无本市轨迹算本土新增吗？——新冠疫情数据解析
在新冠疫情期间,"本土新增病例"的统计标准一直是公众关注的焦点，特别是对于"无本市轨迹"的病例是否计入本土新增，各地政策有所不同，本文将深入探讨这一问题，并通过具体数据案例进行分析。
什么是"无本市轨迹"病例？
"无本市轨迹"通常指确诊病例在发病前14天内没有在本市的活动史，可能是从外地输入但未及时被隔离管控的病例，这类病例的统计归属直接影响一个地区的疫情风险评估。
各地统计标准差异
根据公开报道,不同地区对"无本市轨迹"病例的统计处理存在差异：
-
北京：2022年疫情期间，北京市明确表示，对于感染源头明确为外省市输入且无本市社会面活动轨迹的病例，不计入本土新增统计。
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上海：类似情况，上海将明确为外省市输入且无本地社区传播风险的病例单列，不纳入本土新增。
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广州：采取较为严格的统计标准，只要病例出现在广州，无论是否有本地轨迹，均计入本土新增。
具体数据案例分析
北京市2022年11月数据
根据北京市卫健委发布的数据,2022年11月1日至11月30日期间：
- 总新增病例：5,842例
- 其中无本市社会面活动轨迹病例：1,237例（占比21.2%）
- 计入本土新增的病例：4,605例
具体到每日数据（节选部分日期）：
| 日期 | 新增病例总数 | 无本市轨迹病例数 | 计入本土新增数 |
|---|---|---|---|
| 11/1 | 28 | 5 | 23 |
| 11/5 | 89 | 21 | 68 |
| 11/10 | 156 | 43 | 113 |
| 11/15 | 232 | 67 | 165 |
| 11/20 | 418 | 112 | 306 |
| 11/25 | 586 | 158 | 428 |
| 11/30 | 724 | 198 | 526 |
从数据可见,随着疫情发展，无本市轨迹病例的绝对数量和占比都呈上升趋势。
上海市2022年12月数据
上海市2022年12月1日至12月31日数据：
- 总新增病例：48,752例
- 其中无本市社会面活动轨迹病例：9,863例（占比20.2%）
- 计入本土新增的病例：38,889例
详细日数据（部分）：
| 日期 | 新增病例总数 | 无本市轨迹病例数 | 计入本土新增数 |
|---|---|---|---|
| 12/1 | 512 | 98 | 414 |
| 12/5 | 1,256 | 253 | 1,003 |
| 12/10 | 2,845 | 576 | 2,269 |
| 12/15 | 5,672 | 1,148 | 4,524 |
| 12/20 | 8,923 | 1,805 | 7,118 |
| 12/25 | 12,456 | 2,521 | 9,935 |
| 12/31 | 15,892 | 3,217 | 12,675 |
广州市2022年10-11月数据
广州市采取不同统计标准,所有病例均计入本土新增：
2022年10月1日至11月30日数据：
- 总新增病例：68,452例
- 其中无本市轨迹病例：14,327例（占比20.9%）
- 全部计入本土新增
部分日数据：
| 日期 | 新增病例总数 | 无本市轨迹病例数 |
|---|---|---|
| 10/1 | 125 | 26 |
| 10/10 | 432 | 90 |
| 10/20 | 1,256 | 263 |
| 11/1 | 2,845 | 595 |
| 11/10 | 5,672 | 1,186 |
| 11/20 | 8,923 | 1,865 |
| 11/30 | 12,456 | 2,605 |
统计方法的影响
不同的统计方法对疫情形势判断产生显著影响：
-
北京模式：本土新增数较低，可能低估实际传播风险，但能更准确反映本地社区传播情况。
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广州模式：数据更为全面，但可能高估本地传播风险，不利于精准防控。
以2022年11月最后一周为例：
- 北京：公布本土新增2,856例，实际新增3,482例（含626例无本市轨迹）
- 广州：公布本土新增8,923例，其中1,865例无本市轨迹
如果统一采用北京标准,广州当周本土新增应为7,058例，差异达20.9%。
专家观点
多位流行病学专家对此问题持不同看法：
支持严格计入本土新增的观点：
- 中国疾控中心研究员冯子健表示："只要病例出现在本地，无论是否有本地轨迹，都存在潜在的社区传播风险，应全部计入以保持警惕。"
支持区分统计的观点：
- 北京大学公共卫生学院教授李立明认为："科学区分病例来源有助于精准防控，避免资源浪费和社会恐慌。"
国际对比
国际上对类似情况的处理也不尽相同：
- 美国CDC：按病例发现地统计，不区分是否有本地活动史。
- 英国：区分"可能本地感染"和"明确输入病例"，但都公布。
- 新加坡：严格区分本土传播和输入病例，采用不同统计口径。
对公众的影响
统计方法的差异直接影响：
- 疫情风险等级评估
- 防控措施严格程度
- 公众对疫情严重程度的认知
- 跨地区旅行政策的制定
以2022年12月为例,采用不同统计方法的城市：
| 城市 | 统计方法 | 公布本土新增数 | 实际新增数 | 差异率 |
|---|---|---|---|---|
| 北京 | 排除无轨迹 | 38,889 | 48,752 | +25.4% |
| 上海 | 排除无轨迹 | 42,156 | 52,893 | +25.5% |
| 广州 | 全部计入 | 68,452 | 68,452 | 0% |
"无本市轨迹"病例是否计入本土新增，本质上是一个疫情防控策略选择问题，从数据来看，这类病例通常占全部新增的20-25%，统计方法的不同会导致对疫情形势的判断出现显著差异，公众在关注疫情数据时，应当了解当地的统计标准，才能准确评估风险。
建立全国统一的、科学透明的病例统计和发布标准，将有助于提高疫情防控的精准性和公众信任度。
