风险评估（FMEA）在新冠疫情中的应用，核酸检测能降低感染风险吗？

新冠疫情发展到今天，有很多经验和教训可以吸取。我们就从自己专业的角度解读一下，做个练习。我们在制药行业搞质量的，经常会做风险评估，今天就以最常用的失效模式与影响分析（FMEA）方法做个练习，看看如何将FMEA应用到新冠疫情上。

首先我们还是简单叙述一下FMEA方法。它是一种方法，旨在对系统范围内潜在的失效模式加以分析，以便按照风险程度加以分类，从而根据优先级数更有效的分配资源来降低风险。

一般来讲，我们根据三个方面来计算风险优先级数（英文：Risk Priority Numbers，RPN），严重性（英文：Severity, S），出现的可能性（英文：Probability of Occurrence，O），可发现性（Detectability）。RPN = S x O x D。但是有几点需要说明。首先，此方法只能称之为半定量的方法，因为S, O, D值很多时候都是人为赋予的，除非我们可以有确凿的证据可以引用；其次，在医药领域遵循的ICH Q9质量风险管理指南中，风险的定义为，危害的严重性和发生可能性的组合，并没有包括可发现性，只是提到在某些工具中会用到可发现性；另外，严重性S这个属性，是不会因为我们采取的任何降低风险的手段而改变（降低）的，我们采取的手段只能降低风险出现的可能性O。新冠病毒的严重性，不会因为我们封城了，或者像北朝鲜那样，发现一例就把人枪毙了，就降低了。病毒还是那个病毒，它潜在的危害还是存在的，只是在一定的时间内和一部分地区，O没有再发生了，即我们一般定义下的清零。

新冠的严重性，我们都知道是很严重的，但有多严重呢，比如和03年发生的SARS非典相比，或者非洲发生的埃博拉相比，我们可以根据疫情产生的危害来判断。疫情会引起死亡，但并不是中招了就一定会人没了。所以，在描述失效模式时，或者风险，我们需要把它具体化，不能过于笼统。比如，如果我们说风险是“新冠”，指的是新冠这个传染病，那么它的危害是让人传染上，进一步的危害是可能死人，还有其他的危害，比如没死的人可能有各种后遗症，还有对医疗资源的挤兑，进一步导致其他的病人（新冠或者其他疾病）得不到医治而死亡。如果我们说风险是“感染上新冠”，那么它的危害就是可能死人。新冠和感染上新冠，是两个不同的风险，就会导致进一步的分析会有很大不同。那我们就来列一下表，看看具体怎么来分析。

如果列的更具体一些，每一种危害，每一种原因，都可以单列一条。为了便于分析，我们这里只列主要危害。大家可以自己列一列。在列原因的时候要注意，不能把“没有控制手段”列为直接原因比如说无药可治。因为我们在分析失效模式，就是说在没有任何控制手段，或者控制方法失效的情况下，某种功能失效的风险。这里，我们在分析生命逝去的风险。这也是为什么我们说严重性S不会因为我们实施了降低风险的方法而改变的原因。

那么严重性S到底是多少呢？一个数据可以很好的衡量严重性，那就是传播系数R0（英文Basic Reproductive Number），或叫做基本传染数，就是流行病的传染性。数字越高，传染性越强。我们现在已经知道，埃博拉R0大约为2，非典为4，新冠初期为2-3，德尔塔变异株为4-5，奥密克戎有说是5-8，而BA.2更是高达9以上。哦，对了，季节性流感的R0值为1-2。我们刚刚也分析了，感染上新冠并不是最终的危害，我们真正关心的是死亡的威胁。所以，要知道死亡的严重性，就需要转播系数R0乘上病死率CFR。CFR（英文Case Fatality Rate）直译为致死率，就是确诊病例中死亡者所占比例。不过呢，这个和感染者中死亡者所占比例又不同。IFR（英文Infection Fatality Rate）翻译为感染者死亡率。不记得我们是从什么开始分开记录新冠肺炎确诊病例和无症状感染者了。还有一条，我们现在从各地的发病和死亡曲线上了解到，感染者从发病到死亡，大概会有3星期的延迟时间。所以无论是CFR还是IFR，都不能仅仅是在某一个时刻的数据，而应该是在一定时间区间积累的数据。

以下是来自美国约翰霍普金斯大学的数据，按照各国的，到目前为止的CFR。中国为0.8%，美国为1.2%。如果按每10万人口来算的话，中国只有0.99人，第一名，厉害了我的国！当然了，我们人口也是世界第一。（哦，不对，好像刚刚变老二了）

另一个更加直观的图，显示了大部分国家的病死率CFR在0.5-2%之间。

到目前为止，新冠全球大致发生了5亿零7百万病例，死亡人数约为6百21万，病死率CFR为1.2%。相比于其他的病毒性流行病怎么样呢？见下表：

好了，我们有了这些数据，终于可以算S值了，就暂且先按原始的新冠来算，比如R0为2.8。

哈，现在看出点名堂来了，我们可以数据化我们的感觉了，埃博拉确实是最危险，是流感的严重性的400多倍。而03年非典的严重性是这次的新冠的12倍。但如果只看传染性，而不结合病死率的话，埃博拉和流感的R0值几乎相当。所以看一个流行病严重与否，不能只看传染性，还得结合病死率来看。

好，分析完严重性S，我们来看看病死出现的可能性O。在流行病领域，就是感染率加上病死率，多以每十万人的单位来记录，而这个也已经有相当多的数据了。当然了，这个疫情发生的可能性，与时间和地区有很大的关系。为了便于和其他疫情比较，我们暂且用个全球的数据，到目前为止，新冠全球大致发生了5.07亿病例，死亡621万，而全球人口约为78亿，感染后死亡率约为0.078%，或78例每十万人。而2014年的埃博拉的感染率大约为100例每十万人，乘上CFR=50%，就是50例死亡。至于2003年的非典，感染率约为18例每十万人，乘上CFR=10%，得到约2例。流感的感染率比较难办，因为太多人感染了又没那么严重，也不会去报告或者测试，所以很少有准确的数据。虽然美国CDC估计平均每年8%的人口会感染流感，但这里我们就先用美国2019-2020季度的估算，大约有3千5百万感染，占3.28亿人口的10.7%，或10671例每十万人，乘以CFR=0.15%，则是大约16例每十万人。

我们可以看到，感染新冠后死亡的O值和埃博拉基本上在一个数量级，而流感位于中间，只有非典小了不止一个数量级。不过好像有点难于理解，新冠和埃博拉基本上一样，但我们并没有觉得它们发生的有哪点相似。关键在于二者的感染率和病死率正好相反，新冠传染的到处都是，但病死率不高，而埃博拉只在非洲局部传播，但把一半感染的宿主都杀死了，自己也传不开了。另外，我们把第一条新冠本身的风险拿掉了，因为它的严重性S只是在看感染的风险，而不是我们最关心的感染后死亡的风险，和后几项完全不同维度，无法苹果和橙子相比。

关于可发现性D，和前2项不同的是，可发现性越高，赋予的数值越低，而可发现性越低，数值越高，因为我们在分析风险，和其他2项相乘后，数值越大风险越大。而且D往往会有时间的属性在里面，但我们一般体现不出来。由于没有现成的数据可用，我们只能自己打分了。新冠一般会在2-14天后出症状（一封就封14天，从这来的？），在1-10的级别里，我们暂且给个平均的数值5。对于埃博拉，虽然它的症状比较明显，很容易发现，但平均8-10天才出现。相对其他几个出现症状的时间较晚，较难发现，所以赋予一个较高数值8。非典的潜伏期一般为2-7天，相对居中，我们赋予一个数值4。流感的潜伏期很短，一般为2天，所以很容易发现，赋予一个较低数值2。现在我们可以把D值输入列表，并计算RPN值。

风险评估的结果出来了，几种疫情相比，埃博拉的RPN最高，流感最低，相差5000倍。新冠和非典可以说在一个级别上，但要严重4倍。既然RPN叫做风险优先级数，顾名思义，高风险的就要优先提供资源处理。所以，全球的专家都曾试图消灭埃博拉，但是还没等疫苗和药研发出来，人家自己就消失了，可能是太毒了，把宿主都干掉了，无法继续传了。

关于这个FMEA方法，我们知道此表还有后半部分，就是采取了什么降低风险的措施，然后再算一遍RPN，理论上，我们的措施应该降低了风险，所以新算出来的RPN应该低于采取措施之前。但我们前面也说过了，严重性S并不会变，无论你采取什么措施，并不能改变病毒本身的属性。但是如果你非要杠，说我北朝鲜，枪毙了一个后，R0变零了，CFR也变零了，O也变零了，统统清零！你厉害！不过话说回来，从流行病角度，确实还有个Rt（英文Effective Reproductive Number），就是实际传染数，我们希望看到R值小于1，意味着不会传染多于1个人，疫情慢慢就消失了。

相对各个疫情采取的措施，针对新冠还是比较多的。虽然我们有各种封城、封区、封楼、封门等手段，这里我们用一个封字来概括吧。虽然中国以封为主要手段，但全球范围内，后来还是依靠疫苗和对症药的。而埃博拉疫情的基本消失，也就是靠隔离实现的，疫苗及对症药直到19年和20年才分别搞出，对未来再爆发的风险是个极大的降低。而非典，也是通过隔离手段使其逐渐消失，另外的激素等疗法，虽然有些作用，但副作用极大。对于流感，虽然大多数人可以自愈，也没有特效药，但是疫苗还是有相当的作用的。但是似乎每年尽管采取了这些措施，流感的风险基本没有什么变化，形成某种动态平衡。而人们似乎也接受了其每年来访。这其实正如ICHQ9中所说，风险控制下有两种方法，一种是降低风险，一种是接受风险。人们已经欣然接受季节性流感的风险，与其共存。

采取措施后的风险出现的可能性O值，对于新冠，全球已经采取一系列措施降低风险，其结果就是过去28天里，全球大致发生了3100万病例，死亡10.3万，全球人口约为78亿，感染后死亡率约为0.0013%，或1.3例每十万人。基于当前全球的埃博拉和非典的情况，我们可以放心的假设O值为0。而流感，O值不变。哦，另外关于D值，当前的奥密克戎无症状者甚多，使其可发现性难度加大，但我们现在又有了各种检测手段，反是降低风险的方向，所以我们的D值也不变了。

所以，我们看到，各种措施实施后，埃博拉和非典几乎没有风险了，流感的风险没变，而新冠的风险也从13降到了0.22。但从全球来看这个新冠的RPN值还是流感的3倍！有一点需要说明，新冠RPN=13的数值是全阶段累计的，而我们说现阶段的RPN数值0.22是指最近28天的。如果用新冠初期的28天的数据来计算，其RPN值大约为现阶段的2倍。而即使现阶段28天的RPN值还是流感一个季度值的3倍。

前面我们计算新冠用的是整体的数据，并不是特指现阶段的。但它已经是一个持续了近3年的疫情，发生了许多变化。有种说法，说现在的新冠和最初的新冠已经不是一个东东了。那我们就进一步分解新冠，从风险的角度分析一下看它们是否一样，还是差别很大（降低了）。我们只选原始的野生株病毒，德尔塔变异株，和奥密克戎变异株三个来分析。其他的病毒埃博拉和非典就不再列了，不过，鉴于有争论说奥密克戎是否和流感差不多了，我们还是要把流感留下一起评估。

我们已经知道原始野生株的R0平均估算是2.79，德尔塔株是5.08，而奥密克戎约为9。而季节性流感，还是1.5。

病死率CFR

关于病死率CFR，数据还是比较多的。全球的CFR从初期20年的4-7%，逐渐降到21年的2-3%，直到最近的1-2%。在德尔塔发生阶段有些地区已经打了疫苗，尤其是西方国家，所以并不能真正反映德尔塔本身的CFR。即使这样，西方发达国家的CFR并没有显著减低，很可能说明疫苗的作用只是减少了对医疗资源的挤兑，医院从而能更好的照顾新冠患者，因为那时还没有什么对症药。而德尔塔比较流行的印度的数据，虽然疫苗打得不多，但是感染和死亡数据的可靠性（Data Integrity）很难判断。所以我们拿来巴西和印度的数据一起来看，两者都比西方的疫苗打的少。巴西的CFR基本保持在2.8%，印度1.3%。我们姑且平均一下二者得到2%。至于奥密克戎，根据美国加州的一项研究，在未打疫苗人员中，它的CFR比德尔塔降低90%，那么我们得到0.2%。

关于O值，每十万人死亡率，有各个国家的数据，但是按照变异株来分的还很少。为了方便，我们就把全球总死亡人数，按照时间大致分为3个阶段，20年底之前算作原始野生株，21年初至21年11月底都算作德尔塔的（虽然我们知道之间还夹杂了阿尔法等其他的），而21年12月至现在的作为奥密克戎的。前二者都有11个月，而奥密克戎的时间和季节性流感时间大致一样。这3个累积死亡人数值从上曲线可分别得到为240，660，和788，单位是死亡人数每百万人口。我们再乘上全球总人口的78亿，分别得到187万，515万，和614万，再以后者逐级减掉前者，算出3个病毒株的死亡人数为187万，328万，和100万。最后再除以总人口78亿，则是O值，分别为24，42，和13，单位是死亡人数每十万人口。见下表。和流感的16相比，奥密克戎已经比往年的流感死的人少了！

关于D值，从最初的野生株到奥密克戎，潜伏期越来越短，6天，4天，3天，而流感只需2天，使得发现起来更加容易，但无症状者的百分比却越来越多，从原始的百分之几到奥密克戎的40至90，而流感则是40-45%，将近一半，这又使其可发现性难度加大，二者作用相反，综合二者，再以1-10为标尺，得到表中的D值。我们发现，相对而言，奥密克戎确实是对风险的贡献最大，主要归功于其大量的无症状者，甚至多于流感的百分比。

现在我们可以计算RPN了。得到的结果分别是4.0，17，1.9，和0.072。居然是德尔塔的RPN最大！仔细一想呢，也对，因德尔塔的死亡者确实很多，风险比奥密克戎大多了，而流感还是最低的。如果只是比较严重性S，野生株和德尔塔基本一样，但奥密克戎只是他们的20%，而流感又是奥密克戎的10%。比较发生的可能性O值，奥密克戎最低，甚至低于流感。而尽管奥密克戎的可发现性风险D值最大，但对最终RPN的影响并不是决定性的。总体而言，哪怕是最低的奥密克戎，还是流感的26倍多，所以躺平是肯定不能接受的。

除了按照不同病毒株评估，我们还可以按照国家，地区，性别，年龄，种族等进行评估，大家可以自己练习。我们行业经常有人会按照人机物法环来评估风险，其实这些都可以归到原因那一列，作为引起失效模式而导致影响的原因。从国外回来的人可能会有风险；进口的物，比如海鲜会有风险，冷冻条件下病毒可以存活更长时间；核酸测试时过多人员的聚集导致交叉污染是方法不当引起的风险；没有消杀环境中的病毒也有一定风险。

我们已经说过，到现在为止我们评估的风险，都是基于各个病毒株的本身属性，得到RPN值后，需要采取行动才能降低风险。下面我们就再评估一下在采取了各种降低风险的手段后，各个病毒株的RPN值。现在已知的可以采取的手段包括，各种物理隔离手段，一个封字可应用的场景很多，大的有封城，封路，封小区，封楼，封门，小的有封车门，封电动车，封头盔，封口，当然就是口罩了，也是一种封。尽管N95的比医用的效率更高，但我们制药界知道，只有做了密封测试（fit testing）才能保证不会吸入空气中的病毒，鼻梁和面颊之间那么大的空隙，比任何口罩漏洞都大。

除了封的物理手段，还有消毒，疫苗，对症药。对了，还有检测，核酸测试及抗原测试。但是，当我们进行了测试，并发现了🐏，那么这个风险降低了吗？比如被发现的人不再采取进一步的措施，还是该干嘛干嘛，遛弯，逛街，派对，你说仅仅是测试降低了什么风险。真正降低风险的是测试🐏性后采取的隔离等措施。而测试本身不仅不能降低风险，反而可能由于测试时的人员聚集，增加了风险。

你说这老人本来在这么好的隔离的环境下，突然来了这么多人，老人感染的风险是高了还是低了？

好了，我们就以现在流行的奥密克戎作为风险，就封城，戴口罩，打疫苗的手段，分析一下实施降低风险的行动项后的RPN值。我们还是保持严重性S不变。而O值，我们先看封城的结果。封城这个手段，全球用的地方不多，武汉是比较成功的，但那是野生株，我们现在要比较奥密克戎，可以比较的地方也就只有香港，深圳和上海。虽然说拍脑袋我们也觉得知道哪个地方的效果好与不好，但我们还是要算一算数据。见下表，深圳没死一个人，自然没得说。上海虽然我们觉得不咋样，但只是感染的人多，尤其是无症状的，但死人并不多，O值比起香港来还是好了两个数量级。综合考虑，我们去掉一个最高分，再去掉一个最低分，就只能选一个中间值了，上海的1.98作为O值。

戴口罩的效果，见以下美国CDC报告，再结合其他一些的研究的结果，我们就不详细分什么类型的口罩了，取个平均值，感染降低75%。带入我们的O值就是至少从13降到了3.25。

打疫苗的效果，这方面的统计数据很多了，美国CDC数据说2月份，打了疫苗和加强针的12岁以上人员死亡风险小了20倍，而香港，截止到3月15日，总体人群的CFR没打疫苗的是1.86%，打全疫苗的是0.09%，也是20倍。那么带入我们的O值就是从13降到了0.65。

好了，D值也是不变，我们再来算一下RPN值。我们看到，RPN值都比采取措施前的1.9降低了很多。戴口罩的值最大，0.47，是流感的6倍。封城的结果是流感的4倍，而最有效的是打疫苗，和流感基本一样。所以，如果人人都打几针疫苗后，死亡的风险就和流感差不多了，就可以不用封城了！而封城的效果也就和戴口罩差不多。

因为封城是有代价的。先不说其他的次生危害，就说封城引起的经济下降，GDP下降。据对180个国家过去60年的统计，经济衰退会导致每千人增加0.4人死亡率。中国2019年的死亡率为7.14‰。我们总说我们人口众多，乘一下要吓死人的。另一个研究说，人均GDP增长1%，预期寿命增长5.38年。反过来，没有增长或者增长变慢，失去的寿命也是好几年。虽然听上去有点玄，但其实质我们是理解的，GDP不增长，会多死很多人的！

关于清零，我们不敢妄议政策，但我们可以探讨一下。清零作为一个目标肯定是我们都希望争取达到的，但作为实际结果。。。这样，我们还是说点基本的，做任何事，首先要把定义说清楚，要不我们都不知道在争论什么。我们讲清零，总要说清楚时间，地点，人物等要素。先说时间，武汉疫情结束后，奥密克戎发生前，大家基本有共识我们确实是清零了，这也是为什么这么有信心和决心要清零。但说地点呢，现阶段，中国，但不能把香港，澳门，台湾等排除吧，那就说大陆，但又不能把入境隔离的，边境城市等排除吧，那就说社会面，但那些露宿街头，桥洞下的呢，所有我们就要有许多修饰限定词来描述这个词：

疫情发展到现如今，已经到了奥密克戎了，我们很幸运，它的毒性不大，和流感差不多，但下一个变异株呢？谁也不知道会变成什么样的，等下一个来了，我们还是没完没了的封城？

通过今天的这个分析，希望我们能得到三个结论。1，风险要具体而论，感染新冠的风险和感染后死亡的风险不同，普通人打了疫苗后死亡的风险，和没打疫苗的老人的死亡风险又不一样；2，各种测试，包括核酸测试，只是一种检测手段，测试本身并不能降低风险，测试知道结果后的行动才是降低风险的措施；3，最有效的可以降低死亡风险的科学手段是打疫苗，无论哪种疫苗，多打几针，会有效。而戴口罩，也是很有效的，既简便又经济的物理手段。封城作为一种行政手段也是有效的，其实和戴口罩差不多，但伴随而来的次生危害却是很可观的。

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