CDC對于①疑似病例的定義為：符合“支持性實驗室證據(jù)”（supportive laboratory evidence）并且無“確診或可能病例”史。

而其所謂“支持性實驗室證據(jù)”，意為：在樣本血液中檢測到自然感染（natural infection）的新冠病毒抗體（antibody），或在尸檢樣本中檢測新冠病毒特異性抗原（specific antigen），或在未通過美國“臨床實驗室改進修正法案”（CLIA）認證的試驗中檢測到新冠病毒核糖核酸（RNA）或特異性抗原。

在②可能病例方面，CDC將其分為三種情況：1.符合臨床標準（Clinical Criteria）和流行病學關聯(lián)（epidemiologic linkage）但沒有“確認性”或“推定性”實驗室證據(jù)、或2.符合“推定性實驗室證據(jù)”、或3.符合重要的記錄標準，但沒有新冠病毒相關的“確認性實驗室證據(jù)”。

所謂“推定性實驗室證據(jù)”（Presumptive laboratory evidence）是指，“在由CLIA認證的實驗者進行的測試中，通過驗尸獲得的呼吸道樣本中檢測到了新冠病毒的特異性抗原”。

而“確認性實驗室證據(jù)”（Confirmatory laboratory evidence）指，“通過CLIA認證的實驗者進行的‘分子擴增實驗’（molecular amplification test），在死者呼吸道樣本或臨床標本中檢測到了新冠病毒RNA”，或通過基因組測序檢測到新冠病毒。

而符合“確認性實驗室證據(jù)”則為③確診病例。

對于支撐“病例”定義的“實驗室證據(jù)”，CDC也將其分為上述三種

按照CDC的統(tǒng)計標準，其數(shù)據(jù)包括②可能病例和③確診病例以及對應的死亡人數(shù)，而排除了①疑似病例及其對應的死亡者（Suspect cases and deaths are excluded）。

換言之，①“疑似病例”中的三種情況，均被排除在CDC的統(tǒng)計數(shù)據(jù)之外了：在樣本血液中檢測到自然感染的新冠病毒抗體，或在尸檢標本中檢測新冠病毒特異性抗原，或在未通過美國“臨床實驗室改進修正法案”（CLIA）認證的試驗中檢測到新冠病毒RNA或特異性抗原，但均無“確診或可能病例”史的對象。

而對于疑似病例，上文提到的各管轄地可能會選擇將其備注，進行流行病學調(diào)查，以確定其是否“升級”為②可能病例和③確診病例。

此外，CDC的上級部門——“美國衛(wèi)生與公眾服務部”（HHS）也在發(fā)布“高質(zhì)量的、及時的全美疫情信息”。

不過，HHS提供的信息顯然不如CDC全面。其“保護公眾數(shù)據(jù)中心”也僅僅展示了最近7天“確診總數(shù)”、“死亡數(shù)”等數(shù)據(jù)及變化趨勢。令人驚訝的是，觀察者網(wǎng)19日查詢時發(fā)現(xiàn)，其最新一次更新數(shù)據(jù)是在10月5日——僅數(shù)據(jù)發(fā)布就滯后達至少14天。

HHS在“數(shù)據(jù)免責聲明”中稱，其數(shù)據(jù)“或許（may）與各州和各地區(qū)數(shù)據(jù)有所不同。這也許（may be）是因報告數(shù)據(jù)的方式（如報告病例的日期等）或計算指標的方式不同所導致的?！倍嘘P任何特定地區(qū)的更多數(shù)據(jù)，則還需到“相關的衛(wèi)生部門網(wǎng)站”查詢。

HHS也通過其“保護公眾數(shù)據(jù)中心”系統(tǒng)發(fā)布美國疫情數(shù)據(jù) 截圖自其網(wǎng)站

更受“青睞”的JHU

在我們?nèi)粘g覽美國疫情相關報道時，還經(jīng)常能看到這樣的話：據(jù)美國約翰斯·霍普金斯大學統(tǒng)計數(shù)據(jù)……

那么，為何相比CDC等提供的聯(lián)邦政府官方數(shù)據(jù)，約翰斯·霍普金斯大學（JHU）的數(shù)據(jù)更受“青睞”呢？換言之，約翰斯·霍普金斯大學與CDC在數(shù)據(jù)統(tǒng)計標準上又存在什么差異，從而導致上述現(xiàn)象呢？

約翰斯·霍普金斯大學是一所主校區(qū)位于美國馬里蘭州的研究型私立大學，也是美國第一所研究性大學。2020年1月22日，該校系統(tǒng)科學與工程中心（CSSE）制作了可視化“全球新冠病毒監(jiān)測地圖”。

該校稱，隨著疫情發(fā)展，早在去年2月1日，其數(shù)據(jù)更新方式就由最初的“手動”（manually）轉(zhuǎn)變?yōu)椤鞍胱詣印保╯emi-automated）模式——利用計算機程序，自動從數(shù)據(jù)源中抓取數(shù)據(jù)，編入數(shù)據(jù)庫并以簡潔的形式呈現(xiàn)給大眾。

約翰斯·霍普金斯大學的可視化疫情數(shù)據(jù)地圖 截圖自其網(wǎng)站

而對于其監(jiān)測地圖的數(shù)據(jù)來源，JHU稱，中國大陸及港澳臺地區(qū)疫情數(shù)據(jù)的主要來源是中國數(shù)字醫(yī)療健康科技企業(yè)“丁香園”（DXY），而丁香園的數(shù)據(jù)來源為“國家衛(wèi)健委、各省市區(qū)衛(wèi)健委、各省市區(qū)政府、港澳臺官方渠道公開數(shù)據(jù)”；而在美國數(shù)據(jù)方面，JHU稱其數(shù)據(jù)源為“各州縣的衛(wèi)生部門、1point3acres、Worldometers.info等數(shù)據(jù)聚合網(wǎng)站以及各地方媒體的報道等。

不過觀察者網(wǎng)查詢發(fā)現(xiàn)，上述作為JHU信源的數(shù)據(jù)聚合網(wǎng)站，其重要數(shù)據(jù)源也是“各地衛(wèi)生部門”。更為有趣的是，作為JHU信源的數(shù)據(jù)網(wǎng)站“1point3acres”，反過來也將JHU的數(shù)據(jù)作為其信源之一。

盡管如此，與CDC相比，JHU還是憑借著相對迅速、多方數(shù)據(jù)源等特點，建立起被廣泛認為“更勝一籌”的疫情監(jiān)測數(shù)據(jù)體系，其數(shù)據(jù)也被世界各大新聞媒體廣泛參考。

不過需要提一句，事實證明：這些看起來“相對可靠”的信息搜集標準也無法成為JHU數(shù)據(jù)的“完美護身符”。2020年4月14日，其疫情數(shù)據(jù)就曾發(fā)生“烏龍事件”。當天，其數(shù)據(jù)顯示“美國1個多小時內(nèi)新增10萬例確診”。不過觀察者網(wǎng)當時就發(fā)文指出，這是由于JHU在統(tǒng)計佛羅里達州數(shù)據(jù)時出現(xiàn)失誤所導致的。

其實，JHU的“烏龍”源自于其數(shù)據(jù)源“1point3acres”的失誤——其平臺一位志愿者的手動輸入錯誤：將“103”錯誤輸成“102103”。盡管該錯誤數(shù)據(jù)在12分內(nèi)就被修復，但JHU將之抓取后，便隨即迅速在媒體上傳播開來，最終引發(fā)“烏龍”。

JHU疫情監(jiān)測地圖創(chuàng)始人之一勞倫·加德納（Lauren Gardner）曾在去年4月證實了“JHU與1point3acres合作”，該合作為“烏龍事件”埋下了伏筆

綜上所述，無論是CDC還是約翰斯·霍普金斯大學的疫情數(shù)據(jù)，對其而言，上文提到的“60個美屬管轄地”衛(wèi)生部門“報上來的”各地數(shù)據(jù)，可謂是最為重要的數(shù)據(jù)源之一。

既然如此，接下來需進一步探討這些問題——美國各州縣衛(wèi)生部門統(tǒng)計的疫情數(shù)據(jù)，其報告給CDC數(shù)據(jù)的準確性又當如何？

換言之，若美國各州縣各自的統(tǒng)計標準本就有差異或問題，那么，無論是CDC還是JHU，這些以各州縣數(shù)據(jù)作為重要信源的所謂美國“疫情整體數(shù)據(jù)”，其準確性又能剩下多少呢？