香港大学Kathy Leung梁老师此前估算北京疫情Rt的文章将发表在3月份《Nature Medicine》。Nature: 北京疫情传播系数估算-部分参考本公号投票情况 期刊通知在作者中征选封面设计图案，跟文章有关的就行。梁老师考虑这篇文章的数据主要来自网友们的调查，想看看大家有没有兴趣参与，突出crowdsourcing的作用。有兴趣的话，欢迎投稿至梁老师邮箱ksmleung@hku.hk。梁老师会挑选一份作品作为候选封面提交，不管最终杂志是否选中，梁老师有大约1000人民币的预算答谢候选作品作者。Nature Medicine候选封面图片要求：Covers should be both aesthetically appealingand scientifically relevant, and should be supplied at the best quality available. Due to the prominence of these images, we do not generally select images featuring faces children, text, graphs, schematic,  drawings, or collages on our covers.We accept TIFF JPEG, PNG or PSD file formats(a layered PSD file would be ideal)， and the image should be at least 350ppi resolution(preferably 600-1200 ppi), in CMYK colourmode. Please do not include the Nature Medicine logo, t

一、今日上海疫情调研投票 还是请大家积极转发，号召亲友每日投票，更大样本量才能得出每日疫情横断面准确数字。 请上海同学投票，请11月前已经感染的同学投第四或第五个选项。本次投票数据截至31日晚上22点。 二、二次感染情况调查 29日回收196份投票，其中二次感染占比21%； 30日回收123份问卷，其中二次感染占比31%； 微博投票人179人，其中二次感染占比33%。 假设按照30%再次感染，上海预估60%多的感染率，整体保护效力粗算为50%左右。 如果方便请各地存在二次感染朋友填下一两分钟的匿名问卷，该问卷不限制地域，后续统计结果后披露给大家参考。 几种填写方式自行选择：1）点击阅读原文；2）长按下方二维码；3）复制链接到浏览器。https://wj.qq.com/s2/11449469/fb1c/ 二次感染并不罕见，还是请大家小心。其实最危险的还是接触面较广的医护、快递、菜场等，看起来二次感染非常容易高发。如下这条新闻，标题很期待年味。 目前收回问卷情况，后续样本多了后补充详细内容。 三、上海疫情概况 上海痊愈感染者比例如同北京后期一样出现了和理论值之间的重大偏差，康复患者痊愈多日后对疫情关注度会显著下降，造成康复占比偏低。根据上海及北京过往数据，痊愈者比例一般与9天前的感染及痊愈者合计比例相当，由此可以大致估算实际痊愈者占比情况，再假设正在感染者：未感染者比例相对真实，可修正出理论值，供参考。 四、上海流行毒株 拍帮主最新文章提示大家，上海近两日上传369条新冠毒株测序记录。[变异毒株] 一步到位！与国际接轨！ 采样时间在11月22日到12月22日之间，全部来自住院病例，测序单位是公共卫生临床中心，上传单位是瑞金医院医学基因组学国家重点实验室。 世界各地各大毒株齐聚，特别是BQ.1亚普系占到369条的30%，难道已经成为本土流行株？上海官方一直没有披露本地主要流行毒株

一、今日上海疫情调研投票 还是请大家积极转发，号召亲友每日投票，更大样本量才能得出每日疫情横断面准确数字。本次投票数据截至30日晚上22点。 请上海同学投票，请11月前已经感染的同学投第四或第五个选项。 二、二次感染情况调查 即便上海存量痊愈感染者超60万，但也只占总人口不到3%。昨日回收196份投票，其中二次感染占比21%，显著低于目前上海此轮上海超60%的感染状态。说明： 1）早先BA2.2感染者对于目前BA5.2/BF.7毒株也有一定保护力，保护效力粗算约为60%多。 2）二次感染并非罕见现象。参考台湾地区数据，当地流行疫情指挥中心医疗应变组副组长罗一钧发布，2022年至12/24止，台湾累计重复感染97037例。由于大流行期间漏检、自我上报居多，官方重复感染数字预估也低于实际情况。 如果方便请各地存在二次感染朋友填下一两分钟的匿名问卷，该问卷不限制地域，后续统计结果后披露给大家参考。 几种填写方式自行选择：1）点击阅读原文；2）长按下方二维码；3）复制链接到浏览器。https://wj.qq.com/s2/11449469/fb1c/ 三、上海传播速率有所反弹 未感染、感染中、痊愈基本三分天下，相当于北京地区20日时状态。 痊愈同学占比快速增多，感染状态也快速下降，但传播速率近两日均有所反弹，推测可能是本周复工导致。 奥密克戎从风险暴露到出现症状，即所谓的潜伏期中位数为2.5天左右，27日周二报感染状态传播速度的低点对应周末的静默。 四、各地重症压力开始大幅增大 各地医生分享情况并不乐观。武汉人口1400万，目前在院如此多人，背后牵挂着多少家庭。医护压力可想而知，请善待医护，起码给予更多财力支持吧。

一、今日疫情调研投票 还是请大家积极转发，号召亲友投票，更大样本量才能得出准确数字。本次投票截至25日晚上10点。 二、北京疫情概况 23日、24日微博、微信投票数据已经失真，已经痊愈10天的个人可能已经逐步淡化对疫情的关注，投票数偏低，造成小样本主动参与调查的痊愈人数低估。 按照12月17日数据，共有56%处于感染及痊愈状态，推测7天病程后24日也应有该如此比例，实际偏低。 按照微博CEO来去之间今日上午至晚间北京地区约1万人样本数据，未感染21%，正在感染18%，阳过了61%，可能更能反映实际情况。 三、上海感染人口比例过半，传播速率有所反弹，存量病人接近峰值 23日微信和微博调研问卷结果几乎完全匹配，相互印证在疫情高峰期，上海居民对疫情更为关注，可以得到相对更加准确的数字。 24日微信样本量更大，差距主要来自痊愈患者投票更多，约10%的痊愈比例与8天前12月16日感染比率基本吻合。 上海目前42%的感染者比例已经接近北京峰值，后续预估康复患者数将在未来几日逐步超越新感染者，使得存量病人逐步下滑，传播速度有望大幅下降。 四、广深数据 深圳速度很超预期。 五、全国各省数据 微博CEO来去之间今天上午7点半-晚间11点，总收集样本4.5万人，采集下数据可大致评估下各省疫情情况。注意部分偏远省份投票量也少，只能大致看看。 短短几天，未阳人已是少数派了。 六、重点省份趋势图 微博CEO来去之间今天上午7点半-晚间11点，总收集样本4.5万人，采集下数据可大致评估下各省疫情情况。

1、北京已越过感染高峰 北京已经分别度过了感染日增最高峰，存量病人最高峰（12月16日）。但医疗系统压力一般会在感染峰值后两周左右，医院正处于最吃劲的时刻，请大家理解并支持医护们。 后续北京这种国内巨型城市过峰后如何收尾，对于其他大城市也非常有意义。另外，也需要看看对现有国内毒株BF7/BA5.2免疫逃逸较强的毒株，例如XBB和BQ1等新毒株，是否会有相对短时间内的二次感染小高峰。 北京和上海未感染状态占比下降变化百分比情况 2、上海处于快速感染阶段 感染高峰相较北京慢一周左右。预估下周初即迎来感染高峰，朋友圈已经迎来报阳的小高峰。 微博相较微信调查出现了一定偏差，在16日调查时微博和微信匹配度还较高，后续每天都会留下微信公众号的投票记录，供大家参考。 请大家积极参与投票谢谢。

疫情态势急速进展。 今天在北京的多年好朋友一家中招，老婆还处于孕中，只能宽慰放轻松。 笔者今天也首次成为直接密接。今晨得知同部门同事发烧39度，抗原阴，午间才转阳。昨天我们还一起开会，同在办公室沟通。 疫情三年，首度距离病毒如此之近。 下午做了抗原阴，核酸目前仍在等待结果。好在全天佩戴N95口罩，个人无所谓，只望不传染给队友、长辈和孩子。 再次呼吁大家尽快接种疫苗，在大流行期公共场合佩戴口罩，出现阳性也及时通知密切接触者和邻居，这是个人对周边亲朋所应承担的基本公共卫生义务。 一、北京疫情进展依然迅速，每天稳定快速进展 北京疫情数据每天稳定进展，基本每日总人口6%传播，存量三分之一的病人数量庞大，预期仍然将快速进展一段时间。 12月10日凌晨及上午，12月11、12、13晚上7点-12点分别做了微博调查，筛选IP为北京的网友投票。 二、上海疫情快速抬头，大家务必提高警惕 上海各类阳性听到越来越多，今天感染状态也快速跃升至4%。规模化感染后，抽样调查的数字将越来越准确。 12月10日凌晨及上午，12月11、12、13晚上7点-12点分别做了微博调查，筛选IP为上海的网友。 三、辉瑞抗病毒药局限大，配伍禁忌及药物相互作用复杂，应严格遵医嘱 人世间的悲欢并不相同。 昨天上海一位好朋友刚刚确诊，人家就来问我辉瑞的抗病毒药需不需要吃了。 大佬们医疗资源、人脉广泛，不行不是还有各种跨境医疗中介吗？不行不还可以到疫情低谷的北海道、澳洲游玩一番吗？ 小老百姓可能连布洛芬、对乙酰氨基酚都得加价买，医护阳了还得被曾光大师催着带病上岗。 但大家需要注意，辉瑞奈玛特韦片/利托那韦片有严格的适应症，获批时临床试验入组基线是高风险又没接种疫苗的人群。 实际上中青年、打了疫苗的高风险人群中，尚未有临床试验证明有效。请看美中药源赵博专业解读： 另外这个药物直接影响到一个关键药物代谢酶CYP3A，直接影响到超

在微博、微信分别发起了投票，调查12月10日主要疫情城市目前感染状况。 虽然网络调查肯定有一定偏倚，比如上网人群偏年轻、知识参差相对较高，但新冠大规模传染且是以家庭为单位，还是可以定性反应各地基本的感染情况，值得参考。 后续会每周五在热点区域抽样调查一下，以便大家了解各地疫情发展趋势。 北京地区微博和微信公号调研数字基本一致，微博还可后台调整为北京IP，更为准确。（问卷时间截止12月10日下午4点半左右） 以下为微信公众号投票调研结果

奥密克戎传播力究竟如何？谣言满天飞，此前拍老师在科普文中已经详细解惑。[留言讨论专区] 所谓“R0=18.6”，到底是什么鬼？ 9月9日，北京地区3月初与沪上同款病毒分型BA 2.2的传播力研究发表，初期最高峰Rt为5，发现时Rt约为2.5左右。 图中2月27日最早的感染者，海淀区病例二曾2月25日-27日在上海参加培训，27日虹桥-北京首都航班，3月2日出现发热。 这个Rt值跟焦作3月中旬，沪上返归学生引起做的高峰期Rt值5.2、推测R0值6.1一致。毒株也一致。 因沪上疫情严重，河南加强了在学生中的筛查。在村办小学例行筛查中3月17日发现首例，距离上海传染源引入已过5天，合计持续12天。这次焦作疫情有7个家庭聚集，一个学校，一个纺织厂，病毒传播达5代，情况还是比较复杂的，如此还能快速控制，无任何外溢，焦作疾控打了一个漂亮的狙击战。 而自2020年新冠病毒大流行以来，人口352万人的焦作市累计确诊病例只有46例，另外应该还有几十例无症状。

更新下数据。 1、崇明出现一例，上海所有区均出现感染者。 2、今天中考最后一天，无社会面，也未见外溢报道，好现象。常态化核酸下，期望能压平传播。 3、财新报道，上海BA.5传播链已不止一条，均为境外输入关联疫情。 4、财新报道，方仓重启。 7月以来各区新报告感染者数量 7月以来各区社会面感染者数 5、台湾6月份去世人数披露，超额死亡明显 超额死亡人数远超实际报道数字的6900多人（每日统计数字还有6月份的），医疗紧张情况下其他病患也难以得到很好照顾。两个月超额死亡占全人口万五左右，跟新加坡、麻省等发达地区数字基本一致。 5月份台北地铁数据也相较去年12月下滑45%，商业收缩明显。 微博@大道有形 统计如下：

今天简单更新下数据。两条关注点： 1、7月8日浦东康桥病例确认为BA.5.2.1 7月8日浦东新区报告的1例社会面感染者感染的病毒为奥密克戎BA.5.2.1变异株，为境外入境关联感染者。 披露依然语焉不详，现在每个入境者若感染都会测序。具体关联到哪例入境者，该入境者后续在境内的轨迹都应及时披露，尽快让大家知晓是直接轨迹重合联系，还是存在未发现的隐匿传播链建立连接。 一些自媒体传BA5 R0超高，都是瞎扯。病毒传播率也是有物理上限的，在境外计算相对传播优势大多是因为过往病毒型大范围传播后，预存免疫情况下计算。国内从来没有大范围流传过各种毒株，也就没什么预存免疫，很可能奥密克戎株传播力都差不多。 奥密克戎BA.5在北京、西安都很快控制住，措施得当，问题不大。 2、入境隔离者，常态化核酸感染 今天早晨上海发布披露的一个入境病例，是常态化核酸发现的。放在入境者中容易被遗漏，上午讨论觉得这种已有社会面活动病例应该披露轨迹，好在晚上很快披露了足迹。 近期海外疫情抬头，入境病例数增多，几家上海酒店的入境隔离者在解除隔离后有在外地被发现阳性，后续可能要加强隔离点管理，避免交叉感染了。 病例3为美国籍，在美国工作，自美国出发，于2022年6月23日抵达上海浦东国际机场，入关后即被集中隔离观察，隔离期满后转为居家健康监测，其间核酸检测均为阴性。7月6日常态化核酸检测异常，即被隔离管控。 7月以来各区新报告感染者数量 7月以来各区社会面感染者数 外溢按微博@codingmonkey15213 统计： 7月5日至今：累计报告上海外溢13例，分布在7省11市。 7月10日：上海新增报告1例外溢，在河南南阳（累计1）。 7月9日7时至7月10日7时:上海新增报告外溢3例，在福建莆田1（累计1），浙江杭州1（累计2），浙江舟山1（累计1） 7月8日7时至7月9日7时: 上海新增报告外溢6例，在陕西西安1

1、6月以来多条独立传播链 6月2日以来通报社会面阳性超10例，共10个中风险地区，这10处相互之间并未通报关联性，疑似10条独立传播链。 惠南镇暂不显示 2、外溢其他地市，也提示本地隐匿传播链 各地肯定会发函给上海关联信息，但本地是否针对这些外溢案例做好流调？是否因此发现隐匿传播链？未看到任何披露。 3、流调信息迟滞时间长，提示作用有限 10处中风险涉及到静安、黄浦、徐汇、宝山、虹口、浦东的花木和惠南。 看今日披露的3例感染者信息，都是4日发现结果异常，但直到5日晚上才召开发布会披露。 同时披露信息极为简略。例如今天病例3，涉及到区域极为广泛，但大家看看通报，依然不知道这个人哪一天到的这些场所，是公共交通工具还是驾车？ 之前很多人会说，上海流调很牛，不给你打电话肯定没事。但现在大家知道了，流调能力是有天花板的，是需要时间的，也是需要民众配合的，群众们积极的配合可以大幅减少流调人员的辛苦程度。 现在连相关日期都不披露（别再以隐私为借口了，到达场所日期而已！），有相关场所逗留史的人会知道吗？去哪里进行自我申报呢？相关健康码会提示去做核酸吗？会不会有流调漏掉的学生明天到校开始上课呢？ 4、黄码制度为何难落实？ 多日核酸不做依然是绿码，这让相关场所查验的人员任务更加繁重，每个场所码都要再看看小时数，有些过期还可以再调出来24小时核酸采样记录来，为什么不能直观一些呢？ 黄码制度看不出任何难度，可以一定程度督促人去做核酸筛查、方便公共场合监测人员。但就这么一个简单举措，为何上海就是落实不了？连封控小区等高强度措施都依然在坚持，黄码制度能有何障碍？ 一方面是出现阳性小区极为严厉的封控，一方面对仍然存在隐匿传播链的社会面相当放纵，如此矛盾的做法，可以说是成本最高折腾老实人折腾一线，增大防疫成本。 如此不合逻辑的防疫举措，内地其他城市当真罕见，为什么呢？ 似乎梦回三月。 上海3月23日疫情

昨天看到这篇文章，觉得话术如此低劣，根本不值一驳，没想到这两天还是流传如此之广。 顶着“科学”名头，4月初该账户说上海没一例重症，采访疾控鼓吹居家隔离，造成极为恶劣的影响。没想到又故技重施，在疫情中段又来摆弄数据，忽悠民众。 1、分子。疫情还处于高位时，计算病死率是胡闹…这么明显的错误还有人不知道吗？4月24日张用上海市当时汇总的87例死亡除以48.8万例感染，得出了0.0178%的病例死亡率。后续大家都知道了这个数值，在全国各省重症力量资源支援下，依然上升了超5倍（且养老院情况参考财新报道，似乎并未列入统计）。汪的这篇文章里，用台湾截止5月27日累计死亡931例来计算。大家可以看看微博@大道有形 老师每日疫情总结。台湾疫情正处于高峰期，每天报告死亡在快速增长，截至到5月29日报告的数字已经到了1203例，相较931增长30%。截至5月30日可能由于周末效应，报告死亡小幅下滑到109例总数到1312例，较931增长超40%。 才短短几天，用这样一个快速变化的数值，来和上海收尾阶段的数据比，“科学”吗？2、分子：台湾的死亡人数经校正回归，过往多天逐步统计，而非日清日结即便是931例死亡，也不是全部汇报病例，根本不是日清日结。比如5月30日通报的死亡，是5.3-5.27区间统计。合理推测，这期间仍有死亡尚未调查完毕汇报。 台湾这些病死速度极快，微博@科学未来人 每日台湾疫情播报的情况，可以参考。截至5月29日“從染疫到死亡，47%落在3天內，33%落在3天到7天”。少数为“發燒，到院前死亡”。重症死亡率83%。很多或主动、或被动签署不抢救的DNR，不再赘述。这块高的重症死亡率，这么快的确诊后死亡，“科学”吗？3、分母特意放大，又不考虑黑数死亡台湾到今日实际报出近200万的确诊，为了让病死率低一些，该文章特意按照某篇流调的预估，调整为800万人。 分母调大了，那么600

顶刊JAMA报道，美国麻省Delta、奥密克戎两波疫情的超额死亡数据，奥密克戎在更短时间内，造成了更高的超额死亡。麻省总人口690万人，集中了哈佛、MIT等全球顶级高校，医药领域全球知名药企/Biotech/医院荟萃，可以说是全球经济、医疗最发的地区之一。人口素质高，疫苗接种率也较高。23周德尔塔毒株时期，1975人超额死亡，6个月内总人口超额死亡率万分之2.86。8周奥密克戎毒株时期，2294人超额死亡，2个月内总人口超额死亡率万分之3.32。中间还有3周叠加期。两者合计不到8个月时间，超额死亡5023人，为总人口万分之7.28。奥密克戎8周时间，总死亡人数1.22万人，比预期的9937人高出23%。其中18岁以下预期死亡68人，实际死亡133人，超额65人，比预期接近翻倍。 麻省德尔塔毒株超额死亡成绩比新加坡delta时期（万分之4-6）还要更好一些，但没有数量级的差距。也有可能是之前原始株、Alphar毒株时期，麻省老弱已经不幸去世。而奥密克戎时期新加坡超额死亡数据还没有披露。 文章也直接说，虽然有报道奥密克戎可能症状轻。即便是真的，那么更高的超额死亡却证实了奥密克戎更高的致死指数（较低病死率*更高感染率=更高死亡数）Others have reported that the Omicron variant may cause milder COVID-19. If true, increased all-cause excess mortality observed during the Omicron wave in Massachusetts may reflect a higher mortality product (ie, a moderately lower infection fatality rate multiplied by far higher

梁建章先生的关于奥密克戎的新文章问题太大了，满篇槽点，基本事实、推演逻辑都有重大问题。 1、引用奇文：“假设病死患者的平均寿命是70岁（假设患者原本正常的平均寿命是80岁），那么平均每个病死患者会被缩短10年的寿命。美国两年时间里死亡了一百万人，死亡率约万分之30，也就是人均寿命减少了10天左右”来极端一下，如果美国死了100万30岁的人，全美人均寿命减少50天左右，好像对社会也没什么影响？有没有想到预期寿命2020年美国就下滑了1.6岁，2021年还在继续下滑？很简单的道理，每个人都会到60岁，当有个疾病一下子成了全美第三大死因，每个人到60岁时都多了一个巨大的风险因子，当然就更容易死了呗，每个人的预期寿命是不是都在大幅下滑？梁建章愿意少活几年？ 2、引用奇文“Omicron的病死率只有原来的1/5。尤其在疫苗普及以后，致死率更是只有原来的1/10。”我不知道梁的依据来自哪里，但香港、哈佛大学/麻省总医院的数据都已经说明致病性与原始毒株没有巨大差异。主要是过往感染、疫苗保护效力导致的差距。 但考虑没有考虑超级的流行性？感染人群基数大幅上升，全社会总死亡人数不比之前少太多(美国今年4个月报18万死亡，过去两年报80万）。下图右侧可见年初奥密克戎超额死亡的峰值，并不比之前缓和多少，数据还尚未收集完全。 3、奇葩比较：拿奥密克戎4个月美国死亡万分之5.2（还没算超额死亡），和美国两年积累的万分之30比较，少了数量级？引用：“（各国1月1日-5月8日）人口死亡率基本上都在万分之0.3和万分之4之间，比美国之前两年万分30的死亡率要低了一个数量级。”4、我不知道梁为何如此引用数据，根据上海数据推倒中国放开后死亡人数在4万。有没有考虑到上海的疗养院？有没有考虑到上海的医疗条件和全国的支援？直接拿此前国内充足医疗条件下其他地区零死亡来比岂不是更好？“根据中国内地的总人口与上海的放大倍数

1、北京两条独立传播链，来自同一地方 北京常住人口2200万 5月3-5日筛查1992万、2055万、2074万人；5月7-12日筛查1552万、1786万、1875万、1453万、1597万、1714万人。 5月13日筛查2006万人。 5月14日采样2119万人。 大家注意，此次上海疫情2月底就有一次传播到北京。 北京3月初曾有过一波疫情，海淀区病例二曾2月25日-27日在上海参加培训，27日虹桥-北京首都航班，3月2日出现发热。这个病例推测疑似松江超市-华亭宾馆传播链同源的。参考上海3月9日疫情概览-疑似新链条值得关注 按照27日返京推测，这是目前公开信息能找到的，上海此轮疫情最早的感染者。 2、沪上连续8天不披露核酸采样数，援助力量陆续撤离 希望加强基层的管理能力吧，增加信息透明度，制定好策略及解释工作，少发明新词，多讲老百姓听得懂的话，不要辜负一线两个月来的超负荷工作。 上海发布今日通稿：近期，援沪采样队陆续离开上海。从3月28日第一支援沪采样队伍抵沪至今，苏浙皖等省市约有2.5万名采样队员开展核酸筛查工作。在此期间，全市累计筛查了4.3亿人次，其中近4成的采样量由援沪采样队员们承担的。 浙江新闻稿：浙江援沪核酸采样队圆满完成任务顺利返浙 最后一批返回。3月28日，来自10家省级医院和8个地市组成的首批4689人的浙江援沪核酸采样队组建完成，奔赴上海开展核酸采样工作。4月4日，根据上海疫情防控需要，再次从全省抽调3707人组成临时核酸采样队增援上海（当日在沪支援人数达到了10500余人）。4月22日，为确保援沪核酸采样队伍的战斗力，结合采样队员的实际工作负荷，省卫生健康委果断决策，启动轮换机制，第二批3049人援沪核酸采样队再次出发，接下战友的接力棒继续执行援沪核酸采样任务。截至今日，浙江援沪核酸采样队援沪时间达49天，已累计完成核酸采样4000余万人次，也是赴上

 前言 哈喽各位，又到了一个月一次羞辱NHS的时间。 请问各位期待不期待？ 时间紧任务重，下面咱直接进入贩卖焦虑环节~ 话说，Nuffield Trust的这个NHS月度表现评估， 不知不觉已经到了第四集。 在正式开始搬运之前，咱不妨先回顾一下前几集的数字呗~ ——请品鉴： 首先，第一集请见这里：《论，躺平的代价（英国篇）》， 这一集搬运的是NHS在2021年12月到2022年1月期间的表现评估， 这一期间刚好对应的英国Omicron BA.1的爆发高峰期， 所以可想而知，NHS作为全球数一数二的公立医疗系统， 被疫情冲击得千疮百孔，可以说是在全面挤兑的边缘疯狂徘徊~ ——具体请品鉴： 2021年12月到2022年1月，NHS月度表现报告 - 2021年12月，NHS择期治疗排队人数创下历史新高，达到607万人； - 2021年12月，等待择期住院治疗超过一年的人数约31万，规模约为疫情前的两百倍。等待择期住院治疗超过两年的人数则有约两万； - 2022年1月，急诊病床的等待时间也创下新高。一共1.6万人从被救护车运到医院开始到实际住院的等候时间超过了12小时，比上个月增长了28%； - 2021年12月，有三分之一已得到GP紧急转诊的癌症患者，接受首次癌症治疗的等待时间超过两个月。 然后，第二集请见这里：《看！漂在大气层上的NHS！》， 这一集搬运了NHS在2022年1月-2月期间的成绩， 这一期间虽然捱过了BA.1爆发高峰，但还需要面对BA.1死亡高峰…… 并且紧接着BA.2又开始爆了， 于是可想而知，NHS的窘况比上个月更明显…… 哎~ ——具体请再品鉴： 2022年1月到2月，NHS月度表现报告 - 癌症患者紧急就诊的等待时间再创新高。2022年1月，GP紧急转诊的癌症患者里边，38%的等待时间超过两个月； - 2022年1月