新冠疫情应对并非失误，也不是仓促应对未知病原体引发的危机的结果。而是许多人，主要是该领域的专业人士，系统性地、集体地做了他们明知是错误的事情。系统地阐明这些做法很有帮助，因为这些事实可以作为防止类似事件重演的基础。
2025 年初，苏格兰和瑞士的一些统计学家撰写了一篇讨论论文，其标题（对苏格兰人和瑞士人来说）低调甚至无聊：“Covid-19 应对措施的一些统计方面好的科学陈述清晰，无需大肆宣传，而“重磅炸弹”式的声明或类似的夸夸其谈则需要添油加醋。好的数据本身就说明了一切。然而，只有人们读到它，它才能被广泛传播。
这篇由伍德及其合著者撰写的论文，原本计划在2025年4月于伦敦举行的皇家统计学会会议上发表。它至今仍是对早期新冠疫情应对的最佳回顾之一——虽然本文的重点是英国，但在全球范围内都具有重要意义。然而，有些人并不热衷于阅读 英国皇家统计学会杂志 - A系列：社会统计学或参加他们在伦敦的会议。可惜的是，伦敦夏天有三天天气很好，而且这个皇家学会似乎对现实很了解 缺乏一些 它的兄弟姐妹。
这篇论文提供了简单的统计真相，统计学家也应该如此。真相在应用于谬误更容易获利的领域时尤其有价值。正因如此，在公共卫生领域，真相变得如此罕见，因此值得一读。冷静地陈述关于新冠疫情的真相，有助于理解公共卫生部门的应对措施实际上有多么糟糕。
新冠疫情与经济
公共卫生始终高度依赖于经济健康，因此作者首先阐述了西方政府在 2020 年初做出的应对措施的经济学显而易见的事实，他们认为印钞比让人们工作来征税更简单：
创造货币的同时减少实体经济活动显然会导致通货膨胀。
因此：
随之而来的通货膨胀急剧上升是这种混乱导致经济贫困加剧的途径之一……这种贫困显然与预期寿命和生活质量的大幅下降有关。
这一点很重要，因为我们早在2020年之前就知道这一点（罗马人早就知道了），我们也知道由此产生的经济匮乏会缩短预期寿命。这是公共卫生的入门知识，新冠疫情爆发时，每位公共卫生医生都知道这一点。
在公共卫生领域，我们认识到，在花钱救人与将钱分配到其他地方救更多人之间，存在着一种权衡。如果我们无节制地花钱，我们都会变穷，到时候就根本无法真正资助医疗保健了。这并不复杂，大家都能理解。这就是为什么我们不是每个村庄都配备核磁共振扫描仪的原因。因此，我们会估算多少资金才能在不让社会过度贫困、进而造成更多损失的情况下挽救一条生命。伍德和他的同事们将英国的这方面标准与封锁成本进行了比较：
……任何合理估计通过非药物干预措施从 Covid 中节省的每个生命年的成本都大大超过了英国国家健康与护理卓越研究所 (NICE) 在批准引入药物干预措施时通常采用的每生命年 30 万英镑的门槛……
[根据帝国理工学院 Neil Ferguson 等人的预测，在最低限度干预的情况下，死亡率高达 500,000 万，] 挽救生命年的成本是 NICE 阈值的 10 倍以上。
再说一遍，这事关基本的公共卫生。卫生资源的分配是一个复杂的问题，因为它（理所当然地）与伦理和情感息息相关，但从社会层面来看，这关乎我们如何管理卫生预算。在这种情况下，预计通过封锁带来的巨额成本节省下来的资金根本就毫无意义。
然而，英国政府与其他国家政府一样，显然也受制于媒体和制药公司的双重束缚，完全无视成本和收益的考量，一意孤行。在其科学大流行性流感行为小组（SPI-B）的指导下，英国政府发起了一场运动，误导公众采取他们有理由预期会对个人和国家造成巨大伤害的行动。他们知道，这场灌输恐惧的运动毫无道理；这场误导性的信息运动，针对的正是那些付钱给他们的公众。伍德及其同事举了一个“较为温和的例子”：
……一张广为流传的政府海报，上面画着一位二十多岁的健康女性，戴着口罩，并写着“我戴上它是为了保护你。请你戴上你的口罩来保护我。”
英国政府和 SPI-B 当时的实际风险状况如下图所示，该图由论文提供。
统计学家的用处就在于此——他们提供背景信息，而不是轶事和恐惧。他们提供了一个很好的例子：
……目前，对于一场足以终结文明、城市居民难以幸免的超级火山喷发，其再次爆发时间的最佳估计是17万年（Rougier等人，2018）。即使只考虑疫情持续的两年，这个时间也可能比图中这位女性感染新冠病毒的风险更大。
所以，从逻辑上讲，如果英国政府对新冠疫情的应对是合乎逻辑的，那么他们现在就应该削减经济开支，为超级火山爆发的后果做准备。但我们最好不要这么建议，因为他们可能会直接这么做。
解释新冠负担
英国政府在 Covid-19 风险方面误导公众的行为并非针对未知病毒，正如许多人现在声称的那样：
风险在 2020 年初就已为人所知：钻石公主号，以及例如 Verity 等人，2020 年；Wood 等人，2020 年，来自中国的数据。
无论如何，英国政府坚持认为，新冠疫情对年轻健康人群来说，病情严重且会使其衰弱，这可能（正如伍德及其合著者指出的）使用了演员和编造的故事，从而纯粹是在欺骗民众。正如作者从多项研究中证明的那样，英国国家统计局（ONS）也歪曲了长期新冠的发病率，这本身就是一种作弊行为。
SPI-B 关于口罩的建议也很奇怪，与其引文相矛盾，从而严重夸大了其影响。这很奇怪——政府明知其建议基于虚假信息，与先前的建议相悖，而且对任何人都没有多大帮助，为何还要说服公众戴口罩？由此可见，这种做法的恶意越来越明显。
作者接着指出：
这种误导性和选择性使用统计数据的行为并不仅限于媒体。例如，2021年，苏格兰政府官方在线发布的关于佩戴口罩的建议指出：
科学证据以及临床和公共卫生建议明确表明，面部遮盖物是阻止冠状病毒传播的重要组成部分。
并提供了科学证据的链接。这原来是一份 SPI-B/SAGE 建议摘要 18，其中引用了两条科学证据，似乎表明佩戴口罩可分别减少 6-15% 和高达 45% 的传播。作为第一幅图证据的论文实际上是一篇社论（Cowling 和 Leung，2020 年），该社论还指出，引用 45% 数据（Mitze 等人，2020 年）的论文存在缺陷（例如，该设计似乎无法识别佩戴口罩实际上有害的情况）。该社论中的图表引用了一项正确进行的荟萃分析（Brainard 等人，2020 年），该分析实际上得出的结论是
...戴口罩可能会稍微降低感染[流感样疾病]的几率，大约降低 6% 到 15% [...] 这是低质量的证据。
再说一次，这个政府毫无疑问地误导自己的人民做出重大的行为改变，同时有证据表明这样做不会有什么用处；要么是疏忽，要么就是撒谎。
死亡
伍德及其同事关于量化死亡率的讨论非常有趣，表明了这实际上有多么困难。首先，当2020年新冠疫情来袭时，二战结束后出生的婴儿刚满75岁。二战结束后的一年里，英国出生的婴儿比前一年增加了31%，并且随后几年的高出生率持续存在。75岁并没有什么神奇之处，但关键在于，在战后几年出生的大量英国人正步入死亡率迅速上升的年龄。
这是导致“超额死亡”的一个驱动因素，但并未得到广泛讨论。这意味着2020年及之后几年的死亡率应该会上升（即与2020年之前相比，死亡率高于正常水平，但如果按年龄标准化，则并非真正的超额）。这对于理解总体超额至关重要，无论人们声称超额是由于“新冠”、疫苗接种还是其他原因。然而，这并没有解释年轻群体死亡率的上升，也没有解释 率 任何年龄的死亡。
新冠疫情数据的另一个明显问题是，正如作者指出的那样，人通常只会死一次。因此，
累计超额死亡人数 [是] 远低于官方认定的212,247例“新冠”。无论如何，许多新冠患者都会死亡 [已经老了，而且病得很重]， 或者并非新冠死亡病例。累计超额……远低于记录的新冠死亡总人数（根据英国政府的数据仪表盘，截至2022年底，死亡证明上注明新冠病例的死亡人数为212,247人）。有多种机制可能可以解释这一现象。一个显而易见的原因是，只有大约17万人的死亡证明上只记录了新冠病例，没有其他任何记录。
死亡证明上有212,247人死于新冠肺炎，只有17,000人仅感染了新冠肺炎。但官方数据经常暗示，这212,247人全部死于新冠肺炎。新冠肺炎死亡事件并非简单地增加了其他合并症造成的死亡率。与其他病毒感染一样，这种病毒感染通常只会加速重症患者和垂死患者的死亡。
2020 年英国的相应数据是预期寿命下降约 1 年，人均寿命损失约 6 天。
理解这一点非常重要。死于新冠的人平均寿命缩短了一年。但绝大多数人口并没有死亡。因此，英国全民平均只损失了6天寿命。
这引发了一个问题，政府和公共卫生官员在实施封锁之前就已经知道了—— 已知影响 贫困和不平等对预期寿命的影响。为了量化这一点，Marmott等人（2020）提出的英国广为接受的数据显示，该国上十分位（富裕人群）和下十分位（最贫困人群）的预期寿命之间存在5年的差距。相比之下，新冠疫情导致预期寿命缩短了6天（按全民平均计算）。因此，从公共卫生的角度来看，几乎难以想象一项大幅增加贫困的干预措施的危害竟然比新冠疫情更小。
建模
这篇论文指出了伦敦帝国理工学院等机构在预测新冠疫情影响方面存在的根本缺陷。这些模型推动了许多政府的应对措施，尽管当时很明显，而且建模者也应该知道，这些模型的设计目的是夸大危害。尤其是，它们未能考虑到人群异质性，而这往往会减缓传播速度并减少危害（最脆弱的人群离开人群，留下更具韧性的民众）。未能考虑到异质性，将会故意高估未来的传播。
用于证明 Covid 政策合理性的流行病模型中最令人惊讶的特征或许是忽略了 Novozhilov (2008) 研究的人际传播率异质性的基本作用
他们还忽略了这样一个事实：早期近一半的感染都是在医院（中国、意大利北部）而不是社区传播的，这导致模型中出现了虚假的高社区传播率。
我们应该记住，帝国造型小组是 同一组 发表在 Lancet 2020年3月，数据显示中青年人群几乎没有死亡（上图第二张）。他们知道，当他们假装预计死亡率会很高时，真实情况却大相径庭。
因此，英国的预测远高于现实——对封锁影响的预测也是如此。封锁模型假设生殖率（R0) 在封锁前后若无干预，其值会保持不变，而实际上它总是随时间变化，随着每例病例中易感感染的人数减少，随着越来越多的人口获得免疫力，其值会从最初的峰值稳步下降。再说一次，这是一个非常非常基本的疫情爆发模型。持续的失败（例如，未封锁的瑞典死亡人数约为 6,000 人，而不是 35,000 人）未能刺激对这些基本错误进行任何修改和纠正。
虽然封锁对贫困和经济健康的实际影响显而易见，但其对新冠传播和死亡率的影响仍存在争议。伍德及其合著者指出，几乎所有封锁措施都是在传播率开始下降之后才开始的（见图）。封锁措施的实施时机似乎是为了使其看起来有效，而不是为了避免更多感染。
是时候停止假装了。
虽然新冠疫情爆发已有五年多，但人们渴望向前看，无数论文对此观点各执一词。然而，伍德及其合著者的论文却脱颖而出。它没有鼓吹任何倡导性包袱，也没有揣测政治动机，只是简单地列举数字和事实。从疫情产业的角度来看，它为审查事实、打破教条提供了强有力的论据。当被数学和统计数据而非赞助模型揭露时，新冠疫情应对措施看起来极其无能，而且并非完全是无意的。
也许那些用数据佐证新冠恐慌的建模者只是在做他们拿钱办的事，并没有指望政客和媒体会认真对待他们。也许那些鼓吹长期贫困和不平等的公共卫生医生只是为了保住自己的事业，还清抵押贷款。
或许政客们只是接受了现实：为了生存，他们必须代表企业赞助商，而不是选民。或许我们并不像自己假装的那样聪明、有德行、有道德。无论根本问题是什么，现在是时候让每个人都停止假装新冠疫情应对措施并非一团糟，或者假装我们根本不知道它会是一团糟了。真相仍有一席之地。
