主题:【原创】新冠的下一幕:过场还是下一波? -- 菜根谭
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都是发展中国家,为什么能做到疫情可控呢?
1.靠中国近,中国给了大批援助和指导
2.温度高
3.多少也算儒家文化圈泛影响范围边缘?
4. 可能武汉真不是病毒始发地,所以东南亚东亚的病例输入性比较强,还没大范围传播开就被控制了
特朗普言下之意就是麦克阿瑟和巴顿镇压退伍兵的行为是无比正确的。不知道这事儿在美国历史上是如何定位的
如果前两天只是看到一点火星,现在已经是火苗了
巴西日增3万3,美国依然2万3,印度今日1万3,中东的火也在烧起来
暗火在闷烧,烧毁旧世界,新世界才会涅磐重生
今年是大选年,如果来一个六七月份全美大骚动,比如把纽约洛杉矶烧了砸了,经济雪上加霜,让可倒可不倒的店家全完蛋,让支持川普的中产白全失业,川普就靠红脖子,还能选下去吗?美国损失是很大,但没底线的政客不就获利了?这次黑人抗议,完全是民主党主场作战。
当年洛杉矶骚乱是4月底,后面的事就很清楚了,克林顿轻松胜选
有个分析说新冠基因序列和从东南亚来的穿山甲身上的基本一致
另外可能新加坡发达,空调比较多比较厉害,有利于怕热的病毒传播?
病毒/复工/骚乱/大选.....
帝国真是风雨飘摇
都算在基础病死亡下面。所以只能等到明年中期以后,看2020年有多少超过2019年的Excess死亡,才能判断出它们真正新冠死亡的人数。
另外一般人有不很严重的症状也不给测核酸,只是让在家隔离。只有很严重的才给测。如诊断阳性,那么同办公室的人也会被要求隔离
还有,德国从来没有强迫性的lock down,我认识的在德国的人一直都必须去上班,除了有一人因为同办公室的人被测阳性,才被要求在家隔离了14天。
我看到几次这个说法:德国把所有死于新冠但有基础病的死亡都算在基础病死亡下面,不算新冠。但都是在微信和论坛上。
不知道有出处么?
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不但德国,连没怎么防疫的北欧三国,美国的多数红脖子州,加新西兰和澳洲的浅白人,都受疫情的伤害远低于其他国家、地区和民族的人群。这里可能有生活习惯的原因,这些人不太挨聚集和凑热闹,彼此喜欢保持自然距离。也有生活水平的原因,他们住房相对必要宽大、独立和低密度。至于其他原因,还要看定向大数据分析和比较。
不晓得德国的统计标准,美国CDC有点资料,也不准确知道是什么标准,没仔细研究。
下面是美国CDC的数据表,统计的新冠死亡是8.3万+,外界的统计是10万+(各地报告的汇总),该表提供了这期间死亡总数是98万+,比过去三年同期平均增加了4%,相当于不到3.8万,看上去也合理,新冠死亡相当一部份与基础疾病死亡重叠。
该表还分列了不同疾病组合的死亡原因,新冠肺炎,一般肺炎,流感,有人染一种,有人同时染了多种,统计看上去就很复杂。2009年的H1N1流感,WHO给出的死亡估计是15万-57.5万,同随口说个数字差不多,可见这个死亡统计是很头疼的事,难有统一标准,没法比较,例如,如果肺部没有严重损坏,还能喘气(呼吸机),不算入新冠死亡,那死亡率就显得很低。
该表的说明
NOTE: Number of deaths reported in this table are the total number of deaths received and coded as of the date of analysis and do not represent all deaths that occurred in that period. The United States population, based on 2018 postcensal estimates from the U.S. Census Bureau, is 327,167,434.
*Data during this period are incomplete because of the lag in time between when the death occurred and when the death certificate is completed, submitted to NCHS and processed for reporting purposes. This delay can range from 1 week to 8 weeks or more, depending on the jurisdiction, age, and cause of death.
1. Deaths with confirmed or presumed COVID-19, coded to ICD–10 code U07.1
2. Percent of expected deaths is the number of deaths for all causes for this week in 2020 compared to the average number across the same week in 2017–2019. Previous analyses of 2015–2016 provisional data completeness have found that completeness is lower in the first few weeks following the date of death (<25%), and then increases over time such that data are generally at least 75% complete within 8 weeks of when the death occurred (8).
3. Pneumonia death counts exclude pneumonia deaths involving influenza.
4. Influenza death counts include deaths with pneumonia or COVID-19 also listed as a cause of death.
5. Deaths with confirmed or presumed COVID-19, pneumonia, or influenza, coded to ICD–10 codes U07.1 or J09–J18.9.
https://www.cdc.gov/nchs/nvss/vsrr/covid19/index.htm