关于新冠病毒‘共存’和致死率怎样科学计算的问题? 欢迎大家理性讨论！?
好的，咱们就来好好聊聊新冠病毒“共存”这个话题，以及怎么科学地去看待它的致死率。这个话题确实挺复杂的，牵扯到很多方面，咱们尽量把话说透。
“共存”：不是简单地说“我接着”，而是怎么“带着病毒活”
首先，得弄清楚“共存”这词儿，它不是一句简单的口号，也不是说我们就放任病毒不管，任其传播。更贴切的理解是，我们要在病毒依然存在的情况下，找到一种可持续的、对社会影响最小的相处模式。
你可以想象成，我们和流感、和HIV病毒等等，其实也都是一种“共存”的状态。这些病毒并没有被彻底消灭，但我们有了疫苗、有了有效的治疗手段，社会也有了相应的防控策略，它们对我们生活的影响已经控制在了一个相对可接受的范围内。
新冠病毒的“共存”模式，大概率也会走这条路。它意味着：
不再追求“清零”： 放弃那种一旦出现病例就大规模封锁、全员核酸的极端清零策略。
侧重于“减缓”和“管理”： 病毒可能会以一种更常态化的方式在人群中传播，但重点在于降低传播速度，避免医疗系统被压垮，减少重症和死亡。
依靠科学手段： 疫苗接种、特效药物的使用、个人防护（比如生病时戴口罩、保持良好卫生习惯）、对高风险人群的保护等，都会成为常态化的应对措施。
经济社会活动的恢复： 在确保一定程度的风险可控下，社会和经济活动可以逐步恢复正常。
致死率：怎么算，怎么看，以及为什么它会变
现在来聊聊致死率，这是大家最关心，也最容易被误读的一个数字。
1. 什么叫致死率？
最简单的理解，致死率就是：
致死率 = （死亡人数 / 感染人数） x 100%
但问题就出在“感染人数”这个数字上。
2. 为什么我们很难算出现实的“真实致死率”？
“感染人数”的隐藏性：
无症状感染者： 很多感染者可能没有任何症状，或者症状非常轻微，根本不会去做核酸检测，也就不会被计入“感染人数”。
轻症感染者： 有些人可能感觉不舒服，但觉得扛一扛就过去了，或者没有条件去做检测，这些人也可能漏掉。
检测能力限制： 即使有检测，也总会有一些人因为各种原因（比如距离检测点远、经济负担等）而无法及时或定期检测。
报告和统计误差： 各地统计口径、上报流程、数据准确性都可能存在差异。
“死亡人数”的界定：
直接死因 vs. 伴随死因： 有些人可能本身有其他基础疾病，感染新冠后病情加重，最终死亡。但死亡证明上记录的是哪一个死因？这在统计上可能存在一些复杂性。
时间滞后性： 从感染到死亡需要一段时间，数据统计也需要时间，所以报告的致死率往往是滞后于实际情况的。
3. 科学计算和理解致死率的几个关键指标：
正因为实时计算“真实感染人数”太难，所以科学家们会用一些更科学、更稳定的指标来衡量病毒的危害程度：
病死率 (Case Fatality Rate, CFR)： 这是咱们上面说的那个简单公式，死亡人数 / 已确诊的感染人数。这个数字最容易获得，但它往往低估了病毒的真实致死能力，因为它只统计了被发现的病例。在疫情早期，检测能力不足时，CFR会显得很高。
感染者死亡率 (Infection Fatality Rate, IFR)： 这是更接近真实情况的指标，死亡人数 / 所有感染者（包括无症状和未被发现的）。要计算IFR，就需要估算实际的感染人数，这通常是通过血清学调查（检测血液中的抗体）或者复杂的数学模型来完成的。IFR通常会比CFR低很多。
重症率 (Case Fatality Rate for severe cases, CFRs)： 这是指在所有被确诊的病例中，发展成重症的比例，以及重症病例最终的死亡比例。这个指标能帮助我们了解病毒对医疗系统的压力。
4. 影响致死率的因素：
理解了计算方法，我们也要明白，病毒的致死率并不是一个固定不变的数字，它受到很多因素的影响，这也是为什么我们看数据时要结合背景：
病毒变异： 新冠病毒一直在变异，比如Delta、Omicron等。不同变异株的致病性和传播性可能不同，直接影响致死率。
疫苗接种情况： 疫苗能显著降低感染后发展成重症和死亡的风险。一个疫苗接种率高的地区，即使感染人数多，致死率也会相对较低。
人群免疫力： 除了疫苗，自然感染获得的免疫力也会影响病毒的传播和致病性。
医疗资源： 医疗系统的承载能力、ICU床位、呼吸机、特效药物的可及性等，都会影响重症病人的救治成功率，进而影响致死率。
人口结构： 老年人、有基础疾病的人群更容易发展成重症和死亡。不同国家和地区的人口年龄结构和健康状况不同，也会造成致死率的差异。
检测和报告能力： 如前所述，检测和报告的及时性和准确性直接影响CFR的计算。
“共存”背景下的致死率计算和观察：
当一个社会进入“共存”模式，我们对致死率的关注点会发生一些变化：
关注绝对死亡人数的增长趋势： 而不是过分纠结于实时变化的CFR。
强调IFR和相关模型： 科学家会更依赖于估算出的IFR，以及基于住院率、ICU占用率、死亡病例的年龄和基础疾病等数据的分析。
关注医疗系统的韧性： 重点在于确保医疗系统不被压垮，重症救治能力足够。
动态调整： 随着新变异株的出现、疫苗和药物的更新，致死率也需要动态地去评估和调整。
总结一下，科学计算和理解新冠病毒的“共存”和致死率，需要我们：
1. 理解“共存”的含义： 它是以科学手段和可控风险为基础的社会新常态。
2. 区分不同的致死率指标： CFR、IFR，以及它们各自的局限性。
3. 认识到致死率不是固定不变的： 它受病毒变异、疫苗、医疗资源、人群健康状况等多种因素影响。
4. 在“共存”模式下，更关注长期趋势、医疗系统承载能力以及IFR等综合性指标，而不是纠结于瞬时CFR的波动。
这个话题很复杂，也很重要。希望我把这些说得够明白，也欢迎大家继续理性地讨论。
“共存”：不是简单地说“我接着”，而是怎么“带着病毒活”
首先，得弄清楚“共存”这词儿，它不是一句简单的口号，也不是说我们就放任病毒不管，任其传播。更贴切的理解是，我们要在病毒依然存在的情况下，找到一种可持续的、对社会影响最小的相处模式。
你可以想象成，我们和流感、和HIV病毒等等，其实也都是一种“共存”的状态。这些病毒并没有被彻底消灭，但我们有了疫苗、有了有效的治疗手段，社会也有了相应的防控策略，它们对我们生活的影响已经控制在了一个相对可接受的范围内。
新冠病毒的“共存”模式，大概率也会走这条路。它意味着：
不再追求“清零”： 放弃那种一旦出现病例就大规模封锁、全员核酸的极端清零策略。
侧重于“减缓”和“管理”： 病毒可能会以一种更常态化的方式在人群中传播，但重点在于降低传播速度，避免医疗系统被压垮，减少重症和死亡。
依靠科学手段： 疫苗接种、特效药物的使用、个人防护（比如生病时戴口罩、保持良好卫生习惯）、对高风险人群的保护等，都会成为常态化的应对措施。
经济社会活动的恢复： 在确保一定程度的风险可控下，社会和经济活动可以逐步恢复正常。
致死率：怎么算，怎么看，以及为什么它会变
现在来聊聊致死率，这是大家最关心，也最容易被误读的一个数字。
1. 什么叫致死率？
最简单的理解，致死率就是：
致死率 = （死亡人数 / 感染人数） x 100%
但问题就出在“感染人数”这个数字上。
2. 为什么我们很难算出现实的“真实致死率”？
“感染人数”的隐藏性：
无症状感染者： 很多感染者可能没有任何症状，或者症状非常轻微，根本不会去做核酸检测，也就不会被计入“感染人数”。
轻症感染者： 有些人可能感觉不舒服，但觉得扛一扛就过去了，或者没有条件去做检测，这些人也可能漏掉。
检测能力限制： 即使有检测，也总会有一些人因为各种原因（比如距离检测点远、经济负担等）而无法及时或定期检测。
报告和统计误差： 各地统计口径、上报流程、数据准确性都可能存在差异。
“死亡人数”的界定：
直接死因 vs. 伴随死因： 有些人可能本身有其他基础疾病，感染新冠后病情加重，最终死亡。但死亡证明上记录的是哪一个死因？这在统计上可能存在一些复杂性。
时间滞后性： 从感染到死亡需要一段时间，数据统计也需要时间，所以报告的致死率往往是滞后于实际情况的。
3. 科学计算和理解致死率的几个关键指标：
正因为实时计算“真实感染人数”太难，所以科学家们会用一些更科学、更稳定的指标来衡量病毒的危害程度：
病死率 (Case Fatality Rate, CFR)： 这是咱们上面说的那个简单公式，死亡人数 / 已确诊的感染人数。这个数字最容易获得，但它往往低估了病毒的真实致死能力，因为它只统计了被发现的病例。在疫情早期，检测能力不足时，CFR会显得很高。
感染者死亡率 (Infection Fatality Rate, IFR)： 这是更接近真实情况的指标，死亡人数 / 所有感染者（包括无症状和未被发现的）。要计算IFR，就需要估算实际的感染人数，这通常是通过血清学调查（检测血液中的抗体）或者复杂的数学模型来完成的。IFR通常会比CFR低很多。
重症率 (Case Fatality Rate for severe cases, CFRs)： 这是指在所有被确诊的病例中，发展成重症的比例，以及重症病例最终的死亡比例。这个指标能帮助我们了解病毒对医疗系统的压力。
4. 影响致死率的因素：
理解了计算方法，我们也要明白，病毒的致死率并不是一个固定不变的数字，它受到很多因素的影响，这也是为什么我们看数据时要结合背景：
病毒变异： 新冠病毒一直在变异，比如Delta、Omicron等。不同变异株的致病性和传播性可能不同，直接影响致死率。
疫苗接种情况： 疫苗能显著降低感染后发展成重症和死亡的风险。一个疫苗接种率高的地区，即使感染人数多，致死率也会相对较低。
人群免疫力： 除了疫苗，自然感染获得的免疫力也会影响病毒的传播和致病性。
医疗资源： 医疗系统的承载能力、ICU床位、呼吸机、特效药物的可及性等，都会影响重症病人的救治成功率，进而影响致死率。
人口结构： 老年人、有基础疾病的人群更容易发展成重症和死亡。不同国家和地区的人口年龄结构和健康状况不同，也会造成致死率的差异。
检测和报告能力： 如前所述，检测和报告的及时性和准确性直接影响CFR的计算。
“共存”背景下的致死率计算和观察：
当一个社会进入“共存”模式，我们对致死率的关注点会发生一些变化：
关注绝对死亡人数的增长趋势： 而不是过分纠结于实时变化的CFR。
强调IFR和相关模型： 科学家会更依赖于估算出的IFR，以及基于住院率、ICU占用率、死亡病例的年龄和基础疾病等数据的分析。
关注医疗系统的韧性： 重点在于确保医疗系统不被压垮，重症救治能力足够。
动态调整： 随着新变异株的出现、疫苗和药物的更新，致死率也需要动态地去评估和调整。
总结一下，科学计算和理解新冠病毒的“共存”和致死率，需要我们：
1. 理解“共存”的含义： 它是以科学手段和可控风险为基础的社会新常态。
2. 区分不同的致死率指标： CFR、IFR，以及它们各自的局限性。
3. 认识到致死率不是固定不变的： 它受病毒变异、疫苗、医疗资源、人群健康状况等多种因素影响。
4. 在“共存”模式下，更关注长期趋势、医疗系统承载能力以及IFR等综合性指标，而不是纠结于瞬时CFR的波动。
这个话题很复杂，也很重要。希望我把这些说得够明白，也欢迎大家继续理性地讨论。
网友意见
在人类的历史上一直与数不清的病毒共存，完全没必要谈“共存＂色变。
目前公众缺少了解的是，新冠疫情肆虐两年多，发生了无数变异后的今天，它对我们到底有多大风险？重症率、死亡率是多少？只有准确掌握了这些信息，才有可能讨论是否应该“共存”。
如发展到今天的新冠病毒在重症率、至死率上已经与早已与人类共存的流感等其他病毒相类似，我们就应该采取共存的策略。
如果依旧有几倍于正常流感的重症率和死亡率，我们的动态清零就是对人民生命安全的最大保障。
因此，收集当前数据，进行科学统计才是科学决策的基础。
另外，中国还面临一个十分严峻的挑战：如果全世界都“躺平＂了，我们怎么办？
中国不可能永远将自己隔离于世界之外。适时修改我们的防疫政策，是必须严肃对待的问题。
2020年中国孕产妇死亡率、主要疾病死亡率及2030年孕产妇死亡率目标分析_死亡数_农村_城市
大家都知道生育是个很有风险的事，”生孩子“是女性和男性择偶中一个重要的点，需要男性进行高额的补偿。
那么，”生育“的死亡率是多少呢？
中国的孕妇生育死亡率是16.9/10万，即万分之1.69。
约相当于”打完三针疫苗的壮年健康人，在充分医疗情况下，感染新冠一次的死亡率“。
而新冠可以反复感染，完全放弃防疫措施，”与病毒共存“的情境下，感染频率约为半年到一年感染一次。
因此，”与病毒共存“，在不考虑什么“糖尿病几率增加40%，智力下降，肝肾发病几率增加30%……”等后遗症的情况下，
大致相当于“所有人都不间断的生孩子，生了一个之后立刻怀孕继续生下一个，无限生孩子”对人的消耗。
同样的消耗下，这么生生生的结果，是能增加很多人口，大幅提升当前的经济和未来经济的预期。
而“与病毒共存”的消耗是这个3-4倍（因为男性和非育龄女性也要这么循环），而增加的经济，显然不如“无限生生生”带来的新人口提振的经济多。
因此，如果出于“发展经济”的目的，“强制受孕法”（所有没有怀孕的育龄女性都需要强制每天XX直到受孕），比“与病毒共存”，是成本更低，效果更好的方法。
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