- Trong cuộc tranh luận về tỷ lệ tử vong do COVID theo từng bang ở Mỹ, khuynh hướng đảng phái và tỷ lệ tiêm vaccine dự báo mạnh tỷ lệ tử vong sau ngày 1/2/2021, ngay cả khi kiểm soát tỷ lệ dân số từ 65 tuổi trở lên
- Nếu tiếp tục thêm biến kiểm soát, độ tự do của nhà nghiên cứu và nguy cơ quá khớp sẽ tăng lên; vì vậy trong tranh luận công khai, các sự kiện được mô thức hóa đơn giản nhưng chịu được kiểm chứng thường hữu ích hơn
- Khi so sánh chênh lệch phiếu bầu của Biden năm 2020 với số ca tử vong do COVID trên mỗi 1 triệu dân theo bang sau ngày 1/2/2021, Biden càng dẫn cách biệt lớn thì tỷ lệ tử vong càng thấp; mối quan hệ này chỉ xuất hiện sau khi vaccine được triển khai
- Ngay cả khi đưa tỷ lệ dân số từ 65 tuổi trở lên vào mô hình, hệ số và ý nghĩa thống kê của khuynh hướng đảng phái hầu như không thay đổi; tỷ lệ tiêm vaccine đóng vai trò là biến giải thích mạnh hơn nhiều so với khuynh hướng đảng phái
- Những phản biện như cách thống kê nguyên nhân tử vong, bệnh nền, tác động của các biện pháp can thiệp không dùng thuốc vẫn còn, nhưng khác biệt về tỷ lệ tử vong giữa các bang gắn với khác biệt về tỷ lệ tiêm vaccine nhiều hơn là với độ tuổi
Vì sao ưu tiên phân tích đơn giản
- Trong các cuộc tranh luận thống kê công khai, nguyên tắc là phân tích càng đơn giản càng tốt
- Càng đưa nhiều biến kiểm soát vào, số điểm quyết định về cách người phân tích xử lý dữ liệu — tức độ tự do của nhà nghiên cứu — càng tăng
- Có những lúc cần kiểm soát biến gây nhiễu
- Trong quan hệ giữa tiêu thụ kem và đuối nước, thời tiết mùa hè rõ ràng là một biến gây nhiễu
- Nhưng thêm độ phức tạp cũng làm tăng nguy cơ quá khớp
- Nếu có thể chỉ ra điểm chính bằng thống kê tổng hợp đơn giản hoặc phương pháp trực quan, thì trong tranh luận trực tuyến, cách đó hiệu quả hơn
Điểm xuất phát của tranh luận về chính sách COVID
- Điểm xuất phát của bài trước là hai sự kiện được mô thức hóa
- Trước khi vaccine được phân phối, khác biệt về tỷ lệ tử vong do COVID giữa các bang xanh và các bang đỏ không lớn
- Sau khi vaccine được phân phối, tỷ lệ tử vong ở các bang đỏ cao hơn, và khả năng lớn là do tỷ lệ tiêm vaccine thấp hơn của người Republican
- Lập luận này gây tranh cãi hơn ở bên ngoài, và Martin Kulldorff chỉ trích rằng việc so sánh không điều chỉnh khác biệt về tuổi trung bình giữa các bang có thể gây hiểu lầm
- Kulldorff là giáo sư Trường Y Harvard và là một trong những tác giả chính của Great Barrington Declaration, tuyên bố phản đối phong tỏa vào tháng 10/2020
- So sánh trong giai đoạn trước vaccine thực ra lại ủng hộ quan điểm rằng chưa rõ các biện pháp can thiệp không dùng thuốc có hoạt động tốt hay không, trong khi chi phí của chúng lớn
Khác biệt giữa các bang khó giải thích chỉ bằng tuổi tác
- COVID gây tử vong cao hơn rất nhiều ở người cao tuổi, nhưng khuynh hướng đảng phái theo bang và cơ cấu tuổi gần như trực giao với nhau, và càng trực giao hơn với tỷ lệ tiêm vaccine
- Khác biệt về cơ cấu tuổi giữa các bang của Mỹ không lớn
- Xét theo tỷ lệ dân số từ 65 tuổi trở lên, tất cả các bang trừ 9 bang đều nằm trong khoảng hẹp: trên 15% và dưới 20%
- Ngay cả ở bốn bang có tỷ lệ dân số cao tuổi tương tự nhau, tỷ lệ tử vong do COVID trên mỗi 1 triệu dân sau ngày 1/2/2021 vẫn rất khác nhau
- West Virginia: 3.454
- Florida: 2.992
- Maine: 1.881
- Vermont: 1.210
- Bốn bang này có tỷ lệ dân số cao tuổi gần như giống nhau, nhưng khác biệt về tỷ lệ tử vong lại đi cùng với khác biệt đảng phái trong tỷ lệ tiêm vaccine
Cấu trúc của phân tích hồi quy
- Phân tích hồi quy được dùng như một phương pháp để tách tác động của nhiều biến
- Biến phụ thuộc trong hồi quy đơn biến đầu tiên là covid_deaths_late
- Số ca tử vong do COVID trên mỗi 1 triệu dân sau ngày 1/2/2021
- Nguồn là dữ liệu COVID của Mỹ từ Worldometers
- Ngày 1/2/2021 xấp xỉ thời điểm vaccine bắt đầu được cung cấp rộng rãi cho các nhóm dễ tổn thương
- Biến độc lập biden là chênh lệch mà Joe Biden thắng hoặc thua Donald Trump trong bầu cử tổng thống năm 2020
- Kết quả là Biden thắng với cách biệt càng lớn thì tỷ lệ tử vong do COVID sau ngày 1/2/2021 càng thấp
- Mối quan hệ này không tồn tại trong giai đoạn đầu của COVID, mà chỉ xuất hiện sau khi vaccine được cung cấp
Hiệu ứng khuynh hướng đảng phái vẫn còn sau khi kiểm soát tuổi
- Hồi quy tiếp theo thêm biến senior, tức tỷ lệ dân số bang từ 65 tuổi trở lên
- Các bang có tỷ lệ dân số cao tuổi cao hơn có nhiều ca tử vong do COVID hơn sau ngày 1/2/2021, và khác biệt này có ý nghĩa thống kê
- Tuy nhiên, việc thêm yếu tố tuổi tác về bản chất không làm thay đổi hệ số và ý nghĩa thống kê của biến biden
- Khuynh hướng đảng phái theo bang vẫn dự báo mạnh tỷ lệ tử vong do COVID ngay cả sau khi kiểm soát tuổi
Tỷ lệ tiêm vaccine là biến giải thích trực tiếp hơn
- Điều này không có nghĩa COVID về bản chất nhắm vào người Republican nhiều hơn
- Giả định cốt lõi là COVID gây tử vong cao hơn rất nhiều ở người chưa tiêm, và người Republican ít có khả năng tiêm vaccine hơn người Democrat
- Trong mô hình tiếp theo, thêm vax_rate, tức tỷ lệ “fully vaccinated” theo bang
- “fully vaccinated” nghĩa là đã tiêm 2 liều ban đầu của Pfizer hoặc Moderna, hoặc 1 liều ban đầu của Johnson & Johnson
- Không yêu cầu mũi tăng cường
- Khi đưa vax_rate vào, biến này dự báo tỷ lệ tử vong do COVID mạnh hơn nhiều so với biden
- Cuối cùng, ngay cả khi loại bỏ biden và chỉ giữ lại tuổi cùng tỷ lệ tiêm vaccine, hai biến này vẫn giải thích hơn một nửa biến động về tỷ lệ tử vong do COVID theo bang sau tháng 2/2021
Những phản biện còn lại và phạm vi vững chắc
- Trong sự lây lan của COVID có mức độ ngẫu nhiên đáng kể, chẳng hạn một số biến thể nhất định bám rễ theo khu vực theo cách khó dự đoán
- Vẫn còn những câu hỏi cần xem xét thêm
- Bệnh nền khác nhau giữa các bang
- Cách thống kê tử vong do COVID có thể không giống nhau giữa các bang
- Lập luận rằng các biện pháp can thiệp không dùng thuốc trong giai đoạn trước vaccine thực sự không hiệu quả là kém vững chắc hơn
- Nhưng một lập luận vững chắc sẽ không đổi phạm trù trước các phản biện nhỏ, phản biện cỡ trung, và đôi khi cả các phản biện khá lớn
- Nếu cách thống kê tử vong được chuẩn hóa hơn, khả năng dự báo của tỷ lệ tiêm vaccine có thể trở nên mạnh hơn hoặc không; nhưng tôi không cho rằng lập luận cốt lõi sẽ chuyển từ “rõ ràng là đúng” sang “đáng nghi” hay “có lẽ sai”
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Với tư cách là một công dân Mỹ, tôi đã khuyên những người xung quanh tuân thủ các biện pháp phòng dịch COVID, và tôi cũng thích Nate Silver, nhưng trong bài này tôi chỉ chú ý đến đoạn ông ấy nói rằng về cơ bản đồng ý với tuyên bố phản đối phong tỏa hồi tháng 10/2020
Đó là lập trường dựa trên thông tin đã được xác nhận khi ấy nên tôi không hối tiếc về phán đoán của mình, nhưng sẽ tốt hơn nếu chấp nhận rằng việc xã hội kéo dài các biện pháp phong tỏa nhìn chung là sai. Phe cánh tả cũng chẳng thiệt gì khi khiêm tốn hơn
Khẩu trang rõ ràng có hiệu quả với nhân viên y tế chăm sóc bệnh nhân trong làn sóng đầu tiên, và dù bị phơi nhiễm trực tiếp họ vẫn không mắc bệnh. Vậy tại sao nó lại không hiệu quả với công chúng nói chung? Có phải vì họ không đeo đúng cách, không đeo đều đặn? Trường học có vẻ chắc chắn sẽ là một kênh lây truyền lớn, và trẻ em nhìn chung không có triệu chứng, nhưng dù có bệnh thì vẫn có thể lây trong và ngoài trường, cũng như cho người thân dễ tổn thương. Đóng cửa trường học là một sai lầm, hay đáng ra phải làm theo cách khác?
Tôi cũng đã sai nhiều thứ, từ việc sát khuẩn tay, trong khi thực ra lây truyền qua không khí mới là cốt lõi, cho đến việc nghĩ rằng vaccine sẽ chấm dứt tình hình
Ví dụ như khẳng định rằng vào tháng 10/2020 chính phủ đang ép buộc các biện pháp phong tỏa nghiêm ngặt. Thực tế đã có bằng chứng rõ ràng rằng mọi người thích ở nhà hơn, và tỷ lệ làm việc tại văn phòng đến nay vẫn ở mức thấp trong lịch sử cũng là một ví dụ. Từ khi các video ở Trung Quốc xuất hiện vào tháng 1/2020, tôi chưa từng sai lần nào, và thật thú vị khi thấy mọi người suy nghĩ quá mức, đạo đức hóa, rồi cuồng nhiệt bám vào những nhánh phụ của nhánh phụ quanh ba sự thật đơn giản mà học sinh trung học cũng biết: “bệnh hô hấp có tính lây nhiễm cao là xấu, vaccine không ngăn được nhiễm bệnh hay lây truyền, mọi người thích làm việc tại nhà”
Khi đó rất khó nói những chuyện như thế, vì bầu không khí là hễ nêu ra là lập tức bị quy chụp như thể tôi là người phản đối vaccine
Tôi đã tự hỏi liệu có từng có nỗ lực nào tính toán chi phí-lợi ích của các biện pháp khác nhau và mức độ cần đi đến cực đoan hay không. Những thiệt hại như trầm cảm, cô lập, trẻ em bỏ lỡ nửa năm học rất khó so sánh với cái chết, và nhìn bề ngoài thì tất nhiên người chết có vẻ tệ hơn rất nhiều. Nhưng nếu tất cả những gì chúng ta làm chỉ để cứu một người, thì nhìn chung có thể nói là không đáng; khi con số tăng lên 10 người, 1.000 người, 10.000 người, đến một điểm chủ quan nào đó đa số sẽ bắt đầu đồng ý. Với dữ liệu hiện nay, có lẽ có thể gom đủ mẫu từ các khu vực có quy định khác nhau để định lượng phần nào, kiểu như “khẩu trang cứu x mạng người trên mỗi 1.000 người”, “đóng cửa trường học cứu y người trên mỗi 1.000 người”. Khi đó có thể đánh giá liệu x mạng người có đáng để chịu các thiệt hại về chất lượng sống hay không, còn với y thì có thể là không
Ngay cả trong giai đoạn đầu của làn sóng dịch, rõ ràng các ràng buộc chính của nhà hoạch định chính sách là sự bất định về virus, thiếu thiết bị bảo hộ và thiếu giường hồi sức tích cực. Nếu không có thiết bị bảo hộ thì không có cách nào giảm lây truyền nếu không cách ly; nếu ICU quá tải thì tỷ lệ tử vong tăng gấp đôi, người ta chết ngoài đường và hệ thống y tế sụp đổ. Sự sụp đổ của hệ thống y tế không phải là một lựa chọn chính sách có thể đi cùng với một nền kinh tế vận hành, và số ca tử vong không do COVID cũng tăng. Đau tim, tai nạn giao thông, thậm chí sinh nở cũng trở thành nguyên nhân tử vong. Cần gạt bỏ ý nghĩ rằng nhà hoạch định chính sách đã cân đo giữa “ông nội chết sớm vài năm” và “sự cô lập xã hội của cháu”
“Bằng phương pháp nghiên cứu sự kiện sử dụng dữ liệu của 43 quốc gia và tất cả các bang của Mỹ, chúng tôi đo lường thay đổi về tử vong vượt mức sau khi triển khai chính sách ở yên tại nhà (SIP) do COVID-19. Chúng tôi không tìm thấy kết quả cho thấy các quốc gia hay bang triển khai chính sách SIP sớm hơn có mức tử vong vượt mức thấp hơn. Ngay cả khi tính đến tỷ lệ tử vong do COVID-19 trước SIP, cũng không quan sát thấy khác biệt về tử vong vượt mức trước và sau khi áp dụng SIP”
Khi số giường ICU còn trống giảm thì áp thêm hạn chế, và ngược lại thì nới lỏng. Trọng tâm đặc biệt là các ca tử vong có thể phòng tránh kiểu “đáng lẽ cứu được nhưng không có giường nên phải cho về”, và theo trực giác tôi thấy đây là cách tiếp cận vững chắc. Những ca tử vong có thể phòng tránh thật sự rất đáng buồn
Điều quan trọng không phải là số sinh mạng, mà là số năm sống bị mất. Chẳng hạn, cái chết của một đứa trẻ gần như còn cả cuộc đời phía trước tệ hơn cái chết của một người già đã gần cuối đời. Thống kê hiện nay chỉ tập trung vào số người chết chứ không phải số năm tuổi thọ kỳ vọng bị mất, nên thậm chí khó đánh giá công bằng sự đánh đổi giữa các chính sách khác nhau
COVID là nghiêm trọng, nhưng phản ứng của Mỹ rất kỳ lạ. Cách đeo khẩu trang trong nhà hàng có lẽ sẽ còn được nhớ như một trong những khoảnh khắc quái dị nhất trong lịch sử Mỹ
Vì tò mò nên tôi tìm thử, và thứ ông ấy dùng trông giống Stata: https://www.reed.edu/psychology/stata/analyses/parametric/Re...
https://www.stata.com/
“Trên tất cả máy tính phòng lab của Reed, Stata nằm trong thư mục Applications.” “Có thể tìm thấy Stata trong thư mục Applications trên máy tính của trường. Trên PC, nhiều khả năng nó nằm trong Program Files.” Điều này có nghĩa là nó không phải mã nguồn mở và cũng không thể mua thương mại sao? Một trong hai cách lẽ ra hiển nhiên phải có, nên khá kỳ lạ
Phần chính của bài viết này nói về chính sách COVID và việc sử dụng vaccine nên đã kéo theo thảo luận theo hướng đó, nhưng cốt lõi có vẻ là một câu chuyện khái quát hơn
“Mục tiêu của tôi là tập trung vào những sự thật được cách điệu hóa nhìn chung là đúng và vững chắc, rồi lặp lại chúng. Tôi thích những tuyên bố đơn giản hoặc trông có vẻ đơn giản, và những tuyên bố mà dù nhấn mạnh bao nhiêu cũng không quá, nhưng được kỳ vọng sẽ chịu được kiểm chứng.” Với tư cách là người làm nghề công bố các phân tích và kết quả mô hình, tôi hoàn toàn đồng ý. Chỉ cần trình bày kết quả đơn giản nhất truyền đạt được ý chính rồi chuyển tiếp là được. Có thể nhắc rằng “điều này vẫn đúng ngay cả khi xét đến x, y, z”, hoặc để phân tích đó trong slide dự phòng phòng khi có khán giả công kích. Chẳng ai quan tâm mô hình phức tạp đến đâu, họ chỉ xem nó có hoạt động không
Trong bài, chính Nate cũng nói tỷ lệ dân Mormon ở Utah cao hơn 100 lần và đó là một tác động có ý nghĩa. Tỷ lệ tử vong do COVID ở nhóm trên 85 tuổi cao hơn hơn 100 lần so với nhóm rất trẻ. Tôi không nghi ngờ bản thân kết quả, nhưng khi phân tích COVID, hiệu chỉnh theo tuổi đương nhiên là câu hỏi đáng đặt ra đối với bất kỳ kết luận nào
Việc tập trung vào số người chết có mặt bỏ lỡ một vấn đề xã hội lớn hơn
Sự tàn phá của COVID còn liên quan đến COVID kéo dài, và cả những người đã hồi phục hoàn toàn hoặc từng không có triệu chứng. Nó vẫn chưa kết thúc, và chúng ta thật sự đã hỏng nặng. Nói cách khác, Great Barrington Declaration sai ngay từ hướng đi. Nếu muốn có hy vọng trở lại bình thường, lẽ ra phải tối ưu theo hướng loại bỏ COVID nhiều nhất có thể. Cái chết không phải là vấn đề duy nhất của COVID. Giờ thì đã quá muộn, nhưng những ai ủng hộ tuyên bố đó là lang băm và lẽ ra phải bị tước giấy phép hành nghề
Nhưng ngoài điểm đó, tôi khó đồng ý với câu “chúng ta thật sự đã hỏng”. Đúng là COVID bào mòn một chút tuổi thọ kỳ vọng, và COVID kéo dài cũng bào mòn một chút năng suất và mức độ hài lòng với cuộc sống, nhưng trong bức tranh lớn thì nó không chiếm tỷ trọng lớn như vậy. Hiện nay ở Mỹ, số ca tử vong do COVID còn chưa bằng một nửa số ca tử vong do ung thư phổi, và những ca tử vong đó áp đảo là ở người cao tuổi. Nghe có thể lạnh lùng, nhưng việc rút ngắn vài năm tuổi thọ của những người đã nghỉ hưu từ lâu không làm một quốc gia sụp đổ. Ở nhóm dưới 18 tuổi hầu như không có tử vong do COVID, và ngay cả trong nhóm tuổi lao động, các trường hợp dẫn đến nhập viện hoặc suy nhược dài hạn cũng hiếm. Những người đang chịu khổ tất nhiên là đang chịu khổ, và không nên quay lưng với họ, nhưng COVID với tư cách là một khủng hoảng y tế công cộng nhìn chung đã kết thúc
Tôi đã mắc COVID ít nhất hai lần, và một tháng sau khi hồi phục cũng từng có những triệu chứng kinh khủng đến mức tôi tin chắc đó là COVID kéo dài, nhưng vài tháng sau, rồi giờ đã vài năm trôi qua, hóa ra không phải. Tôi biết nhiều người mất người thân vì COVID, nhưng không biết ai có triệu chứng COVID kéo dài nghiêm trọng, cũng không biết ai quen người như vậy. Tôi không nghi ngờ việc COVID kéo dài tồn tại, nhưng theo quan sát của tôi, tôi rất hoài nghi rằng nguyên nhân của “chúng ta hỏng” là COVID. Tôi cho rằng sự kỳ lạ sau COVID là vì con người chịu căng thẳng khủng khiếp bởi nhiều lý do, bao gồm biến đổi khí hậu đang diễn ra nhanh chóng, đồng thời lại không thể nói đúng hoặc giải tỏa được căng thẳng đó là gì. Nếu có tài liệu tốt, tôi muốn đọc thử
Nếu đắm chìm đủ sâu vào bất cứ thứ gì, bạn cũng có thể khiến chính mình sợ hãi. Nếu doomscroll đủ nhiều các bài về tiểu đường type 2, bạn cũng có thể tin chắc rằng so với các biến chứng của nó, COVID là vấn đề y tế công cộng nhỏ nhặt nhất ở Mỹ
Đặc biệt vào năm 2020, và ngay cả bây giờ, tác động cụ thể của COVID kéo dài và các tác dụng phụ khác vẫn khó dự đoán khi so với những thiệt hại như sức khỏe tâm thần xấu đi do phong tỏa hoặc điều trị bị trì hoãn. Cũng không có dữ liệu phản thực tế cho thấy tác động sau 3 năm, 5 năm, 10 năm của phong tỏa kéo dài nhiều năm. Ngoài ra, trong tình huống không có một chính phủ toàn cầu nên không thể phong tỏa toàn cầu và loại bỏ COVID, bản thân hướng đi cũng thay đổi. Nếu một dân số đủ lớn không tham gia chiến lược loại bỏ, thì với phần còn lại chiến lược đó kém khả thi hơn và đắt đỏ hơn. Cá nhân tôi đã phần nào từ bỏ kỳ vọng về khả năng loại bỏ khi các biến thể đầu tiên bắt đầu xuất hiện ở Nam Phi và châu Âu. Tôi tò mò hiện tỷ lệ lây nhiễm và tỷ lệ COVID kéo dài ở những nước đã phong tỏa tương đối thành công như New Zealand hay Nhật Bản là bao nhiêu
Việc loại bỏ một phần được ngụ ý bằng cụm “càng nhiều càng tốt” cũng không phải là lựa chọn, và lúc nào cũng là được ăn cả ngã về không
Tôi mong chờ việc 20 năm sau, khi mọi người đã quên lập trường chính trị, chúng ta sẽ biết COVID thực sự là gì
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/1977_Russian_flu
Tôi tò mò bạn cho rằng những thông tin nhìn chung đã được xác lập đã bị nhuốm màu chính trị theo cách nào
Nate đôi khi cư xử nhẹ dạ và thô lỗ trên Twitter, nhưng có vẻ anh ấy đã hoàn toàn mắc câu trước những lời chỉ trích nhắm vào mình
Bài viết này về bản chất gần như là: “Vì mọi người đã suy đoán vô căn cứ về lập luận của tôi, tôi sẽ dành rất nhiều thời gian để chứng minh một điều mà họ sẽ chẳng quan tâm”
Vì ít nhất một phần bài này là để đáp lại Martin Kulldorff, giáo sư Trường Y Harvard, nhà thống kê sinh học và đồng tác giả GBD
Có lẽ mục đích lớn hơn là củng cố niềm tin nơi độc giả của chính mình
Dù anh ấy viết bài blog này vì lý do gì, bản thân bài viết thật sự thú vị và sâu sắc, với chi tiết tốt và tư duy rõ ràng. Chẳng hạn, phần phân tích ở cuối bài cho thấy yếu tố thực sự tạo ra khác biệt về tỷ lệ tử vong là tỷ lệ tiêm vaccine, còn tính đảng phái thực ra là biến đại diện cho nó. Những người trên Twitter có thể không quan tâm đến điều bài viết này cho thấy, nhưng tôi thì rất biết ơn
Nghĩ đến Nate Silver là tôi luôn nhớ tới người đàn ông tiều tụy trong đêm bầu cử tổng thống 2016, chỉ nhìn đờ đẫn vào khoảng không trước mặt. Giá trị sử dụng của Silver chỉ giới hạn ở việc biết phe chính thống đang có luận điểm gì
Tôi không biết các nước khác thế nào, nhưng ở Austria, các y tá được khuyến khích rất mạnh để báo cáo cả những ca tử vong ngay sau khi tiêm vaccine hoặc tử vong vài tuần sau khi đã qua khỏi nhiễm bệnh là tử vong do COVID trong thống kê quốc gia
Sẽ không ngạc nhiên nếu những kiểu “thúc đẩy nhẹ” như vậy trong báo cáo tại hiện trường trong thời kỳ đại dịch đã khiến dữ liệu tử vong do COVID trở nên khó tin cậy
Từ đầu tháng 6/2020, cơ quan “y tế công cộng” của thành phố lớn nhất Canada đã cho biết họ đang đếm ca tử vong theo một cách khá đáng ngờ. “Những cá nhân tử vong trong khi mắc COVID-19 nhưng không tử vong do hậu quả của COVID-19 cũng được tính vào số ca tử vong COVID-19 của Toronto.” https://twitter.com/TOPublicHealth/status/127588839006028596... Đến giữa năm 2021 cũng có các bài báo liên quan đến cơ sở chăm sóc dài hạn. “Bệnh nhân tại các cơ sở chăm sóc dài hạn ở Ontario chết vì bị bỏ mặc, không phải vì COVID-19, báo cáo quân đội cho biết: ‘Những gì họ cần chỉ là nước và được lau rửa cơ thể’” https://www.theglobeandmail.com/canada/article-canadian-mili... Sau những chuyện như vậy và tất cả những gì xảy ra trong giai đoạn 2020~2022, giờ tôi hoàn toàn không thể tin các quan chức y tế công cộng
Vì vậy dữ liệu về việc vaccine đã cứu được bao nhiêu mạng người thật sự bị nhiễu, và số người chưa tiêm bị tính cao hơn thực tế. Hơn nữa, các bệnh viện cũng có động cơ tài chính để thêm COVID vào nguyên nhân tử vong
Bạn đã đọc bài chưa? Ý tôi là phần nói về những thứ lặt vặt mà người ta lôi ra trên con đường đi tới thiên kiến xác nhận ấy
Có vài quan sát
Theo CDC [1], tổng số ca tử vong do COVID theo từng bang trong năm 2020 là West Virginia 1.318 người, Florida 21.546 người, Maine 344 người, Vermont 134 người. Dân số các bang đó theo điều tra dân số tháng 4/2020 [2] là West Virginia 1.793.716 người, Florida 21.538.187 người, Maine 1.362.359 người, Vermont 643.077 người. Vì vậy, trước khi có vaccine, số ca tử vong trên 100.000 dân là West Virginia 73, Florida 100, Vermont 21, Maine 25. Tôi mong có ai kiểm tra lại phép tính, nhưng ngay cả trước vaccine, việc bỏ phiếu cho Trump dường như đã làm số ca tử vong tăng hơn 3 lần. Nói cách khác, phân tích trong bài gốc có thể đã chịu ảnh hưởng của yếu tố gây nhiễu chưa được xét đến. Ví dụ, COPD theo CDC là một yếu tố nguy cơ y khoa quan trọng đối với biến chứng COVID nghiêm trọng, ảnh hưởng tới hơn 13,6% dân số West Virginia, trong khi Vermont chỉ là 5,9% [3]. Tôi đã tiêm vaccine và mũi nhắc lại vào ngày sớm nhất có thể, và đã mắc COVID trong đợt bùng phát Omicron ban đầu ở bang của tôi
[1] https://stacks.cdc.gov/view/cdc/99750
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states_and_territ...
[3] https://www.lung.org/research/trends-in-lung-disease/copd-tr...
Nếu ai đó tin rằng COVID không tệ hơn cúm, hoặc thậm chí không tồn tại, như một số người bên nhà vợ/chồng tôi vào mùa hè 2020, thì họ có khả năng cao hơn nhiều sẽ bị nhiễm, lây lan và nhận điều trị không phù hợp. Những khác biệt hành vi như vậy hẳn cũng kéo theo tỷ lệ tiêm vaccine. Nếu các bệnh như COPD là khác biệt chính, tôi cho rằng chênh lệch tỷ lệ tử vong nên gần với mức 2,3 lần (13,6%/5,9%) hơn là 2,9 lần (73 so với 25 trên 100.000 dân). Tôi không rõ có bệnh đồng mắc nào khác giữa hai bang có tỷ lệ tương đối lớn hơn 2,3 lần không, còn béo phì thì West Virginia chỉ cao hơn 1,3 lần. Cuối cùng lại quay về luận điểm của Silver. Hầu như lúc nào cũng có thể tìm thấy các yếu tố đóng góp khác, nhưng điều đó không phải là bằng chứng rằng yếu tố kia không đóng góp. Cần phân tích chúng cùng nhau. Tuy nhiên, ngay cả trước hồi quy, có vẻ chỉ riêng các yếu tố bệnh đồng mắc cũng khó giải thích được khác biệt này
Bây giờ tôi muốn xem chi tiết về luận điểm đầu tiên rằng “trước khi có vắc-xin, gần như không có khác biệt về tỷ lệ tử vong do COVID giữa các bang xanh và bang đỏ”