Covid mirtys: kolektyvinis abejingumas gyvybiškai svarbiai statistikai

Tikroji problema yra ta, kad vyriausybė, žurnalistai, akademikai buvo abejingi gyvybinės statistikos klausimams iki COVID, daugiausia dėl to, kad ši statistika buvo susijusi su silpnesnėmis visuomenės grupėmis.

Covid-19Sunkumai naudojant CPHS duomenis kiekybiškai apskaičiuojant perteklinį mirtingumą yra gerai išreikšti neseniai paskelbtoje Pasaulinės plėtros centro ataskaitoje ('Per daug žmonių mirė', IE, liepos 20 d.), kurioje apskaičiuojamas per didelis mirtingumas dėl visų priežasčių Indijoje per Covid. 19 pandemija. (Express nuotrauka, kurią pateikė Tashi Tobgyal)

Perteklinių mirčių dėl Covid skaičiaus nustatymas įgijo aistringą patrauklumą. Vienintelė objektyvi realybė yra ta, kad esama duomenų architektūra, nesvarbu, ar civilinės metrikacijos sistema (CRS), ar vartotojų piramidės namų ūkių apklausa (CPHS), netinkamai tinka šiai užduočiai.

Iššūkis naudojant KRS duomenis aprašytas praėjusią savaitę paskelbtame mano Hindustan Times straipsnyje. Tai yra pagrindinis rūpestis, kurį taip pat akcentavome praeityje. Tačiau sunkumai naudojant CPHS duomenis kiekybiškai apskaičiuojant perteklinę mirtį yra gerai išreikšti neseniai paskelbtoje Pasaulinės plėtros centro ataskaitoje („Per daug žmonių mirė“, IE, liepos 20 d.), kurioje apskaičiuojamas per didelis mirtingumas dėl visų priežasčių Indijoje. Covid 19 pandemijos. Pagrindinė ir galbūt vienintelė vertinga šio dokumento išvada, susijusi su CPHS mirtingumo įvertinimais, yra tokia: Svarbus įspėjimas, susijęs su CPHS mirtingumo įverčiais, yra tas, kad jo mirtingumas iki Covid nėra tiksliai sekamas iš kitų oficialių šaltinių. Galbūt dar svarbiau yra tai, kad CPHS rodo didelį ir nepaaiškinamą mirtingumo šuolį 2019 m. prieš Covid. Jei kai kurios matavimo paklaidos iš CPHS iki Covid perkeliamos į Covid laikotarpį, perteklinių mirčių įverčių patikimumas nėra užtikrintas.

Būtų buvę išmintinga ir protinga, jei tyrėjai akcentuotų šią išvadą, o ne pateiktų antraščių skaičius, pagrįstus šiai užduočiai netinkamais duomenimis.



Šiame rašinyje noriu pabrėžti reikšmingus skirtumus tarp mėginių registravimo sistemos (SRS), kuri yra oficialių gimstamumo ir mirtingumo rodiklių Indijoje apskaičiavimų pagrindas, ir CPHS duomenų, skirtų vartojimo ir darbo jėgos dalyvavimo įvertinimams pateikti. . Tai leistų suprasti, kodėl oficialūs SRS mirtingumo rodikliai labai skiriasi nuo CPHS dar prieš Covid. Visų pirma, SRS ir CPHS vykdomi skirtingais tikslais; SRS pateikia patikimus šalies ir valstybės lygmens gyvybinės statistikos, tokios kaip gimimas, mirtis ir kūdikių mirtingumas, įverčius. CPHS pateikia vartojimo ir darbo jėgos dalyvavimo sąmatas nacionaliniu ir valstybės lygiu. Atsižvelgiant į tai, kad tyrimų tikslai yra skirtingi, o mirtys yra retas atvejis, SRS ir CPHS atrankos metodika labai skiriasi, o tai galbūt paaiškina, kodėl CPHS ir oficialūs SRS mirtingumo įverčiai nesutapo dar prieš pandemiją.

SRS galutinis atrankos vienetas kaimo vietovėje yra kaimas arba jo dalis, jei kaime gyvena daugiau nei 2000 gyventojų. Miestuose imties vienetas yra surašymo blokas (CEB), kuriame gyvena nuo 750 iki 1000 gyventojų. Tai reiškia, kad apima visus namų ūkius atrinktame kaime (arba segmente) / CEB. Be to, SRS taiko dvigubą įrašų sistemą, kai ne visą darbo dieną dirbantis tyrėjas arba surašytojas nuolat registruoja visų atrinkto vieneto namų ūkių gimimus ir mirtis. Šie duomenys yra suderinti su nepriklausoma retrospektyvia apklausa, kurią po šešių mėnesių atliko visą darbo dieną dirbantis vadovas. Neatitinkantys ir iš dalies atitinkantys įvykiai iš naujo patvirtinami, kad būtų gautas tinkamas įvykių skaičius. Tikimasi, kad surašinėtojai į imties vienetą fiksuos visus gimimus ir mirusius žmones. Taip pat tikimasi, kad jie fiksuos visus įprastiems gyventojams skirtus įvykius, kurie įvyksta už mėginių ėmimo vieneto ribų. Taigi užregistruoti įvykiai yra susiję su įprastais gyventojais mėginių ėmimo padalinyje, įprastais gyventojais už atrankos vieneto ribų, esančiais arba nesant imigrantais ir atrinkto vieneto lankytojais. Siekiant užtikrinti visapusišką įvykių nušvietimą, surašinėtojai renkasi informaciją apie gimimus ir mirtis į kaimo kunigus, kunigus, kirpėjus, akušerius ir kitus. Tai pabrėžia sudėtingą tikslių gimimo ir mirties duomenų rinkimo pobūdį. Iš viso 4 961 kaimas arba segmentai, kuriuose gyvena maždaug 5,9 mln. žmonių, ir 3 886 CEB miestuose, kuriuose gyvena maždaug 2,2 mln.

Priešingai, CPHS atveju galutinis atrankos vienetas yra namų ūkis kaime kaimo vietovėse arba surašymo surašymo blokas (CEB) mieste. Pavyzdžiui, iš tipiško kaimo, kuriame yra 300 namų ūkių arba CEB, apklausai atsitiktine tvarka atrenkama 16 namų ūkių. Todėl CPHS imties dydis, palyginti su SRS, yra dalis (maždaug dešimtoji dalis). Be to, CPHS duomenys nesiima visų būtinų veiksmų, nes SRS griežtai fiksuoja visus gimimus ir mirtis. Svarbu dar kartą pabrėžti, kad CPHS mėginių ėmimo metodika nėra skirta pateikti gyvybiškai svarbių įvykių, tokių kaip gimimas, mirtis ir (arba) kūdikių mirtingumas, įverčius. Jei netyčia naudotume CPHS duomenis, kad įvertintume gyvybiškai svarbius įvykius (gimimus ir mirtis), susidurtume su atrankos klaidomis (aprėptis ir matavimas), kurios nėra pataisytos pagal imties dydį. Ne atrankos klaidas labai sunku išmatuoti, o jų poveikis įvertinimams (šališkumas ir dispersija) iš esmės nežinomas. Šiame etape CPHS duomenys nesuteikia jokio pasitikėjimo, kad šios klaidos yra sumažintos. Perteklinių mirčių kiekybinis įvertinimas naudojant KRS arba CPHS duomenis yra kupinas problemų, dėl kurių sunku nustatyti skaičių. Esminė problema yra ne ta, kad neįvyko perteklinių mirčių skaičius, tačiau moksliškai ir objektyviai ją įvertinti tebėra sudėtinga.

Naudodamiesi spekuliaciniais skaičiais, daugelis žurnalistų ir akademikų apkaltino vyriausybę nuslėpus tikrąjį mirusiųjų skaičių. Manau, yra daug paprastesnis paaiškinimas – valdžia nežino. Net iki „Covid“ Indija neturėjo duomenų architektūros, kad būtų galima įvertinti gyvybiškai svarbią statistiką, pavyzdžiui, gimimų ir mirčių skaičių rajono lygmeniu. Nacionaliniu ir valstybiniu lygiu vadovavosi archajiška apklausomis pagrįstų įverčių sistema, kuri per pastaruosius 50 metų nepasikeitė. Daugeliui tai gali būti netikėta, tačiau dėl šių tyrimų imties dydžio sunku palyginti mirtingumo rodiklius skirtingais metais. Tikroji problema, kaip aš matau, yra ta, kad vyriausybė, žurnalistai, akademikai (su keliomis išimtimis) buvo abejingi gyvybinės statistikos klausimams iki COVID, daugiausia dėl to, kad ši statistika buvo susijusi su silpnesnėmis visuomenės grupėmis (moterimis ir vaikais). aplinkinė politika nebuvo linksma. Dabar, kai susiduriame su tragedija, reikalaujame atsakymų iš sistemos, kuri nežino. Tikra tragedija čia yra ta, kad dėl mūsų kolektyvinio abejingumo gyvybinei statistikai galbūt niekada neturėsime sąžiningos ataskaitos apie žuvusiuosius.

Rašytojas yra nerezidentas Brookings instituto vyresnysis bendradarbis