PTT評價

Re: [爆卦] 高端50歲以下死亡率之比較

看板Gossiping標題Re: [爆卦] 高端50歲以下死亡率之比較作者
pichubaby
(Pichu Chen)
時間推噓 3 推:10 噓:7 →:27

※ 引述《romber (romber)》之銘言:
: 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
: # 年齡範圍標準化
: 由108、109年統計處資料可以看見,
: 每年死亡年齡層分布,45歲以上占了 94% 之多:
: 這代表45歲以上自然死亡率遠遠大於45歲以下,
: 因此統計時間範圍越大、涵蓋大齡人口越多,死亡率就會越大。
: 而高端多打於年輕人,國際疫苗則多施打於老齡人口。
: 統計上應盡可能將大齡人口去除才能避免失真。
: 因此資料由 CDC 最新[疫苗安全性檢測]其中的[<50歲]分類做統計依據。
: # [所有疫苗]資料依據
: 由 CDC 最新疫苗安全性檢測 7th (9/8發布,其內容統計至9/1)
: 由其中的<50歲分類做統計依據。
: https://i.imgur.com/hhdBGtK.png

: # [高端疫苗]資料依據
: * 高端施打總數
: 依據 CDC [1100912 COVID-19疫苗接種統計資料]
: https://i.imgur.com/1vKoz95.png
: 其數據統計到 9/12,總施打數為 716,280。
: * 高端50歲以下接種人數:
: CDC並未發布各別疫苗的分齡數據,因此依CDC 8/7 記者會公布
: 之各年齡層登記比例計算:
: https://i.imgur.com/oeadrGx.png
: 50歲以下比例: 64% / 50歲以上比例: 36%
: 計算得50歲以下施打人數為 716,280*64% = 458,419
: * 高端死亡人數:
: 由 CDC [COVID-19疫苗不良事件通報摘要] 取得,9/12公布死亡總數為 12。
: 由於 CDC 並未發布各別疫苗的分齡數據,各別年齡由歷史新聞蒐集取得。
: 已知50歲以下死亡案例有9例,50歲以上死亡案例有2例,
: 1 例無相關新聞,故亦不會計入50以下統計數據。
: # 統計結果:
: https://i.imgur.com/hIXnLVt.png
: * [所有疫苗] 於50歲以下死亡率: 約 0.87 (10M)
: * [高端疫苗] 於50歲以下死亡率: 約 1.96 (10M)
: 若高端50歲以下施打數用最有利(但不可能)的狀態,以總施打數計算,
: 死亡率則為 1.26 (10M),約為所有疫苗的 1.44 倍
: 因此由數據可見:
: [高端] 於 [50歲以下] 死亡率,
: 是 [所有疫苗] 的 1.44 ~ 2.25 倍。
: 由結果看來,高端在死亡率方面,可能並沒有比較安全,
: 因此若以死亡率作為疫苗安全性的衡量標準,
: 安全性可能不足以成為選擇高端的依據。
: 不過還是要平衡一下,無論何種疫苗,在此統計中死亡率都還是很低的,
: 而 [死亡人數] 也並不等於 [因接種疫苗而死亡] 的人數,
: 雖然我認為這數據差距有統計上的意義,
: 但我想接種疫苗跟染疫風險相較還是 Z>B。
: 以上,手動統計,如計算有違誤請告知。


理性討論,勿戰

這個計算應該是忽略掉背景值的問題,自然死亡不是只有長者才有,年輕人也有可能
有非意外死亡。

以目前第十回國民生命表20 ~ 50 歲取最高最低值分別是 50 歲男性的 0.00596 和
20 歲女性的 0.00029 做計算,也就是自然死亡的背景值。

生命表的產生方式是統計 全年間的死亡人數 / 年初人數

因此 生命表機率 / 全年天數 * 對比原 Po 高端統計天數 * 10M

0.00596 / 365 * 21 * 100,000 ~= 34.290 (50歲男性)
0.00029 / 365 * 21 * 100,000 ~= 1.668 (20歲女性)

那對照原 Po 的數據高端 1.96, 其他 0.87,其實在死亡率上可能沒有很顯著的差異
如果直接相除的話,搞不好還會出現打了疫苗的結果死亡率反而降低的奇怪結論...


第十次國民生命表: https://www.moi.gov.tw/cp.aspx?n=3436



=====

再跟大家分享一個無腦除的應用好了

同樣是國民生命表,取台北市三十歲的不分性別死亡率 54人 / 每十萬人
取新北市三十歲的不分性別死亡率 72人 / 每十萬人

72 / 54 = 133% 所以住在新北市年輕人的死亡率是台北1.3倍

再套用幾個下面鄉民留言 72 和 54 不算顯著差異嗎?

然後再讓新聞記者報一下,大概接下來規劃數學課綱的時候就會認真考慮把統計檢定
放課綱放多一點了。


--
此篇文章以 CC BY-SA 4.0 發表。

咖啡是一種豆漿,
茶是一種蔬菜湯。


--

※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.230.212.116 (臺灣)
PTT 網址

nowitzki0207 09/14 20:54這不算罕見吧

nathan2000 09/14 20:55推邏輯分析.

mikezip 09/14 20:56所謂的背景值是猝死的還是所有死因?

SP500 09/14 20:571.96/0.87 還不算顯著的差異 也真服了你!!

trywish 09/14 20:58高端或進口疫苗都有背景值,假設是比例,

trywish 09/14 20:58那兩者理論上比例應該一樣。除非打高端的

trywish 09/14 20:58族群(個性、身體狀況、頭腦)和打進口疫苗

SRadiant 09/14 20:59好像其他疫苗就沒有背景值似的XD

trywish 09/14 20:59兩者死亡率不同,才能扣除。至於打高端的

trywish 09/14 20:59人到底是比較會死,還是比較不會死,這點

trywish 09/14 20:59你可能要去研究分析才能知道。當然分析出

trywish 09/14 21:00來,可能會被人罵你歧視。

SRadiant 09/14 21:00兩邊的背景值相同,背景值+其他疫苗=0.8

ga652206 09/14 21:00要算入台灣價值公式

SRadiant 09/14 21:007,背景值+高端=1.96,我相信背景值不會

SRadiant 09/14 21:01高過0.87啦,不然反而其他疫苗變成延年

SRadiant 09/14 21:01益壽丹了

keyofdejavu 09/14 21:011.96跟0.87還不夠大嗎

rq654 09/14 21:02應該只計算心臟出問題死亡的背景值吧

SRadiant 09/14 21:02更不用說其他疫苗累積至少3個月的數據,

SRadiant 09/14 21:02高端只3週

※ 編輯: pichubaby (36.230.212.116 臺灣), 09/14/2021 21:10:23

SRadiant 09/14 21:05把時間考慮進去,只會更顯著

ensuey 09/14 21:06這要從個別死因去分析啦

SRadiant 09/14 21:06唯一可以防守的點,大概只有數據尚太少

SRadiant 09/14 21:06所以可能不準

ensuey 09/14 21:07譬如 AMI CVA Dissection TTS 等

ensuey 09/14 21:07用全死因哪看得出什麼

ensuey 09/14 21:10而且不只要看死的 也要看沒死的

ensuey 09/14 21:11AMI CVA TTS 也不一定會死阿

ensuey 09/14 21:11要證明某一種疫苗會特別導致某一疾病

ensuey 09/14 21:11發病的不論有死沒死都要列入統計

kenned 09/14 21:12所以有可能是第十版的死亡率要調整

kenned 09/14 21:12因為兩者的50歲同背景下 還是差不小

pyrite 09/14 21:13用全死因對比單一死因,是否合理?

ensuey 09/14 21:13只討論死的 也沒分死因 有啥意義 Zzz

lazioliz 09/14 21:14新北年輕人死亡率高好像蠻正確的捏

SRadiant 09/14 21:17樓上,其他疫苗都不是新北在打的對吧?

jun1981 09/14 21:27這邊其實不想理性討論,你知道的

serotoninUP 09/14 21:50原來每年猝死率那麼高 怕豹QQ

karmel 09/14 22:09這邊沒人跟你理性討論拉

lepputte 09/14 22:40那張表的最後面有個別死因除外的分析,

lepputte 09/14 22:40其實至少要扣掉自殺、意外事故這種

lepputte 09/14 22:41這樣勉強才比較可以比較,不能比全死因

cerberi 09/17 11:12