Quer saber quantas pessoas realmente têm o coronavírus?

saúde Pesquisas e pesquisas usam amostragem aleatória. Por que não testes pandêmicos? Gerville / E + via Getty Images

Considere estas duas perguntas: Qual a porcentagem de americanos infectados ou infectados pelo coronavírus? E qual é a probabilidade de morrer do vírus se você o pegar? Um dos aspectos mais perturbadores da pandemia do COVID-19 é que essas duas taxas fundamentais - a taxa de infecção por coronavírus e a taxa de mortalidade de casos - não são conhecidas.

Como um cientista politico e um matemático aplicado, somos solicitados com frequência a encontrar taxas de crenças ou opiniões em grupos maiores. As mesmas abordagens que usamos para pesquisas políticas podem ser usadas para responder o quão difundido e mortal o coronavírus é.

Dados recursos infinitos, a maneira mais simples de descobrir quantos americanos têm o vírus e qual o risco representa testar todas as pessoas nos Estados Unidos. Mas não há recursos infinitos, e os testes para o coronavírus têm sido muito mais seletivo. Em 8 de abril, as principais prioridades do CDC para testes são: pacientes hospitalizados e equipe médica com sintomase, geralmente, são pessoas sintomáticas que foram testadas.

Devido a esse teste seletivo, epidemiologistas e autoridades de saúde pública nos EUA simplesmente não sabem a verdadeira extensão da penetração do coronavírus no país - ou seja, a taxa de infecção pelo vírus. E sem saber quantas pessoas foram infectadas, é impossível calcular a taxa de mortalidade de casos - a probabilidade de morte pelo vírus, se você o pegar - e muitas outras estatísticas associadas ao coronavírus. Felizmente, existe uma maneira direta de aprender o quanto o COVID-19 é generalizado e mortal: teste aleatoriamente.

Testando os doentes e sintomáticos

Então, por que não é possível calcular as taxas de infecção e mortalidade por casos de coronavírus a partir do milhões de testes COVID-19 que já foram realizados nos Estados Unidos? O problema não está no número de testes, mas em quem foi testado.

Testar pacientes sintomáticos reflete um erro clássico na amostragem. Os pesquisadores querem saber quem tem o coronavírus, mas como a maioria dos testados apresenta sintomas, os profissionais da área médica têm amostrado de um grupo com taxas mais altas de infecção do que o esperado na população como um todo. Pessoas com sintomas de COVID-19 são mais propensas a ter COVID-19 do que uma pessoa escolhida aleatoriamente.

Quer saber quantas pessoas realmente têm o coronavírus? As pessoas que fazem testes voluntários têm mais chances de ficar doentes do que as escolhidas aleatoriamente. AP Photo / Sue Ogrocki


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As razões para este teste seletivo são completamente compreensíveis. Quando o teste é um recurso escasso, as pessoas com sintomas de COVID-19 devem fazer o teste para que tratamentos adequados podem ser oferecidos e o rastreamento de contatos pode começar. Além disso, o tempo e o número de profissionais de saúde são limitados, e é conveniente testar pessoas que aparecem em hospitais e consultórios médicos que solicitam o teste. Mas as pessoas que aparecem nas unidades de saúde são mais propensas a ser sintomáticas e a ter o COVID-19 em primeiro lugar.

As pessoas testadas para o coronavírus não são uma boa representação da população dos EUA em geral. Portanto, a taxa de infecção e a taxa de mortalidade de casos nesse grupo não representam a maior população dos EUA.

Teste aleatório é teste representativo

A capacidade de testar toda a população quanto ao coronavírus pode estar muito longe, mas não é necessário testar todos os EUA para obter números precisos. Ao testar um número grande e suficiente de pessoas aleatoriamente, é possível obter um grupo de amostras cuja demografia é representativa de todo o país. É exatamente assim que são realizadas pesquisas e pesquisas.

As autoridades de saúde pública podem começar a escolher aleatoriamente pessoas de todos os Estados Unidos, testando-as quanto à presença do coronavírus e, em seguida, verificando qual fração daqueles que tiveram resultado positivo para o coronavírus morreu de COVID-19. Se o teste aleatório for realizado corretamente, as taxas de infecção e de mortalidade de casos na amostra aleatória devem estar muito próximas das taxas reais em toda a população dos EUA.

Quer saber quantas pessoas realmente têm o coronavírus? The Conversation US, CC BY-ND

Então, quantas pessoas você precisa testar aleatoriamente para obter dados que possam descrever com precisão todo o EUA? Felizmente, a matemática por trás dessa pergunta foi elaborada há muito tempo e o número é provavelmente menor do que você imagina.

Pesquisas de aprovação presidencial geralmente amostra cerca de 1,000 pessoas. Isso produz uma margem de erro de aproximadamente 3%, o que significa que o acaso aleatório pode reduzir os resultados em até 3%.

Uma margem de erro de 3% pode ser boa para estimar a aprovação presidencial, mas provavelmente não é precisa o suficiente para a pandemia de coronavírus. Se 10,000 indivíduos nos EUA foram testados para o vírus, a margem de erro para a taxa de infecção do vírus é de 1%. Na prática, essas margens de erro são conservadoras. As margens de erro reais de uma amostra aleatória de 10,000 indivíduos provavelmente serão muito menores e provavelmente precisas o suficiente para começar a fornecer às autoridades de saúde pública informações úteis sobre o número total de taxas de mortalidade infectada e de casos para aqueles que têm o coronavírus.

Dez mil podem parecer grandes, mas a partir de 8 de abril os Estados Unidos já testou mais de 2 milhões de pessoas. A chave está na seleção aleatória. Uma amostra de 10,000 americanos é mais útil se os que estiverem sendo testados forem escolhidos por sorteio.

Quer saber quantas pessoas realmente têm o coronavírus? Com boas informações sobre a distribuição geográfica e demográfica do vírus, o auxílio pode ser redirecionado para as áreas que mais precisam dele. AP Photo / Elaine Thompson

Por que essas estatísticas são importantes

Com uma amostra aleatória nacional, os epidemiologistas poderiam aprender muito mais do que apenas o número total de casos de coronavírus e a taxa de mortalidade dos casos nos EUA. Pessoas infectadas, mas não doentes, seriam testadas e a taxa de casos assintomáticos poderia ser determinada. .

Esta amostra também forneceria informações com relação à geografia, etnia e outras variáveis ​​demográficas. Já existem alguns dados mostrando que determinadas informações demográficas - Africano americanos e o indivíduos de baixa renda - são desproporcionalmente afetados pelo vírus. Isso sugere que as taxas de infecção do COVID-19 e a taxa de mortalidade de casos variam em diferentes regiões dos EUA e em diferentes subgrupos da população do país. A amostragem aleatória pode iluminar tendências como essas antes que o pior dano seja causado, e as autoridades de saúde pública podem aprovar políticas específicas e diferenciadas para ajudar grupos ou regiões de alto risco.

Embora o teste aleatório não faça parte da discussão nacional sobre o coronavírus, isso pode estar mudando. Em 4 de abril, a diretora do Departamento de Saúde de Ohio, Amy Acton, anunciou que seu estado está trabalhando com o CDC para desenvolver um plano de amostragem aleatória. O objetivo deste projeto é determinar a verdadeira extensão do coronavírus em Ohio sem testar todo o estado.

As autoridades de saúde pública usaram a randomização em outros contextos, como monitorar a disseminação de febre tifóide em partes do Egitoe funciona. A matemática por trás da amostragem aleatória é fundamental para muitas áreas de pesquisa e estatística. A única coisa que as autoridades de saúde pública precisam fazer é descobrir a execução. Certamente, o teste aleatório é possível nos EUA e forneceria informações valiosas às autoridades de saúde pública que estão lutando contra a crise do coronavírus.

Sobre o autor

Daniel N. Rockmore, William H. Neukom 1964 Professor ilustre de ciência da computação, decano associado de ciências, Dartmouth College, Dartmouth College e Michael Herron, professor de governo e presidente do William Clinton Story Remsen '43, programa em ciências sociais quantitativas, Dartmouth College

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.


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