Acest articol face parte dintr-o serie, prezentată de partenerul nostru SAS, care explorează rolul datelor în înțelegerea pandemiei COVID-19. SAS este un pionier în domeniul gestionării și analizei datelor. (Consultați alte articole din această serie pe pagina noastră Get Smart About COVID-19 Misinformation (Fii inteligent cu privire la dezinformarea COVID-19).)
Rata de mortalitate vs. rata de mortalitate
Datele și informațiile legate de COVID-19 pot fi greu de interpretat dacă nu sunteți expert. Am învățat o mulțime de termeni noi în ultimele săptămâni. Unul dintre termenii pe care îi vedem cel mai des este rata de mortalitate a cazurilor, sau CFR. Acesta este un indicator important, deoarece ne ajută să înțelegem câți dintre cei cu un diagnostic confirmat de COVID-19 mor ca urmare a bolii. Cu toate acestea, la fel ca și comparațiile menționate anterior în această serie, această cifră trebuie privită în context.
În primul rând, este important să diferențiem rata de fatalitate a cazurilor de alți indicatori, cum ar fi rata mortalității sau chiar riscul unei persoane de a muri dacă ar fi infectată. Rata de fatalitate a cazurilor este reprezentată ca un raport.
Graficul oferit de SAS.
Din păcate, este greu de măsurat aceste două cifre cu o precizie totală. Numărul de persoane diagnosticate în prezent cu COVID-19 nu este egal cu numărul de persoane care o au efectiv. Și este posibil să nu obținem niciodată o evaluare exactă a acestui număr. Rata actuală de mortalitate este probabil ridicată în comparație cu riscul real de a muri dacă ați contracta boala. Acest lucru se datorează faptului că persoanele care au cele mai multe șanse de a fi testate sunt cele care prezintă cele mai grave simptome, ceea ce le face mai susceptibile de a suferi complicații care le pun viața în pericol.
Considerați alți factori
Factori subiacenți, cum ar fi vârsta și condițiile de sănătate preexistente, fac ca riscul dvs. individual să fie diferit de riscul general. Și, în timp ce anumite rapoarte privind ratele de mortalitate includ și unele dintre aceste date demografice, nu uitați că aceste cifre au aceleași prejudecăți bazate pe context ca și ratele globale de mortalitate.
În cele din urmă, o măsură pe care o vedem mai rar, dar care merită totuși atenție, este rata globală de mortalitate. Aceasta se referă la partea din populație care moare ca urmare a pandemiei. Această cifră este de obicei foarte diferită de rata de mortalitate a cazurilor, deoarece nu toată lumea este expusă la boală. Imaginați-vă o țară cu doar 100 de persoane în ea. Dacă 20 dintre aceste persoane se infectează și una dintre ele moare, rata de mortalitate – proporția celor infectați care au murit – ar fi de 5%. Cu toate acestea, rata mortalității este de numai 1%. Adică, 1% din populația totală a decedat.*
Ceea ce trebuie reținut aici este să vă uitați cu atenție la procentele pe care le vedeți raportate și să vă asigurați că înțelegeți la ce populație se aplică. Este vorba de o întreagă populație? Doar celor infectați? Doar cei cu simptome severe? Toate acestea sunt întrebări importante pe care trebuie să vi le puneți atunci când interpretați informațiile.
Concluzie
Există o percepție comună conform căreia numerele și datele sunt fapte, dar este greșit să presupunem că acestea reprezintă o imagine complet exactă a lumii. Datele pe care le avem sunt cele mai bune măsurători disponibile în acest moment. Singurul mod în care am putea ști cu certitudine cum se modifică zilnic numărul de cazuri este dacă am putea testa zilnic fiecare persoană în parte. Acest lucru pur și simplu nu este fezabil, așa că, în schimb, trebuie să ne bazăm pe măsurătorile noastre imperfecte. 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.
About SAS: Through innovative analytics software and services, SAS helps customers around the world transform data into intelligence.