[加拿大必读]死者被拒绝检测,深度:媒体调查证明美国死于新冠人数远高于公开数字( 二 )


还有很多疑似病例 。
[加拿大必读]死者被拒绝检测,深度:媒体调查证明美国死于新冠人数远高于公开数字
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来自弗吉尼亚州的丧礼承担者苏珊佩里(说 , 医护人员和家属告诉她 , 最近三名死者的病毒检测呈阳性 , 因此她和她的工作人员可以对尸体采取必要的预防措施 。 只有一份死亡证明提到了这种病毒 。
“不同的疾病可能都会发生这种情况 , 但这是我第一次关注它 , ”佩里说 。 “如果我们不知道数字 , 我们怎么能做好准备 , 保护自己呢?”
医院官员说 , 在美国疫情暴发初期 , 与病毒相关的死亡可能被忽视了 。 冠状病毒检测起步较晚 , 妨碍了医院在2月和3月初发现流感样症状患者感染的能力 。 几家医院的医生报告说 , 他们治疗的肺炎患者最终在检测可用之前死亡 。
新奥尔良杜兰医疗中心的普通内科主任杰拉尔丁·梅纳德说 , “在我工作的时候 , 我们还没有进行检测 , 我们有很多肺炎患者 。 ”“我记得当时觉得很奇怪 。 我相信有些病人确实有 。 但那时候没人知道 。 ”
旧金山的一位急诊科医生回忆起两起可能是冠状病毒引起的死亡 , 但没有确认 。 一位病人在家中去世 , 住在同一家的一位亲戚后来被检测出患病 。 另一名患者是一名年纪较大的男子 , 他带着典型的冠状病毒症状来到医院 , 他曾与最近到中国旅行的人有过接触 , 但在有能力进行检测之前就去了医院 。
在纽约市 , 急救医务人员表示 , 感染和死亡率可能远远高于报道 。 鉴于接到的电话数量创下了纪录 , 许多救护人员鼓励那些病情不严重的人呆在家里 。 医生们说 , 其结果是 , 许多假定的冠状病毒患者可能永远无法确定他们是否感染了病毒 , 因此 , 任何后来死在家中的人可能永远不会被归类为感染了病毒 。
在全国范围内 , 验尸官正在经历一个重新评估的过程 , 重新考虑在广泛使用检测手段之前发生的死亡事件 。 验尸官和医学检验员通常会调查那些被认为是不寻常的死亡 , 或是意外事故或自杀 , 或是发生在家中的死亡 。
印第安纳州门罗县的验尸官约阿尼·希尔兹说 , 她对一名被诊断患有肺炎、于3月初死亡的男子感到不解 , 当时要求进行冠状病毒检测 , 但当地卫生部门拒绝了 , 希尔兹说 , 理由是检测的供应太有限 。
“我希望我们能对他进行测试 , ”她说 。
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在阿拉巴马州的谢尔比县 。 验尸官莉娜·埃文斯说 , 她现在怀疑 , 今年早些时候 , 她所在的县的死亡人数激增 , 其中很多都与重症肺炎有关 。
这加速了他们的死亡吗?埃文斯女士也是一名护士 , 她很沮丧 , 因为她永远都不会知道 。
她说 , “当我们回顾今年早些时候发生的死亡事件时 , 那些对流感呈阴性反应的人 ,, 他们应该接受冠状病毒测试 。 至于是不是少报了 , 这个我敢肯定 。 ”
即使是现在 , 随着检测的范围越来越广 , 关于美国各州和地方卫生官员报告的死亡病例信息 , 仍有各种各样的标准 。
在世界各地 , 准确统计死亡人数一直是各国政府面临的挑战 。 检测和其他资源的可用性影响了一些地方的官方统计 。
在美国在美国 , 不确定性和不一致性已经出现 , 卫生部门不得不对以前报告的死亡病例进行回溯 。 佛罗里达州官员撤销了一项关于帕斯科县一名黑人死亡的公告 。 在夏威夷 , 该州首次宣布的冠状病毒死亡病例后来被重新归类为无关病例 , 因为官员们承认误读了检测结果 。 洛杉矶县官员宣布一名儿童死于这种病毒 , 然后表示他们不确定是否是这种病毒导致的死亡 , 然后拒绝解释带来的疑问 。
更复杂的是 , 不同的司法管辖区使用不同的标准来判定冠状病毒的死亡 , 在某些情况下 , 还依赖于技术 。
在爱达荷州的布莱恩县 , 当地卫生部门要求进行阳性检测 , 以确认冠状病毒导致的死亡 。 但在阿拉巴马州 , 州卫生部要求医生检查病人的医疗记录 , 以确定这种病毒是否真的是死亡的根源 。
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“这是为了获得我们所能提供的最准确、最透明的数据 , ”美国阿拉巴马州公共卫生署的地区医疗官员凯伦兰德斯说 。 “我们认识到 , 不同的地区可能会有不同的做法 。 ”
到目前为止 , 该州已经收到45人死于冠状病毒的报告 , 但只有31人被证实死于该病毒 。
研究死亡统计数据的专家警告说 , 科学家可能需要几个月的时间才能尽可能准确地计算出美国冠状病毒的致死率 。
一些研究人员说 , 可能永远不会有一个真正准确、完整的死亡人数统计 。 这种事以前发生过 。 专家们认为 , 1976年关于潜在的猪流感疫情的广泛新闻报道——这一疫情从未成为现实——导致了一系列被记录为流感的死亡 , 而在几年前 , 这些死亡被归类为肺炎 。
约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院副教授说:“我们仍在讨论1918-1919年西班牙流感的死亡人数……这可能需要很长时间 。 这不仅是因为数据混乱 , 还因为大流行疾病的影响非常复杂 。 ”


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