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插图 (拉加格拉纳达 / 你)

印尼不仅缺少01、02、03等患者。印度尼西亚可能损失数千甚至数百万例COVID-19病例。这可以从近一年来始终高于世卫组织标准阈值的积极性率中看出。检测数量不足是印度尼西亚大流行控制如此糟糕的原因之一。即使是大流行数据也被认为是无效的。什么样的大流行对策不是基于有效数据?仍然是VOI签名系列的一部分,"大流行年,百万积极因素"。

2月中旬,世界卫生组织(世卫组织)带来了好消息。每周全球COVID-19病例下降了16%。然而,这一消息并未被普遍接受。东南亚,包括印度尼西亚,被认为对这种下降的贡献微乎其微。更糟的是,该国的流行病学(流行病)曲线数据被认为不值得参考,因为它无效。

在好消息出现前一周,世卫组织报告了81,000例COVID-19死亡病例和270万例病例。七天后,记录了50多万例病例。

不幸的是,这个好消息并没有被普遍接受。正在澳大利亚格里菲斯大学攻读博士学位的流行病学家迪基·布迪曼说,包括印度尼西亚在内的地中海和东南亚地区对减少全球COVID-19病例的贡献微乎其微。

"从大流行开始,我们还看到了全球数据。我们可以看到其他区域,稳定地为测试的覆盖范围做出了一点贡献。这也意味着在报告全球COVID-19数据时,即地中海和东南亚区域。这包括印尼,"他说。迪克, 当被 Voi 联系时。

另一方面,造成日冕病毒病例下降最多的两大洲是美国和欧洲。Dicky 说:"世界上两个对 COVID-19 病例做出重大贡献的大陆地区,美国和欧洲,其次是东亚、亚太地区。

正如 Dicky 所解释的那样,评估 COVID-19 病例减少的程度的指标是查看有关测试和追踪的成就和覆盖范围的初始数据。因此,地中海和东南亚区域很难被视为COVID-19全球下降趋势的一部分。

"因为自该区域(地中海和东南亚)开始以来,检测追踪的覆盖范围远远不够。它还没有根据人口规模,也没有根据大流行病的升级,"他解释说。

在世卫组织的一份报告中提到全球COVID-19病例减少的趋势,印度尼西亚在COVID-19病例最多的国家中排名第二,仅次于东南亚区域的印度。印度尼西亚是COVID-19死亡病例最多的国家,而印度是第二位。

COVID-19 RI 的每日案例数据(来源:covid19.go.id)

每日案例数据不是基准

事实上,如果你看看印尼每日COVID-19病例的数据,这个数字在过去几天里已经下降。从二月初开始,这个数字趋于减少。

例如,在2月1日。COVID-19的每日病例记录为10,994例。一周后,即2月8日,每日病例数降至8,242例。数据波动至2月28日的最低点,为5,560例。

即便如此,流行病学家迪基·布迪曼对每日COVID-19病例数量的下降持怀疑态度。特别是近一年内正比或阳性率超过10%,超过世卫组织设定的阈值。

积极率是从每日病例数除以每日检查次数后得出的,乘以100例。因此,此数据被用作参考,因为它不仅计算每天增加的病例,而且还将其与测试速率进行比较。

因此,如果每日病例减少,这并不奇怪,因为测试没有显著增加。每个流行病学家都强烈同意,并不是每个国家都应该关注日常数据,因为它无效。追踪测试很低,"迪基解释道。

众所周知,世卫组织已经制定了一个标准,在一周内对每个地区1:1000名居民进行检查。印度尼西亚有2.702亿人口,每周自然检查27万人,每年检查1296万人,占人口的4.8%。然而,直到3月1日,测试的数量只有7,213,192或只有2.67%。

迪基说,除了积极率之外,死亡率也是控制流行病的有效措施。"这一死亡率是衡量一个地区大流行病严重程度的有效指标。

信息图 (VOI / 拉加格拉纳达)
印度尼西亚的 COVID-19 曲线无效

自大流行开始以来,印度尼西亚处理COVID-19的数据问题几乎从未得到解决。事实上,这些数据是确定控制策略的最根本因素。现在,印尼的大流行已经一年了,处理疫情就像是盲目的。我们拥有的流行病曲线数据(流行病曲线)不能用作参考。

在探讨为什么印度尼西亚目前每天的病例数据不适合参考之前,我们需要回顾一行曲线是什么。是什么使它有效或无效?

根据疾病预防控制中心的说法,一般流行曲线代表随着时间的推移新发病例的数量。Y 轴(垂直)显示新病例的数量,而 X(水平)轴表示与新病例数量相关的分析时间。

与此同时,根据艾克曼-牛津临床研究组(EOUCRU)研究员伊克巴尔·伊利扎等人在《对话》一文中的说法,在阅读流行曲线之前,有些事情需要考虑。

首先,从X轴或分析时间。理想情况下,对于 COVID-19,流行曲线使用感染者的基准日期。第二个案例与新病例数量有关。这就是需要注意的。因为除了知道有多少人被感染,你还需要知道有多少人已经测试过之前。

因此,对有感染COVID-19风险的人的检查越多,流行曲线就越能解释正在发生的现实。"换句话说,接受筛查的人数决定了我们对疫情曲线的信心程度,"Iqbal等人写道。

我们以一个发展中国家为例,它成功地处理了COVID-19大流行,越南。自去年10月中旬大流行开始以来,印度尼西亚的跟踪或检测数量从未超过越南。

正如《我们的世界数据》在2020年10月15日指出的,在1000名越南居民中,有12.95人接受了检查。与此同时,印度尼西亚只测试了8.96人。

这个数字表明,越南筛查覆盖率大于印度尼西亚,因此越南新病例的下降更具说服力,因为它们筛查了更多处于危险之中的人。

印度尼西亚和越南的比较测试数据(来源:我们的数据世界)

此外,在流感大流行初期,在大约8 000人中,越南发现1例COVID-19阳性病例。与此同时,在印度尼西亚,在7名接受检查的人中,立即发现了1例阳性病例。

"这意味着,关于新病例在越南下降的说法更具说服力,因为他们努力寻找一个积极案例。同时,在印度尼西亚,仅仅通过检查7人就可以发现一例阳性病例。换句话说,仍有许多人受到感染,但尚未接受检测。,"伊克巴尔等人写道。

当然,印度尼西亚流行病曲线的无效数据对该国产生了不良影响。这是因为用于可视化COVID-19传播情况的工具通常用于解释大流行过程、确定传播来源和时间、确定大流行高峰、预测大流行结束以及评估控制措施的有效性是不准确的。

"很难预测,因为我们的数据不好。问题是测试不足,所以我们没有足够的地图,"流行病学家迪基·布迪曼说。

迪基说,在印度尼西亚进行COVID-19试验不足的原因之一是承诺和一致性。他总结说:"这一承诺是科学大流行的战略,当然,这一科学是一种基本的流行病学方法,其重点是将卫生方面作为控制的主要重点。

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