Đai sứ thống kê của Hiệp hội Thống kê Hoàng gia (Anh) đã tập hợp các hướng dẫn cần thiết để hiểu các số liệu thống kê về COVID-19. Ở đây, họ liệt kê các định nghĩa, một số điều cần lưu ý, và những gì bạn nên làm với những con số bạn thấy.
Trong đại dịch COVID-19 này, bạn sẽ nghe được hoặc đọc được những số liệu khác nhau. Hiệp hội Thống kê Hoàng gia tồn tại để giúp công chúng hiểu rõ hơn về thống kê. Chúng tôi chuẩn bị hướng dẫn ngắn này để giúp bạn tại thời gian khó khăn và vô định này.
Những điểm chính:
– Số lượng ca nhiễm bệnh được xác nhận ít hơn số lượng ca nhiễm thực sự.
– Việc so sánh số lượng ca nhiễm bệnh và số lượng tử vong giữa các quốc gia có thể không có ý nghĩa.
– Mô hình sản xuất ước tính với phạm vi hợp lý. Những mô hình này giúp chúng tôi có thể hiểu được những ảnh hưởng có thể có của các chính sách.
Những từ ngữ bạn có thể thấy hoặc nghe được
Ca nhiễm COVID-19 được xác nhận: có nghĩa là một người có kết quả xét nghiệm dương tính với virut. Xác nhận này còn hiệu lực nếu người đó vẫn còn nhiễm bệnh, chưa bình phục và chưa tử vong.
Ca tử vong vì COVID-19: là một ca nhiễm COVID-19 được xác nhận và đã tử vong
Tỷ lệ các ca tử vong là số ca tử vong chia cho số ca nhiễm được xác nhận.
Tỷ lệ lây nhiễm là số dự kiến các ca lây nhiễm trực tiếp từ một ca nhiễm được xác nhận. Đây cũng được gọi là số sinh sản cơ bản.
Tỷ lệ tử vong thô là số tử vong theo tỷ lệ của toàn bộ dân số (tỷ suất chết thô). Các nhà nghiên cứu tính toán tỷ lệ này cho các khu vực và quốc gia khác nhau.
Những điều bạn cần xem xét:
Số ca nhiễm được xác nhận sẽ ít hơn số ca nhiễm trên thực tế
Có một số người không có triệu chứng. Có triệu chứng thích hợp chưa đủ để được thực hiện chẩn đoán xác nhận nhiễm bệnh, bởi vậy những người có biểu hiện triệu chứng thích hợp có thể không được làm xét nghiệm virut.
Xét nghiệm là không hoàn hảo
Các quốc gia khác nhau có quy tắc riêng đối với đối tượng được xét nghiệm, và phương pháp xét nghiệm mà họ sử dụng. Đôi khi, một xét nghiệm cho kết quả dương tính với người không mang virut. Nguyên tắc xét nghiệm, năng suất và chất lượng ảnh hưởng đến việc xác nhận các ca nhiễm bệnh.
So sánh các ca nhiễm bệnh giữa các quốc gia là thách thức
Các quốc gia khác nhau có nhân khẩu học, chính sách y tế, cấu trúc xã hội và văn hóa khác nhau. Các quốc gia có chế độ xét nghiệm khác nhau, và điều này có thể thay đổi theo thời gian. Các quốc gia cũng có thể ở các giai đoạn khác nhau của dịch. Sự chênh lệch giữa các quốc gia về số ca nhiễm và số ca tử vong có thể một phần xuất phát từ những khác biệt này
Nghiên cứu thận trọng về tỷ lệ các ca tử vong
Có sự không chắc chắn về số lượng các ca nhiễm bệnh và số lượng tử vong. Các ca nhiễm nhẹ, và các ca nhiễm không có triệu chứngcó thể không được phát hiện. Các ca nhiễm mới có thể không phục hồi hoặc tủ vong trong vài ngày hoặc vài tuần. Hệ thống y tế có thể ghi nhận các ca tủ vong do Covid-19 như là do viêm phổi hoặc nguyên nhân khác. Cái chết trong tương lai của những người đã nhiễm bệnh này có thể không được bao gồm trong những tính toán của hiện tại.
Lấy trung bình tốc độ truyền bệnh: Tốc độ truyền bệnh đo lường mức độ lây lan của bệnh nhanh như thế nào. Một số người có thể lây nhiễm nhiều hơn hoặc ít hơn những người khác. Điều này phụ thuộc vào hành vi, tần số liên lạc, sinh học, cơ hội và các yếu tố khác.
Sự tăng trưởng theo cấp số nhân không thể tiếp tục mãi
Ví dụ, một người có virut, lây cho 3 người khác, 3 người này sẽ lây nhiễm cho 9 người khác nữa. Như thế ta có 13 ca nhiễm bệnh. Đây là sự tăng trưởng theo cấp số nhân của các ca nhiễm bệnh. Tăng trưởng theo cấp số nhân là một giai đoạn trong một dịch bệnh. Tiếp tục xu hướng đơn giản này là không phù hợp để dự báo dài hạn. Càng nhiều người hồi phục hoặc chết, càng ít người có thể nhiễm virut. Tại một số điểm, số lượng các trường hợp mới phải bắt đầu giảm.
Các mô hình biến đổi giá trị đầu vào và các ước tính
Một ví dụ đơn giản, một mô hình sẽ cho kết quả về tốc độ lây nhiễm và ước tính con số tử vong. Một nhà khoa học có thể cập nhật mô hình để phản ảnh lời khuyên cho sức khỏe cộng đồng để họ ở nhà. Họ làm vậy bằng cách hạ thấp tốc độ lây nhiễm trong mô hình của họ. Tốc độ lây nhiễm thấp hơn dẫn đến ước tính tử vong thấp hơn từ mô hình. Hai đầu vào này đại diện cho hai kịch bản khác nhau.
Các mô hình khác nhau có mục đích khác nhau
Tiếp theo số liệu mới và các cuộc thảo luận, các nhà khoa học cập nhật các giả định và mô hình của họ. Các mô hình mà sản xuất ra các ước tính khác nhau có thể phù hợp với nhau.
Mô hình hóa bao gồm nhiều lớp không chắc chắn
Đó là sự không chắc chắn về việc virus lây lan nhanh như thế nào và có bao nhiêu người phục hồi. Sự không chắc chắn đó phát sinh từ các mô hình này. Khi các nhà khoa học quan sát nhiều thông tin hơn, ước tính trở nên chính xác hơn. Chúng ta nên tập trung vào các phạm vi giá trị hợp lý, thay vì một số duy nhất.
Chúng tôi cần bạn làm gì?
Tin tưởng vào số liệu thống kê công cộng là quan trọng: Thông tin sai lêch có thể gây tổn thất cho sức khỏe con người,
– Hãy kiểm tra nguồn số liệu của bạn trước khi chia sẻ.
– Nếu con số trông có vẻ không đúng, hãy tìm kiếm con số đó mà một tổ chức đáng tin cậy đã báo cáo.
– Một thống kê có thể không nói lên toàn bộ câu chuyện. Các mục tin tức và bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội có thể đưa ra con số tách khỏi bối cảnh của nó.
– Đồ thị có thể đánh lạc hướng. Hãy kiểm tra nhãn rõ ràng, nơi cho biết nguồn của dữ liệu. Đồ thị nên biểu diễn các con số theo cách tương xứng.
Dữ liệu tạo nên bằng chứng. Bằng chứng tạo ra quyết định. Các vấn đề chính xác được truyền tải trên báo chí, trên truyền hình và đài phát thanh, và trực tuyến
Hãy chia sẻ số liệu thống kê, không thông tin sai lệch.
Lệ Hằng (dịch)