Опросы и опросы используют случайную выборку. Почему не тестирование на пандемию? Gerville / E + через Getty Images

Подумайте над этими двумя вопросами: какой процент американцев заражен или был заражен коронавирусом? И какова вероятность смерти от вируса, если вы поймаете его? Одним из наиболее тревожных аспектов пандемии COVID-19 является то, что эти два фундаментальных показателя - уровень коронавирусной инфекции и коэффициент летальности - неизвестны.

политолог и прикладной математикНас часто просят найти показатели верований или мнений в больших группах. Те же самые подходы, которые мы используем для политического опроса, могут быть использованы для определения того, насколько распространен и насколько смертоносен коронавирус.

Учитывая бесконечные ресурсы, самый простой способ выяснить, сколько американцев имеют вирус и какой риск он представляет, это проверить каждого человека в Соединенных Штатах. Но нет бесконечных ресурсов, и тестирование на коронавирус был гораздо более избирательным, По состоянию на 8 апреля основными приоритетами CDC для тестирования являются госпитализированные пациенты и медицинский персонал с симптомамии в целом это, как правило, люди с симптомами, которые были проверены.

Из-за этого выборочного тестирования эпидемиологи и представители общественного здравоохранения в США просто не знают истинную степень проникновения коронавируса в страну, то есть уровень заражения вирусом. И не зная, сколько людей было заражено, невозможно определить коэффициент смертности - вероятность смерти от вируса, если вы его заразили, - и многие другие статистические данные, связанные с коронавирусом. К счастью, существует простой способ узнать, насколько широко распространен и смертелен COVID-19: тестируйте случайным образом.

Тестирование больных и симптоматических

Так почему же невозможно рассчитать коэффициент заражения коронавирусом и смертность от миллионы тестов COVID-19, которые уже были выполнены В Соединенных Штатах? Проблема не в количестве тестов, а в том, кто был протестирован.

Тестирование пациентов с симптомами отражает классическую ошибку в выборке. Исследователи хотят знать, у кого есть коронавирус, но, поскольку большинство из протестированных имеют симптомы, медицинские работники отбирают образцы из группы с более высокими показателями инфицирования, чем можно было бы ожидать среди населения в целом. Люди с симптомами COVID-19 чаще имеют COVID-19, чем случайно выбранный человек.

Люди, которые проходят добровольное тестирование, чаще болеют, чем случайные люди. AP Photo / Sue Ogrocki

Причины такого выборочного тестирования вполне понятны. Когда тестирование является дефицитным ресурсом, люди с симптомами COVID-19 должны пройти тестирование таким образом, чтобы могут быть предложены надлежащие методы лечения и может начаться отслеживание контактов, Кроме того, время и количество работников здравоохранения ограничены, и удобно проверять людей, которые появляются в больницах и кабинетах врачей, требующих проведения обследования. Но люди, которые появляются в медицинских учреждениях, с большей вероятностью будут иметь симптомы и в первую очередь иметь COVID-19.

Люди, проверенные на коронавирус, не являются хорошим представителем населения США в целом. Таким образом, уровень заболеваемости и летальности в этой группе не отражает большую численность населения США.

Случайное тестирование является репрезентативным тестированием

Возможность проверить всю популяцию на коронавирус может быть далеко, но не обязательно проверять всех в США, чтобы получить точные цифры. Путем случайного тестирования достаточно большого числа людей можно получить выборочную группу, демография которой представляет всю страну. Именно так проводятся опросы и опросы.

Должностные лица общественного здравоохранения могут начать случайный отбор людей со всей территории Соединенных Штатов, проверять их на наличие коронавируса и затем отслеживать, какая часть тех, кто дал положительный результат на коронавирус, умерла от COVID-19. Если случайное тестирование выполнено правильно, то уровни заболеваемости и случайности в случайной выборке должны быть очень близки к фактическим показателям во всей популяции США.

Разговор США, CC BY-ND

Итак, сколько людей вам нужно случайным образом проверить, чтобы получить данные, которые могут точно описать весь США? К счастью, математика, стоящая за этим вопросом, уже давно разработана, и их число, вероятно, меньше, чем вы думаете.

Президентские одобрения опросы часто выборка примерно 1,000 человек, Это дает погрешность приблизительно в 3%, что означает, что случайный шанс может привести к снижению результатов до 3%.

Погрешность в 3% может быть хорошей для оценки президентского одобрения, но она, вероятно, недостаточно точна для пандемии коронавируса. Если 10,000 человек в США были проверены на вирус, допустимая погрешность для уровня заражения вирусом становится 1%. На практике эти пределы погрешности являются консервативными. Фактическая допустимая погрешность для случайной выборки из 10,000 XNUMX человек, вероятно, будет намного меньше и, вероятно, будет достаточно точной, чтобы дать должностным лицам здравоохранения полезную информацию об общем количестве инфицированных и смертности от случаев заболевания для тех, кто имеет коронавирус.

Десять тысяч могут показаться большими, но по состоянию на 8 апреля Соединенные Штаты уже протестировано более 2 миллионов человек, Ключ в случайном выборе. Образец из 10,000 американцев наиболее полезен, если тестируемые выбираются по лотерее.

С хорошей информацией о географическом и демографическом распространении вируса, помощь может быть перенаправлена ​​в районы, которые больше всего в ней нуждаются. AP Photo / Elaine Thompson

Почему эти статистические данные имеют значение

С помощью национальной случайной выборки эпидемиологи смогут узнать гораздо больше, чем просто общее число случаев коронавируса и смертности от вируса в США. Люди, которые инфицированы, но не больны, будут проверены, и можно будет определить число бессимптомных случаев. ,

Эта выборка также предоставит информацию о географии, этнической принадлежности и других демографических переменных. Уже есть некоторые данные, показывающие, что определенная демография, а именно Афро-американцы и люди с низким доходом - несоразмерно поражены вирусом. Это говорит о том, что уровень заражения COVID-19 и его летальность варьируют в разных регионах США и в разных подгруппах населения страны. Случайная выборка может выявить подобные тенденции до того, как будет нанесен наибольший ущерб, и должностные лица общественного здравоохранения могут принять целенаправленную и детальную политику, чтобы помочь группам или регионам высокого риска.

Хотя случайное тестирование не было частью национальной дискуссии о коронавирусе, это может измениться. 4 апреля директор департамента здравоохранения Огайо Эми Актон объявила, что ее штат работает с CDC, чтобы разработать план случайной выборки, Целью этого проекта является определение истинного степень коронавируса в Огайо без проверки всего состояния.

Должностные лица общественного здравоохранения использовали рандомизацию в других ситуациях, таких как мониторинг распространения брюшной тиф в некоторых частях Египтаи это работает. Математика, стоящая за случайной выборкой, является фундаментальной для многих областей опроса и статистики. Единственное, что нужно сделать чиновникам здравоохранения, это выяснить казнь. Произвольное тестирование, безусловно, возможно в США и предоставит ценную информацию чиновникам здравоохранения, которые борются с кризисом коронавируса.

Об авторе

Даниэль Н. Рокмор, Уильям Х. Неуком, 1964 г. Заслуженный профессор вычислительной науки, заместитель декана по науке, Дартмутский колледж, Колледж Дартмут и Майкл Херрон, Уильям Клинтон Стори Ремсен, 43 года, профессор государственного управления и руководитель программы количественных социальных наук, Колледж Дартмут

Эта статья переиздана из Беседа под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.

Похожие книги:

Тело ведет счет: мозг, разум и тело в исцелении травмы

Бессель ван дер Колк

Эта книга исследует связи между травмой и физическим и психическим здоровьем, предлагая идеи и стратегии для исцеления и восстановления.

Нажмите для получения дополнительной информации или для заказа

Дыхание: новая наука об утерянном искусстве

Джеймс Нестор

Эта книга исследует науку и практику дыхания, предлагая идеи и методы для улучшения физического и психического здоровья.

Нажмите для получения дополнительной информации или для заказа

Парадокс растений: скрытые опасности «здоровой» пищи, вызывающие болезни и увеличение веса

Стивен Р. Гандри

Эта книга исследует связи между диетой, здоровьем и болезнями, предлагая идеи и стратегии для улучшения общего состояния здоровья и хорошего самочувствия.

Нажмите для получения дополнительной информации или для заказа

Код иммунитета: новая парадигма настоящего здоровья и радикального омоложения

Джоэл Грин

Эта книга предлагает новый взгляд на здоровье и иммунитет, опираясь на принципы эпигенетики и предлагая идеи и стратегии для оптимизации здоровья и старения.

Нажмите для получения дополнительной информации или для заказа

Полное руководство по голоданию: исцелите свое тело с помощью прерывистого, чередующегося и длительного голодания

д-р Джейсон Фанг и Джимми Мур

Эта книга исследует науку и практику голодания, предлагая идеи и стратегии для улучшения общего состояния здоровья и хорошего самочувствия.

Нажмите для получения дополнительной информации или для заказа