1月5日，有一件令人震惊的事，《微博对排查到的12854条攻击专家学者等违规内容予以处置，北大教授孔庆东等被禁言[1]》

我是真的震惊了，因为某专家自12月3日以来，一直是大媒体的宠儿，掌握了最大的舆论话语权，然后批评某些专家的ID却被禁言了？请看数据图。

这让我想起了一个段子：我在讨论科学，你给我闭嘴！从12月3日截止到2023年1月8日，某专家一共在大媒体上出现了210次，超过第二名100%。

所以，我谨此声明，某市指的就是某市，某专家指的就是某市的某专家。我的文章完全依赖于真实数据，聚焦于用权威例证、正规媒体报道、可靠信源来助力防疫，绝不会恶语相向、人身攻击、引战对立。

为什么要上文献？

前天我对比了陈赛娟院士和某市某专家的两篇文献，《陈赛娟院士:重症率3% 某专家:重症率0.065%》，然后发现支持某专家的都有统一的话术，整齐划一。

这些话术，都聚焦在某专家研究的是某市3-5月份的，而陈院士研究的是最近两个月的。某专家研究的是方舱数据，大批无症状感染；陈院士研究的是某市公卫中心收治的病人，样本都不一样，没有可比性。

这些话术很有迷惑性，大家发现问题了么？

挺某专家的话术：

陈院士的数据资料基数是住院患者，某专家的数据基线是所有感染人群。基线资料不同，重症率肯定不一样，甚至会有很大差别。

很简单的数据采集不一样，张是当时某市封控的时候，方仓里面的数据。现在采集的是某市公卫中心收治的。那你应该能感觉到有多少感染了没去医院的吧。这么简单的问题还要拿出来杠，是不是杠精？

你基本概念都没搞清楚 你知道什么患者才会收到某市公共卫生临床中心么？和某市普通医院条件下一样么？某市方舱医院的数据和公卫能一样么？

你瞎啊，陈的文章是最近的，张的文章是基于2022 年 3 月 22 日至 5 月 3 日进行的研究，你断章取义也就罢了，还颠倒黑白！

你文章中没有任何论证能说明某专家的数据不对，他的数据跟别人不一样就不对嘛？取样范围不一样，统计口径不一样，两份资料都有其价值。你要就具体把某专家的文章分析一下，他到底哪个取样哪个统计方法不合理

作为擅长搜索的理工男，我还真的不信这个邪。

你不是说毒株不同么？我给你找来跟某市疫情一样的香港数据。你不是说时间不同么？我给你找来2022年年某市同期的天津数据。你不是说方舱跟医院不同么？我给你找来同样的天津方舱。

所以，分析以下五篇发布在Nature（自然）、CCDCW（中国疾控周报）、NCBI（美国国家生物技术信息中心）上，但数据和结论都跟某专家论文打架的文章，目的是为了正本清源，不存在人身攻击某专家的行为。

天津疫情数据

我们先看2022年天津疫情分析，发布于Nature子刊Cell Research《Disease profile and plasma neutralizing activity of post-vaccination Omicron BA.1 infection in Tianjin, China: a retrospective study | Cell Research[2]》

与上海疫情基本同期的天津，是天津在2022年1月8日的那一波感染，毒株是BA.1。

天津在1月9日、12日、15日、20日对1400万居民进行了4轮大规模核酸检测，共有430人被检出阳性，于是全部隔离到方舱，疫情被快速斩断。

在430名患者中，大多数患者表现为轻度 (47.7%)至中度 (50.2%) 疾病，只有 2 名 (0.5%) 重症病例，无危重病例无死亡病例。

任易注：在天津的感染者中，重症率为0.5%，而某专家的研究中，重症率为0.065%。这也是一个接近十倍的差距。

在天津的感染病例中，最常见的起病症状为咳嗽(37.0%)和发热(30.2%)；异味症 (1.4%)、异味症 (0.9%)、腹泻(0.9%) 和皮疹(0.2%)。40.0% 的患者至少有一种合并症,最常见的是高血压 (17.0%) 和肝功能异常 (16.0%)。

任易注：在天津的感染者中，发烧率为30.2%，而某专家的研究中，发烧率为4%。这也是一个接近十倍的差距。

从接种情况来看，430名感染者中，157人接种过3剂灭活疫苗，178人接种过2剂灭活疫苗。

某专家的论文数据，跟2022年1月的天津情况相差甚远，那么到底谁更可信呢？

天津疫情的论文发在Nature的子刊上，现在还能下载；而某专家的论文发表中国疾控周报上，现在已经撤稿无法下载。

Nature的子刊影响因子还是大于中国疾控周报的，而现在还保留的论文可靠性显著高于已经撤稿的论文，这毋庸怀疑。所以跟天津数据比，某专家的数据有错误。（很简单，有本事你别撤稿）

香港疫情数据

我找到一篇发表在NCBI（美国国家生物技术信息中心）上的文章，提到了2022年香港数据。《COVID-19 死亡率和疫苗覆盖率 - 中国香港特别行政区，2022 年 1 月 6 日至 2022 年 3 月 21 日 - PMC[3]》

香港的第五波疫情中，根据论文数据，从1月6日截止到2022年3月21日，70多天时间里，一共报告了1,049,959个病例，以及5906例死亡。这个死亡率是多少呢？0.56%的死亡率。

而某专家的数据是多少呢？0.065%的重症率。2021年底，香港91.3%的人口已经接种了第一剂疫苗，81.3%的人已经注射了第二剂。超过三分之一的人甚至接种了第三剂疫苗。

香港在华南，疫苗接种率更高，气温更热，理论上病毒更不容易传播，但是香港的死亡率都达到了0.56%，而某市的重症率只有0.065%。这不科学！

某专家的研究数据又被香港的同期数据打脸了。而且香港那一波的毒株同样是BA.2，人群感染数量比某市更高。

另外，香港的转阴标准比大陆还低，大陆当时是CT值>40才可出院，而香港因为医疗压力太大，调整为CT值>30即可出院，后来更是改成了「由主治医师自行决定是否完全释放患者」。

文献来自这一篇，同样发表于NCBI，「从 2022 年初香港第五波 COVID-19 中吸取的教训」《Lessons learned from the fifth wave of COVID-19 in Hong Kong in early 2022 - PMC[4]》，作者之一就是屡次预测病毒将被终结的金冬雁教授。

金冬雁在文中写道，在香港第五波疫情中丧生的老人用他们宝贵的生命给世界上了最惨痛的一课。

the deaths of unvaccinated elderly in Hong Kong are an expected tragedy. With their invaluable lives

可惜某专家并没有上好这一课，大陆的某些防疫专家轻视了新冠病毒的杀伤力和传染力，声称新冠感染只是感冒，结果不幸辞世的老人，用他们宝贵的生命给某些专家上了最惨痛的一课。

另外，金冬雁专家还在文中预言，然后XBB、XBB.1.5就来打脸了，金专家的预言又错误了。但是金冬雁哪怕预测错误，仍然是频繁发声的，也排在前十强

When most people in the world have acquired some immunity against Omicron through natural infection in addition to vaccination of as many people as possible, we will embrace the ending of COVID-19 pandemic.

大陆是有预测正确的专家的，比如中山大学的陆家海教授，具有流行病学、疫苗学、病原生物学和动物医学等多学科交叉教育背景。他就预判说：

如果 Omicron 在人群中传播，（中国大陆）死于 COVID-19 的人数可能比 Airfinity（伦敦生命科学市场分析公司） 估计的 100 万人“严重得多”。

这篇文章是在2022年3月28日发表在Nature上面的《Omicron 最终会战胜中国的 COVID 防御吗？Will Omicron finally overpower China’s COVID defences?[5]》

Deaths from COVID-19 could be “much worse” than the 1 million estimated by Airfinity if Omicron spreads through the population, says Lu Jiahai, an infectious-diseases epidemiologist at Sun Yat-sen University in Guangzhou, China. The government is “taking responsibility for people’s lives, so will not change or relax the current prevention and control strategy”, he says.

可惜陆教授对局势的判断没有被媒体广泛传播，反而是某专家的4%发烧，0.065%重症在某些媒体的宣传下，深入人心，让大家都以为这是个非常Mild的病毒，就像感冒或者流感一样。

我看今天还有哪个专家能继续说这是流感？这是小感冒？为什么陆加海教授判断正确，却拿不到舆论的话筒；而某市的某专家几十次言论错误，却仍然是媒体的宠儿呢？

为什么呢？

参考资料

[1]

微博对排查到的12854条攻击专家学者等违规内容予以处置，北大教授孔庆东等被禁言: https://weibo.com/1323527941/MmUhftfbx?refer_flag=1001030103_

[2]

Disease profile and plasma neutralizing activity of post-vaccination Omicron BA.1 infection in Tianjin, China: a retrospective study | Cell Research: https://www.nature.com/articles/s41422-022-00674-2

[3]

COVID-19 死亡率和疫苗覆盖率 - 中国香港特别行政区，2022 年 1 月 6 日至 2022 年 3 月 21 日 - PMC: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9020860/

[4]

Lessons learned from the fifth wave of COVID-19 in Hong Kong in early 2022 - PMC: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9004509/

[5]

Omicron 最终会战胜中国的 COVID 防御吗？Will Omicron finally overpower China’s COVID defences?: https://www.nature.com/articles/d41586-022-00884-z

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