问题

如何看待港大第五波疫情模型研究疫苗有效率?

回答
对于港大第五波疫情模型研究疫苗有效率这件事,我觉得可以从几个角度来看,而且确实挺有意思的。

首先,我们要明白,模型研究疫苗有效率这事儿本身就不是一个简单直接的过程。它不是像做个实验,给你一个数字就完了。尤其是疫情期间,变异株层出不穷,疫苗的保护力也会受到影响,所以模型研究就显得格外重要,也特别复杂。

港大这次第五波疫情的模型研究,我觉得可以从以下几个方面去理解:

1. 研究的背景和目的:

第五波疫情,尤其是在香港,它的特点很明显,就是奥密克戎变异株(Omicron)的广泛传播,特别是BA.2亚型。这种变异株传染性非常强,传播速度快。同时,香港当时接种疫苗的覆盖率已经比较高了,但依然出现了大规模的爆发。

在这种情况下,科学研究的重点就放在了:

疫苗在实际疫情中的保护力到底有多强? 不仅仅是实验室里的数据,而是真实世界的数据。
不同疫苗(科兴、复必泰)的保护力有什么差异? 在对抗奥密克戎这种变异株时,哪种效果更好?
接种不同剂次(一针、两针、三针)的效果如何? 特别是加强针的作用有多大?
模型能否预测疫苗接种对控制疫情传播的作用? 比如,如果提高接种率,能减少多少感染?多少重症?多少死亡?

所以,港大进行这项研究,很大程度上是为了给疫情防控提供科学依据,帮助政府和公众更好地理解疫苗的作用,并做出更明智的决策。

2. 模型研究的方法和局限性:

模型研究通常是基于数学和统计学的原理,利用现有的疫情数据(病例数、住院数、死亡数、疫苗接种数据等)来构建一个能够模拟疫情传播过程的系统。

数据输入是关键: 模型的好坏很大程度上取决于输入数据的质量和准确性。如果疫情初期的数据统计不准确,或者模型没有考虑到所有影响传播的因素,那么结果就会有偏差。
模型本身的假设: 任何模型都是对现实世界的简化。模型会设定一些假设,比如病毒的传播参数、人群的接触模式、疫苗的保护效力随时间的变化等等。这些假设的准确性直接影响模型的预测能力。
参数校准: 研究人员需要不断地用实际数据来“校准”模型,让模型的输出尽可能地贴近现实。这个过程需要反复进行,而且不同的模型可能会有不同的校准方法。
“有效率”的定义: 疫苗的有效率并不是一个单一的概念。它可以是预防感染的有效率、预防出现症状的有效率、预防重症的有效率、预防死亡的有效率等等。研究中报告的有效率具体是指哪一种,需要看研究的详细说明。
动态变化: 病毒会变异,人群的免疫力也会衰减,防控措施也在调整,这些都会影响疫苗的真实有效率。所以,模型得出的有效率可能是一个特定时间段内的评估结果。

3. 港大研究的意义和启示:

无论港大研究的具体数字是多少,它的意义主要体现在:

提供了具体的科学数据: 相较于空泛的讨论,模型研究能提供量化的数据,比如在什么样的情况下,接种加强针能够显著降低感染或重症的风险。这些数据对决策者来说是宝贵的参考。
揭示了疫苗的关键作用: 即使面对传染性极强的变异株,研究结果通常也会表明,疫苗(尤其是完成全程接种和加强针接种)仍然是降低重症和死亡风险最有效的手段之一。这有助于巩固公众对接种疫苗的信心。
指导了疫苗接种策略: 研究结果可以帮助政府优化疫苗接种的优先级和推广策略。例如,如果发现老年人和有基础疾病人群接种加强针后保护力提升尤为明显,那么就可以优先鼓励他们去接种。
提示了现有疫苗的局限性: 模型研究也可能揭示出,即便接种了疫苗,在面对高传播性的变异株时,依然有感染的风险。这可以促使我们思考,除了疫苗,还需要配合哪些非药物干预措施(比如戴口罩、保持社交距离)来共同控制疫情。同时,也为研发更新、更有效的疫苗提供了方向。
促进了科学的对话和反思: 关于疫苗有效率的讨论,很多时候会因为信息的不对称或者理解上的差异而产生误解。通过科学的模型研究和公开的讨论,有助于提升公众对科学的认知,理解科学研究的严谨性和局限性。

我的看法总结一下:

港大进行第五波疫情模型研究疫苗有效率,是一件非常有价值的事情。它运用科学的方法,试图量化疫苗在真实世界中的作用,为抗击疫情提供了重要的参考信息。

但同时,我们也需要理解模型研究的内在局限性,不能把模型的结果当成绝对真理。模型只是一个工具,它的输出受数据和假设的影响,需要结合实际情况进行解读。

更重要的是,这些研究结果往往会支持一个核心观点: 在疫情面前,科学(包括疫苗和公共卫生措施)仍然是我们最可靠的武器。 即使疫苗不是万能的,它依然是减少健康危害的最有效手段之一。这项研究也提醒我们,病毒在不断演变,我们的应对策略也需要随之调整和优化。

网友意见

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和香港的检测规则有关。

以色列研究报告说对omicron,4针BNT有效率30%,4针moderna有效率11%,香港并没有人打4针,实际有效率应该不会超过这个。

现在香港是“自愿检测,抗原检测自愿上报“制度,对大部分人并没有强制的检测。香港目前政府报告的确诊是100万多,但港大模型说其实已经有一半人感染了,300~400万人。也就是说香港政府掌握的确诊信息只有实际感染的1/4~1/3。

众所周知,不检测,或者检测了不上报,就没有确诊。”有效率“高的组,其实说明的是该组愿意参与核酸检测的比例少,抗原检测后愿意上报的比例少。”有效率“低的组,其实说明的是该组愿意参与核酸检测的比例高,抗原检测后愿意上报的比例高。

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这种研究基本上可以看都不看啦

琪露诺的算数教室:疫苗的有效性80%指的是同一个理论感染事件下,没打的100%感染,打了的20%感染。每一次感染事件相当于扔了一次骰子,有的疫苗出6才感染,有的疫苗大于3就感染。这就是为啥随机控制的临床试验比真实世界数据信度高,因为它能确保打没打疫苗的遇到的感染事件是一样的。

这也是为什么,只要这样的理论感染事件发生的足够频繁,时间足够长,只要你保护率不是100%最后你总是会被感染的。只不过假如这样的事件每天一次,算数学期望的话50%保护率下你要两天被感染,95%下你要20天。知乎低患喜欢说什么“以色列打了那么多疫苗每天还是那么多”,属于是琪露诺行为(笑)

而这个理论感染事件,在真实情况下的发生频率是一个分布,是随着周围病毒流行情况,以及被感染者本身的身体状况不断在变化的。有的人一个月扔一次骰子,有的人一天扔十次。同一个人有的今天扔十次,明天扔两次。所以真实世界数据想统计疫苗有效性是非常困难的,必须收集患者的大量数据和信息来估计感染风险,结合足够大的样本,来模拟“如果这是一次临床试验会怎么样”,确保不同组扔骰子的次数随时间分布是大体一致的。

香港这个数据连个感染风险分层都没怎么好好做,显然看都不看啊。他们自己估计也觉得离谱,连置信区间都懒得整一个了。实际上想比疫苗有效率,最科学的金标准只有头对头临床试验,其次的是随机派发疫苗(而非自己选择/申请)条件下的真实世界数据。

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