🇹🇼 #台灣人口出生與死亡
2022｜2023
最新情況。不斷惡化的情況
#疫苗接種率 #出生率 #死亡率
之間的 #時間關聯
台灣公佈了截至2023年2月的最新出生和死亡數據。
🔸與2019相比的更新數據：
可以立即看到2023年以可怕的方式開始，死亡人數繼續上升(過去50個月中第2高的月份)，出生人數繼續保持低迷(過去50個月中第4低的月份)。
🔸時間關聯：
只要仔細觀察，便會發現出生和死亡之間實際上存在著某種關係 - 兩者在2022年上半年都有2個峰值，並且這兩個峰值相隔3個月：
～出生(低高峰) - 2月和5月
～死亡人數(高峰) - 3月和6月
🔸有趣的是，看看 #台灣疫苗接種數據(#OurWorldInData For #VaccineUptakeInTaiwan) 便會發現：
最值得注意的是前兩個峰值，它們相隔3個月 - 峰值出現在2021年8月初和11月。我確信這不是巧合。
而第3個高峰是 #加強劑接種 活動，並沒有納入此處的討論，原因有兩個：
1）儘管峰值很高，但持續時間很短。在前兩波中，每一波都有更多的人接種了疫苗，他們會對未來的事件產生更大的影響。
2）早期的高峰可能已經對 #弱勢群體 造成了影響，並且已經首當其衝地受到了短期疫苗接種的影響(存在中期和長期的影響)。
🔸#疫苗接種 與 #台灣出生率、和死亡率聯繫起來：
將台灣的出生死亡圖表，與疫苗接種圖表放在一起，可以看到以下的 #延遲關係：
1）出生 - 8月至2月 = 7個月
11月至5月 = 7 個月：
～意義 - 2021年8月懷孕的前3個月的預產期為2023年第1季(1月至3月)。可以清楚地看到妊娠早期的結果。
～此外，未來的出生率仍然較低，這表明疫苗影響了尚未懷孕的女性，未來的 #生育能力。
2）#死亡人數 -
8月到3月 = 8個月
11月至6月 = 8個月：
～可以看到，從2021年1月到4月，台灣的死亡人數與2019/2020年的平均值相當，但3月除外，這與較早的疫苗接種情況有關。
～然而，一旦5月第2次高峰出現延遲反應，就會看到台灣的死亡率持續上升。現在，#疫苗 已經開始發揮「#長期殺滅」作用。
～世界其他地區有很多關於「延遲5個月」的討論，但當查看台灣的數據時，可以看到不同的延遲。這裡確實看到了2次 #疫苗峰值，與2次 #死亡率峰值 的間隔相同，亦確實看到第2次峰值後的死亡率持續上升。
🔸結論：
儘管 #疫苗死亡率 與世界其他地區報告的延遲不同(8個月與其他地區的5個月)，但 #台灣的疫苗接種率，與 #台灣死亡率 升高之間，存在著明確的「#時間相關性」。
同樣，在台灣 #妊娠早期「#妊娠失敗 與疫苗接種之間，存在明顯的時間關聯」，並且在台灣死亡率第二次高峰之後，影響水平亦同樣升高。
無可否認，兩者之間存在著關聯 ～ 疫苗接種對台灣的出生率和死亡率，有著明顯的延遲影響；雖然第1次接種疫苗，只對出生率和死亡率產生了單月的影響，但第2次疫苗接種高峰，在這兩個領域上卻造成了持續的危機。
〰️〰️〰️〰️
🔹台灣疫苗接種數據(Our World In Data For Vaccine Uptake In Taiwan)👇
https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer?time=2021-05-26..2022-07-16&facet=none&country=~TWN&Metric=Vaccine+doses&Interval=7-day+rolling+average&Relative+to+Population=true&Color+by+test+positivity=false
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🔹2023年2月最新 #台灣出生與死亡人口統計分析 數據👇
https://www.ris.gov.tw/app/en/2121?sn=23069527
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https://mandownunder.substack.com/p/taiwanese-births-and-deaths-20222023?utm_source=cross-post&publication_id=1230484&post_id=107695153&isFreemail=true&utm_campaign=579085&utm_medium=email
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(Robert｜以馬)
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#疫苗接種率 #出生率 #死亡率
之間的 #時間關聯
台灣公佈了截至2023年2月的最新出生和死亡數據。
🔸與2019相比的更新數據：
可以立即看到2023年以可怕的方式開始，死亡人數繼續上升(過去50個月中第2高的月份)，出生人數繼續保持低迷(過去50個月中第4低的月份)。
🔸時間關聯：
只要仔細觀察，便會發現出生和死亡之間實際上存在著某種關係 - 兩者在2022年上半年都有2個峰值，並且這兩個峰值相隔3個月：
～出生(低高峰) - 2月和5月
～死亡人數(高峰) - 3月和6月
🔸有趣的是，看看 #台灣疫苗接種數據(#OurWorldInData For #VaccineUptakeInTaiwan) 便會發現：
最值得注意的是前兩個峰值，它們相隔3個月 - 峰值出現在2021年8月初和11月。我確信這不是巧合。
而第3個高峰是 #加強劑接種 活動，並沒有納入此處的討論，原因有兩個：
1）儘管峰值很高，但持續時間很短。在前兩波中，每一波都有更多的人接種了疫苗，他們會對未來的事件產生更大的影響。
2）早期的高峰可能已經對 #弱勢群體 造成了影響，並且已經首當其衝地受到了短期疫苗接種的影響(存在中期和長期的影響)。
🔸#疫苗接種 與 #台灣出生率、和死亡率聯繫起來：
將台灣的出生死亡圖表，與疫苗接種圖表放在一起，可以看到以下的 #延遲關係：
1）出生 - 8月至2月 = 7個月
11月至5月 = 7 個月：
～意義 - 2021年8月懷孕的前3個月的預產期為2023年第1季(1月至3月)。可以清楚地看到妊娠早期的結果。
～此外，未來的出生率仍然較低，這表明疫苗影響了尚未懷孕的女性，未來的 #生育能力。
2）#死亡人數 -
8月到3月 = 8個月
11月至6月 = 8個月：
～可以看到，從2021年1月到4月，台灣的死亡人數與2019/2020年的平均值相當，但3月除外，這與較早的疫苗接種情況有關。
～然而，一旦5月第2次高峰出現延遲反應，就會看到台灣的死亡率持續上升。現在，#疫苗 已經開始發揮「#長期殺滅」作用。
～世界其他地區有很多關於「延遲5個月」的討論，但當查看台灣的數據時，可以看到不同的延遲。這裡確實看到了2次 #疫苗峰值，與2次 #死亡率峰值 的間隔相同，亦確實看到第2次峰值後的死亡率持續上升。
🔸結論：
儘管 #疫苗死亡率 與世界其他地區報告的延遲不同(8個月與其他地區的5個月)，但 #台灣的疫苗接種率，與 #台灣死亡率 升高之間，存在著明確的「#時間相關性」。
同樣，在台灣 #妊娠早期「#妊娠失敗 與疫苗接種之間，存在明顯的時間關聯」，並且在台灣死亡率第二次高峰之後，影響水平亦同樣升高。
無可否認，兩者之間存在著關聯 ～ 疫苗接種對台灣的出生率和死亡率，有著明顯的延遲影響；雖然第1次接種疫苗，只對出生率和死亡率產生了單月的影響，但第2次疫苗接種高峰，在這兩個領域上卻造成了持續的危機。
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🔹台灣疫苗接種數據(Our World In Data For Vaccine Uptake In Taiwan)👇
https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer?time=2021-05-26..2022-07-16&facet=none&country=~TWN&Metric=Vaccine+doses&Interval=7-day+rolling+average&Relative+to+Population=true&Color+by+test+positivity=false
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🔹2023年2月最新 #台灣出生與死亡人口統計分析 數據👇
https://www.ris.gov.tw/app/en/2121?sn=23069527
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