Katru dienu mēs izsekojam datus par saslimšanas, nāves un izārstēšanās gadījumu skaitu, mēs novērojam diagrammas, kas parāda gaidāmo epidēmijas attīstību. Tomēr, vai tabulās un modeļos ietvertie dati ir ticami?
Kopš epidēmijas uzliesmojuma zinātniskās institūcijas un plašsaziņas līdzekļi ir pārpludinājuši pasauli ar simtiem cilvēku. Ir dati par atgūšanu un upuru skaitu visā pasaulē un vietējā līmenī, un visbeidzot mums ir modeļi, kas šos datus izmanto, lai prognozētu epidēmijas gaitu.
Tomēr, vai šī informācija ir patiesa? Un jautājums nav par to, vai tie ir apzināti falsificēti (kā tas tika darīts epidēmijas sākumā Ķīnā), bet vai tie patiešām parāda realitāti?
Problēmas ar diagnozi
Ir svarīgi atcerēties, ka COVID-19 dati nebūt nav perfekti, saka Sky News žurnālisti no Lielbritānijas. Tas attiecas uz visiem skaitļiem - neatkarīgi no tā, vai tos ir publicējuši valdības, ārsti un plašsaziņas līdzekļi.
Kāpēc? Tā kā pašreizējos apstākļos nav iespējams precīzi novērtēt vissvarīgākos datus, kas ir COVID-19 pacientu skaits. Dažādu iemeslu dēļ.
Lai noteiktu patieso inficēto cilvēku skaitu, būtu jāpārbauda katrs cilvēks. Tas, protams, ir fiziski neiespējami, bet arī neizdevīgi. Pārbaudes ir dārgas un to skaits ir ierobežots, tāpēc tos veic tikai cilvēkiem, kuriem ir simptomi, kas norāda uz infekcijām.
Jūs nevarat - vismaz vēl ne - vienkārši veikt testu, ja jums nav drudža vai elpas trūkuma.
Tā kā tiek izmeklēti tikai vissmagākie gadījumi, daudzi cilvēki, kuriem ir bijusi vai pašlaik cieš no COVID, statistikā nav iekļauti. Un tas ir ļoti svarīgs skaitlis, jo nediagnosticēti cilvēki ar viegliem simptomiem turpina inficēties, uzsver amerikāņu dienas laikraksts The Hill.
Nezināms testu skaits
Saskaņā ar Lielbritānijas stacijas Sky News datiem COVID-19 ir jauna slimība, un precīzas un uzticamas pārbaudes izstrāde prasa laiku. Ir arī grūti pateikt, kura valsts veic visvairāk testu, kā arī grūti pateikt, vai tie ir precīzi. Pašlaik tiek veikti divu veidu COVID testi: molekulārie un seroloģiskie.
Molekulāro testu pamatā ir aktīvas infekcijas pazīmju identificēšana. Tos veic ar tamponu paraugiem no rīkles aizmugures. Šis testa veids apstiprina diagnozi, ja tajā identificē divus specifiskus SARS-CoV-2 gēnus.
Ja tas identificē tikai vienu no šiem gēniem, tas dos nepārliecinošu rezultātu. Viņi arī nesniedz atbildi par to, vai kādam ir bijusi infekcija iepriekš, bet viņš ir atveseļojies, kas acīmredzami pazemina statistiku.
Otrais testa veids, seroloģiskais (asins tests), nosaka antivielas, kuras jūsu ķermenis ražo, lai cīnītos pret vīrusu. Tas ļauj jums spriest, vai pacients ir bijis iepriekš inficēts, un tas ir lieliski piemērots infekciju noteikšanai ar viegliem simptomiem vai bez tiem.
Kā ziņo Lielbritānijas stacijas Chanel4 žurnālisti, atsevišķu valstu valdību sniegtā statistika galvenokārt balstās uz molekulāro testu rezultātiem. Tie ir izplatīti, bet bieži (apmēram 30% gadījumu) dod nepatiesu rezultātu, īpaši infekcijas sākuma stadijā.
Tāpēc testi bieži tiek atkārtoti, kas arī kropļo statistiku: mēs runājam, piemēram, par simtu veikto testu, bet praksē tie ir aptuveni 70 pacienti, jo pārējie ir atkārtoti testi ar cilvēkiem, kuri jau ir pārbaudīti.
Tas viss nozīmē, ka to pacientu skaits, kuriem ir apstiprināta diagnoze, patiesībā ir daudz mazāks nekā to cilvēku skaits, kuri patiešām saslimuši ar COVID. Lielbritānijas galvenais zinātniskais padomnieks sers Patriks Vallanss saka, ka patlaban Lielbritānijā ir desmitiem, ja ne simtiem tūkstošu gadījumu, kas nav un netiks identificēti.
Nepietiekami novērtēts nāves gadījumu skaits
Nāves, lai arī kā izklausās, ir visuzticamākais informācijas avots par epidēmijas attīstību, taču pat šeit speciālistiem ir daudz šaubu. Katru dienu mums tiek paziņots to cilvēku skaits, kuriem COVID-19 tests ir pozitīvs un kuri ir miruši, bet mēs nezinām, vai tas bija arī viņu nāves cēlonis.
Turklāt daudzi mirušie netiek pārbaudīti pēc nāves, tāpēc nav zināms, kas izraisīja viņu nāvi.
Bieži nāves cēloņi ir tā saucamās blakusslimības - notiek diskusijas, vai hronisku blakusslimību atzīšana par nāves cēloni ir pareiza. Jo, ja mēs uzskatām, ka 80 gadus vecs koronavīrusa slimnieks nomira elpošanas mazspējas, nevis COVID rezultātā, vai mēs pazeminām epidēmijas statistiku?
Viss ir beidzies: profesors Nīls Fergusons, kurš vada Londonas Imperiālās koledžas komandu, uzsver, ka dati par ar koronavīrusu saistītiem nāves gadījumiem nāk no slimnīcām un izslēdz cilvēkus, kuri karantīnas vai pansionātu laikā nomira savās mājās.
Laikraksts "Hill" piebilst, ka pārslogotās slimnīcas koncentrējas uz slimnieku aprūpi, nevis uz datu apkopošanu, kas nozīmē, ka faktisko vīrusa izraisīto nāves gadījumu skaits, iespējams, ir lielāks nekā ziņotais.
Polijā saskaņā ar PVO ieteikumiem martā tika ieviestas jaunas vadlīnijas koronavīrusa izraisītu nāves gadījumu klasifikācijai. Līdz šim tajos bija iekļauti tikai pirms nāves pārbaudītie mirušie, tagad ārsti kā nāves cēloni norāda COVID diagnozi vai aizdomas par COVID, un viņiem ir iespēja iekļūt t.s. "blakusslimības".
Izkropļoti statistikas modeļi
Datus par infekciju un nāves gadījumu skaitu, kā arī datus par slimības pieaugumu laika gaitā zinātnieki izmanto, lai izveidotu statistikas modeļus. Pamatojoties uz to, viņi spēj prognozēt epidēmijas attīstības tempu un mērogu citās valstīs.
Diemžēl, kā uzsver The Hill katru dienu, neprecīzi dati par iepriekš minēto gadījumu un nāves gadījumu skaitu neļauj modeļiem parādīt patiesību. "Ja jums ir slikti dati, rezultāti būs neuzticami" - uzsver žurnālisti.
Ja jūsu dati nav ideāli, kāpēc tos izmantot?
Atbilde ir jā, jo tas ir viss, kas mums ir. Neskatoties uz to, ka šie dati ir nepilnīgi un dažkārt pat maldinoši, tie joprojām ir galvenā pandēmijas kopainas sastāvdaļa. Koronavīruss ir jauns patogēns un paliek noslēpums. Jums jāapzinās, ka tas, ko mēs zinām par viņu, joprojām ir panākumi.
Mēs iesakām arī:
Kā jūs varat noķert koronavīrusu no Ķīnas?
Koronavīruss - simptomi, ārstēšana. Vai koronavīruss ir izārstējams?
Simt dienu, kas satricināja pasauli, - koronavīrusa uzliesmojuma kalendārs pasaulē
Mēs zinām, cik daudz poļu iegūs COVID-19!
-objawy-przyczyny-leczenie.jpg)
