【格局新闻网专讯】新西兰目前官方病例总数为1,690,553（截至周四，8月18日）——占我们常住人口的三分之一，其中有 28000多人可能是再次感染。
但 Covid-19 Modeling Aotearoa 的迈克尔·普朗克（Michael Plank ）教授指出，这些只是在人们进行了自我检测并报告了他们的结果后才被通知的病例。“报告的感染比例可能在 40% 到 65% 之间，”普朗克说。
“不太可能远低于 40%，因为在所有 20 至 25 岁的人中，至少有 40% 已经报告了病例。”
另一方面，边境工人等常规检测人群报告的感染率通常低于 65%。
“这意味着可能至少有一半的新西兰人感染了 Covid-19，尽管那些没有感染的人可能仍然占很大比例。”
在流行病学中，社区感染人数与“确诊”病例数之比称为病例确定率，或 CAR。
“这个比率通常会随着时间的推移而变化，这取决于许多因素，例如人们进行测试的难易程度以及他们寻求测试和报告结果的倾向，”建模师迪翁·奥尼尔（ Dion O’Neale ）博士解释说.
大多数估计认为新西兰的 CAR 高于 33%，但可能低于 50%。
“如果我们忽略再次感染，这意味着我们在新西兰的感染人数至少是确诊病例数的大约两倍——超过 300 万。”
但是，考虑到 CAR 既适用于第一次感染，也适用于后来的感染，在计算 CAR 如何影响对再感染人数的估计时，事情变得有点棘手。
如果某人的首次感染没有被记录为确诊病例，那么他们的第二次感染就不会被归类为再感染——这意味着我们可能低估了再感染，甚至高估了感染病毒的人数。
这对疾病建模有明显的影响，因为对人群免疫历史的不确定性使得很难说它对未来感染的敏感程度。
例如，在新西兰冬季 Omicron （奥密克戎）波的峰值低于之前模拟的最坏情况后，奥尼尔和其他专家推测，这一波的免疫水平比想象的要高。
这可能是因为在我们的第一个 BA.2 推动的浪潮中感染的人数比想象的要多——但也因为从 BA.2 到 BA.5 的“免疫转移”比最初估计的要大。
感染被低估的原因有很多——而且并不总是归结为人们不愿意接受检测或上交结果。
“据估计，多达 40% 的感染可能是无症状的，”奥尼尔说。
“除非这些人知道他们接触过确诊病例——例如，检测呈阳性的家庭成员——或者除非他们独立于症状进行检测，否则这些人在感染期间可能永远没有理由进行检测。 ”
那么我们怎样才能更好地处理疫情呢？
除了基因组测序和病例报告外，新西兰现在拥有世界上最好的 Covid-19废水监测系统之一。
通过将污水中检测到的病毒数量与病例数进行比较，这可以告诉我们很多关于哪些变体正在传播——BA.5 仍然是我们采样最多的 Omicron 亚型——而且还可以告诉我们给定区域的 CAR 是否正在发生变化。
尽管如此，它仍然无法透露有多少感染者。
专家们希望，在已经开发了数月的定期对部分人口进行抽样的感染流行率调查，最终将为当局提供大部分细粒度的数据。
“一旦开始，这将提供有关社区感染及其分布方式的非常有用的信息，”奥尼尔说。
这些调查通常与血清流行率调查相结合，后者还寻找过去感染的 Covid-19 抗体。
“虽然抗体标记物确实会随着时间的推移而消退，但血清流行率调查可以帮助我们了解过去的感染情况，即使人们现在已经康复。”
ESR （新西兰国有研究所）首席科学家迈克尔·邦斯（Michael Bunce）教授指出，在英国，这种方法揭示了 95% 的人口是如何接触到这种病毒的——越来越多地接触了 Omicron。
它显示，在一组小学生中，到去年 11 月，约有 40% 的人接触过病毒——但到 3 月，这一比例已飙升至 80% 以上。
但即使采用更智能的监控措施，邦斯表示，计算真实感染人数仍然是一个挑战。
试图确定我们对下一次 Covid-19 浪潮的脆弱性或弹性也同样棘手。
我们不仅要考虑我们对疫苗和感染的免疫力水平，还要考虑其他因素，比如我们自己的行为、新接种和治疗的好处，以及可能躲避摆在我们面前的新变种。
“总而言之，这份清单描绘了为什么很难预测新西兰人可能受到保护或易受伤害的程度，”邦斯说。
“虽然我们希望更确定病毒的下一步行动可能是什么，但历史告诉我们，疾病擅长改变‘竞争环境’，当我们调整策略时，我们会将病毒推向不同的方向。”（本文据NZ Herald 报道编译，阅读原文请点击链接）
