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关于坡县、XBB、流感和病死率的老套路

拍老师 · 2022-11-19 · 来源:拍帮主的后花园公众号
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呵呵!

  太长不看版总结:

  新加坡眼许老师这篇奇文,之所以得出了”XBB病死率是流感的21%至62%”这个奇葩结论,其实只不过用了咱们这边早就批判过无数次的老套路而已。

  ——请品鉴:

  比如这位微博老哥的眼神十分犀利,一眼就找到了关键词,即:“时间差”。

  下面展开说说。

  各位想必明白,对于新冠病毒感染这一暴露事件而言,后续的住院、进ICU以及扑街等等不良结局,相对于确诊来说,都有一定的延迟,

  一般来说,在没有医疗挤兑且检测及时的前提下:

  住院差不多延迟5-7天的样子,

  ICU差不多延迟10-14天左右,

  而死亡则一般会延迟两到三周。

  ——比如以临床大佬Daniel Griffin老师的世界名画为例:

  ↑ 一图秒懂,一般情况下,病例住院多半发生在viral symptom phase,入住ICU发生在inflammatory phase,而领盒饭则还要再晚一周左右。

  所以情况就是这么一种情况,

  显而易见,在每一波疫情爆发期,由于确诊事件早于住院、ICU、死亡等事件发生,

  所以在这一阶段,病例住院率(CHR)、病死率(CFR)等数据通常会因为延迟而畸低。

  同理,在每一波疫情的缓和期,CHR/CFR则通常会畸高。

  因此,正常情况下,研究人员需要等到每一波爆发完全结束之后,再回头统计CHR以及CFR。

  而所谓的“打时间差”,

  就是专门选疫情爆发期,把CFR畸低的那部分拿来使劲吹,

  然后回头假装疫情缓和期里面CFR畸高的那部分不存在……

  ——比如,英国版实操案例(点击跳转原文):

  ——再比如,新西兰版实操案例:

  那么许老师这篇尬吹坡县的奇文,

  它有没有打时间差呢?

  ——请品鉴:

  许老师这篇奇文表示:

  坡县XBB波差不多“从八月底、九月初开始”,

  然后不知处于啥原因,他又选择了10月15日这么一个截止期。

  ——接下来请对比品鉴:

  ↑ GISAID简单检索可知,坡县直到9月10日才检出第一例本土XBB感染者……

  ——请再品鉴:

  ↑ 拿GISAID检索结果简单拉一张图可知,XBB直到9月底、10月初才在坡县拿下5成流行率,正式成为主流毒株。

  所以许老师这篇奇文把考察窗口设置为8月底到10月15日,是尼玛几个意思?

  这不是明摆着把大伙儿当傻子骗,欺负大伙儿懒得动手复核吗???

  ——请继续品鉴:

  ↑ 这篇奇文选取的10月15日,刚好是XBB这波爆发的波峰(最高点是10月18日)……

  呵呵,这时间差,打得可真精准呢!

  当然了,这里还是要给许老师洗个地~

  毕竟打时间差这一招,可以说是坡县的默认套路了,

  MOH带头这么搞……

  所以许老师也许只是有样学样也说不定?

  ——请品鉴:

  ↑ 坡县卫生部官方文件,在计算CHR时,公然无视延迟,

  (而且碰巧也选择了10月15日左右作为截止期……)

  只不过呢,MOH毕竟是官方机构,还要点脸,所以暗搓搓地加了一行小字:

  “may be under-estimated for recent cases due to time lag between diagnosis and hospitalisation”

图片

  翻译成人话:“以上数字有可能低估哦!原因在于确诊和住院之间有延迟哦!”

  另外,各位,关于某款新发变异株的病死率这种事情,

  咱一直以来的建议是:不要抢跑,不要抢跑。

  但凡强行抢跑的,非奸即盗。

  为啥?

  因为病原体毒力演化完全无法提前预测,

  病死率这种数据,只能靠着现实世界的零散数据搞回顾验证,

  上面已经提到了,要等某一波爆完之后,研究人员才能搜集到粗病死率,

  然后粗病死率还得控制和调整各种变量,比如性别、年龄段、种族、基础病、BMI、吸烟史、接种史、既往感染史、社会经济背景等等……

  接下来还要走评议流程,

  所以最后实锤结果出炉,基本上需要半年左右的时间。

  当然了,咱也不是说XBB这玩意儿它就一定不可能MILD,

  但是根据上述流程吧,只要在明年1-2月份之前就跳出来抢跑MILD,多半是大忽悠。

  延伸阅读:《说好了等半年…为啥一定要抢跑?》

  说到等半年,对于坡县来说,其实还有一层用意。

  自打今年以来,坡县官方公布的死亡数,越来越没法看了~

  所以要确认XBB的死亡负担,不仅需要等研究人员慢吞吞地做学问,

  还需要等统计局的全因死亡和超额死亡数。

  ——一图秒懂,请品鉴:

  ↑ 请注意上面红框框出来的“Undercount=2.3”

  这个Undercount很简单粗暴,

  就是拿超额死亡数去除官方通报的新冠死亡数。

  倍数越高,则说明瞒报漏报越夸张。

  那么坡县这个2.3的Undercount大概是啥水平呢?

  ——请对比品鉴:

  坡县这个2.3的瞒报指数,比伊朗、墨西哥、哥伦比亚、厄瓜多尔还要高,

  比欧美各国更是不知道高到哪儿去了,

  仅次于俄罗斯南非和菲律宾,稳居全球第二梯队。

  ……

  ……

  都瞒报成这样了,还吹什么病死率比流感低,有什么意义呢?

  还是耐心等半年之后回头看全因死亡数吧~

  延伸阅读:

  《坡县卫生部,薛定谔的MILD(上集)》

  《坡县卫生部,薛定谔的MILD(下集)》

  最后,咱还有个建议:

  以后各位但凡碰到纠结于病死率的文章,不妨直接圆润地滑过,看都不看~

  原因无他——病死率这玩意儿,它根本就不是一个衡量新冠疫情危害的好标准。

  ——请品鉴:

  简单来说,用“病死率”来衡量某种传染病的危害性,这本身就是一种被学界淘汰了40年的过时套路~

  所以关于新冠病毒感染的死亡负担,各位不妨用寿命损失年或者死因顺位这类数据来衡量吧~

  哦对了,顺便提一嘴,

  所谓流感病死率0.1%,这个其实也是在豁胖。

  H1N1 pdm09的病死率远远没这么高。

  ——比如说,各位不妨参考以下数字:

  传送门:https://doi.org/10.1136/bmj.d5408

  呵呵!

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