看来还是有必要打Booster的

肯定得打，现在已经有研究说了打两针对omichron而言基本是裸奔

但是科学来讲，会打booster的人本身就比别人更谨慎小心，也懂科学知识。

所以，有没有可能不一定是booster发挥了作用，而是booster作为一个filter找出了一类最不易感染的群体？

UBSHY 发表于 2021-12-22 08:53:19
你看你也没证据不是

最烦杠精了

xycdmsn 发表于 2021-12-22 17:28:03
最烦杠精了

唯一能证明有效的证据是RCT 楼主的这些数据并不是RCT的数据 所以我们不论做各种假设 都没有办法证明假设是对的 所以我说没有证据 我没有 你也没有 你要是觉得我在杠 那我觉得我没必要跟你讲话了

UBSHY 发表于 2021-12-22 14:07
哦还有一点 从inference角度来说 significant就是significant没有这个significant很高这种说法

估计是 highly significant 的翻译吧
当然如前面所说，即使显著相关，相关性很高，也并不能以这批数据来归因
注意这不代表没有因果关系，只是这样的数据无法得到前文说的因果关系

论坛的数据科学家和码农很多，类比一个大家熟悉的概念：
医疗跟 tech 厂子要做 AB test 的理由一样，都需要归因分析 。事实上厂子的 ab test 就是来源于把医疗和公共健康专业发展出来的方法，应用在大数据场景。

仅看 observation data 是无法判断观察到的数据变化，到底是不是咱新 ship 的 feature 造成的。所以要做实验，来尽量排除各种其他因素的影响 - 试验可以是设计出来的试验比如 clinical trial，也可以是自然试验。因此前文的 trial 是不准确的，experiments 是标准说法。当然对比试验是最常见的做法。

对照组需要“可比”，但是人群本来就存在着各种各样的特征，且未必总能随机分组，比如在检测和疫苗问题上有“自我选择”。选择去做检测的人，可能已经有明显症状（比如美国大部分地方），也可能完全随机（比如国内），又比如选择去打加强针的人，很可能就是更注意保护的人（因此被感染概率更低），也有可能是需要到处跑的人（比如年底旅游，聚会，出差，开会等，因此被感染机会更高）。

经常由于人道主义的考量，没有办法设计某些对比试验的时候，可以通过分析手段，对前面提到的 confounding factors 做出调整。但是这个办法不如试验的归因效果好。Econ 方向有很多很多关于这种归因方法的研究。

再次强调：这篇新闻用了错误的方法（试图误导归因）不代表这个 causal relationship 不存在。关于加强针对重症死亡的有效性，其实是有 paper 的，不需要像这篇新闻报道的方式去看。

新闻试图用错误的 narrative ，错误的解读数据（present correlation to hint at causation）是常规手法。

提供一个DP，来自在医院做护士的闺蜜
她2020年四月得过一次新冠，网上说的所有症状都有，而且持续了一星期才退烧
目前已经打完三针moderna，今天和我说又确诊了，症状为喉咙痛，没有发烧
感觉打了booster不一定就是不会得，但是可以肯定就是即使得了也不会很严重

modifiedname 发表于 2021-12-22 18:31:35
论坛的数据科学家和码农很多，类比一个大家熟悉的概念：
医疗跟 tech 厂子要做 AB test 的理由一样，都需要归因分析 。事实上厂子的 ab test 就是来源于把医疗和公共健康专业发展出来的

说得好好呀！杠精快学学

以色列Tel Aviv University在今天上线的NEJM上报道了接种第三剂BNT162b2的真实世界保护力。在41623名养老院老人中，接种第三剂BNT162b2将感染率和住院率分别降低了71%和80%。

UBSHY 发表于 2021-12-21 23:51:36
Association but not necessarily causation. 不是反对疫苗 我本人三针也都打了 但是这个数据说明不了啥。。。最简单的一个问题就是 打了疫苗的人群本质上比不打的在

Correlation is not causation?