私たちは毎日、COVID-19 パンデミックに関連する新たな数字、データ、グラフの雪崩に埋もれているようです。すべての郡、州、国は、このデータを解釈して最良の回答を見つけることに取り組んでおり、個人レベルでも、私たち一人一人もそうです.さらに悪いことに、私たちが日常生活で直面するさまざまな種類のリスクを混同するのはあまりにも簡単です。次のような議論を聞いたことがあるに違いありません。何事にもリスクがあります — 横断歩道を渡っているときにバスにひかれる可能性があります。」
数字に敏感な人にとっての課題は、個人の意思決定をより適切に知らせるために、個人のリスクの大きさをどのように計算するかということです。今月のインサイト パズルとは、有用なパンデミック データの最良の情報源を見つけ、数字を理解し、データ解析のベスト プラクティスを見つけ、誤った情報、誤った結論、怪しげな主張を見つけながら、合理的な結論に到達するための取り組みです。 Quanta を招待します 読者は、これを行う最善の方法について独自の洞察を提供してください。一部のパズルとは異なり、このパズルには特に難しい数学的手法は含まれていません。さらに難しいのは、科学研究と同様に、不確実性に直面して限られた知識で推論し、信頼できる情報源を見つけ、データに対して健全な懐疑心を働かせ、私たちが持っていないかもしれない特定の情報に対して合理的で原則に基づいた外挿を行わなければならないということです.完全な答えはありませんが、間違っていないことが非常に重要です。
まず全体像を見てみましょう。
パズル 1:針に糸を通す
私たちの最初のパズルは簡単に述べることができます:この期間 (7 月下旬から 8 月上旬) に米国で新型コロナウイルスに感染した 1 日あたりの実際の人数はもっと多いのでしょうか? 2020 年 4 月中旬の最初のピーク時の数値以下か、ほぼ同じか?高いか低いか、どの程度ですか？ (ジョンズ・ホプキンス大学、The New York Times など、信頼できると認められている情報源を使用してください) 、オックスフォード大学、または CDC。）
4 月の第 2 週の 7 日間の平均で示されるように、新たに確認された症例のピークは毎日約 31,000 であったことに注意してください。その 2 倍、約 60,000 です。一方、COVID-19 による 1 日あたりの死亡報告数のピークは、7 日移動平均で 4 月中旬に 2,200 人を超えていましたが、8 月上旬にはその約半分の 1,200 人前後です。ウイルス自体の致死率が変化したという証拠はないため、この格差には別の説明が必要です。これらの違いの理由の1つは、両方の期間に実際に感染した人の数が、陽性と診断された人または臨床的に診断された人の数のみをカウントする確認された症例の数よりもはるかに多いことです. CDCのディレクターは、実際の症例数は確認された症例数の10倍である可能性があり、この比率は2つの期間で同じではない可能性があると推定しました.パンデミックの初期からテストが着実に増加していることは、ここに関連しています。米国全体で確認された症例の総数に対する検査数の比率は、4 月中旬には約 5 対 1 でしたが、現在は約 12.5 対 1 です。
上記の質問にできるだけ正確に答えるには、確認された症例、報告された死亡者数、検査数の間の複雑な相互作用を理解し、これを使用してウイルスが何人の人に感染したかを突き止める必要があります。本当に感染しました。実際に死亡した人の数は、報告された死亡者数にも反映されていませんが、差異は小さくなっています。私たちが行った最良の研究では、COVID-19 による死亡はおそらく 30 ～ 40% 過小評価されていると結論付けられています。 4月の死亡者の大部分が老人ホーム感染の結果として発生した可能性など、いくつかの追加の合併症を考慮する必要があります。また、重病患者の治療は、医師が効果的なケアについて学ぶにつれて、ほぼ確実に改善されています.
もちろん、上記の質問に対する正確な回答を得ることは非常に困難であり、洗練された公開モデルでさえ同意しない場合があります。しかし、私があなたにしてほしいのは、この質問について熟考し、あなたが最も重要だと考える要因を選び、見つけられる最良のデータに基づいてそれらに大まかな重み付けをすることです.実際の感染者数を把握することは、根本的な現実を完全に正確に表したものではない報告された感染率を単純に使用するよりもはるかに複雑な作業です。私たちにできることは、最善の、最も合理的な見積もりをすることだけです。
それでは、個人的なリスクの評価に移りましょう。気まぐれな Insights でこれを見てきました リスク分析のパイオニアであるスタンフォード大学の科学者ロナルド・ハワードによって発明された、個人のリスクの単位であるマイクロモートについて議論したパズルです。マイクロモートは 100 万分の 1 の確率で死亡し、米国に住む人が毎日想定している不自然な死のリスクとほぼ同じです。
以下は、一部のアクティビティと手順に関連するおおよそのリスク レベルです。数値は、これらのアクティビティが毎日の 1 マイクロモートのベースライン リスクに追加するリスク レベルを示しています。数値は概算であり、ソースによって数パーセント異なる場合があることに注意してください。
スキー:~1 マイクロモート
スカイダイビング:6 ～ 7 マイクロモート/ジャンプ (2010-2019)
マラソン:~9 マイクロモート
出産:~175 マイクロモート
大腸内視鏡検査を受ける:~300 マイクロモート
心臓カテーテル検査:~1,400 マイクロモート
マッターホルン登頂:~2,800 マイクロモート
エベレスト登頂:~39,000 マイクロモート
COVID-19 の症状を発症した場合、死亡のリスクは平均で約 10,000 マイクロモート (1%) ですが、年齢とともに増加し、80 歳を超えると 150,000 ～ 300,000 マイクロモートに上昇します。
年齢に基づくこの急激な増加は、統計に基づいてリスクを判断する場合、可能な限り多くのローカルおよび特定の情報を使用することが役立つという事実を示しています。したがって、運転の平均リスクはある程度あるかもしれませんが、それが危険な山道であることがわかっている場合、想定されるリスクはより高く、雪が降っていてドライバーがアルコールを飲んでいた場合、リスクはさらに高くなります。同様に、コロナウイルスの場合、あなた自身の個人的なリスクとあなたのすぐ近くでの陽性例の割合がわかっている場合は、あなたの都市、州、または国の平均的な割合ではなく、それらの数字を使用する方がよい.多くの COVID リスク計算ツールの 1 つで、年齢と既存の健康状態に基づいて、新しいコロナウイルスに感染した場合の個人的な死亡リスクを計算できます。
それを念頭に置いて、パンデミックが私たちの生活にもたらした日々のリスクを推定してみましょう.
パズル 2:リスク ベースラインの確立
あなたが人口 100 万人の州に住んでいて、このパンデミックの 100 日間で COVID-19 により 1,000 人が死亡したと想像してください。この期間中のあなたの習慣と行動は、あなたのリスクが平均的であると信じるように導きます.マイクロモートの 1 日の平均リスクはどれくらいでしたか?
地域の数値を使用し、年齢、健康状態、活動レベルに応じて相対リスクを上下に調整することで、これを自分の状況に当てはめることができます.
OK、あなたは 4 か月間の自宅待機命令に従いました。慎重かつ安全に行動しており、州内の数値は改善しています。他のみんなと同じように、あなたは心を開きたいと思っています — 普通の生活に戻ってください.あなたは裏庭のパーティーに参加する予定です。距離を置いてマスクを着用している場合でも（これは必須です）、追加のリスクが伴うことはわかっています.社会の流れに合わせて、人々は自分自身の安全基準を緩和する傾向があります。親しい人は、あなたが快適に感じている距離よりも短い距離であなたと対話するかもしれません。誕生日の男の子は、マスクを下げてろうそくを吹き消し、ケーキと近くの人々を肺の全量にさらす可能性があります.一部の州での COVID-19 の蔓延は、屋外の夏の裏庭パーティーに関連しています。安全を確保し、推奨されるガイドラインに従い、常に警戒を怠らず、推奨されるすべての予防措置を講じてください!
パズル 3:バックヤード パーティーの安全度は?
あなたの州の数値が、無作為に検査された 500 人に 1 人が COVID-19 陽性であるとしましょう (これがアクティブ感染率です)。あなたは 20 人のゲストとバックヤード パーティーに行きます。 5 人とは親密に、別の 5 人とは適度に、残りの 10 人とは遠く離れて交流します。最初のグループの人からウイルスに感染する確率は、その人が感染している場合、10 人に 1 人です。 2 番目のグループの場合、感染の可能性は 30 分の 1 であり、3 番目のグループの場合は 50 分の 1 です。あなたの感染リスクはどれくらいですか?これは何マイクロモートに相当しますか?
ある研究で報告された感染率は、1 メートル未満の距離での典型的な相互作用では約 13%、1 メートルを超える距離では 3% です。フェイスマスクはこれらの数値を 5 分の 1 に減らします。前述のように、状況やパーティーに合わせて上記の詳細を変更できます。お住まいの地域での無作為検査の数値は入手できない場合がありますが、通常は陽性検査率を見つけることができます.アクティブな感染率を得るために、これから合理的に推定してみてください。これは、パズル 1 で行った推定に関連しています。提供された数値は、曲線をうまく平坦化した州の数値と類似していることに注意してください。 (あなたの州の数値が上昇している、または上記の例よりもはるかに高い場合は、バックヤード パーティーに参加するべきではありません。)
ただし、上記で計算されたリスクは、新型コロナウイルスの蔓延について現在わかっていることによって修正する必要があります。最近の調査によると、感染者のわずか 10% が、ウイルスの拡散の 80% に関与している可能性があります。人々が発症前で感染している期間は 2 ～ 3 日しか続かないため、この情報をバックヤード パーティーに適用できます。
パズル 4:スーパースプレッダー ファクター
1 つのバックヤード パーティーでの感染の平均リスクが、パズル 3 で計算したものであると仮定します。ただし、パーティーの 10% が感染の 80% を占めることを考慮に入れてください。裏庭のパーティーに参加することで、感染リスクにどのような影響がありますか?感染者が出席するパーティーに参加した場合、感染するリスクはどれくらいですか? (パズル 3 で与えられた、パーティ内の特定のグループからの感染をキャッチする可能性は、この問題にはもはや関係ないことに注意してください。)
これらの例が、COVID-19 のデータと個人のリスク レベルを評価する際に役立つことを願っています。人自身が新型コロナウイルスで死亡するリスクが比較的低い場合でも、感染すると、リスクがはるかに高い人に感染を広げる可能性があることを覚えておいてください。
報告された数字に基づいて誤った解釈や誤った結論を指摘することは、私たち全員にとって重要です。読者が、メディアや著名人による COVID-19 データの誤った使用を指摘してくれることを期待しています。私たちが自分自身を教育し、さまざまな行動や活動の相対的なリスクを他の人が理解できるようにすればするほど、私たち全員がより良くなるでしょう.
これらの質問に対するあなたの洞察を楽しみにしています。
編集者注:コメント セクションで最も興味深い、創造的または洞察に満ちた解決策 (コラムニストの判断による) を提出した読者には、 Quanta Magazine T シャツ または 2 つのうちの 1 つ クォンタ書籍 Alice and Bob Meet the Wall of Fire または 素数の陰謀（勝者の選択）。今後の Insights コラムでお気に入りのパズルを提案したい場合は、「新しいパズルの提案」と明記して、下のコメントとして送信してください。 （オンラインには表示されないため、上記のパズルの解答は個別に提出する必要があります。）
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