❶ 前言
各位老铁周末好。
今天咱又来回应后台点播了。
想当初，咱没开这个公众号之前，只是个低调腹黑的网瘾中老年大叔而已，
没想到，自从开了公众号，隔三岔五就要响应后台点播的号召搞奇文共赏，
长此以往，咱的人设是不是要变成网络怒汉了啊各位
总之，今天咱要批判的，正是上图这篇FT奇文，
或者具体来说，是其中的一张图
下面就请看咱的精彩表演……
❷ 躺平党的特大喜讯
在正式开始批判之前，
咱不得不首先表扬一下《FT》，
他们家不愧是玩弄数据界的巅峰存在，
特别是这两年风头正旺的专属数据可视化鬼才John Burn-Murdoch老师，
靠着给这篇奇文配了几张特别言简意赅的示意图~
一举在推特上狂刷17k点赞，
牛不牛鼻？
——请品鉴：
这还没完呢~
Burn-Murdoch老师的鬼才之作，
还顺理成章地火过了墙，
在中文社媒平台激起了不小的反响~
——比如说，请再品鉴（感谢后台老铁供图）：
总之，简单归纳一下，
FT这篇奇文，以及Burn-Murdoch老师的数据可视化鬼才作品，
都阐述了一个非常简单的“事实”，那就是：
在2022年初，由于疫苗、既往感染和Omicron的共同作用，
英格兰新冠病毒感染死亡率（infection fatality rate，IFR）已经低于流感的感染死亡率了！
这简直是躺平党们的特大喜讯啊有没有！
……
……
然而很可惜，
咱不得不泼一盆冷水啊各位~
让英格兰新冠病毒感染死亡率低于流感的，
主要并不是疫苗，也不是既往感染，更不是Omicron，
而是Burn-Murdoch老师玩弄数据的高超本领。
下面咱就详细品鉴。

❸ 第一层和第二层
在正式出手扒皮之前，
咱不妨简单回顾一下使用IFR衡量疾病危害的局限性，
勉强算是第一层吧~
——名词解释顺便走一个：
↑ 从上述公式不难看出，
以IFR来衡量疾病危害，
主要有两大缺陷，
第一层：
IFR这玩意儿吧，
它完全不涉及传染病的“传染”属性~
或者咱来举个例子说明呗：

现在假设拍老师我有俩罐子，
A罐代表流感，B罐代表新冠；
然后每一罐里面有10000颗糖，
其中A罐里面有4颗糖有毒（姑且按照FT的口径，流感的IFR 0.039%），
B罐里面则有3颗糖有毒；
总之一旦吃到毒糖果就会扑街……
那么现在咱每隔7到13年从A罐抓一颗糖吃，
然后每年从B罐抓两颗糖吃~
请问哪边扑街的风险更大？
嗯嗯嗯？
第二层：
上边儿的第一层，
很多朋友都想得到，不算稀奇，
那么下边咱再来看看第二层呗~

——请品鉴：

这事儿其实咱已经唠叨过无数遍了……
用IFR（以及其他死亡率）来衡量疾病负担，

是已经过时40多年的老黄历，
“指标单一、局限性大，不能反映伤残/早死/失能等对个人和社会带来的损失”
详见咱的老文：病死率不到1%的新冠病毒感染症，危害到底有多大？
这里咱就不展开了，
感兴趣的请点进去复习吧。
❹第三层和第四层
看完上面的暖场戏，
某些朋友可能会说：
“是的拍老师，IFR有局限，咱知道了…可是英国新冠IFR到底有没有跌破流感水平？”
在开八这个问题，

咱不得不再次给《FT》和Burn-Murdoch老师点个赞~
他们玩儿数据的本领早已不止第三层第四层第n层，
而是一举突破了大气层~
——请品鉴：
↑ 让我们来仔细品鉴品鉴FT这张图表呗~
横轴是年份，
纵轴是新冠IFR相对于流感IFR的倍数（注意坐标系魔法），
然后一路跳水的红色曲线上的三行字分别是：
  • 高危人群接种疫苗、

  • 接种第三针，
  • 以及Omicron
乍看之下，这图简直可以说是特大定心丸了对吧？
可是……容老夫提醒一句，
请看红框部分的脚注：
"IFR for seasonal flu as calculateed for New Zealand in BMJ"
第三层：
所以问题来了啊各位……
FT你特么这是啥骚操作？
你堂堂大英帝国的Omicron感染死亡率，
为啥不嫌麻烦要拿去跟几千英里之外的新西兰流感搞攀比？
为啥不跟英国自己的比？
这里面到底有什么猫腻？
那么就让我们顺藤摸瓜，
瞅一眼FT脚注所说的那篇BMJ文献呗~
咱已经贴心地找出来了，不用谢！
——请品鉴：
（原文见这里：https://www.bmj.com/content/371/bmj.m3883/rr）
翻译成人话啊，
BMJ这篇文章（其实也不是啥正经文章，而是一堆关于新冠和流感IFR的撕逼）提到，
新西兰流感的IFR是0.039%，
当然这一点我们从FT那张图的纵坐标也能大致看得出来……
——元芳！上放大镜：

让我们再看一眼这个惊人的数字：0.039%。
然后再回头品鉴一下，同样来自BMJ，
大英帝国自己家的流感IFR~

——当当当当：

（原文见这里：https://www.bmj.com/content/343/bmj.d5408）
所以在英国，
流感IFR介于0.009%到0.015%之间，
比新西兰版的0.039%也就低了个2-4倍的样子~
FT这cherry-picking的本事，也是没谁了……
第四层：
各位，你们想必明白，
季节性流感的IFR，
它是根据年份不同而略有浮动的~
正因为这个原因，
为了避免cherry-picking的坏名声，
咱找的那个0.009%到0.015%的IFR，
是2009年H1N1大流行的数字，
比一般年份还要高一截，
——请看：
但这里其实就涉及到一个方法论的问题，
详见：激战！流感VS新冠！（小祖宗版）
——请看下面的名词解释：
简而言之，既然要搞横断面研究，
第一条注意事项就是“特定时间点”。
所以拿2009年的流感IFR去对比2022年初的Omicron IFR，
这其实是不妥的，
本质上就相当于拿前朝的剑斩本朝的官……
那么如果拿2022年英国的流感IFR去对比2022年的Omicron IFR的话，

会是什么样的造型呢？
——请再品鉴：

实在很抱歉啊各位，
由于2022年英国死于流感的人数太少，根本画不出来IFR对比图，
所以咱只能用重症入院人数来暂时代替了
那么问题又来了，
FT精挑细选的新西兰流感数据，

又来自啥年份呢？
咱顺着上面BMJ文章的脚注扒拉了一下，
终于把信源给找出来了~
——请品鉴：

（见这里：DOI:https://doi.org/10.1016/j.jinf.2017.05.017）
1994年到2008年……
完美避开了2009年的H1N1大流行
FT你们太棒了！
各位，
今天爬山太累，
还没写完就快到时间了，
所以不得不强行分个上下集~
剩下部分每天见分晓吧。
（相信我，比今天更奇葩
）
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