有朋友问看到一些数据,一旦感染,打疫苗的人和没打疫苗的死亡率差不多,有时候前者还更高一些,为什么?
这是个很好的问题,简单说一下。
当你观察到一些反常识的事情时,先判断一下,它的逻辑和论据是否可靠。
这个问题的本质在于,这并非正确的统计方式。为什么我们如此看重III期临床试验,因为III期临床是最严格的对比,尽可能消除不必要的干扰因素。
我们看到的一些媒体发布的数据对比,实际上是非常粗糙的分析。比如:
1. 最早一批接种疫苗的人群,往往是老年人等高危人群。出现突破性感染感染的人群,老年人、免疫缺陷人群的比例更大一些
2. 而未接种疫苗的人群,健康的青壮年比例更大一些。
上面这批人,本身感染新冠后出现重症或者死亡的概率就远远高于下面这批人——这个远远高于,可能是>100倍(图2)。
所以我们要对比接种疫苗和未接种人群在感染后的死亡率,一定要准确分组,比如同样是20-30岁人群,同样没有基础疾病,类似的职业类型(都有高危暴露风险或者都没有),然后对比重症概率。
简单举个例子,我之前写过一个印度的研究(图3),分析疫苗对Delta的效果,包括感染率、住院率和重症率,样本限定为医务人员,这样感染因素就小很多了。
像前段时间有不少人引用英国的数据,每日新增感染人数大幅提高时住院率仅有小幅提高,有人说Delta的死亡率没有提高,疫苗开始起效了。
这个结论可能是部分正确的,但分析是错误的。你们如果能明白我上面写的这些,你们就应该知道为什么了。
包括有人拿南京这次公布的有限数据,就去分析疫苗有效无效,这也是不严谨的。
数据本身是好东西,但不可避免的一点在于有些人会利用数据,得出各种各样自己想要的结论。