生物演化基本邏輯
就是進化速度
高於環境壓力
那就能適者生存
環境壓力
大於進化速度
那就會滅絕
環境壓力怎麼來的
隔離 環境衛生
口罩 疫苗 染疫
甚至死亡
都能看做是環境壓力
最理想狀況
就是快速
全都打完疫苗
讓病毒沒有時間進化
或是快速全部染疫
運氣不好的死亡
其它沒死的都有抗體
病毒來不及進化
滅絕
最慘狀況
部分人打疫苗
一些人沒打
沒打疫苗的染疫後
病毒有時間進化
而旁邊因為很多
有打疫苗的人
變種出抗疫苗的病毒
就可以傳染
導致疫苗失效
所以看清楚因果了嗎
很大原因病毒進化成抗疫苗
就是不打疫苗的人
但自由民主國家
又不能強迫人打疫苗
那怎麼辦
就是給想打的快速打完
不想打的快速染疫
使病毒沒有時間進化
這就是最合乎邏輯的做法
也就是歐美正在做的
大概4這樣
台灣搞半套就幫病毒
慢慢養出世界級的大魔王吧
※ 引述《SRadiant (Radiant)》之銘言：
: 第二彈
: 數據在美國CDC就找得到
: 染疫每十萬人口死亡率=盛行率x致死率的概念
: 又加上了年齡分組和接種與否
: 先上圖吧
: https://i.imgur.com/IAhm612.jpg
: 18~29歲
: https://i.imgur.com/2jYSnUh.jpg
: 30~49歲
: https://i.imgur.com/FG3coQC.jpg
: 50~64歲
: https://i.imgur.com/9B4aKzp.jpg
: 65~79歲
: https://i.imgur.com/Yv32bAY.jpg
: 80歲以上
: 最常被拿出來吵的
: 年輕人(18~29歲)因為原本重症率就低，接種的效益"差距"比較小
: 30歲~49歲差距有，但數值本身就低，還算是有邊際效應
: 50歲以上就不用我再多說了吧？
: 整天吵全因的
: 你有想過全因能解決什麼"偏差"嗎？
: 偏差=兩個族群分布不平均
: 年齡是個偏差，所以分組，可以排除
: 你好像提過啥偽陰偽陽，不知道你有沒有思考過...
: 確診有偽陽偽陽，但會根據疫苗接種狀態而有偏差嗎？
: 未接種的人篩檢有偽陰偽陽、接種的人就沒有嗎？
: 假如這個因素在兩族群是隨機分布，不會造成兩族群分布偏差
: 那你整天吵偽陰偽陽有啥意義？
: 假如，真有些個案非因COVID19而死(如車禍啊自殺啊)都被誤算進來，那會因為接種與否
: 而有偏差嗎？
: 未接種疫苗而染疫死亡中，會有這種個案，接種疫苗後染疫死亡的就不會有？
: 還是隨機分布？
: 變因想好，有沒有必要放進來分析
: 這才是重點
: 你可以用查數據"確認"，再分析是否分組排除或是用統計校正
: 但不是靠"全因"兩個字就能排除
: "全"因是把所有因素都算進來
: 全因反而增加複雜度，更容易模糊焦點
: 雖然這就是某些人的目的