關於 population data 中文 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

第2,4,10 點 特別有用。

(節錄其中幾點，我稍為加了點bullets和分段，方便睇d)

//2. 傳染力較高？

之前某家新聞訪問某個中研院資深研究員, 說SARS-CoV-2比當年SARS傳染力還要高, 基本上有嚴重的誤導, 很難想像他會犯這樣的錯誤, 不知是否是記者見獵心喜然後有誤解, 新聞裡說SARS-CoV-2的傳染力指數為2.5, 而當年SARS為0.4

🔴Basic Reproduction Number (R0) (https://www.livescience.com/how-far-will-coronavirus-spread.html):

指的是假設在一個族群 (population) 裡所有的人都能被感染的情況下, 單一患者能傳染給其他人的人數。

R0=2.5, 代表一個患者可以傳給2.5人。

當年SARS在疫情早期的R0值為2.9, 到晚期才為0.4, 而原因就是因為有控制疫情(隔離還有SARS在宿主死亡後難以生存, 等等), 疫病早期在無藥可用也沒有疫苗時隔離很重要的原因就是為了要把R0值壓到小於1, 代表一個患者只能傳染給不到一個人, 疫情才算控制, Kate Winslet 在電影Contagion解釋得很清楚

看看其他病毒有多可怕
SARS-CoV-2 R0= 2.2-2.5
HIV R0= 2-4
Ebola 伊波拉 R0= ~ 1.5-2.5
MERS 中東呼吸道症候群 R0= ~0.5-1
Seasonal Influenza 季節性流感 R0= 2-3
1918 H1N1 Influenza 西班牙流感 R0=1.8-2
Smallpox 天花 R0=5-7
Polio 小兒麻痹 R0=5.5-6
Measles 麻疹 R0=15-17 (美國在一堆人不打麻疹疫苗呀~)

另外, 所有的R0值都是用不同模型預估的, 也會隨著輸入的數據量或不是完全客觀的參數 (如人口密度或病毒估計的潛伏期等等) 有差, “傳染力“在科學上不見得精確

3. 要增強免疫力？

不見得也無法。
2003年SARS的經驗發現許多重症病人的病理特徵或死因是因為病毒感染引起過強的免疫反應, 免疫細胞不斷釋放細胞激素造成細胞激素風暴 (cytokine storm), 攻擊肺泡細胞而使肺纖維化 (pulmonary fibrosis), 肺吸不到氧氣, 而這肺纖維化是不可逆的, 很多患者就算後來康復其肺依舊有損傷肺活量下降。

根據目前病人的免疫反應, SARS-CoV-2也有類似的現象, 台灣目前只有案1有肺纖維化問題, 可能一方面是輕症較多, 不過data還不夠多, 有待觀察

另外, 人類基本上針對特定疾病能直接增強免疫力的方法只有疫苗或是現在熱門的癌症免疫療法, 其他都是旁門左道

4. 致死率。

不論是台灣或是國際上的新聞常誤用 “致死率 (mortality)”, 中文翻譯的也不準確, 許多科學家也常搞錯

🔴Morbidity: 一個族群 (population) 裡得到此疾病的人數 (以每 100,000人為單位), morbidity在除了流感外的疾病很少用了

🔴Mortality: 一個族群 (population) 裡因為得到此疾病而死亡的人數

🔴Case-Fatality: 在所有得到此疾病的人裡死亡的人數

也就是說, 假設台灣有100,000人, 100人得到COVID-19, 其中有10人死亡

Morbidity= 0.1% (比較正確的講法應該為每十萬人有100人, 這裡用百分比比較直觀)
Mortality= 0.01%
Case-Fatality= 10%

目前一般新聞所指的應該是Case-Fatality Ratio, 但似乎都搞混這幾個差異或是誤用為Mortality
Case-Fatality Ratio (CFR)(患者致死率)
SARS-CoV-2 CFR= 2%
SARS-CoV CFR= 9-11% (2003年SARS)
MERS-CoV CFR= 36% (2012年 中東呼吸道症候群)
Ebola virus CFR= 45-50% (伊波拉病毒, 某個strain的Ebola virus可到70%)

❗致死率看起來雖然比其他的冠狀病毒家族都還來得小, 但不要忘記一般季節性流感(seasonal Influenza virus) 的CFR = 0.1%, 也就是說SARS-CoV-2的CFR為季節性流感的20倍, 最近美國新聞上常提到今年冬季美國流感所造成的10,000多人死亡的CFR估計為0.05%, 加上上述肺纖維化的問題, 任何新聞認為SARS-CoV-2只不過是比較嚴重的流感病毒是太低估這病毒。

❗❗
另外, 病毒需要宿主才能活, SARS-CoV, MERS-CoV, Ebola都在感染後迅速地殺光了人類宿主, 所以早期的隔離患者才相對重要也有效, SARS-CoV-2反而因為它的低CFR再加上大部分患者沒有症狀, 而很有可能會繼續在人類社會流行

目前看來是65歲以上和本身已患有慢性病的病人的CFR比較高 5-15%, 一般40以下包含兒童和青少年的CFR小於0.5%, 這也可能是日本和義大利這兩個世界上老年人口比例佔前二的國家出現疫情爆發後死亡人數急速增加的原因之一,

❗❗❗
如果SARS-CoV-2最後真的像流感一樣繼續每年流行, 台灣可能要採取像新加坡的策略, 把醫療資源集中放在治療重症患者

5. 大流行(Pandemic)?

台灣新聞上不斷靠腰WHO不願宣布所謂的“大流行”(pandemic), 同樣是個中文翻譯上過於簡單的詞 (https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson1/section11.html)

🔴Outbreak: 在某個族群 (population) 或較小的區域裡突然發生比預期上還多的某種疾病, 通常發生的區域較小, 也可視為較有限的 Epidemic, 如2014-15加州迪士尼樂園的131例麻疹 Measles outbreak.

-demic是從希臘文”demos”來的, 意思為”people”

🔴Epidemic: epi- = upon, on the people, 為某種疾病在特定時間迅速且廣泛的擴散到較大的地區, 通常為一個國家或是洲 (continent), 例如2003 中國為主的SARS-CoV, 2013-2016 在西非的Ebola virus伊波拉病毒

🔴Pandemic: pan- = all, all peoples, 擴散到其他國家或其他洲影響到全球人的疾病, 可視為全球性的Epidemic, 例如1918 年造成人類史上最慘烈五千萬人死亡的H1N1 Influenza 西班牙流感就是Pandemic

🔴Endemic: En- = within, within the people, 指某個疾病固定且持續地出現在某個族群或地區, 如季節性流感, HIV, 或是台灣的B型肝炎(HBV)在台灣也算是Endemic

以下科普網站也解釋得很好
(https://www.technologynetworks.com/immunology/articles/epidemic-vs-pandemic-323471)
所以對目前SARS-CoV-2/COVID-19較精確地敘述應該為, 去年底在武漢地區開始有COVID-19 outbreak, 從今年一月初到二月演變成Epidemic, 而依據目前各國的狀態和趨勢, 還不到Pandemic, 但離Pandemic可能只有一步之遙, 而依據上述幾項原因, 在疫情趨緩之後COVID-19很有機會會成為Endemic, 像是流感一樣, 每年都來攪和一下

10.抗病毒藥。

新病毒一出現, 病毒學家第一件要做的事就是分離病毒, 定序基因, 然後依據它的結構推論或設計抗病毒藥, 弄出一個新藥耗日費時。

最快的方法是看過去有沒有藥已經被用來治療跟新病毒結構相近的病毒, SARV-CoV-2是RNA冠狀病毒, 所以最直接的想法是把過去拿來試過RNA病毒 (Ebola, HIV) 或是冠狀病毒 (SARS-CoV, MERS-CoV) 的藥全部拿來試試看, 目前有幾個候選藥, 包括最熱門的Remdesivir
(https://www.sciencenews.org/article/coronavirus-covid19-repurposed-treatments-drugs)

🔴Remdesivir: 為RNA病毒設計的藥, 是RNA複製酶抑制劑, RNA病毒需要這複製酶才能複製自己, 當初對Ebola似乎沒用, 但後來發現在動物實驗對MERS-CoV有效, 試在少數幾個COVID-19的病人也發現有改善, 美國做這個藥的藥廠 (Gilead, 現在全世界的股票大跌, 只有這家逆勢大漲就是這原因) 已經在中國開始400-700人的臨床試驗已經要一個月了, 有沒有效很快就能見真章
(https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2001191)
(https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-trial-remdesivir-treat-covid-19-begins)

🔴Lopinavir/ritonavir: 為了RNA病毒HIV設計的藥, 作用是抑制M 蛋白酶讓病毒無法有效複製病毒需要的蛋白, SARV-CoV-2 的結構也有同樣的 M 蛋白酶, 所以也被拿來試, 但由於HIV和SARV-CoV-2的 M 蛋白酶結構的差異剛好在藥作用的地方, 猜測可能沒用

🔴Hydroxychloroquine/chloroquine 奎寧: 對這就是 Jude Law 在電影 Contagion 裡用來治療自己的藥, 被廣泛用在治療瘧疾, 目前有data 說可以抑制COVID-19的複製還有抑制病毒和細胞上ACE2受體的結合, 但目前實驗都是在體外細胞株, 放到人類上有沒有用非常難說 (https://virologyj.biomedcentral.com/articles/10.1186/1743-422X-2-69)

🔴ACE2受體抑制劑:
SARV-CoV和SARV-CoV-2會和人類細胞上表現的ACE2受體結合而感染人體 (但非常有可能還有其他受體), 在動物和人體上似乎都有某種程度的效果, 某個針對ACE2的藥已經在臨床過了臨床一二期, 代表現階段這藥對人體是安全的, 對COVID-19有沒有顯著效果還有待觀察
(https://www.nature.com/articles/nature03712) //

各位朋友

知名的醫學期刊刺絡針(Lancet)24日發表了一篇中國的研究論文。

#論文中把台灣當成中國的一省來和其他省來做比較。

台灣的許多學者，紛紛去留言表達抗議！
台灣和中國有著完全不一樣的健康照護體系，根本無法合在一起比較討論。
#這個顯然是中國作者在吃台灣的豆腐，試圖矮化台灣！
#這顯然是一個政治干預研究的例子。

外交部、台灣醫界應該同聲譴責，呼籲Lancet撤除此論文！

#各位可以到此留言表達關切，中英文都可以：
https://www.facebook.com/…/a.4103709534…/10157661625328470/…

#也可以去給_不推薦_的評分，留下這段理由，或是中文的理由：
Taiwan is not a province of China.
Taiwan has a totally different healthcare system from China, hence, to compare Taiwan with other provinces of China is absolutely a methodological error. This article should be retracted from your esteemed journal. Please do not allow politics to interfere with research.

The Lancet | Research | Mortality, morbidity, and risk factors in China and its provinces, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017

Chronic conditions, such as stroke, ischemic heart disease & lung cancer – not infectious diseases – are now top 5 causes of early death in China: finding from a new #GBDStudy of mortality, morbidity & risk factors in #China & its provinces, 1990–2017 by @Institute for health. This is the first comprehensive subnational assessment of health to include data on mortality, morbidity, combined health loss, and risks in China. Major improvements have been made to the GBD methods since the 2013 subnational analysis of population health in China. These include additional causes of death and disability, greater disaggregation of age groups, substantially expanded data sources, the development of data quality ratings, improvements to estimation models, the development of the Socio-demographic Index, consideration of summary exposure values for risk factors, and a fully updated time series of estimates, among other improvements. Read here:
https://hubs.ly/H0jtFQX0

基本上一個經濟學家蠢到認同「對富人課重稅」可以解決貧富差距時，這個人的經濟學已經失格到極點，連最基礎的價格理論都堪憂。

先前我已經舉過知名經濟學家Deirdre N. McCloskey評價「21世紀資本論」作者Piketty連基本需求定律掌握都是不足的，竟然不理解供給會隨著稀缺程度增加而反應。（note that Piketty, trained in France and MIT, does not understand supply response to increasing scarcity.）

此論點的敗筆還有：

1. 真正的富人財富構成足夠的經濟規模聘僱專業團隊逃稅，而中產階級則無。追殺富人的財產結果就是鉅富者脫產他國，負擔不起逃稅成本的中產階級遭殃。

看看法國已經失敗的實驗案例，多少富人放棄法國籍。甚至連FB創辦人之一都放棄美國籍入新加坡。

2. 遭殃的中產階級產出意願會大幅衰退，看看冨樫義博在最新的日本Jump漫畫雜誌50週年紀念刊上的真情告白：「在他連載初期及最後，心情在4年間有著如此濃厚的改變。因為稅金有70%左右被拿走，所以1天工作20小時等於14小時在做白工；一想到這，就很想在深夜跑出去，如果當時有駕照那就糟了」、「自己的身體、生活及思想都是分離崩解的狀態，因此對於JUMP賣出653萬部並沒有太多的感…」

https://www.ettoday.net/news/20180316/1131998.htm

冨樫義博超高人氣的幽遊白書與HunterXHunter肯定讓他排得入日本收入最高Top10作家之一，當然跟世界真正的鉅富還有一大段差距，但連這樣的作家都對於70%稅金耿耿於懷，頻頻犯懶病犯到成為「休刊王」，連中文世界都出現「富奸 = 偷懶」這樣的使用法。

其實一兩年前，冨樫前助手就曾出書描述當年剛剛擔任助手時，雙方約好在某車站，冨樫老師來接他。他只看到一個40幾歲模樣憔悴的中年男子走來，沒想到他就是其實年方20幾歲的冨樫！才幾年的漫畫創作生產，就已經如此折耗這個人的健康。此外冨樫的長年腰痛無法久坐也是有名的。

重稅怎樣消滅優秀人士的生產意願，冨樫義博正是實例！往往富人重稅的實施後果，只是在剝削這群高產出高收入中產階級。

Piketty這類蠢蛋竟然相信「重稅是解決方案」？蠢到無以復加！還「頂尖經濟學家」哩？！ 朱敬一教授顯然自己腦袋也不清楚了。

3. 政府課稅後的無效率浪費，以及多出來的稅金產生的尋租獲利空間，恐怕才是政客們如此汲汲營營、不管經濟活力受損也要幹的真正原因！

4. 再補充一點：如巴菲特這些鉅富宣稱應該開徵富人稅，其實是都只是「吃豆腐般地政治正確表態」。

如果巴菲特、Bill Gates這些人都認為自己錢太多，大可裸捐給政府。嘿！偏偏這群人明知政府如何無效率、政客如何鯨吞蠶食稅金。他們才不幹哩！

《朱敬一教授，學術研究觀點並不是世界各國趨勢》

朱敬一教授說：『用「家庭收支調查」分析所得分配，是舊的方法；新的國際趨勢，確實是用財政部所得稅結算資料去分析所得分配。包括法國皮凱提、美國薩伊茲、英國艾金森等頂尖經濟專家，全球數十國加入的WTID網站，都是用所得稅資料分析所得分配不均。真正需要用功的，不是黃國昌，而是那些緊抱著「無法掌握極端分配情況」的粗疏數據，做錯誤分析，又喜歡對外大放厥詞的人。』

不好意思，朱敬一教授，您真的搞錯了。請您仔細看一下WTID網站，WTID是World Top Income Database的縮寫，在2011年由Piketty等所倡議成立，目前主要是由十幾個專家所組成的所得研究團體。

請注意那個Top，表示什麼？最高所得。因為目前的家戶調查法仰賴最高所得者誠實說出他們的收入，可是最高所得者往往不願意說出自己的收入狀況，因此有人主張使用所得稅分析來找到他們真正的財富。Piketty他們很清楚，使用所得稅資料無法看到低收入族群的狀態，所以一開始主攻最高收入所得。

WTID後來演變成World Wealth and Income Database (WID)，希望能夠成為更全面的財富分配資料庫。可是一直到2015年12月為止，WID還停留在Top Income。WID到現在仍然沒有提出全面所得分配調查的方法論。請問朱敬一教授，您是憑什麼宣稱自己超越WID，能夠使用所得稅分析低收入者？

主計總處強調的就是，您所用的方法不能夠掌握低收入戶的狀態，因為他們不見得有所得稅資料。證據就是，WTID資料庫一開始就排除中國，因為它們的財稅資料不完整。世界各國政府目前的主流也不是用WTID。請問朱敬一教授，您宣稱新的國際趨勢是WTID，證據何在？

朱敬一教授，我知道您非常推崇Piketty的學說，也時常拜讀您的經濟論述。但如果為了個人研究喜好，就將某一派的學術研究觀點扭曲為世界各國政府趨勢，我實在對您感到失望。就如同您自己所說：真正需要用功的，是那些緊抱著「無法掌握極端分配情況」的粗疏數據，做錯誤分析，又喜歡對外大放厥詞的人。

─

參考連結：

朱敬一挺黃國昌，頂尖經濟專家都是以所得稅來分析所得分配
http://www.storm.mg/article/90254

The World Wealth and Income Database - WID - Paris School of Economics
http://www.parisschoolofeconomics.eu/…/the-world-wealth-inc…

The World Wealth and Income Database
http://www.wid.world/#Introduction:

《黃國昌打臉主計總處？馬政府不告訴你的無限大所得差距！》
https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10207734475055851

─

順便附上聯合國開發計劃署(UNDP)的人類發展報告中，使用前後20%相除衡量所得差距的資料，數據來源是世界銀行。

Income quintile ratio | Human Development Reports
http://hdr.undp.org/en/content/income-quintile-ratio

Income quintile ratio

Ratio of the average income of the richest 20% of the population to the average income of the poorest 20% of the population.

Source: HDRO calculations based on data from World Bank (2013a).

Data in the tables are those available to the Human Development Report Office as of 15 November, 2013, unless otherwise specified.