真如专家所说，阳性次数越多，症状越轻吗？
昨天一位新闻媒体认证的「专家」表示：「新冠阳性次数越多，症状越轻」。观点传播之广，以至于我在朋友圈都看了好几遍原视频。
防疫小伙伴们推测，该「专家」不外乎是重复了之前别有用心的人编造来淡化新冠伤害的谣言，并没有真正了解国际上一系列最新的研究。
临床医生工作繁忙，无法及时了解最新的研究结论无可厚非，但是随随便便就说一些没有依据的话，还产生这么大影响，不知道又要误导多少人。再这么下去，久病成医的患者都快比专家更可靠了。
为了尽可能减少这个观点误导大家，我觉得有必要把最近才发的《再次感染新冠，症状会不会更严重？》再发一遍，恰好就是介绍今年(23年)一篇利用160万电子病理对比一阳二阳症状严重程度的论文。
看过的朋友可以忽略，如果能转发给被误导的亲人朋友，那就更好了。
二阳早期我发起一个投票，大部分人都表明二阳比一阳轻，那时候我就意识到，肯定会有「感染次数越多，症状越轻」的说法出现。
当然，二阳大多数人的症状比一阳更轻，这个还是有可能的。
但是关键在于，是什么原因导致的症状轻，如果真的是「多次感染」导致症状更轻，那OK，咱们按节奏一次一次感染，中间想办法缓解每次症状，防重症，熬过中间这一段困难时期就好。
可是，一旦归因错误呢？这在生活、科学中可太常见了。
就像前段时间一个段子，河里的鱼认为每次献祭两名童男鱼童女鱼，就能获得天神降下的恩赐一样，殊不知其实是钓鱼佬在打窝，你不献祭说不定钓鱼佬打窝能把水位给你涨两米。
所以问题就是，如果不是「多次感染」导致新冠症状变轻，不但中间的罪白受了，还会因为真正影响症状的因素反复，导致更严重的后果。
基于此，我从那个投票开始，就有了一个写作的逻辑顺序。
首先，尝试反驳「感染次数越多，症状越轻」的观点
然后，尝试解释为什么大家觉得二阳的症状轻，具体有哪些原因
最后，由此预测一下三阳的情况。
恰好最早中铳钞老师介绍了一篇根据电子病理对比一阳二阳症状的论文，我就尝试进一步挖掘了里面的信息。
这篇文章太合适了，大样本剥离了环境和个体行为的干扰、长跨度剥离了气候变化的干扰。
总的来说，从个体上看，二阳症状和一阳差不多。但是换种方式，以一阳为基准，仔细区分不同症状的群体，许多指标都在恶化，特别是住院甚至更严重的中重症患者，会比一阳更容易出现糟糕结局。
通俗地说，每一轮感染绝大多数人会感觉症状和之前差不多，好了之后马照跑舞照跳，但前提是上一次症状不能严重。
对于之前症状严重到住院的患者，新冠就没那么温柔了。就像泥潭沼泽一样，一旦踏入陷阱(住院等中重症)，很有可能越陷越深(症状越来越重)，被新冠往死里嚯嚯。
至于轻症，也不代表平安无事。5个月一次的抽签，谁也不知道自己下一次会不会掉进新冠死里嚯嚯的行列里。新冠也学会了切香肠战术，悄悄地一点一点吞噬人们。
有了这篇论文做依据，我在「感染次数越多，症状越轻」出来的前几天，预防性地发了的文章《再次感染新冠，症状会不会更严重？》
另外，我也在尝试去解释为什么二阳症状比较轻。我个人认为，虽然高温对感染影响不那么明显(实际也有，但空调房减弱了作用)，但可能对症状严重程度影响很大。如果真的是这样，那么第三波延长到入冬，叠加N鬼拍门，会不会又有一场医疗挤兑？
此外，还有拍帮主提到的「幸存者偏差」，以及我下一篇介绍的「轻症偏差」，可能都对大家感觉的「二阳症状普遍较轻」起到了作用。
论文简介
2023年1月，预印本论文《新冠二次感染之前有独特的生物标志物，并与初始感染时间和严重程度相关：一项基于N3C恢复EHR的队列研究》表示
根据N3C Data Enclave的电子健康记录(可以理解为电子病例)，统计时间区间是 2020.3.1-2022.5.1(再感染统计截至 2022.7.1)：
近160万有感染记录，有9.2万人有二次感染记录，将症状严重程度划分为5个层次，分别为微轻症(未就医)、轻症(急诊)、中症(住院)、重症(呼吸支持及以上)、死亡。
根据记录，其中计算单元格内的表内占比(T数据)可知
更轻(蓝色)占比8.5%
差不多(黄色)占比80.8%
更重(红色)占比10.7%
二阳在一阳基准上恶化
从简介可以看出，整体上绝大多数人一阳二阳症状差不多对不对？
然而，许多时候数据压缩为一个整体会隐藏细节，需要展开其中的细微结构才能翻找出更有价值的信息。不如我们换个角度，探究一下这个研究的细节。
不知道论文作者有意还是无意地隐藏了一个关键的比例，下面我们从群体概率结构上分析一下。
首先，如果排除季节和个人行为的干扰，我们假设一阳二阳的症状严重程度是相互独立的，那会怎么样？对，按统计学里的「独立事件同分布」，如果一阳二阳独立的，症状会遵循相同的比例分布。
但是，怎么会有这么好的事嘛。各种研究显示多次感染的症状严重程度具有相关性，所以一阳二阳不可能遵循相同的比例分布。
那我们如何知道一阳二阳症状的相关性呢？
我们可以设置一阳的症状比例分布作为基准比例，通过二阳的比例分布对比一阳的基准比例，就能知道二阳会比一阳更容易重症还是更容易轻症。研究中也有类似的对比，但可惜一笔带过。
还好，一阳的基准比例是可以根据论文中的一阳各种程度的人数计算出来的，但是不知道为什么，作者偏偏隐藏了这个比例。
微轻症(未就医)：85.7%
轻症(急诊)：7.7%
中症(住院)：5.6%
重症(呼吸支持及以上)：0.6%
死亡：0.4%
这个比例和我们认知里新冠重症死亡率千分之几挺吻合的。为了更直观，我做了一个图。
我们先横着一行一行看，每个单元格内的R数据表示行内占比，这个数据可以告诉我们按一阳症状轻重区分的人群二阳时的症状比例分布。
比如第一格88.8%是指：一阳没有去医院就诊的微轻症患者，二阳时88.8%概率还是微轻症。
首先是一个好消息，微轻症那一行，通过计算可知：一阳会有85.7%的人微轻症，那么，二阳的时候88.8%的人仍然是微轻症。
你看，这个比例上升了。意味着如果你上一次是微轻症，那么二阳微轻症概率比一阳的人更大。我特地用绿色箭头表示轻症概率上升这样一个好消息。
当然，我怀疑是大家二阳的时候有经验了，对新冠没有未知的恐惧才带来的这3.1%的差值。
好消息后面转眼就有一个坏消息。看看最后那个红色箭头，意味着就算一阳的时候连医院都不用去，二阳的时候去世的概率仍然会翻倍，从基准0.4%到0.8%。
换句话说，只要二次感染，病逝风险都在翻倍地加大。
同理，我们可以继续对比二阳和一阳各自的症状比例分布。结果只能说是麻了，只有坏消息没有一个好消息，而且各种数据都令人焦虑。
举几个简单的例子。
一阳去了急症(轻症那一行)，二阳只有64.9%不用去医院(微轻症)，比一阳85.7%掉了整整20.8%。
一阳需要住院(中症那一行)，二阳有4%病逝，是在一阳病逝概率0.4%基础上翻了10倍！
一阳需要呼吸支持或者进了ICU(重症那一行)，二阳35%需要再次住院，而且需要呼吸支持和病逝的概率也是一阳的10多倍。
通过对比，我们可以明确地得出一个结论：二阳的症状肯定相比一阳恶化了。
有研究提到：造成二阳症状恶化的原因，可能是二阳本身造成的恶化作用，也有可能是一阳+二阳共同作用的结果。
确实，科学需要研究这个问题。不过对普通人来说，我们只关心多次感染是否导致健康恶化。
