[問卦] 公正判斷疫苗利弊:全因死亡率有打vs沒打
https://www.ptt.cc/Gossiping/M.1643001679.A.336
上次我解釋了為什麼全因死亡率是判斷疫苗利弊比較公正的方法。但似乎有些人還是有一些疑問,所以想做一些補充。最後附輝瑞的FDA報告數據討論。
全因死亡率的概念很簡單,就是統計有打疫苗vs沒打疫苗的不論任何原因的死亡率。直觀上很合理,因為一個醫療行為我們希望得到的結果是更不容易死亡,而不只是不容易死於特定疾病。
有人可能會質疑,全因死亡把一些無關病毒或疫苗的死亡也算進來,這樣怎麼會準? 簡單的答覆是"其他"死因在有打疫苗vs沒打疫苗兩邊會抵消掉,剩下的疫苗死亡和病毒死亡就可得到:疫苗救的人數vs疫苗殺的人數,即可判斷疫苗是否利大於弊。
以下是較詳細的論證:
有打疫苗全因死亡=病毒死亡+疫苗死亡+其他死亡
沒打疫苗全因死亡=病毒死亡+其他死亡
同一時間點的客觀因素是一樣的,所以依照統計大數法則"其他死亡"兩邊會抵消掉。
令 f(t) = 沒打全因死亡(t) - 有打全因死亡(t) = (沒打病毒死亡 - 有打病毒死亡 -
有打疫苗死亡) (t) = (疫苗救的人數 - 疫苗殺的人數) (t) (這就回到我們上次提到的利弊公式)
如果要計算累計死亡從開始到一段時間T,累加或是積分f(t):
D=積分f(t) 從0->T
這樣算出來的數字就可以公正的判斷疫苗是否利大於弊
D>0 => 利>弊, D<0 =>弊>利
或許還是會有人有疑問,這樣是否多此一舉,直接計算:有打vs沒打的病毒死和疫苗死不就好了,多了一個其他死因,雖然兩邊可以抵消但這樣似乎不太精準,會不會受許多因素干擾?
從幾個方面可以回答:
1. 死因判定困難
首先這是新的疫苗,要判定是否疫苗致死有困難。上一篇提到:法醫要判斷是否為疫苗造成的傷害要和之前案例作比對,但新的東西怎麼會有舊案例? (這裡有雞生蛋蛋生雞的問題)
病毒致死也是有判斷的爭議: 先不考慮PCR問題,假設它大致是準的頂多些微誤差。測到PCR就算是有病毒。但是死的時候有病毒就能確定是疫苗致死嗎?
die of Covid(因新冠而死),die with Covid(死時剛好有新冠) ?
例如同時中兩種以上的病菌並不罕見: Coinfection共同感染。
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(22)00383-X/fulltext
假設同時感染新冠和其他病毒,後來死亡,不一定能確定是因新冠而死。
( 疑染其他病毒!新北2歲重症童病況曝光
https://news.ebc.net.tw/news/living/312895 )
這樣也就算了,但常常看到的是預設前提雙重標準:
對病毒的態度預設是病毒造成傷亡,然後找證據去排除。
因為是新病毒,不了解所以大多無法排除->病毒死很多。
對疫苗的態度預設不是疫苗造成傷亡,然後找證據去證明。
因為是新疫苗,不了解所以大多無法證明->疫苗死很少。
(註: 通報也是一樣,第一時間就有過濾了。這步驟是一個主觀判斷,不管是病人還是專家)
這樣的算法怎麼會公正呢?
2. 判斷是否死亡比判斷死因客觀
回來看公式: 全因死亡=疫苗死+病毒死+其他死因
因為上述原因(人類知識不足、雙重標準、主觀影響),死因會有錯誤歸因。我們無法確
切知道疫苗或是病毒死亡是多少(等式右邊三個變數不明)
但全因死亡比較容易統計,因為全因死亡只需要判斷死或是沒死,相對沒有爭議。科學上我們希望數據是越客觀越好。因果關係的認定主觀因素較多,而死亡判定相對較客觀。計算全因死亡率等於是繞過判定因果關係的爭議,更公正的判斷疫苗到底有沒有利大於弊。
全因死亡率統計方法也可看作是一種觀念轉換的技巧: 消除原本數據的主觀性,得到更客觀更科學的數據。
3. 統計論證vs機制論證
全因死亡率有打vs沒打是一種統計論證;法醫判定死因是一種機制論證。
另一個雙重標準是:判斷藥物或疫苗有效性通常都用統計論證;判斷安全性卻用機制論證。
用實際例子比較清楚。
我們來看輝瑞FDA報告,第23頁:
https://www.fda.gov/media/151733/download
"From Dose 1 through the March 13, 2021 data cutoff date, there were a total
of 38 deaths, 21 in the COMIRNATY group and 17 in the placebo group. None of
the deaths were considered related to vaccination."
有打疫苗死亡21人, 安慰劑組死亡17人。
但死因是本來就有病(?)
以上算法就是全因死亡。下篇解釋為何不能推給本來就有病,和統計論證vs機制論證的雙重標準。(不過聰明的讀者現在應該能已經能理解了)
(待續)
--
跑錯版了??
什麼分類
對,你最公正了
你要的全因死亡呦
都PO過不知多少次了
繼續裝死吧
好心多加幾句話,怕你看不懂。全因死亡
的上升,發生在疫苗接種前半個月。疫苗
接種的高峰,未見全因死亡的上升。
疫苗接種這一"事件",並未造成全因死亡
上升。你還要吵接種vs未接種幹嘛?我連
你想吵什麼都知道XD
SR 大的資料跟論點比你強
講那麼多沒數字沒結論就註定沒關注了
也不是什麼爆文大師 別學人家待續
輝瑞文件啊 讓疫苗仔無法直視的文件
你們竟然會對輝瑞明知疫苗組死亡數比安慰
組多這件事完全接受,不去質疑是否合法,
合乎職業倫理道德?生化小碩士,我非常高
興你在板上駐板,沒在業界
每次都拿短期死亡數據來嘴,好像疫苗死就
只能是猝死一樣 這麼急著劃清收件日期是在
心虛什麼?
你至少要給疫苗發作時間吧,來看看美國非
新冠自然死亡率增加了多少?
y軸下降後,死亡率才跟著下降?
資料很難找
推,期待下集
我確定塔綠班看不懂
推
爆
[爆卦] 高端50歲以下死亡率之比較最近幾則疫苗死亡新聞之下, 一直看到有鄉民爭執高端及國際疫苗哪個更安全, 對此我也好奇,因此稍微統計了一下。 文長,懶得看說明可以直接拉到最後看結果。 手動統計,如計算有違誤請告知。爆
[爆卦] 本週疫苗不良死亡+12人4.22-4.24不良通報+49件,疫苗不良死亡+5 疫苗不良死亡: AZ*2人 莫德納*2人 bnt*1人 本週統計日期4.18-4.24號 不良通報+158件,疫苗不良死亡+12人71
[爆卦] 南韓COVID19疫苗通報死亡+染疫死亡分析拍謝齁,只有分析通報死亡 再加上染疫+接種死亡風險分析 因為反疫苗仔說,染疫致死率還要加上接種的死亡才算數 所以我就加上去了 通報數,還沒經過判定,判定後肯定只會少不會多76
[爆卦] 本週疫苗不良死亡+9(高端+2)4.11:不良死亡+3人,不良通報+28件 疫苗不良死亡:莫德那1 高端1 bnt1 莫德那年齡72歲,高端年齡59歲, bnt年齡41歲,以上為男性。 本週疫苗不良死亡+9位,通報件數+129件43
Re: [討論] 蔡壁如:打疫苗死亡率比染疫的死亡率還高蔡璧如是沒請助理嗎? 最基本的老年人染疫死亡率也查一下吧, 隨便就10%上下的,打疫苗的死亡率是有 破10%嗎? 這麼簡單google一下就有的功課也不做,33
[爆卦] 美國染疫人口死亡率(接種狀態、年齡分組)第二彈 數據在美國CDC就找得到 染疫每十萬人口死亡率=盛行率x致死率的概念 又加上了年齡分組和接種與否 先上圖吧14
Re: [爆卦] 美加英日新冠疫苗通報死亡及染疫死亡率從作者連發三篇錯誤文章 可以猜測大概還搞不懂為什麼要 "全因" 才會張飛打岳飛打得好開心 因為人通常會有立場 只看自己想看的證據, 不想看的事實就裝死視而不見2X
[討論] 蔡壁如:打疫苗死亡率比染疫的死亡率還高蔡壁如認為,老人疫苗普及率必須提高;Omicron雖然重症少、死亡率低,但傳染力強, 對老年族群衝擊較大。英國的研究也指出第三劑可降低8成的死亡率,可見得老人打第3劑 是影響致死或重症的關鍵因素,現在應將防疫重點放在對老人族群打第三劑疫苗,以降低 傷亡人數。5
[爆卦] 日本2021年全因死亡率與疫苗接種的關係記得開放仔跟反疫苗仔最近都在吵要看全因 如題,文件在下面 兩個大圖,分別是65歲以上跟65歲以下- 看了這篇文章,想請問下, 世界疫苗普及率最高和最低的國家中, 他們打一劑疫苗(以上)的死亡率和完全沒打的死亡率統計, 有人可以做個表嗎?
爆
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[問卦] 誒誒,少數服從多數不就是民主嗎?爆
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