼30万，而各国的死亡率存在很大的差异。面对如此之多的死亡数字，以及各不相同的死亡率，我们如何理解新冠病毒的死亡风险呢? 实际上，有三种不同类型的死亡率: 病死率(CFR)，感染病死率(IFR)和粗死亡率(CMR)。它们的方式计算不同，告诉你不同的事情。当我们知道了它们各自的含义以及它们是如何工作的，我们就会更了解像新冠病毒这样的致命流行病是如何影响我们生活的。根据统计，澳洲的新冠死亡病例数对累计确诊病例数的比率约为1.3%，在美国这个比率接近1.5%，意大利的死亡率是10%左右。那么，为什么Covid-19的致死率会有这么大的差异呢？ 首先，并不是只有一个比率。其中一个可以帮助你了解疫情的爆发。然后还有两个，可以告诉你死亡的风险。 在新的疾病爆发期间，你可能只知道有些人已经被感染，其中一些人已经不幸死亡。如果有10个人被感染了，有一个人被感染后死亡。是很容易得出结论，这种疾病的死亡率为1/10或10%。 但这并不准确。 问题是，当有人被感染时，有一个时间差。当他们康复或死于疾病时，为了得到一个更准确的数字，你应该只计算那些已经解决的病例。在这个例子中，有5个感染已经解决了，所以通过排除未解决的病例，我们的死亡率已经上升到20%。这就是病毒的病死率，这是你可能听到最多的数字。 这个数字有助于指导我们的应对措施。我们可以把大的人群分成小的群体，发现哪些人最容易受到伤害。而且我们还可以看到不同的治疗方法的效果，绝对是很有帮助的事情。 那么，这个数字也是死亡的风险吗？并不是。请记住，还有另外两个死亡率是这样计算的。但是，我们现在还不能得到他们。为什么？尤其是在疫情爆发的早期，我们还缺少很多信息。我们肯定还没有统计出所有的感染者。我们错过了那些没有经过检测的人。也许，因为检测的数量不足，我们遗漏了那些没有检测的人。我们还有可能遗漏那些没有就医的病例，以及无症状的病例。如果我们全部找到这样的病例，那么死亡率就会变低了。 但在早期，我们还不能确定这些群体有多大。统计死亡人数似乎更简单。但事实并非如此。如果一个人感染了其他严重的疾病，然后死亡，那是感染导致的死亡，还是疾病导致的死亡？还是两者兼而有之？死亡人数也可能被低估了。在一些地方，新冠病毒的死亡人数最初只包括卫生系统内的死亡人数，而在居民家中和护理院内的死亡人数则延迟计算。因此，当计数最终追上时，死亡率就会上升。所以，随着时间的推移，随着我们填补知识的空白，我们的病死率将越来越接近我们可能想知道的数字：死亡风险。 但我们的病死率永远不会完全达到这个数字。为什么？因为根据定义，我们只是在计算已知的病例。我们可能漏掉了大量的隐性感染。为了填补这些空白，告诉我们死亡的风险，我们可以看看最后的两个比率。 一个是感染死亡率。它告诉我们，如果你被感染了，死亡的风险。这是通过随机测试一群人来实现的。然后，这就把每一个病例提取出来，给我们一个更真实的感染数量。然后得出有多大比例的人死亡。 第二个是粗死亡率。这告诉我们相对于整个人口的死亡风险。或者换句话说，有多大比例的人死于这种疾病。但是，因为我们不知道有多少人最终会被感染。我们要等到疾病发生后才知道这个数字。 所以，我们有三种类型的死亡率：其中两种，给我们的死亡风险是那些感染者和整个人群的死亡风险。而第三种，虽然是处理部分信息，但对于了解疾病和了解哪种治疗方法最有效是非常有用的。 知道这些数字是用来做什么的，以及它们是基于什么信息，意味着我们可以更有效地利用它们。
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