Reprodukční číslo?




Sdílet článek:

V dobách covidové epidemie jsme byli strašeni hodnotami tzv. reprodukčního čísla r, které, pokud to bylo možné, stále hrozivě narůstalo, přestože se relevantní ukazatele ohrožení (počty nově hospitalizovaných a zemřelých) zlepšovaly.

 

Reprodukční číslo

Toto číslo je v podstatě velmi primitivní co do definice. Udává nám, kolik se od nemocného nakazí v průměru dalších osob. Je-li větší než jedna, nemoc se v populaci šíří, je-li přesně jedna, nemoc v populaci setrvává, je-li menší než jedna, nemoc ustupuje.

Po této stránce žádný problém, tak to prostě funguje.

Problém nastává v momentě, kdy nemáme informace o všech členech populace, máme jen nějaké odhady. Jistěže i zde existují postupy, jak tyto odhady přiblížit  realitě, ale jsou to už jen opravdu odhady. Zejména v situaci, kdy významná část případů probíhá bezpříznakově a my prostě o všech nových případech nemáme informace. Informace máme pouze o těch, kteří vyhledali lékařskou pomoc.

Hlavní zádrhel

Reprodukční číslo by se dalo dobře stanovit, pokud bychom každý týden náhodně, a to zdůrazňuji, vybrali třeba 100 lidí, a je důkladně vyšetřili na covid (práci by nám ušetřilo, pokud by los padl na nějaké nemocné s diagnostikovaným covidem nebo čerstvě vyšetřené s negativním výsledkem).

Pokud pomineme nezanedbatelné procento falešně pozitivních a falešně negativních výsledků, skutečně by se z rozdílů mezi těmi stovkami pacientů a týdny dalo číslo r docela slušně odhadnout a mělo by i nějakou vypovídací hodnotu.

Problém ovšem byl v tom, že ono číslo se počítalo z nových případů, které byly detekovány zdravotní službou. V řadě případů se jednalo o nemocné s covidovými příznaky, případně o příbuzné, spolupracovníky a další kontakty osob s prokázaným covidem. Tito lidé ovšem nejsou náhodný výběr, ale číslo “pseudo r”, které z jejich vyšetření vypočteme, bude záviset na tom, jaká zvolíme kritéria kdo je a kdo není kontakt, a koho budeme dále vyšetřovat (čili jaký soubor potíží budeme považovat za prahový pro nasazení vyšetřovacích metod). Je jasné, že ono číslo bude ještě ovlivněno procentem falešně pozitivních a falešně negativních výsledků nasazených testů, takže pouhé přejití na jiného dodavatele testů muselo toto číslo ovlivnit (a dokonce při laboratorně orientovaných studiích se běžně ukazuje, že mohou být i rozdíly mezi šaržemi téhož prostředku od téhož výrobce).

Hlavní zádrhel ovšem spočívá v tom, že i když mezi kontakty najdeme někoho pozitivního, není nijak zaručeno, že se nakazil od onoho nemocného. Navíc ignorujeme obrovské množství nakažených a infekčních, o nichž se prostě neví v důsledku jejich bezpříznakového průběhu.

Jinými slovy, během epidemie se chaoticky a v různých oblastech státu různě měnila jak prahová kritéria pro nasazení testů, tak i jejich účinnost. Navíc výběr testovaných osob, jejichž výsledky se zohledňovaly, nebyl náhodný.
A potom se to dávalo do vzorečků, které jsou určeny pro náhodně vybraný vzorek populace, měřený identickou metodou. Jistě bylo možné kouzlit s nějakými korekčními koeficienty, ale ty do toho mohly vnášet (a zcela jistě i vnášely) další chyby a nejistoty.

Data a zpracování

Zcela jistě se mnou bude souhlasit asi každý, že i z velmi korektně a precisně posbíraných dat lze vyrobit použitím nekvalitní metody cosi naprosto nesmyslného.

Bohužel, tento proces je dosti asymetrický, tj. neexistuje žádná geniální metoda, která by z nekorektně sebraných a nekonzistentních dat vyrobila kvalitní výsledek. Informace, která byla v souboru, z něhož byla takováto data sebrána, je navěky ztracena. V podstatě je pak úplně jedno, jestli nad těmi daty provádíme nějaká pseudoexaktní výpočty, nebo zda si na papír s nimi postavíme kříšťálovou kouli a hluboce se soustředíme. Nebo si na té hromádce papírů (či jiných datových nosičů) vyložíme tarotové karty. Nebo si dáme turka a po jeho vypití budeme věštit ze sedliny.

Obávám se, že jakákoli z uvedených nebo i neuvedených alternativ je zdrojem stejně spolehlivých výsledků jako sebelépe zpracovaná nekvalitní data.

Co měl stát dělat?

Na to je jednoduchá odpověď: V době, kdy se testovaly tisíce až desetitisíce lidí každý den by rozhodně systém nezatížila dvacka (ani ne) denně spolehlivě náhodně vybraných lidí, z nichž by se pak korektní r vypočetlo. Nebo by se vytypovala “hlušší” období v rámci týdne a otestovali se tito lidé souběžně (metodicky správnější).

Existují profesionální agentury, které se zabývají průzkumy veřejného mínění, průzkumy trhu a podobnými aktivitami a jsou s to takový náhodný výběr provést. Nestálo by to asi ani tolik (na jednoho respondenta), jako odběr, provedení a vyhodnocení příslušných testů. A byla by jistota, že to, co počítáme a předkládáme veřejnosti, je skutečně exaktní odhad reprodukčního čísla, a ne nějaké hausnumero ekvivalentní onomu výše uvedenému věštění.

Stát tedy během covidové epidemie selhal v dost zásadní věci, v níž by selhat rozhodně neměl. Prakticky se odřízl od jakékoli zpětné vazby mezi jím vyhlášenými opatřeními a oním číslem r, které současně fetišizoval na hlavní charakteristiku epidemie.

Velmi špatnéŠpatnéPrůměrnéDobréVelmi dobré (2 votes, average: 5,00 out of 5)
Loading...

>> Podpora

Svobodný svět nabízí všechny články zdarma. Náš provoz se však neobejde bez nezbytné finanční podpory na provoz. Pokud se Vám Svobodný svět líbí, budeme vděčni za Vaši pravidelnou pomoc. Děkujeme!

Číslo účtu: 4221012329 / 0800

 

>> Pravidla diskuze

Než začnete komentovat článek, přečtěte si prosím pravidla diskuze.

>> Jak poslat článek?

Chcete-li také přispět svým článkem, zašlete jej na e-mail: redakce (zavináč) svobodny-svet.cz. Pravidla jsou uvedena zde.

Sdílet článek:

Buďte první kdo přidá komentář

Napište komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.


*