流感|新冠的确不是流感, 但扭曲数据夸大奥密致死率, 造谣恐吓就没必要了科学|Omicron|死亡率|密克|人数

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现在无论是天天喊“新冠就是流感” ，还是天天喊“Omicron奥密克戎特别可怕，比原始株还可怕”的，都不必当真。
本文来源：公众号“一小时爸爸”（ID：hrdaddy）。如果喜欢蓝橡树的文章，请记得要把我们“设为星标”哦！
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新冠不是流感，
奥密也并没那么恐怖
1 ，新冠本来就不是流感，这是两种不同的病毒，新冠可以在某个指标上和流感相似，但整体来看两种不同的病毒，防疫的方式方法肯定是不同的。
所谓“新冠≈流感” ，就是把一个复杂问题简单化，也许能安抚人心减少恐慌，但使用这种不准确的说法，未来一定会导致一些副作用。
2 ， 2022年的Omicron奥密克戎变种，和2年前的原始株，或者1年前的Delta变种，当然也不一样，在已有一定的治疗手段，广泛施打疫苗的现在，全球范围内新冠死亡率确实在直线下降。
再过几周，等吉林和上海的临床数据更明确，包括不同疫苗情况和年龄组的重症、死亡数据，我们就能明白Omicron变种在目前中国接种和治疗情况下的危害性了。
防疫涉及到医学、社会学、经济学、心理学等等，但不管是什么，都是科学问题，最终仍然是要回到真实的数据分析研讨上来。
辟谣故意扭曲数据
夸大奥密的致死率
不过作为一个“科学信徒” ，最恨的并不是别人不讲数据，而是故意扭曲数据。我可以接受“非科学” ，但是不能接受“伪科学” ，疫情的分析也是如此。不想聊科学数据，那就耸耸肩算了。但如果故意用错误的数据，或者错误的分析方式，来误导民众，打着科学的红旗反科学，那就让人无法容忍了。
比如昨天就看到了这样一篇文章，某个公众号用所谓的“超额死亡”数字来证明奥密克戎非常可怕，还用了一篇Nature（自然）杂志的文章，外加很多曲线图，看着很专业，再配上各种加红加粗的大号字体。
吸引我注意的是，这篇文章开头就拉虎皮做大旗，上来就说自己用的是Nature云云，说如果有意见就去找Nature ，拽的跟二五八万一样。

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话说Nature的文章大家都在引用和分析，我们前两天还用了一下，这篇Nature的文章是真的，是2021年9月发表，关于一个短期死亡率数据库，这个数据库也看了一下，蛮有用的。但这篇文章可没分析什么致死率和奥密克戎的关系，也没给出奥密克戎多可怕之类的结论。

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所以这就有一个问题了 —— 数据是真的，结论就是对的么？当然不是。因为真实数据如果进行歪曲的，有目的的操作，照样可以给出错误，甚至有害的结论。就如同这个造谣的公众号一样。
这篇文章中的核心论点，是用了很多国家今年前10周左右的超额死亡率（也就是把今年的每周死亡人数和2010-2019平均同期数据做对比），因为很多国家的超额死亡率都比较高，就得出结论：
今年多死了很多人！！
奥密克戎很可怕！！！
接种疫苗也没用！！！
请原谅我们突然伤害大家的视力和审美观。这个公众号估计以前是卖老年保健品出身的，生怕读者的视力不好，里面充斥着各种贴心的超大字体。比如最碍（爱）眼（演）的是这么一段：