那些看似合理的反新冠疫苗信息，错在哪？_风闻
梦想去飞翔-临床医学硕士-做一个靠谱医生。2021-08-30 20:45
互联网时代信息泛滥。而谣言也是到处泛滥。
而且，很多谣言披上了很多外衣----专业词汇、数据对比等等。普通人一看，这专业词、这数据对比，很可信呀。
试图通过这样的方式做粉饰，以为这样就可以欺骗所有人。但在真正的火眼金睛面前，这都毫无意义。
一，低级谣言
那些辣眼睛的谣言就不说了。先给大家看看一个稍能入眼的低级谣言。
以色列、美国、英国的新冠病人数暴涨，说明疫苗无效。
的确，曾经有段时间里，以色列、美国、英国的新冠感染病人数、重症病人数、死亡人数大幅度下降。
乐观者认为是疫苗发挥了效果。但是，近期出现了数据大反弹。无论是感染人数、重症数、还是死亡人数都大幅度增加。
于是很多人说：疫苗无效！
我们来看看英国的数据图。
蓝色是病例数，黄色是住院数、紫色是死亡数。该图表的最后显示感染人数暴涨，但住院数暴涨并没有像以前那样平行增长，死亡数也有增加，但显然跟病例数分离。
来自微博网友：西雅图杨医生
除英国外，我们还可以看看其他国家。
下图里：以色列是紫红色、英国是黄色，而加拿大是蓝色。这是一个每7天的「每10万人新增病例数」的时间趋势图。
从图可以发现，病人数量大幅度反弹。
来自微博网友：西雅图杨医生
但是，如果看同期的死亡人数呢？每7天的「每10万人新增死于新冠病人数」的时间趋势图如下。
可以对比上图，新增病例率跟新增死亡率是分离的。即，病例数大幅度增加，但死亡数增加没有那么突出。
来自微博网友：西雅图杨医生
就如我在《社交隔离效果好，为什么还要疫苗？》里说的：疫苗在降低重症、降低死亡方面效果很好。但是，在减少感染风险方面没那么强。
这就呈现出感染人数反弹，而重症数、死亡数反弹「相对」没那么明显------尽管跟前面对比还是有显著增加。
（感谢微博网友西雅图杨医生为我们提供详实的各国新冠疫情统计数据图。）
二，迷惑性更强的谣言
有些谣言的数据是真实的，但分析的结论不合理。
以色列的新冠重症人群里有59.4%是接种过双针疫苗。所以说，新冠疫苗对降低重症没那么厉害。
以色列的确是一个很值得研究的国家。因为曾经有段时间里，以色列的疫苗接种率很高。于是以色列就放宽了社交管控。结果新冠疫情再次爆发。
下图是每7天的「每百万新增病例数」。实际上，还可以看前文的图。
来自微博网友：菜菜_MR
就如前文所述，在预防感染方面，新冠疫苗的效果不够理想。但在预防重症方面效果好。但为什么重症病人里有那么多接种疫苗的呢？
这要引用微博网友“菜菜_MR ”的微博内容。笔者重新组织了语言、并少许添加了自己的分析。
1，感染风险的对比
来自微博网友：菜菜_MR
红色是未接种疫苗的，绿色是完整接种过疫苗的。
该图的上部分：感染人数的年龄分布图。该图的下部分：根据感染人数占相应人群的比率。
请注意，以色列的感染人数是包括相当比例的无症状感染者。
从这个图可以看出，接种疫苗还是降低了感染风险。但这种风险降低不突出。
2，感染新冠后的重症风险对比
来自微博网友：菜菜_MR
本图的上部分：新冠重症人数的年龄分布图。本图的下部分：新冠重症比率的年龄分布图。
看比率，而不是看绝对数，可以发现新冠疫苗在降低重症率方面效果显著。
年龄分组的重症保护率：
90岁以上，降低86.34%；
80-89岁，降低80.34%；
70-79岁，降低88.34%；
60-69岁，降低86.76%；
50-59岁，降低96.44%。
40所以下，足足是100%。
以色列有个时期里新冠重症里有59.4%是接种过新冠疫苗。这的确是事实。但这不是否定疫苗在降低重症方面的理据。
为什么呢？
很多人会犯如下错误：
①不做数据对照
「未接种疫苗」人群跟「完整接种疫苗」人群应该做对比。只有这样才能看出差别。
②看「构成比」，而不是看风险率
新冠重症里有59.4%是接种过新冠疫苗。这里只是一个构成比例的差异。而不是一种风险率差异。虽然都是百分数形式，但含义是完全不同的。
风险率是看「完整接种疫苗」人群里有多少人是新冠重症，看这里的比率。然后对比「未接种疫苗」人群里的新冠重症比率。
③辛普森悖论
整体分析跟分组分析的巨大差异。看整体分析，似乎新冠疫苗的效果没那么好。但分不同人群就可以看出巨大差异。
著名的科普作者“庄时利和”先生曾在微信公众号“丁香园”上发表《为什么「患者总存活率」更低的医院，反而可能更值得推荐？》。这篇文章是写辛普森悖论的，值得反复咀嚼学习。建议大家收藏。
（感谢**微博网友“菜菜_MR ”**提供详细的新冠疫情数据、图）
三，罔顾事实的辣眼睛谣言
有那么一群人在孜孜不倦地造谣、传谣。虽然他们的谣言很低级-----根本没有事实依据。
但因为说些讨好人的观点，而被部分人到处传播。
这样的辣眼睛的低级谣言盛行的根源是：我们很喜欢呆在舒适圈。不愿意直面那些让我们不愉快的信息；更不愿意看那些反驳观点。
诚然，人的时间、精力有限。不可能一个个核实所有信息。所以，我们很容易把自己不太相信的观点斥之为谣言。但我们要小心别自己把自己给骗了。
我尽量去直面那些自己不相信的观点，我也尽量去直面那些让我不愉快的信息。虽然未必能完全做到。
不去直面这些看到就恶心的观点，让这些观点泛滥也会祸害很多人的。
比如下图
辣眼睛的谣言
这个图里的一个重磅谣言是：以色列接种第3针疫苗后死亡率起飞。
但事实是这样的吗？以色列在今年的7月底才开展接种第3针疫苗。
而下图是以色列的随时间推移的感染率对比图：红线是未接种人群；绿线是接种2剂疫苗；蓝线是接种3剂疫苗。
该图显示第3剂疫苗的接种，让疫苗对感染新冠的保护效果有了更好的提升。
来自微博网友：菜菜_MR
四，为什么要相信专业人士？
“庄时利和”先生的《为什么「患者总存活率」更低的医院，反而可能更值得推荐？》里讲了这样一个故事：
A 院有 1000 名患者接受一项手术，术后 900 人存活（总存活率 90%）；
B 院有1000 名患者也做了同样的手术，术后 800 人存活（总存活率 80%）。
大家是不是觉得A医院很厉害？
但事实并非如此。
这类手术的对象可以大体分为轻症、重症。轻症死亡风险低，而重症死亡风险高。
对比A医院，B医院无论是对轻症病人（98.3%＞96.7%），还是重症病人（52.5%＞30%），都有更好的疗效。
但是，你看总数分析却发现A医院的救活率是90%，高于B医院的80%！
来自庄时利和先生的文章
这就是著名的辛普森悖论（Simpson’s Paradox）：总数对比≠分组对比。
辛普森悖论说明了一个可怕事实：如果一个总数据里有很多不同特质的亚组数据，那么你只看总数据的对比做分析，就会犯错误。
这个可怕的事实提醒我们，必须靠懂内行的人。因为他们知道是否需要做亚组分析。
如果不懂内行，不知道数据应做亚组分析，就会被这个总数给欺骗了。
庄时利和先生在文章里举了个现实例子：
比如，广州有个医院到处宣传本院 SARS 期间零死亡。后来我们上课时，有教授就悠悠地说，这个医院之所以能实现零死亡，主要是因为当时广州最重的 SARS 患者都被广医一附院（呼研所）给收了。
辛普森悖论反馈了专业的重要性。而疫苗里的很多谣言也说明：专业才可靠。
那些不专业的疫苗信息否定了疫苗的效果，夸大了疫苗的副反应（参考《如何看待中国台湾省的「接种疫苗后死亡」？》），真的是祸害无穷。
补充阅读：
1，《新冠病毒疫苗没有用吗？》
2，《如何看待新冠病毒疫苗（上）》
3，《新冠病毒感染的治疗》
4，《不同人群的新冠疫苗接种策略》