If you’re like me, you’ve been watching the daily data on the coronavirus pandemic, seeking glimmers of hope in the trajectories: the infected, the hospitalized, the intubated, the dead.
If only there were more understanding to be had. The more I look at the numbers, the more I see their flaws. Here are my top 10.
1. The number of infected is close to meaningless. Only people who get tested can be counted, and there still aren’t enough tests — not even close, and not in any country save perhaps Iceland. The best we can do is estimate how many people are sick by guessing what percentage of the infected can obtain a test. In the U.S., for example, anecdotal evidence suggests that people need to be ill enough to be hospitalized. About 10% of cases merit hospitalization, so the actual number of infected might be about ten times larger than what’s reported.
2. The tests aren’t accurate and the inaccuracies aren't symmetric. In particular, they produce many more false negatives than false positives — meaning they tend to indicate that people are OK when they’re actually sick. Some research suggests that the false negative rate could exceed 30%. This means that estimates of the true number of infections should be once again inflated.
3. The number of tests doesn’t equal the number of people tested. Because the tests are so inaccurate, some people get tested twice to be more sure of the results. This means that the share of the population tested compared to the number of people found to be infected paints a rosier picture than reality, offering yet another reason to believe that the actual number of infected is higher.
4. The numbers aren’t in sync. People sometimes die weeks after being hospitalized, and they get hospitalized a week or more after testing positive for the virus. So we shouldn’t expect the “number of deaths” curve to flatten until pretty long after the “number of cases” curve does. The bright side of this lag is that, since it takes longer to recover than to die, the death rate will go down over time.
5. The meaning of hospitalization is changing. Officials have recently presented flattening hospital admissions as a positive sign. But it takes a lot more to get somebody to the hospital these days. Hotlines are jammed, ambulances are scarce, standards for who gets hospitalized have drastically changed, and people are avoiding overwhelmed emergency rooms. So fewer hospitalizations doesn’t necessarily mean that the situation is getting better.
6. Deaths aren’t reported immediately or consistently. Various operational issues, such as paper filing and notifying next of kin, determine when a death actually gets registered. This might help explain why the most deaths tend to get reported on Tuesdays. So don’t get too excited about good news on a weekend — you might be disappointed by the beginning of the week.
7. Deaths outside hospitals aren’t being reported. When people die at home or in nursing facilities, veteran homes, or prisons, they’re not always counted. This is a biggie: When France started reporting fatalities in nursing homes, their death count increased by 40%. Belgium reports nursing home deaths pretty well, and they're finding 40% of deaths occur there.
8. The policy for attributing deaths isn’t consistent. Once somebody is gone, why waste a valuable test? So doctors might not mention Covid-19 as a contributing cause. It’s a judgment call, especially when someone was sick already. This might have a very large effect on the data in certain environments like rehab facilities and nursing homes.
9. Officials may have incentives to hide coronavirus cases. China, Indonesia and Iran have all come under scrutiny for their statistics. “Juking the stats” is not unknown in other contexts in the U.S., either. So don’t assume that officials are above outright manipulation.
10. What happens in one place, or on average, might not be applicable everywhere. Some small studies suggest that the Covid-19 mortality rate is about 1% of the infected population. But that doesn’t mean it will be the same in the U.S., or in New York City. Specific areas could see much worse death rates, simply because their health care systems are not as comprehensive or their populations have more chronic diseases. The U.S. has plenty of polluted areas that seem to make people more vulnerable to infection and sicker once they get sick. As we’ve seen in recent days, such disparities are disproportionately affecting people of color.
Appealing as it may be to keep count, the true numbers might not be knowable until much later. Testing needs to be done systematically, even on asymptomatic people. For deaths, precise numbers might never emerge. It’s possible to estimate using the number of unexpected deaths compared to a year earlier. But even that’s not ideal, because lockdowns might suppress other kinds of deaths — traffic accidents, for example — by forcing people to stay at home.
Don’t get me wrong: Watching the official data is not a complete waste of time and attention. The numbers can give some sense of what’s happening — as long as we recognize their flaws.
This column does not necessarily reflect the opinion of Bloomberg LP and its owners.
To contact the author of this story:
Cathy O'Neil at coneil19@bloomberg.net
To contact the editor responsible for this story:
Mark Whitehouse at mwhitehouse1@bloomberg.net
by Edison Mariotti,
Cultura não é o que entra pelos olhos e ouvidos,
mas o que modifica o jeito de olhar e ouvir.
A cultura e o amor devem estar juntos.
“A matemática, vista corretamente, possui não apenas verdade, mas também suprema beleza - uma beleza fria e austera, como a da escultura.”
frase BERTRAND RUSSEL - matemático indiano
-
data analyst in code programming language, R.
-
Say no to fake News.
This report, is guaranteed to verify the address of the LINK above
-
@edison.mariotti - #edisonmariotti
-
analista de dados em linguagem de programação em código, R.
Diga não às fake news.
-
by Natural Language Processing (NLP)
-
via Processamento de linguagem natural (PNL).
-
Esta reportagem, tem a garantia de apuração do endereço do LINK abaixo.
--br via tradutor do google
10 razões para duvidar dos dados do Covid-19. O verdadeiro número da pandemia pode nunca ser conhecido. Por Cathy O'Neil.
Se você é como eu, está assistindo os dados diários da pandemia de coronavírus, buscando vislumbres de esperança nas trajetórias: os infectados, os hospitalizados, os intubados, os mortos.
Se ao menos houvesse mais entendimento. Quanto mais eu olho para os números, mais vejo suas falhas. Aqui estão os meus top 10.
1. O número de infectados é quase sem sentido. Somente as pessoas que fazem o teste podem ser contadas e ainda não há testes suficientes - nem mesmo próximos, e em nenhum país, exceto a Islândia. O melhor que podemos fazer é estimar quantas pessoas estão doentes, adivinhando qual porcentagem dos infectados pode obter um teste. Nos EUA, por exemplo, evidências anedóticas sugerem que as pessoas precisam estar doentes o suficiente para serem hospitalizadas. Cerca de 10% dos casos merecem hospitalização, portanto, o número real de infectados pode ser cerca de dez vezes maior do que o relatado.
2. Os testes não são precisos e as imprecisões não são simétricas. Em particular, eles produzem muito mais falsos negativos do que falsos positivos - o que significa que tendem a indicar que as pessoas estão bem quando estão realmente doentes. Algumas pesquisas sugerem que a taxa de falsos negativos pode exceder 30%. Isso significa que as estimativas do número real de infecções devem ser infladas novamente.
3. O número de testes não é igual ao número de pessoas testadas. Como os testes são imprecisos, algumas pessoas são testadas duas vezes para ter mais certeza dos resultados. Isso significa que a parcela da população testada, comparada ao número de pessoas infectadas, mostra uma imagem mais positiva do que a realidade, oferecendo mais um motivo para acreditar que o número real de infectados é maior.
4. Os números não estão sincronizados. Às vezes, as pessoas morrem semanas após serem hospitalizadas e são hospitalizadas uma semana ou mais após testes positivos para o vírus. Portanto, não devemos esperar que a curva "número de mortes" seja achatada até muito tempo depois que a curva "número de casos". O lado positivo desse atraso é que, como leva mais tempo para recuperar do que para morrer, a taxa de mortalidade diminui ao longo do tempo.
5. O significado da hospitalização está mudando. Os funcionários apresentaram recentemente um achatamento de internações hospitalares como um sinal positivo. Mas é preciso muito mais para levar alguém ao hospital hoje em dia. As linhas diretas estão congestionadas, as ambulâncias são escassas, os padrões para quem é hospitalizado mudaram drasticamente e as pessoas estão evitando as salas de emergência sobrecarregadas. Portanto, menos hospitalizações não significa necessariamente que a situação está melhorando.
6. As mortes não são relatadas imediata ou consistentemente. Vários problemas operacionais, como a apresentação de documentos e a notificação de parentes próximos, determinam quando uma morte é realmente registrada. Isso pode ajudar a explicar por que a maioria das mortes costuma ser relatada às terças-feiras. Portanto, não fique muito animado com as boas notícias em um fim de semana. Você pode se decepcionar no início da semana.
7. Mortes fora dos hospitais não estão sendo relatadas. Quando as pessoas morrem em casa ou em instalações de enfermagem, casas de veteranos ou prisões, elas nem sempre são contadas. Isso é demais: quando a França começou a relatar mortes em casas de repouso, sua contagem de mortes aumentou em 40%. A Bélgica relata muito bem as mortes em lares de idosos e eles descobrem que 40% das mortes ocorrem lá.
8. A política de atribuição de mortes não é consistente. Depois que alguém se foi, por que desperdiçar um teste valioso? Portanto, os médicos podem não mencionar o Covid-19 como uma causa contribuinte. É uma decisão de julgamento, especialmente quando alguém já está doente. Isso pode ter um efeito muito grande nos dados em certos ambientes, como instalações de reabilitação e casas de repouso.
9. Os funcionários podem ter incentivos para ocultar casos de coronavírus. China, Indonésia e Irã estão sendo analisados minuciosamente por suas estatísticas. "Juking the stats" também não é desconhecido em outros contextos nos EUA. Portanto, não assuma que as autoridades estão acima da manipulação definitiva.
10. O que acontece em um local, ou em média, pode não ser aplicável em todos os lugares. Alguns pequenos estudos sugerem que a taxa de mortalidade por Covid-19 é de cerca de 1% da população infectada. Mas isso não significa que será o mesmo nos EUA ou na cidade de Nova York. Áreas específicas podem ter taxas de mortalidade muito piores, simplesmente porque seus sistemas de saúde não são tão abrangentes ou suas populações têm mais doenças crônicas. Os EUA têm muitas áreas poluídas que parecem tornar as pessoas mais vulneráveis à infecção e mais doentes quando ficam doentes. Como vimos nos últimos dias, essas disparidades estão afetando desproporcionalmente as pessoas de cor.
Por mais atraente que seja manter a contagem, os números verdadeiros podem não ser conhecidos até muito mais tarde. Os testes precisam ser feitos sistematicamente, mesmo em pessoas assintomáticas. Para mortes, números precisos podem nunca surgir. É possível estimar usando o número de mortes inesperadas em comparação com o ano anterior. Mas mesmo isso não é o ideal, porque os bloqueios podem suprimir outros tipos de mortes - acidentes de trânsito, por exemplo - forçando as pessoas a ficar em casa.
Não me interpretem mal: assistir aos dados oficiais não é uma completa perda de tempo e atenção. Os números podem dar uma noção do que está acontecendo - desde que reconheçamos suas falhas.
Esta coluna não reflete necessariamente a opinião da Bloomberg LP e de seus proprietários.
Para entrar em contato com o autor desta história:
Cathy O'Neil em coneil19@bloomberg.net
Para entrar em contato com o editor responsável por esta história:
Mark Whitehouse em mwhitehouse1@bloomberg.net
--de via tradutor do google
10 Gründe, die Covid-19-Daten anzuzweifeln. Die wahre Zahl der Pandemien ist möglicherweise nie bekannt.
Wenn Sie wie ich sind, haben Sie die täglichen Daten zur Coronavirus-Pandemie beobachtet und nach Hoffnungsschimmern in den Flugbahnen gesucht: Infizierte, Krankenhausaufenthalte, Intubierte, Tote.
Wenn es nur mehr Verständnis gäbe. Je mehr ich mir die Zahlen ansehe, desto mehr sehe ich ihre Mängel. Hier sind meine Top 10.
1. Die Anzahl der Infizierten ist nahezu bedeutungslos. Es können nur Personen gezählt werden, die getestet werden, und es gibt immer noch nicht genügend Tests - nicht einmal in der Nähe und in keinem Land außer vielleicht Island. Das Beste, was wir tun können, ist zu schätzen, wie viele Menschen krank sind, indem wir erraten, wie viel Prozent der Infizierten einen Test erhalten können. In den USA beispielsweise deuten einzelne Hinweise darauf hin, dass Menschen krank genug sein müssen, um ins Krankenhaus eingeliefert zu werden. Etwa 10% der Fälle verdienen einen Krankenhausaufenthalt, sodass die tatsächliche Anzahl der Infizierten etwa zehnmal höher sein kann als angegeben.
2. Die Tests sind nicht genau und die Ungenauigkeiten sind nicht symmetrisch. Insbesondere produzieren sie viel mehr falsch negative als falsch positive Ergebnisse - was bedeutet, dass sie darauf hinweisen, dass Menschen in Ordnung sind, wenn sie tatsächlich krank sind. Einige Untersuchungen legen nahe, dass die falsch negative Rate 30% überschreiten könnte. Dies bedeutet, dass Schätzungen der tatsächlichen Anzahl von Infektionen erneut aufgeblasen werden sollten.
3. Die Anzahl der Tests entspricht nicht der Anzahl der getesteten Personen. Da die Tests so ungenau sind, werden einige Personen zweimal getestet, um die Ergebnisse sicherer zu machen. Dies bedeutet, dass der Anteil der getesteten Bevölkerung im Vergleich zur Anzahl der infizierten Personen ein rosigeres Bild als die Realität ergibt, was einen weiteren Grund zu der Annahme darstellt, dass die tatsächliche Anzahl der Infizierten höher ist.
4. Die Nummern sind nicht synchron. Menschen sterben manchmal Wochen nach dem Krankenhausaufenthalt und werden eine Woche oder länger ins Krankenhaus eingeliefert, nachdem sie positiv auf das Virus getestet wurden. Wir sollten also nicht erwarten, dass sich die Kurve "Anzahl der Todesfälle" ziemlich lange nach der Kurve "Anzahl der Fälle" abflacht. Das Schöne an dieser Verzögerung ist, dass die Sterblichkeitsrate mit der Zeit sinken wird, da die Genesung länger dauert als der Tod.
5. Die Bedeutung von Krankenhausaufenthalten ändert sich. Beamte haben kürzlich die Abflachung der Krankenhauseinweisungen als positives Zeichen dargestellt. Aber es braucht heutzutage viel mehr, um jemanden ins Krankenhaus zu bringen. Die Hotlines sind überfüllt, die Krankenwagen sind knapp, die Standards für Krankenhausaufenthalte haben sich drastisch geändert, und die Menschen vermeiden überforderte Notaufnahmen. Weniger Krankenhausaufenthalte bedeuten also nicht unbedingt, dass sich die Situation verbessert.
6. Todesfälle werden nicht sofort oder konsequent gemeldet. Verschiedene betriebliche Probleme, wie das Einreichen von Papier und die Benachrichtigung der nächsten Angehörigen, bestimmen, wann ein Todesfall tatsächlich registriert wird. Dies könnte erklären, warum die meisten Todesfälle dienstags gemeldet werden. Seien Sie also nicht zu aufgeregt über gute Nachrichten an einem Wochenende - Sie könnten am Anfang der Woche enttäuscht sein.
7. Todesfälle außerhalb von Krankenhäusern werden nicht gemeldet. Wenn Menschen zu Hause oder in Pflegeeinrichtungen, Veteranenheimen oder Gefängnissen sterben, werden sie nicht immer gezählt. Dies ist ein großes Problem: Als Frankreich begann, Todesfälle in Pflegeheimen zu melden, stieg die Zahl der Todesfälle um 40%. Belgien berichtet ziemlich gut über Todesfälle in Pflegeheimen, und 40% der Todesfälle ereignen sich dort.
8. Die Richtlinien für die Zuweisung von Todesfällen sind nicht konsistent. Warum sollte man einen wertvollen Test verschwenden, wenn jemand weg ist? Daher erwähnen Ärzte Covid-19 möglicherweise nicht als Ursache. Es ist ein Urteilsspruch, besonders wenn jemand bereits krank war. Dies kann in bestimmten Umgebungen wie Reha-Einrichtungen und Pflegeheimen sehr große Auswirkungen auf die Daten haben.
9. Beamte haben möglicherweise Anreize, Coronavirus-Fälle zu verbergen. China, Indonesien und der Iran wurden alle auf ihre Statistiken hin untersucht. "Juking the stats" ist auch in anderen Kontexten in den USA nicht unbekannt. Gehen Sie also nicht davon aus, dass die Beamten über der direkten Manipulation stehen.
10. Was an einem Ort oder im Durchschnitt passiert, ist möglicherweise nicht überall anwendbar. Einige kleine Studien legen nahe, dass die Sterblichkeitsrate von Covid-19 etwa 1% der infizierten Bevölkerung beträgt. Das heißt aber nicht, dass es in den USA oder in New York City genauso sein wird. Bestimmte Gebiete könnten viel schlechtere Sterblichkeitsraten aufweisen, einfach weil ihre Gesundheitssysteme nicht so umfassend sind oder ihre Bevölkerung chronischere Krankheiten aufweist. In den USA gibt es viele verschmutzte Gebiete, die Menschen anfälliger für Infektionen und kranker zu machen scheinen, sobald sie krank werden. Wie wir in den letzten Tagen gesehen haben, wirken sich solche Unterschiede überproportional auf farbige Menschen aus.
--ru via tradutor do google
10. Причины сомневаться в данных Ковид-19. Истинные жертвы пандемии никогда не могут быть известны.
Если вы похожи на меня, вы ежедневно просматриваете данные о пандемии коронавируса, ища проблески надежды на траекториях: зараженные, госпитализированные, интубированные, мертвые.
Если бы было больше понимания. Чем больше я смотрю на цифры, тем больше я вижу их недостатки. Вот мои лучшие 10.
1- Количество зараженных практически бессмысленно. Могут быть подсчитаны только люди, которые прошли тестирование, и тестов все еще недостаточно - даже близко, и ни в одной стране, кроме Исландии. Лучшее, что мы можем сделать, - это оценить, сколько людей заболело, угадав, какой процент инфицированных может пройти тестирование. Например, в США, по неподтвержденным данным, люди должны быть достаточно больны, чтобы быть госпитализированными. Около 10% случаев заслуживают госпитализации, поэтому фактическое число инфицированных может быть примерно в десять раз больше, чем сообщалось.
2- Тесты не точны, а неточности не симметричны. В частности, они производят гораздо больше ложных отрицательных результатов, чем ложных положительных. Это означает, что они, как правило, указывают на то, что люди в порядке, когда они действительно больны. Некоторые исследования показывают, что уровень ложных отрицательных результатов может превышать 30%. Это означает, что оценки истинного числа инфекций должны быть снова завышены.
3- Количество тестов не равно количеству протестированных людей. Поскольку тесты настолько неточны, некоторые люди проходят тестирование дважды, чтобы быть более уверенными в результатах. Это означает, что доля протестированного населения по сравнению с числом людей, инфицированных инфицированными, рисует более радужную картину, чем реальность, предлагая еще одну причину полагать, что фактическое число инфицированных выше.
4- Номера не синхронизированы. Люди иногда умирают через несколько недель после госпитализации, и их госпитализируют через неделю или более после положительного результата теста на вирус. Таким образом, мы не должны ожидать, что кривая «количество смертей» сгладится, пока не пройдет довольно много времени после кривой «количество случаев». Яркая сторона этого отставания заключается в том, что, поскольку для выздоровления требуется больше времени, чем для смерти, уровень смертности со временем снизится.
5- Значение госпитализации меняется. Чиновники недавно представили сглаживание госпитализации как положительный знак. Но сейчас требуется гораздо больше, чтобы доставить кого-нибудь в больницу. Горячие линии забиты, машины скорой помощи ограничены, стандарты для тех, кто попадает в больницу, сильно изменились, и люди избегают перегруженных отделений неотложной помощи. Поэтому меньшее количество госпитализаций не обязательно означает, что ситуация улучшается.
6- Смертность не сообщается немедленно или последовательно. Различные операционные вопросы, такие как подача бумаги и уведомление ближайших родственников, определяют, когда смерть действительно регистрируется. Это может помочь объяснить, почему о большинстве случаев смерти сообщают по вторникам. Так что не волнуйтесь о хороших новостях в выходные - вы можете быть разочарованы началом недели.
7- Случаи смерти за пределами больницы не сообщаются. Когда люди умирают дома или в учреждениях сестринского ухода, ветеранских домах или тюрьмах, они не всегда учитываются. Это важная вещь: когда Франция начала сообщать о смертельных случаях в домах престарелых, их смертность увеличилась на 40%. Бельгия хорошо сообщает о случаях смерти в домах престарелых, и они обнаружили, что 40% смертей происходят там.
8. Политика приписывания смерти не является последовательной. Когда кто-то ушел, зачем тратить ценный тест? Поэтому врачи могут не упомянуть Covid-19 в качестве одной из причин. Это судебный вызов, особенно когда кто-то уже заболел. Это может оказать очень большое влияние на данные в определенных средах, таких как реабилитационные учреждения и дома престарелых.
9. У чиновников могут быть стимулы скрывать случаи коронавируса. Китай, Индонезия и Иран подверглись тщательному изучению своей статистики. «Juking the stats» не является неизвестным и в других контекстах в США. Так что не думайте, что чиновники выше откровенных манипуляций.
10. То, что происходит в одном месте или в среднем, может быть неприменимым везде. Некоторые небольшие исследования показывают, что уровень смертности Covid-19 составляет около 1% от инфицированного населения. Но это не значит, что так будет в США или в Нью-Йорке. В отдельных районах показатели смертности могут быть намного хуже, просто потому, что их системы здравоохранения не настолько всеобъемлющие или у их населения больше хронических заболеваний. В США много загрязненных территорий, которые, как кажется, делают людей более уязвимыми к инфекции и больнее, когда заболевают. Как мы видели в последние дни, такие различия несоразмерно влияют на цветных людей.
Как бы ни было важно, чтобы вести счет, истинные числа могут быть не известны намного позже. Тестирование должно проводиться систематически, даже на бессимптомных людях. Для смертей точные цифры могут никогда не появиться. Можно оценить, используя количество неожиданных смертей по сравнению с годом ранее. Но даже это не идеально, потому что блокировки могут подавлять другие виды смертей - например, дорожно-транспортные происшествия - заставляя людей оставаться дома.
Не поймите меня неправильно: просмотр официальных данных не является пустой тратой времени и внимания. Цифры могут дать некоторое представление о том, что происходит - до тех пор, пока мы распознаем их недостатки.
Этот столбец не обязательно отражает мнение Bloomberg LP и его владельцев.
Чтобы связаться с автором этой истории:
Кэти О'Нил на coneil19@bloomberg.net
Чтобы связаться с редактором, ответственным за эту историю:
Марк Уайтхаус на mwhitehouse1@bloomberg.net
--chines simplificado via tradutor do google
10.怀疑Covid-19数据的原因。大流行的真正代价可能永远未知。
如果您像我一样，就一直在观看有关冠状病毒大流行的每日数据，以寻找一线希望：感染者，住院者，插管者，死亡者。
如果只有更多的理解。我越看这些数字，就越能看到它们的缺点。这是我的前十名。
1-感染人数几乎没有意义。只有经过测试的人才能计算在内，而且测试数量还不够-甚至没有接近，而且除了冰岛之外，没有任何国家/地区可以进行测试。我们所能做的最好的办法是通过猜测被感染的人群中有多少可以进行检查来估计有多少人患病。举例来说，在美国，传闻证据表明人们需要生病才能住院。约有10％的病例值得住院治疗，因此实际感染人数可能是所报道病例的十倍。
2-测试不准确，错误也不对称。特别是，与假阳性相比，它们产生的假阴性要多得多-这意味着它们倾向于表明人们在实际生病时情况还不错。一些研究表明，假阴性率可能超过30％。这意味着应该再次夸大实际感染的估计数。
3-测试次数不等于测试人数。由于测试非常不准确，因此有些人要进行两次测试才能更加确定结果。这意味着与发现的被感染人数相比，所测试的人口比例比实际情况描绘得更加乐观，这又提供了另一个理由，使人们相信实际感染人数更高。
4-数字不同步。人们有时会在住院后数周内死亡，而他们在检测出该病毒呈阳性后会住院一周或更长时间。因此，我们不应该期望“死亡人数”曲线趋于平坦，直到“病例数”曲线出现之后很长时间。这种滞后的光明方面是，由于康复所需的时间比死亡要长，因此死亡率会随着时间的推移而下降。
5-住院的意义正在改变。官员们最近将住院率下降的情况视为一个积极信号。但是这些天要送人去医院需要更多的时间。热线堵塞，救护车稀少，住院患者的标准发生了巨大变化，人们正在避开不堪重负的急诊室。因此，减少住院次数并不一定意味着情况会好转。
6-不会立即或持续报告死亡人数。各种操作问题，例如文件归档和近亲通知，决定了死亡的实际登记时间。这可能有助于解释为什么大多数人倾向于在星期二报告死亡人数。因此，不要对周末的好消息感到兴奋-一周之初可能会让您感到失望。
7-没有在医院外死亡的报道。当人们在家里或在护理机构，老房子或监狱中死亡时，并不总是算在内。这是一个大问题：当法国开始报告疗养院死亡人数时，他们的死亡人数增加了40％。比利时报告的养老院死亡情况相当好，他们发现40％的死亡发生在该处。
8-归因于死亡的政策不一致。一旦有人走了，为什么还要浪费宝贵的测试？因此，医生可能不会将Covid-19列为促成因素。这是一个判断电话，尤其是当有人已经生病时。这可能会对某些环境（例如，康复设施和疗养院）中的数据产生非常大的影响。
9-官员可能有动机隐藏冠状病毒病例。中国，印度尼西亚和伊朗都对其数据进行了审查。在美国的其他情况下，“比较统计数据”也不是未知的。因此，不要以为官员是绝对的操纵者。
10-在一个地方或平均发生的情况可能并不适用于所有地方。一些小型研究表明，Covid-19死亡率约为感染人群的1％。但这并不意味着在美国或纽约都会一样。某些地区的死亡率可能会低得多，这仅仅是因为其医疗保健系统不那么全面，或者其人群患有更多的慢性病。美国有许多受污染的地区，这些地区似乎使人们更容易受到感染，一旦生病，他们就会生病。正如最近几天所看到的，这种差异正在严重影响有色人种。
吸引人的原因可能是要保持计数，直到很久以后才能知道真实的数字。 即使没有症状的人，也需要系统地进行测试。 对于死亡，确切的数字可能永远不会出现。 与一年前相比，可以使用意外死亡人数进行估算。 但是，即使那样也不是很理想，因为封锁可能会迫使人们呆在家里，从而抑制其他类型的死亡，例如交通事故。
不要误会我的意思：观看官方数据并不能完全浪费时间和精力。 这些数字可以让您对正在发生的事情有所了解-只要我们意识到它们的缺陷即可。
本专栏不一定反映彭博社及其所有者的观点。
要联系此故事的作者，请执行以下操作：
凯茜·奥尼尔（Cathy O'Neil），coneil19 @ bloomberg.net
与负责此故事的编辑联系：
马克·怀特豪斯（Mark Whitehouse）发送电子邮件至mwhitehouse1@bloomberg.net
--ae via tradutor do google
Se você é como eu, está assistindo os dados diários da pandemia de coronavírus, buscando vislumbres de esperança nas trajetórias: os infectados, os hospitalizados, os intubados, os mortos.
Se ao menos houvesse mais entendimento. Quanto mais eu olho para os números, mais vejo suas falhas. Aqui estão os meus top 10.
1. O número de infectados é quase sem sentido. Somente as pessoas que fazem o teste podem ser contadas e ainda não há testes suficientes - nem mesmo próximos, e em nenhum país, exceto a Islândia. O melhor que podemos fazer é estimar quantas pessoas estão doentes, adivinhando qual porcentagem dos infectados pode obter um teste. Nos EUA, por exemplo, evidências anedóticas sugerem que as pessoas precisam estar doentes o suficiente para serem hospitalizadas. Cerca de 10% dos casos merecem hospitalização, portanto, o número real de infectados pode ser cerca de dez vezes maior do que o relatado.
2. Os testes não são precisos e as imprecisões não são simétricas. Em particular, eles produzem muito mais falsos negativos do que falsos positivos - o que significa que tendem a indicar que as pessoas estão bem quando estão realmente doentes. Algumas pesquisas sugerem que a taxa de falsos negativos pode exceder 30%. Isso significa que as estimativas do número real de infecções devem ser infladas novamente.
3. O número de testes não é igual ao número de pessoas testadas. Como os testes são imprecisos, algumas pessoas são testadas duas vezes para ter mais certeza dos resultados. Isso significa que a parcela da população testada, comparada ao número de pessoas infectadas, mostra uma imagem mais positiva do que a realidade, oferecendo mais um motivo para acreditar que o número real de infectados é maior.
4. Os números não estão sincronizados. Às vezes, as pessoas morrem semanas após serem hospitalizadas e são hospitalizadas uma semana ou mais após testes positivos para o vírus. Portanto, não devemos esperar que a curva "número de mortes" seja achatada até muito tempo depois que a curva "número de casos". O lado positivo desse atraso é que, como leva mais tempo para recuperar do que para morrer, a taxa de mortalidade diminui ao longo do tempo.
5. O significado da hospitalização está mudando. Os funcionários apresentaram recentemente um achatamento de internações hospitalares como um sinal positivo. Mas é preciso muito mais para levar alguém ao hospital hoje em dia. As linhas diretas estão congestionadas, as ambulâncias são escassas, os padrões para quem é hospitalizado mudaram drasticamente e as pessoas estão evitando as salas de emergência sobrecarregadas. Portanto, menos hospitalizações não significa necessariamente que a situação está melhorando.
6. As mortes não são relatadas imediata ou consistentemente. Vários problemas operacionais, como a apresentação de documentos e a notificação de parentes próximos, determinam quando uma morte é realmente registrada. Isso pode ajudar a explicar por que a maioria das mortes costuma ser relatada às terças-feiras. Portanto, não fique muito animado com as boas notícias em um fim de semana. Você pode se decepcionar no início da semana.
7. Mortes fora dos hospitais não estão sendo relatadas. Quando as pessoas morrem em casa ou em instalações de enfermagem, casas de veteranos ou prisões, elas nem sempre são contadas. Isso é demais: quando a França começou a relatar mortes em casas de repouso, sua contagem de mortes aumentou em 40%. A Bélgica relata muito bem as mortes em lares de idosos e eles descobrem que 40% das mortes ocorrem lá.
8. A política de atribuição de mortes não é consistente. Depois que alguém se foi, por que desperdiçar um teste valioso? Portanto, os médicos podem não mencionar o Covid-19 como uma causa contribuinte. É uma decisão de julgamento, especialmente quando alguém já está doente. Isso pode ter um efeito muito grande nos dados em certos ambientes, como instalações de reabilitação e casas de repouso.
9. Os funcionários podem ter incentivos para ocultar casos de coronavírus. China, Indonésia e Irã estão sendo analisados minuciosamente por suas estatísticas. "Juking the stats" também não é desconhecido em outros contextos nos EUA. Portanto, não assuma que as autoridades estão acima da manipulação definitiva.
10. O que acontece em um local, ou em média, pode não ser aplicável em todos os lugares. Alguns pequenos estudos sugerem que a taxa de mortalidade por Covid-19 é de cerca de 1% da população infectada. Mas isso não significa que será o mesmo nos EUA ou na cidade de Nova York. Áreas específicas podem ter taxas de mortalidade muito piores, simplesmente porque seus sistemas de saúde não são tão abrangentes ou suas populações têm mais doenças crônicas. Os EUA têm muitas áreas poluídas que parecem tornar as pessoas mais vulneráveis à infecção e mais doentes quando ficam doentes. Como vimos nos últimos dias, essas disparidades estão afetando desproporcionalmente as pessoas de cor.
Por mais atraente que seja manter a contagem, os números verdadeiros podem não ser conhecidos até muito mais tarde. Os testes precisam ser feitos sistematicamente, mesmo em pessoas assintomáticas. Para mortes, números precisos podem nunca surgir. É possível estimar usando o número de mortes inesperadas em comparação com o ano anterior. Mas mesmo isso não é o ideal, porque os bloqueios podem suprimir outros tipos de mortes - acidentes de trânsito, por exemplo - forçando as pessoas a ficar em casa.
Não me interpretem mal: assistir aos dados oficiais não é uma completa perda de tempo e atenção. Os números podem dar uma noção do que está acontecendo - desde que reconheçamos suas falhas.
Esta coluna não reflete necessariamente a opinião da Bloomberg LP e de seus proprietários.
Para entrar em contato com o autor desta história:
Cathy O'Neil em coneil19@bloomberg.net
Para entrar em contato com o editor responsável por esta história:
Mark Whitehouse em mwhitehouse1@bloomberg.net
--de via tradutor do google
10 Gründe, die Covid-19-Daten anzuzweifeln. Die wahre Zahl der Pandemien ist möglicherweise nie bekannt.
Wenn Sie wie ich sind, haben Sie die täglichen Daten zur Coronavirus-Pandemie beobachtet und nach Hoffnungsschimmern in den Flugbahnen gesucht: Infizierte, Krankenhausaufenthalte, Intubierte, Tote.
Wenn es nur mehr Verständnis gäbe. Je mehr ich mir die Zahlen ansehe, desto mehr sehe ich ihre Mängel. Hier sind meine Top 10.
1. Die Anzahl der Infizierten ist nahezu bedeutungslos. Es können nur Personen gezählt werden, die getestet werden, und es gibt immer noch nicht genügend Tests - nicht einmal in der Nähe und in keinem Land außer vielleicht Island. Das Beste, was wir tun können, ist zu schätzen, wie viele Menschen krank sind, indem wir erraten, wie viel Prozent der Infizierten einen Test erhalten können. In den USA beispielsweise deuten einzelne Hinweise darauf hin, dass Menschen krank genug sein müssen, um ins Krankenhaus eingeliefert zu werden. Etwa 10% der Fälle verdienen einen Krankenhausaufenthalt, sodass die tatsächliche Anzahl der Infizierten etwa zehnmal höher sein kann als angegeben.
2. Die Tests sind nicht genau und die Ungenauigkeiten sind nicht symmetrisch. Insbesondere produzieren sie viel mehr falsch negative als falsch positive Ergebnisse - was bedeutet, dass sie darauf hinweisen, dass Menschen in Ordnung sind, wenn sie tatsächlich krank sind. Einige Untersuchungen legen nahe, dass die falsch negative Rate 30% überschreiten könnte. Dies bedeutet, dass Schätzungen der tatsächlichen Anzahl von Infektionen erneut aufgeblasen werden sollten.
3. Die Anzahl der Tests entspricht nicht der Anzahl der getesteten Personen. Da die Tests so ungenau sind, werden einige Personen zweimal getestet, um die Ergebnisse sicherer zu machen. Dies bedeutet, dass der Anteil der getesteten Bevölkerung im Vergleich zur Anzahl der infizierten Personen ein rosigeres Bild als die Realität ergibt, was einen weiteren Grund zu der Annahme darstellt, dass die tatsächliche Anzahl der Infizierten höher ist.
4. Die Nummern sind nicht synchron. Menschen sterben manchmal Wochen nach dem Krankenhausaufenthalt und werden eine Woche oder länger ins Krankenhaus eingeliefert, nachdem sie positiv auf das Virus getestet wurden. Wir sollten also nicht erwarten, dass sich die Kurve "Anzahl der Todesfälle" ziemlich lange nach der Kurve "Anzahl der Fälle" abflacht. Das Schöne an dieser Verzögerung ist, dass die Sterblichkeitsrate mit der Zeit sinken wird, da die Genesung länger dauert als der Tod.
5. Die Bedeutung von Krankenhausaufenthalten ändert sich. Beamte haben kürzlich die Abflachung der Krankenhauseinweisungen als positives Zeichen dargestellt. Aber es braucht heutzutage viel mehr, um jemanden ins Krankenhaus zu bringen. Die Hotlines sind überfüllt, die Krankenwagen sind knapp, die Standards für Krankenhausaufenthalte haben sich drastisch geändert, und die Menschen vermeiden überforderte Notaufnahmen. Weniger Krankenhausaufenthalte bedeuten also nicht unbedingt, dass sich die Situation verbessert.
6. Todesfälle werden nicht sofort oder konsequent gemeldet. Verschiedene betriebliche Probleme, wie das Einreichen von Papier und die Benachrichtigung der nächsten Angehörigen, bestimmen, wann ein Todesfall tatsächlich registriert wird. Dies könnte erklären, warum die meisten Todesfälle dienstags gemeldet werden. Seien Sie also nicht zu aufgeregt über gute Nachrichten an einem Wochenende - Sie könnten am Anfang der Woche enttäuscht sein.
7. Todesfälle außerhalb von Krankenhäusern werden nicht gemeldet. Wenn Menschen zu Hause oder in Pflegeeinrichtungen, Veteranenheimen oder Gefängnissen sterben, werden sie nicht immer gezählt. Dies ist ein großes Problem: Als Frankreich begann, Todesfälle in Pflegeheimen zu melden, stieg die Zahl der Todesfälle um 40%. Belgien berichtet ziemlich gut über Todesfälle in Pflegeheimen, und 40% der Todesfälle ereignen sich dort.
8. Die Richtlinien für die Zuweisung von Todesfällen sind nicht konsistent. Warum sollte man einen wertvollen Test verschwenden, wenn jemand weg ist? Daher erwähnen Ärzte Covid-19 möglicherweise nicht als Ursache. Es ist ein Urteilsspruch, besonders wenn jemand bereits krank war. Dies kann in bestimmten Umgebungen wie Reha-Einrichtungen und Pflegeheimen sehr große Auswirkungen auf die Daten haben.
9. Beamte haben möglicherweise Anreize, Coronavirus-Fälle zu verbergen. China, Indonesien und der Iran wurden alle auf ihre Statistiken hin untersucht. "Juking the stats" ist auch in anderen Kontexten in den USA nicht unbekannt. Gehen Sie also nicht davon aus, dass die Beamten über der direkten Manipulation stehen.
10. Was an einem Ort oder im Durchschnitt passiert, ist möglicherweise nicht überall anwendbar. Einige kleine Studien legen nahe, dass die Sterblichkeitsrate von Covid-19 etwa 1% der infizierten Bevölkerung beträgt. Das heißt aber nicht, dass es in den USA oder in New York City genauso sein wird. Bestimmte Gebiete könnten viel schlechtere Sterblichkeitsraten aufweisen, einfach weil ihre Gesundheitssysteme nicht so umfassend sind oder ihre Bevölkerung chronischere Krankheiten aufweist. In den USA gibt es viele verschmutzte Gebiete, die Menschen anfälliger für Infektionen und kranker zu machen scheinen, sobald sie krank werden. Wie wir in den letzten Tagen gesehen haben, wirken sich solche Unterschiede überproportional auf farbige Menschen aus.
--ru via tradutor do google
10. Причины сомневаться в данных Ковид-19. Истинные жертвы пандемии никогда не могут быть известны.
Если вы похожи на меня, вы ежедневно просматриваете данные о пандемии коронавируса, ища проблески надежды на траекториях: зараженные, госпитализированные, интубированные, мертвые.
Если бы было больше понимания. Чем больше я смотрю на цифры, тем больше я вижу их недостатки. Вот мои лучшие 10.
1- Количество зараженных практически бессмысленно. Могут быть подсчитаны только люди, которые прошли тестирование, и тестов все еще недостаточно - даже близко, и ни в одной стране, кроме Исландии. Лучшее, что мы можем сделать, - это оценить, сколько людей заболело, угадав, какой процент инфицированных может пройти тестирование. Например, в США, по неподтвержденным данным, люди должны быть достаточно больны, чтобы быть госпитализированными. Около 10% случаев заслуживают госпитализации, поэтому фактическое число инфицированных может быть примерно в десять раз больше, чем сообщалось.
2- Тесты не точны, а неточности не симметричны. В частности, они производят гораздо больше ложных отрицательных результатов, чем ложных положительных. Это означает, что они, как правило, указывают на то, что люди в порядке, когда они действительно больны. Некоторые исследования показывают, что уровень ложных отрицательных результатов может превышать 30%. Это означает, что оценки истинного числа инфекций должны быть снова завышены.
3- Количество тестов не равно количеству протестированных людей. Поскольку тесты настолько неточны, некоторые люди проходят тестирование дважды, чтобы быть более уверенными в результатах. Это означает, что доля протестированного населения по сравнению с числом людей, инфицированных инфицированными, рисует более радужную картину, чем реальность, предлагая еще одну причину полагать, что фактическое число инфицированных выше.
4- Номера не синхронизированы. Люди иногда умирают через несколько недель после госпитализации, и их госпитализируют через неделю или более после положительного результата теста на вирус. Таким образом, мы не должны ожидать, что кривая «количество смертей» сгладится, пока не пройдет довольно много времени после кривой «количество случаев». Яркая сторона этого отставания заключается в том, что, поскольку для выздоровления требуется больше времени, чем для смерти, уровень смертности со временем снизится.
5- Значение госпитализации меняется. Чиновники недавно представили сглаживание госпитализации как положительный знак. Но сейчас требуется гораздо больше, чтобы доставить кого-нибудь в больницу. Горячие линии забиты, машины скорой помощи ограничены, стандарты для тех, кто попадает в больницу, сильно изменились, и люди избегают перегруженных отделений неотложной помощи. Поэтому меньшее количество госпитализаций не обязательно означает, что ситуация улучшается.
6- Смертность не сообщается немедленно или последовательно. Различные операционные вопросы, такие как подача бумаги и уведомление ближайших родственников, определяют, когда смерть действительно регистрируется. Это может помочь объяснить, почему о большинстве случаев смерти сообщают по вторникам. Так что не волнуйтесь о хороших новостях в выходные - вы можете быть разочарованы началом недели.
7- Случаи смерти за пределами больницы не сообщаются. Когда люди умирают дома или в учреждениях сестринского ухода, ветеранских домах или тюрьмах, они не всегда учитываются. Это важная вещь: когда Франция начала сообщать о смертельных случаях в домах престарелых, их смертность увеличилась на 40%. Бельгия хорошо сообщает о случаях смерти в домах престарелых, и они обнаружили, что 40% смертей происходят там.
8. Политика приписывания смерти не является последовательной. Когда кто-то ушел, зачем тратить ценный тест? Поэтому врачи могут не упомянуть Covid-19 в качестве одной из причин. Это судебный вызов, особенно когда кто-то уже заболел. Это может оказать очень большое влияние на данные в определенных средах, таких как реабилитационные учреждения и дома престарелых.
9. У чиновников могут быть стимулы скрывать случаи коронавируса. Китай, Индонезия и Иран подверглись тщательному изучению своей статистики. «Juking the stats» не является неизвестным и в других контекстах в США. Так что не думайте, что чиновники выше откровенных манипуляций.
10. То, что происходит в одном месте или в среднем, может быть неприменимым везде. Некоторые небольшие исследования показывают, что уровень смертности Covid-19 составляет около 1% от инфицированного населения. Но это не значит, что так будет в США или в Нью-Йорке. В отдельных районах показатели смертности могут быть намного хуже, просто потому, что их системы здравоохранения не настолько всеобъемлющие или у их населения больше хронических заболеваний. В США много загрязненных территорий, которые, как кажется, делают людей более уязвимыми к инфекции и больнее, когда заболевают. Как мы видели в последние дни, такие различия несоразмерно влияют на цветных людей.
Как бы ни было важно, чтобы вести счет, истинные числа могут быть не известны намного позже. Тестирование должно проводиться систематически, даже на бессимптомных людях. Для смертей точные цифры могут никогда не появиться. Можно оценить, используя количество неожиданных смертей по сравнению с годом ранее. Но даже это не идеально, потому что блокировки могут подавлять другие виды смертей - например, дорожно-транспортные происшествия - заставляя людей оставаться дома.
Не поймите меня неправильно: просмотр официальных данных не является пустой тратой времени и внимания. Цифры могут дать некоторое представление о том, что происходит - до тех пор, пока мы распознаем их недостатки.
Этот столбец не обязательно отражает мнение Bloomberg LP и его владельцев.
Чтобы связаться с автором этой истории:
Кэти О'Нил на coneil19@bloomberg.net
Чтобы связаться с редактором, ответственным за эту историю:
Марк Уайтхаус на mwhitehouse1@bloomberg.net
--chines simplificado via tradutor do google
10.怀疑Covid-19数据的原因。大流行的真正代价可能永远未知。
如果您像我一样，就一直在观看有关冠状病毒大流行的每日数据，以寻找一线希望：感染者，住院者，插管者，死亡者。
如果只有更多的理解。我越看这些数字，就越能看到它们的缺点。这是我的前十名。
1-感染人数几乎没有意义。只有经过测试的人才能计算在内，而且测试数量还不够-甚至没有接近，而且除了冰岛之外，没有任何国家/地区可以进行测试。我们所能做的最好的办法是通过猜测被感染的人群中有多少可以进行检查来估计有多少人患病。举例来说，在美国，传闻证据表明人们需要生病才能住院。约有10％的病例值得住院治疗，因此实际感染人数可能是所报道病例的十倍。
2-测试不准确，错误也不对称。特别是，与假阳性相比，它们产生的假阴性要多得多-这意味着它们倾向于表明人们在实际生病时情况还不错。一些研究表明，假阴性率可能超过30％。这意味着应该再次夸大实际感染的估计数。
3-测试次数不等于测试人数。由于测试非常不准确，因此有些人要进行两次测试才能更加确定结果。这意味着与发现的被感染人数相比，所测试的人口比例比实际情况描绘得更加乐观，这又提供了另一个理由，使人们相信实际感染人数更高。
4-数字不同步。人们有时会在住院后数周内死亡，而他们在检测出该病毒呈阳性后会住院一周或更长时间。因此，我们不应该期望“死亡人数”曲线趋于平坦，直到“病例数”曲线出现之后很长时间。这种滞后的光明方面是，由于康复所需的时间比死亡要长，因此死亡率会随着时间的推移而下降。
5-住院的意义正在改变。官员们最近将住院率下降的情况视为一个积极信号。但是这些天要送人去医院需要更多的时间。热线堵塞，救护车稀少，住院患者的标准发生了巨大变化，人们正在避开不堪重负的急诊室。因此，减少住院次数并不一定意味着情况会好转。
6-不会立即或持续报告死亡人数。各种操作问题，例如文件归档和近亲通知，决定了死亡的实际登记时间。这可能有助于解释为什么大多数人倾向于在星期二报告死亡人数。因此，不要对周末的好消息感到兴奋-一周之初可能会让您感到失望。
7-没有在医院外死亡的报道。当人们在家里或在护理机构，老房子或监狱中死亡时，并不总是算在内。这是一个大问题：当法国开始报告疗养院死亡人数时，他们的死亡人数增加了40％。比利时报告的养老院死亡情况相当好，他们发现40％的死亡发生在该处。
8-归因于死亡的政策不一致。一旦有人走了，为什么还要浪费宝贵的测试？因此，医生可能不会将Covid-19列为促成因素。这是一个判断电话，尤其是当有人已经生病时。这可能会对某些环境（例如，康复设施和疗养院）中的数据产生非常大的影响。
9-官员可能有动机隐藏冠状病毒病例。中国，印度尼西亚和伊朗都对其数据进行了审查。在美国的其他情况下，“比较统计数据”也不是未知的。因此，不要以为官员是绝对的操纵者。
10-在一个地方或平均发生的情况可能并不适用于所有地方。一些小型研究表明，Covid-19死亡率约为感染人群的1％。但这并不意味着在美国或纽约都会一样。某些地区的死亡率可能会低得多，这仅仅是因为其医疗保健系统不那么全面，或者其人群患有更多的慢性病。美国有许多受污染的地区，这些地区似乎使人们更容易受到感染，一旦生病，他们就会生病。正如最近几天所看到的，这种差异正在严重影响有色人种。
吸引人的原因可能是要保持计数，直到很久以后才能知道真实的数字。 即使没有症状的人，也需要系统地进行测试。 对于死亡，确切的数字可能永远不会出现。 与一年前相比，可以使用意外死亡人数进行估算。 但是，即使那样也不是很理想，因为封锁可能会迫使人们呆在家里，从而抑制其他类型的死亡，例如交通事故。
不要误会我的意思：观看官方数据并不能完全浪费时间和精力。 这些数字可以让您对正在发生的事情有所了解-只要我们意识到它们的缺陷即可。
本专栏不一定反映彭博社及其所有者的观点。
要联系此故事的作者，请执行以下操作：
凯茜·奥尼尔（Cathy O'Neil），coneil19 @ bloomberg.net
与负责此故事的编辑联系：
马克·怀特豪斯（Mark Whitehouse）发送电子邮件至mwhitehouse1@bloomberg.net
--ae via tradutor do google
10. أسباب الشك في بيانات Covid-19. قد لا تكون الخسائر الحقيقية للوباء معروفة على الإطلاق.
إذا كنت مثلي ، فقد كنت تشاهد البيانات اليومية حول جائحة الفيروس التاجي ، بحثًا عن بصيص من الأمل في المسارات: المصابين ، والمستشفى ، والمنبوع ، والميت.
لو كان هناك المزيد من التفاهم. كلما نظرت إلى الأرقام ، كلما رأيت عيوبها. هنا أفضل 10.
1- عدد المصابين قريب من المعنى. يمكن فقط حساب الأشخاص الذين يخضعون للاختبار ، ولا يزال لا يوجد ما يكفي من الاختبارات - حتى غير قريبة ، وليس في أي بلد باستثناء آيسلندا. أفضل ما يمكننا فعله هو تقدير عدد المرضى من خلال تخمين النسبة المئوية للمصابين الذين يمكن أن يحصلوا على اختبار. في الولايات المتحدة ، على سبيل المثال ، تشير الأدلة القصصية إلى أن الناس بحاجة إلى أن يكونوا مرضى بما يكفي لدخول المستشفى. تستحق حوالي 10٪ من الحالات دخول المستشفى ، لذلك قد يكون العدد الفعلي للمصابين أكبر بعشر مرات مما تم الإبلاغ عنه.
2- الاختبارات ليست دقيقة ولا تتماثل المغالطات. على وجه الخصوص ، ينتجون العديد من السلبيات الكاذبة أكثر من الإيجابيات الكاذبة - مما يعني أنهم يميلون إلى الإشارة إلى أن الناس بخير عندما يكونون مرضى بالفعل. تشير بعض الأبحاث إلى أن المعدل السلبي الكاذب قد يتجاوز 30٪. وهذا يعني أنه يجب تضخيم تقديرات العدد الحقيقي للعدوى مرة أخرى.
3- عدد الاختبارات لا يساوي عدد الأشخاص الذين تم اختبارهم. نظرًا لأن الاختبارات غير دقيقة للغاية ، يتم اختبار بعض الأشخاص مرتين للتأكد من النتائج. وهذا يعني أن نسبة السكان التي تم اختبارها مقارنة بعدد الأشخاص الذين تبين أنهم مصابون يرسم صورة أكثر وردية من الواقع ، مما يقدم سببًا آخر للاعتقاد بأن العدد الفعلي للمصابين أعلى.
4- الأرقام غير متزامنة. يموت الناس في بعض الأحيان بعد أسابيع من دخولهم المستشفى ، ويتم إدخالهم إلى المستشفى لمدة أسبوع أو أكثر بعد اختبار الإصابة بالفيروس. لذلك لا يجب أن نتوقع أن يتسطح منحنى "عدد الوفيات" حتى وقت طويل بعد انقضاء منحنى "عدد الحالات". الجانب المشرق من هذا التأخير هو أنه ، حيث يستغرق الأمر وقتًا أطول للتعافي من الموت ، سينخفض معدل الوفيات بمرور الوقت.
5- معنى الاستشفاء آخذ في التغير. وقد قدم المسؤولون مؤخرًا حالات دخول المستشفى المسطحة كعلامة إيجابية. ولكن الأمر يتطلب الكثير لنقل شخص إلى المستشفى هذه الأيام. الخطوط الساخنة مكتظة ، وسيارات الإسعاف نادرة ، وقد تغيرت معايير الذين يدخلون إلى المستشفى بشكل كبير ، ويتجنب الناس غرف الطوارئ المكتظة. لذا فإن قلة عدد المستشفيات لا يعني بالضرورة أن الوضع يتحسن.
6- لا يتم الإبلاغ عن حالات الوفاة على الفور أو بثبات. هناك قضايا تشغيلية مختلفة ، مثل حفظ الأوراق والإبلاغ عن الأقارب ، تحدد متى يتم تسجيل الوفاة بالفعل. قد يساعد هذا في تفسير سبب الإبلاغ عن معظم الوفيات يوم الثلاثاء. لذلك لا تشعري بالإثارة حيال الأخبار الجيدة في عطلة نهاية الأسبوع - قد تصاب بخيبة أمل في بداية الأسبوع.
7- لا يتم الإبلاغ عن الوفيات خارج المستشفيات. عندما يموت الناس في المنزل أو في مرافق التمريض أو دور المحاربين القدامى أو السجون ، لا يتم احتسابهم دائمًا. هذه مشكلة كبيرة: عندما بدأت فرنسا في الإبلاغ عن الوفيات في دور رعاية المسنين ، ارتفع عدد الوفيات بنسبة 40 ٪. أبلغت بلجيكا عن الوفيات في بيوت التمريض بشكل جيد للغاية ، ووجدت أن 40٪ من الوفيات تحدث هناك.
8- سياسة نسب الوفيات غير متسقة. بمجرد ذهاب شخص ما ، لماذا تضيع اختبارًا قيمًا؟ لذلك قد لا يذكر الأطباء Covid-19 كسبب مساهم. إنها دعوة للحكم ، خاصة عندما كان شخصًا مريضًا بالفعل. قد يكون لهذا تأثير كبير جدًا على البيانات في بيئات معينة مثل مرافق إعادة التأهيل ودور العجزة.
9- قد يكون لدى المسؤولين حوافز لإخفاء حالات الإصابة بالفيروس التاجي. وقد خضعت الصين وإندونيسيا وإيران للتدقيق لإحصاءاتهم. "Juking the stats" ليس معروفًا في سياقات أخرى في الولايات المتحدة أيضًا. لذا لا تفترض أن المسؤولين فوق التلاعب المباشر.
10- ما يحدث في مكان واحد ، أو في المتوسط ، قد لا يكون قابلاً للتطبيق في كل مكان. تشير بعض الدراسات الصغيرة إلى أن معدل وفيات Covid-19 هو حوالي 1 ٪ من السكان المصابين. لكن هذا لا يعني أنها ستكون هي نفسها في الولايات المتحدة أو في مدينة نيويورك. يمكن أن تشهد مناطق معينة معدلات وفاة أسوأ بكثير ، وذلك ببساطة لأن أنظمة الرعاية الصحية الخاصة بهم ليست شاملة أو أن سكانها يعانون من أمراض مزمنة أكثر. لدى الولايات المتحدة الكثير من المناطق الملوثة التي يبدو أنها تجعل الناس أكثر عرضة للإصابة بالعدوى والمرض بمجرد أن يمرضوا. كما رأينا في الأيام الأخيرة ، فإن هذه الفوارق تؤثر بشكل غير متناسب على الأشخاص الملونين.
قد يكون من الممكن معرفة الأرقام الحقيقية حتى وقت لاحق ، حيث قد يكون من المفيد الحفاظ على العد. يجب إجراء الاختبار بشكل منهجي ، حتى على الأشخاص الذين لا تظهر عليهم أعراض. بالنسبة للوفيات ، قد لا تظهر أرقام دقيقة أبدًا. من الممكن تقدير استخدام عدد الوفيات غير المتوقعة مقارنة بالعام السابق. ولكن حتى هذا ليس مثاليًا ، لأن عمليات الإغلاق قد تمنع أنواعًا أخرى من الوفيات - حوادث المرور ، على سبيل المثال - من خلال إجبار الناس على البقاء في المنزل.
لا تفهموني خطأ: إن مشاهدة البيانات الرسمية ليست مضيعة للوقت والاهتمام. يمكن أن تعطي الأرقام بعض الإحساس بما يحدث - طالما أننا ندرك عيوبها.
لا يعكس هذا العمود بالضرورة رأي Bloomberg LP ومالكيه.
للاتصال بمؤلف هذه القصة:
كاثي أونيل في coneil19@bloomberg.net
للاتصال بالمحرر المسؤول عن هذه القصة:
مارك وايتهاوس على mwhitehouse1@bloomberg.net
Nenhum comentário:
Postar um comentário