Re: [問卦] 蒼藍鴿：老人死亡率與AZ有關？

老人死亡率是否與AZ有關要看背景值

那得新冠肺炎的死亡率要看不要背景值啊？

搞不好有些得新冠的人

其實本來就是年老體衰，快要死了

只是不巧碰到新冠病毒進駐

結果PCR一檢測到新冠病毒就說是因新冠病毒死亡

然後又不解剖確認死因

這是不是故意要給新冠病毒安插罪名

過度渲染臺灣新冠病毒的死亡率超過4%啊？

有沒有臺灣新冠病毒確診前跟確診後

背景死亡值差不多的死亡率的卦？？

※ 引述《sendicmimic (火腿哈密瓜)》之銘言：
: 文章很長，請耐心看完。(這篇是 反對 蒼藍鴿言論的立場)
: https://www.youtube.com/watch?v=I3ucQJNTNTc
: 前幾天在討論的應該就是蒼藍鴿的這影片吧。(2.6萬讚，3千多倒讚)
: 他發布的當天我剛好看到，當下我下班很累沒空評論，趁休假來反對一下。
: 我必須說，蒼藍鴿這位專業醫師在這影片中的說法，非常地不嚴謹。
: 不嚴謹到會讓我認為他不像是個學醫的人。(他大多數影片並不會這麼草率)
: 我大概再重複一下他的說法:
: 首先他開場引入例子講老人吃粽子噎到。
: 是疫苗造成老人死亡? 還是老人吞嚥能力差而死?
: 蒼藍鴿相信絕大部分的人都會認為是後者。
: 他跟絕大多數的醫療圈同仁看待這些新聞的態度都一樣，
: 疫苗根本不是造成這些老人死亡的原因。
: 而是因為這些老人本來就有一些慢性病，高血壓糖尿病等
: 本來就容易心肌梗塞、腦中風、吸入性肺炎等等。
: 他們本來就是容易死亡的高危險群。
: 所以不管有沒有打疫苗，這些老人本來就容易猝死。
: 然後倉藍鴿又接著說，平行時空中的這群高齡老人沒打疫苗，
: 他們每天都還是有幾百名死亡，各種慢性病猝死，打不打疫苗，平均值都差不多。: 那回到原本時空的台灣，這麼一大群的老人來接種疫苗，
: 他們還是會遵循這個機率，其中有少數人會死亡，每天就是有老人會死。
: 各國去回歸統計發現，打疫苗前跟打疫苗後，背景死亡值差不多。
: 所以代表疫苗根本就不會致死。
: 媒體都是穿鑿附會牽扯在一起，讓觀眾產生誤解。
: 這些死亡，都跟疫苗沒有直接關係。
: 時序關係不等於因果關係。
: 今天你中午喝水下午滑倒受傷，我不會說你是因為喝水而滑倒。
: =============================================================
: 我當下看到影片時差點暈倒，蒼藍鴿醫師同樣是理工類出身，
: 怎麼會不嚴謹成這樣。(媒體穿鑿附會我是認同啦)
: 如果這是數理的證明題，他根本沒有證明阿。
: 蒼藍鴿講的例子: 老人打疫苗後吃粽子噎到而死。
: 其實這有三種可能的因果:
: A.老人打疫苗後沒事，但吞嚥能力本身就不好，吃粽子噎死。
: B.老人打疫苗後副作用，心臟出事或抽筋影響本來就不好的吞嚥能力，噎死。: C.老人打疫苗後副作用，但不會影響吞嚥，他吞嚥本來就不行，噎死。
: 你不能直接二分法，說因為吞嚥差，就一定是自己噎死的，跟疫苗無關。
: 這種原本就建立在超低機率的討論狀況，你不能用一句"死亡率差不多"來帶過。
: (中文的"差不多"跟"超低機率"，誰誤差範圍比較低?)
: 我不是醫學相關，但我知道疫苗這種東西，本來就有副作用，可輕可重。
: 有人打了跟沒事一樣，有的人發燒兩天。
: 目前的肺炎疫苗，已知的副作用過敏、心悸、高燒、頭痛、肌肉痛、血栓等等。
: 注意! 即使我把這些副作用寫出來，但他們是建立在極低機率上的。
: 什麼叫作極低機率?
: 網路上有張圖，描述打疫苗產生嚴重副作用或後遺症的機率。
: https://imgur.com/APbUQO7.jpg

: 很低對不對? 跟被雷打到的機會"差不多"。
: 我想大家在關心肺炎詳情時，應該都有看過名嘴或文章報導這種機率比較。
: 但是我必須跟大家說，這種群體的統計數據...
: 對單一的個人，完全沒有意義。
: 因為機率統計有個最基本的前提:
: 母群體的樣本抽樣，每一個樣本都必須是一樣的抽選率。
: 例子1:
: 甲站在雷雨天的山丘上，
: 乙站在空曠的乾燥草原正中央，
: 丙坐在家裡的電腦桌前玩遊戲。
: 這三人突然被雷打到的機率絕對不會一樣。
: 例子2:
: 20歲年輕大學生打疫苗
: 50歲高血壓輪班中年打疫苗
: 85歲老年柱枴杖打疫苗
: 這三人打了疫苗，會出現同樣的副作用嗎?
: 例子3.
: 甲什麼都吃，不會過敏。
: 乙有蠶豆症，吃到蠶豆成分萘會溶血症，嚴重會死亡。
: (國內約有10萬人有蠶豆症，不能碰樟腦丸跟阿斯匹靈)
: 丙吃海鮮會過敏。(美國約有1.2%的人對魚蝦蟹過敏)
: 蠶豆症在台灣是10萬/2300萬的機率，對甲跟丙來說是0%，但對乙是100%。
: 海鮮過敏在美國是1.2%的機率， 對甲跟乙來說是0%，但對丙來說是100%。
: 因為每個人的健康狀況都不同，即使同一人，在不同年齡的健康狀況也不同。
: 有些人就是保證沒事，有極少數的人就是保證出事。
: 你該做的是檢查基因(我指慢性病或是先天有病症之類的)，而不是去參考機率。
: 疫苗研發必須建立在極龐大的群體實驗上，
: 去確保盡可能大量人數的適應性以及發生在各種群體可能的副作用。
: 也因此沒有一款疫苗可以保證地球上所有人都可以安全適應。
: 所以蒼藍鴿在影片說 疫苗根本就不會致死。
: 哇哇哇，這實在是誇口誇大了...
: 別的不講我們單講副作用發燒無力好了，
: 蒼藍鴿醫生自己更早前有發過一部影片，
: 闡述他打了疫苗後副作用是發燒兩天的經驗。
: 他還高興地說被疫苗認證是年輕人。
: 連結在此:
: https://www.youtube.com/watch?v=9nYMwzV0FvY
: 欸欸我說蒼藍鴿醫生，你可以發燒癱瘓兩天，
: 但是一個高齡89歲的阿嬤可以嗎? 她發燒癱兩天搞不好就引起併發症死了。
: 　 如果一個老人打了疫苗死亡的case是這樣:
: 打疫苗==>引起高燒==>引起其他併發症(如肺炎、腦膜炎)而死亡。
: 請問要怎麼歸類這個老人的死亡?
: ... 該不會就直接說 阿 她 年 紀 大 了 本來就會死 ?
: 不是吧，這不是我所知道的醫學做法。
: 我以為正常醫師會評估這個老人，
: 然後告知她跟她的家人，用藥或注射疫苗的風險，哪些藥物或食物不能吃。
: 風險過高可能會建議她不要打疫苗等等。
: 不然只要遇到老年人都可以不考慮副作用了，
: 反正他們都快死了，死亡率也差不了多少，
: 反正原本就極低機率，極低機率的小誤差，也還是極低機率對吧?
: 才 怪!
: 我自己年紀剛過四字頭，我都不敢說我之後打疫苗絕對不會有事。
: 打了一支沒事，多打幾支還是沒事嗎?
: 因為我知道疫苗就是一種低風險的達爾文淘汰過程，身體會不會適應完全看基因，: 總是會有極少數的人不適應產生嚴重副作用或死亡。
: 人類看待機率就是這樣，樂透機率再怎麼低，有買有希望。
: 出事機率不是零，阿不會有事啦。
: 用群體角度的數據去看待或否定個人的角度。
: 但是達爾文不看機率，你基因對就是0%，不對就是100%出事。
: 我以為醫學的一個目的，
: 就是要把這種基因不對的狀況挑出來，讓人類免除病痛。
: 不然也不用管蠶豆症了，反正人終究會死。
: =============================================================
: 還有一個觀念，也是數理統計上的基礎: (雖然我學不好但這點我是懂的)
: 從人文社會的數據拿去簡化做計算分析，這是可以的。
: 但是反過來，數理統計過後的數字，不能隨便拿來解釋諸多社會現象。
: 因為其中可能牽涉許多未知的變因，往往會未加考慮而誤用。
: 蒼藍鴿說老人打不打疫苗死亡率平均值都差不多，所以疫苗不會致死。
: 這句敘述真的非常的不嚴謹，這不是推理，這是跳針。
: 中間有很多東西沒講。
: 同樣是持疫苗無辜看法的醫生，講法反而有根據多了。
: https://www.cna.com.tw/news/ahel/202106170086.aspx
: 感染科黃醫師根據副作用發生在不同年齡層的統計狀況，
: 去分析這些死亡案例的差異性，認為疫苗致死的可能性很低。
: 他不會直接說完全無關，因為他知道這中間還有很多未知。
: 唉，你們同樣是醫師，講話怎麼嚴謹性差那麼多...
: 最後我必須說，我寫這篇不是在說疫苗會或不會致死，副作用機率多高，
: 我是在說蒼藍鴿醫師你很混，隨便講講就想呼嚨過去。

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Now that I ask you earnestly and sincerely,
Now you answer me mercifully:
"To prevent the world from being destroyed,
To protect the peace of the world..."

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