Re: [爆卦] 就算疫苗充足 台灣也要 81-236天才能接種

作者: Tpintrts (Tt.梅梗)   2021-06-29 02:54:15
就數據上來看,發放的疫苗數量和接種速度還是正相關的。
https://imgur.com/TLzdBXI
https://imgur.com/bBn0Pri
從每日接種人數的單日與七日線來看
峰值落在5/28、6/2、6/15附近,
這幾個日子都是中央發配疫苗的日子,
然後施打數會快速上升之後有幾日高峰之後快速下降,
而且最高峰的數字也與配發總量有正相關。
假如我們對照AZ的推估存量
https://imgur.com/aHy9gFM
會發現由於進貨之後要花數日驗貨,
然後才會分配到地方施打,
而地方常常沒幾天就把配下來的打完了,
然後就是等下次再有國外疫苗進來驗貨。
這兩天施打數掉很多,除了出於對AZ的疑慮,
很大一部份是因為能施打的人員類別已經打得差不多了,
AZ存貨變少,加上莫德納再過幾日就要發配,
對AZ有疑慮的人自然會緩一緩。
台灣目前推估尚有三百多萬劑的疫苗待施打,
但尚未配發的莫德納就佔了250萬以上,
https://imgur.com/noe3jpr
圖中可以看出,雖然莫德納存量很多,
但卻還在驗貨階段尚未配發,相較於AZ的庫存推估圖
莫德納消化速度很慢。
https://imgur.com/71Irg7L
從近幾日的AZ與莫德納的接種數的列表可以看出兩者因配發量懸疏,
接種數也是天差地別。
但整體來說,隨著疫苗進來,
每日接種數的三十日平均線是不斷上升的,
https://imgur.com/DoUHDcP
6/15左右是60萬+60萬AZ陸續配發的日子,
接種速度更是有顯著的提升。
不過即使如此,我們的群體免疫進度還是不樂觀也是事實
https://imgur.com/vvNsX5X
既然流感一天能打到四十萬劑,那就表示只要配署到足夠的疫苗,
地方上準備好就能發揮這樣實力,
如今達不到,很大一部份還是疫苗不足的關係,
下週莫德納250萬開始配發,應該可以看到一波接種速度的新高峰才是。
完整圖表
https://www.aweb.tpin.idv.tw/COVID-19/vaccine.php
※ 引述《pttmovielove (菲林萬歲)》之銘言:
: 台北市立聯合醫院 主治醫師 Yung-Chun Fang
: https://www.facebook.com/fangyungchun/posts/344464470408770
: 台灣過去施打流感疫苗的最高紀錄是一天將近40萬人次。
: 開始施打新冠疫苗以來的最高紀錄是一天16萬人次。
: 2021/6/21(一)-6/27(日)每天平均施打新冠疫苗5.5萬人次。
: 接種新冠疫苗的10大優先順位估計共約1488萬人。
: 到6/27為止已接種第1、2、3、4、5、6、7、8類共約193萬人次
: (包含接種第1劑的189萬人次,接種第2劑的近4萬人次)。
: 10大順位裡面估計還有1299萬人尚未接種第1劑。
: 以流感疫苗最高每天接種40萬人次來估計,至少還要32天才能把順位內的人都接種完第1
: 劑。
: #以目前為止新冠疫苗單日最高接種16萬人次來估計,#至少還要81天才能把順位內的人都
: 接種完第1劑。
: 以最近實際上新冠疫苗每天平均接種5.5萬人次來估計,至少還要236天才能把順位內的人
: 都接種完第1劑。
: 台灣目前到貨疫苗將近486萬劑,扣掉已用掉的193萬劑,還有庫存約293萬劑。
: 以流感疫苗最高每天接種40萬人次來估計,最快是7天後會把現有庫存疫苗用完。
: #以目前為止新冠疫苗最高單日接種16萬人次來估計,最快18天後會把現有庫存疫苗用完。
: 以最近實際上新冠疫苗每天平均接種5.5萬人次來估計,最快是53天後會把現有庫存疫苗
: 用完。
: 就算現在台灣手上有4千萬劑疫苗現貨,不在10大順位內的大約1千萬人也要再等最少32天
: 、最多236天,才能接種到疫苗。
: 就算台灣接下來都沒有疫苗到貨 (實際上6/30會有41萬劑莫德納、7月中會有100萬劑AZ到
: 貨),現有庫存疫苗也要再過最快7天、最慢53天,才會全部耗盡。
: 台灣現在 #不怕疫苗庫存數量太少,#只怕疫苗接種速度太慢。
: 在端午節後那一週每天平均接種14萬人次,但是上週突然降到每天平均接種5.5萬人次。
: 為什麼會有這麼大的落差?就是因為媒體報導跟社群平台上很多人大量傳播關於AZ疫苗的
: 負面訊息,導致很多疫苗接種站出現預約但缺席,也因此才有殘劑施打措施。雖然疾管署
: 對疫苗安全性做了一些澄清,但是顯然媒體報導跟社交平台的威力超級強大,已經對民眾
: 心態與行為產生負面衝擊,進一步拖延全國疫苗接種速度。
: 至於一直說「台灣沒有疫苗」的人,絕大多數並不懂台灣新冠疫苗事務的真正問題在哪裡
: ,純粹是在做沒有數據概念的抱怨而已。
: =====
: 不懂大數據錯了嗎 ......

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