比起醫生和專家,你更應該懷疑反疫苗分子

比起醫生和專家,你更應該懷疑反疫苗分子
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我們想讓你知道的是

台灣詩人鴻鴻在Facebook宣揚反疫苗訊息,更推介香港反疫苗作家的著作,他們為何不可信?

詩人鴻鴻在Facebook上反對讓孩子接種疫苗,並推介由香港反疫苗作家湯禎兆、林綸詩合著的《素人父母》。本來這算是「與我無關的東西」,思前想後,還是要寫一篇文章解釋一下,為甚麼這些反疫苗派值得懷疑。

首先,鴻鴻指「基改食物終被證明會造成無法挽回的危害」,這說法並無根據,基改農作物議題複雜,無法一句「好」或「不好」解釋,不過目前大量相關研究可以確認的是,基改農作物未有增加健康風險,對環境的影響亦需要視乎基改的類別(事實上,把「基改」視作單一的東西會妨礙理解),難言「無法挽回的危害」。不過本文並非要談論基改,有興趣的讀者可以先參考這篇文章

其次,抗生素的原理跟抗體並不相同,不能因為都有個「抗」字就望文生義。留言已有人解釋,疫苗是給身體提早訓練產生抗體。人體有免疫系統,但免疫系統不是萬能,相信歷史上多場致命疫症已足夠證明這一點。

醫界否認疫苗副作用?

鴻鴻說︰

疫苗的副作用、後遺症通常被醫界否認,如果是施打後立即發病的,醫院會說那是嬰兒之前已有的感染,因為疫苗作用沒那麼快;如果超過一週才出問題的,醫院又會說疫苗效期已過,跟疫苗無關。

但疫苗跟副作用的因果關係並非難以證明,醫學界有工具處理這個問題,絕不能如此兒戲。在疫苗推出前,都須先經過多次實驗,包括大型的「隨機分配—安慰劑對照組—雙盲實驗」,以證明其安全及有效。另外,疫苗推出後,醫學界亦可以利用追蹤研究對比接種疫苗後的變化,或者大型的病例對照研究來發現潛在副作用。

當然,不同的研究方式各有優勢及限制,例如單憑對照研究較難確認因果關係,但有助醫學界發現相關性。換言之,假設疫苗X真的導致副作用Y,在大型病例對照研究中應該較容易看得出;反過來說,病例對照研究中沒有這個發現的話,要繼續宣稱「疫苗X導致副作用Y」,就需要有更強證據來支持了。

試想想,如果醫學界連疫苗的副作用也無法確認,又如何找到肺癌跟吸煙的關係呢?相信很少人會在吸第一口煙後兩三個星期便患上肺癌吧。

在此順便介紹醫學上一個非常重要而且基本的概念︰作任何醫療決定前都應該先衡量療效以及副作用。舉個例,照X光會(極極輕微)增加患癌風險,因此無事不應亂照,但如果在緊急情況下(如要撞車後檢查骨折)或者會帶來更多好處(如及早發現癌症),平衡利弊後還是可以照X光的。

來自香港的反疫苗分子

鴻鴻又問︰「一項顯而易見的良藥,如果不是面對太多疑難雜症的質疑和挑戰,需要這麼用力地宣稱自己的正當性嗎?」

這是疫苗的吊詭之處,正因為疫苗成功消滅、大幅減少多種疾病傳播,令我們這一代人沒有那些可怕疾病的記憶。與此同時,拜反疫苗分子所賜,醫護人員亦需要擔心疫苗接種率不足,令社群保護失去效力(這一點待會再說)。當然,醫學知識必須面對質疑和挑戰,否則無法從錯誤修正過來,然而這並不代表反疫苗分子的質疑合理,相反,他們往往選擇性閱讀科學研究、錯誤詮釋結果。

鴻鴻推介了《素人父母︰不打針不吃西藥,我的孩子健康成長》一書,兩位作者林綸詩及湯禎兆是香港的反疫苗分子,湯禎兆多在《文匯報》的專欄宣揚反疫苗訊息,而林綸詩則不時在《明報》世紀版撰文。兩人的在寫疫苗時所犯的錯誤可謂罄竹難書,下文茲舉數例︰

簡單錯誤

兩年前本人曾跟兩人在《明報》上筆戰(全部文章連結見文末)。《素人父母》書中〈邪惡一歲針〉引用一項橫跨1988至1996年、對象為逾3萬個在此期間於橫濱市港北區出生的兒童的研究,「素人父母」只取其中一年,宣稱自閉症個案下降兩成。

在我指出錯誤後,兩人反認為我理解偏差,又引述反疫苗醫生Jeff Bradstreet所搜集的數據,聲稱可看到疫苗跟自閉症的關係,然而他是用一個地方的接種率,跟另一個地方的自閉左數字比較。兩地人口不同之餘,更相隔超過500公里,根本無法這樣比較——假如有做基本的資料搜集,湯林二人就不應該把這錯誤寫出來待我指出。

又例如兩人在文章中指「有調查更發現,沒有打預防針的南美洲,麻疹爆發潮卻最稀少」,我當時亦於反駁文章中提到,只消用幾分鐘上網搜尋,就可以看到南美洲幾乎所有國家的接種率皆高於九成,僅有兩個國家接種率為 85%。他們有為自己的失實內容負責嗎?沒有。

摘櫻桃(cherry-picking)

再舉多個例子,林綸詩在去年11月特朗普當選後,於《明報》世紀版刊登〈特朗普和他的反疫苗立場〉一文,內文指︰

國際期刊《人類及實驗毒理學》就曾在2011年發表報告,指美國的嬰兒猝死率在已發展國家中排第三十四,而疫苗接種數量屬最高,更分析了嬰兒猝死個案中,有2/3是發生在疫苗接種後(19.5%在接種後二十四小時內死亡,26%在三日內,61%在兩周內)。

讀後我立即翻查,她提到的論文可在網上找到,相關段落其實是引述另一篇來自1982年的論文(所以她的寫法其實誤導),該篇論文(Torch (1982))我無法在網上找到,但美國國家學院醫學研究所1991年的報告提到,Torch (1982)以撮要形式,匯報200個聲稱是「隨機匯報」病例當中70個的初步數據。報告隨後指出,Torch的分析未有考慮到嬰兒猝死(SIDS)的年齡分佈,此外只包括35%(70/200)案例及缺乏詳細數據。

美國國家學院醫學研究所兩份報告分析多項研究,均未有發現疫苗跟SIDS的關係(詳見此處),而林綸詩引述那份2011年的論文亦有另一問題︰利益衝突。網上的更正告示可見,兩位作者原本申報是「獨立研究員」和「獨立電腦科學家」,亦沒有申報利益,更正後兩人均提到(在論文發表時)跟反疫苗組織有關,此外亦收到反疫苗組織贊助令論文可以開放獲取(open access)模式刊登。

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以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

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建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

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本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
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Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

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Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

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A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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