Understanding COVID-19 data: Case fatality rate vs. mortality rate vs. risk of dying

Questo pezzo fa parte di una serie, presentata dal nostro partner SAS, che esplora il ruolo dei dati nella comprensione della pandemia COVID-19. SAS è un pioniere nel campo della gestione dei dati e dell’analisi. (Guarda gli altri post della serie sulla nostra pagina Get Smart About COVID-19 Misinformation.)

Tasso di mortalità contro tasso di mortalità

I dati e le informazioni relative a COVID-19 possono essere difficili da interpretare se non sei un esperto. Abbiamo imparato molti nuovi termini nelle ultime settimane. Uno dei termini che vediamo più spesso è il tasso di mortalità dei casi, o CFR. Questa è una metrica importante perché ci aiuta a capire quanti di quelli con una diagnosi confermata di COVID-19 muoiono a causa della malattia. Tuttavia, come i confronti menzionati in precedenza in questa serie, questo numero deve essere considerato nel contesto.

Prima di tutto, è importante differenziare il tasso di fatalità da altre metriche, come il tasso di mortalità, o anche il rischio di una persona di morire se venisse infettata. Il tasso di mortalità è rappresentato come un rapporto.

Grafico che mostra il tasso di mortalità rispetto al tasso di mortalità

Grafico per gentile concessione di SAS.

Purtroppo, è difficile misurare entrambi questi numeri con totale precisione. Il numero di persone attualmente diagnosticate con COVID-19 non è uguale al numero di persone che effettivamente lo hanno. Ed è possibile che non avremo mai una valutazione accurata di questo numero. L’attuale tasso di mortalità è probabilmente elevato rispetto al rischio reale di morire se si prende la malattia. Questo perché le persone che più probabilmente si sottopongono al test sono quelle con i sintomi peggiori, il che le rende più inclini a sperimentare complicazioni pericolose per la vita.

Considera altri fattori

Fattori sottostanti come l’età e condizioni di salute preesistenti rendono il tuo rischio individuale diverso dal rischio generale. E mentre alcuni rapporti sui tassi di mortalità includono anche alcuni di questi dati demografici, ricordate che questi numeri hanno le stesse distorsioni basate sul contesto dei tassi di mortalità complessivi.

Infine, una metrica che vediamo meno spesso, ma che merita ancora attenzione, è il tasso di mortalità complessivo. Questo si riferisce alla porzione di popolazione che muore a causa della pandemia. Questo numero è tipicamente molto diverso dal tasso di mortalità dei casi, perché non tutti sono esposti alla malattia. Immaginate un paese con solo 100 persone. Se 20 di queste persone venissero infettate e 1 di loro morisse, il tasso di fatalità – la proporzione di coloro che sono stati infettati e che sono morti – sarebbe del 5%. Tuttavia, il tasso di mortalità è solo dell’1%. Cioè, l’1% della popolazione totale è morto.*

Il risultato è di guardare attentamente le percentuali che si vedono riportate e assicurarsi di capire a quale popolazione si applica. È un’intera popolazione? Solo quelli infettati? Solo quelli con sintomi gravi? Queste sono tutte domande importanti da porsi quando si interpretano le informazioni.

Conclusione

C’è una percezione comune che numeri e dati siano fatti, ma è sbagliato assumere che siano un quadro completamente accurato del mondo. I dati che abbiamo sono le migliori misurazioni disponibili al momento. L’unico modo in cui potremmo sapere con certezza come cambia il numero di casi ogni giorno è se potessimo testare ogni singola persona ogni giorno. Questo semplicemente non è fattibile, quindi dobbiamo fare affidamento sulle nostre misurazioni imperfette. This makes understanding the pandemic and its progression more challenging; but data analysis is still a powerful tool to give us insight and help us make decisions.

*The original version of this blog post included incorrect figures in the section discussing mortality rate vs. case fatality rate. They were corrected on April 14, 2020, the date of publication. We apologize for the error.

Other articles in this series:

    • Examining data behind racial disparities.
    • Comparing data across countries.
    • Comparing data across time.
    • Age isn’t everything.

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