Researchers also point to the infection mortality rate of less than 0.05% based on the official number of deaths in the slums.
"The slum people seem to be having a much lower fatality rate compared to non slums. That is also very surprising, one would have expected it to be the other way around," points out Kolthur. "It could be due to a slightly younger population that probably has more resilience. It needs to be further investigated."
Age structure:This entry provides the distribution of the population according to age. Information is included by sex and age group as follows: 0-14 years (children), 15-24 years (early working age), 25-54 years (prime working age), 55-64 years (mature working age), 65 years and over (elderly). The age structure of a population affects a nation's key socioeconomic issues. Countries with young populations (high percentage under age 15) need to invest more in schools, while countries with older population . . . more0-14 years: 26.31% (male 185,017,089/female 163,844,572) 15-24 years: 17.51% (male 123,423,531/female 108,739,780) 25-54 years: 41.56% (male 285,275,667/female 265,842,319) 55-64 years: 7.91% (male 52,444,817/female 52,447,038) 65 years and over: 6.72% (male 42,054,459/female 47,003,975) (2020 est.)
Age structure:This entry provides the distribution of the population according to age. Information is included by sex and age group as follows: 0-14 years (children), 15-24 years (early working age), 25-54 years (prime working age), 55-64 years (mature working age), 65 years and over (elderly). The age structure of a population affects a nation's key socioeconomic issues. Countries with young populations (high percentage under age 15) need to invest more in schools, while countries with older population . . . more0-14 years: 18.46% (male 31,374,555/female 30,034,371) 15-24 years: 12.91% (male 21,931,368/female 21,006,463) 25-54 years: 38.92% (male 64,893,670/female 64,564,565) 55-64 years: 12.86% (male 20,690,736/female 22,091,808) 65 years and over: 16.85% (male 25,014,147/female 31,037,419) (2020 est.)
人們常说,真理往往掌握在少数人手里。但润涛阎说,真理往往掌握在一个人手里。
关于新冠病毒的防疫战略,我就是那一个人。
上策,隔离或者反向隔离。约两个月控制疫情。
中策,放任自流。约两个月控制疫情。
下策,压平曲线社交距离。疫情蔓延两年。
这个与党派无关,与民主和专制无关,与川普还是拜登无关。方向错了,戴不戴口罩关系不大。
数据摆在那里,人们还是不信。
印度孟买是可能世界上最大的城市。有贫民区也有富人区。贫民区以死亡0.05%结束疫情,而富人区死亡率高而没有结束疫情。这就是中策与下策的差别。
耽误一天,更坏的结果的概率越大,就是病毒变得更致命,死人更多。
四月份:
在新冠病毒初始,隔离是最有效的方法。
在新冠病毒已经扩散的情况下,反向隔离可能就是一个有效的选择。反向隔离的意思与正常隔离相反,并不是隔离病毒感染者,而是有意让他们在人群中扩散病毒,从而在两个月内病毒已没有再可感染的人,病毒就死了。其间隔离老年人和其他易受新冠病毒危害的人,减少对医院的负担和死亡率。
这是一个方向性的问题,是个道的问题。很多人在纠结口罩等术的问题,那是枝节问题。
六月份:
如果美国采用我四月初提出的反向隔离措施,现在疫情已经结束,大家可以自由地享受阳光海滩。如果现在采用反向隔离方案,秋天孩子可以正常开学,大家可以回国探亲,不用担心成为死亡数字。
好的方案开始并不会被人们所理解,所以要琢磨一下。不是每个人都有独立思考能力,所以可以请教一下你信得过的人,让他们看一下。这个方案是不花钱的,没有利益驱动。而受病毒伤害的航空业服务业又提出不了解决方案。有一个沟通问题。
反向隔离的基本思路是把人们自愿地分成两个群:开放群和反向隔离群。开放群过正常生活,让病毒自由扩散到不能扩散为止,病毒就死了。老年人有基础病的人和所有其他人都在反向隔离群,居家隔离。开放群有一定风险,与车祸相当。
第一个月,病例会大幅度增加,住院数和死亡数会小幅度增加。这个月要提防恐慌。第二个月,病例住院死亡都会大幅度减少到零。这个月要提防大意。
举个例子,一美要想谈恋爱,那就要选开放群,要么就熬两个月再说。反向隔离群就要严格,除了买菜,理发洗牙去餐馆买包包就免了。不要看到海滩就戴着口罩去,不去。
两个月过去了,看看我以前关于美国防疫上中下策的死亡人数和经济损失:
上策一,严格隔离,人口死亡率百万分之一到十万分之一,死亡人数300~3000,时间二个月,经济损失百亿美元。參照:台湾香港韩国新加坡日本越南等亚洲国家。对执行力要求甚高,时刻担心野火复燃。
上策二,反向隔离,人口死亡率十万分之二到万分之二,死亡人数6000~60000,时间二个月,经济损失百亿美元。基本上是无为而治。
中策,放任自流。死亡人数100,000左右,时间二个月,经济损失百亿美元。參照:柬埔寨是一个公开这样做的国家。一些非洲国家接近这样,例如尼日利亚。反向隔离等于是改良版的放任自流。
下策,social distancing,死亡人数600,000到1,000,000,时间二年,经济损失万亿美元。
比如,疫情之初,其他国家对中国人限制入境,柬埔寨没有限制,洪森还说要到武汉去,满不在乎。
比如,一艘游轮其他国家都拒绝靠岸,就去了柬埔寨,他们啥也没做,就把人放走了。有一艘游轮停在日本横滨折腾了好长时间。
柬埔寨肯定有些措施,但肯定不是像越南那样严格。
1)美国的自由观念受到难以想象的冲击:必须限制不隔离人群和被反向隔离高危人群的往来,就会出现许多情况,例如,在家庭内,如果夫妻一方属于高危,那么需要分开两地居住;中学生的家长是高危人群,他们怎么回家?虽然政府可以搭建临时隔离场所,但习惯自由的美国人难以忍受。
2)一些相对闭塞的地区的开放人群如何加强感染的速度?人为地把病人”空投“到那里?给健康人注射极低剂量的活病毒?这些从未有过的实践对于美国的CDC的指导原则和FDA的审慎态度都会造成巨大的冲击,意见难以统一。
3)年富力强身体健康的医生护士需要有计划分期分批地主动被感染,这也是很难控制和操作的,稍有不慎会造成医疗体系的瘫痪。
4)包括总统在内的大量政府领导人属于高危人群,如果他们被反向隔离,如何领导国家和州、市?纵然可以远程领导政府,他们身边的服务安保人员等也要换成被隔离人群。
5)如果自由选择是否被隔离,选择隔离的人太多会影响群体免疫的百分比。
6)无法控制野生动物被感染的种类和速度及其自由流动,很可能会造成被反向隔离人员的感染。
总之,需要克服大量想象不到的困难,掌控局面很不容易。
反而在遭受更严重的疫情。(同一地区)
保护措施只能减缓疫情,不能终止疫情,需要让疫情尽快蔓延。这样对老弱非常危险,所以把他们严格地反向隔离起来。而得病的人反而不隔离,让他们自由行动,在无老弱地区尽快传播病毒。
印度当局发现贫民区新冠死亡率突然下降,就做了一个抽样調查,发现60%已感染新冠,相当于群体免疫。印度当地卫生官员强调这个是结果,不是有意的目标。
但孟买的贫民区实在是太拥挤了,与富人区是不同的感染模式,来得快去得也快。当然原作者有不同解读:
Researchers also point to the infection mortality rate of less than 0.05% based on the official number of deaths in the slums.
"The slum people seem to be having a much lower fatality rate compared to non slums. That is also very surprising, one would have expected it to be the other way around," points out Kolthur. "It could be due to a slightly younger population that probably has more resilience. It needs to be further investigated."
例如我州的新冠住院病人平均年龄为68岁,死亡者平均年龄80岁。虽然也有年轻人死亡,但比例小。刚看到一个数字,美国大学生染病总数约38万,死亡人数90。死亡率是很低的。
不过,即使死亡率这么低,这90人的父母还是难以接受的。
从经济上说,反向隔离好处多多。
如果能让所有感染者能在刚发病时立刻服用清肺排毒汤(连花清瘟不灵),死亡率可能会低到忽略不计。因为中国自从强推中药以后新染病者死亡人数极少甚至没有。当然,这在美国是不可能的。
瑞典大概与你的想法相同。但实施起来,一些风险不大的人并不愿意冒风险感染病毒,所以迟迟没有达到群体免疫,反而死了不少人。现在看其百万人死于新冠状的人数为八百多,虽低于美国(一千多),但比很多做得好的国家相比要差。
严格的说,我们不知道柬埔寨有多少感染有多少死亡。
同样的情况,尼日利亚后来也不怎么测了。
可以从其他线索,估计情况非常轻微,疫情基本结束。交通正常,航班正常。
印度24岁以下人口占百分之四十四。病毒对他们没有作用。也许这也是印度好像达到群体免疫的原因。
Age structure:This entry provides the distribution of the population according to age. Information is included by sex and age group as follows: 0-14 years (children), 15-24 years (early working age), 25-54 years (prime working age), 55-64 years (mature working age), 65 years and over (elderly). The age structure of a population affects a nation's key socioeconomic issues. Countries with young populations (high percentage under age 15) need to invest more in schools, while countries with older population . . . more 0-14 years: 26.31% (male 185,017,089/female 163,844,572) 15-24 years: 17.51% (male 123,423,531/female 108,739,780) 25-54 years: 41.56% (male 285,275,667/female 265,842,319) 55-64 years: 7.91% (male 52,444,817/female 52,447,038) 65 years and over: 6.72% (male 42,054,459/female 47,003,975) (2020 est.)Age structure:This entry provides the distribution of the population according to age. Information is included by sex and age group as follows: 0-14 years (children), 15-24 years (early working age), 25-54 years (prime working age), 55-64 years (mature working age), 65 years and over (elderly). The age structure of a population affects a nation's key socioeconomic issues. Countries with young populations (high percentage under age 15) need to invest more in schools, while countries with older population . . . more 0-14 years: 18.46% (male 31,374,555/female 30,034,371) 15-24 years: 12.91% (male 21,931,368/female 21,006,463) 25-54 years: 38.92% (male 64,893,670/female 64,564,565) 55-64 years: 12.86% (male 20,690,736/female 22,091,808) 65 years and over: 16.85% (male 25,014,147/female 31,037,419) (2020 est.)
“在新冠病毒已经扩散的情况下,反向隔离可能就是一个有效的选择。反向隔离的意思与正常隔离相反,并不是隔离病毒感染者,而是有意让他们在人群中扩散病毒,从而在两个月内病毒已没有再可感染的人,病毒就死了。其间隔离老年人和其他易受新冠病毒危害的人,减少对医院的负担和死亡率。”
1)“有意让他们在人群中扩散病毒”---这得感染多少人啊,付出多少生命代价? 新冠病毒初始,谁来决定分割哪些属易受新冠病毒危害的人,那些不算?至今从公布的风险人群,比如年龄,肥胖,基础病1,2,3,4.。。。知道这总共加起来,人群数量有多庞大吗? 在“宁为自由故,一切皆可抛”的美国,具体实施方案呢?如何做如何实现强行严格的隔离? 这里存在诸多现实难题。。这倒让我联想到儿时听过的那 “小老鼠给猫挂铃铛”故事,哈哈哈。。
2)“在两个月内病毒已没有再可感染的人,病毒就死了”---真的?也太小看病毒啦。若病毒真那么听话听指挥就好了,还不考虑病毒变异因素在内。
3)个人认为,保持社交距离,口罩,防护消毒还是有效的,依美国现状,解决阻止新冠病毒肆虐的有效办法,还得靠疫苗。
一个明显的不同是社交距离要求所有人一个行为方式,而反向隔离给人们两种选择:宽松的完全自由不需要社交距离,而严格的更为严格从社交距离变成物理隔离。
1)美国的自由观念受到难以想象的冲击:必须限制不隔离人群和被反向隔离高危人群的往来,就会出现许多情况,例如,在家庭内,如果夫妻一方属于高危,那么需要分开两地居住;中学生的家长是高危人群,他们怎么回家?虽然政府可以搭建临时隔离场所,但习惯自由的美国人难以忍受。
答:选择最安全的一方,就是两个月。
2)一些相对闭塞的地区的开放人群如何加强感染的速度?人为地把病人”空投“到那里?给健康人注射极低剂量的活病毒?这些从未有过的实践对于美国的CDC的指导原则和FDA的审慎态度都会造成巨大的冲击,意见难以统一。
答:闭塞地区是天然的反向隔离。就像牛顿到乡下躲瘟疫一样。不必要感染。
3)年富力强身体健康的医生护士需要有计划分期分批地主动被感染,这也是很难控制和操作的,稍有不慎会造成医疗体系的瘫痪。
答:错。你要么选择感染,要么选择隔离。同一时间,而不是分期分批。
4)包括总统在内的大量政府领导人属于高危人群,如果他们被反向隔离,如何领导国家和州、市?纵然可以远程领导政府,他们身边的服务安保人员等也要换成被隔离人群。
答:原则上是这样子。
5)如果自由选择是否被隔离,选择隔离的人太多会影响群体免疫的百分比。
答:选择隔离的人越多越好。反向隔离并不追求群体免疫,群体免疫是反向隔离战略的最差的一个特例。
6)无法控制野生动物被感染的种类和速度及其自由流动,很可能会造成被反向隔离人员的感染。
答:我估计野生动物在自然条件下要么死了,要么活了,瘟疫不会长时间。即使有,也是特例。
总之,需要克服大量想象不到的困难,掌控局面很不容易。
以前这个自然得病获得免疫的可能性是存在的,也是红脖子和川粉一直宣传的新冠不可 怕,大家都得一遍死掉百万人就搞定的说辞。可是这个理论可能已经不现实,只要仔细 挖掘辉瑞疫苗临川三期数据就知道了。 上数据,辉瑞疫苗临床三期总结,注意看表2. https://www.nejm.org/doi/full/10. 1056/NEJMoa2034577?query=featured_home 这个表很简单,只有两行,第一行是无先前感染的受试者数据,第二行包括所有受试者 数据。我写一下,分子是疫苗后感染数量,分母是总量: 【全部】 疫苗组9/19965,对照组169/20172; 【以前无感染组】疫苗组8/18198,对照组162/18325; 其实这两行的差,就是那其中的大约9%的自然得病免疫者: 【以前感染组】疫苗组1/1767,对照组7/1847。 疫苗的保护率,其实就是第一行数据 1- (9/19965)/(169/20172) = 0.9461934。 但是我们要看看对照组的数据,“自然免疫者” 7/1847,“以前无感染者” 162/ 18325,那么所谓“自然免疫”而不打疫苗的保护率其实只有 1- (7/1847)/(162/18325 ) = 0.5712935。 那么这个57%的保护率是多久呢?我没有每个人的数据,但是可以大致估算. 文章里面提到October 9大概有37706人中值两个月的follow-up数据,和四万多相差不 多,往前推两个月,大概平均八月份入组。 那么他们什么时候感染的呢?根据世界感染曲线,五月中旬一个peak,然后八九月份开 始抬升,可以大致估算中值第一次感染时间是五月中下旬,和上面推导的入组时间相差 不到三个月,那我就往长点算,三个月吧。 三个月时间,得病者的再次保护率从100%(我用100%,因为那个时候还没有外源抗体药 ,所以几乎100%靠自身免疫清除病毒)跌落到57%。那么半年呢?如果按照power计算, 那只有1/3的保护率;一年以后只有10%。当然,可能会高一点,因为不会完全按照 power跌落。 不过大致上也能看出,这个自然免疫就是BS。就算全2/3的美国人都得病一遍,把R值从 3压低到1,三个月后易感人群又会恢复到(1/3)+ (2/3*0.57) = 71%, R值妥妥的2以 上;这个就是一个级数循环。估计N年以后,大家都感染了M次以后才会停下来。