2022年5月6日，路透社发了一篇令我大吃一斤的报道《Omicron 与其他 COVID 变种一样严重——美国大型研究[1]》（Omicron as severe as other COVID variants -large U.S. study）。
为啥英美前段时间还呼吁民众打好疫苗积极共存，德国媒体还在说中国严格清零让越南赢麻了，怎么就忽然改口了？
毕竟在2022年1月5日，路透社早早就发过一篇文章《世卫组织看到更多证据表明 Omicron 导致症状较轻[2]》（WHO sees more evidence that Omicron causes milder symptoms），等于是第一批带节奏的的媒体之一。我们来看下截图：
经过4个月的发展，在多个国家和地区包括越南、中国台湾、中国香港、以及中国大陆某市等，都被奥密克戎症状轻忽悠瘸了，导致一波大流行后，西方媒体自己改口了？？？
对奥密克戎和新冠各毒株之间的杀伤力比较，在短短四个月里，产生如此之大的矛盾认知（温和->致命）下，会严重误导公众和医学专家对奥密克戎毒株真正危险性的认知。还导致公众对防疫政策的不信任，以及卫生政策专家的错误选择。
（mislead both the public and medical experts of the true danger of the variant. It could also lead to mistrust among the public and poor choices by health policy experts. )
这段话不是我原创的，而是从论文里抄过来的，毕竟非常有道理。想想，科普作者汪诘、上海疾控朱主任，还有「上海不能封」主任，以及呼吁共存的网红医生，不是都被忽悠瘸了嘛。
知错能改善莫大焉。毕竟教员说过，要把我们的朋友多多的，敌人变得少少的嘛。
而且不止路透社，连高盛这样浓眉大眼的自由主义机构，都开始悄悄改口了。
在2022年1月13日，美国某Y发了一篇报道，《全面清零政策恶果再现，高盛下调今年中国经济增长预期[3]》，文中提到：
我们注意一下这个闪辉，毕竟名字很好记；而高盛闪辉团队最近又改口了，《高盛：常态化核酸检测有助于中国平衡动态清零经济成本[4]》
为什么西方改口了？
因为从目前的数据来看，奥密克戎的严重性，一点都不比他的小伙伴差。《SARS-CoV-2 Omicron Variant is as Deadly as Previous Waves After Adjusting for Vaccinations, Demographics, and Comorbidities[5]》
2022年5月2日，哈佛医学院、马萨诸塞州总医院、旧金山密涅瓦大学的4位博士，拿到了美国马萨诸塞州疫苗接种数据和MGB的HIS（电子病历）数据，比较了13万名新冠患者的入院率和死亡率，得出了这个结论，并且作为预印本发布了。
我一直说中国医学界擅长治疗新冠，但是对新冠各种研究是落后于国外的，因为国外的病例多啊！
跑个题，Al-Aly老师动辄就能从VHA拿到上百万的美国退伍军人新冠医疗数据，而哈佛的Aboozar Hadavand老师能从美国一个州挑出13万条新冠电子病历来进行研究。
我国在CNKI上的文献，往往就是对几百例病人的研究结果，差距有点大。但是这波在某市爆发的疫情，在一个城市搞出来40万病例，给我国对新冠的研究增加了海量的样本（可谁TMD想要这种样本啊！）
书归正传，这篇论文的结论是「Our analysis suggests that the intrinsic severity of the Omicron variant may be as severe as previous variants. 」我们的分析表明，Omicron 变体的内在严重性可能与以前的变体一样严重。
MGB 是美国最大的医疗保健系统之一，科学家在MGB的电子病历中找到148,876名核酸阳性的患者，131,174 名 COVID-19 患者符合这项研究的纳入标准，这是妥妥的大数据了。
在这13万病例中，患病人数清晰的分成以下几波，而数量如下图所示，从入院率来看，奥密克戎的入院率为12.7%，其他时期的入院率在14.2%-15.8%中间变化。
这就首先证明了奥密克戎的严重性：虽然入院率降低了3个百分点，但是感染率相比德尔塔，增加了250%以上（18892->65317）。
这验证了我之前文中一直强调的观点之一，奥密克戎出现了免疫逃逸，传染性更强，哪怕住院率、重症率更低，更温和（milder），对人类社会的杀伤力还是非常强。
然而这几位大佬对数据分析了以后，结合了疫苗接种、合并症、人口统计和医疗保健数据后，调整了混杂变量，认为Omicron 时期的住院风险实际上与之前的时期非常相似。
从死亡风险上看，考虑混杂因素之后，相对其他三波流行，虽然 Omicron 的死亡风险在统计学上显着降低，但调整后的优势比几乎相等（OR：1.00，95% CI：1.00 - 1.01，p = 0.01）。
他们也解释了两个疑问：1、仅仅有马萨诸塞州级疫苗接种数据，是不是低估了接种疫苗的人数？2、仅仅计算核酸检测阳性的病例，会不会低估了真正的感染人数？
但是这两个问题，与其他三次流行（德尔塔、21年春季、20年冬季）相比，是一直存在的，属于不同时期的一致问题。
我们还是看看数据表。（后续是我从数据中解读的结论）
表1是四次感染 SARS-CoV-2 患者的人口统计和健康状况
表1说明，在疫苗接种率越来越高的情况下（从99.9%未接种到61.8%的人完成接种），感染率飙升数倍，而并发症概率只降低了几个百分点。
另外，表1说明，患者平均年龄一直在降低，不知道是不是因为老弱病残已经被带走了一波（毕竟美国死亡了98万人）。
表2是四个流行期的严重性后果，如果不看感染数，那么奥密克戎导致8322人住院，住院率为12.7%，可是因为庞大的感染基数，导致入院人数远超没有疫苗护体时的20年冬季（5732人）。
数据表不好看，我们看图，第一张图是马州的感染人数和入院人数，可以看到奥密克戎获得了双料冠军，排名第一！
第二张图是马州的入园人数和死亡人数，奥密克戎以313条人命的成绩，超越了基本没有接种疫苗的第一次流行期的死亡人数303 名，上演了一出帽子戏法！
接下来还有奥密克戎BA.4/5，他们获得了免疫逃脱的突变，相信将在下一次大流行中，表现得比奥密克戎BA.2更加凶残！
如果再加上我前天文章中对英国奥密克戎后遗症数据的分析，只能说奥密克戎造成了更多的人感染、更多人住院、更多人死亡、更多人有后遗症，堪称2022年5月的毒王。（因为奥密克戎BA.4/5的表现只会更凶残）
所以，我国的抗疫策略是非常正确的，但是想到3月底4月初时候的那场共存VS清零的舆论撕裂，现在还心有余悸。
毕竟，从全中国大陆都是安全区这个层面来看，只要一次失守，就会导致大片安全区沦陷；目前北京疫情还在胶着，这场仗真的太难了。
何况还有科普作者汪诘这样的人，在5月7号仍然像复读机一样念叨 《一个上海市民的疫情随想》，大家品品：
这个科普作者汪诘，直到今天，在随便搜搜都一堆奥密克戎杀伤力的数据情况下，还好意思说中国新冠患者的病死率？那是在举国支援、全力救治情况下的死亡率！
这种文章有4000个赞，2650个在看，说明至少有100万的阅读量，但是完全经不起实践检验。
汪诘还会潜移默化地误导多少人，我就不得而知了。大家可以感受一下这评论的点赞量。
再看有人要举报汪诘的时候，双方的点赞率，支持举报的仅有17人，而支持汪诘的有223人。
幸好中央的抗疫态度十分坚决，不至于让汪诘这种货色带跑了舆论的节奏，而我这种野生的数据党、论文党，在此阶段的任务，就是坚决同一切歪曲、怀疑、否定我国防疫方针政策的言行作斗争。
连欧美英文圈都改口说奥密克戎杀伤力强了，可简体中文圈仍然有共存、轻症居家隔离的言论；防守舆论阵地、正本清源，真的太艰难了。
诸位读者大大请保护身体，毕竟偶尔感染新冠不可怕，可怕的是一次次被感染，最后导致死亡或者不可逆的后遗症——祝读者大大都金身不破，百毒不侵！
参考资料
[1]
Omicron 与其他 COVID 变种一样严重——美国大型研究:
https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/omicron-severe-previous-covid-variants-large-study-finds-2022-05-05/
[2]
世卫组织看到更多证据表明 Omicron 导致症状较轻:
https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/who-sees-more-evidence-that-omicron-affects-upper-respiratory-tract-2022-01-04/
[3]
全面清零政策恶果再现，高盛下调今年中国经济增长预期:
https://www.voachinese.com/a/Goldman-cuts-China-GDP-target-for-2022-20220112/6393959.html
[4]
高盛：常态化核酸检测有助于中国平衡动态清零经济成本:
https://www.chinanews.com.cn/sh/2022/05-06/9748006.shtml
[5]
SARS-CoV-2 Omicron Variant is as Deadly as Previous Waves After Adjusting for Vaccinations, Demographics, and Comorbidities:
https://www.researchsquare.com/article/rs-1601788/v1
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