Thăm dò ý kiến ​​và khảo sát sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên. Tại sao không thử nghiệm đại dịch? Gerville / E + qua Getty Images

Hãy xem xét hai câu hỏi sau: Bao nhiêu phần trăm người Mỹ đang hoặc đã bị nhiễm coronavirus? Và, xác suất chết vì virus là gì nếu bạn bắt được nó? Một trong những khía cạnh đáng lo ngại nhất của đại dịch COVID-19 là hai tỷ lệ cơ bản này - tỷ lệ nhiễm coronavirus và tỷ lệ tử vong trong trường hợp - không được biết đến.

Là một Nhà khoa học chính trị và một nhà toán học ứng dụng, chúng tôi thường được yêu cầu tìm tỷ lệ niềm tin hoặc ý kiến ​​trong các nhóm lớn hơn. Các cách tiếp cận tương tự mà chúng tôi sử dụng để bỏ phiếu chính trị có thể được sử dụng để trả lời mức độ lan rộng và mức độ nguy hiểm của coronavirus.

Với nguồn tài nguyên vô hạn, cách đơn giản nhất để tìm hiểu có bao nhiêu người Mỹ có virus và nguy cơ mà nó gây ra sẽ là kiểm tra mọi người ở Hoa Kỳ. Nhưng không có tài nguyên vô hạn và việc kiểm tra coronavirus có được lựa chọn nhiều hơn. Kể từ ngày 8 tháng XNUMX, các ưu tiên hàng đầu của CDC để thử nghiệm là bệnh nhân nhập viện và nhân viên y tế có triệu chứngvà nói chung, nó thường là những người có triệu chứng đã được thử nghiệm.

Do xét nghiệm chọn lọc này, các nhà dịch tễ học và các quan chức y tế công cộng ở Hoa Kỳ đơn giản là không biết mức độ xâm nhập thực sự của coronavirus vào nước này - đó là tỷ lệ lây nhiễm của virus. Và không biết có bao nhiêu người đã bị nhiễm bệnh, tỷ lệ tử vong trong trường hợp - xác suất tử vong do virus nếu bạn nhiễm nó - và nhiều thống kê khác liên quan đến coronavirus là không thể tính toán được. May mắn thay, có một cách đơn giản để tìm hiểu mức độ phổ biến và nguy hiểm của COVID-19: Thử nghiệm ngẫu nhiên.

Xét nghiệm bệnh và triệu chứng

Vậy tại sao không thể tính được tỷ lệ nhiễm trùng và tỷ lệ tử vong của trường hợp coronavirus từ hàng triệu xét nghiệm COVID-19 đã được thực hiện ở hợp chủng quốc Hoa Kỳ? Vấn đề không nằm ở số lượng xét nghiệm mà là ở những người đã được thử nghiệm.

Thử nghiệm bệnh nhân có triệu chứng phản ánh một lỗi cổ điển trong lấy mẫu. Các nhà nghiên cứu muốn biết ai bị nhiễm coronavirus, nhưng vì hầu hết những người được thử nghiệm đều có triệu chứng, các chuyên gia y tế đã lấy mẫu từ một nhóm có tỷ lệ nhiễm cao hơn so với bạn mong đợi trong toàn bộ dân số. Những người có triệu chứng COVID-19 có nhiều khả năng mắc COVID-19 hơn một người được chọn ngẫu nhiên.

Những người đi xét nghiệm tự nguyện có nhiều khả năng bị bệnh hơn một người được chọn ngẫu nhiên. Ảnh AP / Sue Ogrocki

Những lý do cho thử nghiệm chọn lọc này là hoàn toàn dễ hiểu. Khi xét nghiệm là nguồn tài nguyên khan hiếm, những người có triệu chứng COVID-19 nên được kiểm tra để phương pháp điều trị thích hợp có thể được cung cấp và truy tìm dấu vết có thể bắt đầu. Ngoài ra, thời gian và số lượng nhân viên y tế đều bị hạn chế, và thật thuận tiện để kiểm tra những người xuất hiện tại bệnh viện và văn phòng bác sĩ yêu cầu được kiểm tra. Nhưng những người xuất hiện tại các cơ sở y tế có nhiều khả năng có triệu chứng và có COVID-19 ngay từ đầu.

Những người được thử nghiệm cho coronavirus không phải là một đại diện tốt của dân số Hoa Kỳ nói chung. Do đó, tỷ lệ nhiễm trùng và tỷ lệ tử vong trong trường hợp trong nhóm này không đại diện cho dân số Hoa Kỳ lớn hơn.

Thử nghiệm ngẫu nhiên là thử nghiệm đại diện

Khả năng kiểm tra toàn bộ dân số để tìm coronavirus có thể là một chặng đường dài, nhưng không cần thiết phải kiểm tra tất cả mọi người ở Hoa Kỳ để có được con số chính xác. Bằng cách thử nghiệm ngẫu nhiên một số lượng người đủ lớn, có thể có được một nhóm mẫu có nhân khẩu học là đại diện của cả nước. Đây chính xác là cách khảo sát và thăm dò ý kiến ​​được thực hiện.

Các quan chức y tế công cộng có thể bắt đầu chọn ngẫu nhiên những người từ khắp Hoa Kỳ, kiểm tra họ về sự hiện diện của coronavirus, và sau đó theo dõi để xem phần nào những người có kết quả dương tính với coronavirus đã chết vì COVID-19. Nếu xét nghiệm ngẫu nhiên được thực hiện đúng, tỷ lệ tử vong và nhiễm trùng trong trường hợp mẫu ngẫu nhiên sẽ rất gần với tỷ lệ thực tế trong toàn bộ dân số Hoa Kỳ.

Cuộc hội thoại Hoa Kỳ, CC BY-NĐ

Vì vậy, có bao nhiêu người bạn cần kiểm tra ngẫu nhiên để có được dữ liệu có thể mô tả chính xác toàn bộ Hoa Kỳ? May mắn thay, toán học đằng sau câu hỏi này đã được thực hiện từ lâu, và con số có lẽ nhỏ hơn bạn nghĩ.

Các cuộc thăm dò ý kiến ​​của tổng thống thường mẫu khoảng 1,000 người. Điều này tạo ra biên độ sai số xấp xỉ 3%, có nghĩa là cơ hội ngẫu nhiên có thể khiến kết quả giảm tới 3%.

Biên độ sai số 3% có thể tốt cho việc ước tính sự chấp thuận của tổng thống, nhưng có lẽ không đủ chính xác cho đại dịch coronavirus. Nếu 10,000 cá nhân ở Hoa Kỳ đã được kiểm tra vi-rút, tỷ lệ lỗi cho tỷ lệ lây nhiễm của vi-rút là 1%. Trong thực tế, các lề lỗi này là bảo thủ. Biên độ sai số thực tế từ một mẫu ngẫu nhiên 10,000 cá nhân có thể sẽ nhỏ hơn nhiều và có thể đủ chính xác để bắt đầu cung cấp cho các quan chức y tế công cộng thông tin hữu ích về tổng số tỷ lệ tử vong và trường hợp nhiễm bệnh cho những người nhiễm coronavirus.

Mười ngàn có vẻ lớn, nhưng kể từ ngày 8 tháng XNUMX, Hoa Kỳ có đã thử nghiệm hơn 2 triệu người. Chìa khóa là trong lựa chọn ngẫu nhiên. Một mẫu gồm 10,000 người Mỹ là hữu ích nhất nếu những người được kiểm tra được chọn bằng xổ số.

Với thông tin tốt về phân bố địa lý và nhân khẩu học của virus, viện trợ có thể được chuyển hướng đến các khu vực cần nó nhất. Ảnh AP / Elaine Thompson

Tại sao những thống kê này lại quan trọng

Với một mẫu ngẫu nhiên quốc gia, các nhà dịch tễ học sẽ có thể tìm hiểu nhiều hơn chỉ tổng số trường hợp coronavirus và tỷ lệ tử vong của trường hợp vi rút ở Hoa Kỳ Những người bị nhiễm nhưng không bị bệnh sẽ được xác định và tỷ lệ các trường hợp không có triệu chứng có thể được xác định .

Mẫu này cũng sẽ cung cấp thông tin liên quan đến địa lý, dân tộc và các biến nhân khẩu học khác. Đã có một số dữ liệu cho thấy rằng một số nhân khẩu học nhất định - cụ thể là người Mỹ gốc Phi và cá nhân thu nhập thấp - bị ảnh hưởng không cân xứng bởi virus. Điều này cho thấy rằng tỷ lệ nhiễm COVID-19 và tỷ lệ tử vong trong trường hợp của nó khác nhau giữa các khu vực khác nhau của Hoa Kỳ và trên các nhóm nhỏ khác nhau của dân số nước này. Lấy mẫu ngẫu nhiên có thể làm sáng tỏ các xu hướng như thế này trước khi thiệt hại tồi tệ nhất được thực hiện và các quan chức y tế công cộng có thể ban hành các chính sách có mục tiêu và sắc thái để giúp các nhóm hoặc khu vực có nguy cơ cao.

Mặc dù xét nghiệm ngẫu nhiên không phải là một phần của cuộc thảo luận quốc gia về coronavirus, điều này có thể sẽ thay đổi. Vào ngày 4 tháng Tư, Giám đốc Sở Y tế Ohio Amy Acton tuyên bố rằng tiểu bang của cô đang làm việc với CDC để xây dựng kế hoạch lấy mẫu ngẫu nhiên. Mục tiêu của dự án này là xác định sự thật mức độ của coronavirus ở Ohio mà không kiểm tra toàn bộ nhà nước.

Các quan chức y tế công cộng đã sử dụng ngẫu nhiên trong các cài đặt khác, chẳng hạn như theo dõi sự lây lan của sốt thương hàn ở các vùng của Ai Cập, Và nó hoạt động. Toán học đằng sau lấy mẫu ngẫu nhiên là nền tảng cho nhiều lĩnh vực bỏ phiếu và thống kê. Điều duy nhất các quan chức y tế công cộng cần làm là tìm ra vụ hành quyết. Thử nghiệm ngẫu nhiên chắc chắn là có thể ở Mỹ và sẽ cung cấp thông tin có giá trị cho các quan chức y tế công cộng đang chống lại cuộc khủng hoảng coronavirus.

Giới thiệu về Tác giả

Daniel N. Rockmore, William H. Neukom 1964 Giáo sư xuất sắc về Khoa học tính toán, Phó Trưởng khoa Khoa học, Đại học Dartmouth, Đại học Dartmouth và Michael Herron, William Clinton Story Remsen '43 Giáo sư Chính phủ và Chủ tịch, Chương trình Khoa học Xã hội Định lượng, Đại học Dartmouth

Bài viết này được tái bản từ Conversation theo giấy phép Creative Commons. Đọc ban đầu bài viết.

Sách liên quan:

Cơ thể ghi điểm: Bộ não và cơ thể trong quá trình chữa lành chấn thương

bởi Bessel van der Nikol

Cuốn sách này khám phá mối liên hệ giữa chấn thương với sức khỏe thể chất và tinh thần, đưa ra những hiểu biết sâu sắc và chiến lược để chữa lành và phục hồi.

Bấm để biết thêm thông tin hoặc đặt hàng

Hơi thở: Khoa học mới về nghệ thuật đã mất

bởi James Nestor

Cuốn sách này khám phá khoa học và thực hành thở, cung cấp những hiểu biết sâu sắc và kỹ thuật để cải thiện sức khỏe thể chất và tinh thần.

Bấm để biết thêm thông tin hoặc đặt hàng

Nghịch lý thực vật: Nguy cơ tiềm ẩn trong thực phẩm "lành mạnh" gây bệnh và tăng cân

của Steven R. Gundry

Cuốn sách này khám phá mối liên hệ giữa chế độ ăn uống, sức khỏe và bệnh tật, đưa ra những hiểu biết sâu sắc và chiến lược để cải thiện sức khỏe tổng thể và sức khỏe.

Bấm để biết thêm thông tin hoặc đặt hàng

Mã miễn dịch: Mô hình mới cho sức khỏe thực sự và chống lão hóa triệt để

bởi Joel Greene

Cuốn sách này đưa ra một quan điểm mới về sức khỏe và khả năng miễn dịch, dựa trên các nguyên tắc biểu sinh và đưa ra những hiểu biết sâu sắc cũng như chiến lược để tối ưu hóa sức khỏe và lão hóa.

Bấm để biết thêm thông tin hoặc đặt hàng

Hướng dẫn hoàn chỉnh về nhịn ăn: Chữa lành cơ thể thông qua nhịn ăn gián đoạn, luân phiên và kéo dài

bởi Tiến sĩ Jason Fung và Jimmy Moore

Cuốn sách này khám phá khoa học và thực hành nhịn ăn, cung cấp những hiểu biết sâu sắc và chiến lược để cải thiện sức khỏe tổng thể và sức khỏe.

Bấm để biết thêm thông tin hoặc đặt hàng