简述：有研究表明，新冠病毒实际感染人数可能比官方统计的数字要多出50倍以上，并且致死率要比目前官方统计的数值要低，但是在这项研究中有许多的因素会影响结果的准确性，尤其是抗体检测试剂盒的准确性。

4月初在加利福利亚州圣克拉拉县的一项研究结果数据显示，对约3,300人的血液进行了分析，发现每66人中就有1人感染了SARS-CoV-2。根据这一发现，研究人员估计当时该县约200万居民中有48,000至82,000人感染了新冠病毒，这与4月初官方报告的约1,000人的数据形成鲜明对比。因为缺乏广泛的诊断测试，目前在全球许多城市正在进行“血清流行度调查”，这些调查旨在估计人群的真实感染率，这项研究就是其中之一。许多SARS-CoV-2感染者表现为无症状或者轻度症状，这就需要使用抗体试剂盒来检测血液样本中是否存在针对SARS-CoV-2的抗体。如果一个人检测出SARS-CoV-2特异性抗体，那么即使他没有症状，也已被感染至少一个星期，通过抗体检测调查可以及时了解给定人群中谁被感染。将有关年龄，性别，症状，合并症和社会经济状况的信息结合在一起，这些调查结果还可以帮助解答许多其他问题，例如儿童感染者的比例以及无症状感染者的比例。

来源：图片来源于网络此前，4月9日德国发布了一项类似研究的初步结果，该研究在一个拥有12,000多人的乡镇进行，对其中的500人进行了测试，发现七分之一的人感染了SARS-CoV-2。德国团队还使用基于聚合酶链反应的诊断测试来寻找感染者，并将这些数字与携带抗体的患者相结合，估计该镇的整体感染率为15％。柏林查理特大学医院病毒学研究所所长病毒学家Christian Drosten说，但是这一结果可能并不代表整个德国正在发生的事情，因为该镇的许多人都在二月份的狂欢节上庆祝。他说：“那个乡镇发生了大的聚集性爆发。”

SARS-CoV-2致死率有多高？

血清调查还可以使用传染病死亡率（IFR）来更好地估计病毒的致死率，准确的IFR可以改进公共卫生决策的模型。南加州大学洛杉矶分校的健康经济学家Neeraj Sood表示，如果某种疾病的致死率不如先前估计的那么高，这将引起围绕该疾病采取的措施及其经济和社会影响的重新讨论。他说：“我们在努力预防疾病的传播，但与此同时，由于采取了预防措施，美国的失业率不断上升，因此这里需要权衡取舍。”圣克拉拉研究小组估计该县的IFR为0.1-0.2％，相当于48,000-82,000例感染中约有100人死亡。截至4月10日，该县的官方死亡人数为50人。该研究的IFR低于伦敦帝国理工学院研究人员在模型中使用的IFR，他们的IFR为0.9％。在另一项研究中，对中国的IFR估计为0.66％，对钻石公主号游轮上的IFR估计为0.5％。由于不同的原因，不同地方的数字有所不同，其中包括人口的年龄分布和检测范围。斯坦福大学人口健康研究员Eran Bendavid说，随着对检测人员的增加，研究人员会对不严重的病例有更多的认知，如2009年的猪流感，死亡率估计值随着时间的推移而被下调。

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科学家担心抗体测试的可靠性，特别是在抗体测试产生的假阳性数量方面，这可能会增加感染率的估计值。圣克拉拉研究报告使用的是从明尼苏达州明尼阿波利斯市的Premier Biotech购买的试剂盒。根据预印本，制造商的试剂盒在371个真实阴性样品中测出了2个假阳性。

• 加利福尼亚大学圣克鲁斯分校的传染病研究人员Marm Kilpatrick说，该研究报告的大量阳性病例（3320个测试中有50个）可能是假阳性。

• 加利福尼亚旧金山生命研究所传染病研究员兼主任Michael Busch说，要确保检测灵敏度足以仅检测出真正的SARS-CoV-2感染，就需要对数百例COVID-19阳性病例和数千例阴性病例进行评估。但是，大多数的试剂盒尚未经过全面测试，卫生机构特别担心某些快速测试的准确性。

• 参与圣克拉拉研究的研究人员说，他们评估了最初37个阳性样品和30个阴性对照中抗体测试的敏感性和特异性。测试确定了68％的阳性样品和100％的阴性样品。

• Bendavid说，对30个阳性对照和88个阴性对照的一项未发表的随访评估发现，该测试正确识别了28个阳性和所有88个阴性。Bendavid说，他们针对试剂盒的性能和调查人口相对于该县的差异进行了调整，以估计SARS-CoV-2在圣克拉拉的患病率。

• Kilpatrick说，该研究存在误差的另一个潜在原因是参与者是使用社交媒体招募的，这些人认为自己暴露于病毒并自愿接受测试。他说：“真正的患病率可能是一半，十分之一，甚至可能是论文中提出的数字。我们不知道，因为通过Facebook招募参与者存在人群比例的偏差。”

   

• Bhattacharya认为，结果可能低估了更广泛人群中的患病率，因为他们错过了最近才被感染而无法产生免疫反应的人。

预计更多的血清流行率调查结果将很快由全球范围内的其他国家的研究团队得出，这些团队包括中国，澳大利亚，冰岛，意大利，德国和美国的其他几个团队。