如何從邏輯上說明omicron不是大號流感？
回答搬運https://www.zhihu.com/answer/2425127208
关键词：超额死亡率
超额死亡，指的是某一时期内（如2022年3月）死亡人比过去的某段时期（如过去五年的3月份平均）多死了多少人。注意，是多死。超额死亡有两个贡献因素：一个是超额出生的人恰好活到了平均寿命（比如，一个平均寿命75岁的国家，在1947年3月有个婴儿潮，那么2022年3月就会迎来一波超额死亡）；另一个，则是重大事件（疫情、战争、经济危机等）。
超额死亡不仅可以涵盖疫情造成的直接死亡，还涵盖所有疫情导致的次生死亡（包括但不仅限于封城导致的医疗挤兑、封城导致的饿死、还不上贷款自杀、开放后导致的医疗挤兑等等）。它在一定程度上可以更全面地反映一场疫情对全社会的总影响。
不是说共存派的顾虑没有道理，但是目前没有一个共存派讨论这个关键词。目前的讨论仅仅集中在奥密克戎本身的低死亡率身上，这就有个漏洞。
新冠轻症和无症，除了造成病毒的持续扩散（无隔离时），对病人本身并无威胁。有足量医疗资源的时候，新冠的重症也对病人威胁极低。新冠造成的死亡来自医疗系统被击穿后的重症。
但新冠造成的死亡全部来自医疗系统被击穿后的重症吗？并不止。
新冠重症占用 ICU 资源（含有资质的医护及配套设备），医疗系统被击穿指的是 ICU 资源过载，所以 ICU 的人均占有率是个衡量医疗承载能力的核心指标之一。
我国的人均 ICU 占有率，是美国的 1/10 [1]：
这就意味着，我国的采取「共存」的承受能力，是美国的 1/10（此为结论一）。
另一个衡量医疗承载能力的核心指标，是重症人数——注意，不是重症率，因为 ICU 资源不可能短期内变出来（主要是专业人员的培养）。
而考虑重症人数，有两个因素：感染总人数，以及感染总人数中的重症感染率。在美国，奥密克戎占医院总住院人数的 12.9% [2]：
In BD, hospitalized COVID-19 patients represented 12.0%, 9.4%, and 12.9% of all admissions during the winter 2020–21, Delta, and Omicron periods, respectively.
在美国医院的奥密克戎住院者中，重症率（ICU 入住率）是 13%[2]：
The percentage of hospitalized COVID-19 patients admitted to an ICU during Omicron (13.0%)
所以，根据以上数字，可以推测出（美国的）奥密克戎患者对 ICU 占用率是 1.6 %（此为结论二）：[公式]
如果简单粗暴地假设，中国共存后的奥密克戎的传播情况、入院率跟美国一样，那么基于以上结论一和结论二，我们可以估算得出：
采取共存政策后，中国的奥密克戎患者对 ICU 占用率，可能，至少是 16 %（此为结论三）。
那么，16% 的 ICU 占用率会不会击穿中国的医疗系统呢？我们可以参考韩国。韩国全民疫苗接种率是 86%[3]，中国是 87%[4]。韩国采取共存政策，中国没有。所以，两国的情况可以大致对比。
那么，韩国应对奥密可戎的实战表现如何呢？可以说是非常糟糕[5]：
这造成的后果就是：韩国的超额死亡率，在进入奥密可戎之后，一路狂飙[5]。下图中的超额死亡人数，是指比疫情前连续五年同期平均每天死亡数多死的人数。
韩国日增超额死亡数据，土红色线为95%置信区间中值，深黑色线是官方新冠死亡数据
那么，所谓的「面临瘫痪」的韩国医疗系统，ICU 使用率是多少呢？是 67%。作为对比，奥密克戎前的韩国医疗系统，ICU 使用率是 44%。[6]
Hospital admissions are also rising, with 67 percent of intensive care-unit beds and 71 percent of semi-ICU beds occupied as of Saturday afternoon. At the end of February the ICU occupancy rate was 44 percent.
而中国呢？奥密克戎之前的2020年，中国各级医院ICU 床位使用率中位数都超过 75%，其中顶级医院和地级医院超过 85%。[7]
所以我们可以得到一个初步的最终结论：转向共存可能会带来 16% 的 ICU 占用率涨额，而这 16%，极大可能会击穿中国的医疗系统。
打个比方：如果 ICU 排队是先来后到，原先 10 张床里面可以收治 8 个其他病人，2 个新冠病人。共存之后，10 张 ICU 床位里，可能要收治 4 个新冠病人，6 个其他病人。这 4 个新冠病人极大可能会康复（因为有医疗介入的新冠重症致死率很低），但被排挤出 ICU 的那两位其他病人，极大可能会死亡。
有人质疑：奥密克戎在中国的重症率极低，你是不是在扯淡？
当然不是。援引中国疾控中心：[8]
我国之所以能够把重症/危重和死亡控制在非常低的水平，主要是疫情发现早、措施采取及时，特别是对所有感染者，包括无症状感染者都进行全程管理，对无症状和轻症及普通型病例给予中药等治疗，提高了病人免疫力，防止了病人从轻症向重症转化，规避了危重病例的发生，大幅度减少或基本预防了死亡。
当一个省或市的新冠感染者总数在短时间内达到万人以上后，防控的难度就会明显加大。一方面是大量的感染者需要医疗服务，而医疗资源捉襟见肘；另一方面，因大量感染者产生的更大量的密接、次密接人员，需要可观数量的隔离观察设施，临时准备这些实施也面临极大困难；第三，当地的医疗防疫人员等数量明显不足，难以应对突如其来的对人员需求量的急剧增加。
中国的重症率低，是通过全程管理（翻译：早期医疗介入防止轻症无症发展成重症）换来的。上海已经证明，单凭自己无法做到全程管理（需要抽调全国的资源支援）。零星几个省市爆发，可以通过抽调资源来集中应对。如果全面放开，我国几乎不可能有足够的资源维持现在的医疗介入程度。
证据是全球其他国家的超额死亡率（见下文）。如有质疑，欢迎用数据和逻辑来证伪。
可以从越南的数据中看到，奥密克戎造成超额死亡的威力，远超 Delta 变种：[5]
越南日增超额死亡数据，土红色线为95%置信区间中值，深黑色线是官方新冠死亡数据
注意观察上图中 Delta 的那个峰，超额死亡人数（红线）和 Delta 死亡人数（黑线）趋势大致相同，这说明 Delta 流行期间，越南的超额死亡人数基本上是 Delta 带来的。再注意观察奥密可戎的这两条线，它们是背离的。这说明了什么？这说明奥密可戎本身死亡率不高，但它极大挤占了 ICU 资源，造成越南的其他需要 ICU 资源的病人大量死亡。
上面用越南的数据是为了对比 Delta 和奥密克戎，用以证明，Delta 和奥密克戎是两种不可相提并论的变种。
而全球各国在奥密克戎到来后的超额死亡率，可以在这个伯克利大学做的数据库看到[9]。这些超额死亡率的计算方法，来自这篇发表在 Nature 的文章[10]。
我援引几个「防疫优等生」的数据如下（横坐标是 2022 年周数，纵坐标是总死亡人数，超额死亡人数为图中橘色的面积部分，蓝线是 2010-2019 年各周的平均死亡人数）：
丹麦，超额死亡率 9.6%
芬兰，超额死亡率 15.4%
韩国，超额死亡率 15.23%——仅一月份！
新西兰，超额死亡率 17%
而「防疫劣等生」呢？以美国和以色列为例（你没看错，以色列！）：
美国，超额死亡率 31%
以色列，超额死亡率 35%
「防疫垫底生」智利，超额死亡率：51%。
智利，超额死亡率 51%
这说明，仅仅考虑新冠本身的死亡率，是一叶障目不见泰山。一切高传染率的、能击穿医疗系统的新冠变种（包括现存变种和未来变种），会通过「替死者」的方式，杀人。
所以，奥密克戎是大号流感吗？请自行判断。
感谢 @怀希 的质疑和有价值的讨论。他指出：伯克利数据库中给出的「超额死亡人数」过于简单粗暴，没有考虑很多复杂的因素。伯克利数据库对「超额死亡人数」的定义是两组真实记录的死亡人数的相减，并无做统计拟合。
@怀希 进一步提出，英国 ONS 和美国 CDC 提供的「每周超额死亡人数」在 2022 年初至今，实际上是「每周缺额死亡人数」（即，死少了）。ONS 和 CDC 定义的「超额死亡人数」是用登记死亡人数减去一个用算法或统计模型预测的「（假设没有疫情的）预期死亡人数」。
对此，我们的共识是，伯克利数据库、ONS、CDC 提供的超额死亡人数都有科学的地方和不科学的地方。详细讨论请见评论区。欢迎懂行的人指正。
但我个人认为，伯克利数据库表明，全世界所有国家2022年至今的超额死亡率都超出了没有疫情的年份对应月份的数据，因此即使有不科学的地方，仍然有定性的参考意义。至于定量的参考意义多大，请自行斟酌。
另外提供两个相反的、解读英国2022年1-2月超额死亡人数为何降低的回答，我不是行家，不做评论，仅供参考。
如何解读英国2022年1-2月超额死亡人数数据？
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如何解读英国2022年1-2月超额死亡人数数据？
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政治运动式的防疫造成的乱象，从西安、吉林到现在的上海都不必多说，该骂得骂。但是，执行过程中的问题，是否应该直接上升到策略本身？是策略有问题，还是执行有问题？这个必须思考。因为共存是一条不归路，你打开了就永远回不去。即使未来要转向共存，那么一些基本的事实也必须搞清楚，不要不明不白头脑发热。
最后，我认为有必要为这个答案引流。它好就好在，只罗列事实，不输出情绪和观点，有助于各位的思考。
现在与新冠共存的声音是有人带节奏吗？
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参考
^来源：美国国立卫生研究院： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3551445/
^ab来源：美国国家疾控中心 https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/71/wr/mm7104e4.htm
^Bloomberg： https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-03-17/how-south-korea-is-beating-covid-despite-600-000-new-cases-a-day
^中国新闻网 https://www.chinanews.com. cn/gn/2022/03-05/9693377.shtml
^abc@顽皮的虎鲸： https://www.zhihu.com/question/525861020/answer/2422255618
^The Korea Herald： http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20220320000164
^新浪网： http://stock.finance.sina.com. cn/stock/go.php/vReport_Show/kind/lastest/rptid/637326297864/index.phtml
^https://weibo.com/2351214845/LmtqB8HMC?pagetype=profilefeed
^人类死亡数据库： https://mpidr.shinyapps.io/stmortality/
^Nature： https://www.nature.com/articles/s41597-021-01019-1
关键词：超额死亡率
超额死亡，指的是某一时期内（如2022年3月）死亡人比过去的某段时期（如过去五年的3月份平均）多死了多少人。注意，是多死。超额死亡有两个贡献因素：一个是超额出生的人恰好活到了平均寿命（比如，一个平均寿命75岁的国家，在1947年3月有个婴儿潮，那么2022年3月就会迎来一波超额死亡）；另一个，则是重大事件（疫情、战争、经济危机等）。
超额死亡不仅可以涵盖疫情造成的直接死亡，还涵盖所有疫情导致的次生死亡（包括但不仅限于封城导致的医疗挤兑、封城导致的饿死、还不上贷款自杀、开放后导致的医疗挤兑等等）。它在一定程度上可以更全面地反映一场疫情对全社会的总影响。
不是说共存派的顾虑没有道理，但是目前没有一个共存派讨论这个关键词。目前的讨论仅仅集中在奥密克戎本身的低死亡率身上，这就有个漏洞。
新冠轻症和无症，除了造成病毒的持续扩散（无隔离时），对病人本身并无威胁。有足量医疗资源的时候，新冠的重症也对病人威胁极低。新冠造成的死亡来自医疗系统被击穿后的重症。
但新冠造成的死亡全部来自医疗系统被击穿后的重症吗？并不止。
新冠重症占用 ICU 资源（含有资质的医护及配套设备），医疗系统被击穿指的是 ICU 资源过载，所以 ICU 的人均占有率是个衡量医疗承载能力的核心指标之一。
我国的人均 ICU 占有率，是美国的 1/10 [1]：
这就意味着，我国的采取「共存」的承受能力，是美国的 1/10（此为结论一）。
另一个衡量医疗承载能力的核心指标，是重症人数——注意，不是重症率，因为 ICU 资源不可能短期内变出来（主要是专业人员的培养）。
而考虑重症人数，有两个因素：感染总人数，以及感染总人数中的重症感染率。在美国，奥密克戎占医院总住院人数的 12.9% [2]：
In BD, hospitalized COVID-19 patients represented 12.0%, 9.4%, and 12.9% of all admissions during the winter 2020–21, Delta, and Omicron periods, respectively.
在美国医院的奥密克戎住院者中，重症率（ICU 入住率）是 13%[2]：
The percentage of hospitalized COVID-19 patients admitted to an ICU during Omicron (13.0%)
所以，根据以上数字，可以推测出（美国的）奥密克戎患者对 ICU 占用率是 1.6 %（此为结论二）：[公式]
如果简单粗暴地假设，中国共存后的奥密克戎的传播情况、入院率跟美国一样，那么基于以上结论一和结论二，我们可以估算得出：
采取共存政策后，中国的奥密克戎患者对 ICU 占用率，可能，至少是 16 %（此为结论三）。
那么，16% 的 ICU 占用率会不会击穿中国的医疗系统呢？我们可以参考韩国。韩国全民疫苗接种率是 86%[3]，中国是 87%[4]。韩国采取共存政策，中国没有。所以，两国的情况可以大致对比。
那么，韩国应对奥密可戎的实战表现如何呢？可以说是非常糟糕[5]：
这造成的后果就是：韩国的超额死亡率，在进入奥密可戎之后，一路狂飙[5]。下图中的超额死亡人数，是指比疫情前连续五年同期平均每天死亡数多死的人数。
韩国日增超额死亡数据，土红色线为95%置信区间中值，深黑色线是官方新冠死亡数据
那么，所谓的「面临瘫痪」的韩国医疗系统，ICU 使用率是多少呢？是 67%。作为对比，奥密克戎前的韩国医疗系统，ICU 使用率是 44%。[6]
Hospital admissions are also rising, with 67 percent of intensive care-unit beds and 71 percent of semi-ICU beds occupied as of Saturday afternoon. At the end of February the ICU occupancy rate was 44 percent.
而中国呢？奥密克戎之前的2020年，中国各级医院ICU 床位使用率中位数都超过 75%，其中顶级医院和地级医院超过 85%。[7]
所以我们可以得到一个初步的最终结论：转向共存可能会带来 16% 的 ICU 占用率涨额，而这 16%，极大可能会击穿中国的医疗系统。
打个比方：如果 ICU 排队是先来后到，原先 10 张床里面可以收治 8 个其他病人，2 个新冠病人。共存之后，10 张 ICU 床位里，可能要收治 4 个新冠病人，6 个其他病人。这 4 个新冠病人极大可能会康复（因为有医疗介入的新冠重症致死率很低），但被排挤出 ICU 的那两位其他病人，极大可能会死亡。
有人质疑：奥密克戎在中国的重症率极低，你是不是在扯淡？
当然不是。援引中国疾控中心：[8]
我国之所以能够把重症/危重和死亡控制在非常低的水平，主要是疫情发现早、措施采取及时，特别是对所有感染者，包括无症状感染者都进行全程管理，对无症状和轻症及普通型病例给予中药等治疗，提高了病人免疫力，防止了病人从轻症向重症转化，规避了危重病例的发生，大幅度减少或基本预防了死亡。
当一个省或市的新冠感染者总数在短时间内达到万人以上后，防控的难度就会明显加大。一方面是大量的感染者需要医疗服务，而医疗资源捉襟见肘；另一方面，因大量感染者产生的更大量的密接、次密接人员，需要可观数量的隔离观察设施，临时准备这些实施也面临极大困难；第三，当地的医疗防疫人员等数量明显不足，难以应对突如其来的对人员需求量的急剧增加。
中国的重症率低，是通过全程管理（翻译：早期医疗介入防止轻症无症发展成重症）换来的。上海已经证明，单凭自己无法做到全程管理（需要抽调全国的资源支援）。零星几个省市爆发，可以通过抽调资源来集中应对。如果全面放开，我国几乎不可能有足够的资源维持现在的医疗介入程度。
证据是全球其他国家的超额死亡率（见下文）。如有质疑，欢迎用数据和逻辑来证伪。
可以从越南的数据中看到，奥密克戎造成超额死亡的威力，远超 Delta 变种：[5]
越南日增超额死亡数据，土红色线为95%置信区间中值，深黑色线是官方新冠死亡数据
注意观察上图中 Delta 的那个峰，超额死亡人数（红线）和 Delta 死亡人数（黑线）趋势大致相同，这说明 Delta 流行期间，越南的超额死亡人数基本上是 Delta 带来的。再注意观察奥密可戎的这两条线，它们是背离的。这说明了什么？这说明奥密可戎本身死亡率不高，但它极大挤占了 ICU 资源，造成越南的其他需要 ICU 资源的病人大量死亡。
上面用越南的数据是为了对比 Delta 和奥密克戎，用以证明，Delta 和奥密克戎是两种不可相提并论的变种。
而全球各国在奥密克戎到来后的超额死亡率，可以在这个伯克利大学做的数据库看到[9]。这些超额死亡率的计算方法，来自这篇发表在 Nature 的文章[10]。
我援引几个「防疫优等生」的数据如下（横坐标是 2022 年周数，纵坐标是总死亡人数，超额死亡人数为图中橘色的面积部分，蓝线是 2010-2019 年各周的平均死亡人数）：
丹麦，超额死亡率 9.6%
芬兰，超额死亡率 15.4%
韩国，超额死亡率 15.23%——仅一月份！
新西兰，超额死亡率 17%
而「防疫劣等生」呢？以美国和以色列为例（你没看错，以色列！）：
美国，超额死亡率 31%
以色列，超额死亡率 35%
「防疫垫底生」智利，超额死亡率：51%。
智利，超额死亡率 51%
这说明，仅仅考虑新冠本身的死亡率，是一叶障目不见泰山。一切高传染率的、能击穿医疗系统的新冠变种（包括现存变种和未来变种），会通过「替死者」的方式，杀人。
所以，奥密克戎是大号流感吗？请自行判断。
感谢 @怀希 的质疑和有价值的讨论。他指出：伯克利数据库中给出的「超额死亡人数」过于简单粗暴，没有考虑很多复杂的因素。伯克利数据库对「超额死亡人数」的定义是两组真实记录的死亡人数的相减，并无做统计拟合。
@怀希 进一步提出，英国 ONS 和美国 CDC 提供的「每周超额死亡人数」在 2022 年初至今，实际上是「每周缺额死亡人数」（即，死少了）。ONS 和 CDC 定义的「超额死亡人数」是用登记死亡人数减去一个用算法或统计模型预测的「（假设没有疫情的）预期死亡人数」。
对此，我们的共识是，伯克利数据库、ONS、CDC 提供的超额死亡人数都有科学的地方和不科学的地方。详细讨论请见评论区。欢迎懂行的人指正。
但我个人认为，伯克利数据库表明，全世界所有国家2022年至今的超额死亡率都超出了没有疫情的年份对应月份的数据，因此即使有不科学的地方，仍然有定性的参考意义。至于定量的参考意义多大，请自行斟酌。
另外提供两个相反的、解读英国2022年1-2月超额死亡人数为何降低的回答，我不是行家，不做评论，仅供参考。
如何解读英国2022年1-2月超额死亡人数数据？
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如何解读英国2022年1-2月超额死亡人数数据？
40 赞同 · 10 评论 回答
政治运动式的防疫造成的乱象，从西安、吉林到现在的上海都不必多说，该骂得骂。但是，执行过程中的问题，是否应该直接上升到策略本身？是策略有问题，还是执行有问题？这个必须思考。因为共存是一条不归路，你打开了就永远回不去。即使未来要转向共存，那么一些基本的事实也必须搞清楚，不要不明不白头脑发热。
最后，我认为有必要为这个答案引流。它好就好在，只罗列事实，不输出情绪和观点，有助于各位的思考。
现在与新冠共存的声音是有人带节奏吗？
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参考
^来源：美国国立卫生研究院： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3551445/
^ab来源：美国国家疾控中心 https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/71/wr/mm7104e4.htm
^Bloomberg： https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-03-17/how-south-korea-is-beating-covid-despite-600-000-new-cases-a-day
^中国新闻网 https://www.chinanews.com. cn/gn/2022/03-05/9693377.shtml
^abc@顽皮的虎鲸： https://www.zhihu.com/question/525861020/answer/2422255618
^The Korea Herald： http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20220320000164
^新浪网： http://stock.finance.sina.com. cn/stock/go.php/vReport_Show/kind/lastest/rptid/637326297864/index.phtml
^https://weibo.com/2351214845/LmtqB8HMC?pagetype=profilefeed
^人类死亡数据库： https://mpidr.shinyapps.io/stmortality/
^Nature： https://www.nature.com/articles/s41597-021-01019-1
