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丁亮等人用超额死亡来算Death，里面有个非常荒唐的假设，就是美国、英国和欧盟这样全世界最发达的国家，他们的政府居然不知道很大部分的人民是怎么死的。
COVID是2020年美国第三大死因，美国政府也承认，但是美国政府实际上至少知道大多数人是怎么死的。每年都会发布报告披露大家为什么死亡，可以看出除了COVID之外，心脑血管疾病死亡率大幅度增加，意外受伤还有糖尿病等死亡率都大幅度增加。这些都与Lockdown导致人们失去了运动，改变了生活方式等密切相关。
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这些数据其实是非常透明的，而excess death这种模糊不清的说法是一种丁亮等极个别流行病专家希望永远维持防疫措施而发明的说法。
1. 发达国家当然有能力【记载】并完整统计国民死亡原因
2. COVID带来各种复杂的现象正在被持续研究中
3. Excess death作为一种重要的异常现象，被提出和研究是正常的。提出这个指标，大概是对死亡原因在这种前所未有的状况下能否被准确归因存疑，但没有必要猜测也无法证实提出者的动机是不是要“永远维持防疫措施”。
4. 生活方式的变化当然是一个可能的合理的解释，但需要实证，也许是，“如果生活方式恢复正常，超额死亡是否能被消除”。
5. 听到媒体/网络，“其它国家已经恢复正常”的说法时，对照美国今年一季度不管是16.3万还是22.1万超额死亡的数据，对上述“生活方式”的解释，至少需要进一步观察，而非盖棺定论。
6. 在瑞典官方统计信息里找不到2022的死亡数据，下面的截图是过去几年的数据。2021的死亡率相对2020确实下降了，但2020之前，瑞典死亡率有一个明显长期的下降趋势，2021仍然明显高于“本应该有的死亡率”。如果说瑞典的生活方式，“从来没有变化”，对照这个死亡率，恐怕不能“非常明显地看到”，超额死亡是生活方式变化引起的。
这个问题仅仅讨论excess death源于生活方式改变还是源于病毒。新冠刚开始的时候没人把excess death当做重要的统计数据。后来以美国哈佛大学教授丁亮为首的一小撮流行病专家开始把excess death的数据归结于新冠造成的，说是“真实的死亡数据”。有人支持他这种说法，有人反对他这种说法。
如果要想真实的了解超额死亡是病毒引起的，还是生活方式改变引起的，只有选取生活方式没有发生改变的国家才能知道到底是什么引起的。中国的数据显示防疫措施不会增加超额死亡，瑞典的数据显示Omicron之后的变种不会增加超额死亡，其它各国的数据显示既采取防疫措施又有Omicron会显著增加超额死亡，但是如果取消防疫措施或者控制Omicron都可以减少超额死亡。
超额死亡率毫无意义，生活方式的改变本身就会带来大量的超额死亡。大多数超额死亡都是因为生活方式的改变，人们失去了赖以生存的手段，以及社会动荡等等。例如5月28号到30号，枪击打死了100多人，这都是“超额死亡”。这个数据就是丁亮等人发明来往一个方面使劲说的。
大家只是发布这个数据，没人会把这个数据当成真正的因为新冠而死亡的人数。当成因为新冠而死亡的人数的只有极个别的一小撮。
大多数机构发布Excess death的时候都只会说这个数据只是“potentially related to the COVID-19 pandemic”不会说这个数据就是“attributed to COVID”。
心脑血管疾病死亡大幅升高，你能说说美国到底改变了啥生活方式啊，是戴口罩引起了心脑血管疾病死亡，还是居家（？我寻思他们也该外出都外出）导致的心脑血管疾病死亡，你能先想想什么样的生活方式改变才可以办得到让心脑血管疾病大幅升高吗？
你举的这几个例子，就是“诸多影响因素中”，负面的那些。但同样的，有人会假设这样一些正面因素：降低人员流动会减少交通事故死亡，带口罩会减少流感死亡。这些看似矛盾的因素，逻辑上都是可能的，但现实中综合起来是什么效果，说不清楚，因为几无可能对这些因素做控制试验。甚至存在像医疗挤兑、新冠死亡是die of和die with这种看似单一，实际也有争议的因素。所以超额死亡是一种理论上不是最优，但现实中能用来做综合判断的数据。
我不知道“丁亮”是谁，是不是他“发明”了超额死亡的概念。但美国CDC的确有这个统计数据。
现在有这样一种观点：以奥密克戎为标志，世界包括美国在恢复正常。有很多现象，包括某些角度的数据证实了这一点；但也有人举了其它负面的现象和数据。在无法对每个因素/数据单独分析的情况下，可以通过超额死亡这个综合的指标做初步的判断。
以美国为例，美国2020/2021累计超额死亡116万，普遍的看法是，这些是脆弱人群，没有新冠的话，本来就会在几年内死亡（不妨假设是5年）。如果今年恢复正常，2022一季度美国超额死亡应该是【-5.8万人】（116/20个季度），但统计数据是【+16.3万人】。也就是说，今年一季度，即便是奥密克戎主导，美国仍然比正常年份多死了22.1万人。
看到这样的数据，就会对“已经恢复正常”这种说法持更谨慎的态度。