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“ 现在打新冠疫苗，10年之后才出现副作用的几率有多大？”

新冠疫苗的短期副作用很常见，比如疲劳、头痛、发烧等，一般只会持续几天。也在网上看到不少人有疑问，担心注射很久之后可能引发一些未知的副作用。这或许是很多人的忧虑，也是一些人选择不打疫苗的原因。这种顾虑有必要吗？

相对于各种历史悠久的流行病比如天花、水痘的疫苗，新冠疫苗属于短期研发并快速进入临床应用的，所以有人担心接种之后会有严重的副作用出现，尤其担心这类副作用在多年之后才显现。这种可能性有多大呢？看了纳西姆·塔勒布做的一些分析后，会对这个概率有一些了解。

纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb），知名数理统计学者，前期权交易者，风险工程学教授、哲学随笔作家，思想家。这样一个横跨数学、金融、风险评估的聪明人，写了至少五本书来研究随机性，概率和不确定性，包括畅销书《黑天鹅》（曾位列二战后最有影响力书榜第十二名），《非对称风险》，《反脆弱》等，一直致力于帮助人们了解“黑天鹅”事件和应对策略。他提出了很多理论，比如新冠并不（仅）一个“老年人”才会面对的问题，新冠并非“黑天鹅”事件（而很多政府企业并未提前准备应对措施），都值得去看看。很多视频文字网上都可以找到，比如他的推特和油管频道。

塔勒布估算了假设打过疫苗并在多年之后出现严重副作用的概率，下面是他发的推特原文：

这个估算假定接种后会诱发某种严重的副作用，比如癌症等，而因为个体的年龄、性别、种族、身体条件不同，病症的潜伏期也是千差万别的，所以不同人显现出病症的时间也不同。不会像科幻片那样，在某个特定的时间点全体爆发。也就是说即使有严重的副作用在长期之后才显现出来，每个人的显现时间也不是集中在很短的一个时间段，而是在总体上呈现出一个类似钟形曲线（中间高两边低）的分布。所以即使这个副作用在三年、五年或者十年后达到顶峰，也不会出现所有接种者在那个时间点同时爆发的情况，而是有少部分人在接种后很快就这种表现类似副作用。这个“少部分”是多少，不同的参数会给出不同的具体数值，但是由于目前样本已经非常非常的大（十亿级别的人数），所以相对利于进行数据统计，这也是相关学者非常喜欢的一个特点。

在塔勒布写这篇推的时候（21年12月份），全球已经有40亿人注射了疫苗，其中有相当部分（北美，西欧，澳新，…）是mRNA疫苗。根据这个40亿这个大样本估计，注射之后立即显示严重副作用的人群是以万为单位的，有人甚至推算出假如副作用出现的高峰在注射第3年之后，大概有0.3%也就是1200万人接种后应该已经出现了该副作用。(https://diylifetech.com/nassim-taleb-proves-that-long-term-covid-19-vaccine-side-effects-are-incredibly-unlikely-d2d521bc39)。刚刚查了一下Bloomberg的数据，到2022年8月全球已经注射了124亿支疫苗，光美国就6亿支，其实也是由于mRNa这种技术才能够实现如此巨大的产能。所以假设人均打了两针，也有超过60亿人注射了。

即使有人提出了目前人类已知的超长潜伏期（10年以上）的传染病比如库鲁病（Kuru），塔勒布计算出前两年出现病症的人群已经达到了8.3%，也就是说假如潜伏期是十年的话，接近十分之一的人在前2年就会出现症状。这对于人数少的样本可能并不明显，但现在的情况是我们已经有一个几十亿的样本，用这个概率算那无论如何现在就出现严重症状并且不会被误诊、被忽视的数量都非常庞大了。事实是，目前没有对于大面积副作用的发现或报道，可以认定在几年几十年后出现严重副作用的概率是非常非常低了。

对于疫苗的副作用，我们应该禁止接种疫苗还是应该把疫苗挽救的生命也考虑在内？19年的一本书《为什么：关于因果关系的新科学》（朱迪亚·珀尔) 用天花疫苗举例，假设疫苗接种率是99%，100万个孩子中有99万人接种了疫苗，其中有9900 人（1%）出现了接种后的不良反应，这之中有99人（接种人数的万分之一）因此死亡；同时1万个人没有接种疫苗，这1万个孩子有200人得了天花，其中的40人死于天花。也就是说100万人中总共会有99+40=139人死亡。看似不良反应造成的后果很严重。但是假设这100万孩子都没有接种疫苗，同样的概率下2万人会得天花，4000人会死亡。 所以这会是死亡人数139与4000的差别，还有200与20000的患病人数差别，对于整个人群来说，孰轻孰重显而易见。

塔勒布理论主要可以总结为两点：（1）即使副作用有潜伏期，也总有一部分人会在很早期的时候发病；（2）现在人类拥有一个非常大（以十亿计）的样本，即使有超长潜伏期的副作用，早期出现其症状的人数也已经大到不可忽视了（然而目前并没有发现）。

不管怎样，用科学统计的方法来做分析判断，相比于根据一些传闻而总是不必要的忧虑，至少要靠谱得多。

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