如何看待印度单日新增确诊突然下降，6 月 7 日 10.06 万例，降至 2 个月来最低？
首先，我们不能排除官方数据的真实性。虽然过去对印度疫情数据的准确性有过不少讨论，但如果这种下降趋势能够持续，那么确实可以视为疫情有所缓和的积极信号。这种下降可能与以下几个方面有关：
疫苗接种的推进： 印度一直在努力扩大疫苗接种规模。虽然早期由于供应和接种能力的问题进展不一，但随着时间的推移，疫苗接种的覆盖率正在逐步提升。接种疫苗的人数越多，人群的免疫屏障就会越强，这有助于减缓病毒的传播。我们可能看到的是，第一波的疫苗接种人群的保护作用开始显现。
感染高峰的过去和自然免疫： 印度在4月和5月经历了非常残酷的第二波疫情，感染人数急剧攀升，导致医疗系统不堪重负。在经历了如此大规模的感染后，很大一部分人口可能已经获得了自然免疫。虽然自然免疫的持续时间和效力仍有待观察，但短时间内，它确实能在一定程度上抑制病毒的传播，尤其是在密集接触的区域。
严格的封锁和限制措施的累积效应： 尽管在高峰期，限制措施的执行情况可能参差不齐，但许多邦和城市仍然实施了不同程度的封锁、宵禁和旅行限制。这些措施虽然对经济造成了影响，但其迟滞效应可能会逐渐显现。在一些地区，这些措施可能已经成功地遏制了病毒的快速蔓延，为后续的下降奠定了基础。
病毒变异株的影响： 印度此前主要受到Delta变异株的冲击。病毒变异是一个动态过程，新的变异株可能会出现，但现有的优势变异株的传播速度和致病性在达到一定程度后，也可能因为人群免疫力的提升而受到限制。当然，我们也需要密切关注新的变异株的出现，它们可能带来新的挑战。
检测能力的改善和策略调整： 也有可能，检测策略的调整或者更精准的检测方法的使用，使得检测结果更能反映真实的感染情况。或者，在某些地区，检测能力得到了显著提升，使得病例能够被更及时地发现和隔离，从而减少了进一步传播的机会。
然而，我们也要保持审慎乐观的态度，不能因此就断定疫情已经得到根本性控制。以下几点是需要注意的：
数据波动性： 疫情数据的波动性是常态，尤其是在印度这样幅员辽阔、人口众多的国家。单日的下降可能受到检测报告延迟、周末统计数据偏低等多种因素的影响，需要观察一段时间的趋势才能下定论。
农村地区的疫情： 许多人担心，在城市地区疫情有所缓和的同时，农村地区可能仍然面临严峻的挑战，并且由于检测能力和医疗资源相对不足，可能存在大量漏报。数据下降是否覆盖了所有地区，尤其是偏远地区，这一点值得深思。
疫苗接种的挑战： 尽管疫苗接种在推进，但印度不同邦的疫苗接种率差异仍然很大。同时，疫苗的供应、储存和分发仍然是潜在的瓶颈。要建立真正强大的群体免疫，仍有很长的路要走。
“德尔塔”变异株的威胁： Delta变异株仍然是全球许多国家面临的主要威胁，它具有更强的传播性和可能更严重的致病性。即使在印度，该变异株的传播也可能并未完全停止，对未来疫情走向仍构成不确定性。
解封的风险： 随着病例数下降，各地可能会面临解封的压力。如果过早、过快地解除限制措施，可能会导致疫情反弹，形成新的感染高峰。
总而言之，印度单日新增确诊病例数的下降是一个积极的进展，这可能是多重因素共同作用的结果，包括疫苗接种、自然免疫、限制措施以及病毒传播的周期性。但是，在庆祝任何潜在的“胜利”之前，我们需要密切关注数据的持续性、疫情在不同地区的发展情况、疫苗接种的进展以及病毒变异株的动向。保持警惕，并根据实际情况灵活调整防控策略，仍然是应对这场全球性健康危机的关键。
网友意见
怎么没改检测方法？
5月5日开始，印度修改了新冠检测标准，有三类人不用再检测，分别是：
1, 在印度各邦辖区内进行出差或旅行的健康人员；
2, 已经康复的新冠患者；
3, 曾经在快速检测和核酸检测中检出阳性结果的人群。
要是按照1说的：在印度各邦辖区内进行出差或旅行的健康人员不用检测，那么目前因为封城第二次返乡的民工们算不算“各邦辖区内进行出差或旅行的健康人员”，不检测怎么判断他们健康不健康？
为什么印度要火急火燎降低“数据”？
再不解封印度就死了。
当地时间5月23日，印度德里首都直辖区首席部长凯杰里瓦尔公开表示，德里的日新增确诊病例已从逾2万高峰降至1000多例，已达到世卫组织制定的标准，但德里地区的封锁措施仍要延长一周，如果日新增确诊病例在接下来的时间内持续下降，德里将于下周开始对目前严格的封锁限制有所放宽，逐步解封。
永远都是那句话：印度的任何数据都不要信。
根据印度的官方数据，印度的二次疫情高峰出现在5月5号，单日新增414280例，然后开始下跌。
这不是在4月份的时候，印度国内的一些病毒学专家做过相关预测，他们就认为疫情高峰期会在5月初左右达到顶峰，实际上也大差不差。还有一些专家认为，去年的第一波疫情中，达到疫情高峰和从高峰时期走出的时间比例差不多也是1:1，第二波疫情也将会是这样。
比如，
4月4号达到10万例，距离到5月5号的高峰期为31天，回落到6月7号的10万例以下，用时33天；
4月15号达到20万例，距离到5月5号的高峰期为20天，回落到5月27号回落到20万例以下，用时22天；
4月21号达到30万例，距离5月5号的高峰期14天，回落到5月16号回落到30万例以下，用时11天。
可以看出，上涨和下跌的时间很是接近。
按照这种观点来看，印度国内二次疫情从3月10号开始回弹，到5月5号达到顶峰，用时56天，如果说恢复二次疫情前的情况，也差不多需要56天，也就是到6月底7月底，每日新增感染人数会在2万例左右。
这个是疫情爆发的规律，印度政府官方数据瞒报对此有影响，但是影响并不大。
而实际感染人数方面，我个人还是认为实际感染人数是官方数据的两倍左右，死亡人数的比例会更高一些。也就是说，从3月初到目前为止，在二次疫情中的实际感染人数达到3000万以上，死亡人数达到38万以上。至于纽约时报说的什么，感染4~7亿人，死亡上百万人，这个有点扯了，完全是对印度国内疫情不了解，根据本国情况在那儿瞎猜。
至于接种疫苗的情况，其实是在回升。
4月2号时达到第一轮高峰，接种人次是426.5万，之后印度国内的疫苗就开始不够了，到5月19号时达到低估（周末除外），每日接种人数只有120万人，整个4月份接种人数大约有1亿人。
目前，印度国内的疫苗接种人数开始回升，每天能够接种300万以上。根据印度政府的说法，6月份会供应国内1.2亿支疫苗，平均每天接种400万左右，也就是说接种人数还会继续上升一段时间。之后就不敢保证了。莫迪说年底之前给所有成年人接种疫苗，也就是20亿支，但是目前只接种了2.43亿人次，还需要接种17.57亿人次，平均每天需要接种880万左右才能够达到预定目标，不过印度国内的疫苗产能只能达到一半不到，差不多400万支/天。
总之，印度国内的二次疫情很严重，但没有很多人想的那么严重。印度目前经历了二次疫情高峰，还需要防范二次疫情。但是疫苗产能不够，达不到一定的群体免疫效果，三次疫情的潜在威胁还是很大的。
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更新一下啊。我回答的时候只有8个回答，也不知道为什么这个问题突然火了，如今有150多个回答了。但是头部的几个回答将疫情下降归因于所谓的改变统计方法，这个就比较扯淡了。这一看就是不怎么关注印度疫情的。
在疫情爆发的时候，印度国内的统计问题有很多，比如，并不计入死于并发症的病例，检测数量少，未覆盖大部分人口等，至于什么不确诊就出院什么的也是其中之一。而这些都是很多反对党和民间舆论攻击印人党政府抗疫不利的武器。
印人党政府那个所谓的新的统计方法，只不过是对原有例行工作方法的一种规章确认。可以说，这是一种耍无赖，但是从统计结果的角度讲，有没有这个统计方法，前后结果都差不多。而不是说，有了新的统计方法，所以疫情就下降了。
另外，我看评论区有很多人都说，印度的官方数据不可信，所以我的说法是错误的。不只是大家知道不可信，我在三月底观察的时候就觉得不可信，但是没人能拿出比印度官方数据更可信的数据，很多人都是在那里根据自己的感觉臆测数据。这种臆测和纽约时报说，印度感染人数超过4亿人，甚至达到7亿人一样，都是在臆测，没有多少事实根据。
为什么纽约时报的报道没有事实根据？因为新冠疫情爆发集中在城市，城市化率越高，感染越严重，而印度的城市人口也就4亿人。即使按照德里这种城市化率达到97.5%的地方，抽样检测新冠抗体也只有60%。
比如在印度疫情最严重的地区——马哈拉施特拉邦，城市化率达到47%，疫情主要集中在孟买、浦那、塔纳城市圈，新冠确诊占比40%，如果计入南部的克拉布尔城市圈，确诊占比达到70%。
再比如印度第二大重灾区——卡纳塔克邦，城市化率达到39%，而且是主要集中在班加罗尔附近，仅仅是班加罗尔这一个市的确诊病例，占比就达到了50%。
再比如另一重灾区——西孟加拉邦，31%的城市化率，但是其38%的确诊病例，都是在加尔各答城市圈。
相较而言，如果是城市化率较低的地方，感染比较均匀，比如人口第二大邦比哈尔邦，1.3亿人，占全印度的10%，城市化率只有11%，新冠确诊人数就非常少。三个月间，官方确诊病例只有45万人，在印度各邦中排第15。且来得快，取得也快。
这种低城市化率的邦，疫情分布相对比较均匀。
这次的疫情瞒报，如果按时间算，主要集中在4月下旬到5月下旬，差不多一个多月的时间。因为在4月18号之前，印度各邦获得疫苗的数量是按照疫情严重程度算的。像喀拉拉邦和卡纳塔克邦这种重灾区，就是越报道严重程度，越有可能获得更多的疫苗。
如果按地区算，疫情瞒报集中在北方邦和西孟加拉邦。因为这两个邦面临选举，如西孟的执政党TMC在四月时，就是以检测试剂不充足为由，缓慢增长相关检测，限制新冠确诊人数。直到现在，每天的检测人数也只有5万多。从3月14号到现在这三个月时间里，西孟累计检测452万人次，占这个时期全印总检测的3%不到，而西孟的人口占印度的7.7%。
再比如北方邦，2.4亿人，人口第一大邦，本身也是个大农村，确诊病例本就该和比哈尔邦一样会很低，而且，去年就是这样。但是今年的疫情远比比哈尔邦严重的多的多。最近三个月，仅仅是官方确诊患者就有110万，是比哈尔邦的2.4倍。
因为这个邦进行基层自治组织选举，类似于我们的村委会选举。由于北方邦基层自治组织选举已经高度政治化，要想赢得明年的邦选举，那么赢得这种基层自治组织选举至关重要。所以，各种选举活动照常进行。这是北方邦的疫情远比比哈尔邦严重的最重要原因。
最近曲线逐渐向下的原因有两个：检测标准改了，本轮德尔塔疫情过后大部分人有抗体限制了传染
1.检测标准有修改
在5月初，由于主要检测机构每日检测150万例以上，造成严重过载和检测人员感染。为了减轻检测机构的检测压力，印度医学研究理事会网站修改了检测规则，规定了几类人不需要进行新冠病毒检测。[1]
简单归纳下：
（1）已经筛查阳性或者检测阳性的人不得重复检测。
（2）医院治疗出院的患者不需要检测。
备注：由于治疗时间不足，可能呼吸困难消除就可以出院了，这个时间点可能还是阳性。
（3）健康人进行国内旅行都不给测了。
二，实际检测阳性率下降，说明5月中以来疫情有好转
日检测能力在190万-220万，印度检测能力严重不足（14亿人口日检测才200万/天）。
日确诊人数从41万降低到大概16万。
按确诊率计算，最高峰 41万/190万=21.6%，最近16万/190万=8.5%，疫情严重程度有改善。
三、分析
1.去年下半年印度在部分地区已经实现了60%的人有抗体
由于印度在去年和今年的任何时候检测都严重不足，数据还不能反应疫情全貌，所以用抽样调查数据分析一下。
新德里当局已经完成五次抗体调查
在2020年6月27日至7月10日之间进行的第一次调查中，样本中的新冠肺炎抗体携带率为22.8％，样本量21387。
2020年8月的时候进行第二次调查，新德里人群抗体阳性率29.1%，男性28.3%，女性32,2%，样本量15000。18岁以下感染率34.7%，18到50岁感染率28.5%，50岁以上感染率31.2%。[2][3]
2020年9月第三次调查，阳性率约25.1%。[4]
2020年10月15日到21日第四次调查涉及15,015人，感染率25.5%，其中女性感染率 26.1%，男性25.06% 。[5]
2021年1月第五次调查样本量28000，感染率60%（也有报道说56.1%）。[6]
【环球时报记者 倪浩】在印度第五轮针对新冠病毒的血清抗体检测中，新德里2.8万个样本中有60%被检出血清抗体阳性。据印度媒体报道，新德里约有2000万人，这意味着至少已有1000万人感染过病毒。这项数据被印媒视为抗击疫情的一大利好，认为新德里实现群体免疫指日可待，或正在走向群体免疫。
2021年4月12日开始第六次调查，但调查被疫情高峰打断，调查结果未出。[7]
这组2020年6月到2021年1月的数据可以说明在本轮德尔塔毒株爆发前，印度人群的实际感染比例。随着时间的发展，越来越多的人被感染，人群感染率不断提升。可能由于抗体持续时间的关系，部分人的抗体逐渐消失。但由于感染的持续进行，人群抗体率达到60%，接近”群体免疫“。
在多数人有抗体的环境下，原有毒株的传播出现了困难。
2.印度变异株可以在有抗体的人群中继续传播
印度卫生部在声明中指出，在该国马哈拉施特拉邦发现的新型变异新冠病毒出现了双重突变，毒株样本上同时出现了E484Q和L452R两个突变[8]，可能弱化免疫效果，且传染性更强。这种双重变异病毒已被命名为“B.1.617”，目前正在印度境内迅速蔓延。其中E484Q突变与南非和巴西发现的变异毒株携带的E484K突变类似。E484K突变因为能够改变病毒刺突蛋白的形状，保护病毒不受疫苗或早起新冠病毒感染引发的抗体的影响，也被称为“逃逸突变”。而曾在丹麦和美国加州发现的L452R突变也被认为能够逃脱细胞免疫。 据印度疾控项目负责官员辛格（Sujeet Singh）透露，在人口超过2000万的德里地区，有一半的确诊病例感染了该变异毒株，其中不乏大量年轻感染者。
由于德尔塔变种（B.1.617）具有弱化抗体免疫效果的特点，该变种淘汰了原有毒株并迅速传播开来，印度开始了新一轮的爆发。这一轮爆发覆盖了4、5、6三个月。
随着疫情的迅速爆发，感染人数暴增（实际报告人数只是实际感染的一小部分），对德尔塔突变株的抗体会在人群中逐渐普及，限制了疫情的传播速度。
据Mint网站6月18日报道：
根据世界卫生组织（世卫组织）与全印度医学研究所（AIIMS）联合进行的最新全国血清学调查，超过67%的18岁以上人群曾接触过导致冠状病毒的SARS CoV2病毒。
Dr V K Paul表示："发现18岁以上的人血清阳性率为67%，18岁以下的人为59%。在城市地区，18岁以下的人的血清阳性率为78%，18岁以上的人为79%。"
"在农村地区，18 岁以下的人血清阳性率为 56%，18 岁以下的人的血清阳性率为 63%。发现这两个年龄组的感染几乎相同。"[9]
3.印度各邦的阶段
由于感染开始时间不同，有的邦数据已经大幅回落，有的邦还在高峰。
世界卫生组织专家苏米娅斯瓦米纳坦，4月26日接受CNN采访时表示，由于检测能力有限，印度疫情被严重低估，印度实际感染人数，可能已经达到官方报告数字的20至30倍。如果以霍普金斯大学的数据为基准，印度的实际感染人数可能介于3.8亿至5.6亿之间（印度总人口是13.9亿）。[10]
也就是说，印度的某个地区只有多数人感染过一遍后才能实现疫情的相对好转。
4.前景预判：病毒在持续突变，病毒通过突变适应有抗体的环境
（1）病毒的变异
新冠病毒是正链RNA病毒，自然突变概率高，达到0.0001～0.000001之间。
病毒的种群越大（感染人数越多）、单次感染持续的时间越长，病毒突变的概率就越大。
选择压是进化生态学中的概念，指外界环境施加给物种演化方向的压力，不同的外在的压力导致物种向不同方向演化。
假如：一个基因的选择压为0.001，那么一个频率为0.00001的显性基因只要23400个世代就可增加到0.99的频率。
在自然界，当选择压高的时候，在短时期中就可以形成新的品种。
例如在青霉素发明的时候，细菌普遍没有耐药性，在普遍使用抗生素的环境中，少数可以耐药的细菌被筛选出来，成为主流。
“物竞天择、适者生存”。如果某病毒具备能适应环境的特征，传播速度就会显著加快，从而占据主要比例。
（2）病毒通过突变适应抗体环境，新毒株会层出不穷
当一个版本毒株的实际感染人数过半时，人群达到对该毒株“群体免疫”的时候，这一版本就很难再传播下去。在广泛的传播过程中，多种新突变毒株会逐渐登场。
某种可以适应抗体环境的变异毒株登场后，由于其传播能力强，原有毒株会被基本淘汰。
随后又是一次疫情高峰，人群再一次“群体免疫”，第二版本毒株传播困难逐渐退场，舞台留给第三版本变异毒株。
所以，印度疫情的将来大概率是一次又一次的疫情高峰，每年流行的品种都不同。至于病毒的致死率能否下降，只能看天了。
四、建议永远不要轻视新冠病毒
用静态眼光看待病毒就是刻舟求剑。打完疫苗就能结束疫情，实现全球开放的观点是危险的。
人在想办法对付病毒，病毒也在想办法对付人。
只有将”应收尽收“和”疫苗“结合起来，才有可能结束疫情。
参考
- ^ https://www.icmr.gov.in/pdf/covid/strategy/Advisory_COVID_Testing_in_Second_Wave_04052021.pdf
- ^ http://news.cri.cn/20200820/c2fc2cd9-3110-5e94-a0f8-cee43178bb7a.html
- ^ https://www.jagranjosh.com/current-affairs/third-round-of-sero-survey-starts-in-new-delhi-to-check-prevalence-of-antibodies-against-covid-19-1598945533-1
- ^ https://timesofindia.indiatimes.com/city/delhi/6th-sero-survey-from-monday-to-cover-28k/articleshow/81976491.cms
- ^ http://cncc.bingj.com/cache.aspx?q=Sero+Survey%3a+fourth+round+++New+Delhi++Result&d=4570386570019373&mkt=en-US&setlang=en-US&w=kgH59ThmM7QeXxQhSPcA8YOxM-kKGFFQ
- ^ https://finance.sina.com.cn/tech/2021-01-28/doc-ikftssap1405827.shtml
- ^ https://www.hindustantimes.com/cities/others/report-of-the-truncated-sixth-sero-survey-in-delhi-to-be-submitted-to-govt-on-monday-101623347239339.html
- ^ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1695116965696023923&wfr=spider&for=pc
- ^ https://www.livemint.com/news/india/over-67-of-people-above-18-years-of-age-exposed-to-covid-who-aiims-survey-11624029025846.html
- ^ https://new.qq.com/omn/20210501/20210501A06RYT00.html
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