【探究】中国究竟有多少人感染/死于武汉肺炎？
前些天nature medicine上发表了一篇关于武汉肺炎感染人数的论文，引发了很多葱油的兴趣。这篇叫“Seroprevalence of immunoglobulin M and G antibodies against SARS-CoV-2 in China”的论文报告了3月30号到4月10号之间的武汉医护人员，酒店工作人员和医护人员家属的抗体阳性率，以及武汉附近一些城市和重庆，成都，广州，佛山的总人口抗体阳性率。我想把这些数据和部分外国抗体阳性率做一些比较，对一些大家关心的问题提出自己的看法。
警告：
1. 本人接受的科研训练极其垃圾，也不是生物和医学方面的专家，请大家务必不要当真，不然一些无中生有的事情，你再去帮他宣传一遍，等于你也有责任的
2. 我没有考虑病毒在不同地区变异导致感染能力变化的可能性，因为我压根不懂
3. 这不是一篇论文，我引用的文章说不定也没有peer-review过，你们看看就好
那我先从这篇论文本身讲起。首先他们没有测试武汉市总共的抗体阳性率，这可能是出于政治压力（我一直觉得没有学术自由就没有学术，所以不管现在中国在某些领域的科技成就多高，对于中国学界的长远发展我都是看衰的）。医护人员阳性率3.8%，酒店工作人员3.8%，医护人员家属3.2%。个人毫无理由的认为这代表了病毒在没有防护（口罩，防护服）的情况下感染率很高。1. 酒店工作人员不会刻意接触感染者，感染率也达到了3.8%，和接触感染者但是有防护装备的医护人员持平。2. 有可能被感染的医护很大几率能让家属全部中招。湖北的荆州和洪湖两市医护感染率为1.3%，而在医院进行日常血液检查的病人（没有诊断武汉肺炎）感染率为3.6%。这1.再次佐证了我对于防护装备极其重要的看法，2.可能代表了武汉以外湖北省总体感染率为3.6%左右。第二点存疑，因为经历过2月的大家应该记得，医疗挤兑似乎不是发生在这两个城市，而是黄冈和孝感。与此对比，港大研究发现有3.8%的返港无症状人士抗体呈阳性。港大研究样本比较少，但是3.8%以上的数字似乎更符合葱油的想象（again，这tm不是论文）。
再往西到重庆和成都，成都的一个社区内感染率为0.58%，重庆的医护阳性率3.1%，医院病患阳性率3.8%。我不明白为什么医护阳性率这么高。如果成都的数据是真实的，套到整个成都市的话，大概仅有8万人感染，而成都至今报告感染人数187例，其中42例境外输入。这个报告感染人数/估计总感染人数的比例小的让人发笑。接下来我们还会看看外国的报告感染数vs估计总感染数，看看成都这个数据有多奇葩。
算了不写了，剩下的明天再说，引用你们先看看吧。
引用：
Estimation of seroprevalence of novel coronavirus disease (COVID-19) using preserved serum at an outpatient setting in Kobe, Japan: A cross-sectional study.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.26.20079822v2
COVID-19 Antibody Seroprevalence in Santa Clara County, California
https://www.medrxiv.org/content/medrxiv/early/2020/04/30/2020.04.14.20062463.full.pdf
Seroprevalence of SARS-CoV-2–Specific Antibodies Among Adults in Los Angeles County, California, on April 10-11, 2020
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2766367
Seroprevalence of immunoglobulin M and G antibodies against SARS-CoV-2 in China
https://www.nature.com/articles/s41591-020-0949-6
2019冠狀病毒病中國大陸病例數據#各省疫情彙整
https://zh.wikipedia.org/wiki/2019%E5%86%A0%E7%8B%80%E7%97%85%E6%AF%92%E7%97%85%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E5%A4%A7%E9%99%B8%E7%97%85%E4%BE%8B%E6%95%B8%E6%93%9A#%E5%90%84%E7%9C%81%E7%96%AB%E6%83%85%E5%BD%99%E6%95%B4
警告：
1. 本人接受的科研训练极其垃圾，也不是生物和医学方面的专家，请大家务必不要当真，不然一些无中生有的事情，你再去帮他宣传一遍，等于你也有责任的
2. 我没有考虑病毒在不同地区变异导致感染能力变化的可能性，因为我压根不懂
3. 这不是一篇论文，我引用的文章说不定也没有peer-review过，你们看看就好
那我先从这篇论文本身讲起。首先他们没有测试武汉市总共的抗体阳性率，这可能是出于政治压力（我一直觉得没有学术自由就没有学术，所以不管现在中国在某些领域的科技成就多高，对于中国学界的长远发展我都是看衰的）。医护人员阳性率3.8%，酒店工作人员3.8%，医护人员家属3.2%。个人毫无理由的认为这代表了病毒在没有防护（口罩，防护服）的情况下感染率很高。1. 酒店工作人员不会刻意接触感染者，感染率也达到了3.8%，和接触感染者但是有防护装备的医护人员持平。2. 有可能被感染的医护很大几率能让家属全部中招。湖北的荆州和洪湖两市医护感染率为1.3%，而在医院进行日常血液检查的病人（没有诊断武汉肺炎）感染率为3.6%。这1.再次佐证了我对于防护装备极其重要的看法，2.可能代表了武汉以外湖北省总体感染率为3.6%左右。第二点存疑，因为经历过2月的大家应该记得，医疗挤兑似乎不是发生在这两个城市，而是黄冈和孝感。与此对比，港大研究发现有3.8%的返港无症状人士抗体呈阳性。港大研究样本比较少，但是3.8%以上的数字似乎更符合葱油的想象（again，这tm不是论文）。
再往西到重庆和成都，成都的一个社区内感染率为0.58%，重庆的医护阳性率3.1%，医院病患阳性率3.8%。我不明白为什么医护阳性率这么高。如果成都的数据是真实的，套到整个成都市的话，大概仅有8万人感染，而成都至今报告感染人数187例，其中42例境外输入。这个报告感染人数/估计总感染人数的比例小的让人发笑。接下来我们还会看看外国的报告感染数vs估计总感染数，看看成都这个数据有多奇葩。
算了不写了，剩下的明天再说，引用你们先看看吧。
引用：
Estimation of seroprevalence of novel coronavirus disease (COVID-19) using preserved serum at an outpatient setting in Kobe, Japan: A cross-sectional study.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.26.20079822v2
COVID-19 Antibody Seroprevalence in Santa Clara County, California
https://www.medrxiv.org/content/medrxiv/early/2020/04/30/2020.04.14.20062463.full.pdf
Seroprevalence of SARS-CoV-2–Specific Antibodies Among Adults in Los Angeles County, California, on April 10-11, 2020
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2766367
Seroprevalence of immunoglobulin M and G antibodies against SARS-CoV-2 in China
https://www.nature.com/articles/s41591-020-0949-6
2019冠狀病毒病中國大陸病例數據#各省疫情彙整
https://zh.wikipedia.org/wiki/2019%E5%86%A0%E7%8B%80%E7%97%85%E6%AF%92%E7%97%85%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E5%A4%A7%E9%99%B8%E7%97%85%E4%BE%8B%E6%95%B8%E6%93%9A#%E5%90%84%E7%9C%81%E7%96%AB%E6%83%85%E5%BD%99%E6%95%B4
3 个评论
真的推断不出来到底墙国有多少病例
但是现在这个数字低的离谱是肯定的
再观察吧。这两天不是北京开始有未知感染源的病例了吗，看看到时候病毒扩散的状态吧。
但是现在这个数字低的离谱是肯定的
再观察吧。这两天不是北京开始有未知感染源的病例了吗，看看到时候病毒扩散的状态吧。
太惨了，只有一个评论
过来看看
观察
第一篇论文评论好像翻车了
There were 33 positive IgG among 1,000 serum samples 33 per 1000
so...
330 per 10,000
3300 per 100,000
4950 per 150,000
From your data I calculated; its 3.3% not 33%:Give Kobe a break
一上来就搞错了数字，是千分之3，不是3%。。。
就算作为预刊论文也太不严谨了。。。
There were 33 positive IgG among 1,000 serum samples 33 per 1000
so...
330 per 10,000
3300 per 100,000
4950 per 150,000
From your data I calculated; its 3.3% not 33%:Give Kobe a break
一上来就搞错了数字，是千分之3，不是3%。。。
就算作为预刊论文也太不严谨了。。。