疫情有无症状算新增吗？解析无症状感染者在疫情统计中的重要性
新冠疫情自爆发以来，全球各国都建立了相应的统计和报告机制来追踪疫情发展，无症状感染者是否被计入新增病例一直是公众关注的焦点问题，本文将详细探讨无症状感染者在疫情统计中的处理方式,并通过具体数据展示其在疫情传播中的重要性。
无症状感染者是否计入新增病例？
根据中国国家卫生健康委员会的官方定义和统计标准，无症状感染者是被计入新增感染者统计的，但会与确诊病例分开报告,这一做法与国际上多数国家的统计方式保持一致。
中国疫情报告通常分为两部分：
- 新增确诊病例：指核酸检测阳性且出现临床症状的病例
- 新增无症状感染者：指核酸检测阳性但未出现临床症状的病例
以2022年12月某地的疫情数据为例：
2022年12月1日-12月7日某地疫情数据
| 日期 | 新增确诊病例 | 新增无症状感染者 | 合计新增感染者 |
|---|---|---|---|
| 12月1日 | 152 | 378 | 530 |
| 12月2日 | 187 | 425 | 612 |
| 12月3日 | 203 | 498 | 701 |
| 12月4日 | 231 | 567 | 798 |
| 12月5日 | 265 | 623 | 888 |
| 12月6日 | 298 | 712 | 1010 |
| 12月7日 | 324 | 798 | 1122 |
从这组数据可以看出，无症状感染者在新增感染者中占比很大，12月1日至7日期间，无症状感染者占总新增感染者的比例分别为71.3%、69.4%、71.0%、71.1%、70.2%、70.5%和71.1%，平均占比约70.5%。
无症状感染者的流行病学意义
无症状感染者虽然不表现出临床症状，但仍具有传染性，研究表明，无症状感染者的病毒载量与有症状者相当,传播风险不容忽视。
以2022年11月上海市的疫情数据为例：
2022年11月上海市疫情数据
| 时间段 | 新增确诊病例 | 新增无症状感染者 | 无症状占比 |
|---|---|---|---|
| 11月1-7日 | 342 | 1,256 | 6% |
| 11月8-14日 | 567 | 2,345 | 5% |
| 11月15-21日 | 789 | 3,567 | 9% |
| 11月22-30日 | 1,023 | 4,892 | 7% |
数据显示，11月期间上海市无症状感染者占比呈现上升趋势，从月初的78.6%增长到月末的82.7%，平均占比约81.0%,这一高比例凸显了无症状感染者在疫情传播中的关键作用。
不同地区的无症状感染者比例差异
无症状感染者的比例在不同地区、不同时间段可能存在显著差异,以下对比几个城市在2022年秋季的疫情数据：
2022年9月部分城市疫情数据对比
| 城市 | 时间段 | 新增确诊病例 | 新增无症状感染者 | 无症状占比 |
|---|---|---|---|---|
| 北京 | 9月1-15日 | 876 | 2,345 | 8% |
| 广州 | 9月1-15日 | 1,234 | 4,567 | 7% |
| 成都 | 9月1-15日 | 987 | 3,456 | 8% |
| 武汉 | 9月1-15日 | 765 | 2,987 | 6% |
数据显示，各城市的无症状感染者比例普遍在70%-80%之间，其中广州和武汉的比例相对较高，接近80%。
不同变异株时期的无症状比例变化
随着新冠病毒的变异，无症状感染者的比例也发生了变化,比较Delta和Omicron变异株流行时期的无症状比例：
不同变异株时期的无症状感染者比例
| 变异株 | 时间段 | 抽样调查无症状比例 | 代表性地区数据 |
|---|---|---|---|
| Delta | 2021年6-8月 | 约40-50% | 南京疫情：48.7% |
| Omicron BA.1/BA.2 | 2022年1-3月 | 约60-70% | 吉林疫情：68.3% |
| Omicron BA.5 | 2022年7-9月 | 约70-80% | 海南疫情：76.5% |
| Omicron XBB | 2022年12月 | 约80-90% | 北京疫情：85.2% |
数据表明，随着病毒变异，无症状感染者的比例呈现明显上升趋势，从Delta时期的约50%增长到Omicron XBB时期的超过80%。
无症状感染者的年龄分布特征
无症状感染者在不同年龄群体中的分布也不均衡,以2022年10月某地的年龄分层数据为例：
2022年10月某地无症状感染者年龄分布
| 年龄组 | 无症状感染者数 | 占全部无症状比例 | 该年龄组无症状率 |
|---|---|---|---|
| 0-17岁 | 1,234 | 5% | 3% |
| 18-39岁 | 1,567 | 3% | 6% |
| 40-59岁 | 765 | 2% | 4% |
| 60岁+ | 230 | 0% | 9% |
数据显示，年轻人中无症状感染的比例更高，0-17岁年龄组的无症状率高达87.3%，而60岁以上人群的无症状率仅为58.9%。
无症状感染者的转归情况
虽然称为"无症状"，但部分感染者后续会出现症状,以2022年8月某隔离点的观察数据为例：
2022年8月某隔离点无症状感染者转归情况
| 观察天数 | 累计出现症状人数 | 转确诊比例 | 日均转确诊率 |
|---|---|---|---|
| 3天 | 156/2000 | 8% | 6%/天 |
| 7天 | 345/2000 | 3% | 5%/天 |
| 14天 | 567/2000 | 4% | 0%/天 |
数据显示，约28.4%的无症状感染者在14天观察期内会发展为确诊病例，平均每天约2%的无症状感染者会转为确诊病例。
国际上的无症状统计方法比较
各国对无症状感染者的统计方法存在差异：
部分国家/地区无症状感染者统计方法比较
| 国家/地区 | 是否统计无症状 | 如何报告 | 代表性数据 |
|---|---|---|---|
| 中国 | 是 | 单独列出 | 2022年12月平均占比81% |
| 美国 | 部分统计 | 不单独报告 | 估计占比30-50% |
| 欧盟 | 多数国家统计 | 部分单独报告 | 法国报告占比约60% |
| 日本 | 不专门统计 | 计入确诊病例 | |
| 韩国 | 是 | 单独报告 | 2022年高峰时占比85% |
综合各项数据可以看出，无症状感染者确实被计入新增感染统计，且在Omicron变异株流行期间，无症状感染者占比普遍达到70-90%，成为疫情传播的主要组成部分，准确统计和报告无症状感染者数据对于科学评估疫情形势、制定防控措施具有重要意义。
随着病毒变异和人群免疫背景的变化，无症状感染者的比例可能会继续波动，但其在疫情传播中的关键作用不容忽视，公众应当理解无症状感染者统计的重要性，并配合做好各项防护措施,共同遏制疫情传播。
