如何看待美疾控中心报告美国死亡人数较往年多出约30万？原因是什么？
如何看待这一数据？
首先，这组数据表明了以下几点：
严峻的公共卫生挑战： 每年死亡人数的显著增加，意味着美国正面临着比往年更为严峻的公共卫生挑战。这不仅仅是数字上的变化，背后是无数家庭的悲剧和对社会资源的巨大压力。
新冠疫情的深远影响： 尽管报告可能包含了多个年份的数据对比，但30万的显著增幅与新冠疫情的爆发和持续存在是高度相关的。疫情直接导致了大量新冠肺炎死亡，同时也间接影响了其他健康领域。
对医疗系统和社会的冲击： 死亡人数的增加会给医疗系统带来巨大的压力，包括医院床位、医护人员的负担、殡葬服务等。同时，对社会经济也会产生连锁反应，例如劳动力市场的变化、家庭经济的困难等。
需要持续关注和分析： 了解这些额外死亡的根本原因，对于制定有效的公共卫生政策、应对未来的健康危机至关重要。这需要对数据进行更细致的分解和分析。
造成美国死亡人数较往年多出约30万的原因是什么？
虽然具体的报告细节会指明对比的年份以及数据的来源，但我们可以基于普遍认知和已有的研究，推测其主要原因可能包括以下几个方面，并且这些因素之间常常是相互关联的：
1. 新冠疫情直接死亡（COVID19 Deaths）：
病毒本身的致病性： SARSCoV2病毒是一种新型病毒，初期对人群的免疫力较低，导致病毒迅速传播并造成大量感染。
早期认知和应对不足： 在疫情初期，对于病毒的传播方式、致病机理、有效的治疗方法和防护措施等方面的认知有限，导致防控措施未能及时到位，病毒得以广泛传播。
疫苗接种的进展和疫苗犹豫： 虽然疫苗的出现是控制疫情的关键，但疫苗的研发、大规模生产和公平分配都需要时间。更重要的是，部分人群对疫苗存在犹豫或反对，导致疫苗接种率未达到理想水平，使得病毒仍然能在未接种疫苗或免疫力下降的人群中传播并造成重症和死亡。
变异株的出现： 病毒的不断变异，如Alpha、Delta、Omicron等变异株的出现，使得病毒的传播力、致病性和免疫逃逸能力发生变化，对已有的疫苗和治疗方法提出了新的挑战。例如，Omicron变异株虽然致病性相对减弱，但其极强的传播力导致了更大规模的感染，即使较低的死亡率也能累积可观的死亡人数。
医疗资源的挤兑： 在疫情高峰期，大量感染者涌入医院，导致医疗资源（如重症监护病房、呼吸机、医护人员等）紧张，一些患者可能无法得到及时有效的救治，增加了死亡风险。
2. 新冠疫情间接死亡（Indirect Deaths Due to COVID19）：
这部分死亡人数可能更难量化，但同样重要，并且在疫情期间显著增加：
延误或中断的常规医疗服务：
非新冠疾病治疗延误： 为了应对疫情，许多医院将资源（如病床、ICU、医护人员）优先分配给新冠患者，导致非新冠疾病（如心脏病、癌症、中风等）的诊断和治疗被推迟或中断。例如，一些慢性病患者可能因为害怕去医院感染而推迟就医，或者因为医院床位不足而无法及时接受手术或治疗，最终导致病情恶化。
筛查和预防性医疗的减少： 例行体检、癌症筛查等预防性医疗服务也可能因疫情受到影响，导致疾病早期发现和干预的机会减少。
心理健康危机和相关死亡：
社会隔离和封锁措施： 疫情期间的社交隔离、封锁措施以及对未来的不确定性，导致了普遍的焦虑、抑郁和孤独感。这可能引发或加剧心理健康问题，并导致与心理健康相关的死亡，如自杀率的上升。
药物滥用和过量死亡： 心理健康问题和经济压力可能导致药物滥用（如阿片类药物）的增加，从而引起药物过量死亡的上升。
“长新冠”（Long COVID）的潜在影响： 部分新冠康复者可能出现长期后遗症，影响其生活质量和健康状况，可能在未来增加其死亡风险。虽然这通常是长期影响，但在报告的统计时期内，也可能开始显现其对死亡率的贡献。
其他公共卫生系统被削弱： 疫情可能分散了对其他重要公共卫生问题的关注和资源，例如流感、心血管疾病、糖尿病等，尽管这些疾病的常规死亡率相对稳定，但疫情期间的整体医疗系统压力和资源分配变化也可能对这些疾病的死亡率产生影响。
3. 人口结构和趋势：
人口老龄化： 美国人口结构中老年人口比例逐渐增加，老年人本身就是多种疾病的高危人群，死亡率相对较高。因此，即使没有疫情，死亡总数也可能呈现缓慢上升的趋势。但30万的增幅远超于此，说明疫情是主要的驱动因素。
总结原因层级：
最直接、最主要的原因是 新冠疫情的直接死亡。而剩下的绝大部分额外死亡很可能是由 新冠疫情间接造成 的，这些间接影响是多方面的，包括医疗系统的压力、人们行为的改变以及心理健康的变化等。人口结构的老龄化是背景因素，但不足以解释如此巨大的死亡人数增长。
需要进一步的分析和数据支持：
要全面理解这30万额外死亡的构成，需要深入分析CDC的具体报告，其中可能包含以下信息：
具体对比的年份： 是与前一年对比，还是与过去五年的平均数对比？
死亡原因的细分： 数据是否细分了新冠直接死亡和非新冠死亡？非新冠死亡中，哪些疾病的死亡人数显著增加？
不同人群的死亡率差异： 是否有按年龄、性别、种族、地理位置等进行的细分数据？这有助于揭示哪些群体受疫情影响更大。
总而言之，美国死亡人数较往年多出约30万，是新冠疫情深远影响的体现。这场公共卫生危机不仅直接夺走了大量生命，还通过各种间接方式削弱了整体健康体系，对社会心理健康造成了冲击，从而共同导致了这一令人警醒的死亡人数增长。对这些原因的深入理解，是未来应对类似危机的关键。
网友意见
什么原因，还能是什么原因？
美国统计新冠死亡现在是22万。
因为新冠，很多人还是减少了外出，感冒减少了，交通事故减少了，意外事故也下降了，所以非新冠死亡的人应该是减少的。
而美国目前统计出来30多万，说明美国实际因为新冠死亡的起码可能在40万人以上。
不过无所谓了，30万、40万多大区别。
这题我会答。
当你在家里看到一只蟑螂的时候……
哦，等会儿，是美国。
那就说难听点，三十万，够干啥的。
首先，消息不是fake news，美疾控中心官方确实发布了相关报告，至于原因，除了新冠直接贡献的20+万新冠死亡病例，还有约1/3并不是直接由新冠导致的（也可能是，但没有接受过新冠检测），但这部分人的死亡是否跟新冠相关，现在还没有足够的数据来下此结论，但确实很可能最终会有数量不小的死亡，是由于新冠间接造成的。
当然，要更好的理解30万，这个数字背后的含义，有些基础的概念，我们最好还是简单了解一下
「为什么要比较往年同期数据？」
如果要评估这次疫情最终造成的死亡情况，并且要尽可能的使这个数字接近真实值，很显然，直接统计死亡总数是不现实的，因为有很多死亡病例其实并没有经受过新冠检测。为了解决这个问题，研究人员通常就会拿往年同期的平均数据进行对比，再通过一些统计模型进行估算，从而得到一个更为真实的值，科研上将其称为超量死亡“excess deaths”[1]。
当然，要得出最终结论还没那么简单，还需要确定是否是因为一些随机因素的影响。就拿这次的数据来说，研究人员对比的是今年1月26日——10月3日的死亡数据，与2015到2019年的同期数据，发现今年同期多死了299028人。接下来，研究人员又对超量死亡的人群，做了一个人群分类，发现里面拉丁裔（升高53.6%），亚裔（升高36.6%），美国黑人（升高32.9%）的超量死亡率也要高于白人群体（升高12%）。而这与官方记录的新冠死亡的人群分布比例也非常相似[2]，因此也进一步加大了，这多出来的30万人可能都是直接或间接受新冠影响的可能性。
至于原因，我个人推测，是跟不同人群在美国的居住生活环境相关，相比起拉美人，亚洲人，黑人，白人在美国的居住环境，和安全性普遍更好。记得4月份的时候，就有一个问题，问为啥马萨诸塞州的切尔西市感染率那么高，我当时写的回答里，其中一个原因就是，这个城市是一个新移民城市，有65%的人口都是拉丁裔，很多人住在三层小楼里，而不是那种老美典型的大house里，所以社交距离不够，不容易个体隔离。另外，市民很多都是在医院和健康相关产业工作，所以本来暴露的风险就要高一些，其中很多人即便在疫情期间，也是被要求必须去上班的。
类似的情况，我觉得也适用于亚裔和黑人群体。
「局限性」
最后在说说这个研究的局限性吧，其实阻碍下结论最大的原因还在于，美国本来整体的人群今年也在逐年增长（基数变大了），而且老龄化程度也在逐年增长（老年人越多，死亡人数也会越多），而这次新冠主要致死的也是老年群体，所以这两个因素始终是很难排除的。
除此之外呢，在数据和计算模型上也有一些问题，比如最近几周又有一大波死亡数据并没有被计算进去，同时之前用来计算每一周死亡数的方法，由于有多个统计来源（并且使用了不同的方法），因此也可能对最终的结果有影响[3]。
但不管怎么样，这次新冠在美国照成了大量平民死亡是确凿无疑的事实，这次疫情的防控之烂，是一定需要并值得美利坚相关人员深刻反思的，这可是几十万无辜的生命啊！
参考
- ^ https://www.statnews.com/2020/10/20/cdc-data-excess-deaths-covid-19/
- ^ https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/69/wr/mm6942e2.htm?s_cid=mm6942e2_w
- ^ National Center for Health Statistics. Excess deaths associated with COVID-19. Atlanta, GA: US Department of Health and Human Services, CDC, National Center for Health Statistics; 2020. https://www.cdc.gov/nchs/nvss/vsrr/covid19/excess_deaths.htm
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