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用传染病行业常用风险测度和美国数据看COVID19的风险

已有 3130 次阅读 2022-9-8 11:02 |个人分类:疫情分析|系统分类:海外观察

摘要:疫情数据表明,用常用的相对风险测度Pd衡量COVID19, 美国的风险已经降到很小(打了疫苗死亡者中因COVID19的比例小于1.4%)。中国应该更小。


美国疾病控制和预防中心网址:https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#rates-by-vaccine-status

从这里可以得到下面病例数据

4R-cases.jpg

和covid19死亡数据:

4R.jpg

上图表明,一周内10万人中有,从未打疫苗的有512人感染,打过至少一次的有189人感染。

下图表明,一周内10万人中,从未打过疫苗的有1.89人死亡, 打过至少一次的有0.34人死亡。

换成每年因COVID-19的死亡率,从没打过疫苗的是 1.89*52/100000=0.001=1/1000;

打过至少一次的是: 0.34*52/100000=0.18/1000.

传染病行业相对风险测度是:

Pd=(R-1)/R, 

这也是Rubin说的因果概率,Pearl说的因果必然性。

d表示一种疾病,R=P(d|x1)/P(d|x0)=死亡率/正常死亡率,正常死亡率P(d|x0)也就是没有这重病时的死亡率.

正常死亡率可以从平均寿命估算出。 设平均80岁死亡, 则每年死亡1/80=1.25%

P(d|x1)=正常或因d死亡率。因为两者有重复,它应该小于两者相加。 下面假设两者相加算出Pd.

我们也有Pd=[P(d|x1)-P(d|x0)]/Pd(x1)

根据图中数据,没打过疫苗的R=(0.0125+0.001)/0.0125=135/125,  Pd=(R-1)/R=10/126=0.08=7.9%

意味着死亡者中有7.9%是因为d。

打过疫苗的R=(0.0125+0.00018)/0.0125=0.01268/0.0125=126.8/125=, Pd=0.0144/1.0144=0.014=1.4%.

意味着者,死亡者中有1.4%是因为covid19.

以上结果是在美国人公共场所普遍不带口罩的情况下得到的。中国疫苗普及不比美国低。假设中国人公共场所普遍戴口罩, 其他和美国一样,Pd应该在1%以下。就是死亡者中有不超1%的人是死于COVID19.

但是,我们也要注意,美国2022年一月份因COVID19死亡的人数也不少,每周是现在5-10倍。过分放松防疫也是不适当的。

以上数据可供决策者权衡利弊参考。


另外, 本人研究风险确证测度得到因果确证测度:

Cc=(R-1)/max(R,1)

他的好处是:也能度量疫苗风险--相对风险值是负的。比如

这时R=打了疫苗的病死率/没打疫苗的病死率=0.18/1=0.18

Pd=(0.18-1)/1=-0.82

意味着原来死亡者中有82%的人避免了死亡。

关于笔者以前的贝叶斯确证研究见:Confirmation: From the Medical Test to Raven Paradox 确证:从医学检验到乌鸦悖论 (survivor99.com)








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