以下文章經許可轉載自 The Conversation，這是一個報道最新研究的線上出版物。
值得慶幸的是，大多數感染 COVID-19 的人不會病情嚴重——尤其是那些接種過疫苗的人。但仍有一小部分人住院，更小一部分人死亡。如果您接種了疫苗並感染了冠狀病毒，那麼您住院或死亡的機率是多少？
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作為 一名流行病學家，在整個疫情期間，我一直被要求以各種形式回應這個問題。這是一個非常合理的問題，但也是一個具有挑戰性的問題。
要計算感染 SARS-CoV-2 後住院或死亡的風險，您需要知道感染總數。問題是沒有人確切知道有多少人感染了冠狀病毒。因此，雖然很難估計如果您接種了疫苗並感染了 COVID-19，死亡的真實風險，但有一些方法可以更好地理解這些風險。
統計感染人數
在考慮風險時，首先要考慮的是資料必須是新鮮的。每種新變種都有其自身的特徵，會改變其對感染者的風險。奧密克戎來得快，似乎也走得快，因此研究人員或衛生官員幾乎沒有時間收集和釋出可用於估計住院或死亡風險的資料。
如果您有足夠好的資料，就可以計算住院或死亡的風險。您需要統計住院或死亡的人數，並將該數字除以感染總數。同樣重要的是要考慮到感染、住院和死亡之間的時間延遲。進行此計算將為您提供真實的感染住院率或死亡率。問題是衛生官員 不確定有多少人被感染。
奧密克戎變種具有極強的傳染性，但與之前的毒株相比，它導致嚴重疾病的 風險要低得多。奧密克戎的嚴重程度較低固然很好，但這可能會導致更少的人在感染後尋求檢測。
使情況進一步複雜化的是家用檢測試劑盒的廣泛普及。紐約市最近的 資料 表明，55% 的人口訂購了這些試劑盒，並且在奧密克戎激增期間檢測呈陽性的個體中，約有四分之一使用了家用檢測。許多使用家用檢測的人報告了他們的結果，但許多人沒有。
最後，一些出現症狀的人可能根本沒有接受檢測，因為他們無法輕易獲得檢測資源，或者他們認為這樣做沒有好處。
當您將所有這些因素結合起來時，結果是美國官方報告的冠狀病毒病例數 遠低於實際數字。
估計病例數
自疫情開始以來，流行病學家一直在研究估計真實感染人數的方法。有幾種方法可以做到這一點。
研究人員 ранее использовались 抗體檢測結果 來自大量人群，以估計病毒的流行程度。這種型別的檢測需要時間來組織，截至 2022 年 2 月下旬，似乎沒有人為奧密克戎做過這件事。
估計病例數的另一種方法是依靠 數學模型。研究人員使用這些模型來估計 病例總數 以及 感染死亡率。但這些模型沒有區分接種疫苗和未接種疫苗的個體的估計感染人數。
研究一次又一次地表明，疫苗接種 大大降低了人們患重病或死亡的風險。這意味著只有當您可以按疫苗接種情況區分時，計算死亡風險才真正有用，而現有模型無法實現這一點。
已知情況以及該怎麼做？
在沒有對疫苗接種情況的病例總數進行良好估計的情況下，可用的最佳資料是已知病例、住院人數和死亡人數。雖然這些有限的資訊不允許研究人員計算個人面臨的絕對風險，但可以比較接種疫苗和未接種疫苗的人之間的風險。
來自疾病控制與預防中心的最新資料 顯示，與完全接種疫苗的成年人相比，未接種疫苗的成年人的住院率高出 16 倍，並且死亡率高出 14 倍。
從這一切中可以得出什麼結論？最重要的是，疫苗接種大大降低了 住院和死亡的風險，降低了很多倍。
但也許第二個教訓是，住院或死亡的風險比您想象的要複雜得多，也更難理解和研究——對於如何應對這些風險的決策也是如此。
我查看了這些數字，對我自己的 COVID-19 疫苗接種和加強針保護我免受重症的能力充滿信心。當我在室內與很多人在一起時，我也選擇佩戴高質量的口罩，以進一步降低我自己的風險，並保護那些可能無法接種疫苗的人。
從這場疫情中吸取了很多教訓，研究人員和公眾還有很多事情需要做得更好。事實證明，研究和談論風險是其中之一。
本文最初發表於 The Conversation。閱讀 原始文章。