21世纪被称为数据的世纪。所以，如果Alice声称新冠疫苗拯救了数百万人的生命，而Bob却说疫苗夺走了数百万人的生命，那么判断谁对谁错应该很容易。只要获取数据就行了，对吧？
我们获得了捷克共和国的数据。我仍然不敢相信我们得到了它，但它确实 开始。这是通过《信息自由法》（FOIA）请求从政府机构获得的官方数据，任何人都可以下载和分析。该数据包含超过 11 万行数据——每位捷克居民（包括 1 年 2020 月 1 日在世的居民，或出生于 2020 年 31 月 2022 日至 XNUMX 年 XNUMX 月 XNUMX 日期间的居民）都对应一行数据。
对于每个人，数据行包含出生年份、性别、因任何原因死亡的确切日期（如果该人死亡发生在研究的三年内），以及该人接种的所有新冠疫苗的确切日期、类型，甚至批号。遗憾的是，死因信息并未提供。据我们所知，这是唯一一个官方发布的、将全因死亡率与整个国家范围内个人层面的新冠疫苗接种状况联系起来的数据集。
在继续讨论爱丽丝和鲍勃之前，我需要先介绍一下捷克共和国。这里的一切都比美国人想象的要同质化得多：这里没有明显的少数民族。我们拥有全民、免费且规范的医疗保健，所以几乎每个人都能享受到相同的医疗服务（当然也存在一些腐败现象）。我们从共产主义时代继承了强制性的“个人公民号码”（国家提供的身份证）制度，因此每个人都得到了很好的记录：你的出生或死亡不可能不被国家立即发现。
因此，捷克官方数据几乎完全正确（不同于英国国家统计局，后者不知何故 设法输掉 （几百万未接种疫苗的英国人）。换句话说，捷克的数据集如此精确、干净、同质且详细，以至于美国永远找不到任何可比的数据。因此，如果能在这类数据中找到答案，那么捷克的数据将尤为明显且无可辩驳。
根据疫苗接种状况计算特定年龄组人群的全因死亡率 (ACM) 并非完全直接。人们往往会倾向于统计该组人群的死亡人数，然后除以特定时间点的组群规模。但这种做法并不准确，因为接种疫苗的人群会不断变化，因此组群规模也会随之变化。
例如，假设贝蒂阿姨于1年2020月13日进入研究，未接种疫苗。她于2021年13月2021日接种了第一剂，并于25年437月31日接种了第二剂，并于1天后死亡。因此，她为未接种疫苗的队列贡献了25人日，为“仅接种第一剂”的队列贡献了1人日，为“第一剂和第二剂”的队列贡献了2人日，并为“第一剂和第二剂”的队列贡献了1人死亡。必须对每个年龄组和每个个体进行此类细分。只有这样，才能将每个疫苗接种队列（进一步按年龄分层）中的死亡人数除以该队列中个体所花费的人日数，才能得到正确的ACM值。
更多技术细节参见 原始纸但我们基本上按照上述程序计算了按疫苗接种状况、性别和年龄分层的月ACM发生率。然后将ACM与基于疫情前数据的预期死亡率进行比较。
预期死亡率也需要仔细计算。人们可能会倾向于简单地将计算出的ACM与疫情前的死亡率进行比较（恐怕大多数作者都是这样做的）。然而，这又错了。疫情期间有很多人死亡（原因各异），而且由于他们不会再死，因此死亡率必须预期为 减少 疫情过后。因此，我们根据疫情前的数据，估算了给定年龄和性别的一年内死亡的概率，然后将当前的人口构成乘以这些估算值。我们甚至通过一个技术性太强、无法在此描述的程序评估了估算值的不确定性（请参阅 原始纸).
当时，我们屏住呼吸，急切地想知道疫苗究竟是福是祸。我们打印了图表——结果发现自己正在研究 厄里斯魔镜这些数字讲述了许多引人入胜的故事，每个人都能从中找到自己喜欢的一个。让我们来讲述一个特定群体——1940 年至 1949 年出生的女性——的一些故事。其余数字（以及 ACM 值）可在 补充 我们邀请读者仔细研究它们。
请记住，我们正在分析 全因 死亡率，不是 Covid相关 死亡率，因为数据中没有包含死亡原因。这给结果的解释又增加了一层复杂性。那么，我们在厄里斯魔镜里看到了什么呢？
“致命的”第一剂。 无论是在2021年2021月之前还是从2021年夏季开始，单剂接种者（深蓝色柱状图）的死亡率都高得惊人，高于未接种人群。这是疫苗相关死亡的证据吗？可能不是。在2021年初疫苗稀缺的时候，养老院中最虚弱的人和病人优先接种疫苗。这种“适应症偏差”或许解释了XNUMX年初的模式。
该群体开始大规模接种疫苗后，ACM 急剧下降，因为体弱者的数量被健康人群的涌入“稀释”。然而，几个月后，大多数足够健康的人都接种了第二剂。只有一小部分人被留下——可能是那些病情严重到无法再接种一剂的人。他们生病了吗？ 因为 第一剂的ACM是多少？谁知道呢？无论如何，那些保持“第一剂”状态的人的ACM再次飙升，因为接种两次疫苗的人的ACM大幅下降。
魔法石。 魔法石 据说能使人永生。2021年夏天接种双份疫苗（后来又接种了三份疫苗）的人似乎确实发现了这一点。让我们回想一下，2021年夏天是捷克共和国的无新冠时期：每天约300例死亡病例中，只有不到1例归因于新冠。然而，接种双份疫苗的人的ACM 低 4 到 5 倍 比未接种疫苗的人更有效！换句话说，新冠疫苗对非新冠死亡的有效率接近80%！
这一奇迹被流行病学家称为“健康疫苗接种者效应”（HVE）。许多健康状况不佳的人无法获得疫苗。濒死、体弱、偏远地区等人群往往集中在未接种疫苗的人群中。难怪未接种疫苗者的ACM更高。上图甚至显示了HVE如何在每次接种新疫苗后重复出现。
一旦第二剂疫苗可用，接种者就会分成两类：健康到可以继续接种第二剂的人，以及病情严重到无法接种第二剂的人。因此，新接种第二剂疫苗的人的ACM会急剧下降，而继续接种第一剂疫苗的人的ACM则会飙升。同样的模式也出现在第三剂疫苗上：新接种第三剂疫苗的人似乎“永生不死”，而继续接种第二剂疫苗的人的ACM则会上升。这种模式在男女两性（捷克共和国仍然只有两例）和所有年龄组中都一致，如 补充.
厄里斯魔镜中还有更多倒影。所有倒影在原作中都有描述。 纸，所以这里就不用重复了。重点是——需要反复强调的——这一点：
疫苗有效性的真正价值只能通过前瞻性研究得出 随机的 研究。在那里，高能量教育不是一个问题，因为人们没有机会 选择 谁接种疫苗，谁接种安慰剂。然而，最后一项新冠疫苗的前瞻性随机研究已于2021年初结束。此外，他们使用了不同的疫苗（采用工艺1生产），并针对的是病毒的原始毒株（武汉毒株），而该毒株在大规模疫苗推广时已基本消失。 自疫苗推出以来，所有关于疫苗有效性的说法都是基于观察性研究。
然而，在上面的《厄里斯魔镜》中，你可以看到，即使针对新冠病毒，疫苗的有效性似乎也有 80%——无关 死亡！然而，我们不知道 任何 疫苗有效性研究试图纠正这一巨大的 HVE。 这意味着自大规模疫苗接种运动开始以来，所有关于 Covid 疫苗有效性的说法都必须修改。 疫苗对新冠病毒死亡的真正功效可能为零，甚至是负面的；我们根本不知道。
在这个数据化的世纪，在将这种新颖的实验产品强行推向数十亿人（包括儿童和孕妇）的怀抱之后，我们仍然面临着爱丽丝和鲍勃在开篇提出的问题：新冠“疫苗”拯救了数百万人，还是夺走了数百万人的性命？我们是否必须——再次——一路追寻答案？ 纽伦堡?
