斯坦福大学推断美国新冠感染人数或为“官方数字的 80 倍”，这一结论靠谱吗？
这项研究的背景和核心观点
首先，需要明确的是，斯坦福大学的学者们并非直接“推断”了80倍这个精确的数字，而是通过对当时（通常指的是疫情早期或中期）已有的数据进行分析和建模，得出了一个“可能性区间”或“估算值”。这项研究的核心在于：由于检测能力和策略的限制，大量轻症、无症状感染者以及未能及时就医的人群，都没有被纳入官方统计的感染病例之中。
具体来说，这类研究通常会关注以下几个方面来估算“隐藏的”感染人数：
死亡率分析： 通过分析特定人群（例如老年人、有基础疾病的人）在感染新冠后的死亡率，并与官方报告的死亡人数进行对比，来反推出实际的感染人数。如果检测到的死亡病例中，实际感染的比例远高于官方报告的感染病例中的死亡比例，那么就意味着未被检测到的感染者数量非常庞大。
血清学调查（抗体检测）： 如果有一些小范围的、有代表性的血清学调查显示，人群中抗体阳性率远高于官方报告的感染率，这也间接表明了实际感染人数的低估。
模型模拟： 基于病毒的传播动力学模型，结合已有的感染、死亡、住院等数据，以及假设的检测率、报告率等参数，来模拟疫情的真实传播情况。不同的模型参数设置，会导致不同的估算结果。
国际数据对比： 比较不同国家或地区的感染率、死亡率、检测率等指标，如果某个国家的检测能力明显低于其他国家，但其疫情发展模式与之相似，也可能暗示其官方数据存在低估。
“80倍”这个数字是如何产生的？
“80倍”这个数字，很可能是一个特定研究或特定时期内，基于上述某种或多种方法的估算结果。例如，如果某个研究发现，在某一阶段，检测到的感染者数量只占到了所有死亡病例中真正由新冠引起的死亡病例的某个比例（比如1/80），那么就可以推算出实际感染人数可能接近于这个比例的倒数。
这项结论是否靠谱？我们需要考虑以下几个关键问题：
1. 研究方法的可信度：
数据来源： 研究使用了哪些数据？数据的准确性、代表性和时效性如何？是全国性的数据，还是特定地区的数据？
模型假设： 研究采用的模型是怎样的？模型中的参数（如感染率、致死率、检测率、报告率等）是如何设定的？这些假设是否合理？不同的假设会导致截然不同的结果。例如，如果模型假设一个非常低的检测覆盖率，那么推算出的感染人数自然会很高。
样本代表性： 如果研究依赖于小范围的抽样调查（如血清学调查），那么样本是否具有全国的代表性？
2. “80倍”的语境和局限性：
时间点： 这个“80倍”是在疫情的哪个阶段得出的？在疫情早期，检测能力极差，漏报率可能非常高，推算出的倍数自然会很高。随着检测能力的提升，这个倍数可能会逐渐降低。
检测策略： 不同国家和地区的检测策略差异很大。有些国家（如早期美国）主要针对有症状者或重症患者进行检测，而有些国家则进行了大规模的无差别筛查。这直接影响了官方数据的全面性。
“官方数字”的定义： “官方数字”是指确诊病例数，还是包括了疑似病例？这个数字本身就有一定的统计误差。
“80倍”的普适性： 这个数字是适用于整个美国，还是特定州、特定城市，或者某个特定时间段？将其泛化到全国可能存在问题。
3. 对“80倍”的解读：
“80倍”的含义： 是指总感染人数是官方报告的确诊病例的80倍？还是指实际感染人数占总人口的比例，比官方报告的比例高80倍？后一种解读的概率较低，通常是指前者。
可能的原因： 即使该推断有一定道理，我们也需要理解其背后是由于大量的轻症、无症状感染者未能被检测和统计。这并不意味着所有未被检测到的人都有危险，但确实说明了早期疫情传播的隐匿性。
我的看法（基于普遍的科学认知和对这类研究的理解）：
“80倍”是一个非常大的数字，但并非完全不可能，尤其是在疫情早期，在检测能力不足、筛查范围狭窄的情况下。 很多流行病学研究都表明，官方报告的确诊病例数往往只是实际感染人数的一个“冰山一角”。
这项研究的结论需要谨慎对待。 要判断其“靠谱”程度，关键在于研究本身的严谨性、数据来源的可靠性以及模型假设的合理性。如果研究方法存在明显缺陷，或者数据代表性不足，那么这个“80倍”的结论就可能被夸大。
更重要的是理解研究背后的逻辑。 无论具体的倍数是多少，这类研究的核心价值在于提醒我们，在疾病爆发初期，尤其是在检测能力受限的情况下，官方公布的数据可能严重低估了真实的感染规模。这对于理解疫情的传播速度、制定防控策略以及评估疾病的真实影响都至关重要。
需要参考多方面的证据。 单一的研究结果，尤其是涉及到如此惊人的数字时，最好能与其他独立的、使用不同方法的研究结果进行相互印证。
总结来说，斯坦福大学关于新冠感染人数为“官方数字的80倍”的推断，其“靠谱性”并非一个简单的“是”或“否”的问题，而是需要具体分析其研究方法、数据基础和所处的时代背景。 这个数字如果存在，很可能反映了疫情早期检测和报告的巨大局限性，提示了病毒传播的隐匿性。在看到这类研究时，我们应该带着批判性思维，去了解其是如何得出结论的，而不是简单地接受或否定这个数字本身。
网友意见
这当然是靠谱的，因为这包括了所有已经自然痊愈，且没有被发现的患者。
美国的确诊率一直高居不下，远远超过了新冠的自然传播速度。这就足以说明，美国自然痊愈的人数，是大大高于已经检测出来的病例的。
根据曹彬团队在《柳叶刀》上发表的文章，新冠平均排毒时间是20天[1]：
也就是说，美国现在社会上潜在的感染源病例，是平均20天之内的感染者。20天之前的感染者，绝大部分已经群体免疫，少部分死亡。
美国已经检测出来的病例只是总病例的小部分，所以死亡率才会逐渐攀升。加上有未检测的，还有当成甲流感的死亡病例，保守估计，美国的真实死亡病例是翻倍的。
圣克拉拉县2.5%到4.5%的人有抗体，也说明美国的局部地区已经形成了初级群体免疫。
但想要真正的群体免疫，还是得感染60%人口以上，以牺牲至少0.4%的人口为代价。
- ps：这里的0.4%是考虑了所有获得抗体的未知病例，而不仅仅只是确诊病例。单纯确诊病例来说，美国最终死亡率会达到10%。之所以是0.4%，主要根据中国检测足够充分的地区判断。
目前纽约州的确诊病例率已经超过1.26%，个人估计，真实感染率已经达到了至少10%~40%。
- ps：因为纽约感染密度大很多，实际感染和确诊感染的比值，会大大低于斯坦福大学抽样圣克拉拉县的80倍估值。
但我们可以看出，纽约州距离群体免疫的路，实际已经走了一半了。当前纽约州的感染比率在下降，根本不是因为美国的防控得力，而是因为人群之中，出现了大量抗体携带者。社会上已经出现了一定程度的群体免疫效果。
疫情到了这个程度，基本上已经朝着群体免疫的道路一去不回了。
但可怕在于，仅仅纽约的死亡人数，至少都是数万以上。
两年之后，整个美国地区的死亡总人数，不会亚于1918美国大流感（50万~70万）。
虽然网上认为美国死亡100万以上的很多，但就目前群体免疫的情况来看，总死亡率应该不会超过100万。新冠的真实死亡率，其实在1%之下。欧美看起来死亡率那么高（包括武汉一样），主要在于他们未检测出来的病例太多了。例如，原本只有0.4%的死亡率，如果90%的病例都未检测出来，形成了自然抗体，那么观察到的死亡率就达到了4%，如果是96%的病例都没有检测出来，观察到的死亡率就达到了10%。
- ps：一部分国家（例如意大利的高老龄化），可能因为各个国家的国情不同（可能有人种因素），死亡率也会有所不同。
如果把0.4%当做真实死亡率，60%作为群体免疫标准，以3.3亿人口来算，可得美国最终死亡人口80万，死亡人数也的确在100万以下（符合我之前的预估）。如果类推到欧洲地区，总死亡人数在160万左右。
- PS：如果还会出现和1918美国大流感类似的情况，第一波30万，第二波90万，第三波40万。（单纯根据1918美国大流感来类推，没有任何的其它意思。）
意大利当前死亡人数4.2万，如果进行反推，包括已经获得抗体的，已经达到了1750万人。感染率达到29%，接近60%的一般。
当然，并不是否定意大利在抗疫上付出的努力。但的确是因为群体免疫的效果达到了一定的地步之后，意大利疫情才更加容易的得到了控制。正是因为群体免疫人群的加大，在后期的时候，意大利医疗体系承担的压力反而没有半个月之前那么大了。
张文宏医生为什么说武汉可能会是中国更安全的城市？主要就在于，如果算上哪些完全未发现的抗体获得者，武汉的真实感染人数至少已经达到了总人口的至少3%以上（甚至可能更高）。
这也是为什么当前需要积极检测武汉市民的抗体获得情况。
为什么1918年的美国大流感经历三波爆发，突然莫名其妙的消失了？
这个莫名其妙的实质，大概率就是因为群体免疫。
虽然本回答提到了群体免疫的好处，但这可是建立在牺牲人口的基数上。要知道，哪怕以0.4%的死亡率来算，中国要达到群体免疫，需要牺牲336万人口！而且还不知道抗体可以保多久的平安。
另外，这玩意儿还会影响男性的生育……
虽然当下的人群群体免疫了，但如果没有出现廉价有效的通行疫苗，新冠就会在人类社会之中周期性的爆发。
而且需要警醒的是，新冠才第一波，还会再来第二波的概率是极大的。
参考
- ^ Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study
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