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3 月 31 日上海新增本土确诊病例 358 例、无症状感染者 4144 例,目前情况如何? 第2页

        

user avatar   er-bi-hou-ke-ke-pu-xiao-yi-sheng 网友的相关建议: 
      

上海的能人很多,防疫政策分歧很大。

我记得去年广州也爆发过一次疫情,而且是第一次面对变异的病毒。

但是,广州处理得真的很好,疫情很快就控制住了,也没有出现外溢的情况。

对于上海防疫政策,我也不想吐槽什么。上海目前的政策,就突出两个字混乱。按理说,上海的资源应该是全国最好的,但很可惜完全没有体现出劲往一处使的感觉。

简单的说,就是没有目标。今天这样明天这样,防又不防,拖而不决,让人心里反而烦躁不安,闹着玩呢。

目前的情况是整个长三角都基本被玩得瘫痪了,这个时候,就不要再写什么小作文,发通稿,什么救了洋人的丁丁都要发个稿子,医院宣传科闲得慌?

如果是为了保护上海的经济,防疫政策有变,那其他的地方的经济不是经济?其他地方的防疫政策要不要一起变?

科学,我还是相信科学,这个时候,需要国家组建权威的医疗专家团队,结合真实世界的数据,对疫情进行科学的研判,更好的指导人民的生产生活,我们不需要华而不实的新闻发布会,也不要天天加油。

我们需要告诉我们病毒的危害,告诉我们防疫政策所要达到的目标,而不是天天形势严峻,今天封城,明天封城,今天捅核酸明天捅核酸。

但愿我们能早日过上正常的生活,有一点点隐私,有一些自由,有更多的快乐。


user avatar   su-kai-46-20 网友的相关建议: 
      

我们本省好几个城市本来从2020年3月解封之后,岁月静好了两年。

然后上海的客人一来。马上纷纷沦陷只能封城了。这下梦回2020艰难岁月了。

有的人封在家里出不去,有的人在外面回不来,本来何至于此,何至于此。

上海肝病网红及其幕后主使想共存,能不能别把全国其他兄弟城市都拉下水啊。


user avatar   bo-ci-wan-na 网友的相关建议: 
      

上海这波疫情

越来越给人的感觉就是

整个上海仿佛还活在2019年

整个城市从过去穿越而来的

大数据防疫?隔离了怎么买菜?疫情之下对医疗资源的挤兑的问题?

这些明明已经有答案的问题

他们全都不知道

虽说纸上得来终觉浅

其他没经过疫情的大城市,也都经历过懵逼阶段,但至少经历过后马上就走上正轨了,我当时觉得西安已经算做的很差了

没想到上海更是重量级

上海从上到下仿佛这两年疫情和他们无关

该吃吃该喝喝,健康码形同虚设

仿佛只要防住外地人进入就可以高枕无忧

然而时代变了,再强大的奥秘克隆面前

上海3000优秀流调团队构筑的防线像大清国的骑兵面对列强的火炮一般不堪一击

对大面积传染所带来的最坏情况,可以看出上海没有一点准备,更别说做好各种预案

像极了当初跌跌撞撞被迫进入近代史的旧中国那样狼狈不堪

弱小和无知不是生存的障碍,傲慢才是

管制流出?呵呵

真就蒙多,想去哪就去哪!

周围一圈的兄弟朋友全遭罪了

浙江江苏如临大敌

人在杭州,我清明节回老家的高铁车票一次又一次的被取消了

原因是什么呢?

本来还在想杭州停高铁是不是又是防疫过度了

早上起来看到新闻,上海又漏阳性跑出去了

上的还是高铁

对不起,是我眼界小了

上海给全国人民带来最大的危害就是不确定性

因为不确定,所以一切只能按照底线走

只要有可能导致疫情泄露的车次就全部停了

估计要到五一节上海才能降到两位数以下

真正正常要到六一以后了


谢天谢地

本该四个星期前就应该到的严格离沪要求

终于来了

说一千,道一万,还是希望上海赶紧好起来

事实证明,清零和躺平间没有中间值

而半躺平几天的代价都已经让人无法承受

清零政策保护的正是那些弱者,他们中有家在医疗不发达占中国人口大多数的农民

该支援还是得支援的


user avatar   mao-xiao-mai-38 网友的相关建议: 
      

大家对华为熟悉的更多的是终端,或者说手机,我们就聊聊手机。

今天为了回答另一个问题,刚好做了一张图,统计了御三家2015年-2020年Q4手机出货量的变化图:

2018年,华为制裁前最后一个完整年,在苹果新机发布的Q4,出货量做到了6000万台以上,相应的,苹果在iPhone6发布之后,Q4季度出货量首次跌破7000万台,之后,华为被制裁,销量快速下滑,苹果急速攀升。

2020年,华为季度出货量下滑到3000万台的时候,苹果季度出货量直接做到了9000万台,2021年Q4苹果单季度出货量如果突破一个亿,我是毫不意外的。

苹果的神话,乔布斯的神话,大家耳熟能详,我就不赘述了。

在华为没有被制裁之前,是直接冲着破这个神话而去的。

在中国市场,华为其实已经突破了这个神话的,在2020年中的时候,5000-8000价位的高端机核心区段,华为已经超越了苹果。

华为之前,苹果就是高端机市场的天顶星,在华为之后,苹果又是这个市场的天顶星,一个能打的都没有。

这个过程中,苹果有什么大的变化么?

其实没有,苹果还是那个苹果,一切都是按部就班,但有华为和没华为,苹果的市场地位完全是两个概念。

所以,你说华为强吗?

华为每年千亿研发,在苹果之上,很多人对这个不服气,用各种理由来否定华为,说什么研发投入是数据做出来的,华为没有上市,公布的官方数据不可信。

我们都不需要去从专业角度驳斥这种言论。

就看市场表现,尤其是高端市场的表现,这个是实打实的。

市场之外,十年的时间,华为做出了海思麒麟,做出了鸿蒙,这两个过去被认为是中国科技企业无法突破的两座大山,华为突破了。

当然,海思麒麟已经被认可了,鸿蒙还处在争议中。

但我们仔细想想,如今对鸿蒙的各种批判,是不是和十年前对海思麒麟的各种批判如出一辙?

如果华为这一波没有被美国干死,给鸿蒙十年的成长时间,十年后鸿蒙会是什么态势?会不会比今天的海思麒麟差?

你说华为是不是真的牛逼?


user avatar   da-bai-e-nai-tang-29 网友的相关建议: 
      

暗合国人心态:能贪是一种能力,而清廉是一种迂腐。法治与规则则只是御下的工具——被其束缚之人自然比不上操弄规则的人。


至于说工作能力,一个格格不入的人能身居高位,能力上怎么可能反而不如行贿上去的贪官?但是舆论要这么去引导,只能说现在的社会,普遍认为贪污不可治,只能尽量“为我所用”,一厢情愿罢了。


user avatar   kingofzoo 网友的相关建议: 
      

最重要的积极作用是稳定人心

当前

上海的基层街道 居委几乎被繁重的工作压垮

而本地中高层一再无法有效组织抗疫

老百姓在混乱中几乎失去了信心与耐心

中央的果断出手 全国性的援助的陆续抵达

终于让上海人民看到了希望

其中解放军的抵达尤其令人振奋

它让市民看到了可以绝对信赖的力量

因为大家知道

人民解放军

是真正的人民的力量

而疫情中某位专家网红的表现

似乎已经不是站在人民的立场上了


user avatar   eagle-44-34 网友的相关建议: 
      

谢邀。这个问题很简单:如果知道各个号码的中奖概率一样,他们还会成为彩民吗?

***** ***** *****

上面这句话是调侃。如果要认真回答这个问题,得从两个方向回答:

  • (1)“1,2,3,4……” 这样的号码买的人真的少吗?

以双色球(红球 33 选 6,蓝球 16 选 1)为例,在 2015-11-17 的开奖中,全国投注量为 323,653,256 元,即 161,826,628 注,而不同的投注数 共有 17,721,088 种,所以平均每种组合大概有 9 个人投注。那么, 1,2,3,4,5,6,7 这样的组合是否有 9 个人投注呢? 还真的挺有可能呢。全国那么多人玩双色球,有 9 个人次投注了这个充满规律的号还真不奇怪。

所以,题主的命题看起来好像不太成立。

当然了,一定有很多人觉得觉得这个号绝无可能中奖,那么我们来看看近 300 期双色球的开奖情况:

根据计算,四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303, 但在最近 300 期里,它中了 1 次四等奖,中奖率还高于平均值呢。

  • (2)为什么有些彩民会觉得 “1,2,3,4……” 这样的号码不容易中奖?

用我自己创造的词语来说:他们被 “归类假象” 蒙蔽了。

什么叫 “归类假象” 呢?

就是看似有意义的归类,在我们所关心的维度下没有意义,反而对我们的判断造成了干扰。

就概率而言,似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类,而看上去不同类别的发生概率差别很大,然而实际上,这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子,其发生的概率或期望并无任何不同。

就本题的来说,我们不难理解彩民们的想法:

他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。

以双色球为例:“有规律组”的情形可能包括: 7个数呈等差数列,7个数都小于10,7个数都是偶数,7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。

彩民们研究了一下以往的中奖号码,发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形,所以他们认为:

  • 【买无规律的号码组比买有规律的号码组中奖概率更大】

这个推论有道理吗?看起来好像很像回事呢。

但实际上,上面的那句话是不对的,正确的说法是:

  • 【中奖结果是无规律的号码组比有规律的号码组概率更大】

这两句话有什么不同呢?简单地说,后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样,而前者是 有规律组 和 无规律组的 1:1 抽样,样本大小就不一样,概率分布又怎么会一样呢。

举个例子,假设有 100000 个号码组合,其中有规律的有 1000 组,无规律的有 99000 组。

假如彩票中心抽奖了 100 次,每次中奖 1 个号码组合

  • 那平均来讲,只有 1 次是有规律组的, 99 次是无规律组的。无规律组的中奖结果占了 99%。

然而,对彩民来说,

中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例

如果买了 100 次彩票,每次 1 注,

  • 如果 100 次都是买有规律组,那他的平均中奖次数 E1= 100* (1/100) * (1/1000)=0.001
  • 如果 100 次都是买无规律组,那他的平均中奖次数 E2= 100* (99/100) * (1/99000)=0.001

毫无差异

以上的推导非常简单,连小学生都很容易理解吧?

但是在生活中,这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。

举个例子,这是一个古老的故事:

曾经有一个女子学院,有一天校长提议道,为了活跃学院的气氛,建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对:千万不能这样,否则的话,一年后会有一半的女生退学的!
在最终的妥协下,校长决定,当年招收 1% 的男生做试验。
一年后,校长宣布:“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然,学院的女生数量确实有所减少,但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。

你发现问题在哪里了吗?

#


user avatar   gui-hong-57-13 网友的相关建议: 
      

谢邀。这个问题很简单:如果知道各个号码的中奖概率一样,他们还会成为彩民吗?

***** ***** *****

上面这句话是调侃。如果要认真回答这个问题,得从两个方向回答:

  • (1)“1,2,3,4……” 这样的号码买的人真的少吗?

以双色球(红球 33 选 6,蓝球 16 选 1)为例,在 2015-11-17 的开奖中,全国投注量为 323,653,256 元,即 161,826,628 注,而不同的投注数 共有 17,721,088 种,所以平均每种组合大概有 9 个人投注。那么, 1,2,3,4,5,6,7 这样的组合是否有 9 个人投注呢? 还真的挺有可能呢。全国那么多人玩双色球,有 9 个人次投注了这个充满规律的号还真不奇怪。

所以,题主的命题看起来好像不太成立。

当然了,一定有很多人觉得觉得这个号绝无可能中奖,那么我们来看看近 300 期双色球的开奖情况:

根据计算,四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303, 但在最近 300 期里,它中了 1 次四等奖,中奖率还高于平均值呢。

  • (2)为什么有些彩民会觉得 “1,2,3,4……” 这样的号码不容易中奖?

用我自己创造的词语来说:他们被 “归类假象” 蒙蔽了。

什么叫 “归类假象” 呢?

就是看似有意义的归类,在我们所关心的维度下没有意义,反而对我们的判断造成了干扰。

就概率而言,似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类,而看上去不同类别的发生概率差别很大,然而实际上,这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子,其发生的概率或期望并无任何不同。

就本题的来说,我们不难理解彩民们的想法:

他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。

以双色球为例:“有规律组”的情形可能包括: 7个数呈等差数列,7个数都小于10,7个数都是偶数,7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。

彩民们研究了一下以往的中奖号码,发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形,所以他们认为:

  • 【买无规律的号码组比买有规律的号码组中奖概率更大】

这个推论有道理吗?看起来好像很像回事呢。

但实际上,上面的那句话是不对的,正确的说法是:

  • 【中奖结果是无规律的号码组比有规律的号码组概率更大】

这两句话有什么不同呢?简单地说,后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样,而前者是 有规律组 和 无规律组的 1:1 抽样,样本大小就不一样,概率分布又怎么会一样呢。

举个例子,假设有 100000 个号码组合,其中有规律的有 1000 组,无规律的有 99000 组。

假如彩票中心抽奖了 100 次,每次中奖 1 个号码组合

  • 那平均来讲,只有 1 次是有规律组的, 99 次是无规律组的。无规律组的中奖结果占了 99%。

然而,对彩民来说,

中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例

如果买了 100 次彩票,每次 1 注,

  • 如果 100 次都是买有规律组,那他的平均中奖次数 E1= 100* (1/100) * (1/1000)=0.001
  • 如果 100 次都是买无规律组,那他的平均中奖次数 E2= 100* (99/100) * (1/99000)=0.001

毫无差异

以上的推导非常简单,连小学生都很容易理解吧?

但是在生活中,这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。

举个例子,这是一个古老的故事:

曾经有一个女子学院,有一天校长提议道,为了活跃学院的气氛,建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对:千万不能这样,否则的话,一年后会有一半的女生退学的!
在最终的妥协下,校长决定,当年招收 1% 的男生做试验。
一年后,校长宣布:“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然,学院的女生数量确实有所减少,但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。

你发现问题在哪里了吗?

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从根本上说,要想逐步开放,结束目前的煎熬,中国就必须建立分级诊疗制度,所谓分级诊疗制度就是轻症居家/诊所/卫生院治疗,急重症入院,可是中国人普遍的习惯是,有一点发热、头痛、咳嗽、流涕就往医院跑,特别是三甲医院跑。所以放开必然挤兑,挤兑必然发生次生灾害,导致病死人数上升,这是国情很难承受的。

从就医习惯看, 中国人只有在看中医的时候不往三甲医院跑,所以中医中药广覆盖倒是可以迅速实现间接性的分级诊疗,否则真正等中国建设好分级诊疗制度,不知道要等到猴年马月去了。

关于中医,针灸上顶刊要多一些,中药上顶刊要少一些,本质上还是因为针灸比中药更简单,容易重复,中药来源于植物,成分复杂,解析起来要难一些。

最近几年靠研究针灸在医学顶级期刊刊上发布文章的人越来越多,很多人因此成为了业内大牛,《Neuron》、《Nature medicine》、《Immunity》、《JAMA》等期刊上面都有大量的研究中医针灸临床的文

最近一篇自然是登上了《Nature》的美国哈佛大学马秋富教授团队的《A neuroanatomical basis for electroacupuncture to drive the vagal-adrenal axis》,提示可以通过刺激足三里穴,从而治疗“炎症风暴”(试验模型是,用感染诱发脓毒血症,诱发炎症风暴,这是一种剧烈的全身炎症反应,具有致命危险,然后用针灸去拮抗它)。

总的来说,中医主要是通过改善患者的症候,拮抗可能的炎症风暴来缓解患者病情,避免轻转重,针灸的证据多一些,中药的证据少一些,少一些是因为试验上比较困难,但是从临床观察看,一线发现用中药或者针药并用,又比单纯用针灸效果好一些。

但是,中医的问题是,不是每一个患者都接受中医、中药,有王思聪,马前卒这类意见领袖鼓动民众不接受中医,现实看,这类意见领袖还不少,导致现在间接性的分级诊疗也实施不了。

所以没有办法,只能继续等待下去,等待国产西医特效药的普及,以及外部世界度过了疫情高峰。

回到莲花清瘟,这个药其实是银翘散和麻杏石甘的加减方,功效是清瘟解毒,宣肺泄热,是很古老的药方了,在真实世界至少有300年以上的大规模使用历史,从中医理论来说,只要是外感风热,并且属热毒袭肺证的,均可使用。

其随机对照试验,2011年由王辰教授领衔,国内11家医院参加课题组共同完成,旨在研究奥司他韦(达菲)和传统中药汤剂(麻杏石甘汤和银翘散加减方)治疗新型甲型H1N1流感的临床效果研究。研究采用规范、严格的现代循证医学研究方法,将410例确诊为轻症甲流的成年患者随机分为4组:对照组、达菲组、中药组(应用麻杏石甘汤和银翘散加减方汤剂)、达菲加中药组。结果发现,对照组的发热持续时间为26小时,达菲组的发热时间为20小时,中药组的发热时间只有16小时,达菲加中药汤剂患者的发热时间为15小时。统计分析显示,3个用药组的发热时间均显著短于对照组,中药汤剂可以显著降低甲流发热持续时间,其效果与达菲相仿或有更加优效趋势。于2011年相关文章发表在美国的《内科年鉴》(Ann Intern Med):Oseltamivir compared with the Chinese traditional therapy maxingshigan-yinqiaosan in the treatment of H1N1 influenza: a randomized trial。

2019年1月,由王辰院士承担,卫生部北京医院、首都医科大学朝阳医院、首都医科大学宣武医院、广东省中医院等全国13家三甲医院参与的“连花清瘟颗粒治疗病毒性肺炎随机、双盲、安慰剂对照、多中心临床研究”揭盲。结果显示连花清瘟在改善病毒性肺炎患者发热、咳嗽、咳痰、胸痛、肌肉酸痛、呼吸困难等临床症状方面显示出良好疗效。

关于连花清瘟抗击新冠的临床研究,2020 年5月16日由国际植物医学领域杂志《植物医学》(影响因子5.34分,应该是植物医学领域的最高分)(Phytomedicine)收录发表:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0944711320300738

(链接:Efficacy and Safety of Lianhuaqingwen Capsules, a repurposed Chinese Herb, in Patients with Coronavirus disease 2019: A multicenter, prospective, randomized controlled trial

这项临床试验纳入了符合研究方案的病例共284例(需要机械通气的严重肺炎为排除标准之一),随机分为治疗组和对照组。治疗组参照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第四版)》进行常规治疗;对照组在常规治疗基础上加用花清瘟胶囊4 粒/次,3 次/日(或颗粒1袋/次,3 次/日),治疗周期为14 天。

结果显示:经过连花清瘟治疗组治疗14天后,主要临床症状(发热、乏力、咳嗽)治愈率较对照组显著提高,在治疗第7天达57.7%,治疗第10天达80.3%,治疗第14天更是达到了91.5%。发热、乏力、咳嗽单项症状持续的时间也明显缩短,连花清瘟治疗还能够明显提高了肺部CT影像学异常的改善率,提高总体临床治愈率。从降低转重型患者的比例方面分析,连花清瘟胶囊治疗组与对照组明显更低(连花清瘟治疗组:2.1%,对照组:4.2%)。然而在本临床试验中,连花清瘟胶囊在提高新冠肺炎核酸转阴率和缩短转阴时间方面与对照组(常规治疗组)对比虽然显示出一定的优势,但差异尚未达到统计学意义[1]
图1 总体研究发现


图2 连花清瘟胶囊治疗组显著缩短症状恢复时间(左图:全方案集;右图:符合方案集)


图3 连花清瘟胶囊治疗组显著提高症状治愈率(全方案集)


图4连花清瘟胶囊治疗组显著提高临床治愈率以及缩短CT异常恢复的时间(A与C图:全方案集;B与D图:符合方案集)
研究中出现的不良事件以轻至中度为主,且两组之间没有明显差别,研究中未出现与研究药物相关的严重不良事件。上述系列发现表明,在常规治疗基础上联合应用连花清瘟胶囊口服14天可显著提高新冠肺炎发热、乏力、咳嗽等临床症状的改善率,明显改善肺部影像学病变,缩短症状的持续时间,提高临床治愈率,遏制新冠病情恶化,而且安全性较高[1]

因此,可以说连花清瘟胶囊在治疗普通型新冠肺炎方面(主要是改善症状及肺部影像学病变,以及提高临床治愈率)确实是有效的。

总的来说,从多次循证研究看,连花清瘟对于缓解各种病毒引起的呼吸系统症状是有效的,大量发放连花清瘟,有助于在间接性地实现分级诊疗,避免大量的无症状感染者/轻症患者往医院挤兑,消耗医疗资源,也有利于更好地保护脆弱人群。

当然目前看来,国家通过既往经验在上海疫区推广中医覆盖,确实遇到了比山东,东北,广东,甘肃更大的困难,在吉林,山东,广东这些地区推广中医全覆盖确实没有遇到这样强烈的公开抵制,甚至连在香港推广中医全覆盖都是一路畅通,得到了香港政府,医院管理局和市民的支持:


但是在上海,阻力是前所未有的 ,形形色色的人参与了进来,对国家的方针进行阻抗,这也导致了上海战疫的艰难。

——————————————

写在后面的话:

坦率说,我是不完全相信国外的RCT的,不管它有着多么“光鲜亮丽”的外表。

我主要相信真实世界数据,以及大数据。

前车之鉴在那儿,当年瑞德西韦(Remdesivir)传入中国,王辰icon院士主持了一场意义深远的临床试验,试验结果最终发表在The Lancet(柳叶刀)上,结果与美国的临床试验结果截然相反:

“使用Remdesiviricon后,新冠患者的临床症状得到改善的中位时间为21天,死亡率为14%;而使用安慰剂的新冠患者是23天改善临床症状,死亡率为13%。以上差异均无无统计学意义,因此,Remdesivir与临床症状的改善时间无关。”

接下来的两年,美国的真实世界数据也令人不乐观。

由于我不信任各国的新冠病死率,所以我认为可以看看大数据分析下的超额死亡率。

2022年3月10日,美国华盛顿大学的研究人员在《柳叶刀》期刊上发表了一篇题为" Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic:a systematic analysis of COVID-19-related mortality,2020–21 "的研究论文。

在该研究中,研究人员分析了191个国家和地区的相关数据,以了解全球真实的新冠死亡人数。为了计算这一点,研究人员通过搜索各种政府网站、世界死亡率数据库、人类死亡率数据库和欧洲统计局来收集数据。

而把中国的超额死亡率放在全球,就是所有国家里面最低的一档(见文章附后的全球额外死亡率地图),我们的国家确实基于大数据,做出了正确的决策!

其中关键数据是:

两年时间里,全中国新冠死亡4820人,死亡率0.2/10万;超额死亡估计为17900人(7540-30100),超额死亡率0.6/10万。

而美国,新冠死亡82.4万人,死亡率130.6/10万;超额死亡估计为113万人(108万-118万),超额死亡率179.3/10万。

英国,新冠死亡17.3万人,死亡率130.1/10万;超额死亡估计为16.9万人(16.3万-17.4万),超额死亡率126.8/10万。

在吉林之外的中国新冠疫区,一概采用的都是中药全覆盖的办法(例如,吉林,山东,广东,宁夏等等)。

但是这套方法在上海遭遇了巨大的阻力,从马前卒及王思聪开始,不少人站出来“质疑”国家“中药全覆盖”的既定方针,认为“中药全覆盖”占用了上海“宝贵”的运力,其中不少人还开始推荐辉瑞的paxlovid。

paxlovid的样本数其实特别小,全部是非住院患者,其中治疗组389例是常规治疗+paxlovid,对照组385例是常规治疗+安慰剂,结果对照组的死亡率高达1.8%(385例非住院患者中,最终就有7名住院后去世!),我对这样的对照组很吃惊!因为这是辉瑞的试验,不存在医疗挤兑/医院不收/治疗条件差等问题,该试验是2021年7月开始入组的,而同期中国的新冠死亡率为0.013%

在境内这样的临床试验估计开展不了,国家不会拿人民的生命来做试验,但是,在HK其实是可以做类似的试验的,其实我特别期待在常规治疗的基础上拿“paxlovid”来和“中药全覆盖”做一次随机对照试验icon的,因为香港是一个多元的社会,中药和paxlovid各有广泛的支持者,参照辉瑞的标准,做一次随机对照试验是可行的,但是,主持试验的机构必须客观,需要警惕不客观的机构拿对照组的病例做一些手脚。

参考

  1. ^ab钟南山院士团队中药治疗新冠肺炎前瞻性、随机、对照、多中心临床研究发表在《Phytomedicine》杂志 mp.weixin.qq.com/s/QFnr

参考

  1. ^ab钟南山院士团队中药治疗新冠肺炎前瞻性、随机、对照、多中心临床研究发表在《Phytomedicine》杂志  https://mp.weixin.qq.com/s/QFnrKZNCMm-Q9yW348Vp2w

user avatar   lengzhe1984 网友的相关建议: 
      

谢邀,

基本上所有高复杂性的问题,比如说天气预报、地球洋流、股票预测、大型生态系统演化、癌症、狂犬病等等。

具体一点的,湍流、堆积固体颗粒的流动计算。




        

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