黃偉俐觀點:柯文哲是不是最棒的台大教授?數字會說話!

2022-05-04 06:40

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防疫槓中央,也是台北市長柯文哲的絕招。(取自台北市政府網站)

防疫槓中央,也是台北市長柯文哲的絕招。(取自台北市政府網站)

其實絕大多數人很怕數學,看到數字就頭大,除了別人給我們的簡單數字之外。像最近台灣柯文哲市長,前柯文哲教授講的6萬人過世。仔細聽電視訪談,他確實沒講這波疫情下來,但是疫情期間,這種含糊的發言,即使不是胡言亂語、意圖一鳴驚人,也應算妖言惑眾、製造恐慌吧

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我們還是談點數學吧!我替大家算,去年五月底感染人數約400人,下圖可以看出,死亡率最高峰落在6/11左右,約兩周之後,7天平均值28人。算下來,COVID-19 原始株染疫高峰的死亡率是7%,每一千個死7個。

表1
表1

這個高峰期的數字跟最後確診的死亡率不同,最後的數字是4.5%,每百人確診約死亡4.5人。當時最常被提到的是我們的確診死亡率太高,相較其他國家,高到讓有些人質疑台灣的醫療水準。當然有很多因素可以造成偏高的死亡率,包括確診未被診斷出來的黑數,還有染病的年齡分布。

這一波疫情的死亡率呢?疫情之後一周的死亡率高峰應該在千分之7

日星韓這一波的Omicrone疫情,請參看「黃偉俐觀點:新冠疫情可以放手嗎?從日韓星經驗看台灣該怎麼做?

文章裡面有一個圖表,是我根據約翰霍普金斯的資料整理出來,從感染高峰到死亡高峰的時間,還有死亡比率。這個數字可以提供醫療跟殯葬量能的參考之外,還牽涉到一個社會的恐慌指數。可以看到除了日本之外,其實星韓相去不遠,這個差異除了確診黑數之外,或許跟日本第三劑疫苗施打不普及有關。

表2
表2

這一個資料可以提供非常好的參考價值,不管是醫界,或一般民眾:

1. 感染高峰到死亡高峰約1個禮拜

2. 死亡高峰的平均死亡人數,約是感染高峰的0.7%,千分之7,跟台灣去年相比只有1/10

那台灣這一波疫情會如何呢?目前疫情剛起,還不到可以做結論的時候,看起來很可能也約在千分之1上下。疫情的分析千頭萬緒,病毒會變種,感染的族群也會改變,疫苗的施打更是一大變數。真正的專家們請勿字斟句酌的挑毛病,這是看趨勢,我們無法控制真正的外在變數,只能就手邊資料綜合分析。

現在的韓國為什麼可以、敢快速放寬?說穿了,是因為確診死亡率應該低於千分之1

韓國3/17疫情最高峰,超過40萬人卻單日確診,一周後千分之7死亡率。4/20號感染人數約10萬人/天,5/1平均死亡人數約100人,確診死亡率只有約0.1%,從最高峰的千分之7下降到千分之1。

表3
表3

不少醫師在講,目前Omicrone的確診死亡率約相當於流感,老實說這是專家們才能估計的,大家或許可以看看美國的流感數字做參考。

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