流感|新冠的確不是流感, 但扭曲數據夸大奧密致死率, 造謠恐嚇就沒必要了科學|Omicron|死亡率|密克|人數

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現在無論是天天喊“新冠就是流感” ，還是天天喊“Omicron奧密克戎特別可怕，比原始株還可怕”的，都不必當真。
本文來源：公眾號“一小時爸爸”（ID：hrdaddy）。如果喜歡藍橡樹的文章，請記得要把我們“設為星標”哦！
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新冠不是流感，
奧密也并沒那么恐怖
1 ，新冠本來就不是流感，這是兩種不同的病毒，新冠可以在某個指標上和流感相似，但整體來看兩種不同的病毒，防疫的方式方法肯定是不同的。
所謂“新冠≈流感” ，就是把一個復雜問題簡單化，也許能安撫人心減少恐慌，但使用這種不準確的說法，未來一定會導致一些副作用。
2 ， 2022年的Omicron奧密克戎變種，和2年前的原始株，或者1年前的Delta變種，當然也不一樣，在已有一定的治療手段，廣泛施打疫苗的現在，全球范圍內新冠死亡率確實在直線下降。
再過幾周，等吉林和上海的臨床數據更明確，包括不同疫苗情況和年齡組的重癥、死亡數據，我們就能明白Omicron變種在目前中國接種和治療情況下的危害性了。
防疫涉及到醫學、社會學、經濟學、心理學等等，但不管是什么，都是科學問題，最終仍然是要回到真實的數據分析研討上來。
辟謠故意扭曲數據
夸大奧密的致死率
不過作為一個“科學信徒” ，最恨的并不是別人不講數據，而是故意扭曲數據。我可以接受“非科學” ，但是不能接受“偽科學” ，疫情的分析也是如此。不想聊科學數據，那就聳聳肩算了。但如果故意用錯誤的數據，或者錯誤的分析方式，來誤導民眾，打著科學的紅旗反科學，那就讓人無法容忍了。
比如昨天就看到了這樣一篇文章，某個公眾號用所謂的“超額死亡”數字來證明奧密克戎非常可怕，還用了一篇Nature（自然）雜志的文章，外加很多曲線圖，看著很專業，再配上各種加紅加粗的大號字體。
吸引我注意的是，這篇文章開頭就拉虎皮做大旗，上來就說自己用的是Nature云云，說如果有意見就去找Nature ，拽的跟二五八萬一樣。

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話說Nature的文章大家都在引用和分析，我們前兩天還用了一下，這篇Nature的文章是真的，是2021年9月發表，關于一個短期死亡率數據庫，這個數據庫也看了一下，蠻有用的。但這篇文章可沒分析什么致死率和奧密克戎的關系，也沒給出奧密克戎多可怕之類的結論。

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所以這就有一個問題了 —— 數據是真的，結論就是對的么？當然不是。因為真實數據如果進行歪曲的，有目的的操作，照樣可以給出錯誤，甚至有害的結論。就如同這個造謠的公眾號一樣。
這篇文章中的核心論點，是用了很多國家今年前10周左右的超額死亡率（也就是把今年的每周死亡人數和2010-2019平均同期數據做對比），因為很多國家的超額死亡率都比較高，就得出結論：
今年多死了很多人！！
奧密克戎很可怕！！！
接種疫苗也沒用！！！
請原諒我們突然傷害大家的視力和審美觀。這個公眾號估計以前是賣老年保健品出身的，生怕讀者的視力不好，里面充斥著各種貼心的超大字體。比如最礙（愛）眼（演）的是這么一段：