外来病例算本土新增吗？——新冠疫情数据分析
新冠疫情自爆发以来，全球各国都面临着病例统计与分类的挑战。"外来病例是否应计入本土新增"这一问题引发了广泛讨论，本文将深入探讨这一议题,并通过具体数据展示不同地区的处理方式。
外来病例与本土病例的定义
在流行病学统计中，本土病例通常指在本地感染并发病的病例，而外来病例则是指在其它地区感染后进入本地的病例,两者的区分对于疫情溯源和防控策略制定至关重要。
根据世界卫生组织的指导原则，各国可以自行决定是否将外来病例计入本土新增统计，大多数国家和地区会选择将两者分开报告,以便更准确地反映本地疫情传播情况。
中国各地区疫情期间的数据处理案例
上海市2022年春季疫情数据
2022年3月1日至4月30日期间，上海市共报告新冠肺炎确诊病例58,503例。
- 本土确诊病例：56,742例，占总数97.0%
- 境外输入确诊病例：1,761例，占总数3.0%
同期无症状感染者数据：
- 本土无症状感染者：542,600例
- 境外输入无症状感染者：2,893例
上海市卫健委在每日疫情通报中明确区分了本土病例和境外输入病例，两者分别统计公布,这种处理方式有助于公众了解本地社区传播的真实情况。
广东省2021年疫情数据分析
2021年全年，广东省累计报告新冠肺炎确诊病例3,287例,具体分类如下：
-
本土病例：1,532例（46.6%）
- 广州市：786例
- 深圳市：423例
- 东莞市：198例
- 其他城市：125例
-
境外输入病例：1,755例（53.4%）
- 来自亚洲国家：1,023例（58.3%）
- 来自非洲国家：287例（16.4%）
- 来自欧洲国家：235例（13.4%）
- 来自美洲国家：210例（12.0%）
广东省作为中国南大门，境外输入病例占比较高，因此在统计中严格区分了病例来源,为防控决策提供了精准数据支持。
北京市2020年疫情统计
2020年6月11日至7月31日,北京市新发地市场聚集性疫情期间：
-
累计报告确诊病例：335例
- 本土关联病例：328例（97.9%）
- 境外输入病例：7例（2.1%）
-
无症状感染者：32例
- 本土关联：29例
- 境外输入：3例
北京市在此次疫情期间采取了极为严格的分类统计方式，甚至进一步细分了本土病例的感染链条,为精准防控提供了数据基础。
国际间的不同处理方式
美国纽约州2021年数据
2021年1月至12月，纽约州共报告新冠肺炎病例1,857,426例。
- 本地社区传播病例：1,812,305例（97.6%）
- 州外输入病例：32,117例（1.7%）
- 国际输入病例：13,004例（0.7%）
美国各州通常将来自其他州的病例视为"外来"，但不一定单独统计，而是计入本州总病例数,国际输入病例则会特别标注。
英国2022年疫情统计
2022年第一季度（1-3月）,英国报告了：
-
新增确诊病例：8,423,157例
- 本土感染：8,387,221例（99.6%）
- 境外输入：35,936例（0.4%）
-
住院治疗病例：124,532例
- 本土病例：123,857例
- 输入病例：675例
-
死亡病例：12,487例
- 本土关联：12,423例
- 输入关联：64例
英国卫生安全局(UKHSA)在统计中明确区分了本土传播和境外输入病例,但会将两者都计入每日新增总数。
日本东京都2021年数据
2021年7月1日至9月30日,东京都疫情数据：
-
新增确诊病例：218,743例
- 本土感染：217,849例（99.6%）
- 境外输入：894例（0.4%）
-
重症病例：1,243例
- 本土：1,238例
- 输入：5例
-
死亡病例：587例
全部为本土感染病例
日本在疫情统计中会特别注明"空港检疫"发现的输入病例,这些数据不计入各地自主统计的本土病例中。
数据差异背后的原因分析
各地区对外来病例是否计入本土新增的处理差异主要源于：
-
防控策略不同：采取"清零"政策的国家和地区更倾向于严格区分病例来源；而采取"共存"策略的地区可能更关注总病例数。
-
地理特征：边境城市或国际交通枢纽往往输入病例较多,需要特别关注。
-
统计能力：完善的流调体系可以更准确追踪病例来源。
-
政治考量：有些地区可能出于各种考虑调整统计口径。
科学区分的重要性
从科学防控角度看,区分外来病例和本土病例具有重要意义：
-
风险评估：本土病例增加意味着社区传播风险上升，需要加强防控；输入病例增加则需加强边境管控。
-
资源分配：根据病例来源调整医疗资源和防控力量的分布。
-
溯源研究：帮助科学家了解病毒传播路径和变异情况。
-
公众沟通：透明公开的数据分类有助于公众理解疫情形势,配合防控措施。
综合全球各地区的实践来看，绝大多数国家和地区都会在疫情统计中区分外来病例和本土病例，但是否将两者都计入"新增"统计则存在差异，科学合理的分类统计有助于精准防控,而过度的统计口径调整可能影响数据的可比性和公信力。
国际社会需要进一步加强疫情数据标准的协调统一，以便更有效地应对全球公共卫生危机，对于公众而言，关注疫情数据时应当注意统计口径的说明,避免因概念混淆导致误解。
