摘自臉書留言錄(之一○○八)
111.6.4
注射第三劑疫苗的風險評估
注射第三劑疫苗的風險評估
這是衛福部網頁所公布的五張圖表。
這些圖表揭露:自5月31日起至本(6月4)日,5天中每一天因新冠肺炎確診而死亡的人數。其中第二欄是「未打滿3劑疫苗」的接種紀錄,製圖的人想要表達的是:未打滿三劑的死亡人數較高,而且每天都是如此。
但這樣的呈現模式,只能證明打疫苗有效,卻無法證明必須打三劑疫苗。因為,仔細分析會發現:未打滿三劑的死亡人數,主要還是落在「0劑」,亦即:從未打過疫苗的人,確診且重症死亡的機率確實較高。這是反對疫苗派可以三思的難題。(雖然被疫苗奪命的冤魂,還是會讓我們感到戰慄不安!)
然而請問:如何憑藉這些圖表來說服我們,必須要注射第三劑疫苗?
這五張圖表,一致呈現一個殘酷事實:注射三劑的重症死亡人數,竟然遠高過注射一劑或兩劑者!也就是說,被刻意標出淺藍色的數目字,竟比紅色警示的數目字更加駭人。
(5/31)10人(1劑)+13人(2劑)=23人,3劑=23人(人數相等)
(6/01)10人(1劑)+19人(2劑)=29人,3劑=38人(多9人)
(6/02)19人(1劑)+21人(2劑)=40人,3劑=54人(多14人)
(6/03)21人(1劑)+16人(2劑)=37人,3劑=38人(多1人)
(6/04)12人(1劑)+14人(2劑)=26人,3劑=55人(多29人)
姑且扣除不打疫苗而死亡者不計,那麼,注射疫苗而依然死亡的人,每天都以注射三劑者為最多,而且其人數超過注射一劑與兩劑死亡人數的總和。
雖然五天的報表呈現,容有誤差空間,調查時間可能還要更長。並且其他可能致死原因,也要作出交叉比對分析,才能得到更精確的答案,但我們早晚還是要嚴肅面對如下問題:
注射第三劑疫苗,真的有減低確診重症率的可能嗎?
注射第三劑疫苗,是否反倒加大了重症致死的風險?
這關係到全民權益,就我所知:沒打滿3劑疫苗的民眾,受到許多限制,有24種場所(或場合),他們是不能前往的。
萬一注射第三劑疫苗,確實增加了重症致死的風險,那麼衛福部可能要立刻改變方針,停止三劑打滿之類的後續宣導。
111.6.5 凌晨
臉友藏龍臥虎,不吝指教
前則貼文刊出後,非常感謝Li-HaoYeh、吳慧瑜與Meili-Chow等臉友於跟帖中參與討論,且在討論中不斷更新數據,或是更正疏漏。依6月4日所刊載的死亡率來看:
71/2327600=0.0000305:打0劑死亡率。
12/1807800=0.0000066:打1劑死亡率。
14/3594900=0.0000038:打2劑死亡率。
55/15269700=0.0000036:打3劑死亡率。
若依本日數據,打二劑與打三劑的效益差別沒那麼大。但統計數據確實應該拉長天數,增加其他參數來作交叉比對。所以馬來西亞的陳成意臉友的建議也是很重要的:「可以參考其他國家的情況,作為評估——要不要打第三劑。」照量法師還特別透過Line連結網址,傳送兩則有關打第三劑效果的醫療資訊給我:
第3劑打這疫苗抗體濃度提高9.3倍!對Omicron變異株也有效
接種第三劑疫苗防感染?前台大醫:效果有限保護力撐不到半年!打疫苗為1目的
剛才開機時,看到轉分享的LM Kuo臉友所提供的圖表,感覺這樣的呈現,會比衛福部公告的模式較具說服力。因此轉登載如下。
5/31~6/4 累積新冠相關死亡率(每一百萬人)
未打疫苗:106 人 / 每一百萬人
一劑疫苗:40 人 / 每一百萬人
二劑疫苗:24 人 / 每一百萬人
三劑疫苗:13 人 / 每一百萬人
LM Kuo在製圖表前,還特別查對台灣總人口數,並說明:
「台灣總人口不能用維基百科的,從國家官方資料看111年04月總人口為:23,215,015人。https://www.stat.gov.tw/point.asp?index=9。」
可惜我們尚未互邀為友,我的臉書發言權限僅止於已受邀的臉友,所以他無法直接跟帖。但我還是徵得其同意,轉分享於此。【備註】
另外,臉友Adrian Chuang與Jia-Fong LueLue則前後在前則貼文的跟帖中提供了柱狀圖,呈現出施打與不施打的四種情況,以及各種情況的年齡層之死亡人數與死亡率,以此評估抗疫效應,則施打第三劑確乎是較只注射兩劑減低死亡率。
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臉友Adrian Chuang 提供 |
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臉友Jia-Fong Lue Lue 提供 |
這兩張柱狀圖,較諸衛福部所發布的圖表(只有人數的統計)更為清晰,可以避免只用A(施打一、二劑疫苗+不施打疫苗)對照B(施打三劑疫苗)兩種參數來誤導民眾。
總之,我沒有甚麼先入為主的定見,也深怕會誤導臉友,但又甚感疑惑,不知要請教誰,所以在臉書中提出,也算是拋磚引玉。我們都在追求真理,究明事實,並且戒慎恐懼於各種陰謀論與動機論。(例如:有人一聽我口述自己的疑惑,就說:「肯定是怕疫苗過期,所以極力促銷。」這個回應令人為之莞爾!)
而臉書社群中的廣大臉友藏龍臥虎,並且不吝指教,甚至投入時間來做進一步的精算,或是製圖、製表,讓圖表或數據的呈現越來越逼近事實真象(當然還是可能存在著誤差值),讓我非常感激、感動,而且與有榮焉!
【備註】
寫完本文後,我將LM Kuo邀加為友,好讓他能直接在我的跟帖作出回應或補充。剛才發現,他已跟帖說明其有關死亡率的算法:
「我的算法是將6/3總計打過多少劑疫苗的總人數作為分母,其中5/31~6/4因染疫過世人數總和作為分子,希望能藉此分別呈現打過多少劑疫苗的人之中,5/31~6/4有多少人染疫並且過世。」