明尼苏达州的COVID-19疫苗接种数据有些奇怪。自2021年夏季以来，美国老年黑人和亚裔居民的官方疫苗接种率为100%。当然，这是错误的。

每个人口统计学家都认识到这个问题:分子(接种疫苗的人数)和分母(人口总数)之间的不匹配。在不断变化的人口中，分母可能很快就会过时。最新数据显示，2018年至2021年期间，明尼苏达州的老年黑人人数增加了20%以上，但当该州开始跟踪疫苗接种时，最新的数字已经过时多年。将2021年的疫苗接种率与几年前的人口估计相比较，严重高估了接种率。

在英国，一个错误的分母也引发了恐慌，它误导性地表示，在40岁至79岁的居民中，接种疫苗的人比未接种疫苗的人感染新冠病毒的人数更高。这个问题?高估的分母导致感染与大量未接种疫苗的人不切实际地联系在一起，降低了表面的感染率。

对坏分母特别敏感的是超额死亡率，这是一种重要的工具，用来记录死亡人数比通常预期的多多少;分母过小会在两个方面夸大对过高死亡率的估计。如果我们假设一个人口比实际人口少，那么我们预期的死亡人数就太少了——然后，由于人口太少，导致对“过量”死亡人数的过高估计。

由于过时(如在明尼苏达州)或从捕捉不同人群的来源中绘制分子和分母(如在英国)，分母就会出错。当一个极端事件扰乱了出生、死亡或迁移时，即使稍微有些过时的分母也会很快变得不准确。重大的社会危机常常破坏这三者。

为了解决分母问题，专门研究人口统计的人口学家们必须走到一起。当官方数据过时时，是时候让他们提供关于构造分母的详细指导了。我们需要一种合作，能够统一努力，处理过时的计量单位，而且至关重要的是，让流行病学家、卫生官员和其他人能够使用这些计量单位。

明尼苏达州的疫苗接种数据说明了研究人员和决策者所处的困境。正因为国家做了一件好事，提供了有用的分子数据，按种族和年龄一起报告疫苗接种情况，所以分母问题才如此严重。随着亚人群的定义越来越明确，例如在老年黑人人群中，数据对理解不平等现象和规划健康运动更加有用，但相关的分母是最新的。

作为一个个体研究人员，我可以调整分母，但最适合我的研究问题，对一个群体如何变化做出合理的猜测。但是在高度两极分化的环境中工作的公共卫生官员不愿意这样做，以免被指责篡改数据和玩弄政治。可以理解的是，他们默认使用未经调整但过时的数据。

个别研究人员自由地调整分母是有代价的:当每篇文章构造的分母不同时，结果就不容易在不同的研究之间进行比较。公共卫生官员告诉我，他们对每项研究都做出不同的调整感到沮丧。即使是有经验的研究人员也可能没有意识到他们的估计在很大程度上依赖于他们如何更新人口(或没有)——一些过度死亡率分析甚至没有说使用的是什么分母数据。我自己也被这在我的工作中所起的作用所震惊。

我们需要一个集体的解决方案，而不是每个分析人士都为自己服务的局面，这个解决方案将足够权威、清晰和适用于人口统计学家，并为公共官员所接受。

那会涉及到什么?我们需要具体的、开源的软件程序，使用最近的统计数据(出生、死亡、迁移)更新旧数据，并将新数据与特定人口的预测趋势结合起来。一个集体的解决方案还需要基于经验和模拟分析的指导，这些分析可以回答以下问题:人口冲击(如传染病死亡人数激增)必须达到多大程度，才会把过去的趋势(可能不再适用)预测到现在是一个坏主意?在正常时期，这样的问题很少有太大的影响。在危机中，它们可能是至关重要的。

人口统计学家为这一努力做好了充分准备。我们的工作涉及多种学术学科，因此可以在测量死亡率和移徙、估计小地区人口和开发预测模型等方面汲取广泛的专业知识。

共识是至关重要的，因为公共官员只能采用被公认为合法和公正的手段。一项重大的国际倡议可能在一年内产生一些真正有用的东西，并在几年内得到一套更全面的答案。需要对这次大流行和下一次大流行作出可靠的估计。当气候和其他灾害来袭时，我们将需要它们，使我们能够在报告方法滞后的情况下发现死亡。

应对未来危机的最佳方法就是从现在开始。