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El mito de los estados rojos plagados de enfermedades

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Debido a que no hay formas posibles de analizar, categorizar, analizar o diseccionar datos de población que no sean por "Porcentaje de votos de Trump", no debe haber cualquier otra posible explicación para cualquier cosa que no sea que los condados rojos = malos (¡muertes altas de Covid!), condados azules = buenos (¡muertes no tan altas de Covid!).

Cuota de voto

Por supuesto que estoy siendo gracioso. Toda la propuesta es una tontería. El concepto de diferencias innatas en las poblaciones es un consideración bien establecida para aquellos que estudian la salud de la población. Uno podría pensar que el periódico más prestigioso de nuestra nación podría requerir que su principal escritor consulte con expertos en salud de la población o incluso con un científico actuarial para obtener una perspectiva más informada y dar a los datos un análisis más riguroso.

Echemos un vistazo a los aspectos más destacados de la serie "Red Covid" de David Leonhardt.

27 de septiembre de 2021 

"Covid rojo: El patrón partidista de Covid se está volviendo más extremo”.

promedio de muertes diarias

(Tenga en cuenta el eje Y en este gráfico)

“Lo que distingue a Estados Unidos es un partido conservador, el Partido Republicano, que se ha vuelto hostil a ciencia y  evidencia empírica en décadas recientes. Un complejo de medios conservadores, que incluye Fox News, Sinclair Broadcast Group y varios medios en línea, se hace eco y amplifica esta hostilidad. Trump llevó el pensamiento conspirativo a un nuevo nivel, pero él no lo creó”.

“Los políticos demócratas han estado implorando a todos los estadounidenses que se vacunen y muchos políticos republicanos no”.

8 de noviembre.

Las muertes por covid en EE. UU. se vuelven aún más rojas: las muertes por covid en EE. UU. se vuelven aún más rojas

“La versión breve: la brecha en el número de muertes por covid entre la América roja y la azul ha crecido más rápido durante el último mes que en cualquier punto anterior.

En octubre, 25 de cada 100,000 residentes de los condados con gran presencia de Trump murieron a causa del covid, más de tres veces más que la tasa en los condados con una gran presencia de Biden (7.8 por 100,000)”.

Febrero 

"Red Covid, una actualización: La brecha partidista en las muertes por covid sigue creciendo, pero más lentamente”.

“Como deja en claro el gráfico, el número de víctimas ha sido aún peor en los condados donde Trump ganó por abrumadora mayoría que en los condados en los que ganó por un estrecho margen.
“Este fenómeno es un ejemplo de cómo la polarización política del país ha torcido el pensamiento de las personas, incluso cuando está en juego su seguridad personal. Es una tragedia, y también prevenible”.

Antes de entrar en detalles sobre estas simplificaciones excesivas, me gustaría dejar en claro que creo que las declaraciones de Leonhardt anteriores reflejan una creencia genuina. Él realmente cree que la preferencia política es la explicación causal de la mortalidad de Covid. No estado de salud, edad, peso, comorbilidades. Sólo una cosa: preferencia política personal. 

Para ser claros, él cree que la explicación subyacente de la mayor mortalidad por Covid-19 en los condados rojos es en realidad las tasas de vacunación más bajas en los condados rojos. Entonces, por extensión, esto se explica por la preferencia política. 

Lo que espero presentar a continuación es una imagen más completa de lo que sucede cuando subdividimos los datos a nivel de condado en las categorizaciones que eligió Leonhardt: 'Proporción de voto de Trump dentro del condado' (0-30 %, 31-45 %, 46-55%, 56-70% y 70%+). Usando datos históricos de mortalidad a nivel de condado, intentaré responder las siguientes preguntas:

¿Cómo se comparan las tendencias de mortalidad de Covid con las tendencias históricas al clasificar por preferencia política? 

¿La mortalidad por Covid-19 se correlaciona con la mortalidad por todas las causas?

¿Se vio en 2021 una divergencia importante y sin precedentes en la mortalidad general entre los condados 'rojos' y 'azules'?

Se podría realizar un análisis adicional para ver si las tasas de vacunación están o no correlacionadas con la mortalidad general (a diferencia de solo Covid-19) a largo plazo. Sin embargo, con la definición de "completamente vacunado" o "actualizado" siendo un movimiento objetivo, he optado por no comparar las muertes por tasa de vacunación por condado por ahora (¡muchos otros ya han emprendido esa tarea!). Para ser claros, creo que para aquellos que están en riesgo, se ha demostrado que las vacunas reducir el riesgo de la enfermedad a esos individuos. El objetivo de este análisis es profundizar en estas subdivisiones políticas que, según insiste el New York Times, son una explicación incuestionable de la mortalidad por covid-19, también conocida como “Covid rojo”.

Para empezar, echemos un vistazo a la diferencia en los condados que estamos comparando aquí. Mirando el grupo "70% + Trump Vote", representa a 25 millones de estadounidenses, y la población promedio de los condados en ese grupo es de 23 mil. Estos son principalmente condados rurales. Compare con los condados de Biden, donde Trump obtuvo menos del 30% de los votos, lo que representa 110 millones de estadounidenses (principalmente en áreas urbanas), y la población promedio en esos condados es de 137 mil.

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Para advertir el análisis restante con esos datos de población, estamos comparando datos demográficos muy diferentes y no estamos controlando esas diferencias subyacentes. La forma correcta de hacer estas comparaciones sería controlar esas diferencias, principalmente mediante el ajuste por edad, para descifrar el efecto que podrían tener las diferentes tasas de vacunación o las diferentes políticas. Los artículos del NYT no hicieron esto y en un caso intentaron descartar la importancia de las diferencias de edad entre estos grupos. Simplemente usaré las mismas categorías que ellos, pero tomaré una visión de nivel superior de estas categorizaciones para ver si la proposición principal de Leonhardt es plausible o no.


¿Cómo se comparan las tendencias de mortalidad de Covid con las tendencias históricas al clasificar por preferencia política? 

Para responder a esta pregunta, debemos observar si esta tendencia de mayor mortalidad en áreas más conservadoras es un hallazgo nuevo o único. ¿Es esto algo nuevo o único que fue causado por la pandemia? un papel en el Revista de Epidemiología y Salud Comunitaria, escrito en 2015 (era Pre-Trump), nos responde a esta pregunta. 

“En este análisis de 32 830 participantes y un tiempo total de seguimiento de 498 845 años-persona, encontramos que la afiliación a un partido político y la ideología política están asociadas con la mortalidad. Sin embargo, con la excepción de los independientes (HR ajustado (AHR) = 0.93, IC del 95%: 0.90 a 0.97), las diferencias entre los partidos políticos se explican por las características sociodemográficas subyacentes de los participantes. Con respecto a la ideología, los conservadores (AHR=1.06, 95% IC 1.01 a 1.12) y moderados (AHR=1.06, 95% IC 1.01 a 1.11) tienen mayor riesgo de mortalidad durante el seguimiento que los liberales.”

Entonces, según este documento, se observó que la tasa de mortalidad de los conservadores era ligeramente más alta que la de otros grupos políticos. Para ver si esto aparece en los datos de mortalidad por todas las causas, tomé datos de mortalidad a nivel de condado de los años anteriores a Covid (2018 y 2019) de Maravilla de los CDC, y los agrupó con las mismas agrupaciones que usa el NYT: 'Porcentaje de voto de Trump' para ver si la tasa de mortalidad más alta durante la pandemia no tiene precedentes. 

mortalidad bruta

Resulta que los condados de Trump tuvieron una mortalidad más alta que los otros grupos con ~1200 muertes/100 2018 habitantes en los dos años anteriores, 2019 y XNUMX. Por lo tanto, los datos muestran que los condados rojos que tienen tasas de mortalidad más altas en general no son un fenómeno nuevo en absoluto. , y encaja con las tendencias históricas. Curiosamente, sin embargo, los condados azules tuvieron una mortalidad ligeramente más baja que los condados 'Light Red', y los condados 'Purple' y 'Light Blue' tuvieron la tasa más baja. Hay muchas explicaciones plausibles para esto, siendo la más simple que estos condados son simplemente poblaciones más viejas. Veamos cómo cambian los datos cuando ajustamos las tasas de mortalidad por edad. (Nota al margen: para una publicación detallada sobre la importancia y el cómo/por qué detrás del ajuste por edad, consulte la publicación de Mary Pat Campbell aquí🙂

edad-adj-mortalidad

Puede ver que cuando se ajusta por edad, la diferencia en las tasas entre los grupos de condados casi desaparece. 

¿La mortalidad por Covid-19 se correlaciona con la mortalidad por todas las causas?

Una suposición subyacente en las piezas del NYT es que estos grupos son representativos de algún tipo de diferencia masiva en la carga general de muerte y mortalidad. Las piezas se enfocan exclusivamente en las muertes por o con Covid-19, y realmente no se menciona el impacto general de la mortalidad. Sin duda, el Covid-19 causó un exceso de muertes y aumentó la carga de mortalidad general en la población.

Pero la pregunta sigue siendo: ¿en qué medida esa carga fue mayor o menor en las áreas 'rojas' frente a las 'azules' del país? Podemos responder a esta pregunta comparando las muertes por Covid-19 dentro de estos grupos con la mortalidad general de estos mismos grupos. Veamos qué sucede cuando hacemos eso. Dado que el NYT se centró en 2021, el año en que las vacunas estuvieron ampliamente disponibles, comenzaremos allí.

Eche un vistazo a la tasa de mortalidad de Covid-19 a la izquierda, frente a la tasa de mortalidad por todas las causas a la derecha.

mortalidad-vs-todas las causas

Como puede ver, el gráfico de la izquierda es en lo que se enfoca la serie de artículos del NYT: esta brecha considerable entre el rojo y el azul. Mirando el gráfico de la derecha (Mortalidad por todas las causas), puedes ver que las diferencias desaparecen. Me pregunto si alguien que lea estos artículos se daría cuenta de que, a pesar de las tasas de mortalidad más bajas de Covid-19 en los condados azules, esos mismos condados de color azul profundo en realidad tenían una mortalidad general más alta que los condados de color púrpura o azul claro.

¿Se vio en 2021 una divergencia importante y sin precedentes en la mortalidad general entre los condados 'rojos' y 'azules'?

Cuando compara las tasas de mortalidad en 2021 por estos grupos con las mismas en 2019, verá que en general son más altas, pero comparativamente, cada grupo conserva su misma clasificación que su año sin pandemia. Entonces, si bien puede ser cierto que las tasas de mortalidad de Covid-19 fueron más bajas en los condados azul oscuro, esto no se tradujo en las tasas de mortalidad generales en esos condados. (Ajustaría por edad estas tasas si tuviera los datos disponibles, pero actualmente CDC Wonder aún no tiene datos de 2021 al momento de escribir este artículo). 

mortalidad-bruta-2020-2021

Otra forma de ver esto es mirar el cambio de tasas año tras año dentro de cada grupo. Como puede ver en el cuadro a continuación, el cambio porcentual sigue siendo bastante constante entre cada grupo individual, con 2020 viendo la tasa de cambio más grande y 2021 viendo una tasa de cambio pequeña pero significativa desde 2020 (lo que significa que la mortalidad general todavía era bastante elevada en relación con 2019 ).

mortalidad-bruta-por-año

En resumen, cuando adoptamos una visión histórica y una visión de nivel superior mientras mantenemos estas mismas agrupaciones, estas marcadas diferencias en las tasas de mortalidad de Covid-19 no parecen traducirse en tasas generales de moralidad. ¿Por qué?


A riesgo de que este análisis se convierta en otro montón que señala el New York Time's errores, Me gustaría ofrecer una explicación más benigna. Es uno que ha plagado a periodistas e informes a lo largo de la pandemia. ¿Por qué todo está enmarcado en Rojo y Azul? Una simple razón: la disponibilidad de los datos. Leonhardt está utilizando datos a los que se puede acceder fácilmente y que ya están formateados para facilitar el análisis.

Esto es lo que se llama un sesgo de disponibilidad. Es esencialmente crear una hipótesis o completar un estudio basado en un conjunto específico de datos, simplemente por la razón de que los datos están ahí. El hecho de que los datos estén disponibles no significa que sean los mejores para tratar de responder una pregunta.

Los republicanos también son personas

¿Por qué importa todo esto? Después de todo, parece que hemos llegado a aceptar que los reportajes convencionales y las noticias por cable tienen un sesgo de izquierda. ¿Cual es el problema? 

Cuando se trata de la salud de la población, el objetivo es promover la salud y el bienestar de todos, y cuando los mensajes e informes de salud pública se vuelven descaradamente partidistas, empleando tácticas de acusación y vergüenza, es muy probable que tengan el efecto contrario al deseado de promoviendo una mejor salud.

Los conservadores y los “condados rojos” también necesitan buenos consejos de salud. Necesitan poder confiar en la fuente. Incluso tomando la premisa del NYT de “Red Covid” al pie de la letra, ¿a quién ayuda este mensaje? Claramente, no las personas que están describiendo. 


Fuentes de datos:

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://wonder.cdc.gov/

https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VOQCHQ

Artículos de diario:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4033819

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5893220/

Reeditado del autor Substack

Autor

  • jose stevenson

    Josh vive en Nashville Tennessee y es un experto en visualización de datos que se enfoca en crear gráficos y tableros fáciles de entender con datos. A lo largo de la pandemia, ha proporcionado análisis para apoyar a los grupos de defensa locales para el aprendizaje en persona y otras políticas de covid racionales basadas en datos. Su experiencia es en ingeniería y consultoría de sistemas informáticos, y su licenciatura es en ingeniería de audio. Su trabajo se puede encontrar en su subpila "Datos relevantes".


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