Parce qu'il n'y a aucun moyen possible d'analyser, de catégoriser, d'analyser ou de disséquer les données démographiques autrement que par "Part des votes Trump", il ne doit pas y avoir tous autre explication possible pour autre chose que les comtés rouges = mauvais (nombre élevé de décès de Covid !), les comtés bleus = bons (pas aussi élevés de décès de Covid !).
Bien sûr, je suis facétieux. Toute la proposition est tout simplement stupide. Le concept de différences innées dans les populations est un considération bien établie pour ceux qui étudient la santé de la population. On pourrait penser que le journal le plus prestigieux de notre pays pourrait exiger que son meilleur rédacteur consulte des experts en santé de la population ou même un actuariel afin d'obtenir une perspective plus éclairée et de donner aux données une analyse plus rigoureuse.
Jetons un coup d'œil aux moments forts de la série "Red Covid" de David Leonhardt.
27 septembre 2021
"Covid rouge : Le modèle partisan de Covid devient de plus en plus extrême.
(Veuillez noter l'axe Y sur ce graphique)
"Ce qui distingue les États-Unis, c'est un parti conservateur - le Parti républicain - qui est devenu hostile à science et preuves empiriques au cours des dernières décennies. Un complexe médiatique conservateur, comprenant Fox News, Sinclair Broadcast Group et divers médias en ligne, fait écho et amplifie cette hostilité. Trump a poussé la pensée conspiratrice à un nouveau niveau, mais il ne l'a pas créée.
"Les politiciens démocrates ont imploré tous les Américains de se faire vacciner et de nombreux politiciens républicains ne l'ont pas fait."
8 novembre 2021
«La version brève: l'écart dans le nombre de morts de Covid entre l'Amérique rouge et bleue a augmenté plus rapidement au cours du mois dernier qu'à tout autre moment.
En octobre, 25 habitants sur 100,000 7.8 des comtés fortement Trump sont morts de Covid, plus de trois fois plus que le taux des comtés fortement Biden (100,000 pour XNUMX XNUMX).
18 février 2022
"Red Covid, une mise à jour : L'écart partisan dans les décès de Covid continue de croître, mais plus lentement.
«Comme le montre clairement le graphique, le bilan a été encore pire dans les comtés où Trump a gagné par un glissement de terrain que dans les comtés qu'il a remportés de justesse.
« Ce phénomène est un exemple de la façon dont la polarisation politique du pays a déformé la pensée des gens, même lorsque leur sécurité personnelle est en jeu. C'est une tragédie – et une tragédie évitable aussi.
Avant d'entrer dans les détails de ces simplifications excessives, je voudrais préciser que je crois que les déclarations de Leonhardt ci-dessus reflètent une croyance authentique. Il croit vraiment que la préférence politique est l'explication causale de la mortalité de Covid. Pas l'état de santé, l'âge, le poids, les comorbidités. Juste une chose : la préférence politique personnelle.
Pour être clair, il pense que l'explication sous-jacente de la mortalité plus élevée de Covid-19 dans les comtés rouges est en fait les taux de vaccination plus faibles dans les comtés rouges. Donc par extension, cela s'explique par la préférence politique.
Ce que j'espère présenter ci-dessous est une image plus complète de ce qui se passe lorsque nous subdivisons les données au niveau du comté dans les catégorisations que Leonhardt a choisies : "Part du vote Trump dans le comté" (0-30 %, 31-45 %, 46-55 %, 56-70 % et 70 %+). À l'aide de données historiques sur la mortalité au niveau des comtés, je tenterai de répondre aux questions suivantes :
Comment les tendances de la mortalité de Covid se comparent-elles aux tendances historiques lors de la catégorisation par préférence politique ?
La mortalité due au Covid-19 est-elle corrélée à la mortalité toutes causes ?
L'année 2021 a-t-elle vu une divergence majeure et sans précédent de la mortalité globale entre les comtés «rouges» et «bleus»?
Une analyse supplémentaire pourrait être effectuée pour voir si les taux de vaccination sont corrélés ou non avec la mortalité globale (par opposition à la seule Covid-19) sur le long terme, cependant, la définition de «entièrement vacciné» ou «à jour» étant un mouvement objectif, j'ai choisi de ne pas comparer les décès par taux de vaccination par comté pour l'instant (beaucoup d'autres ont déjà entrepris cette tâche !). Pour être clair, je crois que pour ceux qui sont à risque, il a été démontré que les vaccins réduire le risque de la maladie à ces personnes. Le but de cette analyse est d'approfondir ces subdivisions politiques qui, selon le New York Times, sont une explication incontestable de la mortalité de Covid-19 autrement connue sous le nom de "Red Covid".
Pour commencer, examinons la différence entre les comtés que nous comparons ici. En regardant le groupe "70% + Trump Vote", il représente 25 millions d'Américains, et la population moyenne des comtés de ce groupe est de 23 30. Ce sont principalement des communes rurales. Comparez aux comtés de Biden où Trump avait moins de 110% des voix, ce qui représente 137 millions d'Américains (principalement dans les zones urbaines), et la population moyenne de ces comtés est de XNUMX XNUMX.
Pour mettre en garde l'analyse restante avec ces données démographiques, nous comparons des données démographiques très très différentes et ne contrôlons pas ces différences sous-jacentes. La bonne façon de faire ces comparaisons serait de contrôler ces différences, principalement en ajustant l'âge, afin de démêler l'effet que des taux de vaccination différents ou des politiques différentes pourraient avoir. Les articles du NYT ne l'ont pas fait et, dans un cas, ont tenté de rejeter l'importance des différences d'âge entre ces groupes. J'utiliserai simplement les mêmes catégories qu'eux, mais j'examinerai ces catégorisations à un niveau supérieur pour voir si la proposition principale de Leonhardt est plausible ou non.
Comment les tendances de la mortalité de Covid se comparent-elles aux tendances historiques lors de la catégorisation par préférence politique ?
Pour répondre à cette question, nous devons chercher à savoir si cette tendance à une mortalité plus élevée dans les zones plus conservatrices est une découverte nouvelle ou unique. Est-ce quelque chose de nouveau ou d'unique qui a été causé par la pandémie ? Un papier dans le Journal d'épidémiologie et de santé communautaire, écrit en 2015 (ère pré-Trump), répond pour nous à cette question.
« Dans cette analyse de 32 830 participants et d'une durée totale de suivi de 498 845 années-personnes, nous constatons que l'affiliation à un parti politique et l'idéologie politique sont associées à la mortalité. Cependant, à l'exception des indépendants (RR ajusté (RRA) = 0.93, IC à 95 % 0.90 à 0.97), les différences entre les partis politiques s'expliquent par les caractéristiques sociodémographiques sous-jacentes des participants. En ce qui concerne l'idéologie, les conservateurs (AHR = 1.06, IC à 95 % 1.01 à 1.12) et les modérés (AHR = 1.06, IC à 95 % 1.01 à 1.11) sont plus à risque de mortalité pendant le suivi que les libéraux. »
Ainsi, selon cet article, le taux de mortalité des conservateurs était légèrement supérieur à celui des autres groupes politiques. Pour voir si cela apparaît dans les données de mortalité toutes causes confondues, j'ai pris les données de mortalité au niveau du comté des années pré-Covid (2018 et 2019) de Merveille CDC, et les a regroupés avec les mêmes groupements que le NYT utilise – «% Part du vote Trump» pour voir si le taux de mortalité plus élevé pendant la pandémie est ou non sans précédent.
Il s'avère que les comtés de Trump avaient une mortalité plus élevée que les autres groupes à ~ 1200 décès / 100 2018 habitants au cours des deux années précédentes, 2019 et XNUMX. Ainsi, les données montrent que les comtés rouges ayant des taux de mortalité plus élevés dans l'ensemble ne sont pas du tout un phénomène nouveau. , et correspond aux tendances historiques. Fait intéressant cependant, les comtés bleus n'avaient qu'une mortalité légèrement inférieure à celle des comtés «rouge clair», les comtés «violet» et «bleu clair» ayant les taux les plus bas. Il existe de nombreuses explications plausibles à cela, la plus simple étant que ces comtés sont simplement des populations plus âgées. Voyons comment les données changent lorsque nous ajustons les taux de mortalité en fonction de l'âge. (Remarque : pour un article détaillé sur l'importance et le comment/pourquoi derrière l'ajustement de l'âge, voir l'article de Mary Pat Campbell ici????
Vous pouvez voir qu'en ajustant pour l'âge, la différence de taux entre les groupes de comtés disparaît presque.
La mortalité due au Covid-19 est-elle corrélée à la mortalité toutes causes ?
Une hypothèse sous-jacente dans les pièces du NYT est que ces regroupements sont représentatifs d'une sorte de différence massive dans la charge globale de décès et de mortalité. Les pièces se concentrent exclusivement sur les décès dus ou avec Covid-19, et il n'y a vraiment aucune mention de l'impact global de la mortalité. Sans aucun doute, le Covid-19 a provoqué une surmortalité et augmenté le fardeau global de la mortalité dans la population.
Mais la question demeure : dans quelle mesure ce fardeau était-il plus élevé ou plus bas dans les régions « rouges » et « bleues » du pays ? Nous pouvons répondre à cette question en comparant les décès de Covid-19 au sein de ces groupes avec la mortalité globale pour ces mêmes groupes. Voyons ce qui se passe lorsque nous faisons cela. Puisque le NYT s'est concentré sur 2021, l'année où les vaccins sont devenus largement disponibles, nous commencerons par là.
Jetez un œil au taux de mortalité de Covid-19 à gauche, par rapport au taux de mortalité toutes causes à droite.
Comme vous pouvez le voir, le graphique de gauche est ce sur quoi se concentre la série d'articles du NYT - cet écart considérable entre le rouge et le bleu. En regardant le graphique de droite (Mortalité toutes causes confondues), on constate que les différences disparaissent. Je me demande si quelqu'un lisant ces articles repartirait en réalisant que malgré des taux de mortalité Covid-19 plus faibles dans les comtés bleus, ces mêmes comtés bleu foncé avaient en fait une mortalité globale plus élevée que les comtés violets ou bleu clair ?
L'année 2021 a-t-elle vu une divergence majeure et sans précédent de la mortalité globale entre les comtés «rouges» et «bleus»?
Lorsque vous comparez les taux de mortalité en 2021 par ces groupes avec les mêmes en 2019, vous verriez qu'ils sont globalement plus élevés, mais comparativement, chaque groupe conserve son même classement que son année non pandémique. Ainsi, s'il est peut-être vrai que les taux de mortalité de Covid-19 étaient plus faibles dans les comtés bleu foncé, cela ne s'est pas traduit par des taux de mortalité globaux dans ces comtés. (J'ajusterais ces taux en fonction de l'âge si j'avais les données disponibles, mais actuellement CDC Wonder n'a pas encore de données 2021 au moment d'écrire ces lignes).
Une autre façon de voir cela est de regarder le changement des taux d'une année sur l'autre au sein de chaque groupe. Comme vous pouvez le voir sur le graphique ci-dessous, la variation en pourcentage reste assez constante parmi chaque groupe individuel, 2020 affichant le taux de variation le plus élevé et 2021 affichant un taux de variation faible mais significatif par rapport à 2020 (ce qui signifie que la mortalité globale était encore assez élevée par rapport à 2019 ).
En résumé, lorsque nous adoptons une vue historique et une vue de niveau supérieur tout en conservant ces mêmes regroupements, ces différences marquées dans les taux de mortalité de Covid-19 ne semblent pas se traduire par des taux de mortalité globaux. Pourquoi?
Au risque que cette analyse ne se transforme en un autre empilement pointant du doigt le New York Time les erreurs, J'aimerais offrir une explication plus bénigne. C'est celui qui a tourmenté les journalistes et les reportages tout au long de la pandémie. Pourquoi est-ce que tout est encadré en rouge et bleu ? Une raison simple : la disponibilité des données. Leonhardt utilise des données facilement accessibles et déjà formatées pour une analyse facile.
C'est ce qu'on appelle un biais de disponibilité. Il s'agit essentiellement de créer une hypothèse ou de terminer une étude basée sur un ensemble spécifique de données, uniquement pour la simple raison que les données sont là. Ce n'est pas parce que les données sont disponibles que ce sont les meilleures données à utiliser pour essayer de répondre à une question.
Les républicains sont aussi des gens
Pourquoi tout cela est-il important ? Après tout, nous semblons en venir à accepter que les reportages grand public et les informations par câble ont un parti pris de gauche. Quel est le problème ?
En ce qui concerne la santé de la population, l'objectif est de promouvoir la santé et le bien-être de tous, et lorsque les messages et les rapports de santé publique deviennent résolument partisans, employant la tactique de l'accusation et de la honte, cela aura très probablement l'effet inverse de l'effet escompté de promouvoir une meilleure santé.
Les conservateurs et les «comtés rouges» ont également besoin de bons conseils de santé. Ils doivent pouvoir faire confiance à la source. Même en prenant la prémisse du NYT de "Red Covid" au pied de la lettre, qui ce message aide-t-il ? De toute évidence, pas les personnes qu'ils décrivent.
Les sources de données:
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://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VOQCHQ
Articles de journaux :
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4033819
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5893220/
Réédité de l'auteur Sous-empilement
Publié sous un Licence internationale Creative Commons Attribution 4.0
Pour les réimpressions, veuillez rétablir le lien canonique vers l'original Institut Brownstone Article et auteur.
