Итак, уважаемые коллеги и дорогие читатели - подписчики канала "Думай Человек". В прошлой статье мы с Вами успели просчитать с помощью анализа частотных таблиц сопряженности (ЧТС) реальную эффективность вакцинации только по критерию "вероятность заражения" (от КВ-19). Сегодня отвечаю на многочисленные запросы: продолжаем аналогичные расчеты и распространяем этот подход на определение "вероятности смерти".
У нас не найдешь такой подробной статистики, которые собирают британские специалисты (привыкшие уже лет 200 к тому, чтобы ценить точные статистические сводки). Мы - российские специалисты по статистике - частенько только облизываемся и видим в прессе на русском языке вот такие броские заголовки про 32-кратный эффект от вакцины, который обнаружили пресловутые, ставшие для нас персонажами анекдотов "британские ученые":
https://news.rambler.ru/sociology/47512429-32-kratnyy-effekt-britanskie-uchenye-sravnili-smertnost-ot-covid-19-u-privityh-i-neprivityh/
Но в самом ли деле вероятность умереть от КВ-19 выше для непривитых в 32 раза, чем для вакцинированных? Ведь именно так понимают эти заголовки наши паникующие сограждане и... понимают НЕПРАВИЛЬНО. Вот это мы сегодня с Вами и покажем с помощью аккуратных вычислений. Но... обо всем по порядку.
Поскольку данная моя публикация является продолжением предыдущий, даю точное название первой статьи, которую желающие (те, кто ее не читал) могут почитать на том же канале "Думай Человек". Статья называется "Непредвзятый анализ данных по эффективности прививок от КВ-19". Я просто не могу здесь повторить все то, что уже написал в этой статье. Так что для понимания этой статьи надо прочитать первую.
БЫВАЮТ ТАКИЕ ТРУДНЫЕ ТЕКСТЫ
Многие читатели на Дзене привыкли здесь к популярным или научно-популярным статьям. Такие статьи поддаются прочтению "по диагонали" и 10 страниц легко можно "проглотить" за 10 минут. Должен пояснить и ПРЕДУПРЕДИТЬ, что эта статья написана в ДРУГОМ жанре. Вспомните, как тяжеловато бывает читать инструкции по пользованию каким-нибудь прибором или программой для компьютера (к этому большинство прибегает только, если ничего не выходит без чтения инструкции). Вспомните, легко ли было читать школьные (вузовские) учебники? Темп чтения такого материала ИНОЙ и к этому сразу надо настроить себя. На 10 страниц такого рода иногда требуется целый 1 час (!). Почему? - Я ведь стараюсь описать здесь процедуру расчетов настолько подробно - так, чтобы каждый внимательный читатель смог сам ее повторить, если у него окажутся в руках данные, устроенные аналогичным образом.
КАК ИЗ ОБЫЧНОЙ ТАБЛИЦЫ ПОЛУЧИТЬ ТАБЛИЦУ СОПРЯЖЕННОСТИ
Прошлый раз я пояснял, как я получил вот эту таблицу 7 на 6 (семь строк и шесть столбцов) из той, которую мне прислали читатели по британским данным из вот этого источника (я же и перевел сам на русский подписи к строкам и столбцам). Важно подчеркнуть, что эти данные опубликованы на официальном правительственном сайте Великобритании gov.uk:
В прошлый раз из этой таблицы мы извлекли четырехклеточную таблицу сопряженности (ЧТС) для расчет вероятности события "заражение." Теперь извлечем аналогично для вероятности события "смерть" (пропустим событие "госпитализация").
Поясним значения в клеточках этой таблицы. В первой строчке Вы видите цифры 19 и 69 - это количество умерших с диагнозом КВ-19 в Соединенном Королевстве (United Kingdom) в течение четырех недель с 27 сентября по 24 октября 2021 года. Эти цифры взяты мной из верхней таблицы 6 на 7, из графы "ИТОГО" - это данные по всем возрастным интервалам (для людей всех основных возрастов). В строке СУММА я указал сумму по столбцам таблички 2 на 2: эти числа отражают общий охват населения UK прививками. Охвачено 72% , то есть 72 тысячи из каждых 100 тысяч жителей. Соответственно неохваченных (непривитых) осталось меньше - только 28 тысяч. Эти числа позволяют легко вычислить частотные показатели во второй строке таблицы 2 на 2. Число не умерших вакцинированных - это 72 000 - 18 = 71 981, а число не умерших непривитых - это 28 000 - 69 = 27 931. Пока все понятно, да? Можете еще такие же шаги перечитать в первой статье для расчета по событию "заражение" и у Вас будет обобщенная картина этого простого алгоритма перехода к числам, которых Вы НЕ видите в исходной таблице 6 на 7, но которые ОЧЕНЬ важны для грамотной оценки вероятностей - это число "не умерших".
Если мы смотрим ТОЛЬКО на первую строку, то у нас рождается соблазн действовать о-о-очень просто: поделить число умерших среди непривитых на число умерших среди привитых. Делим 69 на 19 и получаем 3.63 (с округлением до второго знака после запятой). Ну давайте округлим до целого и получим 4-кратный эффект вакцины (!). Это тоже ощутимый положительный эффект, конечно. Но все-таки не 32-
кратный (!). Откуда же взялся эффект в 32 раза?
А может быть, все дело в том, что в случае события "смерть" нельзя отбрасывать нижнюю строчку из исходной таблицы (см. первую статью), где приведены данные для группы стариков старше 80 лет. Ведь именно они умирают чаще других (!).
Примечание. В таблице 6 на 9 я по требованию читателей заменил сумму на показатель среднего (это еще больше сократило вероятности). Читатели меня убедили в том, что в каждой возрастной группе берется отношение к 100 тысячам людей в ЭТОЙ возрастной группе (в каждой клеточке таблице в знаменателе 100 тысяч), так что надо усреднять, а не суммировать.
Да, в самом деле стариков старше 80 лет умирает больше, чем всех остальных вместе взятых (!) - причем и среди привитых тоже, как и среди непривитых (45 привитых умерли, что почти в три раза больше, чем число привитых во всех других возрастных группах!). Ну а дети младше 18 лет действительно заражаются частенько, как видим, но практически не попадают в больницу и НИКТО из них не умирает (см. нули в первой строке на пересечении со столбцами 5 и 6).
С учетом этих крайних возрастных групп получаем следующую ЧТС для события "смерть от ковида":
Как видим, снижение риска не ощутимое и составляет только 0,07 процента (7 человек на каждые 10 тысяч населения), и, конечно, оно никак не 32-кратное (!). Откуда же взялась цифра 32? Может быть, все дело в том, что мы копаемся в данных за очень короткий период наблюдения - только лишь 4 недели? Ну давайте все это распространим на 24 недели (примерно тот самый полугодовой период, который ныне рекомендуется как интервал, требующей повторной вакцинации - ревакцинации). Конечно, правильней не суммировать при этом вероятности (в прошлый раз я суммировал ради упрощения процедуры для читателей), а правильней умножать вероятности, что на пальцах сделать сложней. Ведь дело в том, что вероятность того, что какое-то событие НЕ произойдет за шесть периодов наблюдения требует шестикратного умножения вероятности этого события, например, вероятность того, что монетка за 6 бросков ни разу не упадет на "орла", равна шестикратному произведению 0,5*0,5... 0,5, то есть 0,5 в шестой степени. Ладно, давайте будем точней (хотя при таком более строгом подходе мы получим не возрастание риска смерти по сравнению с грубым суммированием, а лишь убывание риска смерти за полгода). Итак, вычитаем вероятность умереть для непривитых из 1 (чтобы получить вероятность "остаться в живых") и получаем значение 1-0,0064 = 0,9936. Затем шесть раз умножаем это число само на себя (возводим в степень 6) и получаем вероятность "остаться в живых за полгода" 0,962 (округляю до третьего знака после запятой). Это значит, что для непривитых вероятность умереть составляет около 4 процента (по всем возрастам!). Это значит, что ожидается 38 смертей для каждой 1000 человек из числа непривитых. Теперь произведем аналогичные вычисления для группы "привитые": вычитаем из 1 число 0,0009 и возводим результат в степень 6. Получаем в этом случае 0,995 (округляю получше до третьего знака после запятой, так как число приближается к 1). Это значит, что из 1000 привитых за полгода ожидается смерть от ковида у 5 человек. Ну вот теперь можем еще раз поделить (теперь для интервала примерно в полгода, а не в один месяц). Делим 38 ожидаемых смертей среди непривитых на 5 ожидаемых смертей среди привитых и получаем, разумеется, число не больше 8 (точнее 7,6). Ну опять никак не 32-кратный эффект. Откуда же британские ученые взяли у себя 32-кратный эффект? Это мой вопрос к самым подготовленным читателям (я не знаю точного ответа и не имею времени искать его по доступной в Инете литературе). Даже если возводить в степень 36 (в расчете на 3 года, а не полгода), мы все равно не получим 32-кратный эффект (можете сами попробовать посчитать). Но... мы и так завысили оценку эффекта вакцины, так как в октябре 2021 года в Великобритании наблюдался пик 4-й волны пандемии, а она не длится на самом деле на таком уровне заражения и смертности все полгода.
А СТОИТ ЛИ СПАСАТЬСЯ ОТ СМЕРТИ, ОЖИДАЕМОЙ С ВЕРОЯТНОСТЬЮ ОКОЛО 4 ПРОЦЕНТОВ?
Итак, получили почти восьмикратный эффект. Очень даже немало и сторонники всеобщей вакцинации могут радоваться. что не зря укололись, да? Но... вопрос о том, является ли этот эффект основанием для всеобщей принудительной вакцинации (тем более включая детей) остается на самом деле ОТКРЫТЫМ ВОПРОСОМ. Поясню, почему. Во-первых, подробные данные по разным возрастным группам, которые мы видим в таблице 6 на 9, показывают, что на самом деле высокая вероятность наблюдается все-таки для людей, которые страдают и другими заболеваниями - для группы старше 80 лет, а для детей по данным этой таблицы вероятность смерти вообще получается НУЛЕВАЯ (!). Это, во-первых,
Во-вторых, где в таблице 6 на 9 данные по частотам летальных исходов от ДРУГИХ БОЛЕЗНЕЙ (?!). Увы, их в таблице нет. У британцев это где-то есть в других таблицах, но в той таблице, которую нам прислали, этих данных НЕТ (!). А они очень важны для расчета РЕАЛЬНОЙ эффективности вакцины. Ведь вакцина не есть волшебное средство от все болезней. И если вакцинация НЕ снижает риск смерти от инфаркта или от онкологии и даже провоцирует у кого-то в случае таких тяжелых хронических заболеваний событие "ускорение летального исхода", то надо, конечно, вводить эти данные в таблицу и учитывать в формуле полезного эффекта вакцинации. Пока без особых расчетов на словах скажем только следующее. Если у человека старше 60 (и тем более старше 80 лет) есть высокий риск умереть от другой хронической болезни в ближайшие полгода (например, он выше 4 процентов, например. это 10 процентов), то так называемая кратность эффекта вакцинации на самом деле существенно сокращается. Грубый расчет тут такой:
1) Расчет для вакцинированных старшего возраста. Суммируем 1% (округленная для простоты вероятность умереть для вакцинированных
в группе старше 80) и 10 процентов (вероятность умереть от других болезней). Получаем 11 процентов.
2) Расчет для невакцинированных старшего возраста. Суммируем 6% (округленная для простоты вероятность умереть за полгода для вакцинированных в группе старше 80) и те же самые 10 процентов (вероятность умереть от других болезней). Получаем 17 процентов.
Делим 17 на 11 и ... видим, что отношение пресловутой "кратности" в таком случае не достигает даже 2 (!). Вот это и объясняет, почему наши противники вакцинации НЕ видят особого положительного эффекта от вакцины на самом деле вокруг себя даже среди близких старшего возраста. Сделав прививку, старики НЕ оказываются спасенными от риска умереть от других болезней. и ...увы, умирают в самом деле. Но эти смерти уже воспринимаются близкими ИНАЧЕ - как "смерть после недавней прививки" (хотя многие такие смерти к самой прививке отношения не имеют). Вот такой тут работает особый СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ механизм восприятия вероятности событий. Это опять та же самая "наивная теория вероятности", которая работает с искажениями по отношению к неоднозначной реальности.
Важный тезис номер 1:
Если бы реальная спасительная сила прививки была выше и главное - если бы ковид уносил в течение полугода не 5-6 процентов стариков, а 30-50 процентов стариков, то никто бы не стал на самом деле в здравом уме отрицать, что прививка - это спасительное средство. Но из-за того, что смерти от ковида оказываются по-прежнему для большинства людей относительно редко-частотными событиями, прививочная кампания вызывает у определенной части граждан сопротивление, которые им самим кажется абсолютно обоснованным. И чем сильней давление, тем сильней становится сопротивление, ибо это давление противоречит для этих людей не только здравому смыслу, но работает ПРОТИВ их жизненных интересов - не за, а против выживания их семей. Отказываясь от прививки, эти люди реализуют свое право бороться за свою жизнь так. как они сами это понимают (!).
Теперь сформулируем важный тезис номер 2:
Вероятность смерти в 3-5 процентов НЕ у всех наблюдается в их персональном окружении точно в такой величине. Люди в среднем имеют от 30 до 100 знакомых, которых знают по именам и с которыми общаются лично (в том числе по сети). Этот факт выявлен мной в том числе в ходе опросов, который мы проводили в нашем проекте КИТТ (Клуб Испытателей Тестовых Технологий). Но три процента от 30 - это уже меньше единицы (!). Это означает, что кто-то с узким кругом общения не знает ни одного знакомого, кто умер бы от ковида (за все время пандемии). Кроме того, у одних в их окружении вероятность варьирует и оказывается маленькой (меньше 1%), даже если они имеют 100 знакомых и больше. При этом у других людей в их другом окружении эта вероятность оказывается больше средней и существенно (трагические потери идут одна за другой). Я не буду здесь утомлять читателей графиком распределения Пуассона (графиком рассеяния вероятности редко-частотного события), но этот график вполне объясняет тот факт, что даже после без малого двух лет пандемии вполне ощутимая доля людей в 5-7 процентов вообще не знают ни одного умершего с диагнозом ковид (это число оказывается, видимо, не случайно очень близким по размеру с долей радикальных антипрививочников, или другими словами "антиваксеров").
Таким образом, коротко вывод после нашей работы с британской статистикой получается таким:
РИСК СМЕРТИ ПО СООБЩЕНИЯМ СМИ ДЛЯ НЕПРИВИТЫХ СУЩЕСТВЕННО ВЫШЕ, ЧЕМ ПО РЕАЛЬНОЙ СТАТИСТИКЕ
На самом деле в пользу прививок работает банальный... страх, который продолжает нагнетаться. На этом СМИ продолжают делать свой особый бизнес - они торгуют кликами, которые напрямую работают на их реальные бюджеты. Почему?- А потому что плохие новости лучше продаются и на их фоне растут рекламные доходы (ну или хотя бы не падают, что позволяет этим самыми СМИ самим выживать в условиях ими же созданной "инфодемии"). Почитайте, как выглядят заголовки новостей на любом новостном сайте : в них на второй год пандемии продолжается акцентирование внимания населения на разных "антирекордах" и других страшилках, а не на успехах в борьбе с вирусом. Поймите: к этому склоняются совершенно независимые СМИ (вовсе не работающие сознательно на "глобалистов", а обычные независимые СМИ - просто чтобы собрать клики и продать рекламу).
НУ А У ВАС-ТО ЛИЧНО КАК?
Вы меня можете спросить: а у Вас, автор, кто-то из близкого окружения умер от ковида? Отвечаю: да, умер очень близкий человек - мой многолетний соавтор-соразработчик по многим компьютерным проектам, очень творческий человек, просто друг - Николай Николаевич Страхов, который создал, в частности, платформу для проекта КИТТ. И я до сих пор сильно горюю целый год от этого трагического события. Но... это не сделало меня радикальным сторонником прививок (как и радикальным их противником), так как трезвым умом я понимаю, что Николаю было в ноябре прошлого года уже 72 года и у него были такие тяжелые заболевания (один диабет чего стоит на уровне 15 единиц по глюкометру), что еще до всякого появления КОВИДА он готовился к своей смерти и старался оставить после себя "добрую и полезную программную систему" - чтобы люди пользовались и помнили... Он изнурял себя, работая по ночам, торопился "как перед смертью", и она пришла... :( Тяжелая и мучительная смерть: две недели на животе под ИВЛ в реанимации московской больницы номер 62. Мне бы на фоне его кончины испугаться и побежать колоться, но я стараюсь хладнокровно просчитать вероятности с учетом моих индивидуальных рисков и...сознательно и рационально до сих пор отказываюсь от прививки. Я еще в феврале 2021 года написал, в чем вижу методику принятия таких индивидуальных рациональных решений в стать на Дзене под названием "Прививка от ковида: как принять рациональное и ответственное рискованное решение". К сожалению, было мало тогда показов этой статьи.
Кстати, в моем обширном окружении (среди этих людей много бывших студентов-учеников из МГУ) переболели ковидом уже, наверное, почти половина или даже немного больше (это все-таки Москва). Многие в легкой форме, в тяжелой - мало. Многие переболевшие берегут приобретенный естественный иммунитет и поэтому избегают прививок. Но большая часть знакомых и родственников (примерно две трети) все-таки прививки сделали. В этом кругу интеллигентных, образованных людей не принято осуждать знакомых и тем более друзей ни за согласие на прививку, ни за отказ от нее... Людям хватает интуитивной мудрости и такта понимать, что у всех разные обстоятельства: уровень собственного здоровья, состав семьи, образ жизни. Одним часто приходится ездить в переполненном метро, другим - не надо и так далее.
КОЭФФИЦИЕНТ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВАКЦИНЫ - ЭТО ОБМАН НАРОДА?
Ну а теперь вернемся к нашей дискуссии, в которой уже после первой статьи приняли участие сотни человек - пользователи Я-Дзена. Самое сильное возражение против моих расчетов было таким. Я его немножко облагораживаю, чтобы сделать логику этого возражения даже сильней, чем смог сформулировать автор: "А почему Вы берете какую-то низкую вероятность заражения? Ведь это только за четырехнедельный период такая вероятность. А надо исходить из того, что все люди будут заражены - все 100 процентов (!)"
Ну да, противникам вакцинации покажется абсурдным это утверждение, но ... если мы присмотримся повнимательней к тому, как устроена формула КЭВ (коэффициент эффективности вакцинации), то увидим, что в этом утверждении есть прямой смысл. Так что ... давайте разбираться как раз с этим самым "абсурдом". На самом деле эпидемиологи (не знаю, кто из них изобрел эту формулу поименно) заложили в эту формулу именно эту ПРЕДПОСЫЛКУ - будут заражены все 100 процентов невакцинированных (!).
КЭВ = (1 — (зараженных среди вакцинированных) / (всего вакцинированных) / (зараженных среди невакцинированных) / (всего невакцинированных)) × 100% "
Примечание автора: в первой статье я приводил эту формулу с численностью группы плацебо в знаменателе, а здесь упрощаю, ведь в период массовой вакцинации и эпидемии так и считают, как здесь.
У нас по таблице 6 на 7 (для социально-активных возрастных групп) получился этот коэффициент равным 0,23 (ибо доля зараженных среди вакцинированных была 0,1, а доля зараженных среди невакцинированных 0,13 - можете сами подставить и посчитать все это). Но даже если эти отношения будут такими, как было в 2020 году (когда вакцины в мире лучше соответствовали доминирующему штамму ковида - еще уханьскому):
КЭВ = (1 - 0,08/0.92)*100% = 0,91
Все равно даже тогда реальная вероятность не заболеть ковидом для привитых вовсе не сильно отличалась от той же вероятности для непривитых, ибо ОБЕ ЭТИ ГРУППЫ заболевали с малой вероятностью. За весь 2020 год в РФ заболели ковидом меньше 5 процентов населения. Так что по нормативам того же ВОЗ в 2020 году никакой эпидемии на самом деле НЕ было (к тому же надо учесть, что бессимптомное заражение - это фактически не ест БОЛЕЗНЬ!). А из этих зараженных процентов умерла в 2020 году совсем крошечная доля (хотя из-за огромной численности огромной страны это десятки тысяч человек, что очень чувствительно для системы здравоохранения). И сегодня 8.5 миллиона зараженных по всей РФ за весь период пандемии - это все еще меньше 10 процентов от всего населения. Все еще работает ПЕРЕКОС от "фифти-фифти" в сторону малых вероятностей. А это требует ПОПРАВОК. Например, формулы распределения Бернулли для расчетов не годятся в этом случае, а требуются формулы распределения Пуассона.
Итак, ПРИСМОТРИМСЯ К ЗНАМЕНАТЕЛЮ В ФОРМУЛЕ КЭВ (!). Давайте ее перепишем в виде такой еще более простой форме:
100*(Доля зараженных среди вакцинированных в процентах)
100 - -------------------------------------------------------------------------------
(Доля зараженных среди НЕвакцинированных в процентах)
В этом случае нам легче увидеть, что в знаменателе стоит число невакцинированных. Это значит, что эпидемиологи берут за 100 процентов всех невакцинированных. Это значит, что они исходят из следующего неявного допущения: все невакцинированные должны ЗАРАЗИТЬСЯ и УМЕРЕТЬ (!). ВСЕ (!). Почему я так решил? Почему я именно так предлагаю толковать неявные допущения, сделанные в этой формуле и формулирую их как явные?
Ну давайте опять считать с Вами вместе! ВОПРОС: Когда КЭВ достигает 100 процентов защиты от смерти? Ответ: тогда, когда вероятность умереть, будучи невакцинированным достигает, 100 процентов, а для всех вакцинированных это вероятность равна нулю (!!). Вот эти ожидания данная формула и внушает неявно все неспециалистам: если Вы не вакцинируетесь, то точно умрете с вероятностью 1. Поэтому и вывод напрашивается АВТОМАТИЧЕСКИ такой: только вакцинация - спасение от неминуемой смерти.
Почему же эти все допущения не работают в действительности? - Ведь никакие реальные цифры им вовсе не соответствуют? - Этим людоедским тезисам! Ну давайте перечислим опять хотя бы некоторые факторы (даже не все), почему реальные вероятности оказываются иными:
Фактор 1. Есть естественный иммунитет у невакцинированных. Некоторые эпидемиологи оценивают его в размере 35 процентов от популяции (забыл фамилию, где-то в более ранних статьях цитировал по фамилии, поищите сами в Рунете такие утверждения). Значит, в знаменатель уже надо ставить не 100 процентов, а реальный процент невакцинированных, который может заболеть, - 65%. Если при этом допустить, что 1 процент вакцинированных все-таки тоже умирает (а по таблицам мы видим, что для старших возрастов именно так и происходит), то получаем величину КЭВ уже не 100 процентов:
КЭВ = 100 - 1/65 = 98%
Фактор 2 (самый мощный). Как видим, что из числа 65 процентов, которые могут заразиться будучи невакцинированными, умирают только не более 10 процентов (и то только для самых старших возрастов и для тех, кто не получает, видимо, квалифицированной быстрой помощи). Значит умножаем 65 процентов на 0,1 и получаем в знаменателе что-то вроде 7%, что дает нам:
КЭВ = 100 - 1/7 = 0,86
А вот это и есть что-то похожее на правду. Это близкая (по крайней мере не отличающаяся на порядок) эффективность вакцины для защиты от летального исхода. Мы и получили у нас такой эффект - или пятикратный, или восьмикратный (как максимум). Этот же коэффициент означает следующее: из 100 лиц старшего возраста от ковида ожидается смерть примерно у 1 человека из 10 среди невакцинированных, и примерно у 1 человека из 100 среди вакцинированных (очень огрубляю - с точностью до порядка, то есть числа нулей после запятой в оценке вероятности).
Фактор 3. Но все равно все вышеприведенные цифры для расчета реальной величины КЭВ являются ЗАВЫШЕННЫМИ. Во всех них не учитывается грубым образом (я бы даже сказал НАГЛЫМ ОБРАЗОМ, но не буду уподобляться оголтелым противникам вакцинации) тот факт, что вакцины могут давать у ослабленных людей ОСОЖНЕНИЯ хронических заболеваний (если их тоже вакцинируют). Поэтому из указанной выше дроби надо еще ОБЯЗАТЕЛЬНО вычитать дробь "доля осложнений среди вакцинированных". Ну допустим осложнения возникают очень даже редко (хотя я этой цифры лично НЕ знаю), ну допустим, что только у одного человека из 20. Тогда формула более честного коэффициента КЭВ должна на самом деле выглядеть так:
КЭВ = 100 - 1/7 - 1/20 = 0,8 (примерно так и никак не выше)
Подчеркнем, что 0,8 - это разумный теоретический максимум для КЭВ, и когда кто-то сообщает о более высоком значении, то скорее всего он "похимичил" с данными, превратив их из реальных в "идеальные".
Фактор 4. Ну, наконец, я вынужден повторить еще раз, что 0,8 не означает вовсе, что вероятность умереть равна 0.2 (!). Вот это важно повторить много-много раз и подчеркнуть. Возрастные люди до сих пор с более высокой вероятностью умирают от других болезней (и вакцинированные тоже умирают!).
ВЫВОД: формулу эффективности вакцины необходимо дорабатывать и сближать с реальностью. В нынешнем виде она превращается в инструмент.... запугивания населения, то есть фактически в инструмент информационного терроризма.
КЭВ создан специалистами по медстатистике. А эта формула повернута в сторону болезней и подмножества БОЛЬНЫХ ЛЮДЕЙ. Только первая строка ЧТС попадает в фокус внимания. Я это здесь показал Вам с цифрами в руках, да? Эта статистика НЕ учитывает жизни и риски ЗДОРОВЫХ ЛЮДЕЙ (которых, к счастью, пока большинство). Медстатистика начинает с ошибочного допущения, что все будут заражены - все 100 процентов населения, что здоровых вообще НЕ останется. Эти ребята - спецы по медстатистике - не виноваты в том, что у них такой профессиональный фокус внимания. Но к панике их выкладки приводят - это факт.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Здравый смысл ПОБЕДИТ все-таки. Я в это верю. Его демонстрируют интуитивно миллионы людей, которые без всяких расчетов "нюхом чуют", что их запугивают, то есть фактически надувают- запугивают "дельцы от бизнеса" и "дельцы от политики", как они сами их называют. Этим критичным людям трудно было что-то возражать еще в марте-апреле 2020 года, когда все зижделось лишь на тревожных прогнозах, построенных на продолжении в бесконечность возрастающей кривой заражения. Но поздней у этих людей накопился свой собственный опыт и своя способность его обобщать. Но все-таки мало кто видит, что целые страны оказались жертвами недоразумения - жертвами ведомственной медстатистики, ориентированной на больных, а не на здоровых. В любом случае наш анализ показывает главное: люди имеют право добровольно и осознанно отказываться от прививок, даже если знают, что прививки дают 8-кратный эффект в защите от смерти, или даже 15-кратный для какой-то возрастной группы в какой-то момент. Отказываться могут хотя бы по следующим причинам:
1) Вероятность этой самой КВ-смерти для многих пренебрежима, если они верят в свой сильный естественный иммунитет. Для этих людей субъективная вероятность в районе ничтожных долей процента на самом деле оценивается ими довольно-таки АДЕКВАТНО. Эти здоровые люди законно требуют, чтобы к ним не применялась медстатистика, построенная на больных.
2) Вероятность даже для лиц со средним иммунитетом никак не равна 100 процентам, так как на практике многие зараженные выздоравливают (причем, кажется. что в домашних условиях даже надежней при легком течении болезни, чем в больницах).
3) Вакцина реально не дает гарантий: НЕ защищает не только от заражения (заражаются вообще многие вакцинированные), но не исключает полностью смерть (особенно в случае лиц старшего возраста - уже нездоровых). Лица старшего возраста вынуждены выбирать между вероятностью заражения и смерти от ковида и вероятностью осложнений после прививки. Не надо их обманывать в том, перед каким реальным выбором они стоят. Это не безальтернативный выбор, а реальный выбор между реальными разными стратегиями выживания.
4) Поэтому даже без учета всяческих поправок на вероятностью осложнения, риск летального исхода в случае отказа от прививки не превышает 3-5 процентов в любом возрасте (а для детей вообще НЕ существует - не доказан никак и никем).
И еще раз слова в защиту эпидемиологов
Почему все-таки не надо требовать нового Нюрнберга против эпидемиологов (специалистов по медстатистике инфекционных заболеваний). Они работают не на население, а честно защищают интересы своих учреждений и своего ведомства (министерства здравоохранения). Это прежде всего медицинские учреждения, попавшие в них больные и оказавшийся "под обстрелом" персонал. Защита с помощью прививки, которая дает эффект в размере только лишь 3 процента, приводит к тому, что на 1 миллион населения появляется 30 тысяч свободных койко-мест в больницах и... медицинская система начинает справляться - снижается число больниц, забитых до отказа и превратившихся в "лепрозорий". Уж точно меньше погибнет врачей и медсестер, которые находятся в "красных зонах", то есть "на передовой". А ведь в масштабах страны с населением в один миллиард, 10 процентов заболевших - это 100 миллионов человек, а 3 процента сэкономленных мест - это уже 3 миллиона койко-мест (!). Вдумайтесь, пожалуйста, в эту цифру. Эта цифра превышает число ВСЕХ мест в больницах во всех даже самых развитых странах. Поэтому-то для медиков, которые мыслят только этими категориями (и никакими другими!) вакцина - это и есть единственное средство спасения. Надо постараться понять друг друга, тогда сможем жить в мире и вместе побеждать страшные угрозы.
Фото обложки родилось на сайте m.fishki.net. Подпись под фотографией такова: "Прощание по видеосвязи и закрытые гробы: как хоронят людей, умерших от коронавируса".
P.S
Как всегда обсуждение содержит новый взрыв недовольства. В данном случае меня упрекают за то, что я защищаю медиков в последнем абзаце статьи. Видимо. придется писать третью статью с расчетами по событию "госпитализация". Пока цитирую вот такой свой ответ в дискуссии:
===================
Сергейс, трехпроцентный эффект тщательно обоснован мной в первой статье. Вы ее тоже почитали? В таблицах сами можете увидеть более точные данные о госпитализации (а я обсудить в двух статьях успел только 2 события - заражение и смерть). От 8 миллионов три процента - это примерно 240 тысяч человек. Но... они, разумеется, госпитализируются не одновременно, а за весь период. Во время пика четвертой волны в день в РФ заражается 40 тысяч человек. Вот здесь я нашел, что в Москве госпитализируется 1500 человек в день (7-дневное скользящее среднее):
https://gogov.ru/articles/covid-hosp-stats
1500 - это примерно пятая часть от числа заразившихся в день (в октябре 2021). Мурашко сообщил о 130 тысячах одновременно госпитализированных в РФ. Три процента от этой цифры - это примерно 4 тысячи койко-мест. Тоже немало, согласитесь.
Но... видимо, для таких любителей точности как Вы, мне придется писать еще и третью статью - с точными расчетами по госпитализации.
Про 100 миллионов я написал, признаюсь, ФИГУРАЛЬНО - просто, чтобы люди почувствовали, когда 3 процента - это уже очень много. Постараюсь поправить. Стараюсь воспринять вашу критику как конструктивную. Спасибо!