Durante esta pandemia do COVID-19, você ouvirá ou lerá sobre muitos números diferentes. A sociedade britânica de Estatística (RSS) existe para ajudar o público a entender melhor as estatísticas. Preparamos este pequeno guia para ajudá-lo neste momento difícil e incerto.
Pontos chave
- O número de casos confirmados será menor que o número de casos reais.
- As comparações de números de casos e óbitos entre países podem não ter significado.
- Os modelos produzem estimativas com faixas plausíveis. Esses modelos podem nos ajudar a entender os efeitos prováveis das políticas.
Palavras que você poderá ver e ouvir
Um caso confirmado com COVID-19 significa uma pessoa com um resultado positivo para o vírus. Um caso confirmado estará ativo se a pessoa ainda estiver infectada: ela não se recuperou ou morreu. Uma morte no COVID-19 significa um caso confirmado que morreu.
A taxa de mortalidade de casos é o número de mortes dividido pelo número de casos confirmados. Isso também é chamado de taxa de fatalidade de caso.
A taxa de transmissão é o número esperado de infecções diretas em um caso. É também chamado de número reprodutivo básico.
A taxa bruta de mortalidade é o número de mortes como proporção de toda a população. Os pesquisadores calculam essa taxa para diferentes regiões e países.
O que você precisa considerar
O número de casos confirmados será menor que o número real de casos. Algumas pessoas infectadas não apresentam sintomas. Ter sintomas consistentes não é suficiente para um diagnóstico confirmado. Pessoas com sintomas consistentes podem não fazer o teste do vírus.
O teste não é perfeito. Os países diferem em suas regras em relação a quem faz o teste para o COVID-19 e quais testes eles usam. Às vezes, um teste diz que uma pessoa infectada não possui o vírus. Regras de teste, capacidade e qualidade afetam o número de casos confirmados.
Comparações de casos confirmados entre países são desafiadoras. Diferentes países têm diferentes demografias, políticas de saúde, estruturas sociais e culturas. Os países têm diferentes regimes de teste, que podem mudar com o tempo. Os países também podem estar em diferentes fases da epidemia. As disparidades entre países em casos e mortes podem resultar em parte dessas diferenças.
Trate a taxa de mortalidade de casos com cautela. Há incerteza sobre o número de casos e mortes. Casos leves e sem sintomas podem passar despercebidos. Novos casos podem não atingir recuperação ou morte por vários dias ou semanas. Os sistemas de saúde podem registrar uma morte por COVID-19 como pneumonia ou outra causa. Futuras mortes daqueles já infectados não são incluídas no cálculo atual.
As taxas de transmissão descrevem médias. A taxa de transmissão mede a rapidez com que uma doença se espalha. Algumas pessoas podem infectar mais ou menos outras pessoas. Isso depende do comportamento, frequência de contato, biologia, chance e outros fatores.
O crescimento exponencial não pode continuar para sempre. Como exemplo, uma pessoa tem o vírus. Eles passam para três pessoas, que por sua vez passam para nove outras pessoas. Agora, existem 13 casos. Este é um crescimento exponencial nos casos. O crescimento exponencial é uma fase de uma epidemia. Continuar essa tendência simples é inadequado para previsões de longo prazo. Quanto mais pessoas se recuperam ou morrem, menos pessoas podem pegar o vírus. Em algum momento, o número de novos casos deve começar a diminuir.
Os modelos transformam valores inseridos em estimativas. Para usar um exemplo simples, um modelo usa uma taxa de transmissão e produz uma estimativa do total de mortes. Um cientista pode atualizar o modelo para refletir novos conselhos de saúde pública para ficar em casa. Eles fazem isso diminuindo a taxa de transmissão em seu modelo. Essa taxa de transmissão mais baixa leva a uma estimativa de morte mais baixa do modelo. Essas duas entradas representam dois cenários diferentes.
Modelos diferentes têm propósitos diferentes. Após novos dados e discussões, os cientistas atualizam suas suposições e modelos. Modelos que produzem estimativas diferentes podem ser consistentes entre si.
A modelagem envolve muitas camadas de incerteza. Há incerteza sobre a rapidez com que o vírus se espalha e quantas pessoas se recuperam. A incerteza flui através desses modelos. À medida que os cientistas observam mais informações, as estimativas se tornam mais precisas.
Devemos focar em faixas plausíveis de valores, em vez de um único número.
O que precisamos saber
A confiança nas estatísticas públicas é vital. A desinformação pode prejudicar a saúde das pessoas.
Por favor, verifique suas fontes antes de compartilhar estatísticas.
Se um número não parecer correto, verifique se uma organização confiável relatou esse número.
Uma estatística pode não contar a história toda. Notícias e postagens em mídias sociais podem apresentar números fora de contexto.
Os gráficos podem enganar. Verifique se há rótulos claros, que mostram de onde vêm os dados. Os gráficos devem representar os números de maneira proporcional.
Os dados constroem evidências. A evidência informa as decisões. A precisão é importante: impressa, na televisão e no rádio e on-line. Compartilhe estatísticas, não informações erradas.
* - texto publicado pela RSS aqui em 06 de abril de 2020
Nenhum comentário:
Postar um comentário