以超额死亡率这一统计指标来衡量策略有效性

有很多韦恩相信这一种说法，即”因防疫而死的人比新冠死的人还多“。那么以超额死亡率这一数据来进行衡量可能会是一种有效办法，数据来源搬运于柳叶刀3月10号的论文，地址如下：https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(21)02796-3/fulltext#seccestitle150
部分定义说明如下：
COVID-19 大流行导致的超额死亡率，定义为大流行期间的死亡人数（通过观察到或估计的全因死亡率衡量）与根据过去的趋势预期的死亡人数之间的净差因此，全因死亡率是衡量 COVID-19 大流行的真实死亡人数的关键指标。由于多种原因，与 COVID-19 大流行相关的报告死亡人数和超额死亡人数之间存在差距。首先，医疗保健报告系统通常不会将 COVID-19 列为未进行 SARS-CoV-2 检测呈阳性的死因，因此在检测能力低的地区，官方统计的因 COVID-19 导致的死亡人数将被遗漏。例如，在大流行初期，在检测广泛可用之前，高收入国家的老年人中有许多人死于 COVID-19，2有证据表明在许多地方存在大量漏报。其次，用于登记死亡的国家系统的质量和全面性以及用于计算 COVID-19 死亡人数的定义各不相同。第三，在全球医学界中，对于何时应将感染 SARS-CoV-2 的人的死亡报告为 COVID-19 死亡，尚无普遍共识。第四，包括政治考虑在内的其他因素似乎阻碍了在某些地方准确报告死亡人数。第五，由于社会、经济和行为对这一流行病的反应，包括严格的封锁，许多其他死因的规模和分布可能已经发生变化。在这些情况下，与报告的 COVID-19 死亡人数相比，超额死亡率可以更准确地评估 COVID-19 大流行对总死亡率的影响。

除了 SARS-CoV-2 感染造成的死亡外，社会疏离规定和其他流行病限制可能会减少某些疾病和伤害造成的死亡，例如交通事故，并增加了其他原因，例如在过度紧张的医疗保健系统中因延迟就医而导致的慢性和急性疾病死亡，相对于预期或基线条件。疾病和伤害死亡基线模式的这种变化会影响大流行造成的超额死亡率；区分有多少超额死亡率是由于 SARS-CoV-2 感染以及有多少是由于与大流行相关的其他社会、经济或行为变化造成的，这是具有挑战性的，尤其是在没有关于许多国家具体死因的详细数据的情况下。尽管区分导致超额死亡率的因素极为重要，但了解大流行对总死亡率的影响是至关重要的第一步。

我们在这项研究中的目标是在全球范围内估计我们分析中包括的 191 个国家和地区（以及部分国家的 252 个次国家单位），从2020年1月1日到 2021年12月31日，由于大流行导致的额外死亡人数, 然后，我们探讨了超额死亡率与关键协变量之间的统计关系，包括 COVID-19 血清阳性率、感染检测率 (IDR) 以及其他与人口健康相关的指标，如医疗保健获取和质量 (HAQ) 指数。我们使用该模型对研究期间因 COVID-19 大流行导致的超额死亡进行了特定地点和全球估计。我们的超额死亡率估计反映了大流行对世界各地死亡率的全面影响，而不仅仅是直接归因于 SARS-CoV-2 感染的死亡。

部分数据如下：
中国
两年时间里，全中国新冠死亡4820人，死亡率0.2/10万；超额死亡估计为17900人（7540-30100），超额死亡率0.6/10万。其中：

受灾最重的湖北省，新冠死亡4510人，死亡率4/10万；超额死亡估计为10600人（5710-15500），超额死亡率9.4/10万。

湖北省以外的其他省份，新冠死亡311人，死亡率小于0.01/10万，忽略不计；超额死亡7330人（1630-14100），超额死亡率0.3/10万。


全球的超额死亡率分布图

新冠大流行期间，全球总共的超额死亡估计达到了1820万人，超额死亡率120.3/10万，是所有国家已汇报新冠死亡总数的3倍以上。这里面既有条件不足的国家无法良好检测和统计的因素，也有新冠以外的附带损伤的因素。
而把中国的超额死亡率放在全球，就是所有国家里面比较低的一档，其他更低的国家是新西兰、澳大利亚、新加坡等，而这三个地区，恰恰在2020-2021都实施的是类清零政策。（*注：超额死亡为负数，作者解读是，有可能是防疫和封控措施导致接触到其他疾病和伤害的风险降低，但也有预测模型的问题）
还有一个其他人常说的现象在图上也有体现，就是远离大陆的各种岛国在新冠大流行中相对好一些。


我们经常关心的一些国家的情况
美国，新冠死亡82.4万人，死亡率130.6/10万；超额死亡估计为113万人（108万-118万），超额死亡率179.3/10万。

英国，新冠死亡17.3万人，死亡率130.1/10万；超额死亡估计为16.9万人（16.3万-17.4万），超额死亡率126.8/10万。

法国，新冠死亡12.2万人，死亡率97.4/10万；超额死亡估计为15.5万人（15.1万-16万），超额死亡率124.2/10万。

德国，新冠死亡11.2万人，死亡率66.4/10万；超额死亡估计为20.3万人（19.3万-21万），超额死亡率120.5/10万。

巴西，新冠死亡61.9万人，死亡率146/10万；超额死亡估计为79.2万人（73万-84.7万），超额死亡率186.9/10万。

日本，新冠死亡1.84万人，死亡率7.3/10万；超额死亡估计为11.1万人（10.3万-11.6万），超额死亡率44.1/10万。

韩国，新冠死亡5620人，死亡率5.4/10万；超额死亡估计为4630人（-658 - 9580），超额死亡率0.82/10万。


值得注意的地方：
严格的封锁和调解干预可能导致大流行期间的负超额死亡率（即，预期死亡率高于大流行期间观察到的全因死亡率）。我们估计，包括澳大利亚和新西兰在内的几个国家在大流行期间出现了负超额死亡率。这一观察结果可能是由于在大流行期间减少了暴露于相关风险的疾病和伤害降低了死亡率。在我们对各地方大流行之前和期间全因死亡率的预测模型中，我们没有试图预测负超额死亡率，因为这样的证据不足以从少数地点推断到整个世界。未来的研究有必要检查封锁对特定死因变化的影响。与不预测负超额死亡率的决定相关，我们对中国各省的超额死亡率估计仅由协变量驱动。尽管我们承认，与我们在澳大利亚和新西兰等国家看到的情况相比，中国实施了类似甚至更严格的封锁措施，但由于缺乏关于人口动态登记数据的先验信息，无法对超额死亡率进行适当的估计。随着在不久的将来可以获得更多信息，我们有必要进一步改进我们的估计。

个人看法：中国与发达国家的策略选择不同，可能也与城镇化率这一指标相关。发达国家的城市化率普遍在80%以上，中国的城市化率在60%左右，其城镇永久居住人口体现的城市化率必定会低于60%，甚至可能低于50%；不论国家选择哪种策略，缺少各种资源的乡村地区永远只有封锁维持低限度的自给自足这一种最优选择，几乎没有可能使基层行政力量可以贯彻共存这一策略。
新冠感染死亡与车祸死亡，癌症死亡等不同的地方在于其死亡数指数级增长的潜力极大，BA.2的R0（传染能力指标）介于9.5-13.6区间，已达到了已知传染病的传播天花板；对于死去的那个人来说哪种死法都无关结局，但这对于生存的整个群体就有很大的影响了。
在提高清零的行政能力以达到韦恩们期待的效果这一点上，我觉得我上我是真的不行，所以十分佩服深圳这个1760万人口的特大城市在封锁期间所体现的指挥调度能力，希望可以被广泛借鉴。
利用理论计算及数据统计的确很难还原真实世界情况，但我倾向于像割圆法那样试图向真实无限逼近，这样的努力我认为的确是在向好的方向曲折前行的。

到2021年12月31日，全球报告的 COVID-19 死亡人数达到 594万，但估计的超额死亡人数是近3.07倍（95% UI 2·88–3·30），达到1820万。
第一次世界大战中的士兵和平民伤亡超过3500万。其中大约1500万死亡，2000万受伤。 整个死亡人数包括1000万士兵和700万平民。
在二战中直接死于战争及与战争相关原因（如因战争导致的灾害、饥馑、缺医少药、传染病蔓延、征兵、征募劳工、屠杀等）的人约为7,000万。
1918年流感大流行，也被称为西班牙流感，是于1918年1月至1920年4月间爆发的异常致命的流感大流行，造成当时世界人口约四分之一的5亿人感染，大约造成了全球2000万至5000万人死亡（各方估计值在1741万至1亿人之间）。
世界卫生组织4月4日公布的最新数据显示，全球累计新冠确诊病例达489779062例（4.90亿）。世卫组织网站最新数据显示，截至欧洲中部时间4日20时11分（北京时间5日2时11分），全球确诊病例较前一日增加718294例，达到489779062例；死亡病例增加1758例，达到6152095例（615万）。
从上述几项数据来看，COVID-19还尚未看到结束的影子, 其面对已经又向前发展了70年的人类社会（医疗 粮食水平已大大提高），现有杀伤数据已可以达到与上述历史事件相同的数量级水平，COVID-19的影响足以与上述事件并列的结论应当是妥当的。

好的，砖搬完抛完了，“来了来了”的复读机就绪，当我沉默着的时候，我觉得充实；我将开口，同时感到空虚。