在疫情指揮中心的「張飛殺岳飛，創意無厘頭」之後，蔡英文政府針對兒童疫苗的大內宣，又搞出一個死不認錯的大飛機，只不過這回不是資料分析的素養低落使然，而是根本沒搞懂好幾項流行病學相關知識。
這當然又是一個足以震驚國際的大笑話。但很遺憾的是，這也再度證明至少綠營的御用學者專家真的很離譜，在學門專業和資料分析這2種必備素養上，都達不到一個學者專家所必須具備的資格。
3大巨頭一起鬧笑話！
整件事很清楚。總統蔡英文先在臉書發文，宣稱「目前我們5至11歲兒童疫苗覆蓋率74.2%⋯⋯與國際相比，台灣兒童疫苗覆蓋率算非常的高」，結果被媒體抓包，這個數字是加上確診兒童人數之後計算而得，於是在次日將「兒童疫苗覆蓋率」修改成「兒童疫苗社區涵蓋率」。
隨後，行政院長蘇貞昌輕描淡寫的回應說，「確診以後就會有抗體」，意指計算疫苗涵蓋率時，應該把確診人數算進去。接著，疫情指揮官陳時中進一步解釋說，兒童第一劑接種率及社區涵蓋率概念較新，民眾不清楚算法。
3大巨頭異口同聲，但全部都是胡說八道。陳時中所述的「社區涵蓋率概念較新」根本是鬼扯⋯⋯和總統及閣揆犯了相同的錯誤，都誤認為「疫苗覆蓋率」有別於「疫苗涵蓋率」。
我不知道這個不可思議的錯誤是如何發生的。不論稱為覆蓋率或涵蓋率，其實都是英文「coverage」的中譯，只不過這個英文字依照行業慣例而分別代表數量或比例。例如「advertising coverage」通常是指特定廣告接觸到多少位目標閱聽眾，但有時也會用來代表接觸到該廣告的目標閱聽眾比例。因此，有時為了區分數量和比例，後者特別以「coverage rate」來表示。
但以疫苗接種而言，按照慣例就是用「coverage」來代表比例，因此可以直接譯為「覆蓋率」，而所謂的「疫苗覆蓋率（vaccine coverage）」或「疫苗接種覆蓋率（vaccination coverage）」，自然是指特定族群當中已經接種特定疫苗的人口比例。再者，若屬新冠疫苗這類必須多次接種的狀況，則會進一步區分為第1劑覆蓋率（first dose coverage）、第2劑覆蓋率（second dose coverage）等等。
其實，3大巨頭都主張疫苗覆蓋率有別於涵蓋率，根本就是打臉疾病管制署，而且是不由分說的打到鼻青臉腫⋯⋯到疾管署的新聞稿網頁搜尋就知道了，有些新聞稿使用覆蓋率，有些則選擇涵蓋率，甚至也出現放棄直譯、通俗易懂的「接種率」一詞！
即使加上「社區」2字，宣稱「社區涵蓋率概念較新」，也同樣是睜著眼睛說瞎話。「社區」一詞來自於英文的 「community」，可以代表特定的地區，也可以代表特定的族群。前者通常譯為「社區」而後者通常譯為「社群」。顯然，總統臉書當中所說的是全國5至11歲兒童的疫苗涵蓋率，而不是針對特定地區，因此比較適合的名稱是「社群涵蓋率」。
流行病學上的社區或社群涵蓋率（community coverage）並非新概念，而是用來代表個別社區或社群疫苗接種覆蓋率（community vaccination coverage） ，也就是針對較小的人口範圍所估計的疫苗覆蓋率，例如村里或銀髮族等等。因此，雖然疫情指揮中心和國內的學者專家很少用到社區或社群涵蓋率這個名詞，但媒體經常報導各縣市以及各個年齡層的疫苗覆蓋率，我們對於社區或社群涵蓋率並非毫無概念。
以上說明了3大巨頭在專有名詞上鬧出的部分笑話，但最大的笑話還是在於疫苗覆蓋率的定義⋯⋯3大巨頭都不具備流行病學背景，卻在毫無憑據之下否定全世界流行病學的共識，對既有名詞創造出全新的定義！
3大巨頭以神明自居？
在諸多媒體報導中，我最欣賞的是《台灣好新聞》的開場白：「蔡政府重新定義疫苗覆蓋率？」因為根據3大巨頭所言，他們否定了前述「社區涵蓋率」在流行病領域當中的標準定義，宣稱「疫苗社區涵蓋率＝社區疫苗覆蓋率＋社區確診率」⋯⋯這是只能關起門來自娛的無厘頭創舉，但我們卻已經藉由英文媒體傳播到世界各地。
我曾在稍早的媒體投書中指出，美國和台灣都有一些政治人物以神明自居，自行否定中英文字典的內容，對特定字詞提出自己的定義（風傳媒：葉日武觀點：神明在世？從兩場文字遊戲談我們對真相的冷漠）。如今我們所看到的，則是總統、閣揆、和衛福部長這3大巨頭對流行病學名詞的重新定義。
如果3大巨頭有所依據，那麼還可以辯證一番，但問題就在於都是空口無憑，和前述的否定中英文字典內容一樣都純屬權力的展示⋯⋯我說了就算，你們只有乖乖聽從的分！
我不知道3大巨頭為什麼會發神經，但揣測之一是他們滿腦子都是對於「群體免疫」的期待，因為上述疫苗社區涵蓋率的計算式，就是將疫苗覆蓋率和確診率相加，而近期國內學者專家不斷公開倡議的主張則是，只要這2者的總和達到80%，就達到群體免疫，而能夠使疫情迅速趨於緩和。
如果這個揣測屬實，那麼我必須指出，3大巨頭都缺乏領導智慧，犯了「一廂情願思考（wishful thinking）」和「忠言逆耳」的錯誤，只聽信自己想聽、喜歡聽的建言，對任何違反自己心願的主張都嗤之以鼻。
這個評語絕對有根有據，因為只要3大巨頭願意，隨時可以找到幾位名實相符的流行病學者專家諮詢，甚至也可以要求幕僚自行蒐集相關資料，而結論必然都會指向同一個結論：群體免疫是一個非常有爭議的理論，不但在理論正確性方面有所疑義，在應用層面也有許多幾乎不可能克服的障礙！
後文將逐步探討群體免疫理論的各項缺失，但在此之前我還要補充一點⋯⋯如果蔡英文總統的顧問群和幕僚群夠聰明，那麼就不會將兒童疫苗覆蓋率改成狗屁不通的疫苗社區涵蓋率，而會選擇公共關係領域的頭條原則⋯⋯錯了就認錯並改正。實際上，當時只要在總統臉書上修改一個數字，接下來就沒事了，但結果卻是無厘頭的冒出一個自曝其短的修正，還拖著閣揆和疫情指揮官一起耍寶，一起賣弄自己的無知。
這或許是我們的官場文化使然吧⋯⋯上官死要面子，部屬逢迎上意，以「何不食肉糜」之心亂政，千錯萬錯，都是刁民的錯！但這個文化誕生的背景其實很悲哀⋯⋯下民易虐，有如跪伏羔羊，在職場是社奴，在官場是螻蟻，從來不是上位者關切的重點！
群體免疫理論被高度簡化且神化！
5月下旬，在第3劑疫苗接種率接近65%，而確診率達到5%之際，「群體免疫」這個議題突然成為媒體焦點，不但有報導指出有助於達到群體免疫的「染疫黑數」愈多愈好，而且明確的點出疫苗覆蓋率加上染疫率達到80%，就可以達到群體免疫的效果⋯⋯防疫指揮官陳時中也曾經表示，比80%更高一點比較安全！
這些學者專家的言論暗示著，群體免疫是無可置疑且精準無比的流行病學理論，而且只要疫苗覆蓋率加上染疫率達到80%，疫情就可以迅速獲得緩解。但很不幸的，事實上並非如此，群體免疫不但是個富有爭議的理論，而且在實際應用上有很大的模糊地帶，至於80%那個數字則更是胡扯。
近期國內學者專家對群體免疫理論的簡化與神化，可能是來自於他們本身的一知半解，但也可能是基於特定目的而昧著良心說話。所謂的「御用學者」太多了，我不在乎第二種可能性，但我很擔心第一種可能性，因為在這種情況下，他們會成為群體免疫理論的狂信徒，對任何質疑都群起而攻之。
說穿了，所謂的群體免疫（herd immunity）其實只是強調，對特定流行病而言，只要大多數人都已經免疫，那麼因為細菌或病毒的傳播鏈經常被切斷，於是其他的人可以受到保護，受到感染的可能性大幅降低。
這個邏輯上相當合理的揣測，誕生於上個世紀初期，並應用在牛、羊等牲畜的傳染性流產上。當時的處理方式和如今的牲畜瘟疫類似（有疫苗的瘟疫例外）：處理掉染疫的牛羊，保留免疫的母牛母羊，使之受孕並生下小牛小羊⋯⋯換言之就是用「天然免疫」來應對。
同樣的邏輯搬到人類身上，顯然不可能「處理掉」染疫的人，於是除了被戲稱為「天選之人」的天然免疫之外，還納入2種在人體內產生抗體的途徑：染疫和接種疫苗。然而，由於無法確定天選之人的確切人數，因此談到群體免疫時，通常只考慮染疫和接種疫苗的人數，而且在染疫黑數難以準確估計之下，確診率加上疫苗覆蓋率才是重點。
那個80%是從哪裡來的？
或許是因為我們的教育體制衍生的陋習，導致我們習慣於接受一個簡單明確的答案，而不理會這個答案是怎麼來的。目前流傳的80%這個數字就很荒誕，媒體記者毫無疑問的接受，而其他學者專家也似乎完全不在意。
按理，群體免疫的效果源自於切斷細菌或病毒的傳播鏈，因此只要有人免疫，就能夠產生切斷的效果，於是關鍵問題不在於媒體人陳文茜所言的「有沒有群體免疫」，而在於究竟需要多少人免疫，才能夠產生足夠的保護效果並緩和疫情。
這個能夠產生足夠保護效果並緩和疫情的免疫人口比率，被學界稱為群體免疫閥值（herd immunity threshold， HIT），當然也有人將 「threshold」直譯為「門檻」，而80%就是出自國內專家之口，斬釘截鐵給出的數字。
這些學者專家並沒有揭示其立論依據，媒體記者似乎也從來沒有提問過。我不知道這個80%是怎麼來的，但有2個揣測：
其一是，某些經典文獻指出，大部分傳染病的HIT都落在70至90%之間，於是取平均數而成為80%。如果真的是這麼來的，那麼我就必須說，這些學者專家是在拼人品碰運氣，因為各種傳染病的HIT未必呈現高度集中的對稱分布，平均數未必具有代表性，而且怎會有人白癡到提出下列主張：「新冠病毒的傳染力＝各種流行病細菌與病毒傳染力的平均數」！
其二則是，中文維基百科提供了多種傳染病的HIT，其中新冠病毒Delta變異株的閥值就是80%，而Omicron變異株則尚未納入。如果真的是這麼來的，那麼我就必須質疑，今年4月更新的英文維基百科當中，Omicron變異株的HIT並不是80%，而是反映其傳染力高於Delta變異株的89%！
群體免疫閥值並非精確數字！
不論80%是怎麼來的，光是把一個數字當成目標，就顯示當事人對HIT有所誤解⋯⋯那只是根據疫情資料粗略估計的數字，而不是一個必定正確無誤，達到後立刻足以逆轉疫情的神奇數字。
實際上，我們無法直接觀測傳播鏈被切斷的情形，也無法用實驗來判定HIT的可能位置，因此學界用數學邏輯推導出估計公式：HIT＝1–(1/R)。其中的R是指有效繁殖率（effective reproductive rate），也有人稱為「有效傳染數」或「有效再生數」，於是我們獲得影響HIT的首要因素：細菌或病毒的傳染力⋯⋯傳染力愈高則HIT愈高，而在R小於或等於1之際，HIT等於0，疫情會逐漸緩解。
但問題在於，細菌或病毒可不會招認自己傳染了幾個人，而我們也無法藉由觀察來確定，因此有效繁殖率還是來自於估計。雖然學者專家通常都是用最近7日的確診人數來估算，但估計結果卻往往是「因人因地因時因病毒因疫苗因樣本⋯⋯而異」。以Omicron變異株而言，雖然英文維基百科給出9.5這個數字，但只是引述1篇學術研究的結果，根本談不上正確或權威，例如美國審計總署（General Accounting Office）曾指出，新冠病毒的繁殖率估計值「從1到7都出現過」！
圖1顯示了另一組學者對全球、美國、和台灣的實時（real time）估計結果，避免了用單一樣本估計可能衍生的偏差。這組學者自行開發出數學模式和電腦程式，可以根據各國政府每天的疫情統計資料進行估算，隨後並建立一個專屬網站，提供給全世界需要取得繁殖率估計資料的人士，合計涵蓋了將近200個國家（地區），並保留從武漢株開始的資料。
以台灣在Omicron肆虐期間的資料而言，2月上旬的數字為1.03，而2個多月後就變成2.10，再過1個月又回到1.27，而這些數字全部都高於美國和全球的估計值，試問究竟應該選擇哪一個數字？況且，原作者還提供了估計值的65%和95%可信區間（credible interval），意指實際數字有65%或95%的機率是落在該區間之內，而且這些區間的高低點差距經常大於1.0。
既然有效繁殖率的估計誤差可能很大，那麼估算出來的HIT當然也有很大的誤差，因此前述的80%確實是在拼人品碰運氣，實際上沒什麼意義。這是群體免疫在實際應用上的最大困難，但該理論最大的問題還是在於不切實際的前提假設。為了簡化說明，本文只從4個方面來扼要討論。
群體免疫理論的主要缺陷
在推導出HIT＝1–(1/R)的過程中，其實隱含著「各項影響因素固定不變」的前提假設。但這些因素未必固定不變，於是實際的HIT隨時都可能改變。圖2扼要的列出4個方面的個影響因素，其箭頭旁的正負號代表影響方向，例如細菌或病毒傳染力呈現正號，代表傳染力愈強則HIT愈高。
在細菌或病毒因素方面，傳染力是用有效繁殖率來代表，對HIT的影響已如前述。突變速度是細菌或病毒繁殖時產生變化的速度，經常突變會導致既有的免疫機制迅速失效，從而造成有效繁殖率提高，因此突變愈快則HIT愈高。以新冠病毒而言，從武漢株開始的2年多以來，光是造成大規模流行的就還有Alpha、Delta、Omicron等病毒株，Omicron甚至在短短半年內就出現5種亞型，突變速度可說是非常快。
群眾和醫療因素都不難理解，這些也是政府和民間日常努力的方向，但免疫因素則有必要略加說明。首先，疫苗的保護力並非100%，染疫衍生的免疫也並非必然，何況目前國人所接種的疫苗，都是針對武漢株來開發。目前已公布的統計顯示，已經有將近40萬人打滿3劑後仍然出現穿透性感染，每天公布的往生者當中打滿3劑者大約占了30%，另外還有1000多人出現2次確診。
其次，疫苗和染疫衍生的免疫保護力也未必是固定不變。從新冠疫苗問世開始，我們就知道疫苗的保護力會逐漸下降，也因此才有必要接種第3劑。至於染疫衍生的保護力能夠維持多久，目前似乎尚未形成共識。
圖2只是為了顯示各種因素對HIT的影響方向，雖然納入4個方面的9個因素，但我們不難理解，傳染力以外的8個因素都是透過有效繁殖率來影響HIT。這是學者專家專注於估計有效繁殖率的主因，但問題也就在這裡⋯⋯其他8個因素出現變化，則有效繁殖率和HIT也隨之變化，不太可能出現「四海皆準，百世不易」的狀況，學者專家的估計自然難免出現明顯的落差。
疫情緩和不必在HIT！
討論到這裡，你應該可以瞭解美國拜登（Joe Biden）政府的首席醫療顧問佛奇（Anthony Fauci），為什麼在說出Delta變異株的HIT可能在70%到85%之間後，還加了一句「也可能高達90%」。他很直白的表示「對這點我們必須謙虛」，因為「事實上我們根本不知道實際數字是多少」。
至於世界衛生組織（WHO）就更坦白了，在去年12月底發布的Q&A當中直接指出，「讓新冠病毒獲得群體免疫所需的疫苗接種人口比例尙屬未知」，而且「在我們更瞭解新冠病毒的免疫機制之前，根本不可能知道有多少比例的人口免疫，以及可以維持多久的免疫，更遑論對未來做出預測了。」
國內的3大巨頭和受到媒體追捧的學者專家，顯然並不相信佛奇和WHO的主張，繼續死盯著80%這個數字呼籲民眾加緊衝刺，無視WHO對於用染疫來衝HIT「在科學上有問題且不道德」的宣示，一昧的用「全面解封」的美景和「每個人遲早都會染疫」的預言，提高民眾心中對於染疫的效益成本比。這是何等怪誕的經世治國之道，也難怪陳文茜會對「鼓勵民眾染疫」提出質疑！
當然，衝刺疫苗覆蓋率有其必要，不但讓接種者直接獲得免疫的保障，其周遭親友和陌生人也可以獲得某種程度的群體免疫保護，但仗恃著Omicron染疫致死率較低，而鼓吹染疫「無所謂」甚至是在「做功德」，就未免太過了。畢竟，人命關天，而且即使只是醫師判定無需入院的輕症，其痛苦程度仍然可能遠超過流行性感冒，染疫可能衍生的後遺症也是大問題。
總之，忽視確診率、死亡率、和確診死亡率這些傳統防疫績效指標，轉而把80%這個數字當成最終防疫目標，不但是WHO所說的「在科學上有問題且不道德」，而且也忽略了歷史的教訓：疫情緩和不必在HIT！
不談歷史上的傳染病大流行，只針對我們目前面對的Omicron。如圖3所示，全球和美國的疫情都已經趨緩，但以確診率高低代表疫情嚴峻程度的話，最近一波疫情反轉之際，其確診率和第3劑疫苗覆蓋率2者的總和都遠低於80%。韓國的數字確實超過80%，但紐西蘭卻又遠低於這個數字。
你當然可以拿出韓國來支持80%這個數字，或者用無法判定真假的「染疫黑數」硬拗，但前者無異於掩耳盜鈴，自己不想知道而選擇性忽視，並不代表其他人必定也不知道，後者則顯然只是自曝其短的「強詞奪理」加上「遁詞知其所窮」。
圖3當中的「A＋B」其實就是總統臉書所言的「涵蓋率」，而且也得到閣揆和防疫指揮官的背書。但流行病學上有這個東西嗎？很抱歉，還真的沒有！流行病學上確實有「免疫率（immunization rate）」和「免疫覆蓋率（immunization coverage）」這兩個同義詞，但並不是指上述的A＋B，而是遵從學界的主流觀點，只考慮接種疫苗這種主動免疫途徑，而且只限於當時政府所推薦的接種模式（以台灣目前而言就是打滿第3劑），染疫衍生的免疫並不在考慮之列。
所以，3大巨頭和一群推崇群體免疫的學者專家，確實是在搞笑，搞出一架違反流行病學主流觀點，足以讓全世界笑話的大飛機。而這架大飛機正載著台灣起飛，迎向那傳說中無限美好的共存解封之路，至於沿途掉落的屍骨，就當作無可避免的戰爭傷害了。畢竟對那些站在凡俗世界頂端的高官大員來說，眾生皆是螻蟻，那個前朝官員無心脫口而出的「台灣哪裡不死人」，只不過是公認能做不能說的真心話！
＊大學退休教師
