Данные для изменения
Как выглядят возможности здравоохранения в разных странах?
Данные и показатели здравоохранения визуализированы и сравниваются по странам в свете коронавируса (COVID-19).
Для многих из нас наша жизнь временно остановлена, пока мир борется со вспышкой COVID-19.
Март стал своего рода переломным моментом для многих стран, когда меры по подавлению COVID-19 были значительно усилены. Причина в том, что мы увидели, что произошло в некоторых странах, и ужасные предупреждения от моделирования.
Без мер контроля, пишет New York Times, к концу мая в Соединенных Штатах будет 500 000 новых случаев в день.
500 000 новых случаев. В ТЕЧЕНИЕ ОДНОГО ДНЯ. ТОЛЬКО В США.
Даже с учетом некоторых мер контроля к концу июня может быть 300 000 новых случаев в день. Уверен, что это будущее не высечено на камне. В этой статье, например, подчеркивается, что социальное дистанцирование и другие меры подавления могут иметь огромное значение. Так что я делал это - оставался дома. Много. Мол, домашний арест много.
Все это время, проведенное дома, также дало мне немного времени, чтобы подумать и почитать, и, учитывая нынешнее время, большая часть недавних материалов для чтения была актуальна для пандемии. (Кто знал, что вирусы настолько интересны!)
Я также начал задаваться вопросом, как могут выглядеть возможности различных стран справиться с этим.
Видите ли, как и многие люди в наши дни, у меня есть глобальная сеть друзей и родственников. Мой конкретный простирается на Корею, Австралию, США, Великобританию и Новую Зеландию.
Поэтому я решил исследовать статистику здравоохранения по всему миру, и одно привело к другому. Вы знаете, как это бывает. Прежде чем я это понял, я собирал цифры и помещал их в онлайн-панель.
Получилось интересное упражнение. Я много узнал о различиях и взаимосвязях в возможностях здравоохранения, размерах пожилых, более уязвимых групп населения и экономических возможностях. Кроме того, я собрал грубую симуляцию того, сколько времени может потребоваться, чтобы системы перегрузились спросом, особенно с геометрическим ростом.
Чтобы быть предельно ясным, я не являюсь экспертом в области здравоохранения или политики и даже близко не разбираюсь в этом. В этом посте я просто собираю данные из любопытства, между просмотром Netflix и Disney + и вопросом, что могло бы стать нормальным, когда мы дойдем до этого.
Источник данных и анализ
Я получил данные из проекта Открытые данные Всемирного банка, которые заявляют, что их миссия - обеспечить свободный и открытый доступ к данным глобального развития.
Не все данные доступны за все годы, но я собрал здесь самые последние доступные данные, и только за последние 10 лет. После исключения стран, по которым я не смог найти много данных, я собрал информацию из 155 стран - от таких больших, как Китай, до таких маленьких, как Антигуа и Барбуда.
Данные
Расходы на здравоохранение
Сколько каждая система тратит на здравоохранение в расчете на одного человека? Я думаю, что эти цифры указывают на возможность приобретения лекарств и оборудования (хотя в этом случае не будут учитываться разные затраты в каждой стране).
155 стран, вероятно, слишком много для отображения на одном графике, поэтому я нанесу эти данные для 20 стран с самыми высокими значениями в наборе данных.
И для сравнения, это 20 стран с самым высоким населением.
Неравенство в ресурсах весьма ощутимо.
Учитывая такое неравенство в ресурсах и тот факт, что COVID-19 является респираторным заболеванием, вызывает беспокойство. Например, в средствах массовой информации широко освещается информация о том, что многим пациентам требуется поддержка аппаратов искусственной вентиляции легких - как менее богатые страны могут себе это позволить?
Давайте посмотрим на некоторые другие меры.
% населения 65 лет и старше
Как и многие другие болезни, возраст является фактором, определяющим, насколько вы уязвимы перед этим заболеванием. Вот процентная доля населения в возрасте 65 лет и старше как один из показателей возрастного распределения.
Интересно, что в Японии очень высок процент пожилого населения, как и во Франции и Германии. Мы можем построить 20 лучших стран на основе этого показателя.
Что интересно, после Японии в этом списке преобладают европейские страны. Если это показатель численности наиболее уязвимого населения, будут ли возможности системы здравоохранения связаны с этой мерой?
Больничных коек на человека
Один из ключевых аргументов в пользу сглаживания кривой - предотвращение чрезмерных нагрузок на системы здравоохранения. Одним из показателей пропускной способности системы здравоохранения является количество имеющихся больничных коек на душу населения. Давайте еще раз взглянем на эти цифры для стран с самым высоким населением.
Интересно, что Япония также является лидером в этой категории, поскольку они были с численностью населения 65+. Лучшие страны похожи на те, что мы видели на графике выше.
Означает ли это, что эти два показателя хорошо коррелированы?
Корреляции против нет. больничных коек
Да и нет. Взгляните на график ниже.
Для больших стран, похоже, существует хорошая корреляция, но посмотрите на группу точек с низким населением 65+ в правом нижнем углу. В этом кластере существует довольно большой разброс количества больничных коек, что указывает на низкую корреляцию.
Как правило, лучшую корреляцию можно найти ниже - с расходами на здравоохранение на душу населения.
В целом, расходы на здравоохранение на душу населения, по-видимому, являются лучшим предсказателем количества больничных коек на душу населения. То есть, за исключением тех случаев, когда около 10% (или выше) населения 65+.
Количество врачей
Это пропускная способность больничной инфраструктуры. Но как быть с персоналом, которому, возможно, придется ухаживать за пациентами? Это страны с самым высоким показателем количества врачей на 1000 человек:
Куба лидирует в этом списке! Это действительно интересно. Как я уже сказал, я мало что знаю об этом районе, но мне интересно, каковы могут быть некоторые причины этой статистики. Например, мне интересно, предпочитают ли одни системы и политики здравоохранения уделять больше внимания ресурсам (оборудование, лекарства, НИОКР), чем обучению врачей, чем другие.
Тем не менее, очень удивлен, увидев Кубу во главе этого списка. Ты узнаешь что-то новое каждый день.
Если представить данные в виде корреляций, то, как правило, снова наблюдается большая корреляция между численностью населения 65 лет и старше и числом врачей на 1000 человек.
Ясно, однако, что существует огромный диапазон различий в возможностях здравоохранения во всем мире. И все же, как мы видим, ни одного из них может быть недостаточно. Вот грубая математика, почему:
Почему мы все должны #StayAtHome
По сути, все данные, которые мы видим по этому вирусу, говорят о том, что он намного опаснее гриппа - где-то в 10-20 раз опаснее, согласно доктору Фаучи из США.
И как быстро он рос? Очень быстро.
Это экспоненциальная кривая - и это просто показывает количество смертей. Если предположить, что количество госпитализаций увеличивается аналогичным образом (т. Е. Экспоненциально), то именно так быстро будет расти число госпитализаций с момента первой госпитализации.
Даже если бы было доступно 10% всех больничных коек, пропускная способность США была бы покрыта менее чем за два месяца из-за удвоения количества госпитализаций за три дня. Между прочим, скорость удвоения чуть более чем за три дня примерно равна тому, что сейчас есть в данных по США - по состоянию на 24 марта.
Как видно из графика, десятикратное увеличение емкости позволит купить всего за несколько дней (обратите внимание, что график находится в логарифмическом масштабе для отображения экспоненциального увеличения).
Между тем, изменение удвоения ставок оказывает гораздо большее влияние на результат и на показатели мощности. Вот почему в настоящее время основное внимание уделяется сглаживанию кривой.
Итак, вы идете - оставайтесь в безопасности, оставайтесь дома. Спасите не одну жизнь, а потенциально гораздо больше. До тех пор, пока не будет доступно эффективное и повсеместное тестирование наряду с отслеживанием, всем необходимо проявлять бдительность, потому что в настоящее время невозможно достаточно быстро выявить болезнь и отследить, где они были, чтобы те, кто подвергся воздействию, знали, что они могут подвергаться риску для себя. и другие.
Я загрузил интерактивную версию этого анализа онлайн здесь. Не стесняйтесь взглянуть и дайте мне знать, если у вас есть какие-либо комментарии.
Если вам понравилось, скажите 👋 / подпишитесь на twitter или следите за обновлениями. ICYMI: Я также написал эту статью о создании панели мониторинга веб-данных с помощью Plotly Dash - это то, что я использовал для создания текущей панели мониторинга.
Примечание редакции: Towards Data Science - это издание Medium, в основном основанное на изучении науки о данных и машинного обучения. Мы не являемся специалистами в области здравоохранения или эпидемиологами, и мнения, изложенные в этой статье, не следует интерпретировать как профессиональные советы. Чтобы узнать больше о пандемии коронавируса, нажмите здесь.
