主题：武汉因新冠死亡的人数究竟是多少？ -- 听枫

你可以用金字塔形状来解释一个地区的人口结构，再进一步估计疫情或自然灾害时期的附带死亡。

在人口金字塔底部，应该是相对正常健康的人群，人数最多。越往上人口逐步减少，代表健康程度下降，疾病增多那部分人群，并且越往上疾病严重程度增加。比如随年龄增长，体质降低，基础疾病增加。在金字塔顶部，是人口最少，重病缠身的群体。

一个地区的医疗资源、医务人员水平、数量，决定了人口金字塔顶端有多大一块重病人群是医治不了的，这部分就是所谓的“正常”死亡。也就是死亡塔尖的底部会维持在人口金字塔的某个地方。

发生疫情或自然灾害时，部分或大部分医疗资源会被转移对应突发事件。尤其是传染病爆发，医务人员需要额外的防护，工作强度远大于应对自然灾害；同时传染病也可以直接攻击医务人员，对医疗资源的冲击更大。由于医疗资源被转移，人口结构金字塔死亡塔尖的底部会降低，多出来的死亡就是附带死亡。

医疗卫生体系除了治病救人，还有预防维系健康的功能。医疗卫生体系的高低对人口结构金字塔的形状有影响。缺乏医疗资源的地区，金字塔的坡度陡，底部健康人群相对小。一个地区医疗资源越好，人口金字塔坡度小，死亡塔尖也越小，但越往下，人口数增加的也越快。一旦这种地区医疗系统被击穿，附带死亡会很快大于死亡塔尖的。武汉市属于医疗资源很多的地区。

这部分如何估计？只能从医疗资源被转移和医疗体系受冲击的程度来估计。从武汉地区肯定会有比较准确的丧葬数据，从中可以估计出附带死亡，做为今后对应突发事件的参考。

前几天在微信中看到转发一个信息，是武汉相关领导汇报丧葬数据，不知道这个信息是否真实。但这个人给出的附带死亡，大致是武汉新冠肺炎死亡人数的4.5倍左右，印象是~13700人。

不论如何估计，新冠肺炎死亡人数加上附带死亡人数，再加上全国的附带死亡人数，才是武汉抗疫战役真正的代价。

对附带死亡家庭来说，叫天天不应、叫地地不灵的无助境地，眼睁睁地看到亲人的离去，才是人间惨剧，其间的痛苦是用语言无法描述的。武汉人承受了最大的牺牲，这是我们应该感谢他们的地方。

对于让武汉人感恩的人，我真无话可说。。。

这是哪个公知给出来的？请列明来源。

武汉留守900万人，按照平均寿命78岁，按照平均计算，每个月去世9615人。封城从1月23号计算到3月26日是2个月零3天，这样可以得到20192人去世的数学期望值。

正常情况，冬至到清明是老年人，病人去世的高峰，冬至和清明一般被成为鬼门关，我们上浮30%得到26250人。

考虑到缺医少药的情况，其他慢性病，比如癌症等在这个时候缺少足够的照顾，提前一两个月离世很正常，这样得到3万5左右的死亡是非常正常的。

先说个事吧，Q群上有个河友在湖北，他老婆在武汉公司上班，公司里有6个人感染，早期没床位，住不进医院，自己找药吃。结果6个人全部都是自愈的，年纪最大的53岁。最厉害的那个烧了10天后还是扛住了。

结果在扛过去后，武汉新领导来了，终于开始应收尽收了，结果把这6个人又“抓”走了。

这事那河友在Q群里面反复说了好多遍，愤愤不平，所以我记得挺清楚的。

简单分析一下这件事，首先，那家公司里面6个人感染，个人全自己扛过去，这说明这个病并没有那么致命。

病毒的致病性和传染性是不可兼得的，太致命的病毒传染性传不远的，因为一下子就会把病源找出来隔离了。像SARS就是，死亡率高，一感染很快就会发烧，然后病人就会被隔离。

其次，这6人自愈后，国家还是把他们收治，这说明多半没有瞒报总病例数，不然根本不用收治。

总病例数没有瞒报，那瞒报个新冠死亡人数有什么意思？可能会有偏差，但差个几百人顶天了，不可能差几倍的。

数字的瞒报不是那么容易的，每个数字都关联着其他数字，改一个数字那所有的数字都要改，结果就会跟实际情况不符。

比如说，我们的每个病例都要做流行病学调查，查清楚每个病例的传染源、密切接触者、普通接触者，他什么时候发病，入院前去过哪些地方，做过什么交通工具等等，事无巨细，要跑在病毒前面才能控制住疫情。

洋人们一直认为我们卫生条件差，医疗水平落后，傲慢的他们不能接受我们的表现比他们好一个数量级的现实，所以在这歇斯底里，过些天爆发地再厉害些他们也就接受了。

至于以殡仪馆的骨灰为依据挺扯的，只是两三个月的死者集中领骨灰盒，结果看起来好像人比较多而已。具体数字楼里其他河友已经做了数字分析，大体就是正常死亡人数加上次生灾害，就不再重复了。

武汉1.23封城

我们这药店1.20口罩已售罄，1.23以后，全家已经基本闭门不出，全国这样宅家作战的普通人很多，这么多人的努力没有价值吗？

美国多点爆发，中国基本上都是武汉输入及关联病例开始，有的县城虽然2.2才开始封闭，仍然没有爆发病例。

用这样的感染数，固定死亡率，去倒推死亡数，就更没道理了！

还不如说，由于统计口径，未纳入无症状感染和自愈患者，所以应该是死亡率更低！

财新那份报道是这样写的。 先说武汉有八家殡仪馆。 然后他们采访了汉口殡仪馆的司机。 据司机说采访那天他运送了2500个骨灰盒。 又说前一天也运送了差不多的骨灰盒。 然后外媒就自己脑补 2500 x 2 x 8=四万骨灰盒。财新狡猾之处在于在诸多暗示后也没写明总共多少骨灰盒， 由他们西方媒体的同伴帮他们补圆这个故事。合作无间。

所以说财新造谣是因为它故意不写两个细节。1. 汉口殡仪馆是武汉中最大的， 平常处理遗体数量达到武汉的四成。 2. 疫情期间， 为了避免感染， 所有新冠死者的遗体集中在汉口殡仪馆火化。 所有新冠死者骨灰都在汉口殡仪馆，不需要 x 8.

新冠死者的遗体集中在汉口殡仪馆火化的新闻在这里 http://www.bjnews.com.cn/news/2020/01/27/680271.html

那以前各种问题，天天刷新下限，全国一起围观吐槽，天天各种新情况上搜。

换领导头两天，每天急剧上升1w+，大家都戏称这叫离任审计，新官不会背锅

记不太清了。

但是当时我倒是放心了，觉得更新后的数字是真实的了。

后任把前任瞒报的，一次性捅出来，是个符合理性的操作。

说实在话，没有中途换马的事，我也不信官方数据。

误差和隐瞒无关。

这么强的传染性，从发病开始，到密切接触者，到疑似病例，接触者，各个都需要排查。武汉有100多个大数据小组来追踪排查，前后估计隔离可能达到上百万，隐瞒基本肯定会使疫情复发。

隔离并不是把人放着就不管了，而是要定时询问，统计，每天至少测两次体温，如果出现症状需要立刻转诊等，这个系统基本是自动运行的，就是我以前介绍过的紧急开发的。否则光这个隔离就会耗费大量人力，耗尽武汉的行政资源，还会出现很多差错。这次抗疫，还有许多高技术的介入，这也是西方有时无法学习的原因，他们就算能开发，速度上也不太可能。

方舱医院也有十多个，医护人员4万多，还有军队医疗的介入，隐瞒是需要很高成本的。还有河友提到的书记交接问题。

从各方面看，隐瞒没有可能，误差可能有。

早期试剂不够灵敏，但那时规定必须核酸阳性才确诊，后来影像科医生提出CT影像支持就可以确诊，然后标准改了就一下子多了。

不过CT确诊只在湖北推行，其他地方仍然必须以核酸阳性为准。

每日确诊数是极为重要的数据，它反映了传染病的传播情况，它是所有决策、指挥、行动的基础，在这个事情上是来不得半点虚假的。所以为什么要隐瞒呢？隐瞒了有什么好处呢？如果隐瞒了，武汉能像现在这样复工复产吗？老百姓不惜命吗？不要跟着别人的指挥棒起舞，人家的质疑是有目的的。让你对中国抗击疫情取得伟大胜利产生怀疑，他们的目的就达到了。

关于这次疫情对世界历史的影响，可以看看我以下的帖子。

https://www.talkcc.net/thread/4495265

有什么好驳斥，应该直接反击过去。

比如我认为美国现在的病例数至少111.6万了，因为美国现在检测数量中，阳性比例是18%，而正常情况下的阳性比例应该是1%-5%，昨天美国的病例数是31万，按正常比例来说，现在美国的病例应该是111.6万-558万之间。

如果他们爆出来的数字没有111.6万，也只能说明是美国瞒报了。他们要说没有瞒报，拿出证据来。

我的数据可比什么骨灰盒数据靠谱多了。

这段时间死了多少人，很容易搞清楚。殡仪馆里一查就知道，说不定官方已经有数字了。

但官方公布这个数字没有意义，因为公众想知道的是新冠死了多少人。要从里面区分出新冠死了多少人，这已经不可能。

靠估计是不应该的，这是对每一个死者和历史的不尊重。

这事就应该实事求是——搞不清楚。

本人提过几次这个现象，增援武汉殡葬，这就涉及一个问题，超出正常负荷多少需要增援。按你的估算，武汉平常每天能处理400+，这应该还不是满负荷，一般人印象殡葬业挺慢慢腾腾的，比其它行业慢腾得多，承受负荷上升的空间应该比较大，虽然瘟疫处理难度强度加大，但程序也简化了。高峰期间每天在400+的基础上，再增加一两百，不至于外间看到的这么狼狈。

官方数字与实际数字肯定有差距，多大不晓得，但肯定不是正负百分之几的统计误差。同时，本人感觉也不认同（故意）瞒报说法，官方数字受检测能力和手段限制的，这检测能力和手段没有国际标准，哪国都无法保证官方数字与实际数字的关系。

更认同上面老普的说法，实事求是就是这事搞不清楚。

中国检测没有漏网，比较准确反映实际染病人数，这感觉上也不科学。例如有河友提到广东截止2月24日检测32万，我也看到了（出处注明是估算），从这推测全国检测过千万。只算广东吧，检测32万，确诊1千多，确诊率或阳性率是百分之零点几，就算检测手段准确度99％，用一个误差率百分之一的手段，得出百分之零点几的结果，其中肯定使用了很多辅助手段，全国大同小异，所以检测的结果与实际肯定有差距。实事求是就是搞不清楚，但说是瞒报也是无端猜疑。

https://ourworldindata.org/coronavirus-testing-source-data