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經濟觀察網 采訪人員 張英 近日，北京大學國家發展研究院馬京晶等人組成的課題組發布了一份新冠疫情感染報告，對本輪疫情的傳播特征、民眾感染后的癥狀、人群和地區間差異等進行了系統分析 。
報告顯示，在“新十條”出臺后大概13天，即12月20日，全國多地疫情就已達峰，到12月底各地感染均已過峰 。截至2023年1月11日，全國新冠感染率累積約達到64%，感染人數累積約9億 。
在區域感染差異上，報告顯示本輪累積感染率最高的前三名省份均屬于西部地區，第一名甘肅省約達91%，第二名云南省約84%，第三名青海省約80% 。
報告課題組成員北京大學國家發展研究院副教授馬京晶對經濟觀察網表示，在互聯網上北上廣疫情聲量很大，但數據估計西部地區感染率可能更高 。
馬京晶介紹，這些感染率是模型估計數據，是根據網絡平臺上對感染新冠后相關癥狀的搜索量計算而得 。簡單來說，就是網上對“發燒”“咳嗽”等癥狀搜索上升了，也就代表感染率上升了 。感染率的原始數據主要由脈策數據提供 ， 該公司抓取了國內多家網絡平臺上關于新冠癥狀的搜索數據 ， 在這些數據基礎上，課題組成員計算了全國、各省、各城市的感染率 。
馬京晶說 ， 現在很多公眾都很希望了解到感染率數據 ， 但完全準確的數據現下不可能得到，通過此類大數據方法可以快速全面的估算各地感染率 ， 而且成本較低 。雖然此類方法會受到一些影響搜索的隨機因素或固有習慣影響，跟現實有一定差距，但在疫情暴發期間，快速全面了解全國各地的大致感染率，對相關部門進行醫療資源的調配可以起到重要作用 。
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各省累積感染率
“大小數據相結合”可更合理配置醫療資源
除了大數據方法外，課題組還使用了問卷調查（小數據）方法 。在疫情高峰期在全國進行了問卷調查，共獲取有效樣本11443人 。
馬京晶解釋，“大數據方法可快速估算出每日各地的感染率，但想要服務于醫療資源調配 ， 還需要了解感染后各種癥狀出現的可能性、用藥率、就醫率、住院率等 。這些數據可以通過問卷調查實現 ?！?br /> 課題組問卷調研的樣本比例是依據中國第七次人口普查相關人口比例 ， 比如各地人口占比、性別比、年齡比等，以保證抽取樣本與全國人口結構一致，使其能代表全國情況 。
在開展問卷調查前 ， 課題組未表明調查主題與新冠疫情有關，而是將相關問題融入了一份消費者信心指數調研問卷 。馬京晶說，這樣就避免了受訪者都是對疫情感興趣的人，如果都是這樣的人，他們就更可能正在陽或已經陽過，樣本就可能高估感染率 。
她認為，大數據與問卷調查小數據相結合的方法，能非?？焖佟⒎奖愕毓烙嫵龈鞯孛刻齑蟾庞卸嗌偃擞匈I藥、就診、住院等需求 ， 相關政府機構也可使用這樣的方法，疫情暴發時能及時預測到發生地區、感染規模等，便于調配醫療物資和醫院資源 。
76%受訪者認為感染新冠比流感更難受
報告顯示，絕大部分受訪的感染者都出現了發燒、咳嗽咳痰、鼻塞流涕、咽痛、味覺嗅覺改變、腹瀉等一種或幾種癥狀 。感染新冠后最為常見的癥狀是發熱，受訪的感染者有82%出現了發燒癥狀，其中最高體溫在38.5度及以上的占比高達75%，發燒持續天數在三天及以上的占比達46% ， 使用退燒藥物的占比高達86% 。
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