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主题:关于新冠(奥密)是不是大号流感的数据讨论 -- 唐家山

共:💬56 🌺395 🌵3
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    • 家园 个人一些不同的理解

      22年 vs 21年 vs 20年

      表面看起来总死亡人数有所下降, 个人认为主要原因有2个:

      1, 疫苗普及,英国老年人和医护是20年12月开始打疫苗第一针

      2, 20年超额死亡那些人, 没有机会去测试22年病毒的毒性

      还有就是 20年还有21年初有严重医疗挤兑(这部分超额死亡没法统计数量)

      如果20年多死掉的那些人直接面对22年的病毒,恐怕绝大部分还是一样会死。

      这也就是国内现在可能面临的问题,欧美3年中多死掉的人(以英格兰和威尔士数字来看,英国差不多是千分之4的总人口),在中国开放后可能会集中在一个短的多的时间内死亡。

      并且国内的居住密度和方式,病毒传播方式会比欧美快n倍。

      国内唯一能赌的就是疫苗起作用,原本重症变轻症, 轻症变感冒。目前从英国数字来看,也是极为不乐观,因为在损失千分之3总人口(也就是已经刷掉了绝大部分身体不好的人)后,疫苗也普及了的情况下,英格兰和威尔士今年还有超过11%的超额死亡,这个数字还没小到可以忽略的地步,尤其现在这个时间点,以上因素叠加后最大的风险就是23年春季前后可能会有一大波集中死亡。对中国人来说绝对不是好事。

      再叠加国内医疗条件和就医习惯,这个数字恐怕会很难看。

      通宝推:破鱼,老调重弹,心有戚戚,菜根谭,唐家山,
    • 家园 跟他较真儿你就输了

      一面说香港的官方数据不严谨,一面引用上海的官方数据做论据,太双标。

    • 家园 2018年刷屏文章「流感下的北京中年」

      就算是普通流感也有点儿可怕嘛。

      疫情防控这么严格,好像没有看到市面上有什么东西短缺啊。好像只有工作岗位短缺。

      不防控他们就有事做吗?

      五年前的流行语是世界那么大,身体和心灵总有一个在路上。

      每天多几千万人在路上(包含出差),上亿人服务于并受惠于他们在路上。

      所以,现在大家不批判唯GDP论了吧?

      GDP可以让人民养妻活儿不断供啊。

    • 家园 回复夕曦河友的疑问

      请问你如何解释英国“超额死亡”人数和新冠死亡人数的差异?

      先看2020年数据,全年总死亡人数与死亡人数趋势曲线估计的差异,增加了约7万死亡,所谓的“超额死亡”,而这一年的新冠死亡是76681,基本持平。但好像新冠死亡人数高于“超额死亡”。([URL=网址]United Kingdom Coronavirus Cases[/URL])

      再看2021年,“超额死亡”在3-4万之间,但是英国的新冠死亡数据是73471。

      如何解释这之间的差异。

      我是纯外行,所以干脆不用“超额死亡”这个术语。我的目标也很明确,就是看看从总死亡人数中能否区分流感和新冠对死亡人数的影响。我看了美国,英国和香港历年的总死亡人数,虽然有波动,但是波动幅度都不大。流感是隔几年来一次,说明流感的流行虽然会带来死亡人数的增加,但是这种增加不是显著的。新冠不同,英美从2019年到2020年的总死亡人数都有跳变,说明新冠会明显增加总死亡人数。据此可以认为新冠和普通流感对死亡人数的影响有明显区别。

      另外,英国每年总死亡人数逐年上升,到2019年近10年增加了4-5万死亡,是什么原因驱动死亡数据上升?同样的情况,香港也有,为什么?

      我已经考虑到这个因素,见我在英国的两张图中的细红线。我的假设如下,在正常情况下,某个地区的死亡人数不会有大的波动,这样对于定性分析是够了。对于历年死亡人数的增加,我直接用简单粗暴的线性拟合,就不用去细究背后的原因了。

      实际上,我以为你会问我英国的数据在2015年也有一个较小的跃变,这个跃变该怎么解释。我是觉得2015年英国和香港有一次比较厉害的流感。但是这次流感的毒性应该比2020年的新冠小的多。

      @夕曦

      通宝推:落木千山,
      • 家园 我的问题把讨论变得更复杂了

        我原来的意思是解释数据是极为复杂困难的,大部分的时候是难以得出明确的结论,不是看到数据就有结论,尤其是对防疫政策的结论。

        但是你的回答,明显希望用各种可以获得的数据,来比较判断新冠是否和流感类似。

        如果这是你想探寻的目标,我认为是走偏了,应该比较更重要的东西。首先最重要的是临床症状和进展,然后是传播能力。

        从最初的病毒到德尔塔再到奥秘可戎,非常明显的是临床症状的降低,最初的大白肺和炎症风暴,到奥秘可戎流行时已经消失了。最初病毒的一个非常独特的特征是可以在上呼吸道和肺的深部同时建立感染,而目前的奥秘可戎只能在嗓子局部建立感染,不向下侵入气管、支气管。临床症状的减轻,决定了医院内部资源的调整和使用,在社会公共卫生层面,决定医疗资源在不同疾病之间的分配。这些就不细说了。

        建议你更多地比较最初新冠病毒、德尔塔、奥秘可戎的差异,判断关键差异,这是决定防疫措施调整最重要的地方。而死亡数据,仅仅是在此之上的辅助参考,不是决定政策调整的关键数据。

        • 家园 我说了我对公卫是纯外行

          我做这些分析也不是给国家提建议,就是满足自己的好奇心,同时也为将来的可能冲击做好心理准备。

          我的专业中会有不少判定性问题,归根到底就是判定某一个命题的“是”或”否”的问题。我是把奥密是不是大号流感作为一个判定问题来考虑的,这样很多事情可以简化。当然有些简化可能是有问题的,我只要能保证逻辑上自洽就行。如果确实是简化或者某些前提出了问题,改了就是,包括结论也是。

          • 家园 补充一下,使用公开数据的一个重要预设前提是:

            大概率不能得到明确的答案,并且容易产生更多的担心和焦虑。

            • 家园 这是为啥?

              经济学里很多研究就是利用公开数据的。公卫如果不用公开数据研究,那怎么验证研究是否合理,具备最起码的可重复性?

              • 家园 做数据分析至少有两个要求

                一是数据处理和分析能力,这个大部分人都会一些;另一个是相关的专业知识。如果是跨专业、跨领域做公开数据,是不具有需要的知识的。通常需要有专业人员参与,反复讨论会花很长时间,比专业人员自己做要花费更长的时间。

                短时间内做的公开数据分析,结果和结论常常是不可靠的,会引起很多争论,也就是不确定,会引起相互质疑对方能力与水平。

                与疫情相关的公开数据分析,大家都是希望通过公开数据分析提供重要生命问题的答案,而分析的结果常常是不确定的同时产生更多的问题,一时不能解决或需要不公开的数据支持进一步分析。

                这些都是产生担心焦虑的来源。

            • 家园 这一点我不能同意

              公开的数据确实会有陷阱和暗坑,我在找美国的数据时,有几年的数据在CDC的官网上就没找到,是通过其他方法查到的。但是只要不是系统性造假,还是能发现数据背后藏着的有用信息的。有用的信息越多,对自己做决策帮助越大,而且可以避免因为无知带来的焦虑。

          • 家园 你的这些考虑都是非常合理的,但是得到“是”或”否”

            的答案实际上是很难的。

            使用公开数据分析,实际上就是开源情报分析,先天的问题就是没有内部的数据,一定要尽可能交叉参考其他相关信息,包括我说的临床症状的变化。所以我认为开源情报分析可以使用的地方:一是判断、评论现在的防疫策略是否有问题;二是对未来策略的调整方向和时间做准备,就是你说的“为将来的可能冲击做好心理准备”。

            我强调随着突变的进展,临床症状的变化更为重要,因为这在“将来的可能冲击”过程中对个人家庭的影响更直接、更重要。

            通宝推:唐家山,
      • 家园 还有那个21年英国超额死亡,我来说一下数字

        某公共卫生大神实在让我看不下去,我来列数字:

        英格兰+威尔士 21年总死亡是585899

        2010-2019者10年平均值是513153

        以2010-2019的平均值来看就算超额了13.8%, 也就是超额死亡了72747

        英国国家统计局认可的新冠死亡是76094

        我们去掉21年新冠死亡,那么死亡者总数是509805

        这个数字是不是和2010-2019的平均值基本一致?

        略低也很好理解,身体不好的在20年就死了, 所以去掉新冠死亡后的21年总死亡人数低于之前的平均值,也低于按照历史曲线预测出来那个可能的数字。

        对数字有疑问的可以自己去统计:

        https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/weeklyprovisionalfiguresondeathsregisteredinenglandandwales

        • 家园 有 standard deviation 吗?

          请问有,英+威 2010-2019 平均 年亡故 数 的 均方差(standard deviation)吗?

          通常认为 三倍 均方差 是一个 “质变”

          如果 2020(或 2021) 年亡故 数 与 “2010-2019 平均 年亡故 数” 之 差 小于 “三倍 均方差”

          可认为 “差别 不大”;

          否则,可说“差别显著”

          谢谢

          通宝推:唐家山,
          • 家园 回错了,删 -- 有补充

            首先,非常钦佩阁下坚持不懈地把英国的开放数据以大多数人能看得懂的分析方式呈现给大家。

            其次,我觉得在技术手段上可能还有提高的余地。我不敢自称为在这个方面的专家,不过类似的时间序列的趋势和变异性分析也是日常工作之一。我的观察主要有:

            1. 对2021年新增的所谓超额死亡的解释,您提供了一种可能。那么有没有其它可能呢,比如2020年造成的医疗资源的挤兑,造成其他病人无法就医,或治疗情况不佳,引起附带死亡,这种情况不一定是直接因感染Covid而去世的。还有就是有多少人是在2020年感染,然后在2021年去世的,或者反复感染去世的。这个所谓的Knock on effect是如何考虑的?记忆长度有多长?其实,我们一般在工作中是用滑动平均法来去除这种记忆因素的影响。当然,目前困境是样本太少,只有两年。

            2. 原有的多年序列是否已经存在一个趋势,这个趋势如果比较大的话,应该首先去除,然后再用诸如MK Test等方法测试趋势的统计的显著性。

            3. 最有挑战的一方面就是研究的这个系统实际上已经发生了质变,因此无法从长期的(比如超过2年)的数据中做出有意义的分析。这种质变包括但不限于:病毒致死能力,公共医疗应对能力,人群免疫能力等。

            还有就是,英国ONS只公开了他们能公开的内容,其它一些对决策具有决定意义的数据我们是看不到的(我们在疫情中每天晚上的公报中可见一斑),比如因感染Covid住院人数,Covid感染后平均预后情况等,这在建模中非常重要。如果单单从已经公开的片面数据中,用相对简单的分析,有可能会得到与真实情况截然相反的推论。

            无论如何,我想无论服务于英国还是中国的公共医疗专家们都肯定在这方面的分析水平不比我差,加上他们拥有我们看不到的数据,我对他们各自提出的对相关国家的防疫措施的建议还是很有信心的。可能在英国还有一个额外的好处就是你可以申请信息公开,如果需要更多的数据做研究的话。不过,这方面从来不容易,因为涉及到伦理规则的制约,最终能否拿到和拿到多少是个未知数。

            最后, 我想说的就是,您所做的工作对于想了解英国信息的普通民众还是有很大意义的。要做进一步的归因话研究,这些数据以及您所使用的方法,在专业人员看来,说服力还欠缺了一些。

            通宝推:唐家山,夕曦,
            作者 对本帖的 补充(1)
            家园 回错了,应该是层主 -- 补充帖

            没法修改,特此致歉

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