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美国社工团队最新研究:对“居家隔离”政策的评估

本文作者:

郭申阳/安若鹏/Timothy McBride/余丹林/付琳赟/杨媛媛

为应对COVID-19,美国绝大部分州自3月下旬起采纳了“居家隔离Stay-at-Home”及相应的措施。这项史无前例的政策,导致至少二万亿美元的经济损失和四千一百万人失业。美国4月份公布的官方失业率为14.7%,是上世纪三十年代大萧条以来最高。

从四月底开始,美国各州陆续解封,迄今为止,所有州都全部或部分取消了“居家隔离”措施。“居家隔离”政策的决定因素是什么?为什么有些州在第一时间采取了措施,而有些州迟迟采取或没有采取?实行居家隔离对控制疫情是否有效?解封将对疫情产生怎样的影响?

由郭申阳教授领导的团队对这些问题做了初步回答。这个团队,除Montclair State University的余丹林教授外,都是圣路易斯华盛顿大学布朗学院的师生,下图为研究团队。

研究报告已由美国权威的medRxiv网站发表。可点击文章结尾“阅读原文”或使用下列二维码(QR code)通过手机查看:

这项研究是迄今为止对美国“居家隔离”政策的决定因素及其早期影响所作的第一份较为详尽的分析。与大多数使用模拟数据和数学模型的研究不同,它将隔离措施采纳的时点与新冠疫情的实际数据直接挂钩,是一项公共卫生政策效应的实证分析。该研究的主要发现归纳如下。首先,通过对全美50个州及华盛顿特区1470份官方文件的质性研究,我们归纳出,在全美总共采取了两项“命令”和七项主要隔离措施,它们是:居家命令、加强版居家命令、关闭公立学校、关闭所有学校、禁止10人以上聚会、禁止任何规模的公众聚会、餐馆酒吧只允许外卖、关闭理发等非必需型商业、要求旅行归来人员自我隔离。并不是所有州都采取了以上所有措施。各州采取这些措施的时点有很大差异。比如,有8个州没有颁布“居家隔离令”:颁布最早的是加州(3月19日),最晚的是南卡罗来纳州(4月7日)。全美所有50州和华盛顿特区都实行了关闭所有公立学校的措施。在其它措施上,各州是否采纳呈现很强的变异度。只有5个州采纳了加强版居家命令,由于它们个数很少,我们在下面的分析中将这一措施剔除。下图(本研究报告图表之一)是自美国国家紧急状态发布后,各州颁布居家命令所需时间。

其次,公共卫生和流行病学最重要的发现是:实行社交距离和隔离是应对流行病突发事件最重要的措施;问题的关键,不是是否要采取这类措施,而是什么时候采取。使用生存分析模型和多事件生存分析,我们发现下列变量对决定隔离措施采纳的时点,具有重要影响(它们在不同的生存模型中呈现统计意义上的显著性):新冠病情的流行率(以颁布某项措施前一天每10,000人口的累积新冠确诊数做测量)、人口规模、总人口中无健康保险人数的比重、贫困人口比重、经济发展规模、少数族裔(非洲裔与拉丁族裔)人口比重、及公共卫生基础设施的发展程度。再次,关于决定因素的研究最重要的发现是,与我们的假设相反,恰恰是那些疫情流行率最低的州采纳社交距离的时点最早。也就是说,那些疫情严重的州,可能错过了控制新冠大流行的最佳时点。这一发现,部分解释了为什么美国的新冠确诊病例和死亡人数长期居高不下,为什么今天美国的新冠疫情和死亡率在全世界居首、有10多万生命死于疫情。最后,为分析8项居家隔离措施所产生的影响,我们将这些措施采取的时点做自变量,分析了它们对9个新冠疫情的时间序列所产生的作用。分析窗口为3月11日至4月15日。在这个分析中,我们使用了9个因变量,除了累积确诊、新确诊、累积死亡人数、新死亡人数外,我们还使用了各类指标以人口为分母的比例,以及累积死亡人数占累积确诊人数的比例(即死亡率)。结果发现,8项措施中,只有三项(禁止10人以上聚会,餐馆酒吧只允许外卖、关闭理发等非必需型商业)对降低累积确诊病例、新确诊病例、和死亡率呈现具有统计意义显著性的作用(p<.05)。居家隔离命令没有产生任何统计意义上的显著作用。关于居家隔离政策的评估说明,简单告诉公众“居家”并不能产生有效的控制力。旅行者的自我隔离,如果没有监控的相应措施如中国采用的“健康码”,也很可能流于形式。关闭公立及所有学校,对抑制新冠所产生的影响,也十分有限,因为我们已经知道儿童和青少年发病率低且具有较高的潜伏期。所有产生影响的三项措施,都与控制人员聚集、降低人员接触有关。这一发现,与公卫和流行病学应对流行病蔓延的主流发现一致。很值得担忧的是,恰恰是这些有正面作用的措施,现正在或逐步地被取消。美国重启经济的后果,解封以后是否会带来疫情的第二波高峰,实在是一个未知数。

这项以州为单位的全国范围的公卫政策评估,在方法论上有以下几个重要意义。(1)以证据为本的政策评估,从世界范围看,尚属新兴研究领域。它的核心是因果分析,即探讨政策刺激“之因”与受影响人群福祉“之果”是否呈关联。在这个领域,任何研究都不可能做“随机控制实验”。它的最大挑战是如何做出较为合理的“反事实量”估算。“反事实量”在这里是指:如果没有这项政策,受影响人群的福祉将会呈现何种状况?目前有一些研究运用复杂的数学模型和模拟结果,估算“反事实量”,但是它们的结果都呈现很大程度的差异,这是因为每种模型都基于不同的假设,假设导致了结果的巨大差异。我们采用的是观察性(observational)方法,使用的是相关分析,尽管它无法将各种选择变量做出控制,它关于三个有效干预结果的发现是基于实际数据而不是模拟数据,因而具有更大的可信性,至少是对政策效应的一种保守估计。(2)政策分析,按照James Heckman (2005)的说法,不仅需要考虑直接受政策影响的人之福祉(在这里,它是指所有被隔离政策所避免的染病人和死亡人),还需评估社会计划人(society planners,主要是指纳税者和利益相关人员 stakeholders)的福祉。这后一部分人,在这里是指大多数公民,包括在疫情中由于隔离而失去工作的人群。未来需要研究居家隔离对这类人群福祉的影响。这是更广意义上的政策评估。(3)这项研究采用了混合方法 (mixed methods),包括质性研究方法(对政府文件的系统检索、编码、和分析),以及定量研究方法,揭示了两种方法对政策评估有同等重要的作用,缺一不可。我们的研究用到了控制群组效应的多层次生存分析即“多事件生存分析”方法, 使用了在基因研究中最新开发出的“间接逆正态转换 indirect inverse-normal transformation” 方法以控制新冠结果变量中存在的大量零值和偏态分布,使用了同时控制空间自相关 spatial autocorrelations 和时间自相关 temporal autocorrelations的 “随机空间误差面板模型 random-effect spatial error panel model”, 这些前沿定量研究方法,对解决我们的研究问题提供了极大帮助。

medRxiv (读作 med archive,意为医学档案)是由冷泉港实验室、英国医学杂志和耶鲁大学三方联合运营的一个医学论文的预印preprint平台。它用于发表完整但尚未出版的研究手稿,即文章在线发布之前不会经过同行评审。在这次抗疫中,很多在《科学》、《柳叶刀》杂志上发表的文章,都曾在这个平台上预先发表。有人称,这个平台“没有影响因子却魅力比Nature还大”。

编辑:丁琰珏socialworkweekly.cn

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