UK Deaths by Vaccination status: male 英國分疫苗注射狀態的死亡統計：男性部分

以下的資料，是整理自英國官方資料庫 Deaths by Vaccination status, England （英國分疫苗注射狀態的死亡統計），其中最新的報表 Deaths occurring between 1 January 2021 and 31 January 2022 edition of this dataset （2021-1-1 至 2022-1-31 的死亡統計）。

The following line graphs are summarized from the latest datasheet Deaths occurring between 1 January 2021 and 31 January 2022 edition of this dataset of the UK official website Deaths by Vaccination status, England。

個人觀察：

與女性不同的是：在18-39歲的男性族群，不管第一針或第二針或第三針，全原因死亡率大部分時候都比未打針的高。這會讓人聯想到前一陣子年輕男性運動員在球場猝死的新聞，不知道能不能用這個折線圖解釋。

40-49歲男性族群，第三針有統計的三個月，每個月全原因死亡率都比未打針的高。

所以，這要如何進一步解讀呢？到底注射是對人類有益還是有害？

 







Raw data for line graphs
18-39
84 59 51 47 42 60 66 63 45 52 41 46 26
0 134 156 138 102 98 33 54 73 75 39 48 50
0 0 0 104 100 122 116 62 133 170 140 88 87
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 124 89 33

40-49
262 204 143 147 249 291 332 288 248 202 235 237 188
0 247 338 250 180 115 192 453 564 555 291 331 319
0 0 0 81 257 220 198 117 139 135 127 139 192
0 0 0 0 0 0 0 0 292 342 220

50-59
688 569 531 991 824 782 836 880 696 651 831 797 546
648 664 701 350 330 745 2212 1990 1803 1817 1463 1753 1396
0 0 0 502 671 407 320 325 357 373 377 661 951
0 0 0 0 0 0 0 0 0 332 424 333 251

60-69
1851 1909 3599 3283 2483 2090 1966 1851 2336 2137 2182 1886 1970
2254 2342 1010 875 1597 6541 8221 7630 6597 6379 6016 4896 4226
0 0 659 1313 1104 827 889 919 1004 1049 1429 3606 4224
0 0 0 0 0 0 0 0 0 789 932 792 787

70-79
5442 19472 13021 7925 5416 5174 4071 5098 5096 5086 4918 5526 5208
9728 2511 2248 3700 22220 30326 26470 16967 17865 18348 13898 13093 15027
0 0 3525 2593 1907 2161 2510 2603 2755 3609 8435 17842 15727
0 0 0 0 0 0 0 0 1524 1781 2012 2342

80-89
28867 65325 29585 17309 12177 12132 13789 13327 12877 11832 13238 15910 14106
10755 7839 8230 20830 60646 59227 49510 43330 38089 40085 31242 41687 30807
2531 3883 4256 5042 6149 6776 7633 7568 8343 14705 30091 43633 42609
0 0 0 0 0 0 0 0 0 3357 4941 6938 7925

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「感染率 x 感染死亡率」才能真實表示出疫苗的效益

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因為我們遇到了非常奇妙的疫苗狀況： ．就是「注射三劑的」感染率，比「完全未注射的」高。 ．「注射三劑的」感染死亡率，比「完全未注射的」低。 那究竟，單就「未注射」與「注射三劑」，究竟對族群是好或壞？究竟注射三劑，能讓族群死亡人數變少嗎？ 建立簡單數字模型如下 「有打針的10人，8個被感染，4個死亡。」 計算可以得知，感染率80%，感染死亡率，50% 。 「沒打針的10人，2個被感染，2個死亡。」 計算可以得知，感染率20%，感染死亡率，100%。 分析： 打針後，因為感染死亡的佔該族群 40%；未打針，因為感染死亡佔該族群 20%。 ．看起來不要打針比較好。 可是單用感染死亡率的算法（感染死亡數/感染數），會得到打針感染死亡50%，未打針100%。 ．看起來打針竟然比較好。 如果我們用「感染率 x 感染死亡率」來調整，就會看到與真實狀況吻合的數字： 打針族群：感染率 80% x 感染死亡率 50% = 40% 未打針族群：感染率 20% x 感染死亡率 100% = 20% 可以看到，這樣計算之後，就會吻合打針或不打針，對整個族群的影響。 所以在打針比未打針感染率高的狀況，單用感染死亡率無法看出「打針」這件事，對整體族群的影響。 我們這次疫情疫苗，剛好就遇到這個狀況。從下表，英國最新公佈的統計來看，剛好就可以看出，打三劑的被感染率，在許多年齡層，都高出完全未打針的三倍以上。 依照「感染率 x 感染死亡率」，去計算急診率、28天死亡率、60天死亡率，可能會得出令人非常驚訝的數字。簡單的說，就是去計算： ．感染率 x 感染急診率 ．感染率 x 28天感染死亡率 ．感染率 x 60天感染死亡率 所以，個人主張，應該使用「感染率 x 感染死亡率」，來評估預防針的整體族群效果。
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UK Deaths by Vaccination status: Female 英國分疫苗注射狀態的死亡統計：女性部分

圖片
以下的資料，是整理自英國官方資料庫 Deaths by Vaccination status, England  （英國分疫苗注射狀態的死亡統計），其中最新的報表  Deaths occurring between 1 January 2021 and 31 January 2022 edition of this dataset （2021-1-1 至 2022-1-31 的死亡統計）。 The following line graphs are summarized from the latest datasheet  Deaths occurring between 1 January 2021 and 31 January 2022 edition of this dataset  of the UK official website  Deaths by Vaccination status, England 。 個人認為，一個預防針，要預防可造成死亡的疾病，要檢證的有兩個： 1. 降低該疾病死亡率。 2. 降低流行病期間，總體人類死亡率。 有時候達成一，並無法達成二，而二是更重要的，舉個極端的例子：例如在染病之前，預防針就殺死了感染易死的個體族群，那個體沒機會被感染而死，就會看到感染死亡率降低的假象。 所以第二個（全原因死亡率）比第一個重要，只有染病死亡率下降，但總體人類死亡率如果是上升的，那預防針是沒用的。 那如何解釋年長者第一針死亡率快速陡升，第二針沒那麼快呢？ 一個可能的假說是，對針劑有不良的反應，就像過敏反應有好幾種一樣，有快速反應的，與延遲反應的，對針劑會快速反應的，在第一劑後就大量死亡，對針劑有延遲不良反應的，數個月後才發生死亡。 18到39歲族群，第二針的全原因死亡率上升與年長者，或許跟這個族群比較年輕，即使第二針也會快速反應，所以在這個族群打針應更謹慎。 以上是根據圖表提出的假說，希望未來會有人有興趣進一步驗證。 Raw data for line graphs All cause  18-39 53 41 32 26 23 28 41 36 49 24 25 48 28 0 47 60 91 62 34 30 29 42 67 74 37 0 0 0 0 31 49 43 55 113 120 88 89 56 77 0 0 0 0
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