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上次我解释了为什么全因死亡率是判断疫苗利弊比较公正的方法。但似乎有些人还是有一
些疑问，所以想做一些补充。最后附辉瑞的FDA报告数据讨论。
全因死亡率的概念很简单，就是统计有打疫苗vs没打疫苗的不论任何原因的死亡率。直观
上很合理，因为一个医疗行为我们希望得到的结果是更不容易死亡，而不只是不容易死于
特定疾病。
有人可能会质疑，全因死亡把一些无关病毒或疫苗的死亡也算进来，这样怎么会准? 简单
的答复是"其他"死因在有打疫苗vs没打疫苗两边会抵消掉，剩下的疫苗死亡和病毒死亡就
可得到：疫苗救的人数vs疫苗杀的人数，即可判断疫苗是否利大于弊。
以下是较详细的论证:
有打疫苗全因死亡=病毒死亡+疫苗死亡+其他死亡
没打疫苗全因死亡=病毒死亡+其他死亡
同一时间点的客观因素是一样的，所以依照统计大数法则"其他死亡"两边会抵消掉。
令 f(t) = 没打全因死亡(t) - 有打全因死亡(t) = (没打病毒死亡 - 有打病毒死亡 -
有打疫苗死亡) (t) = (疫苗救的人数 - 疫苗杀的人数) (t) (这就回到我们上次提到的
利弊公式)
如果要计算累计死亡从开始到一段时间T，累加或是积分f(t):
D=积分f(t) 从0->T
这样算出来的数字就可以公正的判断疫苗是否利大于弊
D>0 => 利>弊, D<0 =>弊>利
或许还是会有人有疑问，这样是否多此一举，直接计算:有打vs没打的病毒死和疫苗死不
就好了，多了一个其他死因，虽然两边可以抵消但这样似乎不太精准，会不会受许多因素
干扰?
从几个方面可以回答:
1. 死因判定困难
首先这是新的疫苗，要判定是否疫苗致死有困难。上一篇提到:法医要判断是否为疫苗造
成的伤害要和之前案例作比对，但新的东西怎么会有旧案例? (这里有鸡生蛋蛋生鸡的问
题)
病毒致死也是有判断的争议: 先不考虑PCR问题，假设它大致是准的顶多些微误差。测到
PCR就算是有病毒。但是死的时候有病毒就能确定是疫苗致死吗?
die of Covid(因新冠而死)，die with Covid(死时刚好有新冠) ?
例如同时中两种以上的病菌并不罕见: Coinfection共同感染。
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(22)00383-X/fulltext
假设同时感染新冠和其他病毒，后来死亡，不一定能确定是因新冠而死。
( 疑染其他病毒！新北2岁重症童病况曝光
https://news.ebc.net.tw/news/living/312895 )
这样也就算了，但常常看到的是默认前提双重标准:
对病毒的态度默认是病毒造成伤亡，然后找证据去排除。
因为是新病毒，不了解所以大多无法排除->病毒死很多。
对疫苗的态度默认不是疫苗造成伤亡，然后找证据去证明。
因为是新疫苗，不了解所以大多无法证明->疫苗死很少。
(注: 通报也是一样，第一时间就有过滤了。这步骤是一个主观判断，不管是病人还是专
家)
这样的算法怎么会公正呢?
2. 判断是否死亡比判断死因客观
回来看公式: 全因死亡=疫苗死+病毒死+其他死因
因为上述原因(人类知识不足、双重标准、主观影响)，死因会有错误归因。我们无法确
切知道疫苗或是病毒死亡是多少(等式右边三个变量不明)
但全因死亡比较容易统计，因为全因死亡只需要判断死或是没死，相对没有争议。科学上
我们希望数据是越客观越好。因果关系的认定主观因素较多，而死亡判定相对较客观。计
算全因死亡率等于是绕过判定因果关系的争议，更公正的判断疫苗到底有没有利大于弊。
全因死亡率统计方法也可看作是一种观念转换的技巧: 消除原本数据的主观性，得到更客
观更科学的数据。
3. 统计论证vs机制论证
全因死亡率有打vs没打是一种统计论证；法医判定死因是一种机制论证。
另一个双重标准是：判断药物或疫苗有效性通常都用统计论证；判断安全性却用机制论证
。
用实际例子比较清楚。
我们来看辉瑞FDA报告,第23页:
https://www.fda.gov/media/151733/download
"From Dose 1 through the March 13, 2021 data cutoff date, there were a total
of 38 deaths, 21 in the COMIRNATY group and 17 in the placebo group. None of
the deaths were considered related to vaccination."
有打疫苗死亡21人, 安慰剂组死亡17人。
但死因是本来就有病(?)
以上算法就是全因死亡。下篇解释为何不能推给本来就有病，和统计论证vs机制论证的双
重标准。(不过聪明的读者现在应该能已经能理解了)
(待续)