Covid-19는 격렬합니다. 뒷마당 파티는 얼마나 안전합니까?

매일, 우리는 Covid-19 Pandemic과 관련된 숫자, 데이터 및 그래프의 새로운 눈사태에 묻힌 것 같습니다. 모든 카운티, 주 및 국가는이 데이터에 대한 최상의 반응을 해석하고 찾는 데 어려움을 겪고 있으며 개인 차원에서도 우리 각자도 마찬가지입니다. 설상가상으로, 우리가 일상 생활에서 직면하는 다양한 종류의 위험을 충동시키는 것은 너무 쉽습니다. 의심 할 여지없이 당신은 다음과 같은 주장을 들었습니다.“우리는 열어야합니다. 모든 것에 위험이 있습니다. 길을 건너는 동안 버스에 맞을 수 있습니다.”

수치 적으로 기울어지면, 도전은 개인적인 결정에 더 잘 알리기 위해 개인적 위험의 크기를 계산하는 방법입니다. 이번 달의 통찰력 Puzzle은 유용한 유용한 전염병 데이터의 최상의 출처를 찾고, 숫자를 이해하고, 데이터를 구문 분석 할 때 모범 사례를 찾고, 잘못된 결론, 잘못된 결론 및 특정한 주장을 발견하려는 노력입니다. 나는 Quanta 을 초대합니다 독자들은이 작업을 수행하는 가장 좋은 방법에 대한 자신의 통찰력을 제공합니다. 일부 퍼즐과는 달리, 이것은 특히 어려운 수학 기술을 포함하지 않습니다. 더 어려운 것은 과학적 연구와 마찬가지로, 우리는 불확실성에 직면하고, 신뢰할 수있는 출처를 찾고, 데이터에 대한 건전한 회의론을 행사하고, 우리가 가지고 있지 않은 특정 정보에 대한 합리적이고 원칙적인 외삽을 만들어야한다는 것입니다. 완벽한 답변은 없지만 너무 잘못하지 않는 것이 매우 중요합니다.

먼저 큰 그림을 보자.

퍼즐 1 :바늘을 실링

첫 번째 퍼즐은 진술하기 간단합니다.이 기간 (7 월 말부터 8 월 초) 동안 미국의 소설 코로나 바이러스가 하루에 하루에 감염된 실제 사람들의 수가 2020 년 4 월 중순의 초기 최고 수의 수보다 적거나 거의 동일합니까? 높거나 낮은 경우 어느 정도까지? (Johns Hopkins University와 같이 신뢰할 수있는 소스, New York Times , 옥스포드 대학교 또는 CDC.)

4 월 둘째 주 7 일 평균으로 표시된 새로 확인 된 사례의 피크는 매일 약 31,000 명이고 지난 주 동안의 숫자는 약 60,000 명입니다. 반면, 7 일간의 이동 평균을 기준으로 Covid-19의 최대보고 된 사망의 최고 수는 4 월 중순에 2,200 명을 초과했지만 8 월 초에 약 1,200 명 정도입니다. 바이러스 자체의 치사 성이 바뀌 었다는 증거는 없으므로이 불균형에는 다른 설명이 있어야합니다. 이러한 차이의 한 가지 이유는 두 기간 동안 감염된 실제 사람들의 수가 확인 된 사례의 수보다 훨씬 높았 기 때문에 양성 검사를 받거나 임상 진단을받은 사람들의 수만 계산하기 때문입니다. CDC 이사는 실제 사례 수가 확인 된 사례 수보다 10 배 더 클 수 있다고 추정 했으며이 비율은 두 기간 동안 동일하지 않았을 수 있습니다. 전염병 초기부터 테스트의 꾸준한 증가는 여기서 관련이 있습니다. 미국 전체에 대한 확인 된 사례의 총 테스트 수의 비율은 4 월 중순에 약 5 대 1에 불과했으며 현재 약 12.5 대 1이므로 우리는 확실히 가벼운 감염을 더 많이 찾고 있습니다.

가능한 한 정확하게 위의 질문에 답하기 위해서는 확인 된 사례, 사망 및 테스트 숫자 사이의 복잡한 상호 작용을 이해하고 바이러스가 실제로 감염된 사람 수의 바닥에 도달하기 위해이를 사용합니다. 실제로 사망 한 사람들의 수는보고 된 사망자에도 반영되지는 않지만 불일치는 더 작습니다. Covid-19로 인한 사망은 아마도 30-40%에 의해 과소 평가된다는 결론을 내 렸습니다. 요양원 감염의 결과로 4 월 사망의 더 많은 비율이 발생했을 가능성과 같이 몇 가지 추가적인 합병증을 고려해야합니다. 또한 의사가 효과적인 치료에 대해 더 많이 배우면서 심각한 환자의 치료는 거의 확실하게 나아지고 있습니다.

물론 위의 질문에 대한 정확한 답변을 얻는 것은 매우 어렵고 정교한 게시 된 모델조차도 동의하지 않을 수 있습니다. 그러나 내가하고 싶은 것은이 질문을 숙고하고, 가장 중요하다고 생각되는 요소를 선택하고, 찾을 수있는 최상의 데이터를 기반으로 대략적인 가중치를 부여하는 것입니다. 실제 감염 수를 얻는 것은 단순히 기본 현실의 완전히 정확한 표현이 아닌보고 된 비율을 사용하는 것보다 훨씬 더 복잡한 작업입니다. 우리가 할 수있는 일은 최선을 다하고 가장 합리적인 추정치를 만드는 것입니다.

이제 개인적 위험 평가를 봅시다. 우리는 이전에 기발한 통찰력으로 이것을 보았습니다 우리가 위험 분석의 선구자 인 스탠포드 과학자 인 로널드 하워드 (Ronald Howard)가 발명 한 개인 위험 단위 인 마이크로 코트에 대해 논의한 퍼즐. MicroMort는 1 백만의 사망 기회이며 미국에 사는 사람이 매일 가정하는 부 자연스러운 죽음의 위험입니다.

다음은 일부 활동 및 절차와 관련된 대략적인 위험 수준입니다. 숫자는 이러한 활동이 매일 1 마이크로 미르트 기준 위험에 추가 될 위험 수준을 나타냅니다. 숫자는 근사치이며 다른 소스간에 몇 퍼센트 포인트 만 다를 수 있습니다.

스키 :~ 1 마이크로트
스카이 다이빙 :6-7 마이크로 마르트 /점프 (2010-2019)
마라톤 실행 :~ 9 마이크로 마르트
출산 :~ 175 마이크로 마르트
콜론 내시경을 받기 :~ 300 마이크로 코르트
심장 마이크로 트리 화 Micromorts
오름차순 에베레스트 :~ 39,000 Micromorts

COVID-19의 증상을 개발하면 평균적으로 사망 위험이 약 10,000 마이크로 코르트 (1%)이지만 나이에 따라 증가하고 80 세 이상이면 150,000 ~ 300,000 마이크로 코르트로 증가합니다.

AGE에 따른 이러한 급격한 증가는 통계에 따라 위험을 결정할 때 가능한 한 많은 지역 및 특정 정보를 사용하는 데 도움이된다는 사실을 보여줍니다. 따라서 운전의 평균 위험은 일정 금액 일 수 있지만, 위험한 산악 도로에 있다는 것을 알고 있다면, 가정 된 위험은 높고 눈이 내리고 운전자가 알코올을 흡수 한 경우 위험이 훨씬 큽니다. 마찬가지로, 코로나 바이러스의 경우, 자신의 개인적인 위험과 직접 이웃의 긍정적 인 사례를 알고 있다면, 도시 나 주 또는 국가의 평균 비율보다는 해당 숫자를 사용하는 것이 좋습니다. 많은 Covid 위험 계산기 중 하나에서 나이와 기존의 건강 상태를 기준으로 소설 코로나 바이러스에 감염된 경우 개인 사망 위험을 계산할 수 있습니다.

이를 염두에두고, 유행성이 우리의 삶에 추가 한 일일 위험을 추정 해 보겠습니다.

퍼즐 2 :위험 기준선 설정

이 전염병 기간 동안 100 일 동안 Covid-19로 1,000 명이 사망 한 인구가 1 백만 명인 주에 살고 있다고 상상해보십시오. 이 기간 동안의 습관과 행동으로 인해 위험이 평균적이라고 믿게됩니다. Micromorts의 평균 일일 위험은 얼마입니까?

당신은 현지 숫자를 사용하고 나이, 건강 및 활동 수준에 따라 상대적 위험을 위 또는 아래로 조정하여 자신의 상황에 외삽 할 수 있습니다.

좋아, 당신은 4 개월 동안 대피소-가정 주문을 따랐으며, 조심하고 안전했으며, 주의 숫자가 좋아지고 있습니다. 다른 사람들과 마찬가지로, 당신은 열기를 원합니다. 정상적인 삶의 유사성으로 돌아갑니다. 뒷마당 파티에 참석할 계획입니다.  멀리 떨어져 있고 마스크를 착용해야하더라도 (필수적이어야 함), 당신은 그것이 몇 가지 추가 위험을 수반한다는 것을 알고 있습니다. 사람들은 사회적 흐름에 따라 자신의 안전 표준을 이완시키는 경향이 있습니다. 가까운 화자 인 누군가는 당신이 편한 것보다 거리가 적은 곳에서 당신과 상호 작용할 수 있습니다. 생일 소년은 마스크를 내리고 촛불을 날려 케이크와 사람들이 폐의 전체 공기에 가까워 질 수 있습니다. 일부 주에서 Covid-19의 확산은 야외 여름 뒤뜰 파티와 관련이 있습니다. 안전하고 권장되는 가이드 라인을 따르고 항상 경계를 유지하고 권장되는 모든 예방 조치를 취하십시오!

퍼즐 3 :뒷마당 파티는 얼마나 안전합니까?

당신의 주의 숫자가 무작위로 테스트 된 500 명 중 1 명이 Covid-19에 대해 양수라고 가정 해 봅시다 (이것은 활성 감염률이다). 당신은 20 명의 다른 손님과 함께 뒤뜰 파티에갑니다. 당신은 5 명과 5 명과 밀접하게 상호 작용하고, 다른 5 명과 나머지 10과 거리가 멀다. 상호 작용은 그 사람이 감염된 경우 첫 번째 그룹의 어떤 사람으로부터 바이러스를 잡을 수있는 기회가 될 수 있도록 상호 작용이다. 두 번째 그룹의 경우 감염 가능성은 30 명 중 1 명이며 세 번째 그룹의 경우 50 명입니다. 감염의 위험은 얼마입니까? 얼마나 많은 마이크로 마트가 있습니까?

한 연구에서보고 된 감염률은 1 미터 미만의 거리에서 전형적인 상호 작용의 경우 약 13%, 1 미터 이상의 거리에서 3%입니다. 페이스 마스크는이 숫자를 5 배로 줄입니다. 이전과 같이, 당신은 당신의 상황과 파티에 맞게 위의 세부 사항을 수정할 수 있습니다. 자신의 영역에서 무작위 테스트 숫자를 사용할 수 없을 수도 있지만 일반적으로 긍정적 인 테스트 속도를 찾을 수 있습니다. 활성 감염률을 얻기 위해 이것으로부터 합리적으로 외삽하려고 노력하십시오. 퍼즐 1에서 우리가 한 추정과 관련이 있습니다. 제공된 숫자는 곡선을 성공적으로 평평하게 한 상태와 유사합니다. (주의 숫자가 위의 예보다 상승하거나 훨씬 높으면 뒷마당 파티에 참석해서는 안됩니다.)

그러나 위에서 계산 된 위험은 소설 코로나 바이러스의 확산에 대해 우리가 알고있는 것에 의해 수정되어야합니다. 최근의 연구에 따르면 감염된 사람들의 10%가 바이러스 확산의 80%에 책임이있을 수 있습니다. 사람들이 대호상적이고 전염성이있는 기간은 2 일에서 3 일 동안 만 지속 되므로이 정보를 뒤뜰 당사자에게 적용 할 수 있습니다.

퍼즐 4 :슈퍼 스프레더 팩터

단일 뒷마당 파티에서 감염의 평균 감염 위험이 퍼즐 3에서 계산 한 것이라고 가정합니다. 그러나 당사자의 10%가 감염의 80%를 차지합니다. 그것은 하나의 뒤뜰 파티에 참석하여 감염 위험에 어떤 영향을 미칩니 까? 감염된 사람이 참석 한 파티에있을 경우 감염을 잡을 위험은 얼마입니까? (퍼즐 3에 주어진 파티의 특정 그룹에서 감염 될 가능성은 더 이상이 문제와 관련이 없습니다.)

Covid-19 데이터와 개인 위험 수준을 평가할 때 이러한 예가 도움이되기를 바랍니다. 소설 코로나 바이러스에서 사망 할 위험이 상대적으로 낮더라도 감염된 수단을 얻는 것은 훨씬 높은 위험에 처한 사람들에게 전파 할 수 있음을 명심하십시오.

보고 된 숫자를 기반으로 결함이있는 해석과 잘못된 결론을 불러내는 것이 중요합니다. 독자들이 미디어 또는 공개 수치에 의해 Covid-19 데이터를 잘못 사용하는 것을보고 싶습니다. 우리가 스스로를 교육하고 다른 사람들이 다른 행동과 활동의 상대적 위험을 이해하도록 도와 줄수록 우리 모두가 더 좋아질 것입니다.

나는이 질문들에 대한 당신의 통찰력을 기대합니다.

편집자 주 :댓글 섹션에서 가장 흥미롭고 창의적이거나 통찰력있는 솔루션 (칼럼니스트가 판단한)을 제출 한 독자는 을 받게됩니다.  Quanta Magazine 티셔츠 또는 두 사람 중 하나 Quanta 책, 앨리스와 밥은 불의 벽을 만난다 소수 음모 (우승자 선택). 그리고 미래의 Insights 열을 좋아하는 퍼즐을 제안하고 싶다면 아래 의견으로 제출하여“새로운 퍼즐 제안”으로 명확하게 표시하십시오. (온라인으로 표시되지 않으므로 위의 퍼즐에 대한 해결책을 별도로 제출해야합니다.)