Omdat daar geen moontlike maniere is om bevolkingsdata te analiseer, te kategoriseer, te ontleed of te dissekteer behalwe volgens "Aandeel van Trump-stemme" nie, mag daar nie wees nie 'n ander moontlike verduideliking vir enigiets anders as dat rooi distrikte = sleg (hoë Covid-sterftes!), blou distrikte = goed (nie so hoë Covid-sterftes nie!).
Natuurlik is ek spottend. Die hele stelling is net simpel. Die konsep van aangebore verskille in bevolkings is 'n goed gevestigde oorweging vir diegene wat bevolkingsgesondheid bestudeer. ’n Mens sou dink dat ons nasie se mees gesogte koerant dalk van hul topskrywer vereis om met bevolkingsgesondheidkundiges of selfs ’n aktuariële wetenskaplike te konsulteer om ’n meer ingeligte perspektief te verkry en die data meer noukeurig te ontleed.
Kom ons kyk na die hoogtepunte van David Leonhardt se “Rooi Covid”-reeks.
September 27, 2021
"Rooi Covid: Covid se partydige patroon word meer ekstreem.”
(Let asseblief op die Y-as op hierdie grafiek)
“Wat die VSA onderskei, is ’n konserwatiewe party – die Republikeinse Party – wat vyandig geword het teenoor wetenskap en empiriese bewyse in onlangse dekades. 'n Konserwatiewe mediakompleks, insluitend Fox News, Sinclair Broadcast Group en verskeie aanlyn-media, weerspieël en versterk hierdie vyandigheid. Trump het die samesweringsdenke na 'n nuwe vlak geneem, maar hy het dit nie geskep nie.”
“Demokratiese politici het alle Amerikaners gesmeek om ingeënt te word en baie Republikeinse politici het nie.”
November 8, 2021
VSA Covid-sterftes word selfs rooier: VSA Covid-sterftes word selfs rooier
“Die kort weergawe: Die gaping in Covid se sterftesyfer tussen rooi en blou Amerika het die afgelope maand vinniger gegroei as op enige vorige punt.
In Oktober het 25 uit elke 100 000 inwoners van distrikte met 'n hoë Trump-invloed aan Covid gesterf, meer as drie keer hoër as die koers in distrikte met 'n hoë Biden-invloed (7.8 per 100 000).
18 Februarie 2022
"Rooi Covid, 'n Opdatering: Die partydige gaping in Covid-sterftes groei steeds, maar stadiger.”
“Soos die grafiek duidelik maak, was die tol selfs erger in distrikte waar Trump met 'n grondverskuiwing gewen het as in distrikte wat hy naelskraap gewen het.
“Hierdie verskynsel is 'n voorbeeld van hoe die land se politieke polarisasie mense se denke verdraai het, selfs wanneer hul persoonlike veiligheid op die spel is. Dit is 'n tragedie – en ook 'n voorkombare een.”
Voordat ek in die besonderhede van hierdie oorvereenvoudigings ingaan, wil ek dit duidelik stel dat ek glo dat Leonhardt se stellings hierbo 'n opregte oortuiging weerspieël. Hy glo werklik dat politieke voorkeur die oorsaaklike verklaring vir Covid-sterftes is. Nie gesondheidstatus, ouderdom, gewig, komorbiditeite nie. Net een ding: persoonlike politieke voorkeur.
Om dit duidelik te stel, hy glo dat die onderliggende verduideliking vir hoër Covid-19-sterftesyfers in rooi distrikte eintlik die laer inentingsyfers in rooi distrikte is. Dus, by uitbreiding, word dit verklaar deur politieke voorkeur.
Wat ek hieronder hoop uiteen te sit, is 'n meer volledige prentjie van wat aangaan wanneer ons die data op graafskapsvlak onderverdeel in die kategoriserings wat Leonhardt gekies het: 'Aandeel van Trump-stem binne graafskap' (0-30%, 31-45%, 46-55%, 56-70%, en 70%+). Deur historiese mortaliteitsdata op graafskapsvlak te gebruik, sal ek probeer om die volgende vrae te beantwoord:
Hoe vergelyk Covid-sterftestendense met historiese tendense wanneer dit volgens politieke voorkeur gekategoriseer word?
Korreleer Covid-19-mortaliteit met mortaliteit as gevolg van alle oorsake?
Het 2021 'n groot, ongekende verskil in algehele mortaliteit tussen 'rooi' en 'blou' distrikte gesien?
Daar kan addisionele ontledings gedoen word om te sien of inentingsyfers gekorreleer is met algehele mortaliteit (in teenstelling met net Covid-19) oor die lang termyn. Aangesien die definisie van "volledig ingeënt" of "op datum" egter 'n bewegende teiken is, het ek gekies om sterftes volgens inentingsyfer per land vir eers nie te vergelyk nie (baie ander het reeds daardie taak onderneem!). Om dit duidelik te stel, glo ek dat vir diegene wat in gevaar is, die entstowwe bewys is dat... verminder die risiko van die siekte aan daardie individue. Die doel van hierdie analise is om dieper te kyk na hierdie politieke onderafdelings wat die New York Times aandring as 'n onbetwisbare verduideliking vir Covid-19-sterftes, ook bekend as "Rooi Covid".
Om te begin – kom ons kyk na die verskil in die distrikte wat ons hier vergelyk. As ons na die “70% + Trump Stem”-groep kyk – dit verteenwoordig 25 miljoen Amerikaners, en die gemiddelde bevolking van die distrikte in daardie groep is 23 duisend. Dit is hoofsaaklik landelike distrikte. Vergelyk dit met die Biden-distrikte waar Trump minder as 30% van die stemme gehad het, wat 110 miljoen Amerikaners verteenwoordig (hoofsaaklik in stedelike gebiede), en die gemiddelde bevolking in daardie distrikte is 137 duisend.
Om die oorblywende analise met daardie bevolkingsdata te beperk, vergelyk ons baie verskillende demografieë, en beheer nie vir daardie onderliggende verskille nie. Die korrekte manier om hierdie vergelykings te tref, sou wees om vir daardie verskille te beheer - hoofsaaklik deur ouderdomsaanpassing, om die effek wat verskillende inentingsyfers of verskillende beleide kan hê, uit te lok. Die NYT-artikels het dit nie gedoen nie, en in een geval het hulle probeer om die belangrikheid van ouderdomsverskille tussen hierdie groepe af te wys. Ek sal eenvoudig dieselfde kategorieë gebruik as wat hulle gedoen het, maar 'n hoër vlak van perspektief op hierdie kategoriserings inneem om te sien of die primêre stelling deur Leonhardt geloofwaardig is of nie.
Hoe vergelyk Covid-sterftestendense met historiese tendense wanneer dit volgens politieke voorkeur gekategoriseer word?
Om hierdie vraag te beantwoord, moet ons kyk of hierdie tendens van hoër mortaliteit in meer konserwatiewe gebiede 'n nuwe of unieke bevinding is. Is dit iets nuuts of uniek wat deur die pandemie veroorsaak is? 'n Artikel in die Journal of Epidemiology and Community Health, geskryf in 2015 (voor-Trump era), beantwoord hierdie vraag vir ons.
“In hierdie analise van 32 830 deelnemers en 'n totale opvolgtyd van 498 845 persoonjare, vind ons dat politieke party-affiliasie en politieke ideologie met mortaliteit geassosieer word. Met die uitsondering van onafhanklikes (aangepaste HR (AHR) = 0.93, 95% KI 0.90 tot 0.97), word politieke partyverskille egter verklaar deur die deelnemers se onderliggende sosiodemografiese eienskappe.” Wat ideologie betref, loop konserwatiewes (AHR=1.06, 95% KI 1.01 tot 1.12) en gematigdes (AHR=1.06, 95% KI 1.01 tot 1.11) 'n groter risiko vir mortaliteit tydens opvolg as liberales.
Volgens hierdie artikel is die sterftesyfer van konserwatiewes effens hoër as dié van ander politieke groepe waargeneem. Om te sien of dit in die sterftesyfers van alle oorsake voorkom, het ek sterftesyfers op graafskapsvlak van die jare voor Covid (2018 en 2019) geneem. CDC Wonder, en het hulle gegroepeer met dieselfde groeperings wat NYT gebruik – '% Aandeel van Trump-stem' om te sien of die hoër sterftesyfer tydens die pandemie ongekend is of nie.
Dit blyk dat Trump-graafskappe hoër mortaliteit gehad het as die ander groeperings met ~1200 sterftes/100 000 bevolking in beide die voorafgaande jare, 2018 en 2019. Die data toon dus dat rooi graafskappe met hoër mortaliteitsyfers oor die algemeen glad nie 'n nuwe verskynsel is nie, en dit pas by historiese tendense. Interessant genoeg het blou graafskappe slegs effens laer mortaliteit gehad as 'Ligrooi' graafskappe, met 'Pers' en 'Ligroen' graafskappe wat die laagste gehad het. Daar is baie aanneemlike verduidelikings hiervoor, met die eenvoudigste een dat hierdie graafskappe bloot ouer bevolkings is. Kom ons kyk hoe die data verander wanneer ons die mortaliteitsyfers ouderdomsaanpas. (Kantnoot: vir 'n gedetailleerde plasing oor die belangrikheid en die hoe/hoekom agter ouderdomsaanpassing, sien Mary Pat Campbell se plasing.) na hierdie skakel🙂
Jy kan sien dat wanneer daar vir ouderdom aangepas word, die verskil in koerse tussen graafskapsgroeperings amper verdwyn.
Korreleer Covid-19-mortaliteit met mortaliteit as gevolg van alle oorsake?
'n Onderliggende aanname in die NYT-artikels is dat hierdie groeperings verteenwoordigend is van 'n soort massiewe verskil in die algehele sterfte- en mortaliteitslas. Die artikels fokus uitsluitlik op sterftes as gevolg van of met Covid-19, en daar word regtig geen melding gemaak van die algehele impak van mortaliteit nie. Sonder twyfel het Covid-19 oortollige sterftes veroorsaak en die algehele mortaliteitslas in die bevolking verhoog.
Maar die vraag bly – in watter mate was daardie las hoër of laer in 'Rooi' teenoor 'Blou' gebiede van die land? Ons kan hierdie vraag beantwoord deur Covid-19-sterftes binne hierdie groepe te vergelyk met die algehele mortaliteit vir dieselfde groepe. Kom ons kyk wat gebeur wanneer ons dit doen. Aangesien die NYT op 2021 gefokus het, die jaar toe entstowwe wyd beskikbaar geword het, sal ons daar begin.
Kyk na die Covid-19-sterftesyfer aan die linkerkant, teenoor die sterftesyfer van alle oorsake aan die regterkant.
Soos u kan sien, is die grafiek aan die linkerkant waarop die NYT-reeks artikels fokus – hierdie aansienlike gaping tussen rooi en blou. As u na die grafiek aan die regterkant kyk (Sterftesyfers as gevolg van alle oorsake), kan u sien dat die verskille verdwyn. Ek wonder of enigiemand wat hierdie artikels lees, sou besef dat ten spyte van laer Covid-19-sterftesyfers in blou distrikte, dieselfde diepblou distrikte eintlik hoër algehele mortaliteit gehad het as pers of ligblou distrikte?
Het 2021 'n groot, ongekende verskil in algehele mortaliteit tussen 'rooi' en 'blou' distrikte gesien?
Wanneer jy sterftesyfers in 2021 volgens hierdie groeperings met dieselfde in 2019 vergelyk, sal jy sien dat hulle oor die algemeen hoër is, maar vergelykend behou elke groepering hul ranglys as hul nie-pandemiese jaar. Dus, hoewel dit waar mag wees dat Covid-19-sterftesyfers laer was in donkerblou distrikte, het dit nie vertaal na algehele sterftesyfers in daardie distrikte nie. (Ek sou hierdie syfers ouderdomsgewys aanpas as ek die data beskikbaar gehad het, maar tans het CDC Wonder nog nie 2021-data ten tyde van hierdie skrywe nie).
Nog 'n manier om hierna te kyk, is om na die jaar-tot-jaar verandering van koerse binne elke groep te kyk. Soos u uit die onderstaande grafiek kan sien, bly die persentasieverandering redelik konsekwent tussen elke individuele groepering, met 2020 wat die grootste veranderingskoers gesien het, en 2021 wat 'n klein maar beduidende veranderingskoers vanaf 2020 gesien het (wat beteken dat die algehele mortaliteit steeds redelik hoog was relatief tot 2019).
Kortliks, wanneer ons 'n historiese en hoër vlak van beskouing inneem terwyl ons dieselfde groeperings handhaaf, blyk hierdie skerp verskille in Covid-19-sterftesyfers nie in algehele moraliteitsyfers te vertaal nie. Hoekom?
Met die risiko dat hierdie ontleding in nog 'n opgaaf ontaard wat die New York Time se ... uitwys foute, Ek wil graag 'n meer goedaardige verduideliking bied. Dis een wat joernaliste en verslaggewers dwarsdeur die pandemie geteister het. Waarom word alles in Rooi en Blou geraam? Een eenvoudige rede: die beskikbaarheid van die data. Leonhardt gebruik data wat maklik toeganklik is en reeds geformateer is vir maklike ontleding.
Dit is wat 'n sogenaamde vooroordeel op beskikbaarheid. Dit gaan in wese oor die skep van 'n hipotese of die voltooiing van 'n studie gebaseer op 'n spesifieke stel data, bloot om geen ander rede as dat die data daar is nie. Net omdat die data beskikbaar is, beteken dit nie dat dit die beste data is om te gebruik om 'n vraag te probeer beantwoord nie.
Republikeine is ook mense
Waarom maak dit alles saak? Dit lyk immers asof ons begin aanvaar dat hoofstroomberiggewing en kabelnuus 'n linkse vooroordeel het. Wat is die groot probleem?
Wat bevolkingsgesondheid betref, is die doel om die gesondheid en welstand van almal te bevorder, en wanneer openbare gesondheidsboodskappe en -verslaggewing onbeskaamd partydig word en die taktiek van beskuldiging en skaamte gebruik, sal dit heel waarskynlik die teenoorgestelde hê van die beoogde effek van die bevordering van beter gesondheid.
Konserwatiewes en “Rooi Graafskappe” benodig ook goeie gesondheidsadvies. Hulle moet die bron kan vertrou. Selfs al neem ons die NYT se uitgangspunt van “Rooi Covid” op sigwaarde, wie help hierdie boodskap? Dit is duidelik nie die mense wat hulle beskryf nie.
databronne:
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://wonder.cdc.gov/
https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VOQCHQ
Joernaalartikels:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4033819
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5893220/
Heruitgegee vanaf die outeur se Onderstapel
-
Josh woon in Nashville, Tennessee, en is 'n datavisualiseringskenner wat fokus op die skep van maklik verstaanbare grafieke en dashboards met data. Regdeur die pandemie het hy ontledings verskaf om plaaslike belangegroepe te ondersteun vir persoonlike leer en ander rasionele, datagedrewe covid-beleide. Sy agtergrond is in rekenaarstelselingenieurswese en -konsultasie, en sy baccalaureusgraad is in klankingenieurswese. Sy werk kan gevind word op sy substapel "Relevante Data".
Kyk na alle plasings
