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Il mito degli stati rossi pieni di malattie

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Poiché non ci sono modi possibili per analizzare, classificare, analizzare o sezionare i dati della popolazione se non per "quota di voti Trump", non ci devono essere in qualsiasi altra possibile spiegazione per qualsiasi cosa diversa da quella contee rosse = cattive (molte morti per Covid!), contee blu = buone (non così alte morti per Covid!).

Quota di voto

Ovviamente sono faceto. L'intera proposta è semplicemente stupida. Il concetto di differenze innate nelle popolazioni è a considerazione ben consolidata per chi studia la salute della popolazione. Si potrebbe pensare che i giornali più prestigiosi della nostra nazione potrebbero richiedere al loro autore principale di consultare esperti di salute della popolazione o persino uno scienziato attuariale al fine di ottenere una prospettiva più informata e fornire un'analisi più rigorosa dei dati.

Diamo un'occhiata ai momenti salienti della serie "Red Covid" di David Leonhardt.

27 settembre 2021 

"Covid rosso: Il modello partigiano di Covid sta diventando sempre più estremo”.

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(Si prega di notare l'asse Y su questo grafico)

“Ciò che distingue gli Stati Uniti è un partito conservatore – il Partito Repubblicano – a cui è diventato ostile scienza e evidenza empirica negli ultimi decenni. Un complesso mediatico conservatore, tra cui Fox News, Sinclair Broadcast Group e vari punti vendita online, fa eco e amplifica questa ostilità. Trump ha portato il pensiero cospiratorio a un nuovo livello, ma non l'ha creato".

"I politici democratici hanno implorato tutti gli americani di vaccinarsi e molti politici repubblicani no".

8 Novembre 2021

Le morti per Covid negli Stati Uniti diventano ancora più rosse: le morti per Covid negli Stati Uniti diventano ancora più rosse

“La versione breve: il divario nel bilancio delle vittime di Covid tra l'America rossa e blu è cresciuto più velocemente nell'ultimo mese che in qualsiasi momento precedente.

A ottobre, 25 residenti su 100,000 delle contee pesantemente Trump sono morti per Covid, più di tre volte il tasso nelle contee pesantemente Biden (7.8 per 100,000).”

18 Febbraio 2022 

"Red Covid, un aggiornamento: Il divario partigiano nei decessi Covid è ancora in crescita, ma più lentamente”.

“Come chiarisce il grafico, il bilancio è stato ancora peggiore nelle contee in cui Trump ha vinto in maniera schiacciante rispetto alle contee in cui ha vinto di poco.
“Questo fenomeno è un esempio di come la polarizzazione politica del Paese abbia deformato il pensiero delle persone, anche quando è in gioco la loro sicurezza personale. È una tragedia, e anche prevenibile".

Prima di entrare nello specifico di queste semplificazioni eccessive, vorrei chiarire che credo che le affermazioni di Leonhardt sopra riflettano una convinzione genuina. Crede veramente che la preferenza politica sia la spiegazione causale della mortalità da Covid. Non stato di salute, età, peso, comorbidità. Solo una cosa: preferenza politica personale. 

Per essere chiari, crede che la spiegazione alla base della maggiore mortalità per Covid-19 nelle contee rosse sia in realtà i tassi di vaccinazione più bassi nelle contee rosse. Quindi, per estensione, questo si spiega con la preferenza politica. 

Quello che spero di esporre di seguito è un quadro più completo di ciò che sta accadendo quando suddividiamo i dati a livello di contea nelle categorizzazioni scelte da Leonhardt: "Quota del voto Trump all'interno della contea" (0-30%, 31-45%, 46-55%, 56-70% e 70%+). Utilizzando i dati storici sulla mortalità a livello di contea, cercherò di rispondere alle seguenti domande:

In che modo le tendenze della mortalità per Covid si confrontano con le tendenze storiche quando si classificano in base alle preferenze politiche? 

La mortalità da Covid-19 è correlata alla mortalità per tutte le cause?

Il 2021 ha visto una divergenza importante e senza precedenti nella mortalità complessiva tra le contee "rosse" e "blu"?

Potrebbero essere fatte ulteriori analisi per vedere se i tassi di vaccinazione sono correlati o meno alla mortalità complessiva (al contrario del solo Covid-19) a lungo termine, tuttavia con la definizione di "completamente vaccinato" o "aggiornato" è un fatto commovente obiettivo, per ora ho scelto di non confrontare i decessi per tasso di vaccinazione per contea (molti altri hanno già intrapreso questo compito!). Per essere chiari, credo che per coloro che sono a rischio, i vaccini lo abbiano dimostrato ridurre il rischio della malattia a quegli individui. L'obiettivo di questa analisi è approfondire queste suddivisioni politiche che il New York Times insiste come una spiegazione indiscutibile della mortalità per Covid-19 altrimenti nota come "Red Covid".

Per cominciare, diamo un'occhiata alla differenza tra le contee che stiamo confrontando qui. Guardando il gruppo "70% + Trump Vote", rappresenta 25 milioni di americani e la popolazione media delle contee in quel gruppo è di 23mila. Queste sono principalmente contee rurali. Confronta con le contee di Biden dove Trump ha avuto meno del 30% dei voti che rappresenta 110 milioni di americani (principalmente nelle aree urbane) e la popolazione media in quelle contee è di 137 mila.

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Per mettere in guardia l'analisi rimanente con quei dati sulla popolazione, stiamo confrontando dati demografici molto molto diversi e non stiamo controllando quelle differenze sottostanti. Il modo corretto per fare questi confronti sarebbe controllare quelle differenze, principalmente aggiustando l'età, al fine di anticipare l'effetto che potrebbero avere tassi di vaccinazione diversi o politiche diverse. Gli articoli del NYT non lo hanno fatto e in un caso hanno tentato di respingere l'importanza delle differenze di età tra questi gruppi. Userò semplicemente le stesse categorie che hanno fatto, ma adotterò una visione di livello superiore di queste categorizzazioni per vedere se la proposizione principale di Leonhardt è plausibile o meno.


In che modo le tendenze della mortalità per Covid si confrontano con le tendenze storiche quando si classificano in base alle preferenze politiche? 

Per rispondere a questa domanda, dovremmo esaminare se questa tendenza all'aumento della mortalità nelle aree più conservatrici sia una scoperta nuova o unica. Si tratta di qualcosa di nuovo o unico che è stato causato dalla pandemia? Una carta nel Journal of Epidemiology e Community Health, scritto nel 2015 (era pre-Trump), risponde a questa domanda per noi. 

“In questa analisi di 32 partecipanti e un tempo totale di follow-up di 830 anni-persona, troviamo che l'affiliazione ai partiti politici e l'ideologia politica sono associati alla mortalità. Tuttavia, con l'eccezione degli indipendenti (HR aggiustato (AHR)=498, IC 845% da 0.93 a 95), le differenze tra i partiti politici sono spiegate dalle caratteristiche sociodemografiche sottostanti dei partecipanti. Per quanto riguarda l'ideologia, i conservatori (AHR=1.06, IC 95% da 1.01 a 1.12) e i moderati (AHR=1.06, IC 95% da 1.01 a 1.11) sono a maggior rischio di mortalità durante il follow-up rispetto ai liberali".

Quindi, secondo questo documento, il tasso di mortalità dei conservatori è stato osservato essere leggermente superiore a quello di altri gruppi politici. Per vedere se questo compare nei dati sulla mortalità per tutte le cause, ho preso i dati sulla mortalità a livello di contea degli anni pre-Covid (2018 e 2019) da Meraviglia del CDC, e li ha raggruppati con gli stessi raggruppamenti utilizzati dal NYT - "% Share of Trump Vote" per vedere se il tasso di mortalità più elevato durante la pandemia non ha precedenti. 

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Si scopre che le contee di Trump hanno avuto una mortalità più elevata rispetto agli altri raggruppamenti a circa 1200 morti/100 abitanti in entrambi gli anni precedenti, 2018 e 2019. Quindi i dati mostrano che le contee rosse che hanno tassi di mortalità più elevati in generale non sono affatto un fenomeno nuovo e si adatta alle tendenze storiche. È interessante notare, tuttavia, che le contee blu hanno avuto una mortalità solo leggermente inferiore rispetto alle contee "rosso chiaro", con le contee "viola" e "azzurro" che hanno il livello più basso. Ci sono molte spiegazioni plausibili per questo, con la più semplice che queste contee sono semplicemente popolazioni più anziane. Vediamo come cambiano i dati quando aggiustiamo i tassi di mortalità in base all'età. (Nota a margine: per un post dettagliato sull'importanza e il come/perché dietro l'adeguamento dell'età, vedere il post di Mary Pat Campbell qui🙂

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Puoi vedere che quando ci si adegua all'età, la differenza nei tassi tra i raggruppamenti di contee quasi scompare. 

La mortalità da Covid-19 è correlata alla mortalità per tutte le cause?

Un presupposto alla base dei pezzi del NYT è che questi raggruppamenti siano rappresentativi di una sorta di enorme differenza nel carico complessivo di morte e mortalità. I pezzi si concentrano esclusivamente sui decessi per o con Covid-19 e non si fa davvero menzione dell'impatto complessivo della mortalità. Senza dubbio, il Covid-19 ha causato un eccesso di mortalità e ha aumentato il carico di mortalità complessivo nella popolazione.

Ma la domanda rimane: fino a che punto tale onere era maggiore o minore nelle aree "rosse" rispetto a quelle "blu" del paese? Possiamo rispondere a questa domanda confrontando i decessi di Covid-19 all'interno di questi gruppi con la mortalità complessiva per questi stessi gruppi. Vediamo cosa succede quando lo facciamo. Dal momento che il NYT si è concentrato sul 2021, l'anno in cui i vaccini sono diventati ampiamente disponibili, inizieremo da lì.

Dai un'occhiata al tasso di mortalità per Covid-19 a sinistra, rispetto al tasso di mortalità per tutte le cause a destra.

mortalità contro tutte le cause

Come puoi vedere, il grafico a sinistra è ciò su cui si concentra la serie di articoli del NYT: questo considerevole divario tra rosso e blu. Osservando il grafico a destra (Mortalità per tutte le cause), puoi vedere che le differenze scompaiono. Mi chiedo se qualcuno che legge questi articoli se ne andrebbe rendendosi conto che, nonostante i tassi di mortalità per Covid-19 più bassi nelle contee blu, quelle stesse contee blu intenso avevano effettivamente una mortalità complessiva più elevata rispetto alle contee viola o azzurre?

Il 2021 ha visto una divergenza importante e senza precedenti nella mortalità complessiva tra le contee "rosse" e "blu"?

Quando si confrontano i tassi di mortalità nel 2021 di questi raggruppamenti con gli stessi nel 2019, si noterà che sono complessivamente più alti, ma in confronto, ogni gruppo mantiene la stessa classifica dell'anno non pandemico. Quindi, sebbene possa essere vero che i tassi di mortalità per Covid-19 fossero più bassi nelle contee blu scuro, ciò non si è tradotto in tassi di mortalità complessivi in ​​quelle contee. (Regolerei in base all'età queste tariffe se avessi i dati disponibili, ma attualmente CDC Wonder non ha ancora dati per il 2021 al momento della stesura di questo articolo). 

cruda-mortalità-2020-2021

Un altro modo di guardare a questo è guardare la variazione anno su anno delle tariffe all'interno di ciascun gruppo. Come puoi vedere dal grafico sottostante, la variazione percentuale rimane abbastanza coerente tra ogni singolo gruppo, con il 2020 che vede il tasso di cambiamento più grande e il 2021 che vede un tasso di cambiamento piccolo ma significativo rispetto al 2020 (il che significa che la mortalità complessiva era ancora piuttosto elevata rispetto al 2019 ).

mortalità grezza per anno

In sintesi, quando prendiamo una visione storica e una visione di livello superiore mantenendo questi stessi raggruppamenti, queste forti differenze nei tassi di mortalità per Covid-19 non sembrano tradursi in tassi di moralità complessivi. Come mai?


A rischio che questa analisi si trasformi in un'altra accumulazione che sottolinea il New York Time errori, Vorrei offrire una spiegazione più benigna. È uno che ha afflitto giornalisti e reportage durante la pandemia. Perché è tutto incorniciato in rosso e blu? Un semplice motivo: la disponibilità dei dati. Leonhardt utilizza dati facilmente accessibili e già formattati per una facile analisi.

Questo è ciò che viene chiamato un bias di disponibilità. Si tratta essenzialmente di creare un'ipotesi o completare uno studio basato su un insieme specifico di dati, semplicemente per nessun altro motivo se non che i dati sono lì. Solo perché i dati sono disponibili non significa che siano i dati migliori da utilizzare per cercare di rispondere a una domanda.

Anche i repubblicani sono persone

Perché tutto questo è importante? Dopotutto, sembra che siamo arrivati ​​ad accettare che i reportage mainstream e le notizie via cavo abbiano un pregiudizio di sinistra. Qual è il problema? 

Quando si tratta di salute della popolazione, l'obiettivo è promuovere la salute e il benessere di tutti, e quando i messaggi e le segnalazioni sulla salute pubblica diventano sfacciatamente di parte, impiegando la tattica dell'accusa e della vergogna, molto probabilmente avrà l'effetto opposto dell'effetto previsto di promuovere una migliore salute.

Anche i conservatori e le "contee rosse" hanno bisogno di buoni consigli sulla salute. Devono essere in grado di fidarsi della fonte. Anche prendendo alla lettera la premessa del NYT di "Red Covid", chi aiuta questo messaggio? Chiaramente, non le persone che stanno descrivendo. 


Origine dei dati:

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

Documenti di giornale:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4033819

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5893220/

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Per le ristampe, reimpostare il collegamento canonico all'originale Istituto di arenaria Articolo e Autore.

Autore

  • Josh Stevenson

    Josh vive a Nashville, nel Tennessee, ed è un esperto di visualizzazione dei dati che si concentra sulla creazione di grafici e dashboard di facile comprensione con i dati. Durante la pandemia, ha fornito analisi per supportare i gruppi locali di advocacy per l'apprendimento di persona e altre politiche covid razionali e basate sui dati. Il suo background è in ingegneria dei sistemi informatici e consulenza e la sua laurea è in ingegneria audio. Il suo lavoro può essere trovato nel suo sottostack "Dati rilevanti".

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