Peki, regresyon analizi yaparım ama sonuçlar sizi memnun etmeyecek
(natesilver.net)- ABD eyaletlerindeki COVID ölüm oranı tartışmasında parti eğilimi ve aşılanma oranı, 65 yaş üstü nüfus payı kontrol edilse bile 1 Şubat 2021 sonrasındaki ölüm oranlarını güçlü biçimde öngörüyor
- Kontrol değişkenleri arttıkça araştırmacı serbestliği ve aşırı uyum riski de büyüdüğü için, kamusal tartışmalarda basit ama sınamaya dayanıklı stilize edilmiş olgular daha faydalı
- 2020 Biden oy farkı ile 1 Şubat 2021 sonrasında eyalet başına milyon kişi başına düşen COVID ölümleri karşılaştırıldığında, Biden üstünlüğü arttıkça ölüm oranı düşüyordu ve bu ilişki yalnızca aşıların devreye girmesinden sonra ortaya çıkıyordu
- 65 yaş üstü nüfus payı eklendiğinde bile parti eğiliminin katsayısı ve istatistiksel anlamlılığı neredeyse değişmedi; aşılanma oranı ise parti eğiliminden çok daha güçlü bir açıklayıcı değişken olarak işledi
- Ölüm nedeni sayım yöntemi, eşlik eden hastalıklar ve ilaç dışı müdahalelerin etkisi gibi itirazlar sürse de, eyaletler arası ölüm oranı farkları yaştan çok aşılanma oranı farklarıyla daha güçlü biçimde bağlantılı
Neden önce basit analizi tercih etmeli
- Kamusal istatistik tartışmalarında analiz ne kadar basitse o kadar iyidir ilkesi benimseniyor
- Kontrol değişkeni sayısı arttıkça, analistin sayıları nasıl ele aldığına dair karar noktaları, yani araştırmacı serbestliği, artar
- Karıştırıcı değişkenleri kontrol etmenin gerekli olduğu durumlar vardır
- Dondurma tüketimi ile boğulma arasındaki ilişkide yaz havası açık bir karıştırıcı değişkendir
- Ancak karmaşıklık eklendikçe aşırı uyum riski de büyür
- Ana fikri basit toplu istatistiklerle ya da sezgisel yöntemlerle göstermek mümkünse, çevrimiçi tartışmalarda bu yaklaşım daha etkilidir
COVID politika tartışmasının çıkış noktası
- Önceki yazının çıkış noktası iki stilize edilmiş olguydu
- Aşılar yaygınlaşmadan önce blue states ile red states arasında COVID ölüm oranı farkı büyük değildi
- Aşıların yaygınlaşmasından sonra red states'te ölüm oranı daha yüksekti ve bunun muhtemel nedeni Republican seçmenlerde daha düşük aşılanma oranıydı
- Bu iddia dışarıda daha tartışmalı karşılandı ve Martin Kulldorff, eyaletlerin ortalama yaş farklarını düzeltmeyen karşılaştırmaların yanıltıcı olduğunu söyleyerek eleştirdi
- Kulldorff, Harvard Tıp Fakültesi profesörü ve Ekim 2020 tarihli kapanma karşıtı bildiri Great Barrington Declaration'ın başlıca yazarlarından biri
- Aşı öncesi döneme ilişkin karşılaştırma ise, ilaç dışı müdahalelerin iyi çalışıp çalışmadığının belirsiz olduğunu ve maliyetlerinin yüksek olduğunu söyleyen görüşü aslında daha çok destekliyor
Yalnızca yaşla açıklanması zor olan eyalet farkları
- COVID yaşlılar için çok daha ölümcül olsa da, eyaletlerin parti eğilimi ile yaş yapısının neredeyse dik olduğu, aşılanma oranıyla ise daha da az ilişkili olduğu düşünülüyor
- ABD eyaletleri arasındaki yaş yapısı farkı büyük değil
- 65 yaş üstü nüfus payına göre 9 eyalet dışında tüm eyaletler yüzde 15 ile yüzde 20 arasındaki dar bir aralıkta yer alıyor
- Yaşlı nüfus payı benzer olan dört eyalette bile 1 Şubat 2021 sonrasındaki milyon kişi başına COVID ölüm oranı ciddi biçimde ayrışıyor
- West Virginia: 3,454
- Florida: 2,992
- Maine: 1,881
- Vermont: 1,210
- Bu dört eyalette yaşlı nüfus payı neredeyse aynı olsa da, ölüm oranı farkları aşılanma oranındaki partisel farklarla çakışıyor
Regresyon analizinin kurulumu
- Regresyon analizi, birden çok değişkenin etkisini ayrıştırmak için kullanılıyor
- İlk tek değişkenli regresyonda bağımlı değişken covid_deaths_late
- 1 Şubat 2021 sonrasındaki milyon kişi başına COVID ölümü sayısı
- Kaynak Worldometers'ın ABD COVID verileri
- 1 Şubat 2021, aşıların kırılgan gruplara yaygın biçimde sunulmaya başlandığı zamanı yaklaşık olarak temsil ediyor
- Bağımsız değişken biden, Joe Biden'ın 2020 başkanlık seçiminde Donald Trump karşısındaki kazanma ya da kaybetme farkı
- Sonuç olarak Biden'ın kazanma farkı büyüdükçe 1 Şubat 2021 sonrasındaki COVID ölüm oranı daha düşüktü
- Bu ilişki COVID'in ilk döneminde geçerli değildi; yalnızca aşıların sunulmasından sonra ortaya çıktı
Yaş kontrolünden sonra da kalan parti eğilimi etkisi
- Sonraki regresyona, eyalet nüfusundaki 65 yaş üstü payını gösteren senior değişkeni ekleniyor
- Yaşlı nüfus payı daha yüksek olan eyaletlerde 1 Şubat 2021 sonrasında COVID ölümleri daha fazlaydı ve bu fark istatistiksel olarak anlamlıydı
- Ancak yaş değişkeni eklense de biden değişkeninin katsayısı ve istatistiksel anlamlılığı özünde değişmiyor
- Eyaletlerin parti eğilimi, yaş kontrol edildikten sonra da COVID ölüm oranını güçlü biçimde öngörüyor
Aşılanma oranı daha doğrudan bir açıklayıcı değişken
- Bu, COVID'in özünde Republican seçmenleri daha fazla hedef aldığı anlamına gelmiyor
- Temel varsayım, COVID'in aşısız kişiler için çok daha ölümcül olduğu ve Republican seçmenlerin Democrat seçmenlere göre aşı olma olasılığının daha düşük olduğu
- Bir sonraki modele, eyalet bazında “fully vaccinated” oranını gösteren vax_rate ekleniyor
- “fully vaccinated”, Pfizer veya Moderna'nın ilk 2 dozunu ya da Johnson & Johnson'ın ilk tek dozunu ifade ediyor
- Booster dozu gerekmiyor
- vax_rate dahil edildiğinde, bu değişken COVID ölüm oranını biden değişkeninden çok daha güçlü biçimde öngörüyor
- Son olarak biden çıkarılıp yalnızca yaş ve aşılanma oranı bırakıldığında bile, bu iki değişken Şubat 2021 sonrasındaki eyalet bazlı COVID ölüm oranı değişiminin yarısından fazlasını açıklıyor
Geriye kalan itirazlar ve sağlamlık aralığı
- COVID'in yayılımında, belirli varyantların bölgelere göre öngörülemez biçimde yerleşmesi gibi ciddi bir rastlantısallık unsuru var
- Ayrıca incelenmesi gereken başka sorular da kalıyor
- Eşlik eden hastalıklar eyaletten eyalete değişiyor
- COVID ölüm sayım yöntemleri eyaletler arasında aynı olmayabilir
- Aşı öncesi dönemde ilaç dışı müdahalelerin gerçekten etkisiz olduğu iddiası daha az sağlam bir iddia
- Ancak sağlam bir iddia, küçük itirazlar, orta ölçekli itirazlar ve bazen oldukça büyük itirazlar karşısında bile ait olduğu kategori değiştirmez
- Ölüm sayım yöntemleri daha standart hale gelirse aşılanma oranının öngörü gücü daha da artabilir ya da artmayabilir, ancak bunun temel iddiayı “açıkça doğru”dan “şüpheli” ya da “muhtemelen yanlış” konumuna taşıyacağı düşünülmüyor
1 yorum
Hacker News yorumları
ABD vatandaşı olarak çevremdekilere COVID önlemlerine uymalarını tavsiye ettim ve Nate Silver’ı da severim; ama bu yazıda gözüme takılan tek yer, Ekim 2020’deki kapanma karşıtı bildirime büyük ölçüde katıldığını söylediği kısım oldu
O dönem doğrulanmış bilgilere dayanan bir pozisyondu, bu yüzden kendi yargımdan pişman değilim; ama toplumun kapanma önlemlerini uzun süre sürdürmesinin genel olarak yanlış olduğunu kabul etsek iyi olur. Sol için de biraz tevazu zararlı olmaz
Maskeler, ilk dalgada hastalara bakan sağlık çalışanları için kesinlikle etkiliydi; doğrudan maruz kalmalarına rağmen hastalanmadılar. Peki genel halkta neden etkili olmadı? Doğru ve istikrarlı şekilde takılmadıkları için mi? Okulların bulaş için büyük bir aracı olacağı kaçınılmaz görünüyordu; çocuklar çoğunlukla asemptomatikti ve hasta olsalar bile okul içinde/dışında ve hassas aile bireylerine yayabilirlerdi. Okulları kapatmak hata mıydı, yoksa farklı mı yapılmalıydı?
Ben de ellerimi dezenfekte etmekten tutun, asıl kilit unsurun havadan bulaş olduğu gerçeğine ve aşıların işi bitireceğini sanmaya kadar pek çok konuda yanıldım
Örneğin Ekim 2020’de hükümetin sıkı kapanma önlemlerini zorla uyguladığını iddia etmek gibi. Gerçekte insanların evde kalmayı tercih ettiğine dair açık kanıtlar vardı; ofisten çalışma oranının hâlâ tarihsel olarak düşük seviyede olması da buna bir örnek. Ocak 2020’de Çin’den videolar çıktığından beri bir kez bile yanılmadım; lise öğrencisinin bile bildiği üç basit gerçek —“çok bulaşıcı solunum yolu hastalığı kötüdür, aşılar enfeksiyonu ya da bulaşı engellemez, insanlar evden çalışmayı sever”— etrafında insanların aşırı düşünmeye, ahlakileştirmeye ve yan konuların yan konularına takıntılı biçimde sarılmasına şahit olmak ilginçti
O dönemde böyle şeyleri dile getirmek zordu; çünkü hemen beni aşı karşıtı gibi göstermeye çalışan bir hava vardı
Çeşitli önlemlerin maliyet-faydasını ve ne ölçüde aşırıya gidilmesi gerektiğini hesaplamaya yönelik girişimler olup olmadığını merak ediyordum. Depresyon, izolasyon, çocukların yarım yıllık okulu kaçırması gibi zararları ölümle karşılaştırmak zor; yüzeyde elbette bir insanın ölmesi çok daha kötü görünüyor. Ama yaptığımız her şey bir kişiyi kurtarmak içindiyse genel olarak buna değmediği söylenebilir; sayı 10’a, 1.000’e, 10.000’e çıktıkça, öznel bir noktada çoğunluk hemfikir olmaya başlar. Bugünkü verilerle, kuralları farklı olan bölgelerden yeterli örnek toplayıp “maskeler 1.000 kişi başına x hayat kurtardı”, “okulların kapatılması 1.000 kişi başına y kişiyi kurtardı” gibi bir ölçüde nicelleştirmek mümkün görünüyor. O zaman x kişinin hayatının nitel zararları göze almaya değip değmediğine karar verilebilir; y içinse değmeyebilir
İlk dalga sırasında da politika yapıcıların başlıca kısıtlarının virüse dair belirsizlik, koruyucu ekipman ve yoğun bakım yatağı eksikliği olduğu açıktı. Koruyucu ekipman yoksa izolasyon dışında bulaşı azaltmanın yolu yoktur; yoğun bakımlar dolarsa ölüm oranı iki katına çıkar, insanlar sokakta ölür ve sağlık sistemi çöker. Sağlık sisteminin çökmesi, işleyen bir ekonomiyle uyumlu bir politika seçeneği değildir; COVID dışı ölümler de artar. Kalp krizi, trafik kazası, doğum bile ölüm nedeni hâline gelir. Politika yapıcıların “dedelerin birkaç yıl erken ölmesi” ile “torunların sosyal izolasyonu”nu tarttığı fikri terk edilmeli
“43 ülke ve ABD’deki tüm eyaletlerin verilerini kullanan olay çalışması yaklaşımıyla, COVID-19 evde kalma (SIP) politikalarının uygulanmasından sonra fazla ölümlerdeki değişimi ölçtük. SIP politikalarını daha erken uygulayan ülke veya eyaletlerde fazla ölümlerin daha düşük olduğuna dair bir sonuç bulamadık. SIP öncesi COVID-19 ölüm oranları hesaba katıldığında bile, SIP uygulaması öncesi ve sonrası fazla ölümler arasında fark gözlenmedi”
Kullanılabilir yoğun bakım yatakları azaldığında daha fazla kısıtlama getiriliyor, tersi durumda gevşetiliyordu. Özellikle “kurtarılabilecek olup yatak olmadığı için geri çevrilen” önlenebilir ölümlere odaklanılmıştı ve sezgisel olarak da sağlam bir yaklaşım olduğunu düşündüm. Önlenebilir ölümler gerçekten çok üzücü
Önemli olan hayat sayısı değil, kaybedilen yaşam yıllarıdır. Örneğin hayatının neredeyse tamamı önünde olan bir çocuğun ölümü, zaten ömrünün sonuna yaklaşmış bir yaşlının ölümünden daha kötüdür. Mevcut istatistikler beklenen yaşam yılı kaybına değil yalnızca ölüm sayısına odaklandığından, farklı politikalar arasındaki ödünleşmeleri adil biçimde değerlendirmek bile zorlaşıyor
COVID ciddiydi, fakat ABD’nin tepkisi çok tuhaftı. Restoranda maske takma biçimi, ABD tarihinin en garip anlarından biri olarak kalacak gibi
Merak edip baktım; kullandığı şey Stata gibi görünüyor: https://www.reed.edu/psychology/stata/analyses/parametric/Re...
https://www.stata.com/
“Tüm Reed laboratuvar bilgisayarlarında Stata, Applications klasöründedir.” “Stata’yı okul bilgisayarlarının Applications klasöründe bulabilirsiniz. PC’lerde büyük olasılıkla Program Files içindedir.” Bu, ne açık kaynak ne de ticari olarak edinilebilir olduğu anlamına mı geliyor? İkisinden birinin mümkün olması gerekirmiş gibi geliyor; oldukça tuhaf
Bu yazının ana metni COVID politikaları ve aşı kullanımını ele aldığı için tartışma o yöne kaymış, ama özü daha genel bir mesele gibi görünüyordu.
“Amacım, çoğunlukla doğru ve sağlam olan stilize olgulara odaklanmak ve bunları tekrarlamak. Basit ya da basit görünen iddiaları, ne kadar vurgulansa az olan ama sınamaya dayanmasını beklediğim iddiaları severim.” Analiz ve model sonuçlarını mesleki olarak sunan biri olarak buna tamamen katılıyorum. Ana fikri ileten en basit sonucu gösterip geçmek yeterli. “x, y, z dikkate alındığında da geçerli kalıyor” diye belirtebilir ya da saldırgan bir dinleyici kitlesi olursa diye o analizi yedek slaytlara koyabilirsiniz. Kimse modelin ne kadar karmaşık olduğuyla ilgilenmez; çalışıp çalışmadığına bakar.
Yazıda Nate’in kendisi de Utah’taki Mormon nüfus oranının 100 kat daha yüksek olduğunu ve bunun anlamlı bir etki olduğunu söylemişti. 85 yaş üstündeki COVID ölüm oranı, çok genç gruplara göre 100 kattan fazla yüksek. Sonucun kendisinden şüphe etmiyorum, ama COVID’i analiz ederken yaşa göre düzeltme yapmak her türlü sonuç için doğal olarak sorulacak bir soru.
Ölümlere odaklanmak daha büyük toplumsal sorunu kaçıran bir yön taşıyor.
COVID’in yıkımı long COVID ile ve tamamen iyileşmiş ya da semptomsuz olan insanlarla da ilgili. Henüz bitmiş değil ve gerçekten büyük ölçüde batırdık. Yani Great Barrington Declaration yön olarak da yanlıştı. Normale dönme umudumuz olacaksa COVID’i mümkün olduğunca ortadan kaldırmaya göre optimize etmeliydik. COVID’in tek sorunu ölüm değil. Artık çok geç, ama o bildiriyi destekleyenler şarlatandı ve lisansları iptal edilmeliydi.
Ama bunun ötesinde “gerçekten batırdık” sözüne katılmak zor. COVID’in beklenen yaşam süresini biraz, long COVID’in de üretkenliği ve yaşam memnuniyetini biraz aşındırdığı doğru; ama büyük resimde bu çok büyük bir pay değil. ABD’de şu anda COVID ölümleri akciğer kanseri ölümlerinin yarısından az ve bu ölümler ezici biçimde yaşlı nüfusta. Soğuk gelebilir ama zaten uzun süredir emekli olan insanların ömrünün birkaç yıl kısalması bir ülkeyi çökertmez. 18 yaş altındakilerde fiilen COVID ölümü yok ve çalışma çağındaki nüfusta da hastaneye yatışa ya da uzun süreli güçten düşmeye giden vakalar nadir. Acı çeken insanlar elbette acı çekiyor ve onlara sırt çevirmemeliyiz; ama bir halk sağlığı krizi olarak COVID büyük ölçüde bitti.
COVID’e en az iki kez yakalandım; iyileştikten bir ay sonra long COVID olduğuna emin olacak kadar korkunç belirtilerim de vardı, ama birkaç ay sonra, şimdi de birkaç yıl geçince öyle olmadığı anlaşıldı. COVID yüzünden aile üyelerini kaybetmiş birçok kişi tanıyorum, ama ciddi long COVID belirtileri yaşayan ya da böyle birini tanıyan kimseyi bilmiyorum. Long COVID’in var olmadığından şüphe etmiyorum, ama gözlemlerime göre “batırdık” durumunun nedeninin COVID olduğu konusunda çok kuşkucuyum. COVID sonrası tuhaflığın, hızla ilerleyen iklim değişikliği dahil birçok nedenle insanların muazzam stres altında olmasından ve aynı zamanda bu stresin ne olduğunu doğru düzgün dile getirip giderememelerinden kaynaklandığını düşünüyorum. İyi kaynaklar varsa okumak isterim.
Herhangi bir şeye yeterince gömülürsen kendini korkutabilirsin. Tip 2 diyabet yazılarını yeterince doomscroll yaparsan, komplikasyonlarıyla karşılaştırıldığında COVID’in ABD halk sağlığı sorunları içinde en önemsizlerinden biri olduğuna bile ikna olabilirsin.
Özellikle 2020’de, hatta şimdi bile long COVID’in ve diğer yan etkilerin somut etkisini, kapanmaların yol açtığı ruh sağlığı kötüleşmesi ya da tedavi gecikmeleri gibi zararlarla karşılaştırarak öngörmek zordu. Çok yıllı kapanmaların 3, 5, 10 yıllık etkilerini gösteren karşı-olgusal veri de yok. Ayrıca tüm dünyayı kapsayan bir hükümet olmadığı ve küresel kapanma ile COVID’i yok etme imkânsız olduğu için yönün kendisi değişiyor. Yeterince büyük bir nüfus yok etme stratejisine katılmazsa, bu strateji geri kalanlar için daha az uygulanabilir ve daha pahalı olur. Kişisel olarak Güney Afrika ve Avrupa’da ilk varyantlar ortaya çıkmaya başladığında yok etme olasılığına dair beklentimi bir ölçüde bıraktım. Yeni Zelanda ya da Japonya gibi nispeten başarılı biçimde kapanan ülkelerde enfeksiyon oranının ve long COVID oranının şu anda ne düzeyde olduğunu merak ediyorum.
“Mümkün olduğunca” ifadesinin ima ettiği kısmi ortadan kaldırma da bir seçenek değildi; bu her zaman ya hep ya hiç meselesiydi.
Herkes siyasi pozisyonlarını unuttuğu 20 yıl sonra COVID’in gerçekte ne olduğunu öğrenmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/1977_Russian_flu
Genel olarak yerleşmiş bilgilerin ne şekilde siyasete bulandığını düşündüğünüzü merak ediyorum.
Nate, Twitter’da bazen hafif ve kaba davranabiliyor ama kendisine yönelik eleştirilere tamamen oltaya gelmiş gibi görünüyor
Bu yazı özünde “İnsanlar ortaya attığım iddia hakkında dayanaksız tahminlerde bulundu; ben de onların umursamayacağı bir şeyi kanıtlamak için çok zaman harcayacağım” demeye yakın
Çünkü bu yazı en azından kısmen Harvard Tıp Fakültesi profesörü, biyoistatistikçi ve GBD ortak yazarı Martin Kulldorff’a yanıt niteliğinde
Muhtemelen kendi okur kitlesi nezdinde güven tazelemek daha büyük amaç
Bu blog yazısını hangi nedenle yazmış olursa olsun, yazının kendisi gerçekten ilginç ve ufuk açıcıydı; ayrıntı düzeyi ve düşünce berraklığı iyiydi. Örneğin yazının alt kısmındaki analiz, ölüm oranı farkını yaratan gerçek etkenin aşılanma oranı olduğunu, partizanlığın ise aslında onun vekil değişkeni olduğunu gösteriyordu. Twitter insanları bu yazıda gösterilenleri umursamayabilir ama ben yeterince minnettar kaldım
Nate Silver denince aklıma hep 2016 başkanlık seçimi gecesinde orta mesafeye boş boş bakan bitkin adam geliyor. Silver’ın faydası, ana akım kampın argümanının ne olduğunu bilmekle sınırlı
Diğer ülkeleri bilmiyorum ama Avusturya’da hemşireler, aşıdan hemen sonra gerçekleşen ölümleri ya da enfeksiyon geçtikten haftalar sonraki ölümleri bile ulusal istatistiklerde COVID ölümü olarak bildirmeye güçlü biçimde teşvik ediliyordu
Pandemi boyunca saha raporlamasına bu tür “nudgeler” eklenmişken COVID ölüm verilerinin güvenilmez hale gelmiş olması şaşırtıcı olmaz
2020 Haziran başından itibaren Kanada’nın en büyük kentindeki “halk sağlığı” yetkilileri, ölümleri oldukça şüpheli bir şekilde saydıklarını açıklamıştı. “COVID-19’a yakalanmış halde ölen ancak COVID-19 sonucunda ölmeyen bireyler de Toronto’nun COVID-19 ölüm sayımına dahil edilir.” https://twitter.com/TOPublicHealth/status/127588839006028596... 2021 ortasında uzun süreli bakım tesisleriyle ilgili haberler de vardı. “Ontario’daki uzun süreli bakım tesislerindeki hastalar COVID-19’dan değil, ihmalden öldü; askeri rapor şöyle diyor: ‘Tek gereken su ve bedenlerinin temizlenmesiydi’” https://www.theglobeandmail.com/canada/article-canadian-mili... Bu olaylardan ve 2020–2022 arasında yaşanan her şeyden sonra artık halk sağlığı yetkililerine hiç güvenemiyorum
Bu yüzden aşıların kaç hayat kurtardığına dair veriler gerçekten kirlenmiş durumda ve aşısızların sayımı olduğundan yüksek görünüyor. Üstelik hastanelerin ölüm nedenine COVID’i eklemek için maddi teşviki de vardı
Yazıyı okudun mu? İnsanların doğrulama yanlılığına giden yolda öne sürdüğü ufak tefek şeyleri ele alan kısımdan bahsediyorum
Birkaç gözlemim var
CDC’ye [1] göre 2020’de eyalet bazında toplam COVID ölümleri West Virginia’da 1.318, Florida’da 21.546, Maine’de 344, Vermont’ta 134. 2020 Nisan nüfus sayımına [2] göre bu eyaletlerin nüfusları West Virginia 1.793.716, Florida 21.538.187, Maine 1.362.359, Vermont 643.077. Dolayısıyla aşılar çıkmadan önce 100 bin kişi başına ölümler West Virginia’da 73, Florida’da 100, Vermont’ta 21, Maine’de 25. Hesabı birinin kontrol etmesi iyi olur ama aşı öncesinde bile Trump’a oy vermek ölümü 3 kattan fazla artırmış gibi görünüyor. Yani asıl yazıdaki analiz, hesaba katılmamış karıştırıcı faktörlerin etkisinde kalmış olabilir. Örneğin COPD, CDC’ye göre ciddi COVID komplikasyonları için önemli bir tıbbi risk faktörü ve West Virginia nüfusunun %13,6’dan fazlasını etkilerken Vermont’ta bu oran yalnızca %5,9 [3]. Ben aşılarımı ve hatırlatma dozlarımı mümkün olan en erken tarihte yaptırdım ve eyaletimde Omicron’un ilk büyük dalgası sırasında COVID’e yakalandım
[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...
Birisi COVID’in gripten daha kötü olmadığına ya da hiç var olmadığına inanıyorduysa —2020 yazında eşimin bazı akrabaları gibi— enfekte olma, yayma ve uygunsuz tedavi alma olasılığı çok daha yüksekti. Bu davranış farkları aşılanma oranlarına da yansımış olmalı. COPD gibi hastalıklar temel fark olsaydı, ölüm oranı farkının 2,9 kattan (100 binde 73’e karşı 25) ziyade 2,3 kata (13,6%/5,9%) daha yakın olması gerektiğini düşünüyorum. Bu iki eyalet arasında 2,3 kattan daha büyük göreli orana sahip başka komorbid hastalıkları pek bilmiyorum; obezite de West Virginia’da yalnızca 1,3 kat daha yüksek. Sonunda Silver’ın noktasına geri dönüyoruz. Başka katkı yapan etkenler neredeyse her zaman bulunabilir ama bu, diğer etkenlerin katkı yapmadığının kanıtı değildir. Birlikte analiz edilmeleri gerekir. Yine de regresyon analizinden önce bile sağlık komorbiditelerinin tek başına farkı açıklaması zor görünüyor
Şimdi “aşılar çıkmadan önce mavi eyaletler ile kırmızı eyaletler arasında COVID ölüm oranı açısından neredeyse hiç fark yoktu” şeklindeki ilk iddiaya dair ayrıntıları görmek istiyorum