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[其他] 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

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发表于 2020-2-23 18:17:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 syzr 于 2020-2-23 18:19 编辑

这些天搜集整理治愈率的数据,想到一个用大数据来计算中医疗效的方法,现简述如下,求教于各位。

确诊病例和治愈病例是根据基因检测或核酸检测结果确定的,是中医和西医都能认可的新冠肺炎的治疗数据。各省市自治区及全国的确诊病例数和治愈病例数每天由各级卫健委公布,是一个容易得到的可靠数据来源。用治愈率作为评判疗效的数值指标,比较简单合理。

下面几个定义用来作为计算疗效的基础

治愈率:治愈病例数除以确诊病例数
西医治愈率:没有中医参与治疗病例的治愈率
中西医治愈率:中西医共同治疗病例的治愈率
中医治愈率:从中西医治愈率中减去西医治愈率,得到的中医对治愈率的贡献值。
同期治愈率:在一个同样长度的时间段内得到的治愈率
同日治愈率:在疫情通报中,同一天各省市自治区的治愈率
小样本治愈率:计算治愈率的确诊病例数较少,例如500以下
大样本治愈率:计算治愈率的确诊病例数较大,例如500以上。

我们先来看一下西医的治愈率。2020年2月9日,以钟南山院士为通讯作者的新型冠状病毒(2019-nCoV)相关研究在medrxiv预印本平台发布。该研究分析了全国31个省,522家医院确诊的1099例新冠肺炎患者。在治疗方面,患者接受了静脉用抗生素(57.5%)、奥司他韦(38.0%)、吸氧(6.1%)、机械通气(6.1%)以及糖皮质激素(18.6%)等治疗方案,糖皮质激素多用于重症患者(44.5%)。有5例重症患者采用体外膜氧合(ECMO)。

“入院时,重症患者占15.7%。1099例确诊患者中,经过最多28天的治疗,出院患者仅占5.0%。”  发文时仍有1029例住院。如果按治愈70例计算,治愈率=70/1099 =6.4%

5% 可看作以28天为周期的同期治愈率。6.4%可看作大样本的西医治愈率。这是比较早期的西医治愈率。随着治疗经验的增加,治疗时间的延长,西医的治愈率也会提高,可以做一定的调整,如有更新的统计资料更好。

港澳台都是传染病院收治新冠肺炎的病人,不大会有中医参与治疗。用治愈人数除以确诊人数,也可以算出西医的治愈率。确诊和治愈人数,可以采用国家卫健委的统计数字,也可以用每天各网站疫情通报的数字。可用来计算小样本的同日治愈率。

全国除湖北以外的省市自治区的数据,都可用来计算中西医结合治疗的治愈率。湖北和武汉的数据中有2月12日增加的上万的临床诊断病例,这没有记录在世界卫生组织的统计数据内。就是非核酸检测阳性的病例,没有得到世卫的认同。湖北在2月13日以前,中医治疗比例较低。那时的数据也许可用来计算西医的治愈率。

下面举两个例子,说明一下计算方法。

大样本治愈率

湖南有超过900个确诊病例,可用来计算大样本的中西医治愈率。这里多数采用的数据是丁香园的每日疫情通报中的数字。更准确些应采用湖南卫健委的每日通报中的数字。不过用来说明计算方法,不那么精确也可以。我最早是2月14日开始计算治愈率的。

湖南中西医治愈率:
2月14日 治愈率 = 352/ 988 = 35.6%
2月15日 治愈率 = 425/ 1001 = 42.5%
2月19日 治愈率 = 561 / 1008 = 55.7%
2月23日 治愈率 = 709 / 1016 = 69.8%

国家卫健委的全国疫情通报开始于1月20日,2月16日以前的治愈率都可用来作为经过最多28天治疗的同期治愈率。西医治愈率为5%。中医治愈率用14日的数据算,也有30%。后面的中西医治愈率扣除西医治愈率6.4%,中医的治愈率也远高于30%。

小样本治愈率

港澳台的西医治愈率:
2月18日 治愈率 = 9/92 = 9.8%
2月19日 治愈率 = 11/ 96 = 9.9%
2月21日 治愈率 = 13/104 = 12.5%
2月23日 治愈率 = 19/106 = 17.9%

甘肃的中西医治愈率
2月18日 治愈率 = 58/ 91 = 63.7%
2月19日 治愈率 = 62 / 91 = 68.1%
2月21日 治愈率 = 71 / 91 =  78%
2月23日 治愈率 = 76 / 91 = 83.5%

甘肃是比较贫困的地区,西医的设备和医疗水平比不上港澳台,中医的发展则颇有盛名。用港澳台的西医治愈率代入计算中医治愈率,应该是可接受的。同日比较,中医治愈率超过50%,而且越来越高。

目前还没有找到针对新冠病毒的特效药,西医治愈率的提高幅度有限。这些天治愈率的飙升,中医药起了决定性的作用,可惜没有多少人知道。

这个算法一定有考虑不周的地方,亟待改善。欢迎质疑,建议和批评指正。






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 楼主 发表于 2020-2-26 05:46:12 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-27 06:33 编辑

本帖使用的方法是标准的统计学方法。统计数据的计算和区间有关,例如医学论文常用28天作为统计区间,有28天死亡率和28天治愈率等。本帖所使用的西医28天治愈率5%,就是取自钟南山院士为通讯作者的文章。统计的对象是1099个确诊病例,到发文章的时候还有1029个住院病例。从这个治愈率可以看出,由于没有针对新冠病毒的特效药,目前西医治疗新冠肺炎很慢,医疗资源会被长期占用。

常用的统计区间还有许多,如人口统计数据,以年为区间计算出生率和死亡率;经济统计数据,以月,季度或年为区间,计算增长率。这种阶段性的统计数据,可以显示变化的趋势,为决策提供依据。本帖使用的统计区间有两种,一种是28天;另一种是从1月20日起,到指定的日期。例如帖中例子所用的2月18日,统计区间为1月20日到2月18日。治愈率为这一区间的累计治愈病例数和累计确诊病例数的比值






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发表于 2020-2-23 19:16:36 | 显示全部楼层
你可是费了心了。但是总的结果是中医鼓舞人心的。
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 楼主 发表于 2020-2-23 20:32:30 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

无量山人 发表于 2020-2-23 19:16
你可是费了心了。但是总的结果是中医鼓舞人心的。

用这个方法计算出来的中医疗效,我自己都非常吃惊。所以请大家来挑毛病。

如果这个方法成立,能得到广泛的认可,中医在这次战“疫”中的功绩就不可能被抹煞。

如果反过来想,中医没有参与治疗新冠肺炎,按西医的治愈率,目前会是怎样的情况?

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发表于 2020-2-23 21:49:55 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

syzr 发表于 2020-2-23 20:32
用这个方法计算出来的中医疗效,我自己都非常吃惊。所以请大家来挑毛病。

如果这个方法成立,能得到广泛 ...

一定会有一个鲜明的结论的。现在好像还为时过早。
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发表于 2020-2-24 00:14:20 | 显示全部楼层
如果中医象西医一样注重宣传,中医才有可能得到公平的评价。谢谢楼辛苦了!
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 楼主 发表于 2020-2-24 04:20:47 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

liangxiong 发表于 2020-2-24 00:14
如果中医象西医一样注重宣传,中医才有可能得到公平的评价。谢谢楼辛苦了!
...

谢谢您的关注
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发表于 2020-2-24 09:15:23 | 显示全部楼层
这样计算是不对的,不能把确诊总数当作分母,只能把走完病程、得到结果的病人总数作为分母,所以实际分母要小不少,官方现在的算法,治愈率和死亡率都会明显偏低。病人的结果只有两种,要么治愈,要么死亡,治愈率+死亡率=100%,假如你说治愈率是70%,好像挺好,但这意味着死亡率是30%。网上有个回形针PaperClip“关于新冠肺炎的一切”的视频,把这个问题讲得比较清楚。

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发表于 2020-2-24 09:26:45 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-24 09:15
这样计算是不对的,不能把确诊总数当作分母,只能把走完病程、得到结果的病人总数作为分母,所以实际分母要 ...

  老师估计死亡率最终大概会是多少,我觉得可能在4%-5%之间,约为非典的一半。
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发表于 2020-2-24 11:11:33 | 显示全部楼层

  刚看到百度最新数据,病死率从2月13号的2.16%,10天时间增加了1.2个百分点,一路攀升到昨天(2月23号)的3.36%了。

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发表于 2020-2-24 12:10:01 | 显示全部楼层
什么叫治愈?中医的治愈与西医的治愈概念是不一样的。非典中医邓铁涛四个“零,零死亡,零转院,零感染,零后遗症”
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发表于 2020-2-24 12:30:03 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 coorus 于 2020-2-24 16:04 编辑
梦回杏林 发表于 2020-2-24 09:26
  老师估计死亡率最终大概会是多少,我觉得可能在4%-5%之间,约为非典的一半。
...

按照我上面的算法,目前湖北累计死亡2495人,累计治愈16738人,死亡率接近13%

湖北以外地区,我偷个懒,选取了目前治愈人数最多的前六个省来计算,广东、河南、浙江、湖南、安徽、江西,累计死亡37人,累计治愈4525人,死亡率约0.8%。除湖北外的国内最终死亡率应该离这个数字很近,大概率还要更低些。

全国累计死亡2595人,累计治愈24757人,死亡率约9.5%,这个数字完全是被湖北超大的权重拉上去的,而湖北死亡率之所以高,一方面可能是因为一代感染者病情较重,一方面是因为湖北医疗资源不足导致病人被延误至危重。

随着非常态转为常态,假设目前国内病程未结束的病人未来的死亡率也是0.8%,且最终全国确诊人数在9万左右,而湖北高死亡率人群约2万,则国内疫情的最终死亡率粗略计算是(13%*20000+0.8%*70000)/90000=3.5%  如果未来感染人数大于9万,那么感染人数越多,死亡率越低于3.5%。




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发表于 2020-2-24 13:04:20 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-24 12:30
按照我上面的算法,目前湖北累计死亡2495人,累计治愈16738人,死亡率接近13%。

湖北以外地区,我偷个懒 ...

  用总死亡人数除以总确诊人数就是总死亡率啊,怎么算得这么复杂。
  希望能接近老师的预算,不要超过4%。
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发表于 2020-2-24 13:15:23 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

梦回杏林 发表于 2020-2-24 13:04
  用总死亡人数除以总确诊人数就是总死亡率啊,怎么算得这么复杂。
  希望能接近老师的预算,不要超 ...

如果用总死人数除以总确诊人数,就是默认那些还在治疗的人全都会治愈,显然不能这样默认啊。
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发表于 2020-2-24 13:55:27 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-24 13:15
如果用总死人数除以总确诊人数,就是默认那些还在治疗的人全都会治愈,显然不能这样默认啊。
...

  当然是患者全部清零(核酸检测转阴出院,或者治疗无效死亡)之后,最终才进行计算了。
  现在大部分患者还在治疗过程之中,只能是估算。

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发表于 2020-2-24 14:08:45 | 显示全部楼层
这么强的传染性,这个致死率也不得了。如果全球扩散开来死的人就多了。当年西班牙大流感疫情,致死率也就这样,以当年的人口基数,全球死了5千万。
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 楼主 发表于 2020-2-24 15:02:02 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-24 09:15
这样计算是不对的,不能把确诊总数当作分母,只能把走完病程、得到结果的病人总数作为分母,所以实际分母要 ...

谢谢您参与讨论,方法的缺陷就是靠您这样的努力去发现的。

我说一下我的看法。
治愈率 + 死亡率 = 100%。只能发生在过程的终点

此方法计算的同期或同日的比率是一个动态变化值,更准确的说,是一个累计的动态变化值。在有未治愈患者的情况下,是不可能满足过程终点的方程式。
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 楼主 发表于 2020-2-24 15:06:31 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-24 12:30
按照我上面的算法,目前湖北累计死亡2495人,累计治愈16738人,死亡率接近13%。

湖北以外地区,我偷个懒 ...

这个估算方法很有道理。但前提条件是用于估算的输入值,接近于整个过程的平均值,才能算出比较靠谱的最终值,即此病最终的病死率。
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 楼主 发表于 2020-2-24 15:08:38 | 显示全部楼层
本帖最后由 syzr 于 2020-2-24 15:30 编辑

谢谢各位老师的关注和参与讨论,欢迎批评指正。

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发表于 2020-2-24 16:00:33 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

syzr 发表于 2020-2-24 15:06
这个估算方法很有道理。但前提条件是用于估算的输入值,接近于整个过程的平均值,才能算出比较靠谱的最终 ...

随着时间推移,有了结果的病人越来越多,尚无结果的病人越来越少,这个算法就越来越精确,直到所有病人全部有了结果,也就得到了最终的数值。

这次疫情提供了一次难得的关于中医疗效的大样本对照实验的机会,平时真的收集不到那么多符合中医诊疗特点的样本,希望数据能保留完整,将来被有心人严谨地论证出来,那么无论中医有没有疗效,都可以有充分证据了。SARAS也曾提供这样的机会,我也看了一些相关的研究,可惜都不够严谨,或者样本不足,很难有说服力。

当然,对于早已认可中医疗效的我们来说,可以不在乎中医疗效能不能被科学方法证明,但如果维持现状,中医始终不进入现代科学语境,那么消亡也就不远了,大家也看到了,如今批评中医不科学几乎是一种政治正确了。


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发表于 2020-2-24 18:02:48 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 梦回杏林 于 2020-2-24 18:10 编辑
容以学 发表于 2020-2-24 14:08
这么强的传染性,这个致死率也不得了。如果全球扩散开来死的人就多了。当年西班牙大流感疫情,致死率也就这 ...

  新冠肺疫致死的原因主要是加重宿疾,病亡者大都是有基础性代谢病(五高,心脑血管病,肿瘤,肝硬化,糖尿病肾病,高血压肾病,慢阻肺)的人,大多数有体型偏胖的痰湿体质(寒湿或湿热),突出的体征是:耳垂肥大(肾浊,营养过剩)、发际线高(性激素水平高)、唇色深暗(血分瘀毒)。

  而1918年西班牙大流感和2003年的非典不仅死亡率均在10%左右,而且病亡者大部分是二三十岁的没有基础疾病的年轻人,是“实打实”的“原发病致死,病毒致死”。

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RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

梦回杏林 发表于 2020-2-24 18:02
  新冠肺疫致死的原因主要是加重宿疾,病亡者大都是有基础性代谢病(五高,心脑血管病,肿瘤,肝硬化, ...

  可以说这次新冠肺炎的病死率,和国民代谢病的发病率呈正相关,而且相关度比较大。

  张仲景《伤寒杂病论》自序中有一段话,虽写当时的人,但也能提醒现代人:
  ……崇饰其末,忽弃其本;华其外而悴其内,皮之不存,毛将安附焉?
  卒然遭邪风之气,婴非常之疾,患及祸至,而方震栗……

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 楼主 发表于 2020-2-25 05:56:45 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-24 16:00
随着时间推移,有了结果的病人越来越多,尚无结果的病人越来越少,这个算法就越来越精确,直到所有病人全 ...

各级卫健委的疫情报告,作为公共卫生事件的第一手资料,应当长期保存。这是宝贵的研究资料。

在世界卫生组织的网站里,世界各地的公告卫生事件的疫情报告一直都保存着。
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 楼主 发表于 2020-2-25 07:54:00 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-25 08:04 编辑

和杏林老师探讨,总会有额外收获。这是在另一个帖子中,根据杏林老师提供的数据算的治愈率,原想按杏林老师的要求,比较一下各中医流派的疗效,没想到却发现发达的浙江,广东治愈率竟比河南低。
广东的治愈率 = 742/1342 = 55.3%
河南的治愈率 = 862 /1271 = 67.8%
浙江的治愈率 = 739 / 1205 = 61.3%
湖南的治愈率 = 704 / 1016 = 69.3%

湖南和河南的方案疗效接近,伤寒经方故里和温病派的兴起地旗鼓相当。
浙江和广东治愈率落后,是中医方案的差异,还是西医的力量太强?

杏林老师马上就找出资料,以湖南为例证实了这一点。同时指出中医的早期介入治疗,是治愈率高的关键。而发达地区,西医强势,中医介入相对较少较晚。欠发达地区,中医介入相对较多较早,反而提高了治愈率。
http://www.hhjfsl.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=148600&page=2&extra=#pid580166

欠发达的青海,甘肃,宁夏,云南的治愈率相对较高,也证实了这一点,




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 楼主 发表于 2020-2-25 08:57:30 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

vnqtd 发表于 2020-2-24 12:10
什么叫治愈?中医的治愈与西医的治愈概念是不一样的。非典中医邓铁涛四个“零,零死亡,零转院,零感染,零 ...

同意您的观点,中西医对治愈的看法是不同的。对新冠肺炎患者,西医的治愈标准是核酸检测转阴,这是不再会传染的标准。中医的治愈标准,是看病人的症状是否消失。正如黄煌老师所说,西医是治人的病,中医是治病的人。

但要使用大数据计算疗效,就只能按统计数据所使用的治愈标准。这也是目前中西医都采用的标准。
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发表于 2020-2-25 09:13:17 | 显示全部楼层
唉,西医所谓治愈的病人,此病人永远成了为西医而打工,成了西医的奴隶。不在一个层面,此数据有何意义(或者说数据的立意错了,或者说没找到真正的数据),中医与西医是鸡与鸭讲,没有沟通的可能。不过是枪杆子在谁手里而已。
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发表于 2020-2-25 11:37:43 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 coorus 于 2020-2-25 11:57 编辑
syzr 发表于 2020-2-25 07:54
和杏林老师探讨,总会有额外收获。这是在另一个帖子中,根据杏林老师提供的数据算的治愈率,原想按杏林老师 ...

更接近真实情况的治愈率:
广东805/(805+7)=99.1%
上海261/(261+3)=98.9%
北京215/(215+4)=98.2%
河南989/(989+19)=98.1%
浙江794/(794+1)=99.9%
湖南751/(751+4)=99.5%
青海18/18=100%
甘肃80/(80+2)=97.6%
宁夏58/58=100%
云南124/(124+2)=98.4%
可以看到,国内湖北以外各地区的治愈率都差不多,不论发不发达,都接近100%,除了宁夏、青海这两个最小的样本,治愈率排第一的是浙江,北京上海广东也不差。可惜,国内各地区中医参与度、如河参与的,我至今没有看到合格的数据,所以中医或中西结合的疗效跟纯西医比较到底如何,仍是一笔糊涂账。

再来看国外情况:
新加坡最厉害,53例治愈,无死亡,100%治愈率,同样100%治愈率的还有泰国、澳大利亚、美国、马来西亚、阿联酋、德国、英国、越南、加拿大、印度、西班牙、俄罗斯、斯里兰卡、柬埔寨、芬兰、比利时、泥泊尔,占了所有发生疫情的海外国家的大半。伊朗无治愈,死亡12;韩国治愈12,死亡9;意大利治愈1,死亡7,这几个国家防控不力,一爆发出来可能就已经是重症,所以数据很难看,有点像当初的武汉。总体来说,国外样本还比较小,但还是可以看出,跟国内相比,大部分国家在没中医参与的情况下治愈率没有明显差距。



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 楼主 发表于 2020-2-25 14:18:56 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-25 14:32 编辑
coorus 发表于 2020-2-25 11:37
更接近真实情况的治愈率:
广东805/(805+7)=99.1%
上海261/(261+3)=98.9%

这不是最新的治愈率,而是去掉死亡率后估算的最终治愈率。在还剩下大量未治愈患者的情况下,这么算是不准的,前几天浙江的死亡率还是零,现在不是了。江苏目前的死亡率为零,浙江怎么可能排第一。

而且最终的治愈率,仅能说明一个事实,就是最后各地区的最终死亡率是多少。说明不了其他问题。譬如,用了多长时间到达终点?因为整个过程都被忽略了。
其实没有任何治疗措施,在疫情终结时,也会到达终点的。得到的是自然死亡率。



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发表于 2020-2-25 19:09:38 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

syzr 发表于 2020-2-25 14:18
这不是最新的治愈率,而是去掉死亡率后估算的最终治愈率。在还剩下大量未治愈患者的情况下,这么算是不准 ...

在疫情没结束前,我这个算法是比较接近最终数据的,而把治愈人数除以确诊人数来算治愈率,或把死亡人数除以确诊人数来算死亡率,都是错得离谱的算法。当然还有更好的算法,但是需要跟踪具体的患者,我没有这样的数据。
我只查看了你提到的几个省,再加上北京上海来做比较,没有看江苏,刚才发现山西也是治愈率100%。不管谁是第一,都不影响我的结论:国内除湖北外的各地区治愈率基本相同,没有明显差异,换言之,中医参与与否,对治愈率没有影响。但这不是说中医没什么用,也许中医的优势体现在好转速度和出院速度上也未可知,但目前我还没看到合格的数据来证明这点。
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 楼主 发表于 2020-2-26 06:11:07 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-27 05:41 编辑
coorus 发表于 2020-2-25 19:09
在疫情没结束前,我这个算法是比较接近最终数据的,而把治愈人数除以确诊人数来算治愈率,或把死亡人数除 ...

谢谢您的批评。本帖中的某些定义还不够清楚,精确,有可能引起歧义。又在置顶贴上重新作了说明。
  如您所想,通过统计学意义上的治愈率的比较,确实能看出中医治新冠肺炎的效率高,疗效好。这就和通过比较增长率,能看出发展速度的快慢一样。
  您所计算的治愈率,不是统计学意义上的治愈率,只是一个和最终病死率相关联的估算值。这个值的准确程度依赖于算法和算法所用的输入值是否合理。最后还要用最终的统计值来检验。







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发表于 2020-2-26 10:02:46 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

syzr 发表于 2020-2-26 06:11
谢谢您的批评。本帖中的某些定义还不够清楚,精确,有可能引起歧义。又在上帖重新作了说明。
  如您所想, ...

我想你要算的不是治愈率,而是治愈效率,这是完全不同的概念。治愈效率,应该这样计算:同一天确诊并开始治疗的病人,经过特定的治疗天数后,治愈人数与这批病人人数之比。其中很重要的一点是所有样本必须是同一天确诊并开始治疗的。比如某地区2月5日确诊了100人并马上开始治疗,样本就是这固定的100人了,两周天后5人治愈,那么我们可以说,这两周中的治愈效率是5%,但如果把后续直到两周后的2月19日确诊的病人都计入样本,那算出来的数字会远低于真实的治愈效率,因为作为分母的样本数是每天在增大的,后续确诊人数增加得越多,这个数字就越低于真实的治愈效率。现在官方公布的“治愈率”也就是这么算出来的。

钟南山研究的1099个病例出院5%,应该是2月9日前就有的结果,倒推28天,这1099个病人应该是1月12日之前的某天确诊的,然而1月12日全国累计确诊人数只有41人。可见,这1099个病人是陆续确诊、陆续进入治疗的,钟南山的这个5%既不是治愈效率,也不是治愈率。要算湖南的治愈效率,也一样要定下确诊日期和计算周期,但是都没有,数据当然完全不可靠。
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发表于 2020-2-26 11:03:59 | 显示全部楼层
本帖最后由 coorus 于 2020-2-26 15:11 编辑

我算出来的治愈率不是估算值,而是截止到某个时点的真实值,只要样本数量不是太少,这个值就已经很接近最终的治愈率,如今样本早已够大,按我的方法算出来之后,不管以后还会不会有大量新增确诊的病人,波动会非常小,排除湖北的特殊情况后,国内其它地区最终的治愈率就在99.2%或略高——这个将来可以验证,治疗手段类似的地区间的差异也非常小,这也显示了它的真实可靠,而官方统计的“治愈率”会跟随新增确诊病人的增量、治愈人数的增量而有很大波动,无法反映出疗法稳定则治愈率稳定的事实。


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 楼主 发表于 2020-2-27 06:22:11 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-27 07:08 编辑
coorus 发表于 2020-2-26 10:02
我想你要算的不是治愈率,而是治愈效率,这是完全不同的概念。治愈效率,应该这样计算:同一天确诊并开始 ...

统计学中所定义的治愈率,是大家都接受的一个概念,我只能使用,无法改变。

统计学中所统计的对象,在统计区间内常常会变化的。特别是流行病中的统计对象,数目变化得很快。所以可以看到新冠肺炎中论文统计的病例数目变化,最早的论文只统计了几十个,然后是几百个,上千个,数万个。收集到的病例是一个时间段的,没法限定是同一天的。而快速统计出的结果,对新出现的流行病的认识和治疗极有意义。所以医学论文才会计算28天的治愈率和死亡率。不会等到流行病结束,或等到所统计的的对象完成治疗,再计算统计结果。

尽管我们对如何计算治愈率有不同的看法,但这种讨论很有意义。谢谢您的质疑。





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 楼主 发表于 2020-2-27 06:55:55 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-27 07:19 编辑
coorus 发表于 2020-2-26 11:03
我算出来的治愈率不是估算值,而是截止到某个时点的真实值,只要样本数量不是太少,这个值就已经很接近最终 ...

看了您计算的多个例子,对您的算法理解的多了些。这个算法只能在过程平稳变化的时候,才能得到好的结果。如果在过程变化剧烈的时候,得到的结果偏差会比较大。

因您计算的是终点的治愈率,用过程的后半段的数据计算,如湖北外的数据,结果偏差较小。如用过程前半段的数据,如湖北或武汉的数据,结果的偏差会很大。

官方计算的治愈率,是统计学中定义的治愈率,会随着过程的变化而变化,形成一条描述过程变化的曲线,最后到达终点,得到终点的治愈率。
选取一个相同的时间段,用统计数据比较不同治疗方法的疗效,也是统计学中常用的。正如可以用一年或历年的经济增长率,来比较不同地区发展的快慢一样。







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发表于 2020-2-27 09:17:06 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 coorus 于 2020-2-27 09:19 编辑
syzr 发表于 2020-2-27 06:22
统计学中所定义的治愈率,是大家都接受的一个概念,我只能使用,无法改变。

统计学中所统计的对象,在统 ...

我不知道统计学是怎么定义的,我知道的是,这样统计,在了解疾病的性质和程度、判断治疗效果时会出现极大偏差。而真实的治愈率,只要还是同一个病、使用同一类疗法,那么当统计样本够大之后,就不会随着疫情的进程而有大的变化了,不会随着新增确诊人数、治愈人数这些变量而有明显波动。统计是为应对服务的,不是为统计而统计,如果计算治愈率时不能排除这些变量的影响,我们就无法评价治疗的效果,更无法比较不同疗法的差异。


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发表于 2020-2-27 09:57:13 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 coorus 于 2020-2-27 10:09 编辑
syzr 发表于 2020-2-27 06:55
看了您计算的多个例子,对您的算法理解的多了些。这个算法只能在过程平稳变化的时候,才能得到好的结果。 ...

我算出的治愈率何时会有偏差?当这个病不再是原来的病时(如病毒有极大变异,从而改变了病人的病情)、当我们使用的全新的疗法时,这两种情况下会有偏差。但这其实不是偏差,而是统计的对象已经改变了,我们只要把以上两种变化前后的数据分开统计就行了,算法不变。

不管用什么方法统计,湖北的死亡率都会与其它地区有很大差异,主要是因为有太多病人没有及时获得充分的治疗,这不是统计方法本身的问题。

我们来具体分析一下官方算法问题何在:假设A地昨天的累计确诊人数是10000人,累计治愈人数是500人,那么治愈率是5%,到了今天,累计确诊人数暴增到20000人,累计治愈数增加到600人,那么治愈率是3%,治愈率猛降40%,请问这样的治愈率有何参考价值?再假设B地昨天累计确诊人数是1000人,累计治愈50人,治愈率是5%,与A地一样,到了今天,无新增病例,治愈70人,治愈率7%,猛升了40%,今天B地治愈率高出A地一倍多,请问这能说明B地的疗法优于A地吗?或者说明B地的疗法在一日之内有了飞跃式的进步?现在您能看出这种算法的荒谬了吗?能看出它多么有误导性而全无参考价值吗?

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 楼主 发表于 2020-2-27 22:09:43 | 显示全部楼层
本帖最后由 syzr 于 2020-2-28 02:47 编辑

这篇文章也是通过治愈率的比较,来说明中医的疗效。

国家发文:中医全面接管!治愈率数据胜于雄辩!
https://m.sohu.com/a/373645899_7 ... 15001e7.ARTICLE_REC


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 楼主 发表于 2020-2-27 23:34:02 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-28 22:59 编辑

下面三张图引自 丁香园2月27日的疫情通报。
https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia








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 楼主 发表于 2020-2-27 23:48:31 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)





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 楼主 发表于 2020-2-28 03:00:57 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-28 04:11 编辑
coorus 发表于 2020-2-27 09:17
我不知道统计学是怎么定义的,我知道的是,这样统计,在了解疾病的性质和程度、判断治疗效果时会出现极大 ...

统计学的数据正是要把这些变化记录下来。

正如你所说,同一个病,使用同一种疗法,那么当统计样本够大之后,就不会随着疫情的变化而有大的变化。如果发生了变化,那就要找出原因来。

如果西医疗法28天的治愈率,只有5%,在没有特效药的情况下,改善有限。那么湖南省28天的治愈率为40%以上。原因只能是中医的加入,中西医共同治疗的结果,可以明显看到中医的贡献。

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 楼主 发表于 2020-2-28 04:09:51 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-27 09:57
我算出的治愈率何时会有偏差?当这个病不再是原来的病时(如病毒有极大变异,从而改变了病人的病情)、当 ...

统计值不是一点,是曲线。这次统计有一天有上万的增量,就是湖北把临床诊断病例加进去的那天。在治愈率和病死率的曲线上都能看到突然的下降。我发帖前,世界卫生组织把临床诊断病例单列。所以当时的确诊病例,是按实验室检测为准的。过了几天,世界卫生组织把临床诊断病例和确诊病例合起来了。所以如何计算湖北的那些天的治愈率,还是要考虑一下。因为从开始治疗到治愈需要一个时间段,过了这个时间段,治愈率就是正常值了。
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 楼主 发表于 2020-2-28 04:54:07 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

coorus 发表于 2020-2-27 09:57
我算出的治愈率何时会有偏差?当这个病不再是原来的病时(如病毒有极大变异,从而改变了病人的病情)、当 ...

按您的方法计算湖北的最终治愈率 = 23383 /(2641 + 23383 )=  89.9%

您觉得这个数值偏差大不大?
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发表于 2020-2-28 09:30:45 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 coorus 于 2020-2-28 10:27 编辑
syzr 发表于 2020-2-27 22:09
这篇文章也是通过治愈率的比较,来说明中医的疗效。

国家发文:中医全面接管!治愈率数据胜于雄辩!

这里面的治愈率都是错误的,结论当然就不可靠,你后面说的中西医比较都是基于这种错误算法,也是无法采信的(不是说中医不好,而是证明的方法不对)。当湖北医疗资源跟上来、新确诊病人数开始回落时,湖北中后期的治愈率就已经跟全国其它地区基本一样了,不会低于97%,湖北和全国最终的治愈率,都会被湖北早期的特殊情况拉低。

请注意,治愈率体现的是病的致死能力和我们的治疗能力的平衡点,而不是体现治愈人数的增长情况,这个病的致死能力是个稳定值(湖北早期情况除外),所以治愈率的变动就能说明治疗方案的优劣,也就是说,治愈率可以作为评价治疗方案的依据。但官方所谓的治愈率在整个过程中变动太大,就无法成为评价治疗方案优劣的依据了。比如说甘肃54.44%、宁夏47.14%,都是没意义的数据,不能说明甘肃的治疗水平高于宁夏,现在按官方算法,宁夏是90.27%,甘肃是90.10%,能说宁夏的治疗水平反超甘肃了吗?能说它们的治疗水平在一路飙升吗?我在25日的回帖里算过甘肃的治愈率是97.6%,宁夏的治愈率是100%,广东的治愈率是99.1%,浙江的治愈率是99.9%,到了今天,这4个省的确诊人数和治愈人数都有变化,但这4个数据基本保持不变(广东变化最大,上升为99.2%),这才是可靠的数据。




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发表于 2020-2-28 09:58:15 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

syzr 发表于 2020-2-28 04:54
按您的方法计算湖北的最终治愈率 = 23383 /(2641 + 23383 )=  89.9%

您觉得这个数值偏差大不大?

这个数值偏差还比较大,因为目前湖北早期数据的权重还比较大,所以治愈率要明显低于其它地区,随着时间推移,早期数据的权重越来越小,这个数值会明显上升。我在2月24日的回帖里算过湖北死亡率接近13%,即治愈率为87%,今天28日,4天里已经上升了近3个百分点。
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发表于 2020-2-28 11:30:31 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

syzr 发表于 2020-2-28 03:00
统计学的数据正是要把这些变化记录下来。

正如你所说,同一个病,使用同一种疗法,那么当统计样本够大之 ...

官方统计的治愈率即使样本已经够大,仍然会有大变化,假设明天浙江突然新增1000个病例,官方治愈率立马就跌到50%以下,但我算的治愈率却仍是99.9%。新增大幅增加,治愈率就大幅下降,这算啥治愈率?有啥意义?
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 楼主 发表于 2020-2-28 22:56:16 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-28 23:02 编辑



引自 丁香园2月28日的疫情通报。
https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia



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 楼主 发表于 2020-2-29 05:57:23 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-29 18:49 编辑
coorus 发表于 2020-2-28 09:30
这里面的治愈率都是错误的,结论当然就不可靠,你后面说的中西医比较都是基于这种错误算法,也是无法采信 ...

您所说的治愈率是指最终治愈率。而统计学定义的治愈率是一个比例值,即从统计开始起,每日的累计治愈病例和累计确诊病例的比值。因为每天都有新增的确诊病例和治愈病例,这个比值每天都会变化。为了让我们的讨论更少些歧义,在下面的讨论中,我把它特称为统计过程中的日治愈率,或简称为日治愈率。对病死率也区分为最终病死率和日病死率。

最终治愈率 + 最终病死率 = 1
日治愈率 + 日病死率 < 1  (到达终点前)

在我引用的贴中,在前面的治愈率的比较中,使用的都是日治愈率。您总是认为这些都是错的,是因为把日治愈率和最终治愈率混在了一起。为了清楚起见,下面把治愈率的讨论分成两部分,一是如何估算最终治愈率,二是如何理解和使用统计过程中的日治愈率。



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 楼主 发表于 2020-2-29 06:16:01 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-29 07:50 编辑
coorus 发表于 2020-2-28 09:58
这个数值偏差还比较大,因为目前湖北早期数据的权重还比较大,所以治愈率要明显低于其它地区,随着时间推 ...

对于统计过程终结时的最终治愈率,您有一个计算公式:
最终治愈率 = 累计治愈病例 / (累计治愈病例 + 累计死亡病例)

如果治愈病例和死亡病例都带入统计过程终点的累计值,这个公式可得到精确的最终治愈率。在统计过程的终点,日治愈率就是最终治愈率。

如果用的是统计过程中的值,您的公式可得到一个估算的最终治愈率。对于非湖北地区,由于治愈病例和死亡病例的累计值加起来,现在已经超过累计确诊病例的70%,新增死亡病例很少,数量和分母的累计值相比,微不足道。用您的公式得到的最终治愈率,偏差很小。对于湖北地区,目前治愈病例和死亡病例的累计值加起来,大约只有累计确诊病例的40%,新增死亡病例也比较多,用您的公式得到的最终治愈率,偏差较大,变化也较大。前面有两次计算,一次得到的是87%,一次得到的是89.9%。





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 楼主 发表于 2020-2-29 07:38:44 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 syzr 于 2020-2-29 08:14 编辑
coorus 发表于 2020-2-28 11:30
官方统计的治愈率即使样本已经够大,仍然会有大变化,假设明天浙江突然新增1000个病例,官方治愈率立马就 ...

官方统计的治愈率,也是日治愈率,确实会有大幅度变化的情况。每日的治愈率可以形成趋势曲线。使用统计数据也可以估算最终的治愈率,而且可能比您的公式估算的更准。因为最终治愈率和最终病死率的和为1,所以可通过估算最终病死率来得到最终治愈率。

我在上面引用了湖北和非湖北的新增确诊病例趋势图,以及全国疫情病死率趋势图。从这三张图中可以估算出最终病死率的下限和对应的最终治愈率的上限。
先看非湖北的新增确诊病例趋势图,新增确诊病例在2月3日达到最高点,然后开始下行。对应的病死率在2月4日到达最低点 0.14%,然后开始单调上升,到2月27日为0.82%。

再看湖北的新增确诊病例趋势图,新增确诊病例在2月12日达到最高点,然后开始下行。对应的病死率在2月13日到达最低点 2.47%,然后开始单调上升,到2月27日为4.07%。

如果后面不再发生大量感染,0.82%就是非湖北的最终病死率的下限,对应的最终治愈率的上限是99.18%。4.07%就是湖北的最终病死率的下限,对应的最终治愈率的上限是95.93%。








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发表于 2020-2-29 18:50:24 | 显示全部楼层

RE: 大数据计算新冠肺炎中医疗效的探讨 (原创)

本帖最后由 coorus 于 2020-2-29 19:17 编辑
syzr 发表于 2020-2-29 05:57
您所说的治愈率是指最终治愈率。而统计学定义的治愈率是一个比例值,即从统计开始起,每日的累计治愈病例 ...

官方现在的治愈率算的根本不是治愈率,我不知道那算出来的是啥,但不管是啥、叫啥名字,对于评价治疗水平来说,它纯属误导,而您开贴的本意就是根据它去比较各种疗法的优劣,我已多次举例说明这种数据对此毫无意义。

其实只要您明白,这种数据不能用来评价各种医疗方案的优劣就行了,至于它有没有别的用处,您不需要去研究,什么上限下限,全是数据陷阱,我认为可能只有一个用处,就是说我们治愈的人数越来越多了,看到数字在明显增长,大家得到了安慰,如此而已。而真实的治愈率是相当稳定的,一点也不鼓舞人心。

我的算法不是对最终治愈率的估算,而是实时的真正的治愈率,凡是还没出结果的病例,我都不算在内,这里面哪有“估”的成分?完全是有一分事实说一分话,之所以会很接近最终的治愈率,是因为我们已经假设:此后的治疗水平并不会有质的变化。我计算的湖北地区的治愈率同样实时、真实,之所以会有不同数值,是因为湖北前期治愈率的权重在减小,而前期治愈率和中后期治愈率这两个数值都是相当稳定的。


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