5 điều sai lầm khi đọc số liệu COVID-19 trên internet

08/10/2020 - 06:34

PNO - Nếu không có chuyên môn về phân tích số liệu thống kê, chúng ta dễ dàng bị thu hút bởi thông tin sai lệch về COVID-19 trên mạng xã hội, và sự hiểu lầm có thể nhanh chóng nhân lên thông qua hoạt động chia sẻ.

Sau đây là năm lỗi phổ biến mà mọi người dễ mắc phải.

1. Tỷ lệ lây nhiễm mới là điều đáng sợ, không phải tỷ lệ tử vong

Các bài đăng trên mạng xã hội so sánh COVID-19 với nhiều nguyên nhân gây tử vong khác, chẳng hạn như bệnh cúm. Nhưng những bài đăng này bỏ sót khả năng lây nhiễm của COVID-19. Để hiểu điều đó, chúng ta cần nhìn vào tỷ lệ tử vong do nhiễm trùng (IFR) - số ca tử vong do COVID-19 chia cho tất cả người bị nhiễm bệnh. Nhìn chung, COVID-19 có IFR cao hơn bệnh cúm. 

2. Biểu đồ tăng trưởng theo cấp số nhân và sai lệch

Một biểu đồ đơn giản là về số lượng trường hợp COVID-19 mới theo thời gian. Nhưng vì các trường hợp mới có thể được báo cáo một cách thất thường, các nhà thống kê quan tâm nhiều hơn đến tốc độ tăng của tổng số trường hợp theo thời gian. Độ dốc hướng lên trên biểu đồ càng lớn, chúng ta càng phải lo lắng.

Tuy nhiên, các bài đăng trên mạng xã hội thường đánh giá thấp đại dịch bằng cách so sánh số liệu COVID-19 với số liệu của các nguyên nhân tử vong khác, cho thấy nhiều mẫu tuyến tính hơn (số liệu tăng theo thời gian với tốc độ ổn định) hoặc thể hiện giai đoạn đầu của đợt bùng phát nơi tỷ lệ ca nhiễm thấp hơn và do đó bỏ qua tác động của sự phát triển theo cấp số nhân.

3. Không phải tất cả trường hợp nhiễm đều được ghi nhận

Theo thuật ngữ dịch tễ học, một “trường hợp” là khi một người được chẩn đoán mắc bệnh COVID-19, phần lớn thông qua kết quả xét nghiệm dương tính. Nhưng có nhiều ca nhiễm bệnh hơn số trường hợp ghi nhận.

Một số bệnh nhân không biểu hiện triệu chứng, một số triệu chứng nhẹ đến nỗi người ta nghĩ rằng đó chỉ là cảm lạnh, xét nghiệm không phải lúc nào cũng có sẵn cho những ai cần, và xét nghiệm không xác định được tất cả trường hợp lây nhiễm. Do đó, xét nghiệm diện rộng phát hiện ra các trường hợp bệnh nhiều hơn, cho phép ước tính chính xác hơn số ca nhiễm thực tế.

4. Không thể so sánh trường hợp tử vong với các trường hợp dương tính cùng ngày

Thời gian từ khi nhiễm bệnh đến lúc tử vong có thể cách nhau lên đến một tháng và sự thay đổi về thời gian phục hồi thậm chí còn lớn hơn. Vì vậy, số người chết ghi nhận vào một ngày nhất định phản ánh số ca tử vong của các ca nhiễm ghi nhận từ vài tuần trước đó, lúc mà tổng ca bệnh có thể chưa bằng một nửa số ca ở hiện tại.

5. Dữ liệu lộn xộn và có thể thay đổi

Một số người dùng mạng xã hội tức giận khi số liệu thống kê được điều chỉnh. Nhưng ít ai nhận ra nhiệm vụ theo dõi số liệu thống kê về một căn bệnh nguy hiểm phức tạp, hỗn loạn như thế nào. Các quốc gia, thậm chí là giữa các tiểu bang, cũng có thể sử dụng cách tính trường hợp nhiễm bệnh và tử vong khác nhau. Đồng thời, giới chuyên gia cần thời gian để thu thập dữ liệu và điều chỉnh cho phù hợp thực tế.

Ngọc Hạ (theo The Conversation)

 

 

news_is_not_ads=
TIN MỚI