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见图,四周总死亡3958,其中完全接种者2994.


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Replies, comments and Discussions:

  • 枫下家园 / 医药保健 / 安省Hospitalizations by vaccination status的数据怎么读?想知道heidi99(heidi)贴中百分比怎么得出来的?In ICU/In hospital but not the ICU ? 但In hospital but not the ICU与ICU的人数不是重复计算的,不是全部与子集的关系,是两组独立数据。 +3

    如果读数据的方法是错误的,比较不能说明任何问题了…

    疫苗是否防重症呢?看因为感染新冠住院病人的数据: 打过两针疫苗的住院者 7.5% 进了ICU; 打过一针的 12.3%进了ICU; 没打过疫苗的 22.1% 进ICU。 如果把进ICU等同于重症,那疫苗防重症是无可置疑的。 -heidi99(heidi); 

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    这个问题前几天刚刚和草山讨论过……


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    • 数据是上午网站上的,现在已经更新了。百分比是(in ICU)/(in ICU + in hospital but not in ICU )
      • 明白了,那计算是合理的。但如果用12月中、11月中的数据做同样的比较,会有不同的结论了,那时候两组人进ICU占比例都比现在大。那能说明Omicron 比较温和么?ICU是个趋势问题过一个月再看吧…… +2

        12月17日 未接种40%, 完全接种30%

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    • 其实把因covid hospitalized的人比比就知道了。没必要在苛刻下去,数据的error都可能大过icu啦. 有人知道 数据清理了吗?还算因其他原因住院但covid 显阳性的吗?
      • 其实我也只是看饼图比例的大概变化…… 不过heidi99(heidi)的问题切入占立意不错。只是与12月、11月的数据比较发现,现在(或今天)全接种住院人数一下增加太多,造成进ICU的比例较少。数据清理背后的事就不是我们能知晓的了… +1
        • 数据是各个医院报上来的。大规模造假不可能,因为涉及统一的billing 问题。 但是个别数据出入,比如今天的算到了明天,有这个可能性
          • 如果给的报法有问题就一错全错 +3
            • 数据申报的严谨程度是可信和统一的,这个过程也经过了时间的检验。肯定不会十全十美,但是在世界排名靠前。
    • 实际上, 只需把同样的一组数据 按时间轴展开一段时长, 趋势就一目了然了. +1
      • 🤝,我也是一直在看饼图比例的大概变化…… 也许一定要像确诊病例一样要达到1:6才说明不防住院什么的? +1
        • 至少, 目前的趋势指向, 无论是感染,传播,发病还是重症, 都不证明那玩意有效. 当然, 数据也不完整, 比如各组都有那么多莫名的"不明"比例, 也还没见到死亡#中的接种分布统计, so, 看趋势还比较靠谱. +2
          • 趋势不一定靠谱。流行病都有分布曲线。高峰期和低谷期不一样。另外,不能看绝对数字,要看相对数字和比例。 做专业分析是不看饼状图的
            • 你的算法其实也没很大意义,因为最近一个月接种者住院人数增加了十几倍,把分母一下子变那么大,所以ICU的比例就变小了很多。问题是,等最近入院的这些人中的一部分发展到进ICU的时候,这个比例就完全不一样了。 +6
              • 这是粗略算法,但是你说的是建立在未来假设上,也不一定对。专业人士建议看英国的报告。
                • 英国报告最近新冠死亡75%是完全接种的,安省从来都不公布死亡的接种状况,估计数据不符合宣传需要。
                  • 不知道75%哪来的?我看的数据是。 +1
                    • 见图,四周总死亡3958,其中完全接种者2994. +1


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                      • 死亡大部分是70以上,几乎全接种,占比自然高。相对来说护理院死亡与无疫苗时比很低, 数据要调整年龄和风险
                  • 另外,安省不公布死亡接种状况是因为安省的mortality database更新的很慢。最新数据不太reliable. 这个问题存在很久,也确实需要改进 +1
    • 你们这次数学博士生们,能给我们这次数盲们一个结论吗?到底要不要去打疫苗呢?
      • 数据显示打疫苗有好处。尤其对delta. 我打了两针疫苗。我周围WHO的专家们也都打了疫苗。 +2
        • 你真落后,第三针还没的 +7
      • 是太烧脑了😅今天完全接种住院人数增加太多达到1073,分母太大造成进ICU的比例较小。与12月相同计算法的占20%左右相比,有些类似拜登曲线了…… 只能感叹下,完全接种入院激增了,可以持续观注风险评估 +2
        • 看得我脑袋疼,不能简单为一句话:完全接种入院激增? +1
          • 1月5日新增11582例,13.4%没有接种疫苗,79.9%接种了两剂疫苗。据说要1:6这效果才行……🤨 +2
    • 安省science table是公共卫生顾问团,他们的分析建议影响政府决策。
      Current Status in Ontario Contents Current Status in Ontario Current COVID-19 Risk in Ontario by Vaccination Status Estimated Rate of COVID-19 Cases per 1 Million Inhabitants per Day in Ontario Test Positivity and Number of COVID-19 Tests in Ontario Effective Reproduction Number R(t) in Ontario Percentage of Cases Caused by Different Variants in Ontario Number […]
      • 是啊,难怪福特决策总失误。安省卫生厅:专家此前预测模型被证实失灵…Omicron已经导致住院人数突然显著增加,这增加大部分是完全接种的。没看到以前的评估,这百万人口数比来比去的傲娇值,让砖家对全接种防重症盲目乐观了。 +1
        https://info.51.ca/news/canada/2022-01/1060379.html

        来源:加国无忧编译

        安省卫生厅长发言人纠正安省科学顾问组先前提出的COVID-19模型预测,该模型建议由于Omicron变种病毒的传播安省应采取措施“立即阻断(immediate circuit breaker)”。

        图源:citynews

        据报道,12月16日,安省科学顾问组发布了最新数据,其中预测安省需要加快推出疫苗加强剂,并实施更强有力的公共卫生措施,以遏制Omicron的传播。

        当时科学顾问组预计,如果不采取任何措施,每天的病例数将达到10,000。

        卫生厅长Christine Elliott办公室表示,立即阻断提议的重点是假设Omicron与Delta的严重程度相同,因此重症监护病房的入住率将大幅上升。当时预测若不采取限制措施,在两周后,安省ICU人数将要翻四倍,达到600人,实际上周二安省公布有266名ICU患者,比模型公布时增长不到一倍。

        发言人Alexandra Hilkene 周二表示:作为政府对Omicron初步反应的一部分,我们采取了一系列公共卫生措施来减少密切接触的机会,包括将某些室内公共场所的容量限制降低到50%。虽然我们继续密切监测ICU的容量,但目前我们还没有看到预期的指数增长。事实上,安省的趋势继续低于或处于科学顾问组预测的情况最佳范围内。

        上周,安省卫生卫生局发表了一项研究,将Omicron病例与Delta进行比较,发现感染 Omicron变种病毒住院或死亡的风险降低了54%。但研究同时指出,由于传播率较高,安省的住院总人数仍可能会显著增加。

        科学顾问组进行预测时,联合主席Adalsteinn Brown博士表示,这可能是大流行的最严重一波浪潮,他引用模型预测,如果不采取额外的公共卫生措施,ICU人数将继续增长。

        Alexandra Hilkene说,自从安省这个模型发布以来,来自世界各地关于Omicron的不断发展的证据表明,虽然Omicron没有那么严重,但它比Delta更容易传播。

        当Delta的严重性需要关注我们的ICU入院人数时,Omicron已经导致住院人数突然显著增加,并且由于Omicron感染的迅速增加,最近许多关键部门的人员配备面临挑战。

        截至周二,安省有1,290名COVID-19住院患者和266名ICU患者。安省公共卫生部门表示,由于政策变化使得检测变得更难获得,最近几天的每日新增感染可能更高,从10,000到18,000不等。

        安省的医院准备在周三暂停所有被认为不紧急的手术,以腾出床位和医院工作人员。一些医院已经宣布资源紧张,需要转移患者以及尽早减少手术量。

        相关链接:

        https://toronto.citynews.ca/2022/01/04/ontari-covid19-modelling-omicron/