鄭兆希觀點:Omicron原來是面照妖鏡

2022-05-06 14:50
,如果年底新台灣模式還比新加坡死亡率更高衝破0.057%或是超過過去每年流感死亡人數4500人,他國已經示範做法如果還做的不好,那豬頭可能會腫到連照妖鏡都塞不進去。(資料照,柯承惠攝)
,如果年底新台灣模式還比新加坡死亡率更高衝破0.057%或是超過過去每年流感死亡人數4500人,他國已經示範做法如果還做的不好,那豬頭可能會腫到連照妖鏡都塞不進去。(資料照,柯承惠攝)

新冠病毒從原株不斷演變,從Alpha、Delta到Omicron傳染力不斷提升,但是致死率卻不斷下降,原來病毒式的行銷是真的,病毒之間會互相競爭,但是omicron勝出的原因,並不是病毒為了生存不能殺死宿主,所以自動且聰明的往正確方向演化,這種說法只能說是一種主觀直覺式的假說,無法解釋過去許多可怕病毒為何還是要殺死宿主,如同進化論到目前都還是缺乏科學根據的一種假說一般。

其實不需要懂醫學原理,只要用點數學模型去計算,就可以知道Omicron最後就會勝出,因為病毒傳播有一個決定佔有率的關鍵,就是不論哪一種病毒株,只要某個人被感染後,因為這個人感染痊癒後已經有抗體,另外一個病毒就不容易再次感染同一個人,因此最後確診佔有率可以勝出的病毒一定是傳染率最高的病毒,尤其在等比級數指數成長的威力下,會讓不同病毒的佔有率出現數十倍甚至百倍的差異。而且不論致死率高或低,都會是相同結果,因為就算宿主死亡,得病或無症狀感染期間,都足夠讓病毒往外傳播,這才是比較科學的說法,各國政府面對疫情衝擊應該如何應對? 筆者用兩個極端案例來分析,就可以得出一個輪廓。

案例一,假設未來某天出現一種傳播力強十倍,致死率又超強的病毒,當這種病毒出現時,如果還是沒有疫苗與解藥,相信各國政府將不得不走清零政策,有如回到中古世紀醫療落後年代對付痲瘋病與天花的做法,一旦得病就只有一個方法,將某個人隔離開來讓他自求多福,這是莫可奈何。也就是只有在這種極端狀況下,清零政策才有其施政的合理性。 

案例二,天平另外一端的狀況,就是假設病毒致死率很低,不管傳播率如何,如果打疫苗後的染疫致死率是十萬分之3, 不打疫苗的致死率是十萬分之12,看起來是四倍差異,是否有必要因為這9個個案要求全民陪打疫苗?另外,打疫苗因為副作用造成的致死率又有多少? 這點可能很難有明確數字,因為死亡原因錯綜複雜,打入疫苗是否引起某種蝴蝶效應造成死亡,很難證明,沒有證據,通常就會無罪論定,因此很難說清楚講明白。筆者先用假設的,如果因為打疫苗副作用死亡的個案也是十萬分之3, 那合計因為打疫苗死亡的案例來到十萬分之6,在此狀況下,是否還是要求或鼓吹千萬人都要去打疫苗? 如果政府強力鼓吹,就讓人不得不懷疑這位鼓吹者是不是賣疫苗公司的老闆或股東啊? 甚至應該有人出來調查一下,這些賣解藥與疫苗的公司,跟病毒散播是否有任何關連,這是檢調責無旁貸的責任。

因此邏輯與科學上政府對應措施應該如下圖,才是符合比例原則不會因噎廢食的正確做法 (相關報導: 觀點投書:要怪只能怪政府! 蘇貞昌的防疫新台灣模式─適者生存? 更多文章

(作者提供)
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Omicron致死率推估

根據衛服部網站資料,我國2007年之前每年估計約有4,500人死於流感(每十萬人約有二十人死於流感),相當於我國國人十大死因之第九位;其中死於流感者有超過80%為65歲以上的老人,另外一個脆弱族群就是2歲以下幼兒。而且國小學童為家中老人與2歲以下幼兒主要傳播來源。另外一個數據,109年道路交通事故死亡人數達3000人,等於每十萬人約有13人死於車禍,十萬分之20算是一個死亡率是否嚴重的參考值,也就是抓寬一點小於千分之一的死亡率,可以視為某種施政的參考指標,死亡率為總人口的千分之一以上或以下做法應該要不同。

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