Поскольку нет никаких возможных способов анализа, категоризации, разбора или анализа данных о населении, кроме как по «доле голосов Трампа», не должно быть любой другое возможное объяснение всего, кроме того, что красные округа = плохо (высокая смертность от Covid!), Синие округа = хорошо (не так много смертей от Covid!).
Конечно, я шучу. Все предложение просто глупо. Концепция врожденных различий в популяциях хорошо зарекомендовавшее себя соображение для тех, кто изучает здоровье населения. Можно подумать, что самая престижная газета нашей страны может потребовать, чтобы ее главный автор проконсультировался с экспертами в области здравоохранения или даже с ученым-актуаром, чтобы получить более информированную точку зрения и дать более строгий анализ данных.
Давайте посмотрим на основные моменты сериала Дэвида Леонхардта «Красный Ковид».
27 сентября, 2021
Красный Ковид: Партизанская модель Covid становится все более экстремальной».
(Обратите внимание на ось Y на этом графике)
«Что отличает США, так это наличие консервативной партии — Республиканской партии, которая стала враждебно относиться к наука и эмпирическое доказательство в последние десятилетия. Консервативный медиа-комплекс, включая Fox News, Sinclair Broadcast Group и различные интернет-издания, повторяет и усиливает эту враждебность. Трамп вывел заговорщическое мышление на новый уровень, но не он его создал».
«Политики-демократы умоляли всех американцев сделать прививку, а многие политики-республиканцы — нет».
8 ноября 2021
Смерти от Covid в США становятся еще краснее: Смерти от Covid в США становятся еще краснее
«Краткая версия: разрыв в числе погибших от Covid между красной и синей Америкой за последний месяц рос быстрее, чем в любой другой момент.
В октябре 25 из каждых 100,000 7.8 жителей округов с большим количеством Трампа умерли от Covid, что более чем в три раза превышает показатель в округах с большим количеством Байдена (100,000 на XNUMX XNUMX)».
18 февраля 2022
Красный Ковид, обновление: Партизанский разрыв в смертности от Covid все еще растет, но медленнее».
«Как видно из диаграммы, потери в округах, где Трамп победил с большим перевесом, были еще хуже, чем в округах, где он выиграл с небольшим перевесом.
«Этот феномен является примером того, как политическая поляризация страны исказила мышление людей, даже когда на карту поставлена их личная безопасность. Это трагедия, и ее тоже можно предотвратить».
Прежде чем вдаваться в подробности этих чрезмерных упрощений, я хотел бы прояснить, что я считаю, что приведенные выше утверждения Леонхардта отражают искреннее убеждение. Он искренне верит, что причиной смертности от Covid-XNUMX являются политические предпочтения. Не состояние здоровья, возраст, вес, сопутствующие заболевания. Только одно: личные политические предпочтения.
Чтобы было ясно, он считает, что основным объяснением более высокой смертности от Covid-19 в красных округах на самом деле является более низкий уровень вакцинации в красных округах. Таким образом, в более широком смысле это объясняется политическими предпочтениями.
Ниже я надеюсь изложить более полную картину того, что происходит, когда мы подразделяем данные на уровне округов на категории, выбранные Леонхардтом: «Доля голосов Трампа в округе» (0–30%, 31–45%, 46-55%, 56-70% и 70%+). Используя исторические данные о смертности на уровне округов, я попытаюсь ответить на следующие вопросы:
Как тенденции смертности от Covid соотносятся с историческими тенденциями при классификации по политическим предпочтениям?
Коррелирует ли смертность от Covid-19 со смертностью от всех причин?
Было ли в 2021 году значительное, беспрецедентное расхождение в общей смертности между «красными» и «синими» округами?
Можно провести дополнительный анализ, чтобы увидеть, коррелируют ли уровни вакцинации с общей смертностью (в отличие от только Covid-19) в долгосрочной перспективе. цель, я решил пока не сравнивать смертность по уровню вакцинации по округам (многие другие уже взялись за эту задачу!). Чтобы было ясно, я считаю, что для тех, кто находится в группе риска, вакцины показали свою эффективность. снизить риск болезни этим лицам. Цель этого анализа — глубже изучить эти политические подразделения, которые, по мнению New York Times, являются неоспоримым объяснением смертности от Covid-19, иначе известного как «красный Covid».
Для начала давайте посмотрим на разницу в округах, которые мы сравниваем здесь. Глядя на группу «70% + голоса Трампа» — она представляет 25 миллионов американцев, а среднее население округов в этой группе составляет 23 тысячи. В основном это сельские уезды. Сравните с округами Байдена, где у Трампа было менее 30% голосов, что составляет 110 миллионов американцев (в основном в городских районах), а средняя численность населения в этих округах составляет 137 тысяч.
Чтобы предостеречь оставшийся анализ с этими данными о населении, мы сравниваем очень разные демографические данные и не учитываем эти основные различия. Правильным способом проведения этих сравнений было бы контролировать эти различия, в первую очередь, путем корректировки по возрасту, чтобы выявить влияние, которое могут иметь разные уровни вакцинации или разные политики. В статьях NYT этого не было, и в одном случае была предпринята попытка игнорировать важность возрастных различий между этими группами. Я просто буду использовать те же категории, что и они, но взгляну на эти классификации более высокого уровня, чтобы увидеть, правдоподобно или нет первичное предположение Леонхардта.
Как тенденции смертности от Covid соотносятся с историческими тенденциями при классификации по политическим предпочтениям?
Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны посмотреть, является ли эта тенденция к более высокой смертности в более консервативных районах новой или уникальной находкой. Это что-то новое или уникальное, вызванное пандемией? Бумага в Журнал эпидемиологии и общественного здоровья, написанный в 2015 году (эпоха до Трампа), отвечает на этот вопрос для нас.
«В этом анализе 32 830 участников и общего времени наблюдения 498 845 человеко-лет мы обнаружили, что принадлежность к политической партии и политическая идеология связаны со смертностью. Однако, за исключением независимых (скорректированный HR (AHR) = 0.93, 95% ДИ от 0.90 до 0.97), различия между политическими партиями объясняются основными социально-демографическими характеристиками участников. Что касается идеологии, консерваторы (AHR = 1.06, 95% ДИ от 1.01 до 1.12) и умеренные (AHR = 1.06, 95% ДИ от 1.01 до 1.11) подвергаются большему риску смертности во время наблюдения, чем либералы».
Таким образом, согласно этой статье, уровень смертности консерваторов был несколько выше, чем у других политических групп. Чтобы увидеть, отображается ли это в данных о смертности от всех причин, я взял данные о смертности на уровне округов за годы, предшествующие Ковиду (2018 и 2019), из ЦКЗ Чудо, и сгруппировали их по тем же группам, которые использует NYT — «% доли голосов Трампа», чтобы увидеть, является ли более высокий уровень смертности во время пандемии беспрецедентным.
Оказывается, в округах Трампа смертность была выше, чем в других группах, примерно 1200 смертей на 100 тысяч населения в оба предыдущих года, 2018 и 2019. Таким образом, данные показывают, что красные округа с более высоким уровнем смертности в целом не являются новым явлением. , и соответствует историческим тенденциям. Интересно, однако, что в синих округах смертность была лишь немного ниже, чем в «светло-красных» округах, а в «фиолетовых» и «голубых» округах была самая низкая смертность. Этому есть много правдоподобных объяснений, самое простое из которых состоит в том, что в этих округах просто пожилое население. Давайте посмотрим, как меняются данные, когда мы корректируем коэффициенты смертности по возрасту. (Примечание: подробный пост о важности корректировки возраста и о том, как/почему он стоит, см. в посте Мэри Пэт Кэмпбелл. здесь????
Вы можете видеть, что при поправке на возраст разница в показателях между группами округов почти исчезает.
Коррелирует ли смертность от Covid-19 со смертностью от всех причин?
Основное предположение в материалах NYT состоит в том, что эти группы представляют собой некую огромную разницу в общем бремени смертности и смертности. Материалы посвящены исключительно смертям от Covid-19 или вместе с ним, и на самом деле нет упоминания об общем влиянии смертности. Без сомнения, Covid-19 вызвал избыточную смертность и увеличил общее бремя смертности среди населения.
Но остается вопрос – насколько это бремя было выше или ниже в «красных» и «синих» районах страны? Мы можем ответить на этот вопрос, сравнив смертность от Covid-19 в этих группах с общей смертностью в этих же группах. Посмотрим, что произойдет, когда мы это сделаем. Поскольку Нью-Йорк Таймс сосредоточился на 2021 году, когда вакцины стали широко доступны, мы начнем именно с этого.
Взгляните на уровень смертности от Covid-19 слева и уровень смертности от всех причин справа.
Как видите, диаграмма слева — это то, на чем сосредоточена серия статей NYT — это значительный разрыв между красным и синим. Глядя на диаграмму справа (Смертность от всех причин), можно увидеть, что различия исчезают. Интересно, кто-нибудь, читающий эти статьи, уйдет, осознав, что, несмотря на более низкие показатели смертности от Covid-19 в синих округах, в тех же темно-синих округах общая смертность на самом деле была выше, чем в пурпурных или светло-голубых округах?
Было ли в 2021 году значительное, беспрецедентное расхождение в общей смертности между «красными» и «синими» округами?
Если вы сравните уровень смертности в 2021 году по этим группам с аналогичным показателем в 2019 году, вы увидите, что в целом они выше, но в сравнении каждая группа сохраняет тот же рейтинг, что и их непандемический год. Таким образом, хотя уровень смертности от Covid-19 может быть правдой в темно-синих округах, это не отражается на общем уровне смертности в этих округах. (Я бы скорректировал эти показатели по возрасту, если бы у меня были доступные данные, но в настоящее время CDC Wonder еще не имеет данных за 2021 год на момент написания этой статьи).
Другой способ взглянуть на это — посмотреть на изменение ставок по годам в каждой группе. Как видно из приведенной ниже диаграммы, процентное изменение остается довольно стабильным среди каждой отдельной группы: в 2020 г. наблюдалась самая большая скорость изменения, а в 2021 г. наблюдалась небольшая, но значительная скорость изменения по сравнению с 2020 г. (это означает, что общая смертность все еще была довольно высокой по сравнению с 2019 г. ).
Таким образом, когда мы принимаем историческую точку зрения и точку зрения более высокого уровня, сохраняя те же самые группы, эти резкие различия в показателях смертности от Covid-19, похоже, не переводятся в общие показатели морали. Почему?
Рискуя, что этот анализ превратится в очередное нагромождение, указывающее на ошибки, Я хотел бы предложить более мягкое объяснение. Это то, что преследовало журналистов и репортажи на протяжении всей пандемии. Почему все обрамлено красным и синим? Одна простая причина: доступность данных. Leonhardt использует данные, которые легко доступны и уже отформатированы для удобного анализа.
Это то, что называется уклон доступности. По сути, это создание гипотезы или завершение исследования на основе определенного набора данных исключительно по той причине, что данные есть. Тот факт, что данные доступны, не означает, что их лучше всего использовать для ответа на вопрос.
Республиканцы тоже люди
Почему все это имеет значение? В конце концов, мы, похоже, пришли к пониманию того, что основные репортажи и кабельные новости имеют левый уклон. Подумаешь?
Когда дело доходит до здоровья населения, цель состоит в том, чтобы способствовать здоровью и благополучию каждого, и когда сообщения и отчеты в области общественного здравоохранения станут беззастенчиво пристрастными, с использованием тактики обвинения и стыда, это, скорее всего, будет иметь эффект, противоположный ожидаемому. содействие улучшению здоровья.
Консерваторам и «красным округам» тоже нужны хорошие советы по здоровью. Они должны быть в состоянии доверять источнику. Даже если принять за чистую монету идею NYT о «красном коронавирусе», кому поможет это сообщение? Явно не те люди, которых они описывают.
Источники данных:
https://wonder.cdc.gov/wonder/help/ucd.html#2000%20Standard%20Population
https://data.cdc.gov/NCHS/AH-County-of-Occurrence-COVID-19-Deaths-Counts-202/6vqh-esgs/data
https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VOQCHQ
Журнальные статьи:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4033819
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5893220/
Переиздано с сайта автора Substack
Опубликовано под Creative Commons Attribution 4.0 Международная лицензия
Для перепечатки установите каноническую ссылку на оригинал. Институт Браунстоуна Статья и Автор.
