就在刚过去的这个周末，卫健委第⼀次宣布了中国防控放开后的新冠死亡数字：2022年12⽉8⽇⾄1⽉12⽇，全国在院新冠死亡病例59938例。其中，因新冠病毒感染导致呼吸功能衰竭死亡病例5503例，基础疾病合并新冠病毒感染死亡病例54435例。这个数据远远⾼于之前中国疾病预防控制中⼼疫情动态中发布的新冠死亡⼈数，根据那份发布，从1⽉26⽇开始，中国的新冠死亡⼈数以每⽇1-5个的个位数增⻓。
然⽽，与中国的感染数字相⽐，⼀个个位数的死亡数据有些失真，我们的邻居⽇本，到1⽉10⽇为⽌，1⽉的新冠死亡⼈数已经达到了3145⼈；另⼀⽅⾯，这些⽇⼦，来⾃⾼校和研究机构的讣告纷⾄沓来，还时常有⼈提及⾃⼰祖⽗级的亲朋，就在这⼏⽇⾥离世了，更有年轻⼈在阳康之后突发⼼肌炎去世的消息传来……之前中疾控疫情通报中的数据⼤多来⾃新冠疫情的直报系统，⽽本次发布的死亡数据则看上去像是“从医疗机构的住院数据直接统计的”，两者都并⾮来⾃死亡监测系统，⽽后者是⽬前中国最为更全⾯的⼀个死亡统计系统，⼀位相关专家向《知识分⼦》解释。
也有⼈提出疑问，本次发布的死亡数据中不包含⾮医疗机构发⽣的死亡，⽐如，农村死在家⾥的情况，但本次的数据显然是强于之前中疾控“疫情通报”中简单的新冠死亡数据。⾹港⼤学公共卫⽣学院副教授⽥林玮向《知识分⼦》评价道：本次的数据发布中，“两种定义，新冠主因死亡（die of）和伴新冠死亡（die with）是清晰的，⽐例1:10左右，看上去也是可以理解的。
这个10倍的差别，也⼤致是许多⾮官⽅对新冠死亡总数预测值之间的变化范围。”
1新冠死亡究竟应该是Die of，还是Die with，这⼏乎是个伴随了中国的新冠疫情⾛过了三年的难题。武汉疫情期间，官⽅对新冠死亡的称谓是“确诊病例死亡数”，并曾在死亡数据订正时解释，“出现以上数据差异的原因：⼀是疫情早期病⼈激增，导致医疗资源挤兑，收治能⼒严重不⾜，有些患者没有⼊院治疗，在家中病亡……”但对于其新冠死亡的定义，并不曾提及。
⽽到了去年4⽉的上海疫情期间，虽然并没有官⽅发布的新冠死亡标准，却曾有⼈在官⽅公布的死亡病例中注意到，有“直接死亡原因由基础疾病导致”的病例，同样被纳⼊了疫情发布中的“新增本⼟（新冠）死亡病例”。尤其在4⽉18⽇的疫情通报中，曾提到⼀位60岁的死亡病例，合并“创伤性脑疝、创伤性硬膜下出⾎、多发性⼤脑挫裂伤、创伤性蛛⽹膜下腔出⾎”，⽽这些症状，有医⽣分析，很可能是因为外伤。
去年的12⽉20⽇，在国务院联防联控机制举⾏新闻发布会上，当记者问到当前新冠死亡的判断标准是什么，北京⼤学第⼀医院感染疾病科主任王贵强表示，⽬前判定新冠死亡的标准是，“由于新冠病毒导致的肺炎、呼吸衰竭为⾸要死亡诊断”，⽽因其他疾病、基础病，⽐如⼼脑⾎管疾病、⼼梗等疾病导致的死亡，不归类为新冠导致的死亡。
那是新冠死亡标准的初次公开，⼏乎在社交媒体上引发了⼀场关于新冠死亡究竟该是Die of，还是Die with的⼤讨论。
Die of和Die with，孰优孰劣？12⽉29⽇，国家卫健委医政司司⻓焦雅辉在北京接受媒体采访时表示，全球⽬前对新冠死亡的判定标准主要分为两⼤类，⼀是感染新冠病毒后核酸阳性，由新冠病毒引发呼吸衰竭，直接导致死亡，判定为新冠死亡，⼆是感染后28天以内全⼝径的死亡都计⼊新冠死亡。中国从2020年以来，⼀直采取第⼀类死亡判定标准。
那么，新冠死亡标准宽泛，或是严格⼀点，代表着什么？有优劣之分吗？
⽥林玮告诉《知识分⼦》：“两种标准都是对的，并没有什么优劣之分”。他进⼀步解释：作为⼀个注重实践的学科，公共卫⽣不仅仅是科学，它还需要考虑管理学、社会⼼理学等等诸多因素。于是，在⻄⽅的很多国家，政府⽆法推⾏强制的隔离措施，所以他们倾向于选择更为宽泛的死亡判定标准，⽤⼀个⽐较⾼的死亡数据来唤起公众的警惕⼼。⽽如果为了避免公众的恐慌情绪，使⽤⼀个更为严格的死亡标准，也⽆可厚⾮。
英国⽜津⼤学终身教授、流⾏病学讲席教授陈铮鸣则曾向《知识分⼦》提到，在英国，政府内部有不同的⼝径，统计局使⽤的是最严格的⼝径，必须是根本死因为新冠才计作新冠死亡，但政府公告使⽤的是最宽松的⼝径，即28天内的伴新冠死亡全部被计作新冠死亡，相关数据实时地向公众公布。
然⽽，即便这种选取本身并⽆优劣之分，我们仍有两点需要谨记，⽥林玮解释：“要清楚各⾃的死亡判定标准是什么，使⽤不同死亡判定标准的两个地区，死亡相关数据不能直接⽐较；另外⼀点，也是最重要的⼀点，可以选择宽泛或是严格的死亡判定标准，但标准⼀旦选定，就要严谨地按照相关标准进⾏统计和汇报。”
2⽬前，对新冠死亡的界定难题，“有点像流感死亡的判断”，⼀位疾控系统的相关专家提到。
在中国，疫情通报中的每年流感死亡⼈数⼤约在百⼈左右，⽽复旦⼤学公共卫⽣学院的余宏杰团队在2019年发表于《柳叶⼑?公共卫⽣》杂志上的⼀项研究显示，根据他们的估算，中国每年的流感死亡⼈数⼤约为8.8万。
根据《知识分⼦》获得的⼀份对死因判定培训的内部教学资料，在⼀个被展示的案例中，⼀位罹患流⾏性感冒、动脉粥样硬化性⼼脏病和急性⼼肌梗死的的死亡患者，其根本死因被判断为“动脉粥样硬化性⼼脏病”，死因链为：动脉粥样硬化性⼼脏病致急性⼼肌梗死，⽽流⾏性感冒则作为“其他疾病诊断（促进死亡，但与导致死亡⽆关的其他重要情况）”。
出现这种情况的部分原因，有医⽣曾向《知识分⼦》抱怨，通常，他们会更倾向于填报⼼脑⾎管疾病⽽⾮传染病，“因为传染病往往代表着落后，是不好的（死因），⽽⼼脑⾎管疾病则更中性⼀些，甚⾄常被解读为‘富贵病’。”⽽现在⾯对新冠的感染⾼峰，复杂的病情和孱弱的基层医疗系统让界定“新冠死亡”变得更加困难。
多位受访者都向《知识分⼦》提到：很多死亡的新冠感染者都有基础疾病，⽽要迅速判断究竟是新冠还是基础疾病在其死亡过程中起到了决定作⽤并⾮易事。
中国的传染病死亡界定难题德国埃森⼤学医学院病毒研究所教授陆蒙吉提到，在德国也有这种困扰，“很多复杂病例甚⾄需要⼫体解剖，才能查明真正的病因，在⼤流⾏期间，这显然是不现实的”。
陈铮鸣则告诉《知识分⼦》：“今天的新冠不仅仅是肺炎，最近的研究已经发现，新冠病毒可以侵袭多脏器，它可以导致⼼肌炎，有⼈还认为它可以影响胰岛细胞，直接导致糖尿病发⽣恶化……”在这个意义上，仅将呼吸系统相关疾病计为新冠的直接后果，也许并不是特别恰当。
因为判定病因⼯作的复杂性，德英等国采取了“28天”的标准，⽽在中国，同样因为死因判断的复杂性，采取了⼀种严格的“肺炎”标准。
在中国疾控中⼼慢病中⼼描述新冠死亡病例报告标准的中疾控慢发〔2022〕27号⽂《新冠死亡病例报告标准的通知》（可配图）中更是特意提到：需要“因病情恶化出现肺炎、致命性呼吸窘迫等导致死亡”的患者，“若合并其他基础性疾病如⾼⾎压、冠⼼病及糖尿病等，则将基础性疾病填写在死亡医学证明书死亡原因的第⼆部分(促进死亡的其他疾病诊断）”；⽽“若感染者因其他原因(如伤害、其他疾病⼼肌梗死等)导致死亡，将其他直接导致死亡的原因作为根本死因，新型冠状病毒感染填写在死亡医学证明书死亡原因的第⼆部分”。
然⽽，虽然标准看起来简单，实际操作中，情况却往往⽆法那般理想。⼀位⼀线城市三甲医院的医⽣向《知识分⼦》提到，当他填报了⼀个新冠死亡病例，提交不久，就被复核⼈员要求提交详细的死亡⼩结，“对内容和字数都有要求”。这位医⽣觉得，这种填报，给本就繁忙的⼯作增添了⼤量额外的负担，“早知道这样就不填了”。
在农村，核酸/抗原检测的不⾜会导致新冠死亡数⽬上报的不⾜，⼀位某北⽅农村的村医告诉《知识分⼦》：他们村最近死亡的3个⽼⼈，“都填的基础病”，因为“没有做过（抗原）检测，不知道跟新冠有多⼤关系，万⼀有⼈来检查怎么办？”⽽在基层医院，对于后续复核⼯作的顾虑同样会导致上报数⽬的不准确。
⼀位⼀线城市社区医院的医⽣告诉《知识分⼦》：“新冠死亡要送到市⾥死亡病例讨论，⾮常麻烦，所以死亡诊断的第⼀诊断我们通常不会写新冠”。
3那么，考虑到严苛标准与复杂现实之间并不良好的兼容性，⼜要考虑到⼤量并⾮发⽣在医疗机构中的死亡，我们是否有可能得到更为全⾯的死亡数据？陈铮鸣建议：“要搞清楚这个数字，可能要像武汉⼀样，重新利⽤其他数据，系统的统计分析，来看超额死亡的数据。
”超额死亡，即特定时间段内观察到的死亡⼈数，与同⼀时间段内预期死亡⼈数之间的差值。
武汉疫情后，陈铮鸣团队与中疾控慢病中⼼、武汉疾控中⼼等机构合作，利⽤中疾控死因监测系统中的历史数据与武汉疫情三个⽉期间的死亡数据进⾏分析，结果发现，疫情初期武汉地区的死亡率较预期增加了56%，总⼈数接近6000⼈，这其中，肺炎死亡⼈数4000多例，仅略⾼于政府在2020年4⽉颁布的武汉新冠死亡⼈数3869例，剩余的1500例，占超额死亡总数1/4的居⺠，死因则包含⼼脑⾎管疾病、糖尿病等其他疾病。
相关研究已于2021年发表在《英国医学杂志》（BMJ）上。
超额死亡的数字⼤于政府公告中的死亡⼈数，在其他国家也并不鲜⻅。2022年12⽉，WHO公布了各国新冠期间的超额死亡数据，其中，美国的超额死亡⼈数为93万，⽽当时美国公布的前两年的新冠死亡⼈数为82.5万，多死了10万⼈。⽽印度的数据则更为离谱，世卫组织估计印度的超额死亡474万，但印度⾃报的新冠死亡数据只有52万，超了近10倍。
因此，印度甚⾄还跟世卫组织起了争执，印度政府公开表示：世卫组织⽅⾯的数据不可接受，且其研究⽅法是不正确的。
陈铮鸣解释：“⼀⽅⾯，检测不⾜会导致很多新冠死亡未被计⼊；另⼀⽅⾯，超额死亡计算时，很多与新冠⽆关的死亡也被计算在了其中，⽐如：因医疗挤兑导致的治疗延误造成的死亡，因疫情造成的精神抑郁进⽽导致死亡等。后⼀种死亡，虽然与新冠在医学上看似⽆关，但实际却也有⼀定的关联性”。
超额死亡⼏乎是⾦标准⼀样的存在，然⽽，数⽉，甚⾄半年之后，当我们终于得到了“准确”的数据，使⽤真实、准确的数据进⾏科学决策的时机却早已失去了。
对于⼀个准确、靠谱的数据的重要性，⽥林玮则提到：“缺乏准确靠谱的数据公开，会影响各级政府的决策能⼒和公众在危机事件中的配合程度。从⼀定意义上，数据的发布是为了让公众更清楚地了解到他们⽬前⾯临的疫情形势，每⼀次信息发布都是政府向公众进⾏危机沟通和健康教育的⼀次机会，⼀套含糊的数据发布，⼀⽅⾯会误导公众对当前形势的判断，另⼀⽅⾯，也会损害公信⼒。”