될까? 그 계산이? 그것부터가 문제이다.

걸린 사람 대비 안 걸린 대조군 설정이 너무나 어렵다. 코호트를 만들 수가 없다. 시간의 흐름에 따른 통제가 불가능하다는 얘기이다.

 

미친소리. 추적하는 비용 코호트 비용 그걸 대줄 방법은 없다. 다만 디자인은 가능할 수 있다. Negative case control design.

 

https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMc2200133

 

신뢰할만 하지는 않지만 계산은 가능하다는 건데

 

이 표를 보면 먼저 네 개의 숫자가 나온다. 앞에 두개가 걸린 사람, 뒤에 두 개가 안 걸린 사람.

앞에 두 숫자는 이해가 가지만 뒤에 두 안 걸린 집단은 뭔가 하면, pcr 검사 등을 통해 '음성' 판단을 받은 사람들이다.

헷갈리는가? 필자도 그렇다. 정리를 해보자면

A->병원에서 코로나 '양성'+ 이전에 코로나 '양성'/'음성' 일 때의비율

B->병원에서 코로나 '음성'+ 이전에 코로나 '양성'/'음성'일 때의 비율

A가 B보다 얼마나 낮은가? 그 값을 구한 것.

이해가 되는가? 이게 예방율이라고 디자인 해놓은 건 참 .. 왜?는 알겠지만..어마어마한 매칭이 들어가있는 표이다.

대충 초기 코로나(alpha)는 99.6,변이를 거치면서 점점 낮아져 92.7%정도로 보이는데 ..정확한 값은 아닐 테니 믿지는 말자.

 

통제하고 싶은 건 '검사'가 확진자 수에 끼치는 영향 이었을 텐데,일반적인지는 모르겠다. 레퍼런스도 정식 논문이 아니고 뭔 아카이브같고..

근본적으로 알파 베타 델타 오미크론 크기가 각각 미친듯이 다른데 이를 어찌 비교할 수 있는가? 확산원리 자체를 다르게 봐야하는 게 아닌가..? 노출 빈도 보정도 없는 것 같고...

또 백신 접종자 미접종자 구분은? 물론 제작자의 대답이 있으나 병신같으니 보지 말자.

물론 오미크론이 조금 더 잘 걸릴 수는 있겠지만 딱 그 정도 지식만 주는 데이터에 불과하다.

결론이 난 얘기는 아니지만 재감염 된다고 얘기하는 사이비는 한 명 있으니 그 데이터를 보면(pre-print)

재감염 된다고 말하면서 보여주는 데이터가..pre print이니 검증은 물론 안 됐고, 근거조차 이상하다.

오미크론에선 면역 반응이 약하므로 재감염방지가 안 된다는데 어디에도 검증이 없다.

실제로 재감염을 주장하는 얘기 대부분이 이런 개같은 추측 뿐이다. 예를 들면

'오미크론에 약하게 걸리면 재감염이 이루어진다' 바이러스가 다음에 많이 들어오기 때문에!(stanley.h.weiss)

이게 면역 상식이 있는 사람이 할 말인가..

 

현재까지 보고된 바로는 가능은 하되,경증으로 끝날 가능성이 매우 높으며 확률도 거의 없다는 것 뿐이다.

CDC에서는 재감염 사례들이 진실인지도 확인할 수 없다고 했다.

가정을 해보자. 오미크론에 감염된 a가 한 달 후에 다 나았다고 생각 후 30일이 지난 다음 재검사에서 pcr양성이 나왔다면, 이는 재감염인가? 사바이러스 이지는 않은가?

걸리고 난 후에 몇 달 간 양성이 나오는 경우는 요원하다. 기준을 90일로 잡는 게 보통인데, 이렇게 많이 걸리면 그 계산이 거의 불가능하다.

위 데이터가 복잡한 이유이기도 하고.

결론은, 다른 데이터 다른 변이가 나오면 모를까 지금까지는, 걱정할 필요가 없다.