那些看似合理的反新冠疫苗信息，錯在哪？_風聞
梦想去飞翔-临床医学硕士-做一个靠谱医生。2021-08-30 20:45
互聯網時代信息氾濫。而謠言也是到處氾濫。
而且，很多謠言披上了很多外衣----專業詞彙、數據對比等等。普通人一看，這專業詞、這數據對比，很可信呀。
試圖通過這樣的方式做粉飾，以為這樣就可以欺騙所有人。但在真正的火眼金睛面前，這都毫無意義。
一，低級謠言
那些辣眼睛的謠言就不説了。先給大家看看一個稍能入眼的低級謠言。
以色列、美國、英國的新冠病人數暴漲，説明疫苗無效。
的確，曾經有段時間裏，以色列、美國、英國的新冠感染病人數、重症病人數、死亡人數大幅度下降。
樂觀者認為是疫苗發揮了效果。但是，近期出現了數據大反彈。無論是感染人數、重症數、還是死亡人數都大幅度增加。
於是很多人説：疫苗無效！
我們來看看英國的數據圖。
藍色是病例數，黃色是住院數、紫色是死亡數。該圖表的最後顯示感染人數暴漲，但住院數暴漲並沒有像以前那樣平行增長，死亡數也有增加，但顯然跟病例數分離。
來自微博網友：西雅圖楊醫生
除英國外，我們還可以看看其他國家。
下圖裏：以色列是紫紅色、英國是黃色，而加拿大是藍色。這是一個每7天的「每10萬人新增病例數」的時間趨勢圖。
從圖可以發現，病人數量大幅度反彈。
來自微博網友：西雅圖楊醫生
但是，如果看同期的死亡人數呢？每7天的「每10萬人新增死於新冠病人數」的時間趨勢圖如下。
可以對比上圖，新增病例率跟新增死亡率是分離的。即，病例數大幅度增加，但死亡數增加沒有那麼突出。
來自微博網友：西雅圖楊醫生
就如我在《社交隔離效果好，為什麼還要疫苗？》裏説的：疫苗在降低重症、降低死亡方面效果很好。但是，在減少感染風險方面沒那麼強。
這就呈現出感染人數反彈，而重症數、死亡數反彈「相對」沒那麼明顯------儘管跟前面對比還是有顯著增加。
（感謝微博網友西雅圖楊醫生為我們提供詳實的各國新冠疫情統計數據圖。）
二，迷惑性更強的謠言
有些謠言的數據是真實的，但分析的結論不合理。
以色列的新冠重症人羣裏有59.4%是接種過雙針疫苗。所以説，新冠疫苗對降低重症沒那麼厲害。
以色列的確是一個很值得研究的國家。因為曾經有段時間裏，以色列的疫苗接種率很高。於是以色列就放寬了社交管控。結果新冠疫情再次爆發。
下圖是每7天的「每百萬新增病例數」。實際上，還可以看前文的圖。
來自微博網友：菜菜_MR
就如前文所述，在預防感染方面，新冠疫苗的效果不夠理想。但在預防重症方面效果好。但為什麼重症病人裏有那麼多接種疫苗的呢？
這要引用微博網友“菜菜_MR ”的微博內容。筆者重新組織了語言、並少許添加了自己的分析。
1，感染風險的對比
來自微博網友：菜菜_MR
紅色是未接種疫苗的，綠色是完整接種過疫苗的。
該圖的上部分：感染人數的年齡分佈圖。該圖的下部分：根據感染人數佔相應人羣的比率。
請注意，以色列的感染人數是包括相當比例的無症狀感染者。
從這個圖可以看出，接種疫苗還是降低了感染風險。但這種風險降低不突出。
2，感染新冠後的重症風險對比
來自微博網友：菜菜_MR
本圖的上部分：新冠重症人數的年齡分佈圖。本圖的下部分：新冠重症比率的年齡分佈圖。
看比率，而不是看絕對數，可以發現新冠疫苗在降低重症率方面效果顯著。
年齡分組的重症保護率：
90歲以上，降低86.34%；
80-89歲，降低80.34%；
70-79歲，降低88.34%；
60-69歲，降低86.76%；
50-59歲，降低96.44%。
40所以下，足足是100%。
以色列有個時期裏新冠重症裏有59.4%是接種過新冠疫苗。這的確是事實。但這不是否定疫苗在降低重症方面的理據。
為什麼呢？
很多人會犯如下錯誤：
①不做數據對照
「未接種疫苗」人羣跟「完整接種疫苗」人羣應該做對比。只有這樣才能看出差別。
②看「構成比」，而不是看風險率
新冠重症裏有59.4%是接種過新冠疫苗。這裏只是一個構成比例的差異。而不是一種風險率差異。雖然都是百分數形式，但含義是完全不同的。
風險率是看「完整接種疫苗」人羣裏有多少人是新冠重症，看這裏的比率。然後對比「未接種疫苗」人羣裏的新冠重症比率。
③辛普森悖論
整體分析跟分組分析的巨大差異。看整體分析，似乎新冠疫苗的效果沒那麼好。但分不同人羣就可以看出巨大差異。
著名的科普作者“莊時利和”先生曾在微信公眾號“丁香園”上發表《為什麼「患者總存活率」更低的醫院，反而可能更值得推薦？》。這篇文章是寫辛普森悖論的，值得反覆咀嚼學習。建議大家收藏。
（感謝**微博網友“菜菜_MR ”**提供詳細的新冠疫情數據、圖）
三，罔顧事實的辣眼睛謠言
有那麼一羣人在孜孜不倦地造謠、傳謠。雖然他們的謠言很低級-----根本沒有事實依據。
但因為説些討好人的觀點，而被部分人到處傳播。
這樣的辣眼睛的低級謠言盛行的根源是：我們很喜歡呆在舒適圈。不願意直面那些讓我們不愉快的信息；更不願意看那些反駁觀點。
誠然，人的時間、精力有限。不可能一個個核實所有信息。所以，我們很容易把自己不太相信的觀點斥之為謠言。但我們要小心別自己把自己給騙了。
我儘量去直面那些自己不相信的觀點，我也儘量去直面那些讓我不愉快的信息。雖然未必能完全做到。
不去直面這些看到就噁心的觀點，讓這些觀點氾濫也會禍害很多人的。
比如下圖
辣眼睛的謠言
這個圖裏的一個重磅謠言是：以色列接種第3針疫苗後死亡率起飛。
但事實是這樣的嗎？以色列在今年的7月底才開展接種第3針疫苗。
而下圖是以色列的隨時間推移的感染率對比圖：紅線是未接種人羣；綠線是接種2劑疫苗；藍線是接種3劑疫苗。
該圖顯示第3劑疫苗的接種，讓疫苗對感染新冠的保護效果有了更好的提升。
來自微博網友：菜菜_MR
四，為什麼要相信專業人士？
“莊時利和”先生的《為什麼「患者總存活率」更低的醫院，反而可能更值得推薦？》裏講了這樣一個故事：
A 院有 1000 名患者接受一項手術，術後 900 人存活（總存活率 90%）；
B 院有1000 名患者也做了同樣的手術，術後 800 人存活（總存活率 80%）。
大家是不是覺得A醫院很厲害？
但事實並非如此。
這類手術的對象可以大體分為輕症、重症。輕症死亡風險低，而重症死亡風險高。
對比A醫院，B醫院無論是對輕症病人（98.3%＞96.7%），還是重症病人（52.5%＞30%），都有更好的療效。
但是，你看總數分析卻發現A醫院的救活率是90%，高於B醫院的80%！
來自莊時利和先生的文章
這就是著名的辛普森悖論（Simpson’s Paradox）：總數對比≠分組對比。
辛普森悖論説明了一個可怕事實：如果一個總數據裏有很多不同特質的亞組數據，那麼你只看總數據的對比做分析，就會犯錯誤。
這個可怕的事實提醒我們，必須靠懂內行的人。因為他們知道是否需要做亞組分析。
如果不懂內行，不知道數據應做亞組分析，就會被這個總數給欺騙了。
莊時利和先生在文章裏舉了個現實例子：
比如，廣州有個醫院到處宣傳本院 SARS 期間零死亡。後來我們上課時，有教授就悠悠地説，這個醫院之所以能實現零死亡，主要是因為當時廣州最重的 SARS 患者都被廣醫一附院（呼研所）給收了。
辛普森悖論反饋了專業的重要性。而疫苗裏的很多謠言也説明：專業才可靠。
那些不專業的疫苗信息否定了疫苗的效果，誇大了疫苗的副反應（參考《如何看待中國台灣省的「接種疫苗後死亡」？》），真的是禍害無窮。
補充閲讀：
1，《新冠病毒疫苗沒有用嗎？》
2，《如何看待新冠病毒疫苗（上）》
3，《新冠病毒感染的治療》
4，《不同人羣的新冠疫苗接種策略》