主题：【信息流行病】新冠超额死亡数据的悖论 -- 夕曦

1. 波谷均匀分布在波峰后很长的时间段，导致统计学上看不出来

2. 波谷不断被新的波峰填掉了，要等新的波峰消失才能看到波谷出现

一个疾病，对社会造成的影响如何：

一般是看“病死率”，就是说，得了这病，多少人得死。

还有就是看“死亡率”，就是说，这社会上有多少人得这病死了。

这两个概念，有的人容易搞混。这么说，就很容易区分：

狂犬病的病死率是100%，狂犬病死亡率却只有0.0001%（举例，具体多少，没查）。

说得再明白一点，得了狂犬病必死，但这个社会上每年因得狂犬病而死的却只有百万分之一。

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现在，无论阿尔法、德尔塔、奥密克戎，新冠的病死率是多少？世卫组织，包括每个国家，都是一笔烂账，没法精确。为什么？

因为感染人数是多少根本就搞不清。

有的人得上了，也不去测核酸；

仅测了一次核酸，根本就不准，漏诊率太高。……这些逃脱、最终又不发病的人，严重干扰了病死率的计算。

不过，死亡率，相对好计算一些。毕竟，死个人，是大事。医院、殡仪馆、派出所、社保……都会有记录，一般不容易漏。

会遗漏的地方是，没死在医院，搞不清咋死的；

还有就是，死在医院，死亡通知书上填写标准不一致。到底是新冠-肺衰竭死亡，还是心脏、脑肝肾器官并发症死亡？各家医院的医生都不一定能搞清楚……反正人死了，核酸阳性，填个新冠死亡，走人——美国就是这么干的（？），河里有美国医生吗，来具体说两句😄😄

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新冠病死率、死亡率如此粗糙，又该如何更准确地去评价新冠及其防疫对社会的影响呢？

有人想出了“超额死亡率”——不要管它如何死的，我们只算死亡人数好了！

2010年——2020年，把死亡曲线搞出来，要么有个稳定的斜率，要么有个稳定的曲率（当然，画曲线既可以按年算，也可以按月算，无所谓）。根据稳定的曲率/斜率，把这个曲线延画下去……就是虚拟的2020、2021、2022的预期死亡。

然后把2020年新冠来了的真正死亡数据画上去，两条线一对比，就是超额死亡（可正，也可负）。

当然，有人会说，新冠只是超额死亡的原因之一。对！这是用超额死亡来评估新冠的缺陷之一。

因为这个超额死亡有可能是同一时期别的因素造成的，比如战争，像乌克兰今年的超额死亡就没法全赖给新冠，这大概得赖给普京和泽连斯基、拜登😄😄

但，像美国、中国、欧洲的其他国家，没有战争、没有经济危机、没有自然灾害……，只有新冠这个传染病。无论清零、还是躺平，超额死亡都可以归于新冠这个社会最大变量。

那么，超额死亡的正负结果，可以作为较好地评价新冠及其防疫措施的指标。

除非，除非有人非要抬杠——特朗普大概会认为，2021发生了特朗普/拜登的总统轮换，所以，美国的2021以后的超额死亡可以叫“拜登死亡”😂😂😂

关于第一点，我的想法是，如果只有一个波峰，后面拉长时间，平摊波谷的机会就很大，但是，如果连续来了几个波峰，后面要摊平的机会就少很多了。

关于第二点，就是新冠最让人担心的，只见波峰，尚未见到波谷。我见到勉强算是波谷的新闻，是意大利的养老金支出减少了。。。。。。

数据来源：美国CDC每周死亡人数统计

该数据每周公布，但会对以前公布的数据做修正，多数情况是增加，估计是数据报送时滞造成的，经验上20周之后就比较稳定，每次修正增加量在三位数。

跨年的周以周四所属年份确定该周所属年份。

以2014-2019年各周总死亡人数均值为基础（“正常值”），高于此数值即为“多死人数”，低于即为“少死人数”。

结果如下图所示。请注意2022年各周死亡人数最后几周大幅下降，估计是因为前述数据报送时滞，是否表明实际死亡人数下降，尚需继续观察。