新冠疫情进入第三年后半段了。病毒变异了一轮又一轮，疫苗打了一针又一针。今年的奥米克戎，杀伤力究竟怎么样？
美国CDC被认为是最专业的疾病控制和预防机构。可能由于美国在疫情中的表现，有些人会对这个结论表示怀疑，但至少可以肯定的一点是：美国CDC的数据统计和披露是很好的。借助美国CDC的原始死亡统计数据，我带大家看看奥密克戎的威胁究竟如何。
CDC披露新冠死亡数据在：Excess Deaths Associated with COVID-19 (cdc.gov)。公众号不方便贴外部连接，大家输入浏览器搜索即可。界面如下：
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虽然该专题是关于新冠的超额死亡（Excess Deaths），但其实在这个页面，美国CDC提供了全美所有死亡的原始统计数据，并且从几个角度的做了分类（年龄、种族、州、死因等）。这些数据主要来自下图四个数据库，由各州上报：全国和各州的超额死亡估计；每周汇总的各州各年龄死亡数据；每周按死因汇总的各州死亡数据；每周汇总的各州各种族死亡数据：
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这些数据库非常庞大，譬如第四个如果要下载Excel表格，文件有130M大，89万多行：
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当然了，贴心的美国CDC不会让大家辛苦去爬原始数据库（你要想当然也可以，我就干过），它已经提供了可视化工具：
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选择不同角度，就能出现相应的柱状或曲线视图数据统计，非常方便。本文主要就是基于这个可视化“仪表”来讨论。
介绍完工具，下面我们开始整活。
美国CDC的原始死亡数据（注意，是所有死亡数据，不仅仅是新冠）进行了不同的可视化分析分类（前一张图）。我把这些分类归结三种：
（1）原始数据类。这几个数据除了按州、年龄、种族等客观标准分类之外，没有任何人为干预或估算的成分。主要是下面几个：
Weekly Number of Deaths by Age（每周按年龄段的死亡数）;
Weekly Number of Deaths by Race/Ethnicity（每周按种族的死亡数）;
Change in Number of Deaths by Race/Ethnicity（上两类数据的变化）；
（2）超额死亡类。美国CDC超额死亡的定义后面会提到。这一类数据虽然没有前一类那么“原始”，但超额死亡的计算也有一致的客观标准算法，所以这类数据我们着重关注：
Weekly Excess Deaths（每周超额死亡数）；
Number of Excess Deaths（超额死亡数，其实和上面一样）；
Percent Excess Deaths（超额死亡百分比）；
（3）余下的数据，它们多多少少都是按照死因分类的，可以算作为死因归总类。
对于第（3）分类，由于死亡归因很难有统一口径，或者即使有统一口径，执行时的一致性也很难保证。简言之就是对于die of（死于）和die with（死亡时伴有），各州的统计以及不同时间的统计可能都不一样，因此这种分类的人为影响和估算情况很严重。
同时，CDC的正式死因（Cause）是按照临床表现归类（譬如循环系统疾病、呼吸系统疾病、心脏衰竭等等）：“Cause of death counts are based on the underlying cause of death, and presented for Respiratory diseases, Circulatory diseases, Malignant neoplasms, and Alzheimer disease and dementia”，这些分类并不能直接用来做新冠的分析。
因此，本文后面只会讨论前两种分类，因为它们几乎没有人为影响或估算的成分。本文不涉及第三种分类，对它感兴趣的同学，可以自行去网页查证。结论和前两类的结果是一致的，甚至更能反映本文的观点。（这里还要说明的是，上面三种分类，只是CDC提供的看数据的不同角度，但它们都是基于同样的原始数据库的）
可能有人会争论：前两类数据是总体死亡数据啊，并不是新冠的数据。
这点我是这么理解的：首先如前述，我们（或者说CDC）很难得出不受人为干扰的“新冠数据”，而总体死亡数据则几乎没有人为干扰。
其次，对于新冠这种大规模疫情来说，总体死亡人数上的变化，其实足够反映病毒威力了，甚至有时会更准确（譬如，新冠病毒感染后免疫力的降低，可能使一位弱者死于其它原因的疾病，这虽然不是直接死于新冠，但显然和新冠分不开）。
我们先看基于种族的每周死亡数字。
下图是美国非拉丁裔白人的死亡总数曲线。非拉丁裔白人可以说是美国的核心种族了：
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各种颜色曲线的代表年份请看上面的原注释。我在图中另外做了些标注：
“原①”指原始毒株在美国造成的第1个死亡高峰，出现在2020年上半年；
“原②”指原始毒株造成的第2个死亡高峰，出现在2020年底至2021年初；
“德”指德尔塔毒株爆发造成的死亡高峰，出现在2021年下半年初始；
“奥”指奥米克戎毒株爆发造成的死亡高峰，出现在2022年上半年。
需要说明的是标了“尾部”那处，也就是2022年紫色曲线临近最近有个向下的趋势。这并不是因为最近的死亡人数显著下降了，而是因为越临近当下，各州上报的数据越不完整或延迟。美国CDC的原话：“This delay can range from 1 week to 8 weeks or more, depending on the jurisdiction and cause of death.（数据延迟可能达1到8周，取决于各州的行为或死因）”。后面很多图都有这样的“尾部”，原因都是一样的。
从美国CDC的原始数据，我们可以得到下面几个直观结论（针对美国非拉丁裔白人）：
（1）2022年奥米克戎爆发造成的死亡人数高峰，超过了两波原始毒株和德尔塔毒株。体现为“奥”的峰值要高于“原①”、“原②”、“德”。
（2）各个毒株爆发期过后的平静期，也就是各条曲线的波谷位置，没有明显高低区别。说明各个毒株在平稳期的杀伤力也是差不多的，奥米克戎并不更弱。下图截取了第20-30周的曲线，近三年这个阶段正好是平静期，可以看到：红色（2020年）、黄色（2021年）、紫色（2022年）的三条死亡曲线并无明显的高低之分，甚至2022（紫色）线条还一度最高：
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（3）2020-2022年的死亡曲线，不管是波峰还是波谷，整体都高于2015-2019年的灰色曲线。2015-2019年灰色曲线，可算是正常年份整体死亡的“本底”曲线了，红、黄、紫三条曲线，都明显位于灰色本底曲线之上。
同时还不要忘了一个关键背景：2022年奥密克戎到来时，免疫力不好的那些“老弱病残”在前两年已经被“带走”一大批了。剩余人群相对是免疫力更好的，而且疫苗普及普及状况、自然免疫状况，都比前两年要好。在这些更有利的情况下，奥米克戎爆发时的死亡峰值还高于之前，波谷也并不明显降低。这说明奥米克戎是很“强大”的，不能用“流感”来看待。
下面我们再看看美国第二大族群--黑人--的情况：
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同样可以看出：对美国黑人族裔来说，奥米克戎毒株产生的死亡高峰（图中“奥”），除了低于2020年原始毒株第1波的死亡高峰（图中“原①”），是高于其它爆发期的死亡高峰的，甚至高于德尔塔（图中“德”）爆发后的死亡高峰。
我们再来看看美国亚裔：
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亚裔不愧是防疫的模范民族。可以看到在经过了原始毒株的两次死亡高峰后（“原①”、“原②”），德尔塔居然没有在亚裔中掀起死亡高峰（2021年曲线在二、三两个季度的非常平缓）。但作为对比，亚裔没能逃过奥米克戎毒株，图中“奥”是一个明显的死亡峰值。这说明奥米克戎对美国亚裔的伤害要比德尔塔大得多。同时也可以看到，在历次毒株爆发之后的平静低谷期，几个毒株大致同样温和，也都同样高于灰色的“本底”。
至于美国西班牙裔等其它族裔的情况，基本类似，大家感兴趣的话可以自己去网站看看。
通过美国CDC的原始死亡数据统计，可以合理得出的结论是：奥米克戎爆发期的“杀伤力”并不弱于以前的毒株，有时甚至更强。在感染高峰期过去的平静期，奥米克戎造成的死亡人口也远远高于疫情之前。
下面我们再来看看美国CDC按不同年龄段披露的原始死亡数据。
以下是近三年（2020-2022），以及2015-2019年，25岁以下年龄段的死亡数据：
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可以看出，对25岁以下人口，死亡数据没有太大的波动。这几年的曲线，包括灰色“本底”曲线，都基本糅合在一起。说明各种新冠毒株对年轻人的伤害不大。
但是到了25-44岁的壮年阶段，新冠的威力就体现出来了。可以看到下图2021年德尔塔毒株的死亡峰值（黄色“德”）最高，2022年奥密克戎死亡峰值（紫色“奥”）其次，是强于原始毒株的。并且这个年龄段疫情时的死亡人数，已经显著高于疫情前了（红黄紫三条曲线明显在灰色线之上）。
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在45-64岁阶段，病毒的杀伤力继续走高（大家可以比较前后两张图的纵坐标高度，它表示了死亡峰值的绝对值）。从峰值看，奥米克戎的死亡峰值（“奥”）和德尔塔峰值（“德”）、原始毒株第2个峰值（“原②”）接近，同时高于原始毒株的第一波高峰（“原①”）：
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在65-74岁这个“老年中的青年”阶段，可以看到奥米克戎造成的死亡峰值几乎是所有毒株中最高的：
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在75岁以上的高龄人口中，结论同样类似，奥密克戎的杀伤力并没有降低，甚至在最强之列。同时三年疫情期间的绝对死亡人口也比疫情前的平常年份更多：
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同样如前述，在得出上面结论的同时还不要忘了背景：奥米克戎这样的“杀伤力”，是建立在过去两年老弱病残已经被“带走”了几波、疫苗大规模普及、人群自然感染免疫更普遍的诸多情况下的。这几乎可以说明，奥米克戎从绝对死亡人数的角度来看，“杀伤力”更大。
下面，我们来回到美国CDC本数据库的主题：超额死亡（Excess Death）。
首先，美国CDC对“超额死亡”的定义，本页面有说明。美国CDC超额死亡比较的标准是过去4年。根据过去4年的死亡数据计算出“基准”死亡人数。如果今年实际死亡人数超过了历史“基准”，则多出的部分就是“超额死亡”数。但由于这两年情况特殊，死亡数被疫情影响很大，因此美国CDC在计算历史“基准”时几乎排除了2020年和2021年的数据，同时引入2016和2017年的数据，也就是说，“历史基准”死亡数据，是基于2016-2019年（同时也加上一点标准算法调节人口自然变化）。
简言之，美国CDC定义的超额死亡就是指：和历史上最近4个无大病无大灾的平常年份相比，今年多死了多少人。
我们来看最近几年超额死亡的全貌。下面带红色“+”的蓝柱子，明显超过了历史基准（红黄色带），就表示这些星期发生了超额死亡：
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图中分别标注了：
原①：原始毒株造成的第一个死亡高峰；
原②：原始毒株造成的第二个死亡高峰；
平①：原始毒株大爆发过去后的平静期；
德：德尔塔毒株造成的死亡高峰；
奥：奥米克戎毒株造成的死亡高峰；
平②：奥米克戎大爆发过去后的平静期。
从图中可以看出两个明显结论：
（1）奥米克戎带来的超额死亡峰值，秒杀了原始毒株第一波，也秒杀德尔塔，几乎和原始毒株第二波基本相当。
（2）过去两年的两个大爆发后的平静期，奥米克戎之后的平静期（平②）的超额死亡数明显高于平①。
同时不要忘记了，也是我反复强调的，数据背景：奥米克戎的超额死亡，是建立在过去两年老弱病残已经被病毒“带走”了一波、疫苗已经大规模普及、人群自然感染免疫力更普遍等诸多情况下的。
另外，还有一种说法是：新冠疫情死亡的大多是本身免疫力低下或健康状况不佳的人群，尤其是老年人。即使没有疫情，他们大多也会在这两年自然死亡。因此疫情并不会额外“杀死”多少人，只是让很多老弱病残者“提前离世”。
但CDC的超额死亡数据其实否定了这种观点。因为，如果病毒只是让老弱病残“提前离世”，那么在进入疫情的第三年，尤其是被奥米克戎高峰冲击一波之后，超额死亡应该是负数，因为老弱病残已经变少了。而事实上，奥米克戎以来，超额死亡依然一直为正。也就是说：老弱病残者更少且疫苗更普及的情况下，却死亡了更多人，里外里的差距是不小的。
上面是一点搬运工作，为了不影响大家各自的解读，我不再做更多的点评，尽量呈现的客观一些。感谢美国CDC的原始数据。希望对大家全面理解疫情有帮助。
美国CDC被认为是最专业的疾病控制和预防机构。可能由于美国在疫情中的表现，有些人会对这个结论表示怀疑，但至少可以肯定的一点是：美国CDC的数据统计和披露是很好的。借助美国CDC的原始死亡统计数据，我带大家看看奥密克戎的威胁究竟如何。
CDC披露新冠死亡数据在：Excess Deaths Associated with COVID-19 (cdc.gov)。公众号不方便贴外部连接，大家输入浏览器搜索即可。界面如下：
虽然该专题是关于新冠的超额死亡（Excess Deaths），但其实在这个页面，美国CDC提供了全美所有死亡的原始统计数据，并且从几个角度的做了分类（年龄、种族、州、死因等）。这些数据主要来自下图四个数据库，由各州上报：全国和各州的超额死亡估计；每周汇总的各州各年龄死亡数据；每周按死因汇总的各州死亡数据；每周汇总的各州各种族死亡数据：
这些数据库非常庞大，譬如第四个如果要下载Excel表格，文件有130M大，89万多行：
当然了，贴心的美国CDC不会让大家辛苦去爬原始数据库（你要想当然也可以，我就干过），它已经提供了可视化工具：
选择不同角度，就能出现相应的柱状或曲线视图数据统计，非常方便。本文主要就是基于这个可视化“仪表”来讨论。
介绍完工具，下面我们开始整活。
美国CDC的原始死亡数据（注意，是所有死亡数据，不仅仅是新冠）进行了不同的可视化分析分类（前一张图）。我把这些分类归结三种：
（1）原始数据类。这几个数据除了按州、年龄、种族等客观标准分类之外，没有任何人为干预或估算的成分。主要是下面几个：
Weekly Number of Deaths by Age（每周按年龄段的死亡数）;
Weekly Number of Deaths by Race/Ethnicity（每周按种族的死亡数）;
Change in Number of Deaths by Race/Ethnicity（上两类数据的变化）；
（2）超额死亡类。美国CDC超额死亡的定义后面会提到。这一类数据虽然没有前一类那么“原始”，但超额死亡的计算也有一致的客观标准算法，所以这类数据我们着重关注：
Weekly Excess Deaths（每周超额死亡数）；
Number of Excess Deaths（超额死亡数，其实和上面一样）；
Percent Excess Deaths（超额死亡百分比）；
（3）余下的数据，它们多多少少都是按照死因分类的，可以算作为死因归总类。
对于第（3）分类，由于死亡归因很难有统一口径，或者即使有统一口径，执行时的一致性也很难保证。简言之就是对于die of（死于）和die with（死亡时伴有），各州的统计以及不同时间的统计可能都不一样，因此这种分类的人为影响和估算情况很严重。
同时，CDC的正式死因（Cause）是按照临床表现归类（譬如循环系统疾病、呼吸系统疾病、心脏衰竭等等）：“Cause of death counts are based on the underlying cause of death, and presented for Respiratory diseases, Circulatory diseases, Malignant neoplasms, and Alzheimer disease and dementia”，这些分类并不能直接用来做新冠的分析。
因此，本文后面只会讨论前两种分类，因为它们几乎没有人为影响或估算的成分。本文不涉及第三种分类，对它感兴趣的同学，可以自行去网页查证。结论和前两类的结果是一致的，甚至更能反映本文的观点。（这里还要说明的是，上面三种分类，只是CDC提供的看数据的不同角度，但它们都是基于同样的原始数据库的）
可能有人会争论：前两类数据是总体死亡数据啊，并不是新冠的数据。
这点我是这么理解的：首先如前述，我们（或者说CDC）很难得出不受人为干扰的“新冠数据”，而总体死亡数据则几乎没有人为干扰。
其次，对于新冠这种大规模疫情来说，总体死亡人数上的变化，其实足够反映病毒威力了，甚至有时会更准确（譬如，新冠病毒感染后免疫力的降低，可能使一位弱者死于其它原因的疾病，这虽然不是直接死于新冠，但显然和新冠分不开）。
我们先看基于种族的每周死亡数字。
下图是美国非拉丁裔白人的死亡总数曲线。非拉丁裔白人可以说是美国的核心种族了：
各种颜色曲线的代表年份请看上面的原注释。我在图中另外做了些标注：
“原①”指原始毒株在美国造成的第1个死亡高峰，出现在2020年上半年；
“原②”指原始毒株造成的第2个死亡高峰，出现在2020年底至2021年初；
“德”指德尔塔毒株爆发造成的死亡高峰，出现在2021年下半年初始；
“奥”指奥米克戎毒株爆发造成的死亡高峰，出现在2022年上半年。
需要说明的是标了“尾部”那处，也就是2022年紫色曲线临近最近有个向下的趋势。这并不是因为最近的死亡人数显著下降了，而是因为越临近当下，各州上报的数据越不完整或延迟。美国CDC的原话：“This delay can range from 1 week to 8 weeks or more, depending on the jurisdiction and cause of death.（数据延迟可能达1到8周，取决于各州的行为或死因）”。后面很多图都有这样的“尾部”，原因都是一样的。
从美国CDC的原始数据，我们可以得到下面几个直观结论（针对美国非拉丁裔白人）：
（1）2022年奥米克戎爆发造成的死亡人数高峰，超过了两波原始毒株和德尔塔毒株。体现为“奥”的峰值要高于“原①”、“原②”、“德”。
（2）各个毒株爆发期过后的平静期，也就是各条曲线的波谷位置，没有明显高低区别。说明各个毒株在平稳期的杀伤力也是差不多的，奥米克戎并不更弱。下图截取了第20-30周的曲线，近三年这个阶段正好是平静期，可以看到：红色（2020年）、黄色（2021年）、紫色（2022年）的三条死亡曲线并无明显的高低之分，甚至2022（紫色）线条还一度最高：
（3）2020-2022年的死亡曲线，不管是波峰还是波谷，整体都高于2015-2019年的灰色曲线。2015-2019年灰色曲线，可算是正常年份整体死亡的“本底”曲线了，红、黄、紫三条曲线，都明显位于灰色本底曲线之上。
同时还不要忘了一个关键背景：2022年奥密克戎到来时，免疫力不好的那些“老弱病残”在前两年已经被“带走”一大批了。剩余人群相对是免疫力更好的，而且疫苗普及普及状况、自然免疫状况，都比前两年要好。在这些更有利的情况下，奥米克戎爆发时的死亡峰值还高于之前，波谷也并不明显降低。这说明奥米克戎是很“强大”的，不能用“流感”来看待。
下面我们再看看美国第二大族群--黑人--的情况：
同样可以看出：对美国黑人族裔来说，奥米克戎毒株产生的死亡高峰（图中“奥”），除了低于2020年原始毒株第1波的死亡高峰（图中“原①”），是高于其它爆发期的死亡高峰的，甚至高于德尔塔（图中“德”）爆发后的死亡高峰。
我们再来看看美国亚裔：
亚裔不愧是防疫的模范民族。可以看到在经过了原始毒株的两次死亡高峰后（“原①”、“原②”），德尔塔居然没有在亚裔中掀起死亡高峰（2021年曲线在二、三两个季度的非常平缓）。但作为对比，亚裔没能逃过奥米克戎毒株，图中“奥”是一个明显的死亡峰值。这说明奥米克戎对美国亚裔的伤害要比德尔塔大得多。同时也可以看到，在历次毒株爆发之后的平静低谷期，几个毒株大致同样温和，也都同样高于灰色的“本底”。
至于美国西班牙裔等其它族裔的情况，基本类似，大家感兴趣的话可以自己去网站看看。
通过美国CDC的原始死亡数据统计，可以合理得出的结论是：奥米克戎爆发期的“杀伤力”并不弱于以前的毒株，有时甚至更强。在感染高峰期过去的平静期，奥米克戎造成的死亡人口也远远高于疫情之前。
下面我们再来看看美国CDC按不同年龄段披露的原始死亡数据。
以下是近三年（2020-2022），以及2015-2019年，25岁以下年龄段的死亡数据：
可以看出，对25岁以下人口，死亡数据没有太大的波动。这几年的曲线，包括灰色“本底”曲线，都基本糅合在一起。说明各种新冠毒株对年轻人的伤害不大。
但是到了25-44岁的壮年阶段，新冠的威力就体现出来了。可以看到下图2021年德尔塔毒株的死亡峰值（黄色“德”）最高，2022年奥密克戎死亡峰值（紫色“奥”）其次，是强于原始毒株的。并且这个年龄段疫情时的死亡人数，已经显著高于疫情前了（红黄紫三条曲线明显在灰色线之上）。
在45-64岁阶段，病毒的杀伤力继续走高（大家可以比较前后两张图的纵坐标高度，它表示了死亡峰值的绝对值）。从峰值看，奥米克戎的死亡峰值（“奥”）和德尔塔峰值（“德”）、原始毒株第2个峰值（“原②”）接近，同时高于原始毒株的第一波高峰（“原①”）：
在65-74岁这个“老年中的青年”阶段，可以看到奥米克戎造成的死亡峰值几乎是所有毒株中最高的：
在75岁以上的高龄人口中，结论同样类似，奥密克戎的杀伤力并没有降低，甚至在最强之列。同时三年疫情期间的绝对死亡人口也比疫情前的平常年份更多：
同样如前述，在得出上面结论的同时还不要忘了背景：奥米克戎这样的“杀伤力”，是建立在过去两年老弱病残已经被“带走”了几波、疫苗大规模普及、人群自然感染免疫更普遍的诸多情况下的。这几乎可以说明，奥米克戎从绝对死亡人数的角度来看，“杀伤力”更大。
下面，我们来回到美国CDC本数据库的主题：超额死亡（Excess Death）。
首先，美国CDC对“超额死亡”的定义，本页面有说明。美国CDC超额死亡比较的标准是过去4年。根据过去4年的死亡数据计算出“基准”死亡人数。如果今年实际死亡人数超过了历史“基准”，则多出的部分就是“超额死亡”数。但由于这两年情况特殊，死亡数被疫情影响很大，因此美国CDC在计算历史“基准”时几乎排除了2020年和2021年的数据，同时引入2016和2017年的数据，也就是说，“历史基准”死亡数据，是基于2016-2019年（同时也加上一点标准算法调节人口自然变化）。
简言之，美国CDC定义的超额死亡就是指：和历史上最近4个无大病无大灾的平常年份相比，今年多死了多少人。
我们来看最近几年超额死亡的全貌。下面带红色“+”的蓝柱子，明显超过了历史基准（红黄色带），就表示这些星期发生了超额死亡：
图中分别标注了：
原①：原始毒株造成的第一个死亡高峰；
原②：原始毒株造成的第二个死亡高峰；
平①：原始毒株大爆发过去后的平静期；
德：德尔塔毒株造成的死亡高峰；
奥：奥米克戎毒株造成的死亡高峰；
平②：奥米克戎大爆发过去后的平静期。
从图中可以看出两个明显结论：
（1）奥米克戎带来的超额死亡峰值，秒杀了原始毒株第一波，也秒杀德尔塔，几乎和原始毒株第二波基本相当。
（2）过去两年的两个大爆发后的平静期，奥米克戎之后的平静期（平②）的超额死亡数明显高于平①。
同时不要忘记了，也是我反复强调的，数据背景：奥米克戎的超额死亡，是建立在过去两年老弱病残已经被病毒“带走”了一波、疫苗已经大规模普及、人群自然感染免疫力更普遍等诸多情况下的。
另外，还有一种说法是：新冠疫情死亡的大多是本身免疫力低下或健康状况不佳的人群，尤其是老年人。即使没有疫情，他们大多也会在这两年自然死亡。因此疫情并不会额外“杀死”多少人，只是让很多老弱病残者“提前离世”。
但CDC的超额死亡数据其实否定了这种观点。因为，如果病毒只是让老弱病残“提前离世”，那么在进入疫情的第三年，尤其是被奥米克戎高峰冲击一波之后，超额死亡应该是负数，因为老弱病残已经变少了。而事实上，奥米克戎以来，超额死亡依然一直为正。也就是说：老弱病残者更少且疫苗更普及的情况下，却死亡了更多人，里外里的差距是不小的。
上面是一点搬运工作，为了不影响大家各自的解读，我不再做更多的点评，尽量呈现的客观一些。感谢美国CDC的原始数据。希望对大家全面理解疫情有帮助。