據外媒The Verge報道，人們永遠不可能確切知道在美國有多少人在特定時間感染了COVID-19。相反，他們將所有指標結合起來以得出一個估計數。這就像盲人和大象的故事一樣：專家們可以通過感覺不同的信息片段來了解疫情爆發的情況，即使他們不能直接看到疫情。
在過去的一年里，人們一遍又一遍地看到同樣的大象出現。首先，陽性檢測的百分比增加了。一段時間後，住院人數開始上升然後是死亡人數。但這一次，有了一個新的難題：疫苗。這將改變估算模式並使COVID-19在未來幾周和幾個月的趨勢變得更難解釋。
追蹤該病毒傳播的最重要數據點之一是在特定時間內因COVID-19疾病住院的人數。這是一個具體的度量。如果有人病得很嚴重需要住院治療，他們通常會在醫院里。其他指標如病例率和檢測陽性率則都很挑剔，它們會根據決定接受檢測的人數而波動。
「住院治療是我們艱難的結果。其他一切都如此依賴於測試，」范德比爾特大學信息學改善公眾健康中心聯席主任Melissa McPheeters說道。這就是人們即使是在病例率搖擺不定的情況下一直在關注住院治療的趨勢以了解大流行的方向的原因。
現在，COVID-19病例在美國開始再次上升。但這一次，美國超70%的65歲以上的人已經接受了COVID-19疫苗的第一針。這是一群人，如果他們感染病毒則最有可能住院或死亡。現在他們接種了疫苗–這樣他們住院和死亡的風險就非常小。
而這可能會打亂正常的數據模式。病例可能會上升，因為許多州放寬了限制而大多數人仍還沒有接種疫苗。但未接種疫苗的人可能更年輕，住院的可能性更小。
人們想象大象的正常方法不再有效了。這是一個很好的問題–醫院里的人更少是一個偉大的勝利。但當病例數字搖擺不定、檢測結果起起伏伏時，住院治療將不再是弄清大流行情況的可靠後盾。McPheeters百世：「我不知道我們能不能得到社區里正在發生的事情的一個好樣本。」
這可能意味着人們需要重新調整監測大流行的方式。「這不僅僅是多少人的問題，而是誰最後會被送進醫院，」McPheeters說道。
在過去的一年里，人們仔細研究了COVID-19的指標以指導他們應該如何行事–是送孩子上學、去見朋友還是讓人送貨上門。最終，隨着更多的人接種疫苗，新模式可能開始出現並指導分析。當大流行開始消退時則就不需要如此密切地審查COVID-19的數字。但現在，一切都在變化，並且人們無法像在一月那樣假設一個數字就可以。
來源：cnBeta
